基本思想
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数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。数据采集
数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常，数据采集过程之中包括为了获得所需信息，对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。
数据分析
数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
数据分析的类型包括：
1）探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。
2）定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
2010年后数据可视化工具基本以表格，图形（chart），地图等可视化元素为主，数据可进行过滤，钻取，数据联动，跳转，高亮等分析手段做动态分析。
可视化工具可以提供多样的数据展现形式，多样的图形渲染形式，丰富的人机交互方式，支持商业逻辑的动态脚本引擎等等。
不同于一般的Dashboard或者Reporting产品，永洪科技的BI前端是发现型的：交互手段丰富，分析功能强大。用户可以进一步与数据互动(Interactive)，过滤(Filter)、钻取(Drill)、刷取(Brush)、关联(Associate)、变换(Transform)等等技术，让用户能够：掌握信息，发现问题，找到答案，并采取行动。
数据治理
数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图（enterprise view）所需的人员、过程和技术，数据治理旨在：
1）增强决策制定过程中的一致性与信心
2）降低遭受监管罚款的风险
3）改善数据的安全性
4）最大限度地提高数据的创收潜力
5）指定信息质量责任
数据管理
数据管理，又称为“数据资源管理”，包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。对于数据管理，DAMA所提出的正式定义是：“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。这项定义相当宽泛，涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作（如关系数据库管理）的职业。
数据挖掘
数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用；不过，在科学领域，数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。
数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的，先前未知的，潜在有用信息的非凡过程”，以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析，从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程。
