前言

大量研究結果表明人類通過圖形獲取信息的速度比通過閱讀文字獲取信息的速度要快很多，那么將數(shù)字以可視化的形式展示出來還有其它什么好處，本文詳細列舉了7種優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)可視化是指以餅狀圖等圖形的方式展示數(shù)據(jù)。這幫助用戶能夠更快地識別模式。交互式可視化能夠讓決策者深入了解細節(jié)層次。這種展示方式的改變使得用戶可以查看分析背后的事實。

以下是數(shù)據(jù)可視化影響企業(yè)做決策和戰(zhàn)略調(diào)整的七種方式。

1.動作更快

人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數(shù)據(jù)，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。

這提供了一種非常清晰的溝通方式，使業(yè)務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業(yè)進行評估。對市場變化更快的調(diào)整和對新機會的快速識別是每個行業(yè)的競爭優(yōu)勢。

2.以建設性方式討論結果

向高級管理人員提交的許多業(yè)務報告都是規(guī)范化的文檔，這些文檔經(jīng)常被靜態(tài)表格和各種圖表類型所夸大。也正是因為它制作的太過于詳細了，以致于那些高管人員也沒辦法記住這些內(nèi)容，因此對于他們來說是不需要看到太詳細的信息。

然而，來自大數(shù)據(jù)可視化工具的報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現(xiàn)那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似于熱圖、fever charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數(shù)據(jù)源。豐富但有意義的圖形有助于讓忙碌的主管和業(yè)務伙伴了解問題和未決的計劃。

3.理解運營和結果之間的連接

大數(shù)據(jù)可視化的一個好處是，它允許用戶去跟蹤運營和整體業(yè)務性能之間的連接。在競爭環(huán)境中，找到業(yè)務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。

例如，一家軟件公司的執(zhí)行銷售總監(jiān)可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產(chǎn)品在西南地區(qū)的銷售額下降了8%。然后，主管可以深入了解這些差異發(fā)生在哪里，并開始制定計劃。通過這種方式，數(shù)據(jù)可視化可以讓管理人員立即發(fā)現(xiàn)問題并采取行動。

4.接受新興趨勢

現(xiàn)在已經(jīng)收集到的消費者行為的數(shù)據(jù)量可以為適應性強的公司帶來許多新的機遇。然而，這需要他們不斷地收集和分析這些信息。通過使用大數(shù)據(jù)可視化來監(jiān)控關鍵指標，企業(yè)領導人可以更容易發(fā)現(xiàn)各種大數(shù)據(jù)集的市場變化和趨勢。

例如，一家服裝連鎖店可能會發(fā)現(xiàn)，在西南地區(qū)，深色西裝和領帶的銷量正在上升。這可能會讓他們推銷包括這兩種服裝在內(nèi)的服裝，或者是一種新的窄領帶，遠遠領先于那些尚未注意到這一潮流的競爭對手。

5.與數(shù)據(jù)交互

數(shù)據(jù)可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。但與靜態(tài)圖表不同，交互式數(shù)據(jù)可視化鼓勵用戶探索甚至操縱數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)其他因素。這就為使用分析提供了更好的意見。

例如，大型數(shù)據(jù)可視化工具可以向船只制造商展示其大型工藝的銷售下降。這可能是由于一系列原因造成的。但團隊成員積極探索相關問題，并將其與實際的船銷售聯(lián)系起來，可以找出根源，并找到減少其影響的方法，以推動更多的銷售。

6.創(chuàng)建新的討論

大數(shù)據(jù)可視化的一個優(yōu)點是它提供了一種現(xiàn)成的方法來從數(shù)據(jù)中講述故事。熱圖可以在多個地理區(qū)域顯示產(chǎn)品性能的發(fā)展，使用戶更容易看到性能良好或表現(xiàn)不佳的產(chǎn)品。這使得高管們可以深入到特定的地點，看看哪些地方做得好，哪些做得不好。

他們可能會認識到，瞄準較高收入市場的細分市場并不會銷售價格更高的產(chǎn)品，或者傳統(tǒng)的清潔產(chǎn)品銷售比環(huán)保綠色產(chǎn)品更不受歡迎。這些見解可以被用來集思廣益，頭腦風暴，以支持更高的銷售。

大數(shù)據(jù)可視化工具提供了一種更有效的使用操作型數(shù)據(jù)的方法。對于更大多數(shù)的商業(yè)領袖來說，實時性能和市場指標的變化更容易識別和應對。

7.機器學習：來吧，來吧

圍繞機器學習的所有炒作都快將變成現(xiàn)實了。除了一些大公司，比如亞馬遜、谷歌正在利用機器學習來消除垃圾郵件，Pinterest利用機器學習向用戶展示相關內(nèi)容，Yelp使用機器學習來整理用戶上傳的照片。甚至是Disqus這樣的公司也在使用機器學習來清除垃圾信息?，F(xiàn)在就準備開始將機器學習應用到你自己的或者客戶的業(yè)務領域里面去吧。

Home Depot使用機器學習來幫助用戶更快地找到產(chǎn)品，甚至像Lyst這樣的小公司也使用機器學習來幫助客戶找到任意一種查詢的相關信息。

客戶服務正被機器學習的能力所改變，它能夠解釋客戶的電子郵件，并將其分類，以糾正公司內(nèi)部的部門或區(qū)域。這也就意味著以后可能再也用不到電話溝通的方式了。

機器學習的未來是無限的。