Apa itu Visualisasi Data?

Visualisasi data adalah proses menggunakan elemen visual seperti diagram, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Visualisasi data menerjemahkan yang kompleks, bervolume tinggi, atau numerik menjadi representasi visual yang lebih mudah diproses. Alat visualisasi data meningkatkan dan mengotomatiskan proses komunikasi visual untuk mendapatkan akurasi dan detail. Anda dapat menggunakan representasi visual untuk mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah.

Mengapa visualisasi data itu penting?

Bisnis modern biasanya memproses data bervolume besar dari berbagai sumber data, seperti berikut:

Situs web internal dan eksternal
Perangkat pintar
Sistem pengumpulan data internal
Media sosial

Namun, data mentah mungkin akan sulit untuk dipahami dan digunakan. Oleh karena itu, para ilmuwan data menyiapkan dan menyajikan data dalam konteks yang tepat. Mereka menyajikan data tersebut dalam bentuk visual sehingga pengambil keputusan dapat mengidentifikasi hubungan antara data dan mendeteksi pola maupun tren yang tersembunyi. Visualisasi data menciptakan riwayat yang memajukan inteligensi bisnis dan mendukung pengambilan keputusan yang didorong data serta perencanaan strategis.

Apa saja manfaat visualisasi data?

Beberapa manfaat visualisasi data adalah sebagai berikut:

Pembuatan keputusan yang strategis

Pemangku kepentingan utama dan manajemen tingkat atas menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data dengan jelas. Mereka akan menghemat waktu dengan analisis data yang lebih cepat dan kemampuan untuk memvisualisasikan gambaran yang lebih besar. Misalnya, mereka dapat mengidentifikasi pola, menemukan tren, dan mendapatkan wawasan agar tetap terdepan dalam kompetisi.

Peningkatan layanan pelanggan

Visualisasi data menyoroti kebutuhan dan keinginan pelanggan melalui representasi grafis. Anda dapat mengidentifikasi kesenjangan dalam layanan pelanggan Anda, meningkatkan produk atau layanan secara strategis, dan mengurangi inefisiensi operasional.

Peningkatan keterlibatan karyawan

Teknik visualisasi data berguna untuk mengomunikasikan hasil analisis data kepada tim besar. Seluruh grup dapat memvisualisasikan data bersama untuk mengembangkan tujuan dan rencana yang sama. Mereka dapat menggunakan analitik visual untuk mengukur tujuan dan progres serta meningkatkan motivasi tim. Misalnya, tim penjualan bekerja sama untuk meningkatkan tinggi diagram batang penjualan mereka dalam satu kuartal.

Apa saja komponen visualisasi data?

Para ilmuwan data menggabungkan tiga komponen utama untuk memvisualisasikan data.

Cerita

Cerita merepresentasikan tujuan di balik visualisasi data. Ilmuwan data berkomunikasi dengan beberapa pemangku kepentingan mengenai hal yang ingin mereka capai dengan menganalisis data. Misalnya, mereka ingin mengukur indikator kinerja utama atau memprediksi jumlah penjualan. Para ilmuwan data dan pengguna bisnis berkolaborasi untuk mengidentifikasi cerita yang ingin mereka dapatkan oleh dari data tersebut.

Data

Kemudian, analisis data mengidentifikasi set data yang akan membantu mereka dalam menarasikan cerita data tersebut. Mereka akan memodifikasi format data yang ada, membersihkan data, menghapus pencilan, dan menjalankan analisis lebih jauh. Setelah persiapan data, mereka akan merencanakan metode eksplorasi visual yang berbeda.

Visual

Para ilmuwan data kemudian memilih metode visualisasi yang paling sesuai untuk berbagi wawasan baru. Mereka akan membuat diagram dan grafik yang menyoroti poin data kunci dan menyederhanakan set data yang kompleks. Mereka memikirkan cara yang efisien untuk menyajikan data secara sistematis untuk kecerdasan bisnis.

Apa saja langkah-langkah proses visualisasi data?

