Sumber data yang diolah dalam jumlah besar oleh para pebisnis modern biasanya diperoleh dari berbagai sumber data, seperti: website internal dan eksternal, perangkat pintar, sistem pengumpulan data internal, media sosial.
Data mentah terkadang sulit untuk dipahami dan digunakan. Dan para data scientist menyiapkan dan menyajikan data dalam konteks yang tepat. Para ilmuwan menyajikan data ini dalam bentuk visual sehingga pengambil keputusan dapat mengidentifikasi hubungan antar data dan mengungkap pola dan tren yang tersembunyi.
Visualisasi data menciptakan cerita yang mendorong intelijen bisnis dan mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan strategis berdasarkan data.
Apa itu visualisasi data?
Visualisasi data adalah proses penggunaan elemen visual seperti bagan, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Visualisasi data mengubah data yang kompleks, bervolume besar, atau numerik menjadi representasi visual yang lebih mudah diproses. Alat visualisasi data meningkatkan dan mengotomatiskan proses komunikasi visual untuk akurasi dan detail. Representasi visual dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah.
Keuntungan visualisasi data
Seperti pengambilan keputusan strategis. Pengambil keputusan puncak dan manajemen senior menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data dengan jelas. Hal ini dapat menghemat waktu dengan analisis data yang lebih cepat dan kemampuan memvisualisasikan gambaran yang lebih besar. Misalnya, mengidentifikasi pola, mengungkap tren, dan mendapatkan wawasan untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.
Peningkatan layanan pelanggan. Visualisasi data menyoroti kebutuhan dan keinginan pelanggan melalui representasi grafis. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam layanan pelanggan, mengembangkan produk atau layanan secara strategis, dan mengurangi inefisiensi operasional.
Peningkatan kerja sama tim. Teknik visualisasi data berguna untuk mengkomunikasikan hasil analisis data kepada kelompok besar. Seluruh kelompok dapat melakukan visualisasi data bersama untuk mengembangkan tujuan dan rencana bersama. Mereka dapat menggunakan analisis visual untuk mengukur tujuan dan kemajuan serta meningkatkan motivasi tim. Misalnya, tim penjualan bekerja sama untuk meningkatkan tinggi diagram batang penjualan mereka dalam satu kuartal.
Komponen visualisasi data
Visualisasi data memiliki tiga komponen utama:
Cerita. Untuk mewakili tujuan di balik visualisasi data, data scientist berkomunikasi dengan berbagai pemangku kepentingan tentang sesuatu yang ingin mereka capai dengan menganalisis data. Misalnya saja jika Anda ingin mengukur indikator kinerja utama atau memprediksi angka penjualan. Ilmuwan data dan pengguna bisnis bekerja sama untuk mengidentifikasi cerita yang ingin mereka peroleh dari data.
Data. Analisis data kemudian mengidentifikasi kumpulan data yang membantu menceritakan kisah data. Mereka memodifikasi format data yang ada, membersihkan data, menghapus outlier, dan melakukan analisis lebih lanjut. Setelah menyiapkan data, metode eksplorasi visual yang berbeda direncanakan.
Visual. Ilmuwan data kemudian memilih metode visualisasi yang paling sesuai untuk berbagi pengetahuan baru. Mereka membuat bagan dan grafik yang menyoroti titik data utama dan menyederhanakan kumpulan data yang kompleks. Mereka memikirkan cara efektif menyajikan data secara sistematis untuk tujuan intelijen bisnis.
Jenis teknik visualisasi data
Meskipun bagan dan grafik paling umum digunakan, Anda dapat menggunakan berbagai metode tampilan data. Lima jenis utama metode visualisasi data adalah;
Menampilkan data waktu
Visualisasi data temporal digunakan untuk merepresentasikan objek linier satu dimensi seperti diagram garis, grafik garis, atau garis waktu. Misalnya, Anda bisa menggunakan diagram garis untuk memperlihatkan perubahan yang terjadi secara terus-menerus selama jangka waktu tertentu. Beberapa garis dalam diagram garis menunjukkan faktor-faktor berbeda dalam periode yang sama.
