Dùng công cụ trực quan hóa dữ liệu data visualization năm 2024
Khi làm việc với các tệp dữ liệu phức tạp, việc trực quan hoá dữ liệu là một bước quan trọng để hiểu và phân tích các thông tin quan trọng. Vậy Data Visualization là gì? Trong bài viết này, hãy cùng MDA tìm hiểu về Data Visualization, các loại Data Visualization và tại sao trực quan hoá dữ liệu lại quan trọng đến vậy? Show
Data Visualization là gì?Thuật ngữ Data Visualization là gì? Trước khi tìm hiểu Data Visualization là gì, chúng ta hãy phân tích ví dụ sau: Thông thường khi gửi bảng báo cáo cho cấp trên, bạn có thể gửi một tập hợp các con số và thông tin chi tiết, điều này gây khó khăn cho việc đọc hiểu và phân tích. Tuy nhiên, nếu tệp dữ liệu này được trực quan hóa, kết quả sẽ hoàn toàn khác biệt. Vậy Data Visualization là gì? Data Visualization có nghĩa là trực quan hóa dữ liệu. Hiểu một cách cụ thể thì đây là cách biểu diễn thông tin dưới dạng hình ảnh, biểu đồ hoặc đồ thị để minh họa dữ liệu dễ hiểu nhất. Mục đích của việc trực quan hóa dữ liệu là biến các nguồn dữ liệu thành những tệp thông tin trực quan, dễ quan sát và dễ hiểu. Thay vì chỉ nhìn vào những con số và chữ cái khô khan, Data Visualization cho phép chúng ta biểu diễn dữ liệu theo cách mà não bộ có thể dễ dàng nhận biết và xử lý. Vì sao trực quan hoá dữ liệu quan trọng?Tầm quan trọng của trực quan hoá dữ liệu với người dùng Sau khi hiểu được Data Visualization là gì, chúng ta cần biết vì sao trực quan hoá dữ liệu lại quan trọng với người dùng? Thực tế, việc trực quan hoá dữ liệu là rất cần thiết để người dùng có thể tiếp cận và xử lý dữ liệu dễ dàng hơn. Trực quan hóa dữ liệu cũng có thể giúp người dùng hiểu được những thông tin phức tạp hơn so với các bảng tính hoặc báo cáo. Chúng ta có thể hình dung trực quan hóa dữ liệu như là một ngôn ngữ để chia sẻ, ngay cả khi không được đào tạo chính thức và bài bản thì bạn vẫn có thể nắm vững được những thông tin cơ bản qua các biểu đồ. Khi não bộ con người xử lý thông tin, chúng có thể dễ tiếp thu dữ liệu dưới dạng đồ thị hoặc biểu đồ để hình dung ra lượng lớn dữ liệu phức tạp. Bộ não con người thường bị thu hút bởi những màu sắc và các biểu đồ hơn là các thông tin số liệu khô khan. Ngoài ra, trực quan hóa dữ liệu cũng có thể giúp:
Các loại Data VisualizationBên cạnh việc tìm hiểu Data Visualization là gì, bạn cần phải biết được hiện nay có bao nhiêu loại Data Visualization được sử dụng để biểu diễn dữ liệu? Dưới đây là một số loại Data Visualization phổ biến nhất. MapMap Visualization phân tích, hiển thị thông tin có liên quan đến vị trí địa lý trên bản đồ Map Visualization là một phương pháp để phân tích và hiển thị thông tin có liên quan đến địa lý trên các bản đồ. Phương pháp này giúp phân phối dữ liệu theo khu vực và cho phép người sử dụng có cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa dữ liệu và địa điểm. Các bản đồ có thể là 2D hoặc 3D, tĩnh hoặc động và kết hợp nhiều cách để có thể tạo ra bản đồ data visualization. Dưới đây là những loại bản đồ phổ biến thường được sử dụng trong Map Visualization:
ChartBiểu đồ (chart) là một phương pháp để biểu diễn dữ liệu dưới dạng các đồ thị, biểu đồ và bảng. Thông qua việc sử dụng hình ảnh minh họa, biểu đồ này giúp trực quan hóa và hiển thị thông tin một cách dễ hiểu. Nhiều người thường nhầm lẫn giữa biểu đồ và đồ thị. Trên thực tế, đồ thị là một loại biểu đồ cụ thể, thể hiện mối quan hệ toán học giữa các nhóm dữ liệu. Đồ thị chỉ là một trong những phương pháp sử dụng biểu đồ để trình bày dữ liệu. Dưới đây là các loại biểu đồ phổ biến thường được sử dụng:
