大數據技術浪潮為各個產業帶來新的機遇。越來越多的企業正在通過云交付模式，將自身對大數據集的存儲、計算與分析能力開放給第三方，使數據即服務（Data as a Service）成為影響產業格局的新一代業務模式。
優秀的DaaS產品可根據企業自身的需求，利用標準化的數據資源，幫助企業增加參考數據量并與內部數據進行交叉參考，從而對環境有更好認知，并發掘洞悉。
而可視化的數據分析工具是數據挖掘與分析中重要的組成部分，它能夠可視化地提取所有有價值的數據，將數據的各種屬性、數據變化以及數據間的關聯，更加簡單和直觀地呈現出來。
提升決策水平 建立數據文化
Gartner發布的《2014年商務智能和分析平臺魔力象限》十分看好數據可視化工具，認為它既可以在前端滿足業務用戶的需求，又可以在后端滿足IT工作人員的需求。
數據可視化之所以能如此流行，主要因為人們普遍認為，處理圖片的體驗要比處理各種行式和列式數據的體驗要好得多。數據可視化的另一優點是，更多業務用戶可通過它訪問和分析數據，這有助于提高決策水平，建立數據文化。
Qlik創新與設計副總裁Donald Farmer曾提出：“當今世界，人們與數據的互動方式正發生著令人欣喜的變革—大家通過工作經驗表達自己的不同見解，那些僅靠小團隊制定所有決策的情況，已不復存在。決策的制定，正逐漸下放至整個組織中的每個成員，而他們各自的‘微小決策’對于整體的商業成功，愈發重要。對組織而言，若我們能為其更多人提供自助式數據探索工具，幫助他們探索數據、形成并獲取見解，我們將獲得巨大的潛在收益。”
如果說，2014年的熱門詞是大數據，那下個流行詞即是“可視化”了。然而問題恰恰是太多的可視化應用實際上反而阻礙了更好的決策。其原因正是由于這些應用采用的技術本身，并不適合真正的可視化。究其問題的本質，在于我們目前使用的可視化方法過分地強調說服力。許多可視化應用減少了顯示的信息量， 以使更好地“闡明”其發現的洞察，但是這種方法反而減少了相關的探討和爭論，從而降低了我們探尋真相的能力。
解決這一問題的方案是，遠離那些只能提供演講用或分享用圖表的工具，我們應該使用那些真正實現交互和探索的工具，而不應該存在“終端用戶”的概念。因為企業組織中的每個人，都可能擁有重要的商業見解。
自助式數據訪問服務可促進銷售業績
不久前，由Qlik贊助并發布在經濟學人智庫上的研究顯示：更大的數據訪問，更頻繁的可視化工具的使用，以及公司高層對于數據的采用，可增加公司的銷售業績。調查還顯示，97%的公司表示，如果他們能夠通過實時的自助的方式去了解客戶和相關數據，這將幫助他們完成相當好的銷售業績。
這項研究，對全球550位銷售部門的領導展開了調查，他們均表示銷售業績對于公司的重要性顯而易見；80%的公司認為，與其他事情相比，銷售管理“很重要”或者“非常重要”。但同時仍有一些公司對于銷售管理缺乏信心，只有四分之一的公司表示“擅長”完成銷售目標。27%的受訪者表示，數據欠缺和品質不高是阻礙其完成銷售目標的最大障礙。
數據可視化之所以能如此流行，主要因為人們認為處理圖片的體驗要比處理各種行式和列式數據的體驗要好得多。
這項調研最終得出幾個重要的結論，將對企業如何有效洞察數據產生幫助。重要結論包括：
企業重視數據的精確性和整合性。對于銷售數據分析軟件，53%的公司認為數據的準確性十分重要；38%的公司認為具備整合現有系統能力的分析平臺很重要。然而30%的受訪公司表示，他們現有的系統不具備這些能力。
銷售總監將數據分析呈現給公司高層。有近三分之一“擅長”完成銷售目標的公司和19%其他公司表示，他們的高層領導也會使用數據分析軟件。
對培訓和數據工具進行投資，能夠提高銷售團隊的水平，為企業增加收入。銷售總監們希望看到自己能夠在收益和市場占有率上，強于競爭對手。42%“擅長”銷售的公司和11%其他公司認為，他們在收入增長上應強于競爭對手。
