在傳統方式中，如果需求部門表示需要更豐富的數據圖表，或是以其它的數據維度進行分析，數據分析師將不得不重頭進行分析。通過Data Analytics 的使用，有利於敏捷的調整數據可視化目標。其擁有智能推薦圖形、圖表協同過濾、全維度數據鑽取等功能，能幫助數據分析師靈活地調整數據維度，並快捷生成數據圖表。

二、面向管理與業務人員的數據可視化

對於管理與業務人員來說，其之所以需要數據可視化，本質上在於其希望通過數據可視化來輔助管理與業務開展，這就涉及到數據可視化結果的靈活性與易獲取性兩個方面。

在普遍的企業業務架構中，企業的管理者一般只會在固定的時間看到各個業務線的數據圖表，這種圖表不僅會以靜態的方式進行呈現，而且基本無法呈現額外的數據。舉一個簡單的例子，財務部門每個月都向管理層提交當月的銷售收入、個人的業績排名等報表，但是在某一天，管理層忽然想知道某個省區的年度銷售收入波動情況，要想獲得這類的數據圖表，管理層將不得不等待數據報表的完善。

藉助Data Analytics的自助式分析功能，這一需求將無需依賴於數據分析師的幫助，即使沒有任何數據分析基礎，管理與業務人員也可以通過在Data Analytics中拖動滑鼠等方式，實現數據的自助式挖掘與圖表生成，而且圖表的類型、方式也都可以自定義。

管理與業務人員對於數據可視化的一個隱藏需求在於，其最好能夠支撐進行團隊的協作以及工作的彙報，這在當前的業務形態中很常見：越來越多的員工在彙報工作或是提交方案的時候，喜歡通過數據圖表的方式來進行展現。而Data Analytics的優勢在於，其可通過生成鏈接的方式將看板快速分享給團隊成員或其他人，滿足團隊溝通協作需求。而且，其還支持直接將圖表導出到PPT文檔中，方便工作彙報。

三、面向公眾的數據可視化

除了支持內部管理與業務發展之外，數據可視化還有一個重要的任務就是向公眾傳達企業的發展狀況、實力，以提升品牌形象，增進公眾認知。

所以，在面向公眾的數據可視化應用中，並不過多的強調數據展示的靈活性與敏捷性，反之，數據可視化的視覺效果（或者簡單地定義是否「酷炫」）以及數據可視化系統的搭建速度成為更加重要的指標。

從「酷炫」的視覺效果來看，打點地圖、飛線地圖、星空3D地圖、職住潮汐圖等都有著比傳統折線圖、柱狀圖、餅狀圖更加酷炫的視覺效果，也更容易獲得公眾的關注。

但問題在於，要實現這些酷炫的數據可視化效果，需要牽涉較多的開發精力以及較長的開發周期，對於企業的成本帶來了一定的壓力。

藉助Data MAX 數據大屏展示工具，數據可視化圖表的生成難度將極大的降低，作為專業的數據大屏配置工具，其提供了大量的模板與組件，支持用戶在極短的時間內配置成美觀、酷炫的數據圖表。

關於 DataHunter

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DataHunter 旗下核心產品智能數據分析平台 Data Analytics、數據大屏設計配置工具 Data MAX 已在業內形成自己的獨特優勢，並在各行業積累了眾多標杆客戶和成功案例。

成立以來，DataHunter就致力於為客戶提供實時、高效、智能的數據分析展示解決方案，幫助企業查看分析數據並改進業務，成為最值得信賴的數據業務公司。

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