數據可視化的目的是更好的分析數據，而信息的傳遞很大程度上取決於傳達的方式。對原始數據分析其含義，將其結果以更直觀的方式表現出來。所以數據可視化的實質就是視覺的傳達。數據可視化將技術與美術相互融合，藉助圖像化的方式，有效地傳達信息用以溝通。首先，數據賦予了可視化的實際價值。其次，可視化增加了數據的靈活性，兩者相輔相成，幫助企業從數據中提取信息、從信息中收穫價值。
一、數據可視化的概念
數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這並不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端複雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的數據集的深入洞察。任何能夠藉助於圖形的方式展示事物原理、規律、邏輯的方法都叫數據可視化。
二、數據可視化的發展
數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。
步入大數據時代，各行各業對數據的重視程度與日俱增，隨之而來的是對數據進行一站式整合、挖掘、分析、可視化的需求日益迫切，數據可視化呈現出愈加旺盛的生命力，表現之一就是視覺元素越來越多樣，從樸素的柱狀圖/餅狀圖/折線圖，擴展到地圖、氣泡圖、樹圖、儀表盤等各式圖形。表現之二是可用的開發工具越來越豐富，從專業的數據庫/財務軟件，擴展到基於各類編程語言的可視化庫，相應的應用門檻也越來越低。
三、數據可視化的優勢
1）理解更為方便
人的大腦對圖像信息的處理要比文字信息快6萬倍。使用圖像來處理數據，要比那些混亂的報告或電子表格更有效率。
2）數據顯示的多元性
在可視化的分析下，把單一的值分類、排序、組合來顯示，可以表達對象或事件的數據的多個屬性或變量。
3）運用更為靈活
無論在零售、物流、電力、水利、環保、還是交通領域，通過交互式實時數據可視化大屏來幫助業務人員發現並診斷業務問題，越來越成為大數據解決方案中不可或缺的一環。
四、數據可視化的流程
1)數據採集
又稱為“數據獲取”或“數據收集”，是指對現實世界進行採樣，以便產生可供計算機處理的數據的過程。
2)數據分析
是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。其中包含了探索性數據分析和定性數據分析。
3)可視化輸出
基於視覺原理和數據特性，選擇合理的生成工具和方法，生成圖像。
博微易數作為一款專業的大數據可視化分析平臺，可滿足企業從數據治理、數據分析、數據可視化展現到行業報告生成的全過程需求。產品應用覆蓋了數據可視化應用的各個核心環節，適用不同業務場景，可針對不同企業制定專屬得解決方案，助力各行業的數據可視化應用。
