Mempelajari Visualisasi Data! Pahami: Manfaat, Jenis, dan Perangkat Lunaknya

Tulus

6 minutes read

Sumber data yang diproses dalam volume besar, oleh pelaku bisnis modern, itu biasanya diperoleh dari berbagai sumber data, seperti: situs web internal dan eksternal, perangkat pintar, sistem pengumpulan data internal, serta media sosial.

Suatu data mentah terkadang akan sulit untuk dipahami dan digunakan. Dan para ilmuwan data telah menyiapkan dan menyajikan data dalam konteks yang tepat. Data tersebut oleh para ilmuwan disajikan 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 Itu Visualisasi Data?

Visualisasi data adalah proses menggunakan elemen visual seperti diagram, grafik, atau peta untuk representasi 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. Representasi visual bisa digunakan untuk mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah.

Manfaat Visualisasi Data

Sebagai pembuatan keputusan strategis. Pengambil keputusan tertinggi dan manajemen tingkat atas, menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data dengan jelas. Ini bisa menghemat waktu dengan analisis data yang lebih cepat dan kemampuan melakukan visualisasi gambaran yang lebih besar. Misalnya, mengidentifikasi pola, menemukan tren, dan memperoleh wawasan agar tetap terdepan dalam kompetisi.

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

Peningkatan keterlibatan tim. Teknik visualisasi data berguna untuk mengomunikasikan hasil analisis data kepada tim besar. Seluruh grup dapat melakukan visualisasi 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.

Komponen Visualisasi Data

Ada tiga komponen utama dalam melakukan visualisasi data:

Cerita. Untuk merepresentasikan tujuan di balik visualisasi data, para ilmuwan data berkomunikasi dengan beberapa pemangku kepentingan mengenai sesuatu yang ingin mereka capai dengan menganalisis data. Misalnya, kala 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. Selanjutnya, analisis data mengidentifikasi set data yang akan membantu 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.

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 atau mewakilkan 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.

Praktik-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.

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.

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. Maka, sangat penting 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.

Yang perlu diketahui 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.

Contoh Beberapa Perangkat Lunak Visualisasi Data

Beberapa contoh perangkat lunak atau software atau juga sering disebut aplikasi yang digunakan untuk membuat visualisasi data:

1. Tableau
Tableau merupakan perangkat lunak ini memproduksi berbagai bentuk visualisasi data, mulai dari grafik, chart, dan mapping yang interaktif.

Fitur yang tersedia memungkinkan anggota tim untuk dapat langsung berkolaborasi di waktu yang bersamaan.

2. QlikView
Aplikasi ini sangat berguna dalam menyatukan berbagai jenis sumber database maupun spreadsheet.

Lalu kamu akan mengolahnya menjadi tabel, bar chart, grafik, pie chart, dan lain-lain. Selain menjadi alat untuk membuat visualisasi data, QlikView juga dikenal sebagai data discovery platform.

3. Microsoft Power BI
Jika data yang ada cenderung berbentuk data intelijen bisnis, aplikasi yang satu ini lebih cocok digunakan. Microsoft Power BI berguna untuk membuat laporan dan analisis.

Semua visualisasi data perusahaan dapat disentralisasi di Microsoft Power BI, sehingga memberikan kemudahan akses bagi semua anggota tim.

4. Microsoft Excel
Dengan Microsoft Excel, selain digunakan untuk mengolah data, tentunya Excel juga bisa dimanfaatkan untuk memproduksi visualisasi data.

Interface yang sederhana banyak disukai oleh para data analis pemula.

5. Sisense
Sisense memiliki fitur yang akan memudahkan dalam membuat sebuah visualisasi data yang interaktif lalu mengolahnya menjadi sebuah dashboard.

Teknologi Sisense dirancang untuk big data dan dilengkapi dengan artificial intelligence, membuat analisis data menjadi lebih prediktif dan mudah.

Itulah ulasan singkat untuk Anda yang ini memperlajari visualisasi data. Jika isi konten artikel ini memunculkan kekeliruan, silahkan kirimkan komentar perbaikan Anda ke alamat email yang ada di halaman Contact.