数据可视化需要准确性以确保它们呈现的数据可以被完整理解。按照以下设计步骤实行企业数据可视化让其发挥最大能效。
传统地电子表格，报告等中获得想要的数据很困难。因此，良好的数据可视化将在企业数据集中嵌入的信息传达给业务决策者方面起着日益重要的作用。
在企业决策中，数据可视化过程比设计图表和其他信息图更为重要。数据分析师和业务人员都使用移动报表平台和数据可视化工具来创建演示文稿，将可视化与文本混合在一起来讲述数据故事。对于执行人员来说，可视化的数据更有趣并且有启发性，而不是仅仅查看枯燥的原始数据行或一系列图表。
但随着商务智能的发展，使用移动报表平台和可视化工具的人数不断增长，工具设计者必须遵循适当的设计原则来保证他们创建的信息图表和数据中的视觉完整性。
在这种情况下，视觉完整性或者图形完整性，要确保所呈现的内容准确地代表可视化数据中的内容，并且没有任何“噪音”会扭曲或混淆内在事实和分析结果。采用厦门艾科思数据可视化平台推荐地一些数据可视化建议，可以帮助促进企业数据视觉信息完整性，作为企业数据可视化和分析计划的一部分。
可靠的数据来源。如果不恰当地引用构建数据可视化中使用的数据的来源，会影响数据图表的准确性，这可能会影响正在传输的消息的可信度。
明确定义数据变量。可视化设计人员可能会假设目标受众会理解纳入其中的数据变量的含义。但在很多情况下，只有伴随的文字来解释它涉及的内容时，视觉呈现才有意义。应明确定义所有数据变量以防止可能的误解。
确保正在使用的数据的完整性和时效性。有时候，数据分析师决定从可视化中排除信息，或者可能存在误导的方式影响到数据观察者解读信息。一个例子就是忽略某些数值会迫使可视化数据重新缩放的异常值。第二个例子是涉及通过设置轴的范围来影响图表中的轴阈值以影响观看者比较不同数据值的方式。第三个例子是省略与图表中包含的相关数据变量。即使对轴有正确标注也违反了数据完整性，这可能会破坏数据可视化。
确保数据的关联性。这类常见的错误示例是将多个轴叠加在一个统计图上，并包含与不同轴挂钩的线。例如，具有两个不同的y轴，一个标记在图表的左侧，另一个标记在右侧。这样做意味着比较; 然而，如果两轴之间没有关系，则它们的线之间不应该有推断关系。其他例子包括提供有关使用颜色，形状，纹理和线条类型和厚度的错误假设。
比例保持一致。良好的数据可视化中元素的大小应该与数据所指示的大小相对应。在某些情况下，热心的设计师可能会试图通过缩放结果来突出显示结果，使其看起来更加突出。这样做是具有欺骗性的，尤其是当图形元素的大小与实际数据值之间的比例变大时。
让可视化免受视觉“噪音”的影响。精心设计的数据可视化不应包含不正确反映所呈现数据的图标或其他图形。在其他情况下，设计师可以对图像添加编辑评论，以影响数据的解读方式。
不要过度过滤数据。有时，可视化设计会限制数据的查看方式。例如，通过过滤企业高管可以在交互式仪表板中钻取的数据维度约束。可视化不应阻止观看者自由查看所有包含的数据值。
数据分析师和其他用户必须谨慎设计让数据保持视觉完整性，以确保所呈现的信息能准确无误地表达给信息接收者。
