导语 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。“让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营,在降低数据分析门槛的同时,为分析结果提供更炫的展现方式 ........【查看全文
市场现状

        数据可视化是技术与艺术的完美结合,它借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息。一方面,数据赋予可视化以意义;另一方面,可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。

        IT168网站在2014年3月进行了一项有关数据可视化的调查,从中可以看出,当前已经部署数据可视化的企业仅为15%,但有56%的企业计划1-2年内部署相关应用。从企业部署可视化的目的来看,排在前三位的分别为:通过可视化发现数据的内在价值(36%)、满足高层领导的决策需要(30%)和满足业务人员的分析需要(25%),仅有9%的企业选择需要更美观的展现效果。...【调查报告全文

发展历程
产品选型
Tableau
Tableau Desktop是Tableau公司开发的桌面系统中最简单的商业智能工具软件,Tableau没有强迫用户编写自定义代码,新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上,不仅能够监测信息,而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活,具有高度的动态性。Tableau将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。程序通过拖放将所有的数据展示到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。Tableau Desktop数据来源有多种方式,能同时支持Excel、支持各种数据库类型,同时能以web模式发布至网络中,以供别人访问。也支持团队协作,由多个人同时完成一件任务。 ...【查看全文
点评: 从产品的使用功能来看,Tableau Desktop产品应用最丰富,能通过简便的拖拽来实现数据可视化,且能支持GIS地理信息、多数据来源等功能。
Qlik
QlikView是一个完整的商业分析软件,使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。QlikView应用使各种各样的终端用户以一个高度可视化,功能强大和创造性的方式,互动分析重要业务信息。QlikView把商业分析需要的三个因素放在一个独立软件包里。QlikView的客户能得到:一个具有完全集成的ETL工具的向导驱动的应用开发环境、一个考虑到无限钻取的强大AQL分析引擎和一个高度直觉化的、使用简单的用户界面。QlikView让开发者能从多种数据库里提取和清洗数据,建立强大、高效的应用,而且使它们能被Power用户、移动用户和每天的终端用户修改后使用。QlikView获得专利的AQL构架利用了计算机和网络设备的提高,例如价格便宜,速度快的内存。 ...【查看全文
点评: 从性能来看,Qlikviw通过AQL构架提供灵活、强大的分析能力时,AQL构架改变了需要OLAP立方体的需求。通过将用户数据转换成自己的格式,从而拥有快速,灵活的分析性能。
微软
说到微软的数据可视化工具,不得不先说一说Excel,相信很多人对于数据可视化最早的印象就是Excel中的Chart。这是一种大家最熟悉、最快、最直接的方法。很多业务部门以及财务部门都可以独立于IT部门在Excel中组织自己的数据然后将其进行数据的可视化展现,简易直观的操作使用户更容易上手,从而将精力投入到信息的发现之中。在传统模式中相比,笔者更喜欢Pivot Table和Pivot Chart结合的模式,通过数据表和图表的动态结合,数据的解读将更加生动。另外在新版的Excel 2013中,支持更多的数据可视化模板。此外,通过Office内置的应用商店,用户可以下载或者购买更多的可视化工具。比如每年比较火的微软对奥斯卡奖项的预测,据说还挺准。 ...【查看全文
点评: 总体来看,微软平台下的数据可视化工具是相当丰富的,涵盖了数据的方方面面。借助这些可视化工具,我们可以对我们的业务数据以及各种数据模型进行更好的解读,从而在第一时间发现业务数据中的信息。
SAS
作为SAS高性能分析方案家族中最新一款产品,SAS可视化分析拥有内存分析的卓越速度、自助服务功能和高度可视化的界面可为企业提供快速、简单而经济有效的商业洞察,并进行更好的商业决策。SAS可视化分析(VA)具有强大的数据探索和显示能力,它不是一个简单的商业智能产品,而是一个将商业智能和分析能力充分结合,并且快速、易用的产品。我们正处于各项技术涌现急需整合的时期,SAS可视化分析适用范畴广,无论是小型工作组、中小型公司还是超大型企业均可从使用中受益。SAS可视化分析的扩展性让各企业可以实现量身定制的数据可视化,或者按照实际需求逐步增加分析功能。其自助服务功能让非数据专家也可以轻松、有效地理解和分析大数据,在自己的数据中找到对业务问题的答案 ...【查看全文
点评: 在数据分析领域,SAS的优势比较明显,总结一下主要有两个方面,一是40多年累积的技术和经验,二是全面的分析能力。除此之外,从每年的研发投入中也可以看出SAS非常重视创新。
IBM
IBM SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似Excel表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。 ...【查看全文
点评: 从专业性的角度来看,IBM SPSS能通过各种算法及软件包来对业务数据进行很好的预判展示,能与其他算法进行良好的集成,其产品的BI程度最高。
专家观点
沈浩
中国传媒大学新闻学院教授
中国传媒大学调查统计研究所所长。拥有二十多年的统计和数据分析经验,精通各种统计技术的分析方法...
推荐编程工具中的三款数据可视化工具,即从艺术的角度创作的数据可视化,比较典型的工具是Processing.js,它是为艺术家提供的编程语言。从统计和数据处理的角度上,R语言是一款典型的工具,它本身既可以做数据分析,又可以做图形处理。介于两者之间的工具,既要兼顾数据处理,又要兼顾展现效果,D3.js是一个不错的选择...【查看全文】
宁朗(闻啸)

