一图解千言。

　　这是在可视化领域常用的说法，意思非常容易理解，就是说一幅图片能够逼真地描述出千字都难以说清楚的情景。

　　这句话在今天的商业智能（Business Intelligence，BI）领域看来，更是如此。

　　智能+可视化

　　在充斥着海量数据的今天，企业需要的不再只是数据，而是具有价值的信息。IBM所推的“IOD”（信息随需应变，Information On Demand）战略中对此的描述更为清楚，企业要将业务数据转换成企业资源，实现从数据到信息，再到智能和洞察力的转变。

　　商业智能市场的火热反映出企业对有价值信息的渴求。而其实本质上，企业需要商业智能做的是透过数据提供出对市场环境和企业运营管理的一种洞察力，一种基于对过去历史数据分析的预测能力。

　　而要更快、更好地获得这种洞察力，数据可视化能够锦上添花。

　　在没有使用可视化工具之前，传统的数据分析和调查，往往基于数据库查询和报表、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘算法等，对涉及的大量业务数据进行分析展现。企业要对相关数据报告进行分析和讨论，然后可能根据一些要求进行一些额外的手工分析工作。有了可视化工具软件后，可视化软件可以很方便地与其他分析和报告工具结合在一起，这样企业可以很快地提取出关键因素，帮助确定商业计划与实际情况之间的差距，而且有能力深入分析每个具体领域中的详细状况。

　　双因素驱动可视化分析

　　北京城建兴华地产的范建新认为,数据可视化需求的呼声日益高涨的因素有两个：其一是业务与IT的日益结合带来的非IT人员理解、应用IT的需求；其二是数据可视化技术本身可以带来的智能分析和调查的高效率。

　　在一些特殊的应用领域，一方面，分析的数据和信息通常分布在许多不同的数据源中，信息量大且缺少关联性。另一方面，这种人工分析手段通常被看作特殊的专业技能，很难在组织中进行经验的共享和传递，存在一定的局限。可视化的商业智能能够给这些特殊领域，以及金融、零售等行业应用带来更多希望。

　　提供可视化分析、调查软件的英国i2对此深有理解。i2软件通过图形的方式对数据和数据间的关联进行描述和展现，运用众多的关联分析、网络分析、路径分析、时间序列分析、空间分析等图形分析方法发现和揭示数据中隐含的公共要素和关联，帮助客户将大量、未知质量、低关联、低价值的信息转化成少量、易理解、高关联性、可操作的洞察力。

　　总体来说，一方面，可视化让商业智能结果更加易用；而另一方面，就像财务软件、ERP的应用引发了一批专业的报表工具厂商的发展一样，商业智能的发展或许在明天也会在整个产业链上催生一批专业的可视化软件厂商的繁荣。