Visualisasi data hierarki
Visualisasi data hierarki mengacu pada grup atau kumpulan elemen yang memiliki hubungan yang sama dengan elemen induk. Anda dapat menggunakan pohon data ini untuk menampilkan kelompok informasi. Misalnya, Anda dapat menampilkan jumlah data inventaris dalam bentuk pohon dengan simpul induk (pakaian) dan simpul turunan (baju, celana, dan kaus kaki).
Visualisasi data jaringan
Visualisasi data jaringan berguna untuk menggambarkan atau memvisualisasikan hubungan kompleks antara berbagai jenis data yang saling terkait. Misalnya:
- Plot sebar, yang mewakili data sebagai titik pada grafik
- Bagan gelembung yang menambahkan faktor data ketiga ke bagan sebar
- Kata cloud yang mewakili frekuensi kata menggunakan kata-kata dengan ukuran berbeda
Visualisasi data multidimensi
Visualisasi data multidimensi merepresentasikan dua atau lebih variabel data dalam bentuk satu gambar 2D atau 3D. Diagram batang, diagram lingkaran, dan diagram batang bertumpuk adalah contoh populer dari tampilan ini. Misalnya, diagram batang membandingkan dua atau lebih faktor data dan memperlihatkan perubahan suatu variabel selama periode waktu tertentu. Diagram lingkaran menampilkan seluruh bagian dalam setiap kategori.
Menampilkan data geospasial
Visualisasi data geospasial, seperti peta panas, peta kepadatan, atau kartogram, menyajikan data terkait lokasi dunia nyata. Misalnya, visualisasi data menunjukkan jumlah pelanggan yang mengunjungi berbagai cabang toko ritel.
Praktik terbaik visualisasi data
Praktik terbaik untuk visualisasi data meningkatkan transparansi, kelengkapan, dan keakuratan laporan data.
Elemen desain
Anda dapat membuat tampilan data Anda lebih menarik dengan menggunakan elemen desain kreatif. Anda dapat menggunakan warna, bayangan, dan bentuk untuk merinci visual. Misalnya, Anda dapat menggunakan ikon tetesan air untuk menampilkan nilai data di laporan penggunaan air.
Bukti yang komprehensif
Penggunaan data dalam jumlah besar dalam analisis dapat meningkatkan keakuratan tampilan data. Lebih banyak bukti akan meningkatkan kepercayaan diri dan membantu menyoroti outlier. Anda selalu dapat memberikan laporan ringkasan data atau representasi data gabungan sebagai gambaran visualisasi yang lebih detail.
Perbandingan yang relevan
Perbandingan memberikan konteks pada data dan memperkuat poin yang Anda buat. Perbandingan ini juga membuat data lebih bermanfaat. Misalnya, setelah mencoba sebuah ide baru, menampilkan data terkini beserta data yang relevan sebelum uji coba menunjukkan kepada pembaca bagaimana keadaannya dan bagaimana hasilnya.
Tantangan dalam visualisasi data
Visualisasi data memiliki banyak tantangan yang dapat menyebabkan kesalahan penyajian informasi atau melebih-lebihkan fakta tertentu.
Penyederhanaan data yang berlebihan
Ilmuwan data harus menemukan keseimbangan antara memahami data dan mengkomunikasikannya. Menyederhanakan data secara berlebihan dapat menghilangkan informasi penting. Ambil contoh, laporan data akademik tentang prestasi akademik. Laporan tersebut menampilkan diagram batang yang menunjukkan bahwa prestasi akademis telah menurun sementara penggunaan video game oleh siswa meningkat selama dekade terakhir. Laporan tersebut menyimpulkan bahwa penggunaan video game berdampak buruk pada akademisi.
Prasangka manusia
Bias manusia berdampak buruk pada penyajian data. Tim yang membuat laporan data mungkin membuat hasil menjadi bias karena mereka terlebih dahulu memilih data untuk mendukung rencana pribadi mereka. Meskipun alat visualisasi data lebih akurat, tim yang mengoperasikannya dapat secara tidak sengaja menimbulkan bias melalui pemilihan dan pembersihan data yang bias. Itulah mengapa penting untuk melibatkan tim dan opini yang berbeda dalam upaya visualisasi data.
