Visualisasi data adalah bentuk komunikasi efektif yang memungkinkan Anda melihat dan memahami tren, anomali, dan pola dalam data Anda, serta menyajikan data Anda kepada audiens non-teknis tanpa kebingungan. Dalam dunia Big Data, visualisasi data sangat penting untuk menganalisis informasi dalam jumlah besar dan membuat keputusan berdasarkan data.

Mengapa visualisasi data penting

Visualisasi data penting karena membantu menceritakan kisah dengan data, mengubah spreadsheet berisi angka menjadi diagram dan tabel yang menarik. Beberapa manfaat visualisasi data adalah:

  • Berbagi informasi dengan mudah. Visualisasi data memungkinkan Anda menyampaikan pesan utama dengan cepat dan jelas, tanpa harus membaca laporan panjang atau tabel yang rumit.
  • Eksplorasi interaktif peluang. Visualisasi data memungkinkan Anda menjelajahi data secara dinamis, memfilter, mengurutkan, dan memperbesar berbagai aspek. Hal ini dapat mengarah pada hubungan atau wawasan baru yang tersembunyi di dalam data.
  • Tampilan pola dan hubungan. Visualisasi data memudahkan untuk mengenali pola dan hubungan dalam data, seperti korelasi, distribusi, tren, atau outlier. Hal ini dapat membantu mengidentifikasi penyebab atau konsekuensi dari suatu fenomena atau memprediksi perilakunya di masa depan.

Bagaimana memilih teknik visualisasi data yang tepat

Memilih teknik visualisasi data yang tepat bergantung pada jenis data yang ingin Anda wakili dan cerita yang ingin Anda sampaikan dengan data tersebut. Tidak ada aturan universal, namun beberapa prinsip umum adalah:

  • Pilih jenis bagan berdasarkan jenis variabel. Misalnya, diagram lingkaran, batang, atau kolom dapat digunakan untuk variabel kategori; untuk variabel kuantitatif, Anda dapat menggunakan grafik garis, area, atau sebar; Peta atau kartogram dapat digunakan untuk variabel geografis.
  • Pilih jumlah variabel sesuai dengan kompleksitas diagram. Misalnya, untuk diagram lingkaran atau batang, lebih baik batasi diri Anda pada beberapa kategori saja; untuk diagram garis atau sebar, beberapa rangkaian atau dimensi dapat ditampilkan; Untuk peta, Anda dapat menggunakan warna atau simbol untuk mewakili variabel yang berbeda.
  • Pilih warna, bentuk, dan ukuran sesuai dengan artinya. Misalnya, untuk warna, Anda dapat menggunakan skala divergen, berurutan, atau kualitatif bergantung pada jenis datanya; Untuk bentuk dan ukuran, simbol yang berbeda dapat digunakan untuk membedakan kelompok atau kategori.

Alat dan perangkat lunak visualisasi data apa yang paling banyak digunakan

Ada banyak alat dan perangkat lunak visualisasi data, mulai dari yang sederhana hingga yang kompleks, intuitif hingga yang sulit. Tidak semua alat cocok untuk setiap orang yang ingin mempelajari teknik visualisasi data, dan tidak semua alat dapat diperluas ke tingkat industri atau perusahaan. Beberapa alat dan perangkat lunak visualisasi data yang paling banyak digunakan adalah:

  • Tableau: adalah salah satu perangkat lunak paling populer dan canggih untuk visualisasi data. Ini memungkinkan Anda membuat dasbor interaktif dan dapat disesuaikan dengan berbagai jenis bagan dan peta. Itu dapat terhubung ke sumber data yang berbeda dan mendukung analisis prediktif dan preskriptif.
  • Google Charts: adalah pustaka JavaScript gratis yang memungkinkan Anda membuat diagram sederhana dan interaktif untuk disematkan di halaman web. Anda dapat menggunakannya dengan Google Spreadsheet atau data online atau offline lainnya. Ini menawarkan berbagai jenis bagan dan peta serta mendukung animasi dan penyesuaian.
  • Dundas BI: adalah platform intelijen bisnis terintegrasi yang menawarkan visualisasi data, analisis tingkat lanjut, dan solusi pelaporan. Ini memungkinkan Anda membuat dasbor interaktif dan dapat disesuaikan dengan berbagai jenis bagan dan peta. Itu dapat terhubung ke sumber data yang berbeda dan mendukung analisis prediktif dan preskriptif.
  • Power BI: adalah layanan cloud dari Microsoft yang menawarkan visualisasi data, analisis tingkat lanjut, dan solusi pelaporan. Ini memungkinkan Anda membuat dasbor interaktif dan dapat disesuaikan dengan berbagai jenis bagan dan peta. Itu dapat terhubung ke sumber data yang berbeda dan mendukung analisis prediktif dan preskriptif.

