决策的根本是一个信息的处理和判断的过程。传统的一些表格或者是文本报告，经常是依赖决策者具有抽象想象力，还有与以前业务上的记忆能力都息息相关的。但是随着时间的推移，这些效率都会容易出错，会造成不可逆的影响。但是可视化会非常直观的展现出来它的一些内容信息，比如位置、长度、颜色、形状。这些都能通过很直观的表现，去融入到人的大脑里面，有一个特别强的冲击力。模式识别的加速。人脑在处理图像的时候，速度比文字快了数万倍，所以一个好的数据仪表盘能在数秒内展示出来销售的趋势，或者区域的差异，还有用户的行为，还另外还有转化漏斗瓶颈等等这方面儿的异常波动。这些都是在表格中需要数小时才能找到的，它的优势就体现出来了。降低认知的负荷，通过可视化的图表呢，将比较复杂的这些数据结构，能够很轻而易举的展现出来。通过关系网络图展示社交媒体上关键的意见或者其他的阅读，关联的数据能更为清晰。这样能使决策者将有限的认知资源集中在策略上的思考，而并不是对于数据的理解。探索和提问这个方面呢，交互是可以以最快的速度，通过用户的筛选赚取高亮等操作能使数据主动的进行展示出来，这个过程往往能激发一些新的问题，引导决策者，从已知的已知走向未知的未知，这样才真正实现数据驱动决策的结果。（我这里有一份数据分析指南，可以和这篇文章有效的互补数据方面的问题，有需要的请自行查看）
数据可视化的真正价值在于贯穿于决策者的每一个环节当中，从现状诊断、跟应分析到方案模拟。战略监控和绩效的管理这方面，主要是集成关键指标KPI的实施仪表盘，它为管理者提供一个健康的状况。比如市场占有率、客户满意度、运营成本等指标儿都进行可视化对比，能快速的判断战略执行偏差，并且实现敏捷的管理，沟通和协同决策。它是可视化、跨部门的一个专用通用的语言。这是一份清晰的、可量化的、口径统一的报告，这样能确保每一个部门都基于同一个实施基础进行讨论，极大提高了工作效率的决策共识。你如果想希望了解更多的系统性的构建数据驱动文化的这些方法，可以参考一下数据驱动决策 这一文中有更详尽的表述。
在未来，随着技术不断增加，技术变得更强，数据分析将变得更为强大。比如AI驱动的自动化、洞察生成和沉浸式的可视化。ARVR这种的发展，都会对决策者的数据交互有更加直观和更智能的一个表现，然而核心原则并不会改变，它就是可视化。数据去服务于决策的一个工具。面对即将开始希望使用数据可视化决策的海外人士，我建议一些方面。大家仅供参考。是一种明确决策问题，在手动制作任何图表之前，首先要先定义回答业务问题，这个必须要清晰明了的去定义。是选择适合的工具，不管是power BI还是其他的专业的商业智能工具，再到Python的一些数据库还是到R的这些语言都是根据团队的技能和需求进行选择的。迭代的验证，这个是一个数据化、可视化给带来最终决策者使用的。他会根据业务或者根据模型的变化，进行每一代的迭代设计，保证数据的可视化的一个真正的业务语言。最主要的一点，培养数据素养。在组织范围内推广数据使用的一个口径，要养成数据方面的教育。还有对于这个数据的批判性。
说到最后，数据可视化的角色，它不仅仅是一个图表，而是驱动能能力的一个创造价值的体现。它可以无缝连接决策的流程，为组织部门在做决策时起到一个从中分的抓手作用。就如同在用户体验优化中，我们强调以用户为中心一样，在数据化可视决策中，我们要以决策者洞察为中心来为我们可视化。去说一些事情。
