数据可视化分析: 如何对企业数据进行可视化管理？

前言

如今，企业数据分析已成为企业管理和决策中不可或缺的一环。但如果将数据直接呈现给决策者，那么可能并不能顺利地传达信息，因为决策者并不是专业的数据分析师，对于直观的数据呈现并不是很敏感。此时，数据可视化分析便成为了解决方案之一。本文将从不同的维度，详细阐述如何对企业数据进行可视化管理，以便更为高效地传达数据信息。

维度1：确定业务目标和关键指标

在进行数据可视化分析之前，首先需要确定业务目标和关键指标。因为只有通过明确目标和指标，才能更好地针对性地呈现数据信息。比如，如果目标是提高销售额，那么关键指标可能为销售额、订单量、转化率等。而如果要实时监控交易情况，那么关键指标可能为销售状况、实际库存等。根据不同的目标和指标，就能更加清晰地呈现数据信息。

对于目标和指标的清晰确定，我们可以通过数据分析来达到。可以通过对历史数据进行分析，总结出关键指标，同时根据业务目标进行优化。而对于监控型数据，需要实时监控，及时发现异常并进行分析。

维度2：正确选择可视化工具

在确定了目标和指标之后，需要选择合适的可视化工具。可视化工具的主流有Excel、Tableau、Power BI、QlikView、用友畅捷通BI等。在选择的过程中，需要考虑到工具本身的功能是否符合企业业务以及预算、前期过程是否需要培训等各种因素。

在选择时，需要慎重考虑，因为选错可视化工具可能导致企业资源的浪费。如选择过于高端的分析软件，使用成本可能会过高，而企业又无法得到足够的数据分析支持；若选择过于简单的可视化工具，那么也可能无法满足企业的复杂业务分析。

维度3：合理设计数据图表和交互模式

从可视化图形的角度，分析数据时需要对数据的特性进行分析和设计。设计的目的是为了展示数据的特点以及实现数据传达的目标。在进行图表设计时，要关注实际应用环境和目标用户，考虑使用适当的图表、颜色、字体等元素，使整个图表更加明晰。需要确保展示的数据信息不会让目标用户淹没在数据中，尤其是针对非专业人员。

如：在数据可视化过程中选择饼图、柱状图、折线图和地图等是常见的。面对这些不同的图表设计，需要针对数据类型进行选取，进一步展示数据特性，并通过美观的配色，使图表更加生动直观。

维度4：灵活调整数据呈现方式

在进行数据可视化分析时，需要根据业务和数据的变化灵活调整可视化呈现方式。数据图表可以通过不同的维度进行拓展和调整，比如调整线粗、加强标识、添加堆叠图、排布标注等方式，让数据更加直观化。

例如，在对销售额和订单量进行分析时，我们可以考虑联合使用柱状图和折线图来表示，将各自的数据信息清晰地表现出来，进而帮助业务决策者更好地把握销售情况和变化趋势。

维度5：通过交互，对数据进行更深入的探索

通过交互，可以拓展数据分析的维度。在现有的数据基础上，立足于用户的需求和方便，设计了多样化的交互操作，从而让用户对数据进行深入的探索，并且可以根据不同的需求灵活地定制不同的交互操作。

例如，在业务方面，交互嵌入到了数据可视化分析工具中，使得业务决策者能够直接在数据图表上进行了解和控制，为管理和运营决策提供了更精准的参考。

总结

数据可视化分析作为企业数据分析的重要一环，应该得到的越来越多的应用。但在实际应用的过程中，不论是从确定业务目标和关键指标开始，还是选择合适的可视化工具，再或者是灵活调整数据呈现方式和通过交互探索数据，都需要根据企业自身情况进行选择调整。希望上述几个维度，可以帮助企业更好地进行数据的可视化管理，以更加精准和高效地进行决策。