防止流程失误可视化管理案例
可视化管理也可用以唤起员工注意或预防问题。例如，一家医院化验室采用了简单的可视化管理方法来防止样本测试延误。部门之间的隔墙中安装了一个贯通箱，黄南三维可视化，一些待试样本经贯通箱由主实验室传送到微生物室。微生物室用完后，样本就被放回贯通箱以供主实验室继续使用。然而，样本经常在贯通箱里闲置了一个小时还没被主实验室取走。这一延误往往是由含糊的视觉信号引起的：由于在贯通箱里能看到样本，主实验室员工就很容易错误地认为微生物室还没将样本取走。对此，精益团队设计了一种简便的可视化控制——当样本被送还时，微生物室员工可以在贯通窗上对着主实验室贴一张薄片。当主实验室取走样本后，三维可视化技术，他们可以将这一薄片取下以供下次之用。
必须注意的是，可视化控制信息或可视化指示物在部门间甚至医院间都应规范化。比如说，为患者佩戴有颜色标志的腕带可以代表特殊的需求或放弃抢救（不可清醒）。若是同一社区的不同医院之间没有将腕带规范化，就可能导致护士或医生在不同地点工作时出现混乱。一家医院指示过敏的标志在另一家医院可能指示放弃抢救，这可能会造成灾难性的医辽过失。
为什么数据分析一定要具备SQL技能？
首先，互联网公司每天都需要处理大量数据，这些数据不可能都存储在某个人的PC上。在这种情况下，一般用数据库来存储数据，数据都在数据库里，SQL又是数据库语言，所以当然必备了。
其次，Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚，但是老练的数据分析师还是笑摸狗头，Too Young Too Sample，爷搞得都是百万数据。要百万数据，就得上数据库。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限，需要分析师写邮件提需求，这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证，很多时候写十几行SQL就能得到的答案，还得麻烦其他部门导出数据。
为什么数据可视化形式亟待改进？
我们每天都在说大数据，那数据到底能“大”到怎样的程度？也许你已经听说过以下结论：世界上90％的数据是在过去几年内产生的。事实上，过去三十年中，三维可视化效果图，全世界的数据量大约每两年增加10倍，三维可视化软件，有专家估计，到2020年的时候，数据的年度产出量会达到4300%甚至更多，这已远远超出了闻名的摩尔定律理论；所以，面临着这样的巨大挑战，大数据的时代的数据可视化给我们提出了以下要求：
1、以更细化的形式表达数据
2、以更完整的维度理解数据
3、以更美的方式呈现数据
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