事实上，数字双胞胎灌区“虚拟体”建设的核心内容包括外观表征的“可视化模型”和表达内在行为和运动规律的“数学模型”。可视化模型包括GIS的使用、L3级、L2级、L1级的数字可视化(使用不同精度的DEM、DOM等数据实现)由BIM等手段建立，数学模型主要是指基于自然科学形成的机制模型，包括产流模型、水动力模型、水质模型、沉淀物运输模型等。这两个核心内容建立后，形成了数字双胞胎灌区的“里子”和“脸”。后续只在数字双胞胎的“虚拟体”中添加各种数据显示和交互操作，最终形成了业主的操作应用场景。
商业智能遵循四个关键步骤，将原始数据转换为易于消化的见解，供组织中的每个人使用。前三个阶段（数据收集、分析和可视化）为最终决策步骤奠定了基础。在使用BI之前，企业必须手动进行大部分分析，但BI工具可以自动执行多个过程，节省公司的时间和精力。
对管理者来说，数据只是工具和手段， 在管理者眼里，数据是管理的起点， 即使没有数字系统和商业智能BI，传统Excel表中的数据仍然可以管理。以苹果为例， 有数百家公司采购， 管理数千家供应商， Excel表格一直用于采购供应商的管理， BI或可视化工具没有使用， 但这并不妨碍苹果经理利用数据做出决定， 每个人都会用一些通用的工作模板来工作， 绘制图表, 管理供应商和内部沟通和报告。
卡内基梅隆大学与Netflix公司合作，在网络视频操作和维护领域提出并应用各种人工智能方法：使用不同的数据分析和统计分析方法，灵活使用可视化、相关分析、信息熵增益等工具，将混乱的数据转化为直观清晰的信息，从而分析大量数据背后视频体验差的规律和瓶颈。
不需要编程基础，不需要工程师对接，开箱即用； 分析模型可以通过使用表和地图模块快速建立 可视化； 支持企业自身数据导入； 支持数亿量级数据的快速检索。
（1）根据银联清算数据，对省、市、县的整体消费、当地居民、外国游客的食品、住房、交通、娱乐、购买等消费大数据进行多维度总结和分析，并在可视化管理端显示。
目前，各种数据可视化工具已经相对成熟，个人和企业都有自己的工具系统，代码实现与低代码和零代码之间也存在差异。但总的来说，数据可视化工具主要分为两类，主要是个人可视化工具和商业智能BI。
所以面对这个特点，如果你仍然使用自己的开发，那就没有必要了。然后面对数据可视化工具的采购，但在采购之前，在确定具体目标之前，如果你选择适合自己的数据可视化工具，或报告工具？看看一些列表是否可靠？
数据可视化不是一个简单的图形显示，而是通过媒体解释一个故事，表达一个观点，形成一个判断，然后更清晰、直接地传达数据本身及其背后的信息和价值，从而在一定程度上影响观众的决策。除了数据本身，基本图表、显示逻辑和实现工具也非常重要。
「描述」从数据中获取和交流有意义信息的能力是一项关键技能，尤其是今天，我们都必须更聪明、更有效地工作。你和你的组织比以往任何时候都能获得更多的数据，但你是否使用最佳的可视化和分析来有效地使用这些数据？