数字化转型：可视化工具选型要点分析

 本期内容 

 可视化工具选型要点 

在十四五规划中，明确提出“加快数字化发展，建设数字中国”的发展方向。

近年来我国数字化转型步伐加快，云计算、物联网、大数据等技术的发展为企业数字化转型提供了技术手段，其中将数据作为资产，发挥数据资产价值成为了数字化转型的关键一环。

在上一期，我们讲解了：用数据可视化，挖掘数字背后的价值。

本期就来探索一下可视化工具的选型，都有哪些要点呢？

数据可视化

工具概述  

了解数据可视化可点击：

市场上主流的数据可视化工具提供数据接入、数据关联、数据建模、数据分析及数据可视化呈现全流程一站式服务。

数据可视化工具可接入主流数据库，并且按照现有共同字段或自定义字段，实现接入表之间的关联。

通过自带数据处理和建模工具形成应用所需工具集，基于丰富的图表组件进行数据的可视化呈现。

选型原则 

面向IT基础较为薄弱的人员，数据可视化工具提供了低代码的数据分析工具，通过丰富的图表组件，缩短了项目的开发周期。

在进行数据可视化工具选型时，需要基于以下原则：

通过简单的拖、拉、拽操作即可完成数据分析和数据可视化呈现，降低对人员开发能力的要求。

可视化工具自带图表组件库功能齐全，需要满足使用人员的日常需求，可通过接入第三方图形组件库进行补充和完善。

提供组件或页面交互动态效果，满足使用人员的交互需求。

一方面需要保证在数据接入至数据可视化呈现全过程的数据安全，另一方面需要通过权限设置保障租户隔离、访问控制。

提供接口，支持二次开发。

选型要点 

本次数据可视化工具基于上述选型原则，面向业务人员使用场景，通过数据接入、数据关联、数据建模分析、人机交互、可视化呈现类型及前端页面发布等要点进行选型工作。

数据接入是可视化分析的基础。数据接入要求可视化工具可以对接国内外市场主流数据库，并对其它数据库提供定制化开发接入能力。针对业务人员常用的excel表数据，需要提供单表多sheet、甚至多表多sheet的接入能力。

导入多个表后，可视化工具可以按照表间同字段，或者表间自定义字段进行表与表之间关联性表达。

当前市场上主流软件基本上都提供一对一和一对多的关联能力，区别点在于工具只支持单表之间配置关联，或支持多表之间按照字段的同时关联。

可视化工具需快速完成表和字段的转义、数据过滤、内置多维函数、拆分列、格式分组、缺失值填充等功能，并且可对表的维度和指标进行自动识别，通过简单的拖、拉、拽即可实现数据的多维度分析。

可视化工具需支持业务人员按照实际场景进行变量或参数的调整，同时图形组件需具备条件筛选过滤、钻取、联动、导出、多TAB呈现等交互功能，便于使用人员操作和研究。

可视化工具需提供丰富的图表组件，具备复杂图表例如力矩图、关系图、桑吉图等接入和开发能力。并且图表组件需具备一定模版处理能力，使用人员可根据不同的场合进行风格配色的全景式覆盖修改。

可视化工具提供不同的前端嵌入方式，一般通过生成URL在前端直接嵌入，除此之外可视化工具可以通过集成至平台内部，直接实现可视化界面的调用。并且在发布时可以对角色、时间等进行权限设置。

工具总结 

目前，市场上主流的可视化工具均可提供一站式数据可视化服务，在上述数据接入、数据关联、数据建模分析、图表类型等方面都具备一定的差异性。

在进行选型时，需要确定工具面向使用人员及实际的业务场景，根据侧重点不同进行最终的选型确认。

市场上可视化工具价格差异也较大，若业务场景较为简单，在选型时可将产品价格作为重要项进行评价。

总之，可视化工具的使用是企业进行数字化转型的重要一环，与企业自身业务相结合才能真正发挥工具价值！

“数据+工具+业务”能够有效推动企业提质、降本、增效，助力企业乘着数字化浪潮快速发展。