如今，许多企业正在利用模型、数据分析、数据可视化和仪表板等措施实现数据驱动。例如商业领袖注重提升客户体验，技术领导者注重分析速度和网站指标，应用程序团队在其应用程序中嵌入分析程序等等。
这意味着更多的开发人员、分析师、工程师和管理者将参与开发数据可视化和仪表盘。由于许多企业采用自助式BI工具(如Tableau和Microsoft Power BI)，因此有些时候您需要开发仪表盘，或者被要求将其作为优先项目。
这些工具易于学习，但是要避免无用的数据可视化。因此企业需要设计开发策略，并建立数据可视化标准。
从设计策略到战略实践，再到Tableau和Power BI的特定标准，本文将分享一些开发人员应该考虑的智能数据可视化实用标准。
1.使用发现仪表盘准备数据
在处理数据的过程中，开发人员、业务分析师或数据科学家通常会开发图表和仪表盘，使用户能够浏览和发表见解。当您对数据、数据质量以及有价值的信息不了解时，就需要将这些仪表盘作为开发过程的一部分。在这个过程中，重要的是要明白以下问题:
●是否有足够的数据?还是需要与其他数据源相结合才能更加完整?
●数据是否简洁有效?还是需要进行必要的数据准备和整理才能用于决策?
●是否需要对分组大小、分类措施、计算聚合等进行确认以简化分析?
在数据可视化前期，清楚这些问题是有必要的。
2.回答关于目标受众的问题
做好数据可视化的准备之后，请考虑以下事项：
可视化解决的问题是什么?
谁会用它?
他们将如何利用从可视化中获得的信息?
第一个问题可以帮助企业为可视化定一个主题。很多企业忽略了这个关键步骤，这样的话消费者不了解使用可视化的原因和方法。
第二个问题有助于定义可视化的细节问题和复杂程度。通过可视化，高管想要的是业绩指标，而经理通常想要深入分析背后的原因。
第三个问题有助于确定需要哪种类型的信息，以及与另一个系统集成是否有用。例如，如果您的仪表盘正在分析来自Jira的敏捷指标，那么允许用户单击Jira发行版可能会很有用。通过了解最终用户是谁，可以帮助确定用户需要使用集成系统执行哪些类型的活动。
