企业该如何实现数据分析和数据可视化软件？
大数据资产又不是企业传统意义上的资产，因此大数据资产管理又不同于企业的传统资产管理。数据资产管理就是需要把在各种大数据处理平台上获得的数据资产有效的管理起来，并且围绕它支持创造业务价值目标，更好的流动、加工、分析、应用，甚至是数据的开放、连接、整合、嫁接等一系列过程。
围绕数据资产本身建立起一个可靠可信的管理机制。能够通过数据资产管理清晰地知道相关数据的定义、数据之间的血缘关系，并可以验证数据的有效性、合理性等数据质量指标。
随着企业所在的行业不同，所以需要分析的数据也是不同的，因此在选择数据分析软件的时候必须要根据自身企业的特点来选择，对于数据分析软件不代表功能越强大价格越高就越好，而是真正的适合我们，建议先进行试用体验。
虽然不同行业的企业要分析的数据是不同的，但是对于数据分析软件来说拥有强大的数据资源以及云数据计算功能都是必须的，因此在挑选数据分析软件的时候，除了要根据自身企业特点来选择功能之外，还要看看开发团队的实力如何。
企业选择数据分析软件的时候，也要考虑到使用者的情况，比如企业中年龄偏大的员工较多，普遍对于软件操作不是很熟练，那么在选择数据分析软件的时候，应该尽量选择操作简单的软件为好。
对于任何类型的软件来说，售后服务都是非常重要的，无论我们购买的数据分析软件在版本上是否需要更新服务，我们都应该重视售后问题，因为对于大多数企业来说对于软件的维护都不是很了解，因此让开发团队负责软件的维护和更新是最合适的。
实现数据可视化的关键因素：
1、数据可视化工具。比如图表类的Echarts、D3js等；数据报表类的Excel、FineReport等；可视化BI类的tableau、ABI等，更加直观的实现业务分析。
2、数据可视化怎么更实用。数据可视化最终还是要回归到“阅读者”，数据通过图表的方式传递出信息，找出缺陷，改善决策。
3、可视化的受益者。无论在做传统的报表，还是可视化图表，都要在最开始明白这份报告是给谁看，需要重点突出什么信息和数据，就是说这个数据分析图表是用来干什么的，之后的一系列操作都是围绕这个来展开的。
4、指标体系的建立。将纷繁复杂的各条数据，梳理成指标，形成指标体系，最后通过和维度的结合，形成可视化图表，在数据输入到系统中之后，自动识别出指标，非常的智能。
5、与业务相结合。数据可视化最终是为了企业的良好运营而展开的，这样的价值必须要把握好，如果没有清楚企业的战略和业务，那么做出来的数据可视化是没有意义的，所以要建立起具有联系的信息视图。
以上提到就是企业在选择数据分析软件的时候必须要考虑的几点，而具体到行业的话还要根据自身行业特点来选择数据分析软件，而且建议使用者亲自试用体验一下软件的操作以及试用情况后，再来给出改动建议，这样才能找到或者开发出企业需要的数据分析软件。
