Trực quan hóa dữ liệu làm nổi bật những thông tin hữu ích, giúp người xem có hiểu biết sâu sắc về một vấn đề nào đó trong thời gian ngắn nhất.

Đối với môi trường kinh doanh, dữ liệu đóng vai trò quan trọng, hỗ trợ ra quyết định. Để có lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp cần xử lý dữ liệu và nắm bắt thông tin, đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác. Trực quan hóa dữ liệu là kỹ thuật hỗ trợ hiệu quả trong trường hợp này.

Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) là gì?

Trực quan hóa dữ liệu là sự thể hiện dữ liệu thông qua việc sử dụng đồ họa phổ biến, chẳng hạn như: Biểu đồ, sơ đồ, bản đồ, thậm chí cả hình ảnh động. Màn hình hiển thị thông tin trực quan truyền đạt các mối quan hệ dữ liệu phức tạp và thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu theo cách dễ hiểu.

Trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Kỹ thuật này không dành riêng cho một nhóm đối tượng nhất định nào. Ban quản lý tận dụng nó để truyền đạt cơ cấu tổ chức và hệ thống cấp bậc. Trong khi đó, nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu sử dụng để khám phá và giải thích mô hình và xu hướng.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu cung cấp cho nhân viên hoặc chủ doanh nghiệp cách thức tuyệt vời trình bày dữ liệu trước những đối tượng không rành về kỹ thuật mà không gây nhầm lẫn.

Trong thế giới Dữ liệu lớn (Big data), công cụ và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu là rất cần thiết để phân tích lượng thông tin khổng lồ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Ưu điểm của trực quan hóa dữ liệu

Mắt con người thường bị thu hút bởi màu sắc và hoa văn. Chúng ta có thể nhanh chóng phân biệt màu đỏ với màu xanh lam, hình vuông với hình tròn. Văn hóa của con người mang tính trực quan, bao gồm mọi thứ từ nghệ thuật, quảng cáo đến truyền hình và phim ảnh.

Trực quan hóa dữ liệu là một hình thức nghệ thuật thị giác khác thu hút sự quan tâm, khiến đối tượng mục tiêu chú ý đến thông điệp. Khi nhìn vào biểu đồ, người xem cũng nhanh chóng nhận ra xu hướng và các điểm ngoại lệ.

Tác động vào thị giác thông qua hình ảnh giúp người xem tiếp thu thông tin nhanh chóng hơn. Đó là cách kể chuyện có mục đích. Một số ưu điểm của trực quan hóa dữ liệu bao gồm:

• Tăng khả năng tiếp thu thông tin, nâng cao hiểu biết và đưa ra quyết định nhanh hơn;

• Nhanh chóng đưa ra các bước tiếp theo phải được thực hiện để cải thiện hoạt động của tổ chức;

• Cải thiện, duy trì sự quan tâm của khán giả với thông tin được cung cấp;

• Phân phối thông tin dễ dàng, tăng cơ hội chia sẻ hiểu biết sâu sắc với những người liên quan;

• Giảm bớt nhu cầu về nhân sư ngành nhà khoa học dữ liệu vì dữ liệu dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn;

• Tăng khả năng đưa ra quyết định chính xác, nhanh chóng dựa trên dữ liệu.

Nhược điểm của trực quan hóa dữ liệu

Công việc có vẻ đơn giản như trình bày dữ liệu ở định dạng đồ họa dường như không có nhược điểm. Nhưng đôi khi, dữ liệu có thể bị trình bày sai hoặc khiến người theo dõi hiểu nhầm thông tin.

Khi xem một hình ảnh trực quan với nhiều điểm dữ liệu khác nhau, người xem rất dễ đưa ra giả định không chính xác. Có trường hợp, thiết kế của hình ảnh trực quan mang đến cho người xem cảm giác khó hiểu hoặc hiểu biết sai lệch. Một số nhược điểm bao gồm:

• Thông tin nhầm lẫn, không chính xác.

• Sự tương quan không phải lúc nào cũng có ý nghĩa.

• Thông điệp cốt lõi có thể bị mất khi chuyển đổi hình thức thể hiện.

Data visualization có những lợi ích và điểm yếu riêng - Ảnh: Internet

Tại sao trực quan hóa dữ liệu - data visualization lại quan trọng?

