网站电话：15001380073 通过将抽象的数据转化成为更加直观、美观的图表，数据可视化对于增强数据可读性、协同性有着重要的意义。特别是在交互式数据可视化出现之后，用户可以通过动态的方式深入研究这些图表和图形的细节，实现更佳的数据可视化效果。现在，越来越多的企业尝试通过可视化的方式来展现业务、财务、内部管理等各个方面的数据。
但是，不同的用户对于数据可视化有着不同的要求。下面，我们就通过DataHunter的产品与解决方案，展示一下怎样满足各类型用户的数据可视化需求。
面向专业人员的数据可视化
对于专业的数据分析人员来说，数据可视化是其主要的工作内容之一，其对于数据可视化的要求主要体现在两方面：一是提升数据可视化结果输出的效率;二是更加灵活、敏捷地应对各种数据可视化工作，减少重复或者低效工作。
要提升数据可视化分析的效率，一个可行之道在于优化数据分析工具。当前，很大一部分的数据分析图表都是通过本地化的数据分析软件或是R语言来进行分析，数据分析师需要耗费大量的时间在清理和规范化数据，并建立数据模型、手动调整数据图表，这种方式无疑是非常低效的。
Data Analytics 数据分析平台之类的敏捷BI工具能在很大程度上解决数据分析效率低下的问题，数据分析师不必再关注每个SQL查询，因为Data Analytics的分析是自助、搜索式的，数据分析师只需要在前期导入数据库、进行数据梳理，并建立数据看板，即可自动化地得到相关的数据分析图表。
在传统方式中，如果需求部门表示需要更丰富的数据图表，或是以其它的数据维度进行分析，数据分析师将不得不重头进行分析。通过 Data Analytics 的使用，有利于敏捷的调整数据可视化目标。其拥有智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取等功能，能帮助数据分析师灵活地调整数据维度，并快捷生成数据图表。
面向管理与业务人员的数据可视化
对于管理与业务人员来说，其之所以需要数据可视化，本质上在于其希望通过数据可视化来辅助管理与业务开展，这就涉及到数据可视化结果的灵活性与易获取性两个方面。
在普遍的企业业务架构中，企业的管理者一般只会在固定的时间看到各个业务线的数据图表，这种图表不仅会以静态的方式进行呈现，而且基本无法呈现额外的数据。举一个简单的例子，财务部门每个月都向管理层提交当月的销售收入、个人的业绩排名等报表，但是在某，，管理层忽然想知道某个省区的年度销售收入波动情况，要想获得这类的数据图表，管理层将不得不等待数据报表的完善。
借助Data Analytics的自助式分析功能，这一需求将无需依赖于数据分析师的帮助，即使没有任何数据分析基础，管理与业务人员也可以通过在Data Analytics中拖动鼠标等方式，实现数据的自助式挖掘与图表生成，而且图表的类型、方式也都可以自定义。
管理与业务人员对于数据可视化的一个隐藏需求在于，其，能够支撑进行团队的协作以及工作的汇报，这在当前的业务形态中很常见：越来越多的员工在汇报工作或是提交方案的时候，喜欢通过数据图表的方式来进行展现。而Data Analytics的优势在于，其可通过生成链接的方式将看板快速分享给团队成员或其他人，满足团队沟通协作需求。而且，其还支持直接将图表导出到PPT文档中，方便工作汇报。
面向公众的数据可视化
除了支持内部管理与业务发展之外，数据可视化还有一个重要的任务就是向公众传达企业的发展状况、实力，以提升品牌形象，增进公众认知。
所以，在面向公众的数据可视化应用中，并不过多的强调数据展示的灵活性与敏捷性，反之，数据可视化的视觉效果(或者简单地定义是否“酷炫”)以及数据可视化系统的搭建速度成为更加重要的指标。
从“酷炫”的视觉效果来看，打点地图、飞线地图、星空3D地图、职住潮汐图等都有着比传统折线图、柱状图、饼状图更加酷炫的视觉效果，也更容易获得公众的关注。
但问题在于，要实现这些酷炫的数据可视化效果，需要牵涉较多的开发精力以及较长的开发周期，对于企业的成本带来了一定的压力。
借助Data MAX 数据大屏展示工具，数据可视化图表的生成难度将极大的降低，作为专业的数据大屏配置工具，其提供了大量的模板与组件，支持用户在极短的时间内配置成美观、酷炫的数据图表。
