  数据可视化是组织在当今竞争激烈的市场中取得成功的完美配方的重要组成部分。使用适当的技术可视化数据可以揭示决策者可以在决策制定流程中纳入的见解，以便做出由数据驱动的明智决策。 这不仅有助于确定特定企业或部门的关键绩效指标，而且有助于组织获得比不使用数据的其他企业更具竞争优势。组织可以从分析和可视化数据中受益，无论规模，类型如何。 这意味着无论我们是在谈论新兴创业公司，中小企业还是大型企业，通过明智地投资于数据分析和可视化，所有这些企业都可以获得巨大的投资回报率。 大多数领先的组织一直在利用数据做出更好的决策。面向客户的企业已经意识到数据和分析在最接近客户的实际需求和要求方面的重要性。因此，对可视化工具的需求已经增加。 然而，像数据科学家这样可以充分利用大量数据的人力资源的缺乏使得组织不可避免地接受这样的工具，这些工具可以在最合适的事物中向他们提供数据 - 使其最适合分析。  企业领导者必须意识到并接受人类的大脑可能不像计算机一样兼容数据堆，但它确实能够很好地解释图形和模式。此外，视觉效果比普通文本更容易解释数据形式。 作为商业领袖，应该考虑如何解释和分析数据并做出复杂的决策 - 考虑所有过去的经验，预测所有可能的结果并用数据支持这些决策。 实际上，他们利用数据可视化来使他们的“复杂决策”产生有利的结果。让我们通过这篇文章快速向你介绍如何利用数据可视化，充分利用统计数据，旧体验/学习和新想法来生成新产品。 以下是利用数据可视化和分析所需考虑的因素。  数据源概述 如今，大多数组织都需要监控来自各种来源的大量数据，例如： 1.社交媒体数据 2.消费者投诉数据 3.财务数据 4.人力资源数据 5.谷歌分析数据 6.其他 使用数据可视化，你可以在一个地方收集来自不同来源的所有数据，在其中应用进一步的操作。 加载数据后，工具将帮助您： 清除数据集以查找错误。 自动检测数据中的关系，这是数据建模的重要部分。 创建新列或转换现有列。 合并列或模型，例如，你可能希望将所有社交媒体数据保存在单个模型中。 使用视觉效果以直观的方式呈现数据。 创建富有洞察力的报告并与同事和团队分享。  数据可视化的商业利益 通过提供富有洞察力的视觉效果，数据可视化可以神奇地增加数据堆的生命。而且，这种可视化可以自动化的事实使得组织利用它变得更加重要。作为业务领导者，你可以向员工提供一种全新的方式来查看数据并对其进行分析，以制定最佳业务成果。它还提升了完全专注于最关键数据的机会。  数据可视化还可以帮助你的组织评估业务方向。它使你能够获得关键业务问题的答案。例如，当你尝试回答如何降低运营成本时，可以通过使用数据进行备份来确定策略的合格性。 1、一次性吸收大量数据 数据可视化是决策者一次性查看大量数据的重要手段。它以视觉形式精美地汇总数据，帮助您识别图表的趋势和方向。它还允许决策者查看不同操作和域之间的可能连接。它为多维数据集提供单一视图，Aberdeen Group的一项调查 发现，与仅依赖托管仪表板和报告的人相比，使用可视化数据发现工具的组织中的管理人员查找相关信息的可能性要高28％。它还可以让洞察力转化为行动。可视化工具呈现的的数据，比以图表和工具形式呈现的数据更具交互性。 2、在业务运营和活动之间建立明确的相关性 由于数据以高度全面和交互的方式可视化，因此在各种业务操作之间建立现有或可能的相关性变得更容易。这为业务领导者提供了明确的业务绩效洞察和对进一步战略的需求。 数据可视化使决策者能够从整体业务绩效的角度了解可见模式和并行操作。它还允许他们在日常任务和业务绩效方面的长期结果之间建立关联。 在这里，你还有机会将旧数据，学习和经验与最近的策略和实施分开。此外，它允许比较视图和分析。 3、确定即将到来的趋势提前准备战略 了解你的业务即将到来的趋势，并提前做好规划，这或许是你一直在努力的方向。在这里，挑战更多的是确定即将到来的趋势，并学习更多内容，并制定一个宏伟的战略。为了避免沉浸在数据池中，您需要使其更简单。数据可视化可以在这里拯救你。每次更改客户的偏好时，数据可视化将帮助你立即捕获它并使你能够捕获进一步的趋势。  结论 大数据是每个组织，无论规模大小，都希望关注的重点。要理解所有这些数据的瓶颈，关键在于能够利用这些数据来收集有意义的洞察力的个人的稀缺性。对于许多组织而言，这在历史上一直是一个挑战，但数据可视化工具可以帮助我们弥合这一差距。 通过数据可视化为高级管理人员提供支持，可以提供查看业务战略和运营的新方法，并使高级管理层能够更好地推动业务绩效。这使得管理人员能够确定增长的原因并重复增长，或找到潜在的根本原因并加以解决。 素米是一家创新咨询和创新设计服务公司 我们以体验设计为核心，面向全行业客户提供 专业的数字创新、产品创新、品牌创新等服务 素米以商业目标为驱动 运用设计帮助实现数字化转型和品牌化升级 最终开创全新的商业格局 更多互联网产品相关问题 |
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