數據可視化如何盈利

① 什麼是可視化數據它會有怎樣的發展趨勢和前景

數據可視化在當下信息時代已經成為炙手可熱的話題，而 B/S 化趨勢，也使得許多大屏應用上在網頁端出現，今天給大家分享一套不一樣風格的大屏頁面，與傳統深藍色不同，這次採用了暗紅色設計，搭配粉色及黃色，加入了一些工業元素，讓頁面有別具一格的效果。而 Hightopo 獨特的自適應機制，也解決了大屏需要針對解析度設計的困擾，達到了可以一頁用多屏的效果。

隨著工業4.0變革的推進，逐步開始走向了利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代。伴隨著時代的走向，工業互聯網 和 5G網路 逐漸揭開了帷幕，數據不再是單純的數據信息源，數據可以結合一些可視化界面作為載體，實時地展示反饋出這個世界的變化。

其中動畫效果上的實現，可以匹配自己的需求在 HT 原有的動畫函數上進行封裝，例如實現淡入淡出、裁剪、搖晃、旋轉以及數值的跳動等實現效果，我們可以在動畫的函數封裝上下功夫。動畫的用處是為了使變動的數據視覺上感官，擁有舒適的感覺。而數據的搭載是數據可視化系統最關鍵的部分，一個解決方案的實施是對於一套行業上用戶數據的管理和維護的體現，所以在數據對接的部分是至關重要的，而 HT 的數據搭載可以適應現在所有主流開發的數據對接的方案，不用過多地擔心數據對接的問題，只需通過後端平台所採集的數據進行系統數據的接入，就可以使數據可視化嵌入靈魂。

身處大數據時代的我們，有著許多的數據集等著我們去發掘，通過一系列的數據分析，可以明白很多事件發展的趨勢走向，不僅可以帶來更好的生活體驗，也能通過數據預測事件發生的方向。在信息時代發展迅速的前提下，數據是當今重要的信息載體，可以通過數據的捕獲，通過監管和維護去了解一個行業下關於工業管控下的數據可視化系統。

