資料視覺化的主要目的是洞悉蘊含在資料中的現象和規律，這裡面有多重意義：發現、決策、解釋、分析、探索和學習，簡明意義就是透過視覺表達增強人們完成某些任務的效率。
資料視覺化主要旨在藉助圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。但是，這並不意味著資料視覺化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看起來絢麗多彩而顯得極端複雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，透過直觀地傳達關鍵的面向與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往無法很好地掌握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據視覺化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通訊息。
資料視覺化與資訊圖形、資訊視覺化、科學視覺化以及統計圖形密切相關。目前，在研究、教學和開發領域，資料視覺化乃是一個極為活躍且關鍵的面向。 「資料視覺化」這個術語實現了成熟的科學視覺化領域與較年輕的資訊視覺化領域的統一。
相關分析
資料擷取
資料擷取（有時縮寫為DAQ或DAS），又稱為「資料擷取」或「資料收集”，是指對現實世界進行採樣，以便產生可供電腦處理的資料的過程。通常，資料擷取過程之中包括為了獲得所需信息，對於訊號和波形進行擷取並對它們加以處理的步驟。資料擷取系統的組成元件當中包含用於將測量參數轉換為電訊號的感測器，而這些電訊號則是由資料擷取硬體來負責所取得的。
資料分析
資料分析是指為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。資料分析與資料探勘密切相關，但資料探勘往往傾向於關注較大型的資料集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而收集的資料。在統計領域，有些人將資料分析劃分為描述性統計分析、探索性資料分析以及驗證性資料分析；其中，探索性資料分析著重於在資料中發現新的特徵，而驗證性資料分析則著重於已有假設的證實或證偽。
資料分析的類型包括：
1）探索性資料分析：是指為了形成值得假設的檢定而對資料進行分析的一種方法，是對傳統統計假設檢驗手段的補充。此方法由美國著名統計學家約翰·圖基命名。
2）定性資料分析：又稱“定性資料分析”、“定性研究”或“定性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值類型數據（或說資料）的分析。
2010年後資料視覺化工具基本上以表格，圖形（chart），地圖等視覺化元素為主，資料可進行過濾，鑽取，資料連動，跳轉，高亮等分析手段做動態分析。
視覺化工具可以提供多樣的資料展現形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機互動方式，支援商業邏輯的動態腳本引擎等等。
不同於一般的Dashboard或Reporting產品，永洪科技的BI前端是發現型的：互動手段豐富，分析功能強大。使用者可以進一步與資料互動(Interactive)，過濾(Filter)、鑽取(Drill)、刷取(Brush)、關聯(Associate)、變換(Transform)等等技術，讓使用者能夠：掌握信息，發現問題，找到答案，並採取行動。
資料治理
資料治理涵蓋為特定組織機構之資料建立協調一致的企業層級視圖（enterprise view）所需的人員、流程和技術，資料治理旨在：
1）增強決策制定過程中的一致性與信心
2）降低遭受監管罰款的風險
3）改善資料的安全性
4 ）最大限度地提高資料的創收潛力
5）指定資訊品質責任
資料管理
資料管理，又稱為“資料資源管理”，包括所有與管理作為有價值資源的數據相關的學科領域。對於資料管理，DAMA所提出的正式定義是：「資料資源管理是指用於正確管理企業或機構整個資料生命週期需求的體系架構、政策、規範和操作程序的製定和執行過程」。這項定義相當廣泛，涵蓋了許多可能在技術上並不直接接觸低階資料管理工作（如關聯式資料庫管理）的職業。
資料探勘
資料探勘是指將大量資料加以分類整理並挑選出相關資訊的過程。資料探勘通常為商業智慧組織和金融分析師所採用；不過，在科學領域，資料探勘也越來越多地用於從現代實驗與觀察方法所產生的龐大資料集中提取資訊。
資料探勘被描述為“從資料之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用資訊的非凡過程”，以及“從大型資料集或資料庫之中提取有用資訊的科學”。與企業資源規劃相關的資料探勘是指對大型交易資料集進行統計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助於決策制定工作的模式的過程。
電商資料
電商資料視覺化，獲得資訊的最佳方式之一是，透過視覺化方式，快速抓住要點資訊。另外，電商數據透過視覺化呈現數據，也揭示了令人驚訝的模式和觀察結果，是不可能透過簡單統計就能顯而易見看到的模式和結論。 「透過視覺化，我們把訊息變成了一道可用眼睛來探索的風景線，一種資訊地圖。當你在迷失在資訊中時，資訊地圖非常實用。」在電商行業尤其如此。
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