非常重要！

首先，根据市场经济原则来看，有利益的地方，就会有商人扎堆性的投入，无论是抢占市场，还是占领市场鳌头，都说明了一个问题，它是未来的发展发现。所以，从市场各大厂家来看：阿里的DataV，蚂蚁金服的Antv，百度的Echat，网易的猛犸等，基本都是如此，而且近两年如雨后春笋般，尤其是阿里每年的双11，你基本都可以看到不一样的数据大屏。

其次，俗语说：字不如表，表不如图，一图胜千言

通过一张图能说明的，绝对不需要用一大段文字，比如：实际业务中有很多往来账务，如果采用传统的说明方式来表达这些账务，你可能需要若干文字和若干数据统计表来进行描述，可能会描述的很清楚，但是你的受阅群体有这个时间和精力去逐一细致研读吗？

而如果采用可视化的方式，则通过动态的呈现方式，可以随心所欲的查看任何一家公司主体的往来账务关系，清晰简洁明了，这样在第一瞬间，让受阅读者被你的主题吸引过来，这样，才有会后续的故事……

其次，高速信息化时代，如果第一瞬间Get到你的 “受众全体” ？

颜值很重要，当前时下小鲜肉，小公举横行，为什么？其中一个很重要因素就是颜值，俗语云：爱美之心人皆有之，倘若你在大屏上展现一段文字，一个表格？谁还会去看呢？So，一个可视化的数据大屏，展现你的“美”，用数据可视化来讲故事，来打动你的观众

不知你还是否记得，那年回家的“春运”？

可视化的大屏，是否Get到你的兴趣点？

最后，当然是跟随时代脚步，享受时代红利

十九大都提出了信息化社会，大数据社会，而未来面临大数据，更好的展现方式就是这种可视化的数据大屏，将传统的故纸堆中的数据呈现出来，用于各个行业，推动时代的进步！

例如：医疗行业的应用

例如：智慧城市等

很多很多，不一而足！

顺应时代潮流，让可视化颜值，吸引你的 “ 观众 ”，聆听你的故事~

首先下结论：数据可视化很重要。

谈数据分析，除了分析的过程即逻辑上准确的重要性之外，最重要的是最后输出数据结论。逻辑对了，数据结论错了，是0分；逻辑错了，数据结论也必然会错。

这种数据结论一种是文字结论，一种是图表式的结论，可视化能达到的效果是把一坨一坨的可能超过数百字的文字结论转为图表去表达，让结论不那么的冗长并且让人易理解。

举个简单例子，假设你的上司要看公司最近一年的销售额的变化情况，原始数据是这样的，如果你不做可视化，直接把这份表格给到上司，那么你只是一个取数的，并且这个表格看不出来销售额的变化。

如果你稍稍做一点数据可视化，情况就完全不一样了。现在你的上司能通过下面这份数据可视化看到这一年每个月公司的销售额的变化情况了，也可以和整体的进行对比，但是显然你做的还不够好。也许你的上司还想看到每个月的具体值是怎样的，哪个月的销售额是低于平均水平的。

于是经过修改你又进一步改进做出了下面这张图片，看现在是不是更加好了，通过这份数据你的上司能快速的看到每个月的销售额，每个月的变化，总体的销售额情况。

虽然你的上司已经能通过上图知道每个月之间的变化了，但是每个月跟上个月相比变化是怎样的？具体的变化比值是多少，这些上图并没有展现出来，所以我们又进一步优化了可视化。

现在这份简单的图表已经能透露出很多信息了，而上面的这些信息可以省去大量的文字描述。而我们看下面这张图表。虽然好看些，但是请告诉我你能从图上看出来什么呢？

当然也不是说好看的可视化是完全没用的，用于展示可视化的魅力、用于在大屏幕上投放、炫技、或者某些特殊用途的时候，当然肯定不是在汇报和报告的时候。

重要，但也不是那么重要，看似很纠结吧。我曾是一个可视化迷恋者，做过的可视化作品也在国际上拿过小奖，我一度觉得可视化是核心，但真正用于企业，其实不然，以下这篇我们系统的讲讲数据可视化。

