数据可视化如何盈利

① 什么是可视化数据它会有怎样的发展趋势和前景

数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。

随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。

其中动画效果上的实现，可以匹配自己的需求在 HT 原有的动画函数上进行封装，例如实现淡入淡出、裁剪、摇晃、旋转以及数值的跳动等实现效果，我们可以在动画的函数封装上下功夫。动画的用处是为了使变动的数据视觉上感官，拥有舒适的感觉。而数据的搭载是数据可视化系统最关键的部分，一个解决方案的实施是对于一套行业上用户数据的管理和维护的体现，所以在数据对接的部分是至关重要的，而 HT 的数据搭载可以适应现在所有主流开发的数据对接的方案，不用过多地担心数据对接的问题，只需通过后端平台所采集的数据进行系统数据的接入，就可以使数据可视化嵌入灵魂。

身处大数据时代的我们，有着许多的数据集等着我们去发掘，通过一系列的数据分析，可以明白很多事件发展的趋势走向，不仅可以带来更好的生活体验，也能通过数据预测事件发生的方向。在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

参考资料来源：

官网——Web组态

图扑——Web组态软件

网络——图扑软件

② 大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。做数据“搬运工”目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如网络、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、电影、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。数据的“消化”和“利用”如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。

③ 数据可视化有什么好处

一、速度快

这里的速度快不只是因为能快速的识别当前趋势和信息，科学的来说是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息快10倍。

使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快，从而轻松理解数据。

二、多维度显示数据

在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

数据分析平台将数据处理分为纬度和数值，支持用户对于不同种类图表的多维度操作显示。

三、数据的直观展示

大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。

决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

四、大脑记忆能力的限制

实际上在我们观察物体的时候，大脑和计算机一样有长期的记忆(memory硬盘)和短期的记忆(cache内存)。只有我们在记下文字，诗歌，物体，并且一遍一遍的在短期记忆出现之后,它们才可能进入长期记忆。

④ 六个步骤 助你最大化大数据的商业价值

六个步骤：助你最大化大数据的商业价值

对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说，回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好：

1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。

2.把目光投向将理论付诸实践的途径上：要实现真正的商业价值，我们必须对理论分析的结果进行实际的运用。这听起来毫无疑问，但事实上有太多的大数据项目都会因为走不过这一关而从此尘封，将理论分析的结果纳入商业活动并使它们因此收益往往并非易事。有时，在实验室里看起来很美好的数据有可能是不可用的；而当你在商业活动中真正需要某项数据时，它也有可能变得过于昂贵。与此同时，一系列的行业法规也对数据的可用性产生巨大的影响。

3.使用最前沿的分析方法：商业智能与商业分析方法的创新正在改变企业从用户数据中获取价值的方式。新兴的数据分析平台也因此不再是像传统的描述性报告或历史记录仪表盘那样的周期性呈现，转而成为了一个能够不断分析传入的数据，提供指导意见，并且实时可操作的庞大系统。大数据的工具与基础设施使得当今的数据分析能够更加快捷简便地对机器学习方法进行应用，从而对包括各种各样结构化与非结构化数据类型的巨大数据集进行探索。

4.拥抱多样化的分析工具：R, Python, Hive, Groovy, Scala, MATLAB, SQL, SAS；哪个才是你的最爱？这个技术创新呈爆炸性发展的世界带给我们的副作用之一，便是常常需要学习一套新的分析工具。等着你最拿手的分析工具自己升级往往不是一个好的选项，领先的分析团队将不可避免地需要使用多个工具来支持他们的业务需求，所以最好的方法是去拥抱这样的多样性，构建一个灵活多样的技能储备，用于实现由不同工具构建的各种分析模型。在一个机械化生产的环境中，将多种类型的分析模型整合到一起往往十分困难。然而，已经有诸如FICO?决策管理平台这样的现代决策管理系统，通过可扩展包以及网络服务标准等渠道实现了对上述方案的简化。