Ada lima langkah untuk visualisasi data yang efektif.

Tentukan tujuannya

Anda dapat menentukan tujuan visualisasi data dengan mengidentifikasi pertanyaan yang berpotensi dijawab oleh set data yang ada. Tujuan yang jelas membantu menentukan tipe:

Data yang Anda gunakan
Analisis yang Anda lakukan
Visual yang Anda gunakan untuk mengomunikasikan temuan secara efektif

Misalnya, pengecer mungkin berusaha memahami tipe kemasan produk yang paling banyak dijual.

Kumpulkan datanya

Pengumpulan data melibatkan identifikasi sumber data internal dan eksternal. Ada set data besar yang tersedia secara online untuk pembelian dan penggunaan. Perusahaan Anda mungkin juga memiliki arsip data yang tersedia untuk analitik. Misalnya, Anda dapat mengumpulkan volume penjualan historis, kampanye pemasaran, dan data pengemasan produk untuk menemukan kemasan terbaik.

Bersihkan data

Pembersihan data melibatkan penghapusan data yang berlebihan, melakukan operasi matematika untuk analisis lebih lanjut, atau menyaring dan mengonversi data untuk memenuhi kriteria pertanyaan. Misalnya, Anda dapat menghapus data volume penjualan dari bulan-bulan liburan dan setelah kampanye pemasaran untuk mengidentifikasi penjualan rata-rata berdasarkan tipe kemasan.

Pilih visual data

Anda dapat memilih dari beberapa tipe bagan yang berbeda untuk penemuan visual yang efisien. Hubungan antara titik data dan wawasan yang ingin Anda komunikasikan akan menentukan representasi grafis terbaik. Misalnya, Anda dapat menggunakan grafik batang untuk mewakili penjualan kemasan berdasarkan warna pada bulan lalu. Namun, diagram lingkaran mungkin lebih cocok untuk menunjukkan persentase kemasan berwarna dalam inventaris Anda. Ada dua tipe utama visualisasi data.

Visualisasi statis

Visualisasi statis hanya menyediakan satu tampilan cerita data tertentu. Infografis adalah contoh visualisasi statis.

Visualisasi interaktif

Visualisasi interaktif memungkinkan pengguna berinteraksi dengan grafik dan diagram. Penonton dapat mengubah variabel dalam parameter visualisasi untuk menemukan wawasan baru atau mengakses informasi yang mendalam. Perangkat lunak visualisasi data biasanya menyertakan dasbor untuk interaksi pengguna dengan sistem.

Buat visual data

Anda dapat membuat visual data yang Anda butuhkan dengan menggunakan alat visualisasi data. Sebagian besar alat mengimpor set data akhir Anda dan secara otomatis membuat laporan yang diperlukan. Beberapa prinsip desain untuk visualisasi data yang efektif meliputi hal berikut:

Tarik perhatian audiens ke detail penting menggunakan ukuran, warna, font, dan grafik
Berikan konteks ke data menggunakan isyarat visual
Pilih kombinasi warna yang tepat
Gunakan judul penjelasan untuk memberikan wawasan penting kepada audiens dan bantu mereka fokus pada pertanyaan yang tepat
Tambah label dan angka yang jelas

Apa saja jenis teknik visualisasi data?

Meskipun diagram dan grafik paling sering digunakan, Anda juga dapat menggunakan beberapa metode visualisasi data yang berbeda. Lima tipe metode visualisasi data yang utama adalah sebagai berikut.

Visualisasi data temporal

Visualisasi data temporal digunakan untuk merepresentasikan objek satu dimensi linier seperti grafik garis, diagram garis, atau lini masa. Misalnya, Anda dapat menggunakan diagram garis untuk menunjukkan perubahan yang terjadi secara terus-menerus selama periode tertentu. Beberapa garis pada diagram garis akan menunjukkan berbagai faktor yang berbeda pada periode yang sama.

