随着数字化转型的呼声日益高涨，数据在整个社会中的地位不断上升，利用数据、让数据说话也就成为了社会上的普遍需求。
数据可视化是什么目前，大多数企业都意识到了数据分析的重要性，明白只有对大量的企业业务数据进行加工制作和分析研究，才能对企业发展做出正确的管理决策，才能深入业务本质，避免被主观意识影响到自己的判断。
但纯粹的数据类分析方案可读性太差，往往是分析人员辛辛苦苦生产出一堆企业需要的业务分析报告，结果却没有多少人去看，基于这种情况，人们逐渐重视起数据可视化分析技术。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI
与传统的文本数据分析报告相比，人们更喜欢处理视觉信息，更倾向于观看由图表、图形和动画元素组成的可视化分析，也更容易理解图表所传达的业务信息。总之，数据可视化自身的特性使它们拥有了以下三个优点：
- 应用场景: 数据可视化分析报告可以在不同终端、不同人员、不同软件上呈现；
- 数据驱动：能够实时查看企业全面发展状况、监控关键指标、快速响应；
- 清晰直观：数据经过可视化呈现后，其背后隐含的业务信息更容易被察觉。
数据可视化是一种数据分析的技术类解决方案，它可以在不同终端以多种形式呈现。今天要谈的就是数据可视化呈现中一个必不可少的企业级产品，也就是可视化大屏。
可视化大屏 - 派可数据商业智能BI
与传统数据分析报告中动辄几页、几十页的PPT和Excel报表，可视化大屏只需要一个页面就能全面的展现企业整体的发展状况，而且将这些信息集中到一个大屏上更有利于管理人员集中注意力，做出关键决策。
在展现全面信息的同时，可视化大屏还可以通过视觉设计把企业发展的关键信息指标突出显示，实时连接后台的关键业务数据，避免管理人员遗漏关键信息，对企业发展造成危害。
可视化大屏怎么设计1、确定需求在可视化大屏设计开始前，分析人员需要对接下来的业务需求进行分析，拆解管理人员分配到手中的任务，将复杂的业务数据通过主题、指标等方式进行分类并进行分析层级的划分，尤其要标记关键指标，将优先级提为最高。
确认需求 - 派可数据商业智能BI
此外，可视化大屏是为了解决问题而制作出来的，所以在确认需求的过程中必须紧贴企业业务流程，按照数据仓库中建设完成的业务指标，把需要用到的数据和需求一一对应，最大程度上提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。
需求确立完成后，可视化大屏就可以开始初步规划了。
2、选择图表分析需求和数据确定完成后，设计人员就可以将数据、指标、图表之间进行配对，选择可视化大屏中要展现的图表元素。
图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。
可视化大屏设计人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举几个简单的例子：
柱形图
使用场景：柱形图是最常用的图表之一，因为只有一个变量，所以通常用来比较不同数据之间的大小，也可以在一定程度上体现不同节点之间的趋势。
优点：不同柱子之间的差异度明显，对数据之间的比较非常明显。
缺点：呈现出的信息量较少，只能作用于小规模的数据集。
折线图
使用场景：折线图通过一般用于呈现连续数据之间的变化，也会在不同数据集之间对比时使用。
优点：可以很直观地表现出数据之间的变化趋势。
缺点：很难看出单项数据与总体数据之间的关系。
饼图
使用场景：饼图一般用于表示数据在总量中的占比。
优点：可以很清晰地展现各组成模块的占比。
缺点：数据比例不够直观，不能详细地展现出单项数据的细节情况。
仪表盘
使用场景：仪表盘一般用于数据可视化报告，呈现数值和占比情况。
优点：可以实现美观丰富的图表效果，可以处理复杂数据。
缺点：使用场景较小，呈现的数据类型较为单一。
3、页面布局确定了后续用到的图表，下一步就可以进入页面布局阶段，进行正式的可视化大屏设计。在这一步需要确定管理人员对大屏尺寸的需求，通过那一张完整的页面分割成不同层次布局画面来满足信息量的要求，同时设计人员还要注意划分信息重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。
当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在一张大屏上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。
一般来说，这时候设计人员会在上图的基础上在水平、垂直方向分割出更多画面模块，继续维持中心关键区域的面积大小。
如果大屏整体尺寸较小或者核心区域占用面积比较大，比如管理人员需要了解全国各地分部业务，这就需要设计人员将完整版的中国地图放在核心区域中。这样一来，两侧没有空间放置其他次要数据，就只能把其他数据放在大屏下方的位置。
有时设计人员也会碰上很多做不好平衡布局的数据需求，这时候设计人员就只能在保证美观简洁的基础上做出一些非平衡布局。这种情况下，可以考虑把核心数据与次要数据分割成多种层次，穿插在大屏中。
- 尽量把关联数据相邻放置，提高相关数据信息传递的效率；
- 避免出现过多解释性文字，要让图表自身传达大部分信息；
- 做好数据呈现信息的划分，趋势、占比、面积等分别用不同图表展现；
- 可视化设计不宜太过华丽，遮蔽关键数据信息；
- 善于利用联动、钻取等功能，深入挖掘数据背后隐含的业务信息。
