随着互联网技术与传统行业的深度融合，传统行业日常处理数据的效率已被大大提高，数据可视化技术应运而生。本文对数据可视化工具与用户场景进行了分析，一起来看一下吧。
一、数据可视化的基本概念与不同产品形态
随着互联网技术与传统行业的深度融合，传统行业日常处理数据的效率早已被大大提高，而如何从海量数据中直观查看所需数据的场景使得数据可视化技术应运而生。
数据可视化就是通过视觉设计师的在理解客户数据需求的前提下，通过专业技术处理，将所需要展现的数据信息转化为最直观、最易懂的图形方式展示出来。以下就是展现数据可视化后的案例，相信大家其实并不陌生。
案例——日常数据表格转为为柱状图：
案例——地铁线路图：
通过这些“专业设计”不仅能够提高数据的易读性、易懂性，还能给用户带来更加良好的视觉冲击，直观地让用户获取核心信息。
当数据可视化产生了越来越多的实际需求后，市场必然会衍生出对应的软件和产品来满足这个需求。而在近几年，市场份额最高的就是两款主流产品形态就是“可视化大屏工具”和“BI自助分析报告工具”。
在互联网大数据应用日趋成熟的时代，通过这些工具，将实时海量数据作为处理对象的技术，能够更好地帮助企业及时高效地挖掘数据背后的商业机会、决策机会，降低决策成本和时间成本，从而帮助企业实现决策高效化、智能化升级，这些都是未来互联网大数据发展的必然要求。
那么，让我们今天就先来闲聊一下这两款可视化产品的基本概念与产品形态是什么样子的吧。
二、可视化大屏工具 1. 基本概念
“可视化大屏工具”从文字上就知道这是一种将海量的数据按照一定的设计规则展现在数据大屏上的技术。该项技术最大要求就是对海量数据的实时展示，最大的优点就是简洁、直观、酷炫，这些都能够彰显一个企业的“数据”处理及应用的实力。
其主流的应用场景有：大数据监控、大屏幕数据情况展示、实时信息指导指挥调度、提高企业产品、技术体验，以及品牌文化宣传等。
目前，可视化大屏工具早已广泛应用于各行各业，如电力电网、能源矿产、健康医疗、工厂制造业、法院政务、电信通讯、金融等。
设计师们也根据其不同的行业特征，在视觉风格上满足了不同客户的偏好。从近两年的实际应用成果来看，大多采用了暗黑风格、市场比较偏好深蓝色、深绿色主题。在设计手法上，多数都使用了科技感风格并配以酷炫的3D效果、动感效果。
让我们来一起看看几个典型的案例场景：
2. 联屏设计案例
自2022年后，仅能实时精准展示数据的特点早已经无法满足客户的实际需求，看多了过多的酷炫效果也使得客户的感官感受变得更加挑剔。
这些变化让客户对数据可视化产品提出了更高的“追求”，除了要求有基本的展示外，客户还能够对这些数据进行实时的互动，能够通过数据讲故事……由此便诞生更“高端”的技术，目前比较热门的GIS地图、物联网协同传输等。
国家在“十四五”规划和2035年远景目标中明确提出要“分级分类推进新型智慧城市建设”和“建设智慧城市和数字乡村”的目标，而数字孪生城市作为智慧城市项目的基础性支撑建设在未来十年内都将是增量市场，且在十四五期间保持较快速的增长。
2023年，随着3D和AR技术的融合和导入，客户在实时互动的基础上，还需要产品能够有一种沉浸式的视觉表现，如3D场景、3D地球、虚拟场景等。这就衍生出来了一种新的产品概念“数字孪生”。
未来数字孪生城市的用户将逐渐从政府侧延伸至企业侧，CIM共建共享将成为主流模式。
三、BI分析报告工具 1. 基本概念
在数据分析越来越火爆的时代，越来越多的人开始学习数据分析，希望通过简单的配置工作完成数据分析，从“手工”制作到“自动化”利用数据分析技能解决实际问题。
从本质上来说，BI（商业智能）通过统计学的分析方法对大量数据进行采集、清洗、处理等动作，帮助用户发现数据背后的价值的信息，提高数据研究的工作效率，最后的输出物可能是一个轻量级的Dashboard。
数据取于业务，用于业务，BI产品能让业务人员自主制作仪表板，让需要分析数据的人可以自己处理分析数据、探索分析。特别是在周期性报告处理方面，可以通过一次配置完成定期的数据展示，还有利于减少重复的“劳动”。
而对企业来说，BI(商业智能）数据分析是提供一套相对完善的数据分析解决方案。它通过汇聚企业内部不同的系统的数据来源，快速的进行合并提供统一的数据“输出口”，帮助决策者做出明智的经营决策。
BI（商业智能）优势是它能够处理更大的数据量，可以通过统一数据接入层快速获取数据源，支持Open API层等，灵活响应企业中不同的实际业务需求。
总体来说，BI(商业智能）分析报告其实也是数据可视化的一个分支场景，只是BI (商业智能）则侧重于数据分析，优势在于操作简单、数据处理量大，分析快速。
典型案例：
移动端案例：
复杂报表案例：
无论是可视化工具还是BI分析工具，最终都是将大数据背后的结构、关联、趋势等通过可视化的方式呈现出来给用户。无论可视化的技术是如何发展，它都只是用户与数据之间的一种“媒介”，最终都是服务于更好地阅读数据，帮助用户更好地洞察数据背后的价值。
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