數據可視化領域正在快速變化。從采用工具到展望趨勢，闡明模式，到快速發展的大量視覺數據，大數據的領域正在迅速發展。越來越多的公司正在使用大數據收集有用的、以業務為中心的見解，但是傳統的基礎設施無法處理日常生成的大量數據。

 

這突出說明了使用大數據的方式，可以使利益相關者能夠有效地理解和使用這個問題。傳統的繪圖和圖形模板錯過了大數據的標記，因為它不能捕獲整個數據集，也沒有提供可視化的洞察信息的潛力。因此，可視化分析為大數據帶來了更多的信息，并為企業提供了一種快速、方便地分析數據的高性能方法。

 

使用任何新技術，在成功創新的道路上必將面臨一些挑戰，數據可視化也是如此。大數據的限制以及大數據可視化通常是滿足計算速度需求，解密和理解數據，確保數據質量和處理統計問題所需要的新興技術。為了通過利用大數據的力量提供可操作的見解，有一些注意事項可以幫助避免出現問題。

 

 

避免數據可視化陷阱始于選擇合適的工作工具。在開展大數據工作之前，評估軟件產品是否有效地滿足了組織的期望是至關重要的。

 

企業正確地將工具安裝到其業務模型中可以對所有方面產生積極的影響。為了確保良好的適應性，企業必須了解潛在用戶的想法以及如何應用該工具。例如，使用服務器安全協議，并在作出決定之前，需要考慮多種要求，定制和必要性。因此，在工具評估之前制定一份愿景聲明是有意義的，以確保工具符合企業對未來發展的期望。

 

 

這是克服可能的數據可視化問題的關鍵步驟。通用術語表有助于集體了解數據框架的工作原理和各自的參考框架。這使得能夠進行充分的解釋，并允許大量使用相同的信息。不同的定義可能導致誤解，差異以及分析有效性的困難。可視化的標準化防止每個部門重新創建相同的視覺效果，從一個集中的視覺平臺來分享信息。

 

為了保持術語表的功能和準確性，必須經常更新并全面更新。通過這樣做，它可以在業務背景下仍然是一個有用的工具，因為所有利益相關者都從同一組視覺和意義上開展工作

 

 

必須進行有效的數據控制和監控，以確保視覺效果保持有效，準確和相關。數據管理人員成為有關數據使用和完整性的問題或關注的信息點，通常是有意義的數據貢獻者。他們還擔任IT部門和業務主管之間的守門員，并影響中介服務，因為他們能夠了解業務驅動因素以及數據架構如何支持組織。通過利用一個來支持對方，這些中介對企業來說是有價值的。

 

 

現代數據用戶都是為了自助服務，這是一個有用的范例，但是也要注意一些事項。用戶不一定具有從開始就充分地瀏覽可視化的技能或知識，而是取決于他們感興趣的結果，培訓水平將會有所不同。

 

不同的用戶將使用不同輸出的數據可視化服務，從而提供廣泛的技能，從活躍的應用的數據可視化構建和那些只喜歡處理結果的人。考慮到這一點，重要的是要了解可視化的預定受眾，來決定采用哪一種形式來生成內容。

 

可視化分析使組織能夠利用獲取的數據并以顯著的方式呈現，從而產生價值并增強決策潛力。而如果在實施前充分考慮這些因素，成功的數據可視化策略將會有很大的潛力。