数据可视化工具以可视化的形式展示数据，如创建图形、表格、导航图等。，这使得分析对业务用户更有意义。
　　分析平台生成的报表中总有大量晦涩难懂的数字。如果这些数字用详细的彩色图形显示出来，情况就另当别论了。
　　像其他技术工具一样，有一些关于如何从数据可视化中获得Z大价值的Z佳实践。这里有一些常用的技巧分享给大家。
　　考虑一下观众
　　管理者需要知道谁将使用可视化和设计仪表板来满足他们的需求。
　　仪表板设计是Z基本的，它应该为用户提供简单而有用的分析。如果设计足够好，那么这将带来强大的分析。报表生成会变得更容易，可以提供鸟瞰图或者不同用户需要的一些细节。
　　在为管理人员设计可视化时，可以利用仪表盘上的指针等元素快速回答是否达标的问题。这些数据可用于比较一段时间内的绩效，并可方便地与决策者分享。
　　优先考虑协作。
　　利益相关者之间的协作对于数据可视化的成功至关重要。你只是创造了一个可以提供深刻洞察的可视化视图，却得不到功能。除了获得洞察力并扩展到深度和广度，促进协作的文档和合适的平台也必不可少。
　　如果一个团队使用了一些数据集或者选择了一个可视化方案，他们需要记录下所有的东西，并向其他人详细解释。数据分析和可视化是一项团队工作。同事快速完成数据可视化，并在离职后继续发挥作用，是非常重要的。
　　为了探索可视化，很多企业都在尝试让更多的人访问更多的数据。在这种情况下，协作对于确保高生产率和及时的投入至关重要。
　　培训如何正确使用分析工具。
　　许多主要的分析和商业智能(A&BI)平台现在都具有复杂的增强分析功能。这意味着用户不需要精通数据或技术就可以通过A&BI平台实现可视化。
　　这不仅有效促进了可视化的普及，也凸显了数据质量和数据素养的重要性。用户需要为这些复杂和增强的分析工具提供高质量的数据，同时须确保业务用户充分理解这些数据，这对于使用A&BI工具生成的内容非常重要。
　　通过培训，我们不仅可以确保用户知道如何使用A&BI工具，还可以确保用户能够以更具创造性和批判性的方式看待这些分析数据。无论A&BI工具多么友好，Z终发挥作用的还是数据可视化。
　　确保正确使用工具。
　　虽然各种数据可视化技术可能很有吸引力，但是企业在做出相应的选择时，需要考虑自己需要什么样的数据可视化。
　　面对数据分析、商业智能和数据可视化提供商提供的令人眼花缭乱的新功能，用户在做出选择时很容易迷失。目前数据可视化Z先进的技术还是微软Excel。
　　如果一个企业需要实现几个更小的数据集的基本可视化，Excel可能不够好，但它的优势在于好用，容易访问，大多数人都熟悉。
　　然而，如果企业希望有更强大的工具来整合大型团队或业务线，连接不同大小和结构的数据集，并使用户能够尝试和体验不同的数据可视化并使用机器学习功能，那么Excel并不是Z佳选择。
　　保持简单
　　构建数据可视化时，简单和优雅非常重要。人脑对内容的快效加工是有局限性的，所以视觉信息要保持视觉上的简洁和易于快速理解。
　　保持图表简洁，突出KPI(关键绩效指标)并提供必要的支持性指导信息，以便用户了解数据可视化的结构并找到细微的差异。如果可视化过于复杂，难以理解，用户会无所适从，采用率也会受到影响。
　　使用可视化进行连续分析
　　随着企业数据可视化技能的提高，可视化的发展应该与数据分析的发展保持一致。如果要持续分析一个话题，可能意味着需要开发专门的交互可视化工具，可以进行深入的研究和探索。或者在报表中构建仪表板或者实现可视化效果，然后按照一定的顺序向用户展示业务中一些事件的起因和发展。