阿里巴巴数据平台事业部

资深开发工程师

datav.js数据可视化组件库开发成员

datavlab.org数据可视化社区成员

数据可视化是大数据和大智慧之间的桥梁,大数据就是把数据做成设计师,每个人都可以利用。可视化分为描述性可视化和信息输出可视化。数据可视化应包含四个特性,即开箱即用、方法新颖、兼容性强和主题配色。他认为数据可视化不应该只是给老板看的,而应该从每个人的层面发挥作用。...【查看全文】
网友观点
注:以下言论均来自ITPUB或ChinaUnix论坛注册网友,点击进入原帖地址
  • 论坛ID:qingduo04
    用过的数据可视化工具有以下四种:COGNOS报表软件---NB的报表软件,功能强悍,但是费用较高;MSTR报表软件---比较炫,但是支持能力欠佳;BICP报表软件--- 不错;JSP等程序实现---本地开发的,纯属报表类。影响选型的因素,首先是功能是否满足?其次是有没有强大的后方支持能力?报表代码或者部分能够开放,比cognos数据库中的数据就是一个封闭的黑盒子。
  • 论坛ID:liuhuoxingkong
    发现大家好像都忘记了Excel。前段时间简单研究了下Tableau,可以基于多种数据源快速出图,也支持建模型,速度快是它最大优势;也算接近于BI工具了。 选型原则:主要还是看产品是否符合需求吧,能够覆盖绝大多数关键需求,展示效果要强、足够的图形组件、集成性和效率。
  • 论坛ID:iongxiao
    以前很排斥一些可视化工具,如oracle的em、websphere的console,但是慢慢的发现这些工具的确可以提高工作效率。
  • 论坛ID:alexkidder
    选择数据可视化工具的因素:数据准确性、展现的数据是否真正有用、界面是否看的舒适、布局合理。
  • 论坛ID:iqlife
    公司专门做DSS决策系统,大部分界面是自己用JAVA+JS开发的,用的JS的图表展现工具,我不负责WEB这块,但是数据库方面的我处理,我在工作中用过的有cognos,很好很强大,工作量主要在建模上。自己学过的有R,展示功能也很不错,但是感觉缺少互动性,个人感觉,可能是没有实际场景使用吧。选型方面没有什么经验,个人觉得产品功能的灵活度(功能强大)比较重要,因为DSS这类的系统,只有系统开始做了才知道需求的具体实现,一切以实际数据为主,没有数据的需求感觉都是扯的。
  • 论坛ID:housheng33
    IBM COGNOS挺好用的!最终让某一特大行的报表基本都由COGNOS出!组件:FM、TS、QS、RS、AS、MAP、Business insight。选型考虑因素:灵活分析、多维分析、简单易用、自定义操作、生成速度快。
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选型总结

  总的来说,在数据可视化的分类中,免费的开源产品一般使用起来没有限制,但应用门槛高、学习成本高,适合有一定技术实力的企业;免费的商业化产品一般是数据可视化厂商提供的免费版本,功能和应用上会有一些限制,适合数据量不大、对分析要求不高的中小企业;而收费的商业化产品往往需要大量资金支持,但部署和应用简便、服务有保障,尤其适合有资金实力雄厚的企业。

  当然,数据可视化产品的选择还需要每个企业根据自己的情况“具体问题具体分析”,找出适合自己的解决方案。企业在选择和部署商业智能和分析平台的软件时,不妨考虑一下数据可视化产品,让数据与业务人员之间、数据价值和企业之间真正实现“零距离”。

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