參考資料來源：

官網——Web組態

圖撲——Web組態軟體

網路——圖撲軟體

② 大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢

大數據市場有多大 怎麼利用大數據賺錢
「大數據的市場規模沒有天花板。」國務院發展研究中心信息中心研究處處長李廣乾認為。不過細想，這正是目前各大企業和資本瘋狂追逐大數據產業的重要原因。
「單獨討論大數據意義不大，它是依附於具體業務，和各個行業密切相關的。」李廣乾認為，大數據產業規模和兩大因素相關：一是經濟發展水平，需要大數據的業務越多，市場體量就越大;二是信息化發展水平，能夠產生數據的終端越多，數據就會越聚越多，而數據的生產是沒有上限的。目前，大數據的金礦還僅是開挖了「冰山一角」。全球來看，Gartner2016年最新的技術成熟度曲線顯示，大數據作為新興領域，已經進入應用發展階段，基礎設施建設帶來的規模性高速增長出現逐步放緩的趨勢，技術創新和商業模式創新推動各行業應用逐步成熟，應用創造的價值在市場規模中的比重日益增大，並成為新的增長動力。從總體規模看，2016年，全球大數據市場規模實現16.5%的增長，預計將連續3年保持增速在15%左右。同時，大數據成為全球IT支出新的增長點，2016年，有近40%的企業正在實施和擴大大數據技術的應用，另有30%計劃在未來12個月內應用大數據。「說大數據產業是一張畫得很大的餅顯然是片面的。」工信部賽迪研究院軟體所所長潘文預測，包括大數據硬體、大數據軟體、大數據服務等在內的大數據核心產業環節，2016年達到3100億元，將在2020年超過1萬億元;大數據關聯產業規模2016年超過5萬億元，將在2020年超過10萬億元;大數據融合產業規模2016年達到3.5萬億元，將在2020年超過20萬億元。「從大數據核心產業結構看，基於大數據的服務是大數據核心產業的主體，其規模約佔大數據核心產業規模的90%，未來，服務也將是大數據產業的最核心部分。」潘文說。做數據「搬運工」目前國內大數據公司分為兩類：一類是已有獲取大數據能力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭及華為、浪潮、中興等企業，涵蓋了數據採集、數據存儲、數據分析、數據可視化及數據安全等領域;另一類則是初創大數據公司，依靠大數據工具，針對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技術發展。不同的大數據公司，盈利模式也不相同。如果把大數據產業比作房地產開發，那麼海量數據就是地產開發時的土地資源，數據挖掘開發就是地產搭建蓋樓。大數據主要的盈利模式也是圍繞這兩方面展開，一是通過直接「搬運」數據賺錢，二是通過數據加工分析盈利。「我們就像一個自來水廠一樣，用戶要你提供干凈的自來水，對方可能是酒廠、飯店、飲料廠，他把你的水做成飲料或酒。」聚合數據就是一家主要依靠為客戶提供數據盈利的公司，公司創始人左磊對其商業模式作了一個形象的比喻。在開發APP應用過程中，左磊發現客戶對於數據的需求非常大，但他們本身卻沒有能力去做這些事情。聚合數據的主營業務，就是整合市面上有價值的數據源，從車輛違章信息、航班火車查詢、全國加油站實時油價，到在線試題、電影、股票，做成標准化的API(應用程序編程介面)，開放給開發者、企業及微信公眾號用戶等使用，為他們免除數據收集、維護等環節。簡言之，聚合數據是一家數據源公司，充當的是數據「搬運工」的角色。在變現模式上，針對一些本身成本不高的服務，聚合數據會對用戶實行免費，而對一些成本相對高的服務，會按照每個介面或服務的成本收取不同的費用。2016年，聚合數據光API介面一項營收就超過1000萬元。聚合數據的盈利模式是數據買賣市場一個有代表性的類型。另一個代表性類型是，國內乃至全球第一家大數據交易所——貴陽大數據交易所，自2015年4月正式掛牌運營以來，僅用兩年多時間，就實現了可交易數據總量超過150PB，內容涵蓋政府、金融、交通等30大類領域，並於今年上半年實現正現金流，預計今年底累計交易流水將突破2億元人民幣。數據的「消化」和「利用」如果說搬運數據是秀肌肉的「體力活」，那麼分析數據並提供解決方案就是拼智商的「腦力活」，相當於把收集來的數據「消化」「利用」好。直接售賣數據是比較底層的盈利方式，而對數據進行處理加工則在商業模式上具備更多的想像空間。數據分析可大致分為直接提供數據分析工具和輸出解決方案兩種模式。潘文說，數據分析工具通常可以實現情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準營銷、個性化推薦、網站/APP分析等功能，收費方式採取按需購買，部分功能服務免費，部分功能服務收費。阿里雲的「數加」平台就是典型的數據工具盈利模式。阿里雲大數據事業部總監徐常亮表示，阿里雲「數加」平台，承載著阿里巴巴集團、螞蟻金服的數據，可提供一站式的數據計算、加工、處理等服務，用戶不用自建計算平台。此外，基於「數加」平台，阿里雲還提供數十款應用工具，覆蓋數據採集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。計算引擎之上，「數加」平台提供了最豐富的雲端數據開發套件，包括數據集成、數據開發、調度系統、數據管理、運維視屏、數據質量、任務監控。在數據分析方面，通過移動數據分析產品，開發者可快速搭建日誌採集、分析系統;通過「數加」平台BI報表產品，3分鍾即可完成海量數據的分析報告。在機器學習方面，「數加」平台發布的機器學習工具，可基於海量數據實現對用戶行為、行業走勢、天氣、交通等的預測。大數據公司百分點的展廳內有一面弧形牆，可以24小時實時更新數據資料和圖譜。這面牆上有全網當日產品銷售統計和熱銷產品榜單，每一個產品都有詳情介紹。百分點研發總監蘇海波介紹，5.5億用戶的「畫像」匯總於此，包括購物偏好、網購金額變化趨勢、閱讀興趣等。用戶的任何網上行為都會成為大數據的一部分，經過篩選加入到用戶的數據中。通過與百分點合作，商戶可以根據用戶消費偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅遊行程信息和報價;新聞資訊APP則可以推送用戶感興趣的信息。在輸出解決方案上，大數據還可以應用到醫療、教育、零售、通信等傳統行業。通過大數據產生更多收益，節約成本，優化原有行業，衍生出新的商業模式。