Berlebihan
Dengan menampilkan data yang tidak terkait, Anda bisa membuat hubungan yang tidak ada. Pelaku kejahatan dapat menggunakan representasi data yang tidak akurat untuk membenarkan perilaku jahat atau pengambilan keputusan yang buruk. Misalnya, sebuah tim menghabiskan terlalu banyak uang untuk memproduksi peralatan guna mendukung pemasok yang memiliki hubungan keluarga dengannya. Mereka kemudian membenarkan pembelian tersebut dengan laporan visualisasi data yang menyoroti peningkatan keselamatan pekerja setelah pemasangan peralatan baru. Namun, banyak faktor yang berkontribusi terhadap keselamatan pekerja dan sepenuhnya tidak bergantung pada peralatan yang baru dibeli.
Apa yang perlu diketahui saat memilih perangkat lunak visualisasi data
Ada banyak alat visualisasi data gratis dan berbayar, Anda bisa memilih yang terbaik sesuai kebutuhan Anda.
Dukungan infrastruktur
Perangkat lunak visualisasi data Anda harus terintegrasi dengan infrastruktur TI dan database yang ada. Perangkat lunak ini harus mendukung beberapa sumber data pihak ketiga, sehingga Anda dapat langsung mengimpor data eksternal jika diperlukan.
Laporan interaktif
Laporan interaktif meningkatkan analisis data besar dan membantu pengguna non-teknis menemukan pola. Saat memplot nilai data, Anda dapat memfilter, mengurutkan, atau memindahkan variabel data dalam bagan interaktif. Mereka tidak harus bergantung pada tim teknis untuk setiap saran atau permintaan perubahan.
Keamanan
Alat visualisasi data dapat menciptakan kerentanan tambahan dalam sistem intelijen bisnis. Perangkat harus memiliki fitur keamanan yang kuat yang membatasi akses ke pengguna dan peran yang tidak sah.
Skalabilitas
Kami merekomendasikan alat visualisasi data besar yang dapat menangani kumpulan data besar dengan mudah. Alat ini juga harus memiliki kemampuan pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengotomatiskan tugas visualisasi data dalam skala besar.
Contoh beberapa software visualisasi data
Beberapa contoh software atau aplikasi yang digunakan untuk membuat visualisasi data antara lain:
1. Tabel
Tableau merupakan software yang menghasilkan berbagai bentuk visualisasi data, mulai dari grafik, diagram, dan pemetaan interaktif.
Fitur yang tersedia memungkinkan anggota tim untuk berkolaborasi secara langsung dalam waktu yang bersamaan.
2. Tampilan Qlik
Aplikasi ini sangat berguna untuk menggabungkan berbagai jenis database dan sumber tabel.
Kemudian mengolahnya menjadi tabel, diagram batang, grafik, diagram lingkaran, dan lainnya. Selain sebagai alat untuk membuat visualisasi data, QlikView juga dikenal sebagai platform eksplorasi data.
3.Microsoft Power BI
Jika data yang ada biasanya berupa data intelijen bisnis, maka aplikasi ini lebih cocok digunakan. Microsoft Power BI berguna untuk membuat dan menganalisis laporan.
Semua visualisasi data perusahaan dapat dipusatkan di Microsoft Power BI, memberikan akses mudah ke seluruh anggota tim.
4.Microsoft Excel
Dengan bantuan Microsoft Excel, selain untuk mengolah data, tentunya Excel juga dapat digunakan untuk membuat visualisasi data.
Antarmuka yang sederhana sangat populer di kalangan analis data pemula.
5. Akal sehat
Sisense memiliki fitur yang memudahkan pembuatan visualisasi data interaktif kemudian diolah menjadi dashboard.
Teknologi Sisense dirancang untuk big data dan dilengkapi dengan kecerdasan buatan, menjadikan analisis data lebih prediktif dan sederhana.
Ini adalah gambaran singkat bagi mereka yang mempelajari visualisasi data. Jika terdapat kesalahan pada isi artikel ini, silakan kirimkan koreksi Anda ke alamat email pada halaman Kontak.
