随着信息技术的飞速发展，各行各业的数据正以不可估量的速度和规模发展。因此，无论行业、企业规模大小，对数据分析的需求都在不断上升。今天的企业数据有两个明显的特点，一是数据量巨大；另一个是过去数据从单一到复杂的发展。如何应用这些数据资源，将其整合成有价值的信息资产，并以更加直观、生动的方式展现出来，是很多企业决策者都在思考的问题。在这样的需求趋势下，数据可视化工具应运而生。

市场上有这么多数据可视化工具，您如何为您的业务选择合适的工具？下面小编将围绕数据可视化的实现过程来分析如何选择数据可视化工具。数据可视化的实现过程大致可分为数据采集、数据处理、可视化表达、人机交互四个步骤。

1、数据收集

实现数据可视化的第一步当然是要有可以用来分析的数据，而数据采集作为实现数据可视化的第一步，对数据可视化的最终呈现效果会有很大的影响。这是因为后续的每一步都是用从数据中收集到的数据进行的，可以说是数据可视化的基础。从数据来源的分类，可以分为内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集，采集的是企业内部的业务活动数据，数据源是企业的业务数据库。外部数据收集是通过一些方法从企业外部收集数据，比如一些官方网站的行业数据。

这里要提一下的是，观远BI的数据采集功能不仅支持在线手动填写，还支持批量导入。这两种采集方式可以帮助企业实现数据流程自动化，大大提高数据采集效率，省心省力。

2、数据处理

数据处理主要包括两个过程：数据预处理和数据挖掘。数据处理是实现数据可视化的必要过程。这是因为从数据中收集的大部分数据是未经处理的数据，可能存在错误和噪声等问题。如果不处理，数据质量会低，影响后续的可视化效果。

3、视觉表达

数据处理完毕后，即可开始进入可视化处理阶段。视觉表达是将处理后的数据信息转化为直观生动的图像表达的过程，是整个过程的核心。因此，在选择数据可视化工具时，需要考虑该工具的可视化表达能力是否强。比如观远数据软件观远BI支持很多仪表盘样式，还支持Excel的各种设计风格，包含几十个动态交互图形。

4、人机交互

数据可视化的过程需要组织和过滤，而不是简单的“全披露”。人机交互可以帮助我们将数据分为一级和二级，可以有效地帮助我们高效地获取我们需要的信息。

以上是关于数据可视化的实现过程。你可以根据以上4个步骤来选择数据可视化工具！