为了有效地从实时运营数据中获得有意义的业务见解，分析和数据可视化的结合是必要的。
为什么分析和数据可视化是企业挖掘数据尽快的关键
很明显，如今企业需要交易、交互和分析的操作处理，以满足当今全球客户不断变化的需求。通过利用分析和数据可视化，组织可以通过连接独立变量之间的点来识别关系中的相关性，允许用户做出更多战略性的业务决策，以改善客户体验。
分析和数据可视化还可以应用于分析随时间变化的趋势。如果没有必要的历史数据，就不可能做出预测。这些数据可以帮助企业识别反复出现的趋势规律，为未来的机会制定战略提供信息参考。变量的频率与时间趋势密切相关。例如，研究消费者购买和使用商品的方式和时间，可以让企业收集创新机会的见解，以及使用吸引现有和潜在客户的最有效方法。
数据可视化的好处和用例
数据可视化使企业能够更快地识别模式，因为它们可以以易于理解的图形或可视化形式解读数据。它使用户能够一眼就理解大量数据，增强他们理解现有策略有效性的能力，以及改进内部流程的方法。
如果处理得当，数据可视化还有助于增加现有客户的销售额，并针对潜在的新业务瞄准新的市场和人口统计数据。下面是用于医疗保健、能源、零售和食品行业的数据可视化的几个用例。
能源：海上石油钻井平台产生大量需要收集和整合的数据。乍一看，它充满了难以破译的数据和数据点，但当它转换成可视化的图表时，就变得更容易解释了。然后根据各种属性(包括环境因素、温度、压力、流量等)对数据进行分割。
例如，通过使用Tableau将数据以易于理解的可视化方式呈现，用户可以获得帮助管理和预测石油产量和需求的见解。在天然气价格上涨的时期，这一点尤为重要——研究表明，未能充分利用数据和分析，会导致油气公司的效率低下和产量下降。有了正确的数据库和数据可视化工具，处理设施可以处理更多的数据，推动实时分析，帮助油气作业更高效地运行，这对提高产量至关重要。
医疗保健：医院和诊所依靠数据可视化来帮助优化管理。从数据的角度来看，他们感兴趣的是了解正在执行的程序，患者为什么以及何时预约门诊，医生看患者的频率等等。
在全球疫情期间，医院的COVID患者都被预约满了，但包括非紧急手术和年度检查在内的预约和就诊程序出现了下降，而且这将直接影响到收益。因此需要从数据中提取异常值和见解时，数据可视化发挥了重要作用。特别是许多医疗保健数据来自多种来源，包括服务提供商、客户和保险机构。
零售和食品：谈到零售和食品行业，在做商业决策时，有一长串的消费者行为需要考虑：购买频率、衣服的尺寸和部门、新鲜或冷冻食品——这个表单会不断加长。对零售商来说，一个重要的衡量标准是GMV(商品总价值)数字，它使他们能够根据所跟踪的产品和变量计算收益分配。通过把所有这些数据放在一个可视化的图形或图表中，企业可以收集洞察和交叉参考消费者的购买模式。
当食品连锁店或百货公司在制定促销优惠并分析消费者利用会员计划福利的频率和时间时，数据可视化也很有帮助。当所有这些零散的数据拼凑在一起，平台能够提供实时见解时，企业就可以做出影响整体增长、销售和客户体验的前瞻性决策。数据是消费者的故事，可视化工具帮助将其整合起来，企业就能够看清全貌并正确行动。
选择合适的供应商
执行分析的一些关键挑战包括利用一个复杂的系统，总体成本和获得洞察所需的时间。数据可视化和分析解决方案必须是健壮的，可伸缩的，同时便于企业用户从数据中提取结论。当数据存储为JSON样式的文档时，就会引入复杂性。这就是为什么在选择数据可视化工具时，它需要与数据源连接并兼容，从而使用户能够解析复杂的数据。这包括处理来自单个系统的操作和分析数据的能力。
理想的解决方案还应该允许团队在仪表板中创建可视化的分析，例如，仪表板可以提供模式和数据属性，包括字符、数字、日期和时间。这种格式使数据结构更加简洁和集中。该平台还应具有可管理性和安全性，同时还应提供负担得起的总拥有成本。
此外，必须能够指出谁、何时(时间)、什么和在哪里。根据数据的不同，可以将这些变量组合并转换为适当的可视化格式——类似于热图。随着数据源的激增，该解决方案还应该能够引入机器学习数据和传统数据平台之外的系统中的数据。
总之，数据可视化和分析使组织能够开发丰富的、交互式的仪表板和报告来衡量他们的业务表现，并支持敏捷决策。