5.利用云端和各类生产力平台：当今时代，进行大数据分析已经不再需要对昂贵的基础设施和特别的专业技能进行庞大的投资。通过在云端运行你的分析项目，你可以让一个专门的第三方处理底层系统和服务，而你专注于手头的业务问题。同时，你也可以把你所需要的能力和服务外包出去，这也许只会是实现项目的总成本中的一小部分。

6.为业务专家们留足操作的余地：这是最后也是最重要的一点。最大的商业价值往往来自于商务专家们一系列可以迅速转化为差异化战略的新见解，而它们有时也能显着提高客户与股东对你的满意程度。具有交互性和高度可视化的仪表板或报告可以更好地提供信息，从而帮助业务专家提出更科学有效的商业策略；标准的决策管理组件则可以使专家们更方便迅速地纳入新的分析模型，并以此洞察他们的业务规则和相关政策；而模拟和数据可视化则可以更好地探索新的商业模式和策略可能带来的潜在影响，使它们更容易被理解，从而加快它们的审批进程，使项目最终走向成功。

以上是小编为大家分享的关于六个步骤 助你最大化大数据的商业价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑤ 如何运用数据可视化来提高销售业绩

在营销过程中，如果 你 使用了Chinapex公司的数据可视化产品APEX ONE， 你 就 可以清楚地看到不同营销渠道的展现、点击、花费、实时KPI等。这样广告主 就 掌握了数据自主权，广告主可以通过这些数据及时的调整自己的营销策略，避 免 长时间的做无用功，有针对性的正确的营销决策自然能够提高销售业绩。

⑥ 数据可视化是什么啊怎么做

何为数据可视化?
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏……
数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化，有诸多工具，如：
1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。
3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。
以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化?
数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率….
可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓….
【指标体系分享】
如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标
数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售
数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策
分析生产和库存，靠这一套指标就够了!
将数据可视化与业务方案结合起来

⑦ 数据可视化，具体是怎么实现的什么公司行啊

【数据可视化】是数字化工厂的重要组成部分，是将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。

数字化工厂是智能制造的基础，而数据可视化则是数字化工厂建设中必不可少的一部分，它使枯燥晦涩的数据通过可视、交互的形式展现出来，从而直观、形象传递出数据的信息和规律，使数据真正活起来、动起来，为企业的生产经营和管理创造出更大价值！

合适的图形图表，则可以直观体现数据间的关系，让观看着轻松抓住重点。数据可视化看板就是让数字与图形相结合，使复杂的数据统计简单化、形象化、直观化。

鑫海智桥可视化看板——让制造企业从根本上“改头换面”

⑧ 如何通过 CRM盈利

现在很流行的一个词就是大数据，很多企业开始重视数据的开发利用。CRM在这样的环境背景下诞生了，但这并不意味着所有的企业都能很好的利用好CRM系统（客户关系管理系统）。CRM带来的效益是显而易见的，但是购置了CRM系统仅仅是第一步，更多的是要将CRM系统所带来的便利发挥到淋淋尽致。
那么想要合理的利用好CRM，让CRM给企业带来效益，首先我们要明白CRM系统（客户关系管理系统）能够做些什么？从面向层面来讲，CRM系统一面面向外部，一面面向内部。即能够处理外部数据，例如客户数据，产品进销存等，又能够管理内部员工，合理分配员工各自任务权限，协调各个工种从而达到提高工作效率的目的。从功能层面讲，CRM系统能够快速的录入数据、快速的调出数据、将数据可视化分析，精确的数据归类以及保证数据的安全与完整。

