有人用过九一互联网的数据可视化大屏吗？
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发布时间：2022-04-22 09:34
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热心网友
时间：2023-10-06 08:07
随着越来越多的企业开始部署大数据系统，希望能够充分利用快速增长的数据资源池，数据可视化项目的业务价值与日俱增。以前，数据可视化与自服务的商务智能和数据发现应用程序的关系更紧密，业务用户使用这些应用程序创建基本的收入、利润和其他KPI（关键绩效指标）图表。但现在，越来越多的数据可视化工具被部署到大数据分析环境中，用于融合来自内部和外部的多种数据源，形成可操作的信息。
IT、商务智能和分析团队在大数据可视化项目上面临的最大的挑战是如何把所有需要处理的数据过滤成易于掌握的形式，使这种形式能够对决策流程产生积极的影响。我们容易想到的方法是用数据可视化软件对所有种类的数据进行粗选，再创建精细的表格和图形。可以采用更易量化和更系统的方法，这样能够得到更好的结果。
不给团队增加更多的工作，创建太多的数据可视化，因为这有时会让团队无法集中精力实现分析应用的真正目标，比如提升业务流程和更好地辅助业务决策。要把没有实际意义的东西简单化，不需要为它们做那些绚丽的可视化。
数据可视化也要适可而止
某金融公司使用纽带线CRM系统的BI工具来分析客户数据，帮助公司更精准地为个体浏览者和细分的客户群*定金融产品的价格。他们还使用“看数据”，有时辅之以D3开源可视化库，将递交给管理团队的公司绩效报表数据可视化。。
大多数能够带来长期驱动力的商业决策，都能从数据透视表或者简单表格中提取出来，我们可以采用多种方式处理绩效数据，但我们真正想要知道的是怎样依据（顾客）细分更好的进行定价。
即使是像部署和运行预测模型来评价新客户的信用值这样的重度数据科学工作，不需要创建复杂的大数据可视化来表现分析结果。如果模型工作的目的很简单，就是要理解某些客户的不同数据要素之间的联系，那么再创建可视化就是对时间和精力的浪费。
