企業在日常營運的過程中，需要仰賴大量的圖表與報表來進行各項指標的判斷、做出合適的決策，進而提升業務發展的品質。在先前博弘雲端的資料處理專題有提到，數據分析的首要目標，是在資料前期處理時，必須要將資料清洗乾淨、挑出極端值並確保數據分析的方向能與公司發展的層面達一致性。然而在數據分析後期，要如何進行資料視覺化的工程，協助企業在關鍵指標取得成功? 博弘雲端的「數據分析來敲門」專題，讓您全面掌握資料視覺化的策略與方法，從而輕鬆在視覺化圖表取得重要洞察，拓展企業業務發展的潛能 !
目錄
目錄
什麼是資料視覺化? 有哪些資料視覺化工具？
試想今天企業的業務銷售報告裡，包含了上萬列的資料在EXCEL檔案中，就算是再厲害的人，也無法光憑肉眼從中判讀相關聯性。因此，資料視覺化是一種將龐大的數據以圖形或圖像的形式呈現出來的過程，主要目的是讓數據更易於理解與分析，進而推動企業的決策品質。資料視覺化又能夠依照企業指標評斷的需求，以各式類型的互動式圖表，如圓餅圖、折線圖等方式呈現，協助決策者更清晰地評判數據的模式、關係和趨勢。
資料視覺化的重點，首先是企業在決定哪項重要指標需要「執行資料視覺化」，進而開啟資料分析的一連串服務。在將資料進行預處理和前期的清洗過後，選擇資料視覺化的工具，同步與企業發展目標一致化，確保資料能完整活用，達到資料視覺化的成效。
為甚麼企業需要採用資料視覺化工具?
在資訊爆量的時代，根據美國的一項研究就指出，現代人一天平均接收與處理到的資訊量高達「32GB」；同樣地企業在快速更迭的市場變化下，更需要有資料視覺化的工具，以順利達到更廣的業務目標:
易於解讀數據
資料視覺化工具能夠將數據轉化為圖表形式，讓分析人員能夠快速洞察數據，識別數據中的趨勢、模式和異常值，以迅速抓住商機，引領其他企業搶得先機。
提升決策品質
在做出決策時，是否也常因為數據資料雜亂而使得決策效率低落及品質低落呢? 資料視覺化工具能夠讓企業以更直觀的方式來呈現數據，並且在決策的過程中優化流程，再根據視覺化結果評斷資源分配的多寡。如此一來，企業便能夠更善用資料視覺化的工具強化決策的品質。
提升內部效率
資料視覺化工具通常能夠以自動化地方式提取數據，並且轉換至所需的分析成果，企業從中可以節省時間並降低決策錯誤的風險，迅速地從資料視覺化中獲取重要商業價值。
如何執行資料視覺化?
一個好的資料視覺化流程，首要任務是能夠在資料探勘的過程中確定分析的目標，後續在進行一系列的資料分析工程的任務時，可以事半功倍。接著將這些完成處理的資料進行可視化，再挑選常見的圖表類型，讓企業能夠在複雜的數據中挖掘新的洞察，抓準趨勢進而採取行動。
企業在進行資料視覺化時，最常見的工具是Tableau。結合了商業分析、資料探勘及資料視覺化的三合一功能，Tableau 平台提供企業快速分析龐大的資料，在數分鐘內產出視覺化的資料，並且運用自助式的資料前期準備和圖示化分析，製作互動式的圖表。Tableau 讓企業可以運用最直觀的數據應用達到商業智慧分析，驅動以資料視覺化為決策基礎的企業，強化競爭力。
如何運用AWS雲端整合資料視覺化工具?
然而在進行資料視覺化前，常見的挑戰是如何整合所有資料探勘的流程，自動化產出商業分析，甚至進一步運用機器學習與人工智慧，將資料視覺化的結果轉換成重要的商業趨勢發展。因此，在數據就是關鍵資源的時代，公有雲端平台紛紛推出資料視覺化的整合解決方案，以AWS來說，就有多項服務，讓企業享有數據一站式的解決方案，從而輕鬆產出資料視覺化圖表，調整決策方向，達到與企業業務發展一致的目標:
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight 是一個雲原生且無伺服器的商業智慧服務，無論是終端的使用者、業務分析師或開發人員，都能夠使用Amazon QuickSight的儀錶板了解商業發展趨勢；抑或運用自然語言提出問題，從而讓Amazon Quicksight 能自動安全連線至其他儲存空間或資料庫內進行查找，產出相對應的圖表以強化決策力道，並提升業務發展。
Amazon SageMaker Studio
AWS 機器學習的解決方案中，Amazon SageMaker Studio 是機器學習集成開發的環境，具有互動式的視覺化界面，可用在建模、訓練和部署機器學習模型，並透過資料視覺化的圖表監控與調整模型。
Amazon Opensearch Service
雲端環境安全也能成為資料視覺化的其中一項指標，Amazon Elasticsearch Service 能夠讓企業將日誌 (Log) 數據索引與進行搜索，同步使用Kibana來創建強大的資料視覺化，協助企業能夠一眼辨認出。
企業如何運用資料視覺化工具達到關鍵目標?
資料視覺化提供企業未來在商務發展上不同的可能性，並藉由互動型的圖表取得重要洞察，成為「資料視覺化驅動決策」的重要目標。您是否有觀察到，無論是線上的電商平台，或是實體零售業者的行銷策略，都能打入特定客群進而轉換成消費? 這些零售業者其實運用的是「資料視覺化」與「機器學習模組」，成功將客戶分群，精準地運用圖表掌握客戶購買的意願，從而提高行銷轉換。
不僅如此，會員制度的誕生，其實是企業背後建置「CDP」客戶資料平台的考量。為了更加了解客戶消費的深度與廣度，會員各式資料的蒐集，都能在經過處理後匯入CDP平台內，同步運用資料視覺化的工具，優化企業的商業策略，強化與會員的黏著度。
資料視覺化的應用相當廣泛，日常生活中您運用簡單的數據資料產出的圖表，也能夠成為資料視覺化的一種。如何運用關鍵方式，在資料前期處理、資料探勘與最後的資料視覺化三階段替企業打造數據驅動決策的文化? 博弘雲端具備AWS認證的數據分析專業，並且配有專業的數據分析應用團隊，攜手與各式企業合作，運用資料視覺化在高度競爭的時代取得成功!