TabletsTablets hiển thị dữ liệu trong định dạng số liệu Tablets (bảng) là một hình thức hiển thị dữ liệu trong định dạng số liệu gần như thô, không được trình bày dưới dạng trực quan như Map và Chart. Thay vì sử dụng hình ảnh, tablets hiển thị các giá trị số cụ thể mà người dùng cần đọc và hiểu. Tablets thường được sắp xếp trong các hàng và cột, giúp người dùng so sánh các giá trị số theo cách trực tiếp. Bằng cách trình bày dữ liệu dưới dạng tablets cho phép người dùng tìm kiếm, sắp xếp và phân tích các dữ liệu theo cách riêng của họ. Lợi ích mà Data Visualization mang lạiHiểu rõ Data Visualization là gì sẽ giúp bạn biết được lợi ích mà Data Visualization mang lại. Cụ thể: Xử lý thông tin nhanh chóngData Visualization giúp xử lý thông tin nhanh chóng Bộ não con người được lập trình để xử lý và hiểu thông tin trực quan một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn so với thông tin văn bản. Theo nghiên cứu, bộ não con người có khả năng xử lý hình ảnh nhanh hơn gấp 60.000 lần so với thông tin văn bản. Hơn nữa, não bộ cũng có khả năng tiếp nhận và xử lý hình ảnh chỉ trong khoảng 13 mili giây. Điều này có nghĩa là, chỉ cần một cái nhìn thoáng qua vào một biểu đồ, bản đồ hay đồ thị, chúng ta sẽ thấy được tổng quan về các mẫu, xu hướng hay mối liên hệ giữa các yếu tố một cách nhanh chóng. Đẩy nhanh quá trình ra quyết định của người dùngKhi tiếp thu thông tin qua hình ảnh và biểu đồ, bộ não có khả năng nhận biết mẫu và xử lý nhanh chóng. Điều này giúp chúng ta nắm được những thông tin quan trọng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan một cách hiệu quả. Theo nghiên cứu từ Wharton School of Business, trực quan hóa dữ liệu đã được chứng minh là có khả năng tăng hành động và tăng lợi nhuận lên đến 21%. Thúc đẩy doanh thuData Visualization giúp thúc đẩy doanh thu Trực quan hóa dữ liệu không chỉ giúp đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn mà còn có thể thúc đẩy doanh thu của doanh nghiệp. Khi sử dụng hình ảnh dữ liệu trong thời gian thực, chúng ta có khả năng thực hiện phân tích và dự đoán nâng cao cho nhiều khía cạnh khác nhau trong hoạt động của doanh nghiệp. Các công cụ thực hiện trực quan hóa dữ liệuData Visualization là gì và được thực hiện bằng công cụ nào? Cùng tìm hiểu về một số công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất. Google Data StudioCông cụ Google Data Studio Google Data Studio là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được tích hợp trong bộ Google Analytics 360 Suite. Nó cho phép người dùng chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác thành các báo cáo thông tin trực quan. Công cụ này cho phép nhập dữ liệu từ Google Sheets và chia sẻ báo cáo với người khác để chỉnh sửa. Tuy nhiên, Google Data Studio cũng có một số nhược điểm, bao gồm:
Như vậy, Google Data Studio thích hợp cho các doanh nghiệp lớn muốn tạo ra các báo cáo trực quan chuyên nghiệp về các hoạt động trong công ty và sẵn sàng đầu tư nguồn lực để sử dụng công cụ này. DataboxCông cụ Databox Databox là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được thiết kế để phù hợp với các doanh nghiệp cần xử lý lượng dữ liệu lớn. Công cụ này cho phép tập hợp dữ liệu ở một nơi để theo dõi hiệu suất trong thời gian thực với hình ảnh minh họa trực quan. Người dùng có thể kết nối với các nguồn dữ liệu cơ bản như Google Analytics, Adwords, Facebook Ads và Salesforce cũng như nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu riêng. Đồng thời dễ dàng tạo các phép tính dữ liệu nâng cao từ nhiều nguồn khác nhau như ROAS, ARPU, LTV, LTV: CAC,… Databox cung cấp cho người dùng một bảng điều khiển duy nhất để hiển thị các KPI và xây dựng các báo cáo. Tuy nhiên, công cụ này cũng có một số hạn chế như sau:
Những lĩnh vực ứng dụng Data VisualizationCác lĩnh vực ứng dụng Data Visualization Ứng dụng của Data Visualization gì? Thực tế, có rất nhiều lĩnh vực ứng dụng trực quan hóa dữ liệu để đơn giản hóa quá trình xử lý dữ liệu. Một số lĩnh vực phổ biến như:
Tóm lại, với sự phát triển của công nghệ và xu hướng ngày càng tăng về khối lượng dữ liệu, việc trực quan hoá dữ liệu là điều cần thiết và không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Hiểu rõ Data Visualization là gì và cách sử dụng chúng giúp người dùng tiết kiệm thời gian cũng như hệ thống hóa dữ liệu một cách dễ dàng, nhanh chóng và chính xác hơn. Nếu bạn muốn cải thiện kỹ năng thiết kế dashboard và tìm in insights hiệu quả, có thể đăng ký khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (No-code) của Mastering Data Analytics. Nhanh tay đăng ký khóa học sớm để nhận được ưu đãi học phí hấp dẫn nhé! |