作为数据最直接应用的代表，数据分析是每个企业最重要的。作为数据分析师，如何选择数据分析师的武器是如何充分发挥数据分析师能力的关键！因此，数据可视化工具或报告工具的选择尤为关键！
数据可视化，百度百科全书将其定义为数据的视觉表达形式，是以一般形式提取的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
大数据的处理框架包括四个部分：数据收集、数据集成与集成、数据分析和数据解释。其中，数据收集包括公共数据和私人数据的收集；数据集成和集成主要处理冗余、不一致、复制关系；数据分析的目的是从数字数据和模拟数据中提取或学习有价值的模型和规则；数据解释主要通过可视化、数据可追溯性等技术显示大数据的分析结果。然而，在大数据的整个处理框架和生命周期中，每一步都有披露和破坏数据隐私的风险。
数据可视化使企业领导者能够360度洞察收入比较和商机–从大量数据中找到机会。决策者能够更快地掌握商品的销售和利润，有效地调整业务结构，从而有效地最大化公司的收入。
南通数字工厂智能车间建设支持基于地理信息系统，直观展示工业工厂的建筑分布、功能分区、边界等要素；通过三维建模，将工厂外部建筑展示到建筑内部空间结构，实现监管区域的三维全景可视化；癌症数字技术支持工厂现有数据资源的高度集成，综合监测分析生产管理、设施运维、能效管理、仓储物流、安全管理等关键指标，协助管理者全面控制厂区运行情况。
云分析：集可视化报表、大数据分析和智能办公桌面于一体的BI分析工具，解放用户从复杂的表格和数据中解放，提高工作效率，帮助管理者做出关键的业务决策。
利用可视化技术分析企业的大量销售数据，并根据分析结果做出正确的决策。达到总结第一、缩放过滤按需查看细节的效果。配色以深色为主，注重整体背景与单元背景的一致性。用户可以在一个简单的页面内阅读数据的层次和相关性。
4、数据产品设计的几个要素：分析主体确认、指标确认、维度确认、口径确认，然后根据工作数据选择合适的数据可视化组件进行应用层性能。
不仅要用简单易懂的文字表达自己的观点，还要用现代工具“活”数字，如数据可视化工具、讲故事技巧等。
不仅如此，云蜘蛛系统还是商业开源，不仅有商业支持和质量，还可以根据这些源代码构建自己的数据可视化工具。这对数据分析师非常友好。数据分析师可以根据自己的喜好定制自己喜欢的数据可视化工具，从而100%提高工作效率！
3)数据仓库完成数据处理后，选择相关数据市场，使用FR/BI进行数据可视化呈现。同时，将数据仓库的部分数据返回到简道云的普通表单，智能触发相关流程的自动启动作为基础数据。