今天的你想在商业社会立于不败之地，就必须在数据身上加大投资，收集数据，分析数据，并基于数据分析结果进行决策。但对于很多公司来说，整合数据这件事会是一个很大的挑战，而这一领域常常是数据可视化大放光彩的地方。

先来看看什么是数据可视化。数据可视化这个术语指的是用视觉形式向人们展示数据重要性的一种方法。基于文本的数据可能很难揭露出事物的特点、相关性和趋势，而这些通过数据可视化软件就可以很容易发现。

数据可视化的一个典型应用是BI仪表盘，仪表盘可以实时展示企业的业务指标和KPI，推动上层管理人员做出业务增长决策。

如果你对数据不熟悉，如果你准备在公司实现数据驱动，那么就要从现在开始做起。

下文列举了几个方面说明数据可视化是如何对公司的业务增长造成重要影响的。

一个轻松有趣的事实是，人类的视网膜可以每秒传递1000万位数据——这个速度相当于以太网连接的速度。不幸的是，大多数高管收到的BI报告都是静态表和图表。对于他们来说，静态报告体现的信息不够透明，他们无法完全了解信息。

快速地消化信息

阿伯丁集团的管理者通过数据可视化找到相关信息的可能性比那些使用管理仪表板和报表工具的要高28%。

他们还发现48%的数据可视化使用者，可以在没有技术支持的情况下，得到他们想要的信息。

数据可视化让关键的利益相关者拥有了把多维数据集之间的关系整合起来的能力，比如:热图,动态图和其他丰富的图形化表示。

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紧密连接业务和行动

数据可视化使得人们能够发现业务和行动之间的关系和特点。

比如，数据可视化可以让你更轻松地了解日常工作怎么影响整体业务表现，发现日常行为的改变怎么改变了整体业务，也可以让你将现在的业绩和过去的相比较，以预测未来，比如月销量或其他KPI。当你能够从数据中对比历史趋势与现在的趋势，你就可以深入了解业务增长或下降的原因之一,从而在以后的工作中扬长避短。

快速发现趋势

我最喜欢的一个关于数据可视化的好处就是，它让我非常快速地发现市场上新客户的行为和变化。

有个经典例子是，连锁超市的管理者通过数据可视化发现，当宏观经济条件改善时,不仅顾客愿意在店里呆上更长的时间,他们还对购买现成的食物更感兴趣。

这样深入研究客户体验和其他数据的结果又给公司发现了一个新机会—公司可以给那些娱乐更频繁、花费更多的客户提供更多的食品和饮料类的商品。这样的洞见使得公司可以在这个新商业机会上采取行动，领先竞争对手。

洞察业务背后的原因

数据可视化允许你直接与数据互动,将你的洞察力立即付诸行动。例如，一个报告告诉汽车公司的一位高管,某个特定月份的轿车销量同比下降了。然而，这个报告不会告诉他为什么汽车销量下降。当他通过可视化手段进行实时数据分析时，就可以查看最新的销售数据,看看哪些型号的轿车表现不佳以及销售额下降的原因——原来是竞争对手在打折。在这个例子中他就可以马上为公司实时提供一个解决方案。

了解最详细的客户数据

数据可视化让你可以360度地了解你的客户。这些信息太多了,你必须非常小心地利用这些数据。

例如，当零售商根据一个年轻女孩最近的购买记录，对这位姑娘推送孕妇产品广告时，这意味着该商家比姑娘的父亲还更早知道姑娘怀孕，这样的行为可能涉嫌侵犯客户隐私。

现在一些工具可以整合社交媒体、手机、网络和其他大型数据分析来源等信息，商家可以随时随地了解客户想要什么。顾客不总是讨厌商家了解他们的数据。事实上,当亚马逊这类公司基于基于它收集的数据进行相关产品推荐时，顾客反而很感激。数据显示亚马逊的算法给每个客户一个不同的页面，而据报道亚马逊在2012年第三财季的销售额是131.8亿美元，高于2011年同期的96亿美元，增长27%。

赶在竞争对手之前进行创新

以前大公司会举办消费者见面会以了解消费者对产品创意的态度以及消费者到底想要什么样特点的产品和服务。

今天数据可视化使公司可以在较短的时间内对大量数据进行分析，快速做出业务和产品决策，而不需要客户面对面说话。

这并不是说，跟客户对话不再重要了。为了改进产品、推动业务不断增长，从客户那获得定性反馈仍扮演重要角色。但是收集、分析定量数据的能力变得比以往任何时候都重要。简而言之，数据可视化简化了业务分析过程，总体上提高了业务/产品开发的效率。

融合自有数据和公开数据

数据可视化的优点是，它允许用户更轻松地分析从各种来源中提取出来的复杂数据。为什么不把公司数据和公开数据结合起来呢? SizeUp这个工具正是这么想的，它可以让你了解你所在地区的竞争对手状况。而且，类似永洪BI等世面上的数据可视化分析工具现在基本上都能支持绝大部分主流数据源。

下面有几个融合不同数据源的好处:从网上收集产品评论，可以推动公司产品开发或产品支持；你可以监控竞争对手的定价确保自己的价格具有竞争力；它可以让公司了解产品应该在哪里做推广，以及产品在哪里首秀。你还希望数据可视化做什么吗？也许它已经做到了，而只是我们没有在这篇文章中提出来。你可以回复这篇文章，告诉我你对于大数据的期待。