Trực quan hóa dữ liệu là gì? và tại sao chúng ta nên dùng chúng? Đây là công cụ này giúp chúng ta vẽ được một bức tranh trực quan hơn về các hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. Bài viết này sẽ phù hợp cho những người mới biết đến trực quan hóa dữ liệu, dưới đây là tất cả những gì bạn cần biết về trực quan hóa dữ liệu, cũng như cách áp dụng nó vào doanh nghiệp của bạn.
Mỗi ngày doanh nghiệp tạo ra lượng dữ liệu lớn về: Doanh thu bán hàng, hiệu xuất tiếp thị, tương tác với khách hàng, mức tồn kho, chỉ số sản xuất, mức nhân viên, chi phí và các KPI khác. Tuy nhiên việc có quá nhiều dữ liệu cần sàng lọc sẽ khiến nhà quản lý cũng như nhân sự hiểu vấn đề nhanh hơn.
Trực quan hóa dữ liệu hay Data visualization giúp biến tất cả dữ liệu chi tiết đó thành thông tin kinh doanh dễ hiểu, hấp dẫn và hữu ích. Bằng cách tận dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài, các công cụ trực quan hóa dữ liệu ngày nay cho phép hiển thị KPI rõ ràng cũng như hợp nhất dữ liệu và áp dụng phân tích dựa trên AI để nói lên mối liên hệ giữa KPI và thị trường.
Data visualization mang đến nhiều lợi ích dành cho doanh nghiệp, giúp thúc đẩy hoạt động kinh doanh. Khi nhà quản lý xem dữ liệu được trình bày ở định dạng trực quan, các thông tin quan trọng sẽ xuất hiện, giúp vấn đề được nhìn nhận tốt hơn.
Data visualization giúp dữ liệu trở nên sống động. Thông qua trang tổng quan thời gian thực, báo cáo tương tác, biểu đồ, đồ thị và các biểu diễn trực quan khác, trực quan hóa dữ liệu có thể giúp người dùng phát triển nhanh chóng và hiệu quả những thông tin chi tiết liên quan về doanh nghiệp.
Chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu vì bản tóm tắt thông tin trực quan giúp dễ dàng xác định các mẫu và xu hướng hơn là xem qua hàng nghìn hàng trên bảng tính. Đó là cách bộ não con người hoạt động.
Vì mục đích của phân tích dữ liệu là để hiểu rõ hơn, dữ liệu có giá trị hơn nhiều khi nó được trực quan hóa. Ngay cả khi một nhà phân tích dữ liệu có thể lấy thông tin chi tiết từ dữ liệu mà không cần trực quan, thì việc truyền đạt ý nghĩa mà không trực quan sẽ khó khăn hơn. Trực quan hóa dữ liệu đã là một quy trình bắt buộc cần có trong data analysis.
Nếu không có sự trình bày trực quan của những hiểu biết sâu sắc, người xem có thể khó nắm bắt được ý nghĩa thực sự của những phát hiện. Ví dụ: việc trình bày các con số với sếp của bạn sẽ không cho họ biết lý do tại sao họ nên quan tâm đến dữ liệu, nhưng hiển thị cho họ biểu đồ về số tiền mà những thông tin chi tiết có thể tiết kiệm / khiến họ chắc chắn sẽ thu hút sự chú ý của họ.
Với data visualization, bạn có thể:
-Dễ dàng phân tích các dữ liệu lớn của công ty
-Xác định trước các xu hướng trong tương lai
-Xác định các mối tương quan
-Tăng khả năng truyền tải thông điệp tới những đối tượng khác
-Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu
-Đánh giá bằng con số các kết quả của nỗ lực của bạn
Đối với các doanh nghiệp, họ có thể dựa vào những xu hướng này để xác định nhu cầu của thị trường so với từng loại sản phẩm hoặc dịch vụ. Từ đó, phát triển trước các chiến lược phù hợp để đón đầu thị trường trước các đối thủ khác.
Data visualization còn giúp xác định những sự tương quan giữa tập hợp các dữ liệu. Các dữ liệu có thể giúp phát hiện ra những thông tin không ngờ đến về marketing và sales, như là làm sao mà khách hàng phản ứng với các chiến dịch cụ thể. Và sau đó, ứng dụng các insight này vào việc tối ưu các quy trình bán hàng và các nỗ lực marketing.
Vậy thì ứng dụng trong việc truyền tải thông tin của data visualization là gì? Trên thực tế còn có ích với việc trình bày với các nhà đầu tư, hội đồng công ty hay các nhà đầu tư tiềm năng. Đây là phương pháp hiệu quả để trình bày về những thông tin đã tìm được trong việc phân tích dữ liệu. Họ sẽ không cần hiểu quá sâu về những công việc bên trong của doanh nghiệp để hiểu về việc trực quan hóa dữ liệu.
Bạn nên xem xét Mã hóa trực quan nào?
[Smyers, 2013] tuyên bố rằng Trực quan hóa dữ liệu đang định hình ngành công nghiệp của chúng tôi. Hơn nữa, [Steele và cộng sự, không có ngày] gợi ý rằng bạn có thể thực hiện mã hóa trực quan khi bạn biết chi tiết về dữ liệu của mình.
Màu sắc không tự nhiên theo thứ tự của não người. Vì vậy, nên tránh sử dụng sai màu như những màu quá chói.
Theo [Ít, 2006] một biểu đồ đường chỉ nên được sử dụng cho dữ liệu chuỗi thời gian . Nó giúp chúng tôi hiển thị nhiều điểm dữ liệu trên chuỗi thời gian.
