数据可视化就是数据分析吗，两者之间是什么关系？
商业智能解决⽅案对于⼀些企业来说，可能是⼀个欺骗性的解决⽅案。许多企业声称商业智能软件解决⽅案实际上只能提供所需功能和效果的⼀半。
重要的是区分两种类型的业务分析和智能⼯具：端到端解决⽅案和仅是前端的解决⽅案。端到端解决⽅案由平台后端组成，基本上是处理准备所有数据的⼯具和算法，以及创建数据可视化和仪表板报告的前端。
虽然⼈们喜欢看到其数据易于处理可视化，但只有这样的平台还不⾜以从企业的数据获得真正的见解。使⽤数据可视化⼯具，从他们的名字可以想象其作⽤，⼈们没有所有的初始，背景阶段的准备和加⼊的数据。这意味着⽤户需要⾸先具有可以送⼊软件的数据，即预先制作的中央数据库。
当涉及企业需求时，这两种类型的软件之间的区别是显⽽易见的。⼈们需要明⽩的是，可视化虽然很重要，但不能成为强⼤的商业智能软件的唯⼀组件。
了解背后的故事
采⽤仪表板⾮常简单，因此，⼤多数⽤户将清理和链接进⼊业务报告的⼤量的数据这些所有在幕后进⾏的⼯作视为理所当然的⼯作。随着质量较差的数据在许多不同的平台和数据库上传播，必须进⾏⼯作以创建从其开始分析的基础。在⼀天结束时，准备数据分析可能需要⼀个典型项⽬的80％的时间。
为了有效分析的⽬的，⼯作⼈员⾸先需要把所有的数据放在⼀个中⼼位置，希望能够更新和更改它，同时仍然能够使⽤相同的数据源。然⽽。如今为业务创建数据存储库不是那么简单。
企业⽤于收集数据的⼤量平台和软件⼯具（从Excel到Salesforce，从GoogleAnalytics到CRM软件）使得⼏乎不⽤⼈⼯完成，并创建⼀个数据库。此外，不同的来源和⽤户，错误命名，过时和凌乱的数据是不可避免的。
由于缺少内置后端组件来⾃动执⾏同步和清理过程的⼯具，⼯作⼈员可能花费⼤量的时间只是为了弄清楚报告发⽣了什么。并最终会在每次添加新数据时重复相同的⼯作，或者甚⾄投资其他软件来做这样的⼯作。很多时候，⼯作⼈员不能得到真正有趣的见解。
数据可视化什么意思实时更新和协作
为了使分析⼯具对组织真正有⽤，必须不断更新分析⼯具以考虑变化。但是，这可能很容易导致企业在更新时形成瓶颈。没有准备可视化⼯具将从分散的源中提取数据的能⼒，这些数据源很容易与访问它们的多个协作者不同步。然后⼯作会得到⼀个⼤量混乱的不同数据与不可靠的仪表板和报告，因为它变得⾮常难以掌握。企业访问数据源并更改或更新数据源的⽤户越多，其所犯的错误越多，使⽤系统的难度就越⼤。
商业智能软件应允许多⼈⼀起协作并更改现有数据集。使⽤端到端解决⽅案，企业可以获得使⽤集中式数据存储库的好处，并能够以任何⽅式组合数据。任何⽤户在服务器上运⾏的任何查询都将依赖于⼀个版本的真相并解决⽭盾的报告。
将“情报”放在商业智能中
⼀旦⼯作⼈员在⼀个地⽅获得所有数据，分析就归结为解决涉及⼏组数字的复杂计算。这可以在有限的程度上由诸如Excel的程序来完成。但问题是，⼯作⼈员必须做⼤量的⼿动⼯作，每个计算发⽣。对于更深⼊的分析，⼯作必须创建多阶段公式，同时执⾏多个计算。例如，要计算每⽉的平均总销售额，需要同时计算所销售的所有商品的总和和平均值。
可视化⼯具专注于报告数据⽽不是分析数据，因此它们只使⽤限制性平台来限制每个公式可以输⼊的聚合数。要使其⼯作，⼯作⼈员必须在进⾏计算之前汇总数据。换句话说，不是同时计算和和平均值，每个步骤必须单独进⾏，在保存之后，然后⼀起计算。
使⽤端到端解决⽅案可以避免这个繁琐的过程，因为这些使⽤户能够创建在单独来源中⼯作的复杂公式。该软件⾃动执⾏所有必要的预计算，允许⼯作⼈员直接跳过之前的信息。

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