Trực quan hóa giữ liệu giúp mọi người xem, tương tác và hiểu rõ hơn về dữ liệu. Dù đơn giản hay phức tạp, hình ảnh trực quan phù hợp có thể đưa người xem đến cùng một điểm nhìn, bất kể trình độ chuyên môn của họ.

Mọi lĩnh vực, bao gồm khoa học, công nghệ, kỹ thuật, sản xuất, kinh doanh,... đều được hưởng lợi từ việc hiểu dữ liệu một cách chính xác. Các lĩnh vực trong chính phủ, tài chính, marketing, lịch sử, giáo dục, y tế, thể thao,... cũng vậy. 

Có những trường hợp trực quan hóa dữ liệu được ứng dụng hiệu quả thực tế. Nhờ mang lại khả năng hình dung rất phong phú, đây cũng là một trong những kỹ năng chuyên môn hữu ích nhất cần phát triển. Khi dữ liệu được trình bày càng dễ hiểu, thông tin thu thập được từ dữ liệu càng phong phú, bổ ích.

Trực quan hóa dữ liệu cung cấp một phương pháp truyền đạt thông tin rộng rãi, phổ biến một cách nhanh chóng và hiệu quả. Quá trình thực hành cũng giúp doanh nghiệp xác định những yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi khách hàng; những lĩnh vực cần cải thiện hoặc cần quan tâm nhiều hơn; làm cho dữ liệu trở nên dễ nhớ hơn đối với các bên liên quan; hiểu thời điểm và địa điểm đặt sản phẩm cụ thể; cũng như dự đoán khối lượng bán hàng.

Xem thêm bài viết:

• Truy cập dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của truy cập dữ liệu với doanh nghiệp

• Truy vấn cơ sở dữ liệu đóng vai trò gì trong quản lý cơ sở dữ liệu?

Ví dụ về trực quan hóa dữ liệu

Từ những giai đoạn phát triển đầu tiên, công cụ trực quan hóa phổ biến nhất là bảng tính Microsoft Excel, dùng để chuyển đổi thông tin thành bảng, biểu đồ cột hoặc biểu đồ hình tròn. Mặc dù trực quan hóa dữ liệu bằng Excel vẫn được sử dụng phổ biến nhưng hiện nay đã có nhiều kỹ thuật phức tạp hơn, bao gồm:

• Đồ họa thông tin (Infographics)

• Đồ thị đạn (Bullet graphs)

• Bản đồ nhiệt (Heat maps)

• Biểu đồ chuỗi thời gian (Time series charts)

• Bubble chart/Bubble map

• Sơ đồ tư duy

Một số kỹ thuật phổ biến khác có thể kể đến như sau:

Biểu đồ đường (Line charts): Một trong những kỹ thuật cơ bản và phổ biến nhất được sử dụng. Biểu đồ đường hiển thị cách các biến thay đổi theo thời gian.

Biểu đồ vùng (Area charts): Một biến thể của biểu đồ đường. Nó hiển thị nhiều giá trị trong một chuỗi thời gian, hoặc một chuỗi dữ liệu được thu thập tại các thời điểm liên tiếp, cách đều nhau.

Biểu đồ phân tán (Scatter plots): Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến. Biểu đồ phân tán có dạng trục x và trục y với các dấu chấm biểu thị các điểm dữ liệu.

Biểu đồ cây (Treemaps): Hiển thị dữ liệu phân cấp ở định dạng lồng nhau. Kích thước của các hình chữ nhật được sử dụng cho mỗi danh mục tỷ lệ thuận với tỷ lệ phần trăm tổng. Biểu đồ cây sử dụng phù hợp nhất trong trường hợp có nhiều danh mục và mục tiêu là so sánh những phần khác nhau của tổng thể.

Tháp dân số (Population pyramids): Sử dụng biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau để hiển thị câu chuyện, sự phân bổ dân số phức tạp.

Có nhiều cách trực quan hóa dữ liệu khác nhau - Ảnh: Internet

Các trường hợp ứng dụng trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Data visualization ứng dụng hiệu quả trong nhiều trường hợp, nổi bật là:

Bán hàng và marketing

Nghiên cứu từ nhà cung cấp dữ liệu thị trường và người tiêu dùng Statista, ước tính 566 tỷ USD đã được chi cho quảng cáo kỹ thuật số vào năm 2022 và con số đó sẽ vượt mốc 700 tỷ USD vào năm 2025.

