中心价值：多维分析的智能大数据可视化平台， 不仅仅只是呈现出数据，更能智能 分析，提供决策依据。

数据资源整合分析：构建数据分析模型库，实现数据发掘的模 型化分析；建立数据探索分析能力，发现 数据背后的隐藏规律。

进行数据可视：呈现打造数据全景可视化平台，形式表现； 数据及时更新，实时分类呈现。

BI数据可视化：丰富的数据可视化探索，3D立体化呈现， 提供定制式数据可视化解决方案。

一般来说数据可视化大屏当中获取的数据来自多种来源：结构化数据（以诸如Excel之类的关系数据库的形式）或非结构化数据（来自文本，视频，音频，照片，互联网和智能设备）。将该数据收集到本地服务器中，或者越来越多地收集到云数据库中。它们被转换为数据可视化并通过大屏和分析应用程序共享，以便用户可以做出更明智的，由数据驱动的决策。


当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。未来的数据可视化趋势已成为了必然性，国内的数据可视化工具也越来越多，这样的趋势只有创新才能走的更远。

数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法，因为它们描述了不同的数据类型，并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事：要传达的数据以及要传达的数据的内容。图表的各种类型：1.比较类：可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。2.占比类：可视化的方法显示同一维度上占比关系。3.区间类：可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。4.关联类：可视化的方法显示数据之间相互关系，使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序。5.趋势类：可视化的方法分析数据的变化趋势。6.时间类：可视化的方法分析数据的变化趋势，使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。