是先做BI可视化分析还是先做数据治理？很多业务用户在提到BI智能可视化分析时经常会遇到这种情况，那么数据治理有必要吗？

首先，我们必须明白，BI数据可视化工具在进行系统的BI智能可视化分析时，往往需要智能地匹配来自不同部门的数据。只有将数据适当组合起来，才能进行后续的智能分析和可视化。但由于历史原因，各部门独立开发或购买自己的数据系统，导致不同部门系统在不同口径对同一数据进行分析，BI数据可视化工具无法快速、准确地匹配数据或进行智能分析。对于这样的业务用户，数据治理是BI数据智能可视化分析的主要障碍。首先要做好数据治理，统一数据分析尺度，明确数据关联，让数据可视化工具能够快速对大数据进行智能可视化分析。

BI系列数据可视化工具从三个关键点开始：主数据、元数据和数据仓库。以简单、低成本的方式快速实施企业数据治理解决方案，开辟多个业务系统引领数据和交易数据，消除信息孤岛，统一数据分析口径。当数据可视化工具的前端发出智能数据分析命令时，即使是海量数据，也可以进行快速的比对、分析、提取，不仅保证了智能化数据分析的无缝集成，还大大提高了智能分析的准确性和灵活性。

为BI系列数据可视化工具，即使在不同的最终用户也可以在几秒钟内打开报表，甚至可以灵活地决定数据分析的内容和角度。BI系列数据可视化工具无论何时、有多少用户同时在线，都能在几秒钟内做出响应，在后台自动完成数据对比分析，并在几秒内将分析结果显示在屏幕上。这得益于数据可视化工具强大的数据治理能力和智能分析能力。

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