CRM系统的特色之一就是对数据的开发利用，快速的录入数据以及将数据精确归类能够帮助企业从大量的数据中获取更多客户转化的机会，例如RUSHCRM。
CRM系统客户管理的体现，客户购买产品时往往会货比三家，不会第一时间就在你这里购买产品，企业没有应用CRM系统的时候，当客户再次来临的时候容易出现口吻与上次不同，比如报价差异会导致客户的不信任而丧失一个客户。同时面对这些潜在的客户也没有丝毫的主动权，如果客户一时间忘记了你你也就因此丧失了一个客户。有了CRM系统（客户关系管理系统）之后，你不仅仅可以实现客户自动分配、客户再次来临时分配到同一个销售手中，而且数据全部录入CRM系统云服务器中，再也不用担心销售的离职而导致客户信息丢失或信息混乱了。
CRM系统的内部管理，CRM有效的协调各个部门之间的工作，又极大的保证了企业自身的商业机密，让每个员工只看到属于自身职能范围内的信息，而保证信息不会随意暴露在所有的员工手中。其次针对性的显示模块能够使得用户操作CRM系统时的界面变得简洁易懂，从而大大提高了对CRM系统的合理利用。
CRM系统产品进销存的管理，有些企业每天的进销存数量非常巨大，让库管用笔纸记录或者使用普通的WORD记录往往只起到了一个简单的记录作用，库存没办法立即说出现在的库存是多少，今天进出的量是多少，今天较于昨天的趋势怎么样？而使用了CRM系统之后，这些数据全部直观展现，产品的进出有条有序，不用担心库存数据混乱，数据统计缓慢而导致进销存的实时情况不清不楚。
但这些仅仅是CRM系统（客户关系管理系统）中的冰山一角，CRM系统能够实现的功能远远不止这些。企业能从部署CRM系统中获得的收益也不止这些，合理利用数据从而提高企业自身核心竞争力是现代企业转型的一个关键举措，愿各位在探索CRM的道路上越走越远，越来越好。

⑨ 数据可视化大屏的前景如何

数据可视化大屏的前景主要有：场景融合、跨维切换、智能化。

1、场景融合?

展示汇报场景中，有人对某个指标感兴趣想看看究竟时，指标背后的实时数据“很懂你”地就推送出来了，这种需求将迫使原来“应用场景”模式走向“融合”。

2、跨维切换

对于同一数据源的业务目标，可以同时通过2D画面和3D画面同步展现，为监控人员提供更完整丰富和直观的可视化体验。

3、智能化

随着大屏可视化分析、预测功能的不断增强，画面呈现切换将不仅仅满足于被动地“点选”，来实现。“智能化”方式将会越来越多被采用，即关联信息可以智能化提示和凸显，以提高全景式监控的能力和效率。


大屏展示要求大气、美观、交互性强，所以它的难度和工作量也最高。但是随着数据可视化工具的发展，一个可视化大屏的制作已经越来越简单了。当准备好数据，和想要的指标维度后，使用Smartbi系统10分钟就可以制作出一张炫酷的可视化大屏，推荐！?
Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。


数据可视化大屏幕的功能和亮点：
数据大屏幕适用于大型的管理机构，信息量高度集中，相比仪表盘来说弱化交互性，强化炫酷的展示效果。Smartbi支持非常灵活的布局、样式和图形效果，并且设计、上线速度极快，远超各种开发技术实现的大屏幕！

Smartbi数据可视化大屏工具

1.多方位、多角度、全景展现企业的各项指标；

2.数据实时监控，企业动态一目了然；

3.个性化定制，布局灵活，样式丰富；

可视化配置、快速发布、支持页面模板

丰富的互动性，支持What-if分析，参数控件可视化

支持页面内部、页面之间的钻取、关联分析

提供几十套大屏幕背景模板，快速开发无门槛



如今，不管在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，都开始流行用交互的实时数据可视化视屏墙来帮助人们发现、诊断问题。

不管你是需要放在企业前台电视大屏，会议室大屏、展会现场还是其他业务场景，只要你有一块智能数控大屏，Smartbi都可以满足你所想即所得的需求。


思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台