数字化转型的核心在于数据民主化，即让数据在企业的所有部门(而不仅仅是最高管理层和 IT 团队)都可以访问的做法。
数据集正在快速增长。忘记数据分析——业务领导者一开始就在努力可视化和绘制数据。数据可视化可以解决这个问题。
什么是数据可视化?
数据可视化是数据集和信息的图形表示。数据可视化是通过图表、图形和地图可视化所有类型数据的总称。
最终目标是以可访问且易于理解的方式直观地表示您的数据。可视化数据是了解趋势、发现模式和跟踪异常值的基本步骤。
专家预测，数据可视化市场将在未来五年内大幅扩张，年复合增长率超过 10%，到 2027 年将增长到 192 亿美元的市场估值。虽然数据民主化和数字化转型的兴起是这一增长的原因，这种增长很大程度上是由于对商业智能的兴趣不断增长。
数据可视化有什么好处?
数据可视化有三个主要好处：
1. 让大数据易于消化
毫无疑问，数据集正在增长十倍。将这一点与日益先进的 IT 系统的不断发展相结合，您就有了企业的巨大痛点。
数据对组织来说变得如此庞大的事实刺激了AIOps的兴起。AIOps 帮助企业处理各种用例，例如：
预测性警报
根本原因分析
优先事件
预测性中断
服务台票务
这与数据可视化有何关系?数据可视化工具是一种以自动化方式绘制数据的有效方法——这种自动化是 AIOps 的核心。这种不干涉的方法使得处理大型数据集变得相当容易收集，然后反过来使用数据可视化技术进行消化。
2. 更高的可访问性
我们提到现在有更多用户可以访问大型数据集。这表明数据可视化是数据民主化的关键因素。
数据可视化工具有助于简化复杂的稳健数据点，并以易于理解的方式呈现它们。这种不断增长的可访问性可以帮助提高员工技能并使企业更有效率。
3. 更高的效率和理解
传统的数据筛选方法既细致又耗时。数据可视化帮助企业以比可视化工具出现之前更快的速度发现洞察力。
速度是这里的核心。这种不断增长的可扩展性意味着业务领导者在他们的分析中有更多的细化空间。如果数据绘制得更快，IT 团队和数据科学家就有更多时间从他们组织良好的数据库中获得更复杂的见解。
在数据民主化之前，沟通的差距对于企业和企业来说都太常见了。如果不对这些见解背后的数据集的含义达成共识，就很难总结和解释高级见解。借助 Tableau 和 Microsoft Power BI 等现代数据可视化软件，数据分析几乎可以扩展到组织内的任何部门。
数据可视化有哪些不同类型?
以下是各种形式的数据可视化和用例的示例：
条形图：这些类型的图表最适合用于比较不同组的各个方面或随着时间的推移跟踪这些方面。当变化相当大时，最好使用条形图。
折线图：最流行和最基本的数据可视化形式之一是折线图，用于跟踪短期和长期的变化。折线图对于突出较小的变化特别有用。
在大多数情况下，图表是相当模块化的。上面是一个跟踪跳出率的折线图示例;这与表示页面加载时间的条形图形成对比。
饼图：另一种数据可视化的基本形式，饼图可以有效地比较整体的各个部分。因为它们没有放置在 XY 图上，所以使用饼图无法随时间跟踪数据。
这些图表是非常基本的数据可视化示例。许多现代工具旨在向日常用户开放复杂的方法。例如，这是金融行业的管理培训生使用数据可视化软件满足其需求的一种方式：
“Power BI 是我们组织中广泛使用的软件，我们在其中处理大量原始数据并对其进行处理以收集可行的见解。它可以帮助我们有效地以易于理解的方式可视化分散和未过滤的信息......总的来说，我想说这是任何直接见证收集大量数据以制定战略和行动计划的企业的必备软件” –金融行业管理培训生，Gartner Peer Insights对 Microsoft Power BI 的评论。
散点图：稍微高级一点的数据可视化方法是散点图。散点图是探索两个变量和多组数据之间关系的有效方法。以下是绘制美国各个城市盈利能力的散点图示例。请注意盈利能力较大的城市如何拥有更大的圈子。
正如您在上面看到的，数据可视化工具可以在同一页面上绘制不同的图表，以帮助更清晰地呈现整体见解。先进的软件解决方案将让用户构建交互式图表，帮助利益相关者更深入地理解洞察力。
数据可视化最佳实践
请记住，数据可视化背后的主要目标是以更有趣、相关和可访问的方式向不同的受众展示数据。每个最佳实践最终都是专门为此结果而设计的。
最佳实践包括：
选择最佳图表和图形：确保在选择正确的数据可视化方式之前考虑您的需求。考虑是否要随时间跟踪数据或打算分析多少变量。这些问题可以帮助您的决策过程。
使用模板：许多数据可视化工具提供了企业可以“即插即用”的模板。您希望您的数据有趣，但不要偏离标准太多。模板是一种有效的方式来获得良好呈现的数据和信息的快速启动。不要想太多。
利用颜色：颜色是一种微妙但高效的数据映射方式。例如：您可以选择将数据集中的异常点设为红色，以便立即将其与其他点区分开来。例如，如果您正在跟踪天气，请使用红色表示热，使用蓝色表示冷。
不要扭曲数据：如果用户对他们的设计和数据可视化图表太过分了，他们最终可能会在不经意间扭曲洞察力。例如，饼图应始终为 2D。3D 饼图可能看起来更有趣，甚至会引起更多关注，但不幸的结果使图表的每个部分都更难破译。一个有效的饼图，或任何与此相关的图表，都不应该是一个谜。
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