Looker是一种基于云的BI工具，它提供了易于使用的界面和强大的数据分析功能。Looker可以与多个数据源集成，帮助用户探索和可视化数据。它还支持先进的数据模型和查询功能，以满足用户对数据的深入分析。
数据类型和来源：选择要显示的数据类型和来源的数据可视化工具；可视化效果：需要选择能够显示要显示数据效果的数据可视化工具；易用性：需要选择易于使用的数据可视化工具，以便在设计中更加方便高效。
JDV(可视化大屏幕)是京东内部建立可视化大屏幕的数据工具平台，内置10个 40种模板特效 图表、导航等不同风格的组件。通过集团其他数据工具，支持一站式、自助、拖动大屏幕建设，实现数据切换、联动刷新、大屏幕下钻等呈现效果，方便高管、采购、销售、生产、研究等集团范围内的数据可视化需求。在京东视觉大屏幕项目推广期间，主要服务战斗指挥、庆祝、公关场景，实现实时数据监控分析，基于大屏幕数据决策总结，同时在公关场景下实现外部媒体、政府、外部企业领导参观，协助公关宣传公司形象。
基于可视化大屏幕的特点，JDV平台需要足够灵活的业务场景，解决大屏幕在使用过程中满足秒级更新、跨0点停止、指标数据快速调整、数据高稳定性、备用屏幕秒级切换等问题。具体场景细节如下:
数据类型和来源：需要根据要显示的数据类型和来源选择数据可视化工具； 可视化效果：需要选择能够显示所需数据效果的数据可视化工具； 易用性:需要选择易于使用的数据可视化工具，使设计更加方便高效。3. 选择合适的数据呈现方式
企业是创新的主体，平台企业是促进科技创新的重要力量。在继续高强度研发投资和前瞻性研发布局抓住数字经济发展机遇的过程中，平台企业积累了大量的数字工具和技术，具有成本低、小、轻的优势，可以帮助中小企业“互联网” 快车数字化。可以看出，更好地发挥平台企业的技术、流量、数据优势和创新驱动作用，有助于构建良好的协同创新生态，增强中国数字经济发展的核心能力。
1. 系统集成和数据集成：MES设备的可视化管理需要与企业内的其他系统集成，如MES系统、质量管理系统等。确保系统之间的数据流畅性和一致性是关键，需要规划和实施系统集成和数据集成。
1. 数据是人工智能的基础。作为一个元素，高质量的数据必须与人工智能相结合，才能发挥其真正的价值。随着未来模型的扩大，高质量的数据将变得热门，对数据基础设施平台建设、数据处理、数据质量升级的需求只会变得越来越迫切。
当我们最终通过布局和美化获得以下可视化屏幕时，我们会给不同的人不同的权限，不同部门和层次的人会看到不同数据的可视化屏幕。
用户组：需要了解设计的大屏幕将被谁使用，不同的用户组可能对数据有不同的需求和显示方式； 数据类型和来源：为了选择合适的数据可视化工具和呈现方式，需要明确要显示的数据类型和来源； 需求和期望：需要了解用户对数据可视化大屏幕的期望和需求，以便在设计中考虑。2. 选择合适的数据可视化工具
YonGPT将被置入产业与金融融合的整体框架，重塑产业与金融流程，洞察业务，优化业务，并在此基础上创造价值。以客户金融大模型应用典型场景为例：可以根据自然语言交互，随时响应企业管理者对相关指标的查询，如查询产品期间的利润；基于金融数据积累和算法，自动生成可视化图表和报告；根据市场变化和历史数据，可以进行推理动机分析，自动识别业务问题，快速定位原因，智能感知企业生产、销售和存储各领域数据的相关性和归因，模拟和调整相关策略，计算下一个业务周期的利润数据，以确保企业业务业绩的实现。