Bagaimana mengevaluasi kualitas visualisasi data

Integritas dan kualitas data, desain dan pelaksanaan teknis visualisasi, kepatuhan terhadap konvensi dan standar, serta implikasi etika dan sosial dari visualisasi merupakan faktor-faktor yang memengaruhi seberapa baik visualisasi data dilakukan. Anda dapat mengikuti beberapa saran untuk mengukur kualitas visualisasi data:

  • Verifikasi penetapan sumbu. Fondasi grafik apa pun harus berada di “0” untuk sumbu X dan Y. Grafik mungkin salah menyampaikan proporsi atau perbedaan antara data jika sumbunya terpotong.
  • Periksa manipulasi skala. Skala grafik harus sesuai dengan kumpulan data dan tidak terlalu dikompresi atau diperluas. Kemampuan grafik untuk menyorot atau menyembunyikan pola atau outlier dalam data bergantung pada cara skala ditetapkan.
  • Verifikasi pilihan data. Data bagan harus lengkap dan mewakili konteks dan tujuan visualisasi. Grafik tersebut dapat menyajikan gambaran realitas yang tidak tepat atau tidak lengkap jika data dipilih secara sewenang-wenang atau selektif.
  • Periksa kesesuaian grafik. Jenis bagan yang Anda pilih harus sesuai dengan variasi dan kuantitas variabel yang akan direpresentasikan. Jika data pada diagram salah, hal ini dapat membingungkan atau menyesatkan pengguna.
  • Verifikasi perhitungannya. Agar grafik menjadi akurat dan masuk akal mengingat data dan visualisasinya, perhitungan yang digunakan juga harus akurat. Grafik tersebut mungkin menampilkan data yang salah atau bertentangan jika perhitungannya cacat atau tidak konsisten.
  • Periksa korelasi dan sebab akibat. Hubungan sebab-akibat antara dua variabel tidak selalu tersirat dalam korelasinya. Bagan tersebut mungkin menipu atau spekulatif jika menyiratkan hubungan sebab akibat tanpa memberikan dukungan atau penjelasan.
  • Periksa kepatuhan terhadap aturan dan pedoman. Bagan tersebut harus mematuhi konvensi dan standar yang berlaku untuk penyajian data, termasuk penggunaan warna, bentuk, dan ukuran yang bermakna, penambahan label dan legenda yang jelas, dan menghindari elemen yang tidak berguna atau mengganggu. Bagan tersebut mungkin tidak jelas atau tidak dapat dipahami jika menyimpang dari konvensi atau standar.
  • Pastikan grafiknya mudah dipahami. Agar pengguna dapat berinteraksi dan menjelajahi bagan, bagan harus sederhana, jelas, dan menarik. Bagan tersebut mungkin mengecilkan hati atau mengganggu pengguna jika terlalu sulit untuk dibaca atau digunakan.

Apa tantangan dan tren visualisasi data di masa depan

Visualisasi data adalah bidang yang terus berkembang dan inovatif, menghadapi beberapa tantangan dan peluang di masa depan. Beberapa tantangan dan tren visualisasi data di masa depan adalah:

  • Data Besar. Volume, variasi, dan kecepatan data terus berkembang, sehingga memerlukan alat dan teknik visualisasi yang dapat menangani skala, kompleksitas, dan keragaman sumber dan format data. Big Data menimbulkan tantangan bagi alat analisis dan visualisasi data tradisional, yang mungkin tidak dapat memproses, mengintegrasikan, dan merepresentasikan informasi dalam jumlah besar secara efektif.
  • Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah teknologi yang mengotomatiskan dan mengoptimalkan analisis dan visualisasi data, seperti menemukan pola, menghasilkan wawasan, atau mempersonalisasi pengalaman pengguna. AI dan pembelajaran mesin menawarkan peluang untuk menciptakan visualisasi yang lebih canggih, interaktif, dan cerdas, namun juga tantangan untuk memastikan transparansi, etika, dan akuntabilitas keputusan berdasarkan data.
  • Mobilitas dan Sosial. Mobilitas dan sosial merupakan fenomena yang mempengaruhi produksi, penyebaran, dan konsumsi data dan visualisasi. Mobilitas mengacu pada kemampuan untuk mengakses data dan visualisasi dari perangkat, tempat, dan waktu apa pun, berkat konektivitas nirkabel dan aplikasi cloud. Sosial mengacu pada kemampuan untuk berbagi, berkomentar, dan berkolaborasi pada data dan pandangan dengan pengguna lain, berkat platform sosial dan media online. Mobilitas dan media sosial menawarkan peluang untuk memperluas khalayak dan dampaknya

visualisasi data, tetapi juga tantangan terhadap privasi, keamanan, dan keandalan data serta interpretasi. Dengan memanfaatkan visualisasi data secara efektif, Anda dapat memperoleh wawasan berharga dan membuat keputusan berdasarkan bukti berdasarkan data.