Visualisasi data hierarkis

Visualisasi data hierarkis merujuk pada sekelompok atau seperangkat item yang memiliki hubungan yang sama dengan item induk. Anda dapat menggunakan pohon data ini untuk menampilkan klaster informasi. Misalnya, Anda dapat menunjukkan jumlah data inventaris dalam bentuk pohon dengan simpul induk (pakaian) dan simpul anak (kemeja, celana, dan kaus kaki).

Visualisasi data jaringan

Visualisasi data jaringan berguna untuk merepresentasikan hubungan yang kompleks di antara berbagai jenis data yang saling terkait. Misalnya:

Plot sebar yang merepresentasikan data dalam bentuk titik-titik pada suatu grafik
Bagan gelembung yang menambahkan faktor data ketiga pada plot sebar
Awan kata yang merepresentasikan frekuensi kata menggunakan kata dengan ukuran berbeda

Visualisasi data multidimensi

Visualisasi data multidimensi merepresentasikan dua atau lebih variabel data dalam bentuk gambar 2D atau 3D tunggal. Diagram batang, diagram lingkaran, dan grafik batang bertumpuk merupakan contoh yang populer dari visualisasi ini. Misalnya, diagram batang membandingkan dua atau lebih faktor data dan menunjukkan perubahan satu variabel selama periode waktu tertentu. Diagram lingkaran memvisualisasikan bagian dari keseluruhan dalam setiap kategori.

Visualisasi data geospasial

Visualisasi data geospasial, seperti peta panas, peta densitas, atau kartogram, menyajikan data yang berhubungan dengan lokasi dunia nyata. Misalnya, suatu visualisasi data menunjukkan jumlah pelanggan yang mengunjungi cabang toko retail yang berbeda.

Apa saja praktik terbaik visualisasi data?

Praktik terbaik visualisasi data akan meningkatkan kejelasan, kelengkapan, dan keakuratan pada laporan data Anda.

Elemen desain

Menggunakan elemen desain kratif dapat membuat visualisasi data Anda menjadi lebih menarik. Anda dapat menggunakan warna, bayangan, dan bentuk untuk menambahkan detail pada visual. Misalnya, Anda dapat menggunakan ikon tetesan air untuk merepresentasikan nilai data pada laporan penggunaan air.

Bukti yang komprehensif

Menggunakan data bervolume besar dalam analisis Anda dapat meningkatkan keakuratan visualisasi data. Lebih banyak bukti akan meningkatkan kepercayaan dan membantu untuk menonjolkan pencilan. Anda selalu dapat memasukkan laporan rangkuman data atau representasi data terkonsolidasi sebagai gambaran umum visualisasi yang lebih mendetail.

Perbandingan yang relevan

Perbandingan memberikan konteks pada data dan memperkuat poin yang Anda buat. Perbandingan tersebut juga membuat data tersebut menjadi lebih dapat ditindaklanjuti. Misalnya, menampilkan data saat ini setelah menguji coba ide baru bersama dengan data yang relevan sebelum uji coba akan menunjukkan kepada pembaca bagaimana keadaannya dan bagaimana hal tersebut bisa terjadi.

Apa saja tantangan dalam visualisasi data?

Visualisasi data memiliki beberapa tantangan yang dapat menyebabkan kesalahan representasi informasi atau melebih-lebihkan fakta tertentu.

Penyederhanaan data yang berlebihan

Ilmuwan data harus menemukan keseimbangan antara pemahaman data dan komunikasi. Penyederhanaan data yang berlebihan dapat menghilangkan informasi kunci. Ambil contoh laporan data ilmiah tentang kinerja akademik. Laporan menampilkan diagram batang yang menunjukkan bahwa performa akademik telah menurun, sedangkan penggunaan video game siswa telah meningkat dalam selama dekade terakhir. Laporan tersebut menyimpulkan bahwa penggunaan video game telah berdampak buruk pada bidang akademik. Namun, visualisasi datanya terlalu disederhanakan—visualisasi tersebut tidak mempertimbangkan demografi dan beberapa faktor lain yang juga berdampak pada performa akademik.