Các nhóm marketing phải hết sức chú ý đến nguồn lưu lượng truy cập trang web và cách thuộc tính web của họ tạo ra doanh thu. Trực quan hóa dữ liệu giúp quản trị viên thấy được những nỗ lực tiếp thị ảnh hưởng như thế nào đến xu hướng lưu lượng truy cập theo thời gian.

Chăm sóc sức khỏe

Chuyên gia chăm sóc sức khỏe thường xuyên sử dụng bản đồ Choropleth để trực quan hóa dữ liệu sức khỏe quan trọng.

Bản đồ choropleth hiển thị khu vực địa lý được gán một màu nhất định liên quan đến một biến số. Bản đồ này cho phép chuyên gia theo dõi những biến số về sức khỏe con người theo từng vùng dân cư, chẳng hạn như tỷ lệ tử vong do bệnh tim thay đổi như thế nào trên các lãnh thổ cụ thể.

Tài chính

Chuyên gia tài chính phải theo dõi hiệu quả của quyết định đầu tư khi chọn mua hoặc bán một tài sản. Mô hình nến (Candlestick) được sử dụng như công cụ hỗ giao dịch và giúp chuyên gia tài chính phân tích biến động giá theo thời gian, hiển thị thông tin quan trọng như: Chứng khoán, công cụ phái sinh, tiền tệ, cổ phiếu, trái phiếu và hàng hóa.

Bằng cách phân tích giá đã thay đổi như thế nào, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia tài chính có thể phát hiện xu hướng trước khi đưa ra quyết định tiếp theo.

Logistics

Công ty vận chuyển có thể sử dụng công cụ trực quan dữ liệu để xác định tuyến vận chuyển toàn cầu tốt nhất.

Khoa học dữ liệu và nghiên cứu dữ liệu

Hình ảnh trực quan do nhà khoa học dữ liệu xây dựng thường sử dụng để theo dõi hoặc trình bày thông tin cho một số đối tượng liên quan. Hình ảnh biểu diễn trực quan được xây dựng bằng cách sử dụng thư viện trực quan hóa từ công cụ và ngôn ngữ lập trình đã chọn.

Nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu thường xuyên sử dụng ngôn ngữ lập trình Nguồn mở - chẳng hạn như Python - hoặc công cụ độc quyền được thiết kế để phân tích dữ liệu phức tạp.

Việc trực quan hóa dữ liệu bằng python hoặc những ngôn ngữ lập trình khác bởi nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu giúp họ hiểu được tập dữ liệu, cũng như xác định, tìm ra những mẫu và xu hướng mà lẽ ra không được chú ý.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu

Công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Phổ biến nhất hiện nay là sử dụng cho mục đích làm công cụ báo cáo thông tin kinh doanh (BI - business intelligence).

Người dùng có thể thiết lập công cụ để tạo bảng điều khiển, tự động theo dõi hiệu suất của công ty thông qua một vài chỉ số hiệu suất chính (KPI) và diễn giải kết quả một cách trực quan.

Hình ảnh được tạo ra cũng có thể bao gồm khả năng tương tác. Chúng cho phép người dùng thao tác hoặc xem xét kỹ hơn để tiếp tục đặt câu hỏi và phân tích. Các chỉ báo, được thiết kế để cảnh báo người dùng khi cập nhật dữ liệu hoặc khi xảy ra điều kiện được xác định trước, cũng có thể được tích hợp.

Nhiều bộ phận kinh doanh sử dụng phần mềm trực quan hóa dữ liệu để theo dõi sáng kiến ​​của riêng họ. Ví dụ: Nhóm marketing triển khai phần mềm để theo dõi hiệu suất của chiến dịch tiếp thị qua email, theo dõi số liệu gồm tỷ lệ xem, tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi.

Những tên tuổi lớn nhất trên thị trường cung cấp công cụ trực quan dữ liệu lớn bao gồm Microsoft, IBM, SAP và SAS. Một số nhà đơn vị khác cung cấp phần mềm trực quan hóa dữ liệu lớn chuyên dụng bao gồm Tableau, Qlik và Tibco.

Có rất nhiều cách để trực quan hóa dữ liệu, từ đơn giản đến phức tạp. Tuy nhiên, không phải tất cả công cụ đều phù hợp với mọi người. Trong thế giới dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng như hiện nay, việc trang bị thêm kỹ năng trực quan hóa dữ liệu là điều cần thiết.