数据可视化产生生产力
数据可视化之所以会大受欢迎，其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果，更因为它能够产生生产力，形成数据驱动闭环，主要包含以下几个阶段：
技术人员运用技术手段将需求分析、基础数据整合、数据计算等操作结合到一起进行数据可视化，实时监控数据的变化情况。用户能够使用这些可视化图表，进行分析、对比等操作，定位业务问题。之后再结合业务变动提出新的需求。技术人员将用户访问数据与新的业务需求结合，重新进行数据整合、分析、计算，循环往复下去。
如下图所示：
数据驱动闭环
实现用数据可视化的方式不断驱动业务的提升，产生生产力、创造收益。
如何使数据可视化产生生产力？
满足这一目的的前提在于：创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表。关键因素有以下几点：
1、选择合适的图表类型
选择图表的时候，许多人认为基本图表太过简单，不够高端大气，因而更倾向选择复杂的图表类型。实际上越简单的图表越容易理解，对用户的友好程度越高。只要能够高效清楚地传达业务含义，就应该优先选择。
要想让受众读懂图表所表达的业务含义，就要选择合适的图表类型。在选择时，首先需要清楚的知道不同图表的优劣以及它们适合的应用场景；除此之外尽量选择一些简单的、易于理解的图表类型。但这不意味着不能选择复杂的图表类型，有的图表虽然看起来比较复杂，但是却能很好的反映一些业务场景，再辅助一些文字说明等其他手段，降低用户的使用难度，也未尝不可。
选择图表时，以业务为基础。只要能够清晰地表达业务数据背后含义，不让用户产生歧义，都值得考虑。
2、易用的、多维度的交互分析
随着数据类型的多样化，数据间的关联关系也越来越复杂。仅仅展示单维度的数据，是无法让用户轻易发现数据之间的联系、挖掘出更多业务价值的。同样，若是交互方式过于复杂，也只会增加用户的使用难度而已，不利于业务长期发展。因此易操作的、多维度的交互分析对于数据可视化来说必不可少。多维度的分析方式有很多种，以下是常见的几种：
钻取：将汇总数据拆分到更细节的数据；在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层。上卷：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合。切片：选择维中特定的值进行分析。切块：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析。筛选：通过不同的维度或者类别过滤出用户想要的数据。联动：若干个相关联的图表，一个图表发生变化，其他的也会跟着发生变化。
有选择的将不同交互方式进行结合，能够发挥出更强大的作用。再辅助高效灵活的追加合并、拖曳式操作进行数据的挖掘分析，就可以帮助用户快速定位问题，释放劳动力，提升效率，不再需要程序员花费大量精力在日志文件中寻找问题的原因。同时通过各类数据的横向、纵向对比，业务人员能够从中挖掘出更多的业务需求，创造更大的商业价值。
3、预警功能
数据可视化除了能够帮助定位已有的问题，更大的价值是能够及时预警。
一旦数据出现异常或者是提前预定义的一些条件被满足时，警报就会被触发，提前预警。通过设置报警方式、报警策略、报警等级等等，根据紧急程度用不同的方式通知特定的人群。这样在问题发生之前，就能预先做好防护措施；或者在问题发生的时候，能够及时通知负责人，尽快解决问题。这样不仅能缩短反馈周期（发现问题－找到责任人－定位问题－解决问题），也能降低对用户的影响，提升用户对产品的信任度，很好的降低业务损失。
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