一、数据可视化不是核心point

以上这张图片比较普遍现象的数据链路，如果你是厨师，最重要的肯定是做菜环节，也就分析环节。数据可视化只是最后的摆盘环节。

也就说当你的菜做得好吃了，摆盘会是锦上添花，如果你的菜做得难吃，摆盘再好看，那也是下不了口的。

如同你的分析报告，你的内容有意义有结论，你把图表做得好看一点，颜色搭配的舒服一点，会给人眼前一亮的感觉。

但就算是做得不好看，你的分析结论很棒，支持了公司的决策，谁又会管你可视化做得如何呢？

二、有些可视化是面子工程

很多公司都会在前台处设展示大屏，老板都会带着他的客人经过这里，如果做一个漂亮的数据可视化，给人很科技感的感觉。或许还能为谈生意助力（开个玩笑）。一般来说大屏数据可视化会让老板觉得很有面子。

拍摄于新加坡Facebook

一项大屏展示的数据可视化虽然工程很简单，不就展示数据嘛？

但其实这里面有很多坑，需要思考以下5点

1、可以公开哪些数据（很多信息很敏感，特别对于创业公司来说）

2、如何实时刷新大批量数据？

3、维度会是大家都想看的吗

4、应该使用哪种可视化方式

5、你看的这些数据，有意义吗

三、可视化分析决策系统是趋势

这种系统广泛用于智慧公安、智慧城市、智慧园区、智慧航空、智慧交通、网络态势等，近两年开始流行，并且我认为是这是数据可视化非常好的趋势，可视化对这些特定行业来说起到极其重要的作用。

比如

http://dwz.cn/6K8RQz

四、数据可视化其实很多套路

@梁超锋

这点就很有趣了，我之前公司的女高管也喜欢数据可视化，对数据可视化很迷恋，遇到年度汇报的时候，总是会有好几个女高管希望我做数据可视化插入到她的PPT里，这样她的PPT会很亮眼。

所以一般给女高管汇报时，我都会把图表做得漂亮点，女领导往往会很开心。

而遇到男高管，他们真的只关注数字和结论。

还有公司招商的时候，销售喜欢拿我做的数据可视化去播放，成功几率据说蛮高。

所以你说数据可视化不重要吗，其实也很重要，毕竟能让高层开心，给公司带来盈利。

以下两张图其实我按照《数据之美》画的，用什么图形展示你的数据，非常重要。

这个数据用饼图，还是用条形图，都有一套科学的方法，建议大家可以看这本书。

五、数据可视化已在各大企业普遍应用

数据可视化涵盖的内容很多，比较普遍的就是自动化的监控看板，敏捷式开发也是近一两年的热词，意思是不需要每天都做日报、月报、周报。一次开发，自动形成推送。这样数据分析师从中解放出来，更多去思考数据驱动业务发展，而不是困在取数的阶段。

引用评论区：数据分析的最终意义是推动决策，那么如何才能帮助管理层节省这个时间我觉得是非常重要。数据可视化就是管理者在和时间赛跑的帮手。

最后，不管你用什么可视化，别忘了你的目的是理解数据

个人认为在市场上，数据可视化作为一种手段是重要的，尤其可以体现在体育市场。

小徐研究体育传播与体育产业的这几年，深知体育赛事产业转型的路漫漫。

事实证明，大型体育赛事管理已经开始倾向数据可视化大屏、VR直播等可视化手段。数据可视化作为一种手段提升了体育赛事的完善性和科学安全性。

我们可以看一个体育赛事的可视化案例，更直观感受数据科技发展在体育市场的体现。

“梦马”是2019年10月在杭州未来科技城成功举办的梦想小镇马拉松赛事，总规模高达10000人。

大赛筹办期间，赛事主办方提出希望通过物联网、大数据技术，实现马拉松选手数据、赛事数据、安全保障数据、医疗保障数据进行统一汇聚并进行可视化展示、指挥调度，为马拉松赛事运营保障与指挥调度提供数据支撑与决策支撑。

于是袋鼠云数据可视化平台EasyV建立了一套马拉松数据指挥中心，实现马拉松赛事相关数据的统一汇聚、展示， 为马拉松赛事保障团队、安保医疗指挥调度人员提供现场态势感知、实时事件告警、处置过程展示等功能，并以此辅助其开展现场调度与应急保障。

数据指挥中心成为了本次“梦马”最大的亮点。

“梦马”全程都运用了智能化科技大屏，将赛事信息全方位呈现于大众视野，点线面布阵，可视化技术使指挥中心掌握全局，让跑者、亲友团和观众有了更多参与、互动的机会。

同时，凭借可视化数据展示做到对危机事件的早预警、早疏导，结合点位信息通过远程医疗提供医疗保障，交通情况通过一张屏实时疏导，规避交通违规带来的风险,让跑者全身心沉浸于奔跑，让赛事安全顺利的开展.

