数据可视化的过程，是专业性的数据向非技术性的读者进行转换的一个过程，在很长一段时间里，数据可视化被认为是实现这个功能的最好方式，但是数据可视化并不是万能的，特别是随着大数据的不断发展，数据可视化面对大数据，就体现出了很多的局限性。

 

市场上的很多数据可视化工具也都具有普遍性，简单来说，就是不够有针对性，不够个性化，国外的一些技术要求高科技企业已经对数据可视化提出了更高的要求。对于数据可视化也是有两个不同的情况，针对于企业来说，如果企业的数据分析业务是外包的话，那么对于技术供应商的依赖性比较强，对于数据可视化工具的选择上就会比较被动，如果有自己的技术团队，可以进行一些开发的项目，那么就可以选择更高要求的数据可视化工具。例如Looker Data Sciences,不仅仅可以提供传统的可视化的功能，还可以有自己的标准定义，企业如果使用它们的技术的话，就会有更多的使用权限。

 

在进行数据可视化的过程中，数据分析的过程也很重要，数据可视化工具一般都会有一些数据分析的功能，可以收集需要的数据，可以对数据进行分析，但是人员不一定可以从数据分析中获得真正需要的数据，只有熟悉数据可视化相关技术的人员才能从中找到相关性并且进行分析，

 

在大数据分析和商业智能的分界上，很多界限并不是很明确，能不能解决按数据问题成为一个区别的标准，对于数据可视化来说也是一样的，能不能解决大数据问题，也表示数据可视化能不能从数据中找到丰富的数据信息和数据价值。

 

每一个企业处于的技术等级不一样，需要的数据可视化应用也是不一样的，对于刚刚涉及数据分析行业的企业来说，数据可视化是可以选择的一个不错的工具，但是在面对大数据时代的时候，我们也需要更加成熟的软件，可以帮助我们体现大数据丰富的内涵。