銷售總監希望公司員工能夠受益于數據分析軟件。在所有受訪公司中，五分之三的公司（59%）表示，他們的員工有能力利用分析的數據，而對于那些“擅長”銷售的公司，比例上升到77%。這些公司均認為，建立員工對于數據分析能力的意識并對其進行最好的培訓，是企業成功的一個重要因素。
數據可視化提升供應鏈管理能力
在供應鏈領域，大數據分析絕對是最具影響力的新技術。供應鏈管理的核心是平衡運營效率、客戶滿意度和質量。現在企業的供應鏈正變得日益龐大和復雜，來自多個來源的龐大數據使其管理難度增大，從而影響企業的利潤和收入。
此外，由于客戶需求變化范圍大，供應鏈經理們需要在海量的全新數據源中鉆取有效數據的價值，從而實現需求管理和供給執行， 以輔助供應鏈的決策制定。
SCMWorld提供的《2014年首席供應鏈官源報告》顯示，相較于往年，2014年客戶需求波動更大、期望更復雜，且需要貫穿價值鏈實現更加深入的運營整合。為此，供應鏈經理們需要全新的視野面對客戶的新變化。
新技術可以為供應鏈帶來更大的透明度，但有效的供應鏈管理，既可以成為一個競爭力的體現，又可能帶來風險、成本提高和更差的客戶服務。
實現數據可視化的前提是有效整合數據，同步大量來自很多系統和來源的數據，并且易于被決策者使用和做出洞見和決策。如何收集、存儲、分析并展示來源多樣化的海量數據，本就不易，還要運營數據作為驅動業務決策的手段，更是難上加難。
挑戰是必然存在的，但是顯然那些具有創新思維的企業會更有機會。很多企業正通過商業智能平臺來通過不同的數據獲得更一致的決策，而采用數據可視化平臺，可降低商業智能管理帶來的復雜性。
數據可視化的主要作用在于使決策的制定更加確定和迅速。現在企業可以運用商業數據可視化工具，滿足其供應鏈多變的需求。
但在選擇適合企業自身業務發展的工具時，供應鏈經理們仍面臨諸多具體而復雜的問題：
改變決策制定：人們需要捕獲和支持做決定的自然過程，補充提問的能力，從而能夠把正確的人和數據整合到一個工作流中，引導出一個快速、自信的決定。
自由操作數據：人們需要快速地搜索、可視化、重新混合和整合數據。為了做決策，商業用戶需要自由地發掘和審核數據，而不需要IT部門的幫助。
實時安全地分享數據：為支持數據驅動的決策，用戶必須能夠安全地分享某一產品、服務、地區或公司的數據。只有享有權限的人，才能夠看到所需數據。
協作制定決策：三人中每人單獨對同一組數據提出問題，將可能得到三個單獨的答案。如果通過協作方式提出問題，則答案將更具有整體性。
針對供應鏈領域，Qlik提出了面向平臺軟件的方法，通過Qlik Sense平臺即可實現對供應鏈所有環節的數據可視化，并實現實時安全的數據分享。這個平臺將企業內外部的各類數據同步地整合到一個工作流中，用戶根據不同的分類選擇獲取所需要的信息，快速地搜索、可視化、重新混合和整合數據，同時完成工作協作。
Qlik提供的數據可視化工具可以讓企業充分利用供應鏈分析，同步整合和企業內外部的各種數據，可根據不同的分類選擇獲取所需的數據信息；還可實時對話、分享見解，這種新型協作式的可視化分析，可以幫助企業獲得快速的決策和行動。事實上，在商業智能市場中，沒有其他任何一家供應商能夠提供，將免費和付費數據通過基于云的數據服務進行整合而成的數據圖書館。這一點，Qlik做到了。
物聯網的飛速發展為供應鏈領域帶來了更大規模的數據量，這些數據中蘊含著占據市場先機的競爭力，處理這些數據的人們會更加崇尚可視化，顯然處理圖片的體驗要比處理各種行式和列式數據的體驗更佳。通過借助商業化的供應鏈數據可視化服務，企業則有機會通過預先制定的策略，處理客戶的波動需求變化，更好地完成需求管理和供給執行。
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