③ 數據可視化有什麼好處

一、速度快

這里的速度快不只是因為能快速的識別當前趨勢和信息，科學的來說是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息快10倍。

使用圖表來總結復雜的數據，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，從而輕松理解數據。

二、多維度顯示數據

在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。

數據分析平台將數據處理分為緯度和數值，支持用戶對於不同種類圖表的多維度操作顯示。

三、數據的直觀展示

大數據可視化報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。

決策者可以輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

四、大腦記憶能力的限制

實際上在我們觀察物體的時候，大腦和計算機一樣有長期的記憶(memory硬碟)和短期的記憶(cache內存)。只有我們在記下文字，詩歌，物體，並且一遍一遍的在短期記憶出現之後,它們才可能進入長期記憶。

④ 六個步驟 助你最大化大數據的商業價值

六個步驟：助你最大化大數據的商業價值

對於許多人們津津樂道的大數據企業或組織來說，通過大數據獲取商業價值似乎總是如此容易：有了大數據，我們就能更深入地了解客戶的行為，並運用這些知識來增加客戶的滿意度，從而提高企業的盈利能力。但說的容易做起來難，真正去讓一個新興企業來實現大數據價值時，一切往往變得捉襟見肘，但不管怎麼說，回顧總結一些當下實用的大數據商業實踐方法總歸沒錯。實際上，最大化大數據的商業價值可以歸結為將下述的六件事做好：

1.以商業思維為出發點：對於數據科學家們來說，運用Hadoop或其他先進的大數據分析工具暢游於數據知識的海洋中是在愉快不過的事了，不過如果不把分析的結果轉化為可以應用於解決現實世界商業問題的東西，那麼對於時間和資源則是巨大的浪費。與業務專家合作，了解改進過程中的機遇與挑戰，將會是一個大數據項目成功與否的關鍵。專注於一個具體的商業問題將有助於識別有用的數據集，並針對化選擇適合的技術與工具。與此同時，這樣的過程能夠促使你步步為營，對項目進行進一步推進。

2.把目光投向將理論付諸實踐的途徑上：要實現真正的商業價值，我們必須對理論分析的結果進行實際的運用。這聽起來毫無疑問，但事實上有太多的大數據項目都會因為走不過這一關而從此塵封，將理論分析的結果納入商業活動並使它們因此收益往往並非易事。有時，在實驗室里看起來很美好的數據有可能是不可用的；而當你在商業活動中真正需要某項數據時，它也有可能變得過於昂貴。與此同時，一系列的行業法規也對數據的可用性產生巨大的影響。

3.使用最前沿的分析方法：商業智能與商業分析方法的創新正在改變企業從用戶數據中獲取價值的方式。新興的數據分析平台也因此不再是像傳統的描述性報告或歷史記錄儀表盤那樣的周期性呈現，轉而成為了一個能夠不斷分析傳入的數據，提供指導意見，並且實時可操作的龐大系統。大數據的工具與基礎設施使得當今的數據分析能夠更加快捷簡便地對機器學習方法進行應用，從而對包括各種各樣結構化與非結構化數據類型的巨大數據集進行探索。

