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数据可视化
数据可视化次要旨在借助于图形化伎俩，清晰无效地传播与沟通信息。然而，这并不就意味着数据可视化就肯定因为要实现其性能用处而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极其简单。为了无效地传播思维概念，美学模式与性能须要齐头并进，通过直观地传播要害的方面与特色，从而实现对于相当稠密而又简单的数据集的深刻洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、迷信可视化以及统计图形密切相关。以后，在钻研、教学和开发畛域，数据可视化乃是一个极为沉闷而又要害的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的迷信可视化畛域与较年老的信息可视化畛域的对立。
然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与性能之间的均衡，从而发明出金玉其外; 败絮其中的数据可视化模式，无奈达到其次要目标，也就是传播与沟通信息。所以，数据可视化的外围目标是为了更加明确地、无效地传递信息，让读者和受众能够更加快捷、更加直观的了解数据所蕴含的意义。
其实，数据可视化已有悠久的历史，咱们可能永远都无奈晓得世界上第一个数据可视化的作品长的是什么样子了。因为，它很可能画在一块柔软的沙地上，让风儿一吹就跑了；也可能是刻在岩石上，但那个山洞早就在沧海桑田中不知所踪。
实际上，在那个年代，古巴比伦人、埃及人、希腊人和中国人都开发出了以视觉形式表白信息的办法，有人眼光朝上，用来绘制星空的变动，有些人则把眼光投向了地平线，那里成长着一座座山川，一洼洼河流，于是就有了地图、河图。
都灵纸莎草地图（埃及，公元前 1150 年）上图这张简单的埃及纸莎草图，就是在 19 世纪的“底比斯”中发现。它是现存最古老的地形图，展现了一系列丰盛的信息，包含天文、矿物开采等数据。当然，因为年代久远，咱们现代人已无奈间接解读。但最新的钻研表明，这张图纸中所蕴含的地理信息是十分精准的。可见，过后的人们在测量方面的技术之精湛，对数据准确性的要求有多高。
苏颂浑象西南方中外官星图（中国北宋，公元 1092 年）苏颂（1020 年 12 月 10 日-1101 年 6 月 18 日），字子容，寄籍福建路泉州同安县（今属厦门市同安区），后徙居润州丹阳县。中国北宋中期官员，卓越的天文学家、地理机械制造家、药物学家。
苏颂博览群书，于经史九流、百家之说，及算法、地志、山经、本草、训诂、律吕等学无所不通。他领导制作了世界上最古老的天文钟“水运仪象台”，开启近代钟表擒纵器的先河。因其对科学技术，特地是医药学和天文学方面的突出贡献，故而被称为“中国现代和中世纪最平凡的博物学家和科学家之一”。有《本草图经》《新仪象法要》《苏魏公文集》等作品传世。今人辑有《苏颂选集》。上图为《新仪象法要》中泛滥星图中的一幅，苏颂绘制的星图是历史上流传下来的全天星图中保留在国内乃至世界上最早的星图，发明了世界第一。
这就是数据可视化经验的第一个阶段（17 世纪前），晚期地图、星图及图表等。起初数据可视化又陆续经验了测量与实践（17 世纪）、新的图形模式（18 世纪）、古代信息图形设计的开始（19 世纪上半叶）、数据制图的黄金期间（19 世纪下半叶）、古代休眠期（20 世纪上半叶）、古代复苏期（20 世纪 50 年代 -70 年代初）、动静交互式数据可视化（公元 1975-2011 年），直到现在的大数据时代。
从计算机及 IT 畛域倒退来看，数据可视化在 IT 技术的驱动下，失去了疾速的倒退。而数据可视化的外延及利用也不仅仅局限于数据可看的阶段了。在整个大数据技术体系外面，有一个名词：BI（商业智能），从这个畛域的倒退也能够看到数据可视化的发展趋势。
商业智能倒退阶段 由上图可见，数据可视化作为 BI 的重要技术手段，已与数据分析、数据挖掘、AI 与机器学习等技术深度交融，应用领域也失去了大大的扩大。展示模式也从简略的图表倒退为多层次指标集成、总分构造的上卷 / 下钻、二维 / 三维地图展现、BIM 仿真建模等，从视觉、数据、维度、畛域等方面都失去了全面的增强和晋升。
用友领有 30 多年的企业软件开发和施行教训，在这个过程中，积攒了丰盛的数据分析和展现教训和能力。基于大数据技术架构体系研发的数据中台中的智能剖析产品，以数据可视化为外围，可全面撑持用户数据价值利用及数据分析开掘需要。
智能剖析具备以下五大劣势：
1. 便捷自助的个性化剖析服务构建。 基于分角色视图，提供个性化剖析服务构建能力；针对企业用户个性化需要，为管理员提供便捷自助的数据源筹备和数据模型建设环境；为业务人员提供零代码业务剖析设计能力，反对个性化的剖析、交互、分享。
2. 中国式简单报表。 反对用户导入报表款式，设置报表自定义项，多层表头嵌套，横向纵向扩大；反对类 Excel 公式、单元格计算公式、条件格局、批量导出、所见即所得打印；反对不同数据模型，在报表层面进行设置关联，综合展示报表。
