数据可视化的真正代表意义解析

　　使用情况统计数据，测量数据，GPS定位数据，session数据，任何只是短时间内对你有用，或经常变化的数据。如果你发现自己正在使用定时任务从某个表里删除有效期只有一小时，一天或数周的数据，那说明你没有找对正确的做事情的方法。使用redis，statsd/graphite， Riak，它们都是干这种事情更合适的工具。这建议也适用于对于收集那些短生命期的数据。

　　商业智能解决方案对于一些企业来说，可能是一个欺骗性的解决方案。许多企业声称商业智能软件解决方案实际上只能提供所需功能和效果的一半。

　　重要的是区分两种类型的业务分析和智能工具：端到端解决方案和仅是前端的解决方案。端到端解决方案由平台后端组成，基本上是处理准备所有数据的工具和算法，以及创建数据可视化和仪表板报告的前端。

　　虽然人们喜欢看到其数据易于处理可视化，但只有这样的平台还不足以从企业的数据获得真正的见解。使用数据可视化工具，从他们的名字可以想象其作用，人们没有所有的初始，背景阶段的准备和加入的数据。这意味着用户需要首先具有可以送入软件的数据，即预先制作的中央数据库。

　　当涉及企业需求时，这两种类型的软件之间的区别是显而易见的。人们需要明白的是，可视化虽然很重要，但不能成为强大的商业智能软件的唯一组件。

　　了解背后的故事

　　采用仪表板非常简单，因此，大多数用户将清理和链接进入业务报告的大量的数据这些所有在幕后进行的工作视为理所当然的工作。随着质量较差的数据在许多不同的平台和数据库上传播，必须进行工作以创建从其开始分析的基础。在一天结束时，准备数据分析可能需要一个典型项目的80%的时间。

　　为了有效分析的目的，工作人员首先需要把所有的数据放在一个中心位置，希望能够更新和更改它，同时仍然能够使用相同的数据源。然而。如今为业务创建数据存储库不是那么简单。

　　企业用于收集数据的大量平台和软件工具(从Excel到Salesforce，从GoogleAnalytics到CRM软件)使得几乎不用人工完成，并创建一个数据库。此外，不同的来源和用户，错误命名，过时和凌乱的数据是不可避免的。

　　由于缺少内置后端组件来自动执行同步和清理过程的工具，工作人员可能花费大量的时间只是为了弄清楚报告发生了什么。并最终会在每次添加新数据时重复相同的工作，或者甚至投资其他软件来做这样的工作。很多时候，工作人员不能得到真正有趣的见解。

　　数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

　　然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

　　实时更新和协作

　　为了使分析工具对组织真正有用，必须不断更新分析工具以考虑变化。但是，这可能很容易导致企业在更新时形成瓶颈。没有准备可视化工具将从分散的源中提取数据的能力，这些数据源很容易与访问它们的多个协作者不同步。然后工作会得到一个大量混乱的不同数据与不可靠的仪表板和报告，因为它变得非常难以掌握。企业访问数据源并更改或更新数据源的用户越多，其所犯的错误越多，使用系统的难度就越大。

　　商业智能软件应允许多人一起协作并更改现有数据集。使用端到端解决方案，企业可以获得使用集中式数据存储库的好处，并能够以任何方式组合数据。任何用户在服务器上运行的任何查询都将依赖于一个版本的真相并解决矛盾的报告。

　　数据采集(有时缩写为DAQ或DAS)，又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常，数据采集过程之中包括为了获得所需信息，对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

　　数据分析数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

　　将“情报”放在商业智能中

　　一旦工作人员在一个地方获得所有数据，分析就归结为解决涉及几组数字的复杂计算。这可以在有限的程度上由诸如Excel的程序来完成。但问题是，工作人员必须做大量的手动工作，每个计算发生。对于更深入的分析，工作必须创建多阶段公式，同时执行多个计算。例如，要计算每月的平均总销售额，需要同时计算所销售的所有商品的总和和平均值。

　　可视化工具专注于报告数据而不是分析数据，因此它们只使用限制性平台来限制每个公式可以输入的聚合数。要使其工作，工作人员必须在进行计算之前汇总数据。换句话说，不是同时计算和和平均值，每个步骤必须单独进行，在保存之后，然后一起计算。

　　使用端到端解决方案可以避免这个繁琐的过程，因为这些使用户能够创建在单独来源中工作的复杂公式。该软件自动执行所有必要的预计算，允许工作人员直接跳过之前的信息。

　　如果企业要查找的是一个漂亮的报告，则数据可视化工具可能会适合。但是，当它归结到数据分析的根本砂砾，他们绝对是不够的。BI软件是端到端的，并且结合了可以处理大量杂乱数据的健壮的后端对于大多数企业是至关重要的。

　　不同于一般的Dashboard或者Reporting产品，永洪科技的BI前端是发现型的：交互手段丰富，分析功能强大。用户可以进一步与数据互动(Interactive)，过滤(Filter)、钻取(Drill)、刷取(Brush)、关联(Associate)、变换(Transform)等等技术，让用户能够：掌握信息，发现问题，找到答案，并采取行动。

      预测分析比关于谁将离职所包含的东西更多，它还包括为什么他们要离职。在许多放面，预测为什么离职比指名某个人更加有价值，因为它通过直击原因的根源来使人力资源采取深切的、精准的，长期的行动来降低离职率。

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