4.擁抱多樣化的分析工具：R, Python, Hive, Groovy, Scala, MATLAB, SQL, SAS；哪個才是你的最愛？這個技術創新呈爆炸性發展的世界帶給我們的副作用之一，便是常常需要學習一套新的分析工具。等著你最拿手的分析工具自己升級往往不是一個好的選項，領先的分析團隊將不可避免地需要使用多個工具來支持他們的業務需求，所以最好的方法是去擁抱這樣的多樣性，構建一個靈活多樣的技能儲備，用於實現由不同工具構建的各種分析模型。在一個機械化生產的環境中，將多種類型的分析模型整合到一起往往十分困難。然而，已經有諸如FICO?決策管理平台這樣的現代決策管理系統，通過可擴展包以及網路服務標准等渠道實現了對上述方案的簡化。

5.利用雲端和各類生產力平台：當今時代，進行大數據分析已經不再需要對昂貴的基礎設施和特別的專業技能進行龐大的投資。通過在雲端運行你的分析項目，你可以讓一個專門的第三方處理底層系統和服務，而你專注於手頭的業務問題。同時，你也可以把你所需要的能力和服務外包出去，這也許只會是實現項目的總成本中的一小部分。

6.為業務專家們留足操作的餘地：這是最後也是最重要的一點。最大的商業價值往往來自於商務專家們一系列可以迅速轉化為差異化戰略的新見解，而它們有時也能顯著提高客戶與股東對你的滿意程度。具有交互性和高度可視化的儀錶板或報告可以更好地提供信息，從而幫助業務專家提出更科學有效的商業策略；標準的決策管理組件則可以使專家們更方便迅速地納入新的分析模型，並以此洞察他們的業務規則和相關政策；而模擬和數據可視化則可以更好地探索新的商業模式和策略可能帶來的潛在影響，使它們更容易被理解，從而加快它們的審批進程，使項目最終走向成功。

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⑤ 如何運用數據可視化來提高銷售業績

在營銷過程中，如果 你 使用了Chinapex公司的數據可視化產品APEX ONE， 你 就 可以清楚地看到不同營銷渠道的展現、點擊、花費、實時KPI等。這樣廣告主 就 掌握了數據自主權，廣告主可以通過這些數據及時的調整自己的營銷策略，避 免 長時間的做無用功，有針對性的正確的營銷決策自然能夠提高銷售業績。

⑥ 數據可視化是什麼啊怎麼做

何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鑽取，搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可視化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到，而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里，企業內數據還不同於普通的應用數據，它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最後採取行動，從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最後通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….
可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….
【指標體系分享】
如何針對業務場景做數據分析-零售業管理指標
數據化管理的指標體系大全(一)，店鋪與銷售
數據化管理的指標體系大全(二)，商品、電商、戰略決策
分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了!
將數據可視化與業務方案結合起來

⑦ 數據可視化，具體是怎麼實現的什麼公司行啊

【數據可視化】是數字化工廠的重要組成部分，是將信息、網路、自動化、現代管理與製造技術相結合，在工廠形成數字化製造平台，改善工廠的管理和生產等各環節，實現工廠控制智能化、生產過程透明化、製造裝備數控化和生產信息集成化。

數字化工廠是智能製造的基礎，而數據可視化則是數字化工廠建設中必不可少的一部分，它使枯燥晦澀的數據通過可視、交互的形式展現出來，從而直觀、形象傳遞出數據的信息和規律，使數據真正活起來、動起來，為企業的生產經營和管理創造出更大價值！

合適的圖形圖表，則可以直觀體現數據間的關系，讓觀看著輕松抓住重點。數據可視化看板就是讓數字與圖形相結合，使復雜的數據統計簡單化、形象化、直觀化。

鑫海智橋可視化看板——讓製造企業從根本上「改頭換面」

⑧ 如何通過 CRM盈利

現在很流行的一個詞就是大數據，很多企業開始重視數據的開發利用。CRM在這樣的環境背景下誕生了，但這並不意味著所有的企業都能很好的利用好CRM系統（客戶關系管理系統）。CRM帶來的效益是顯而易見的，但是購置了CRM系統僅僅是第一步，更多的是要將CRM系統所帶來的便利發揮到淋淋盡致。
那麼想要合理的利用好CRM，讓CRM給企業帶來效益，首先我們要明白CRM系統（客戶關系管理系統）能夠做些什麼？從面向層面來講，CRM系統一面面向外部，一面面向內部。即能夠處理外部數據，例如客戶數據，產品進銷存等，又能夠管理內部員工，合理分配員工各自任務許可權，協調各個工種從而達到提高工作效率的目的。從功能層面講，CRM系統能夠快速的錄入數據、快速的調出數據、將數據可視化分析，精確的數據歸類以及保證數據的安全與完整。

