在大数据快速发展的今天，企业面临的一个最重要的现实问题就是如何分析大数据。要获得更多、更深入、更有价值的信息，只能通过大数据分析。海量数据的应用越来越广泛。数据中往往隐藏着有助于推动业务发展的重要见解。但问题在于，只是凭借原始数据，无法总是洞悉真相。当您观察以可视化形式呈现的数据时，脑海中就会出现在其他情况下发现不了的模式、关联和其他顿悟式的见解。
BI数据可视化可以生动地呈现数据，让您成为讲述数字背后见解的高手。通过实时数据仪表板交互式报表、图表、图形和其他可视化表示形式，数据可视化可帮助用户快速而有效地形成强大的业务见解，促进更好地作出决策。
BI数据可视化为战略性决策提供帮助的几个途径：
查看整体状况。 在系统中存储的事务、交互、流程和行为数据中埋藏着一幅清晰的业绩图景。通过BI数据可视化，可以辨别更广阔的环境及其中更详尽的场景。因此，可以觉察出只关注数字无法看到的趋势和格局。
识别重要意义。 通过BI可视化方式清晰展示数据背后的真实情况，有助于识别重要见解，从而更好地作出决策、规划、制定策略和采取行动。您的企业表现如何，需要修改什么，应将资源集中到何处？能够理解数据的重要意义，即可更有效地运营和制定决策。
做出明智决策。 借助具体数字和切实见解，可以确信决定受到数据支持。对业绩指标具有清晰的见解，即拥有在正确时间作出正确决定的知识和工具。
跟踪一段时间内的趋势。 建立基线后，趋势便开始显现。跟踪进度、发现趋势并开始使用见解作出明智的战略性决策。在建立趋势时，模式的转变表明是否有情况偏离正轨，从而使您能够立即应对任何降低业绩的迹象。
常用的BI数据可视化方法：
1、区域空间可视化
当指标数据的主体与区域相关时，我们一般选择地图作为背景。这样，用户可以直观地了解整体的数据情况，也可以根据地理位置快速定位某个区域，查看详细的数据。
2、颜色可视化
用颜色的深度来表示索引值的强度和大小，是数据可视化设计的常用方法。这样，就可以一目了然地看到哪个部分的指标数据值更突出。
3、图形可视化
在设计指标和数据时，使用具有相应实际意义的图形来组合表示，可以让数据图表显示得更加生动，用户也更容易理解图表所表达的主题。
4、面积及尺寸可视化
面积及尺寸可视化，是指区分同类型图形的长度、高度或面积(如列、圈、蜘蛛等)，以明确表示不同指标对应的索引值之间的对比。这种方法允许读者一眼看到数据和数据之间的比较。在制作这样的数据可视化图形时，一般会用数学公式来表达精确的比例尺。
5、抽象概念可视化
这种方法是通过将抽象的指标数据转化为熟悉的、易于感知的数据，使用户更容易理解图形的含义。