3. 灵便的挪动设计与利用治理。 反对基于数据模型设计挪动端剖析、PC 端页面适配挪动端展示；反对配置管理挪动端场景视图，受权用户、角色的挪动端场景视图权限；反对多种类型挪动端浏览和分享；反对用户创立挪动利用剖析；反对配置各种组件：多页签、宫格、轮播图、列表、嵌入、折叠列表、分割线、图片；反对与友空间、企业微信、钉钉及其他利用集成。
4. 提供炫酷的可视化成果和数据驱动的场景动画。 用户能够通过零碎预置的素材库疾速搭建数字大屏，反对自定义上传性能设置您专属的图标款式，反对 JS 在线扩大编程，反对依照像素比例缩放性能，完满解决您的个性化大屏设置需要，并依据您的硬件设施自适应展现。
5. 其余技术劣势
① 翻新架构，翻新微服务架构，云原生开发，高性能查问与计算引擎。反对类 Excel 表达式语法、内置语法解析器、SQL 翻译引擎。对于报表、自助剖析、仪表板、数字大屏、挪动端利用的高可用高性能提供无效保障。
② 麻利自助，提供包含拖拽式、自适应布局、自在布局等多样化布局控件，可扩大的组件化统计图表、丰盛的统计函数、灵便的筛选性能，实现多剖析因素轮播。可实现智能图表联动、钻取、链接等剖析交互，帮忙用户较短时间内自助配置剖析看板。
③ 秒级响应，反对基于列存储的 MPP 架构的分布式数据库进行麻利剖析，反对数据模型疾速预加载。仪表板、报表性能实现了亿条数据、秒级响应。
④ 数据模型反对 SQL 模式、视图模式、存储过程模式等多模式，满足不同技术能力用户设计数据模型。
⑤ 灵便扩大能力，具备优良的插件扩大能力，反对图表类型扩大、自定义款式，反对接口数据源，为生态搭档提供了良好的集成扩大能力。
⑥ 多场景剖析，针对不同场景，智能剖析反对剖析、报表、填报、报告、智能等产品模块，包含表格、各型统计图、GIS 地图等多种可视化组件，更为便当地为用户提供贴近利用场景的、个性化的数据可视体验。
⑦ 数据填报，反对企业数据填报到剖析一站式数据处理场景，残缺的企业数据采集模块，很多友商并不具备本产品能力。
⑧ 智能报告，提供图文并茂的出现数字报告，与 word 文件无缝集成，当下泛滥企业的外围诉求之一，很多友商不具备本产品能力。
⑨ 智能发现（私有云），交融 NLP 能力建设的自然语言了解解析引擎，实现了智能化的用户用意了解。通过提供所要即所得的问答式搜寻，显著升高剖析人员应用数据分析的门槛，帮忙用户便捷迅速获取无效信息，实现精准数智化决策。
业务集成，人造与用友产品无缝疾速集成，无需开发即可公布到业务模块。
利用案例—机场资金集中管控我的项目
一、业务指标
搭建四川双流机场团体财务经营监控管理系统，为当前剖析经营业务提供良好的数据反对，并为决策层提供直观、重要、简洁的经营可视化数据，反对高效决策。其中，酒店老本摊派模型在 BI 界面落地，依照各业务线条、工夫维出现支出、老本及盈利能力。
治理会计其余内容扩散在各地实现，如估算治理的深入利用，治理报表的设计、实现取数等，别离在估算零碎、报表管理系统予以别离落地。具体落地计划同一期的估算治理和报表治理解决方案思路，通过表样、公式、勾稽关系、指定数据源、以及报表组织架构树得以实现。
二、技术指标
通过正当的布局和设计，结构较为欠缺的零碎体系结构和技术框架，保证系统的易维护性、可扩充性和稳定性，最终建设起一个集中企业所有生产经营信息的数据分析平台、一个对根底业务数据进行治理和统计分析的综合性利用零碎，其服务面向企业各业务部门以及企业的治理决策层。
三、数据架构
该我的项目依据需要整顿和整体设计，将剖析主题分为现金流量、应收帐款、资产治理、债权治理、盈利能力、财务剖析等 13 个主题数百个指标进行出现。展现成果如下：
领导界面
现金流量
财务剖析
资金散布
该我的项目通过数据分析指标设计，利用数据可视化技术，基于智能剖析产品进行疾速开发施行，帮忙客户实现资金集中化管控，大大晋升了管理效率和粒度。
次要体现在以下四个方面：
全面估算深入利用
基于估算管理系统的上线，业务估算的推动迈出了松软的一步。估算治理作为治理会计最间接的发力点之一，是本次治理会计实现的必要落脚点。借助资产管理系统、人力资源管理系统、结算业务零碎的建设契机，进一步推动业务估算落地，解决年度业务预算编制和执行剖析的问题，优化调整业务预算编制套表的款式、指标、维度等，欠缺估算套表体系，深入估算治理利用。
团体第四张表
财务管理剖析离不开数据，除规范三大报表外，各企业都在开掘不同财务管理口径的治理报表。“第四张表”趁势而生，该“第四张表”套表系列具备残缺的勾稽关系，可能展现所需口径的数据，为财务管理剖析奠定数据根底，重构剖析体系。为指标稽核提供了全面的数据撑持和剖析思路，充沛解放了人力，进步了剖析效率。
清晰的剖析思路助力领导决策
通过不同主题的指标剖析，让纷纷庞杂的指标及剖析变得条线清晰，领导决策时间接通过可视化报表和指标面板即可取得以后剖析决策所有数据。同时，通过不同业务域报表的逐层剖析，间接将剖析思路在层级报表中进行出现，再辅以高点、告警等伎俩，可间接定位到异样数据点进行起因剖析，日常数据分析工作效率晋升了 70% 左右。
指标体系的全面建设让数据挖掘成为可能
该我的项目施行之前，用户就有很多数据分析开掘的需要，但囿于芜杂的数据和不成体系的指标，大量日常工作都被海量数据的整顿和剖析所羁绊。通过指标体系的全面建设，搭建了迷信、无效、高质量的数据根底，数据的初步剖析也通过指标体系进行了全面、清晰的出现，数据挖掘的需要和思路都失去了突显和保障。