毫无疑问，这是一场科技感十足的马拉松！

从“梦马”的科技创新可以发现，体育市场正在与互联网技术不断融合发展，数据可视化作为传播手段也好，管理手段也好都是市场发展过程中必不可少的一部分。

当然了，其他金融行业、制造行业等整个市场都可以根据自己所需，利用数据可视化为自己打造一个智能控制大屏，实现数据看得见的价值！想要导出炫酷的数据可视化大屏的朋友，给大家安利EasyV平台，可体验免费试用。

EasyV资料来源：https://easyv.dtstack.com/xiangwkwd

数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。

更多案例:https://www.hightopo.com/index.html

随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。

数据可视化的基本手段：

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式提取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

2、数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

3、数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

身处大数据时代的我们，有着许多的数据集等着我们去发掘，通过一系列的数据分析，可以明白很多事件发展的趋势走向，不仅可以带来更好的生活体验，也能通过数据预测事件发生的方向。

在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

数据的可视化，太重要了！我是企业员工，每年年底都面临写总结，能上交一份靓丽的数据图表，自己想想，都觉得不错，一目了然，比念文字强百倍。

不过，我觉得还结合自己的岗位，让这个好的工具发挥最大的潜能，而不是哗众取宠，失去了它本来的面目。

如果要做到这些，网上有现成模板，可以加以利用，不过和自己实际所干的，多少不那么匹配，我还是自力更生，学学excll的VBA,学学录制宏，还有最少掌握一门计算机语言，如python。学方法，自己搞，才有干头。

数据可视化，前景很广泛，现在基本上所有的行业都在用，尤其是通讯行业，需要线路走向，资源管理共享。大大减少我们检修的工作量。

汽车的外壳

数据可视化是一大趋势。未来的20年，随着技术的成熟和普及，在线互联的庞大数据，会促进社会变革、产业升级，从而产生众多的新型商业形态，而现今计算机技术的高速发展让大数据时代的可视化分析有了崭新的高度，更多的可视化分析的需求与应用被全新的技术与设备一一呈现出来。企业对于信息数据从采集到即时分析，再到最后的有效可视化展示都提出了更高的要求，让可视化分析帮助商业决策成为企业最重要的商业需求，包括新零售、新金融、智慧人社、智能制造等各个领域。业内可视化做的比较好的是阿里云合作伙伴袋鼠云，贡献了不少数据可视化案例，像茅台、京东方、新网银行等。换个方向看，茅台这类传统品牌都去做数据可视化了，数据可视化在市场上的重要性，可见一斑。

首先，数据可视化的核心是把复杂多维的数据用图表展现，一眼明目知道结果，是把复杂问题简单化。而市面上过度滥用的数据可视化，其实是本末倒置，数据很单薄，却用花里胡哨的图形展示，把简单问题复杂化。

而关于数据可视化的重要性问题，这个要对人对事。

对于专业的数据分析师/商业分析师而言，他们的目标是要解决业务问题。为了解决一个问题，他们要和业务反复沟通需求，可能花大把的时间在清洗数据和构建分析模型上。最后结果出来了，可视化只是水到渠成的事。所以就数据分析过程链而言，数据可视化并不是核心。

对于不懂数据不懂业务的人而言，他们要知道的可能是“我这个月的销售量是多少？”“和竞争公司比怎么样”你不可能拉来几十张表格给他。需要给他一张图，展现全年的销售情况。最好深入挖掘，是否需要地域区分，展示目标和回款这类数据的对比。可视化对于他们而言就成了获取信息的有效方式，甚至是一个可随时使用的产品，且最直接最真实。

那除去数据和业务本身，数据可视化可能还有更高的意义。比如利用数据大屏放在显眼的展示区，尤其是政企事业部、集团中心等等。一方面是形象工程，给客户看给政府看给投资方看，业内参观交流，都是提升品牌形象的好手段；另一方面，有些场景确实需要综合决策，比如公安警情分析，生产流水线的进度，各生产设备运营情况。这一点点对于企业来讲都是转型步入数据管理决策的进步。

而我们有时候面对客户（有数据分析、IT运维也有IT领导），多数疑问都是“***你们能不能实现” ，“我需要****”，口说无凭，直接展示效果和数据成品。

用户所看到的就是可视化的成品，对可视化效果感兴趣了才会进一步细谈功能、技术、需求方案。像我们的报表工具，整个产品的调性都是为了展示数据去的。一方面要提升数据处理的效率，代替一部分手工码代码的工作；另一方面引导用户向更加理解数据的方向上发展。

最后，站在大的理想角度，关于数据大屏的价值，此前有整理一个思维导图，用到数据可视化上，同样合适。