隨著越來越多的企業開始部署大 數據 系統，希望能夠充分利用快速增長的數據資源池，數據可視化項目的業務價值與日俱增。以前，數據可視化與自服務的商務智能和數據發現應用程序的關系更緊密，業務 用戶 使用這些應用程序創建基本的收入、利潤和其他 KPI （關鍵績效指標）圖表。但現在，越來越多的數據可視化工具被部署到大 數據分析 環境中，用于融合來自內部和外部的多種數據源，形成可操作的信息。

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IT 、商務智能和分析團隊在 大數據 可視化項目上面臨的最大的挑戰是如何把所有需要處理的數據過濾成易于掌握的形式，使這種形式能夠對決策流程產生積極的影響。我們容易想到的方法是用數據可視化軟件對所有種類的數據進行粗選，再創建精細的表格和圖形。可以采用更易量化和更系統的方法，這樣能夠得到更好的結果。

不給團隊增加更多的工作，創建太多的數據可視化，因為這有時會讓團隊無法集中精力實現分析應用的真正目標，比如提升業務流程和更好地輔助業務決策。要把沒有實際意義的東西簡單化，不需要為它們做那些絢麗的可視化。

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數據可視化也要適可而止 ?

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某金融公司 使用 紐帶線 CRM 系統 的 BI 工具來分析客戶數據，幫助公司更精準地為個體瀏覽者和細分的客戶群體制定金融產品的價格。他們還使用 “看數據” ，有時輔之以 D3 開源可視化庫，將遞交給管理團隊的公司績效報表數據可視化。 BI 工具，每個企業 CEO 值得擁有 。 ?

大多數能夠帶來長期驅動力的商業決策，都能從數據透視表或者簡單表格中提取出來，我 們 可以采用多種方式處理績效數據，但我 們 真正想要知道的是怎樣依據（顧客）細分更好的進行定價。

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即使是像部署和運行預測模型來評價新客戶的信用值這樣的重度數據科學工作，不需要創建復雜的大數據可視化來表現分析結果。如果模型工作的目的很簡單，就是要理解某些客戶的不同數據要素之間的聯系，那么再創建可視化就是對時間和精力的浪費。

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美國醫療管理軟件供應商首席數據科學家 Paul Bradley 也表 示 ：使用企業發送給客戶報表的醫院官員太多了，可視化在這里并不適用。 某醫療管理軟件供應商 提供的 SaaS 云應用程序幫助醫療行業供應商處理醫療保險索賠，在索賠流程到達保險公司之前，供應商會使用預測模型對索賠進行分析，來檢查每項治療的計費編碼是否有缺失，治療項目則與單子上的醫療流程相關。

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軟件 為客戶提供可視化報表，展示經常遺漏的計費編碼和其他項。 分析師 表示公司的分析師需要記住的是讀報表的醫院管理者不會花時間、也沒有興趣研究復雜的圖形和表格。 “我們花了很多時間處理大數據集中的復雜關系，但我們團隊最終的目標是將復雜的關系提煉成人們工作中需要的最簡單的結果。”

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大數據可視化的幕后故事 ?

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面對龐雜的數據，要找到頭緒的唯一辦法就是可視化。在這種情況下，建立更復雜的數據可視化就顯得更為合理。 企業 團隊成員 如果 經常和復雜數據打交道，做細致的可視化并不難。有些可視化工作通過 Excel 就可以完成，但要實現更復雜的可視化就要使用 紐帶線 CRM 系統 的 BI 軟件，數據科學家可以使用它更深入地了解可用的信息。 企業 想要從數據中獲得樣本和趨勢， 必須 了解所有 客戶 狀況的數據元素。

在 Hadoop 和其他大數據技術快速發展的推動下，分析工具和技術快速發展。但預測模型或數據挖掘算法本身并不能改變業務流程。要產生實實在在的影響力，大數據分析應用程序的分析結果需要在組織內部與其他部門實現對話，這對于發揮大數據可視化工具的力量來講至關重要。

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可以說，大數據分析技術并不復雜。分析師在將大數據可視化時，雖然信息來自于復雜的分析，但仍要找到一種清爽的方式來表現這些信息。

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讓大數據可視化工具更高效 ，最后總結出來的是，大數據可視化要適可而止，大道至簡，可以讓大數據可視化工具更高效，更快為企業服務。