Hãy thử hiển thị biểu đồ đường cho dữ liệu chuỗi thời gian để tránh bị tắc nghĩa là ẩn dữ liệu.
[Lundblad, noDate] nói rằng đối với quá trình mã hóa , độ dài, hướng, góc, diện tích và khối lượng, nên xem xét độ bóng màu.
[Lillo và cộng sự, 2004] gợi ý rằng hiệu ứng Bezold nên được xem xét trong khi tô màu đồ họa dữ liệu. Hiệu ứng Bezold cho biết cách khán giả cảm nhận màu sắc bị ảnh hưởng bởi xung quanh màu sắc như thế nào. Nó có nghĩa là một màu thay đổi toàn bộ thành phần của thiết kế.
Tương tự, [Bradley, 2014] phát biểu luật Prägnanz rằng khán giả nhận thức nhanh mọi thứ, đơn giản, rõ ràng và có thứ tự để hiểu.
TOP 4 công cụ trực quan hóa dữ liệu 2021
Google Data Studio
Chúng ta bắt đầu với công cụ này vì một lý do – Google Data Studio là lựa chọn yêu thích nhất của tôi. Thật dễ dàng để làm việc với công cụ trực quan hóa dữ liệu này nếu bạn đã quen thuộc với Google Suite [Sheets, Docs, Analytics,..] và quan trọng nhất, Google Data Studio hoàn toàn miễn phí nhưng cung cấp đủ mọi tính năng bạn cần cho một báo cáo chuyên nghiệp.
Nền tảng này đi kèm với hàng trăm trình kết nối gốc [từ Google Analytics đến Facebook Ads], nhưng có thể được sửa đổi để lấy dữ liệu từ mọi nơi thông qua Google Sheets hoặc Google BigQuery .
Ưu điểm
-Kết nối dễ dàng với hàng tá sản phẩm, cả sản phẩm của Google và không phải của Google
-Dễ dàng tiếp thu và học hỏi với nhiều nội dung học tập miễn phí có sẵn
-Hoàn toàn miễn phí
Nhược điểm
-Việc tích hợp dữ liệu của bên thứ ba đôi khi gặp trục trặc
-Thêm nguồn dữ liệu có thể yêu cầu một đường cong học tập dốc
Giá: Miễn phí
Microsoft Power BI
Microsoft BI là một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu cho phép bạn trích xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu và đưa nó vào các bảng điều khiển tương tác. Đây là công cụ lý tưởng cho các công ty muốn tạo báo cáo thời gian thực về các chỉ số và KPI quan trọng nhất của họ.
Công cụ này rất thích hợp để thu thập dữ liệu phức tạp và chuyển đổi dữ liệu thành các biểu đồ và đồ họa thông tin dễ hiểu. Power BI cũng hữu ích cho các công ty thu thập lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn. Các công cụ Power BI có thể dễ dàng kết hợp mọi thứ thành một báo cáo toàn diện.
Power BI dựa trên đám mây chính vì vậy nhiều thành viên trong nhóm có thể truy cập và chia sẻ dữ liệu giữa nhiều ứng dụng Microsoft Office.
Tableau một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất, các công ty lớn như Verizon và Charles Schwab dựa vào Tableau để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của họ trên mọi bộ phận.
Ưu điểm
-Dễ dàng sắp xếp dữ liệu và đầu vào từ nhiều nguồn
-Tích hợp liền mạch với Salesforce và các nền tảng khác
Nhược điểm
-Bạn phải cập nhật các thông số tĩnh theo cách thủ công
-Không tự động làm mới
-Đôi khi chậm
-Giá rất cao
Giá: Bạn có thể dùng thử Tableau Public miễn phí. Tableau cung cấp hai phiên bản trả phí: một cho bộ nhớ đám mây và một cho phần mềm được lưu trữ đầy đủ của họ.
Maptive [Tốt nhất cho Location Intelligence]
Nếu doanh nghiệp thu thập nhiều dữ liệu vị trí, cách tốt nhất để phân tích chính là sử dụng bản đồ. Maptive cung cấp phần mềm nâng cao cho phép người dùng tải lên dữ liệu bảng tính và ngay lập tức vẽ nó trên một bản đồ tương tác.
Sau khi tạo bản đồ, người dùng có thể sử dụng các công cụ khác nhau như bản đồ nhiệt, bản đồ cụm và bán kính thời gian lái xe để có được những thông tin chi tiết quan trọng. Các tính năng như bản đồ lãnh thổ cho phép người dùng tổ chức doanh nghiệp và dữ liệu của mình tốt hơn.
Maptive hoàn toàn dựa trên đám mây, giúp việc cộng tác và chia sẻ bản đồ với các thành viên trong nhóm trở nên dễ dàng.
Looker cung cấp một thư viện mẫu template trực quan hóa dữ liệu khổng lồ và hoạt động hoàn toàn trong trình duyệt của bạn.
Ưu điểm
-Dễ dàng tích hợp với cơ sở dữ liệu từ BigQuery, Amazon Redshift, …
-Các tùy chọn tùy chỉnh tuyệt vời
-Hoạt động tốt cho các bộ dữ liệu lớn
Nhược điểm
-Không có nhiều tính năng
-Khó thiết lập LDAP
-Tải chậm hơn khi làm việc trên Bộ dữ liệu lớn hơn
Giá: Looker không cung cấp hệ thống định giá theo tầng thông thường. Thay vào đó, bạn phải liên hệ với họ để được báo giá.