數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。 1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”） ，對於這壹領域產生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基於計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升，人們建立了規模越來越大，復雜程度越來越高的數值模型，從而造就了形形色色體積龐大的數值型數據集。同時，人們不但利用醫學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集，而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規模龐大的數據集。
短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學計算之中的可視化”）後來變成了“Scientific Visualization”（即“科學可視化”），而前者最初指的是作為科學計算之組成部分的可視化：也就是科學與工程實踐當中對於計算機建模和模擬的運用。 數據分析是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關註較大型的數據集，較少側重於推理，且常常采用的是最初為另外壹種不同目的而采集的數據。在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
數據分析的類型包括：
1）探索性數據分析：是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的壹種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基命名。
2）定性數據分析：又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。
2010年後數據可視化工具基本以表格，圖形（chart），地圖等可視化元素為主，數據可進行過濾，鉆取，數據聯動，跳轉，高亮等分析手段做動態分析。
可視化工具可以提供多樣的數據展現形式，多樣的圖形渲染形式，豐富的人機交互方式，支持商業邏輯的動態腳本引擎等等。
不同於壹般的Dashboard或者Reporting產品，永洪科技的BI前端是發現型的：交互手段豐富，分析功能強大。用戶可以進壹步與數據互動(Interactive)，過濾(Filter)、鉆取(Drill)、刷取(Brush)、關聯(Associate)、變換(Transform)等等技術，讓用戶能夠：掌握信息，發現問題，找到答案，並采取行動。 數據治理涵蓋為特定組織機構之數據創建協調壹致的企業級視圖（enterprise view）所需的人員、過程和技術，數據治理旨在：
1）增強決策制定過程中的壹致性與信心
2）降低遭受監管罰款的風險
3）改善數據的安全性
4）最大限度地提高數據的創收潛力
5）指定信息質量責任 數據挖掘是指對大量數據加以分類整理並挑選出相關信息的過程。數據挖掘通常為商業智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學領域，數據挖掘也越來越多地用於從現代實驗與觀察方法所產生的龐大數據集之中提取信息。
數據挖掘被描述為“從數據之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數據集或數據庫之中提取有用信息的科學”。與企業資源規劃相關的數據挖掘是指對大型交易數據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。 電商數據可視化，獲得信息的最佳方式之壹是，通過視覺化方式，快速抓住要點信息。另外，電商數據通過視覺化呈現數據，也揭示了令人驚奇的模式和觀察結果，是不可能通過簡單統計就能顯而易見看到的模式和結論。“通過視覺化，我們把信息變成了壹道可用眼睛來探索的風景線，壹種信息地圖。當妳在迷失在信息中時，信息地圖非常實用。”在電商行業尤為如此。