什么是大数据可视化：
数据可视化是将数据以图形化的方式来表示 ， 代替以往的数字方式呈现 ， 便于人们更直接的了解数据 。 可以帮助人们迅速明白个别数据的重要性 ， 理解数据背后的含义 。
并且 ， 通过交互式数据（通过随意点击数据）可视化 ， 向下钻取以探索细节 ， 更容易让人找准数据规律 ， 发现数据异常值 ， 这是人们实现决策智能化的第一步 。
大数据可视化的重要价值：
1、更快的带来见解
数据以各种图表的形式展现出来（数据可视化） ， 便于轻松发现数据规律 ， 快速发现异常值 。 这有有利于更快的了解业务的表现 ， 和正在发生的问题及风险 。 使得每个人都能快速从数据中获取价值 ， 将数据转为清晰可见的见解 。 管理层也会更快速的做出相关决策 ， 告别以前依靠直觉 ， 依靠经验做决策的不科学方式 。
2、通过高级分析为每个人提供支持
利用数据可视化 ， 员工可以自助使用交互式仪表盘 ， 只需要对所需数据进行拖曳、选取 ， 会自动产生联动和钻取分析 。 可以更加深刻挖掘数据隐藏的问题 。
3、数据可视化 ， 有利于提供产品和服务的价值
大数据时代 ， 数据的价值不可估量 。 通过数据可视化 ， 可以实现产品的精准营销 ， 产品质量的追溯和优化 ， 设备故障的预测和管理 ， 便于降低企业的生产成本 ， 提高效率 。
大数据可视化的应用：
1、生产质量分析
众所周知制造业生产流程复杂 ， 涉及工艺众多 ， 对接智能制造设备 ， 每日产生大量的数据 。 这些数据整合困难 ， 传统报表不直观 。
整合数据耗时长 ， 且无法关联分析 ， 导致工厂质量问题不稳定 ， 且无法溯源 。 大数据可视化的应用 ， 轻松解决制造业质量管理难题 。
大数据可视化实施的前提 ， 快速整合产品生产全流程的数据 。 这些数据支持即时提取 ， 即时交互分析 。 质控部员工、流水线员工可通过点击相关数据 ， 自助实现质量数据的关联分析 ， 找到影响质量的关键原因 。
案例：
某金属冶炼加工业客户 ， 通过数据可视化化 ， 寻找跨工厂影响质量的关键因素
该客户通过BI工具 ， 实现数据可视化 ， 对产品完成了生产过程控制分析、产品全生命周期质量分析、设备维护分析、生产工艺参数分析、生产原辅料检验分析 。
效益：
产品质量的主题分析应用 ， 找到产品质量问题的根因 ， 实现突破性改善产品质量和生产效率 。
分析报表 ， 输出在大屏、PC端和移动端 ， 并以其他文档方式自动分发报表 。
企业级BI项目整体规划的咨询方案,帮助公司正式启动数据驱动型管理转型 。
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2、精准营销分析
大数据可视化 ， 使得营销更精准、可衡量 ， 提高企业投资回报率 。 具体说来作用于以下几个场景：
运营：用户精准分群 ， 实现定向营销；产品个性化推荐 ， 提升客户体验 。
销售：商机诊断预测 ， 优化跟进方案；产品精准推荐 ， 提升客单价和回购率 。
产品：分析需求与售后 ， 优化产品功能；产品销售分析 ， 指导定价策略 。
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3、设备故障预测
通过大数据可视化 ， 结合设备故障、设备维修情况、备件出入库情况进行数据分析 ， 以优化设备维修、维护计划和备件采购计划 ， 降低设备维护成本 ， 减少维修给生产、管理带来的损失 。
案例：
XX通信系统有限公司 ， 客户在生产过程中会使用到大量设备以及人力 ， 客户实施了智能设备管理系统TPM ， 想要分析系统收集到的故障、设备、维修、备件等方面的数据 ， 按照一定算法计算、分析数据 ， 以支持工厂在生产、维修、管理等方面的决策 。
效益：
设备故障预测准确率高达95% ， 生产效率整体提高10% ， 计划外机器停机时间减少10% ， 设备维护成本降低30% 。
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慧都大数据 ， 一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解 ， 通过端到端的方案 ， 将更好的满足企业定制化生产的需求 ， 提高企业运营效率 。
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