CRM系統的特色之一就是對數據的開發利用，快速的錄入數據以及將數據精確歸類能夠幫助企業從大量的數據中獲取更多客戶轉化的機會，例如RUSHCRM。
CRM系統客戶管理的體現，客戶購買產品時往往會貨比三家，不會第一時間就在你這里購買產品，企業沒有應用CRM系統的時候，當客戶再次來臨的時候容易出現口吻與上次不同，比如報價差異會導致客戶的不信任而喪失一個客戶。同時面對這些潛在的客戶也沒有絲毫的主動權，如果客戶一時間忘記了你你也就因此喪失了一個客戶。有了CRM系統（客戶關系管理系統）之後，你不僅僅可以實現客戶自動分配、客戶再次來臨時分配到同一個銷售手中，而且數據全部錄入CRM系統雲伺服器中，再也不用擔心銷售的離職而導致客戶信息丟失或信息混亂了。
CRM系統的內部管理，CRM有效的協調各個部門之間的工作，又極大的保證了企業自身的商業機密，讓每個員工只看到屬於自身職能范圍內的信息，而保證信息不會隨意暴露在所有的員工手中。其次針對性的顯示模塊能夠使得用戶操作CRM系統時的界面變得簡潔易懂，從而大大提高了對CRM系統的合理利用。
CRM系統產品進銷存的管理，有些企業每天的進銷存數量非常巨大，讓庫管用筆紙記錄或者使用普通的WORD記錄往往只起到了一個簡單的記錄作用，庫存沒辦法立即說出現在的庫存是多少，今天進出的量是多少，今天較於昨天的趨勢怎麼樣？而使用了CRM系統之後，這些數據全部直觀展現，產品的進出有條有序，不用擔心庫存數據混亂，數據統計緩慢而導致進銷存的實時情況不清不楚。
但這些僅僅是CRM系統（客戶關系管理系統）中的冰山一角，CRM系統能夠實現的功能遠遠不止這些。企業能從部署CRM系統中獲得的收益也不止這些，合理利用數據從而提高企業自身核心競爭力是現代企業轉型的一個關鍵舉措，願各位在探索CRM的道路上越走越遠，越來越好。

⑨ 數據可視化大屏的前景如何

數據可視化大屏的前景主要有：場景融合、跨維切換、智能化。

1、場景融合?

展示匯報場景中，有人對某個指標感興趣想看看究竟時，指標背後的實時數據「很懂你」地就推送出來了，這種需求將迫使原來「應用場景」模式走向「融合」。

2、跨維切換

對於同一數據源的業務目標，可以同時通過2D畫面和3D畫面同步展現，為監控人員提供更完整豐富和直觀的可視化體驗。

3、智能化

隨著大屏可視化分析、預測功能的不斷增強，畫面呈現切換將不僅僅滿足於被動地「點選」，來實現。「智能化」方式將會越來越多被採用，即關聯信息可以智能化提示和凸顯，以提高全景式監控的能力和效率。


大屏展示要求大氣、美觀、交互性強，所以它的難度和工作量也最高。但是隨著數據可視化工具的發展，一個可視化大屏的製作已經越來越簡單了。當准備好數據，和想要的指標維度後，使用Smartbi系統10分鍾就可以製作出一張炫酷的可視化大屏，推薦！?
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數據可視化大屏幕的功能和亮點：
數據大屏幕適用於大型的管理機構，信息量高度集中，相比儀表盤來說弱化交互性，強化炫酷的展示效果。Smartbi支持非常靈活的布局、樣式和圖形效果，並且設計、上線速度極快，遠超各種開發技術實現的大屏幕！

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