Định nghĩa nhanh: Trực quan hóa dữ liệu là phương pháp thể hiện dữ liệu một cách trực quan để hỗ trợ việc ra quyết định.
Điểm mấu chốt:
- Trực quan hóa dữ liệu biến đổi một lượng lớn dữ liệu thô thành định dạng mà bộ não con người có thể dễ dàng đọc và hiểu, mang lại độ chính xác và khách quan trong các quyết định kinh doanh.
- Trực quan hóa dữ liệu là lớp cuối cùng của ngăn xếp công nghệ dữ liệu, xảy ra sau khi thu thập, chuyển đổi và phân tích.
- Trước đây, các tổ chức cần chọn một công cụ trực quan hóa riêng để sử dụng cùng với các giải pháp quản lý dữ liệu khác của họ, nhưng các nhà cung cấp đang nghiên cứu các giải pháp tích hợp mọi thứ vào một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất.
- Các công ty có thể tránh các vấn đề tiềm ẩn với trực quan hóa dữ liệu bằng cách thực hành quản trị dữ liệu phù hợp ngay từ đầu.
Trực quan hóa dữ liệu trong tiếp thị là gì?
Trực quan hóa dữ liệu giúp các nhà tiếp thị trực quan hóa các xu hướng, mô hình và sự kỳ lạ trong dữ liệu thông qua biểu diễn đồ họa.
Trình bày dữ liệu bằng đồ họa có nghĩa là dữ liệu được thể hiện một cách trực quan hơn. Lý tưởng nhất là điều đó dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn trong tương lai.
Quá trình trực quan hóa dữ liệu là gì?
Công nghệ cụ thể, được sử dụng riêng lẻ hoặc là một phần của nhiều giải pháp do nhà cung cấp cung cấp, được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu là một lớp trong ngăn xếp công nghệ. Bạn bắt đầu với lớp thu thập dữ liệu hoặc lớp lưu trữ. Sau đó, bạn có lớp chuyển đổi dữ liệu, trong đó bạn lấy dữ liệu đã thu thập và tạo hình dạng cũng như ý nghĩa cho nó, sau đó đặt nó ở định dạng có thể sử dụng được. Lớp phân tích dữ liệu là nơi bạn cắt, cắt nhỏ và xoay các bảng dữ liệu, sau đó lớp trực quan hóa là lớp nằm ở trên cùng.
Mỗi lớp có một tập hợp các nhà cung cấp công nghệ cho nó. Và các công ty như Adobe, Oracle và Salesforce cung cấp nhiều giải pháp cho toàn bộ hệ thống công nghệ. Ví dụ: Adobe cung cấp Adobe Experience Platform làm thành phần lưu trữ dữ liệu, Adobe Analytics làm thành phần thẩm vấn dữ liệu và sau đó là Analysis Workspace, một phần của Adobe Analytics làm thành phần trực quan hóa.
Thông thường, trong ngành, bạn sẽ thấy hồ dữ liệu được kết hợp với giải pháp phân tích như Google BigQuery hoặc Azure của Microsoft. Ở đầu ngăn xếp, các doanh nghiệp sẽ sử dụng thứ gì đó như Power BI làm thành phần trực quan hóa dữ liệu. Trong ngăn xếp, bạn có các giải pháp như Domo và Tableau.
Mục đích của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Mục đích cuối cùng của trực quan hóa dữ liệu là giúp các nhà tiếp thị đưa ra quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu.
Do số lượng lớn dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định kinh doanh ngày nay và vì việc hiểu các số liệu thô rất khó khăn nên con người cần những cách trình bày trực quan để hiểu được dữ liệu lớn.
Mọi người sử dụng dữ liệu thô được ghi lại trong bảng. Với các kho dữ liệu hoặc bảng tính, thật khó để tìm thấy thông tin có ý nghĩa hoặc xác định các mẫu có ý nghĩa. Khó khăn trong việc đọc dữ liệu thô còn phức tạp hơn bởi thực tế là trong các doanh nghiệp ngày nay, bạn đang phải xử lý hàng triệu, hàng tỷ và thậm chí có thể là hàng nghìn tỷ hàng dữ liệu. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có thứ gì đó có thể xem qua dữ liệu, tóm tắt và trích xuất các mẫu đó để tạo một bản tóm tắt trực quan giải thích và làm rõ dữ liệu. Bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu, những người ra quyết định có thể hiểu điều gì đang diễn ra và bắt đầu tìm hiểu sâu hơn về thông tin.