Prasangka manusia

Prasangka manusia memberikan dampak buruk pada visualisasi data. Tim yang membuat laporan data mungkin bias dengan hasilnya karena terlebih dahulu memilih data yang mendukung rencana pribadinya. Meskipun alat visualisasi data lebih akurat, tim yang mengoperasikannya mungkin tanpa disadari menimbulkan bias melalui pemilihan dan pembersihan data dengan prasangka. Oleh karena itu, penting bagi Anda untuk menyertakan tim dan opini yang berbeda dalam upaya visualisasi data.

Berlebihan

Anda dapat memvisualisasikan data yang tidak terkait untuk membuat korelasi yang tidak ada. Aktor jahat dapat menggunakan visualisasi data yang tidak akurat tersebut untuk membenarkan perilaku berbahaya atau pembuatan keputusan yang buruk. Misalnya, sebuah tim terlalu banyak belanja peralatan manufaktur guna mendukung pemasok yang memiliki hubungan keluarga. Mereka kemudian membenarkan pembelian tersebut menggunakan laporan visualisasi data yang menyoroti peningkatan keselamatan pekerja setelah pemasangan peralatan baru tersebut. Namun, beberapa faktor juga berkontribusi terhadap keselamatan pekerja dan sama sekali tidak berkaitan dengan peralatan yang baru dibeli.

Apa yang harus Anda cari saat memilih perangkat lunak visualisasi data?

Ada beberapa alat visualisasi data gratis dan berbayar, Anda dapat memilih yang terbaik sesuai dengan kebutuhan Anda.

Dukungan infrastruktur

Perangkat lunak visualisasi data Anda harus terintegrasi dengan infrastruktur TI dan basis data yang ada. Perangkat lunak tersebut juga harus mendukung beberapa sumber data pihak ketiga sehingga Anda dapat mengimpor data eksternal secara langsung saat dibutuhkan.

Pelaporan interaktif

Laporan yang interaktif akan meningkatkan analisis big data dan membantu dalam penemuan pola oleh pengguna nonteknis. Mereka dapat memfilter, mengurutkan, atau memindahkan variabel data dalam diagram interaktif saat memplotkan nilai data. Mereka tidak harus bergantung pada tim teknis setiap ada saran atau kebutuhan akan perubahan.

Keamanan

Alat visualisasi data dapat menciptakan kerentanan tambahan di dalam sistem kecerdasan bisnis Anda. Alat tersebut harus memiliki fitur keamanan yang kuat yang membatasi akses pengguna dan peran tidak sah.

Skalabilitas

Kami merekomendasikan alat visualisasi big data yang dapat menangani set data besar dengan mudah. Alat tersebut juga harus memiliki kemampuan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengotomatiskan tugas visualisasi data dalam skala besar.

Bagaimana cara AWS membantu visualisasi data?

AWS memiliki dua alat visualisasi data utama yang dapat Anda gunakan untuk membuat laporan mendetail tentang semua jenis data.

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana adalah layanan terkelola penuh untuk Grafana sumber terbuka, sebuah platform analitik sumber terbuka yang populer untuk membuat kueri, memvisualisasikan, dan memahami metrik Anda di penyimpanan mana pun. Amazon Managed Grafana secara native terintegrasi dengan sumber data AWS di akun AWS Anda. Anda dapat memilih dari berbagai visualisasi bawaan untuk mulai menganalisis metrik, log, dan jejak dengan cepat tanpa harus membangun dasbor dari awal.

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight adalah layanan kecerdasan bisnis nirserver cloud-native yang menyediakan visual data, dasbor interaktif, dan analitik data yang didukung oleh ML. Anda dapat menggunakannya untuk menemukan wawasan tersembunyi dari data Anda, melakukan prakiraan yang akurat, dan membuka peluang monetisasi yang baru. QuickSight menggunakan ML untuk menghasilkan respons yang akurat untuk pertanyaan bahasa alami tentang data.

Mulai visualisasi data di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga.

Apa itu Visualisasi Data?