Việc trình bày một bảng dữ liệu xung quanh các từ khóa quảng cáo và số lần hiển thị có liên quan của chúng về số lần xem qua và số lần nhấp qua là một điều. Khi bạn có thể xem bảng dữ liệu đó dưới dạng trực quan hóa thông tin giống như bản đồ nhiệt trực quan, chỉ trong vài giây, bạn có thể xác định chiến dịch nào đang mang lại lợi nhuận tốt hơn.
Giá trị kinh doanh của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Trực quan hóa dữ liệu làm cơ sở cho việc ra quyết định . Nó cung cấp một nguồn sự thật duy nhất cho một tổ chức. Nếu bạn có một bộ trực quan hóa dữ liệu được chuẩn hóa, đã được phê duyệt hoặc thông tin bạn đang lấy từ một công cụ trực quan hóa dữ liệu thì mọi người đều có thể đồng ý với những con số đó. Ví dụ: bạn có thể tránh các tranh luận chính trị xung quanh cách tốt nhất để điều chỉnh ngân sách.
Trực quan hóa dữ liệu phải đưa mức độ chính xác và khách quan vào toàn bộ quá trình ra quyết định trong toàn tổ chức, từ việc thực hiện chiến dịch cấp trung đến chiến lược cấp cao nhất.
Những thiếu sót hiện tại của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Một nhược điểm của trực quan hóa dữ liệu là các công nghệ hiện có không có tính tương tác. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau và Power BI có tính tương tác theo nghĩa là chúng có menu thả xuống và khả năng tùy chỉnh màu sắc, nhưng chúng không thể truy vấn liên tục. Nếu bạn thấy điều gì đó thú vị trên trang tổng quan và có thêm câu hỏi, bạn không thể truy cập trực tiếp và tìm hiểu thêm thông tin. Bạn phải viết một truy vấn SQL mới và đợi nó xử lý và điền vào bảng thông tin.
Nếu người dùng doanh nghiệp, chẳng hạn như CMO của một công ty, có câu hỏi tiếp theo về lý do chiến dịch thất bại hoặc khu vực nào cho thấy chiến dịch thành công, thì quá trình xử lý có thể mất tới vài tuần. Và chỉ những nhân viên biết cách viết truy vấn SQL mới có thể thực hiện công việc. Khả năng cung cấp dịch vụ tự phục vụ trong trực quan hóa dữ liệu và truy vấn dữ liệu tương tác trong thời gian thực hầu như không có.
Trực quan hóa dữ liệu, giống như bất kỳ phương pháp sử dụng dữ liệu nào khác, dễ bị thao túng. Bạn sẽ có một số người hoặc nhóm nhất định có thể muốn thao tác dữ liệu để kể một câu chuyện đã được định trước. Cuối cùng, hình ảnh chỉ tốt khi dữ liệu và cách xử lý dữ liệu đó. Nếu bạn có định kiến trước, bạn có thể xoay bảng dữ liệu hoặc hình ảnh trực quan để phù hợp với phân tích thiên vị. Điều quan trọng là không nên hình dung theo giá trị bề ngoài mà phải tiếp tục đặt những câu hỏi quan trọng, ngay cả khi mô hình đó có vẻ hợp lý.
Trực quan hóa dữ liệu đã thay đổi như thế nào theo thời gian?
Mười đến mười lăm năm trước, nghiệp vụ thông minh tập trung vào các truy vấn SQL. Nhà phân tích sẽ yêu cầu thông tin cụ thể và truy vấn sẽ trả về kết quả. Có những công cụ như Cognos có hình ảnh cơ bản nhưng chúng không thể tùy chỉnh và làm cho những hình ảnh đó trở nên có ý nghĩa. Trong vài năm qua, một ngành công nghiệp mới đã xuất hiện để giải quyết mối lo ngại này. Trực quan hóa được tách riêng khỏi ngôn ngữ truy vấn và các giải pháp như Tableau có thể kết nối với kho dữ liệu và tự động trực quan hóa các truy vấn.
Tương lai của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Tính tương tác, tự phục vụ và truy cập dữ liệu phải là những mục tiêu tiếp theo cho việc trực quan hóa dữ liệu. Hiện tại, bất kỳ người dùng nào cũng có thể đăng nhập vào trang tổng quan và xem dữ liệu, nhưng không phải ai cũng có thể tương tác với dữ liệu. Tương lai của trực quan hóa dữ liệu sẽ cho phép người dùng cập nhật quá trình xử lý theo thời gian thực mà không lãng phí nhiều ngày chờ đợi.
Cơ hội lớn để cải thiện trực quan hóa dữ liệu là hợp lý hóa dữ liệu và tích hợp chính dữ liệu đó. Ví dụ: với một nhà bán lẻ như Target, khách hàng có nhiều cách để mua sản phẩm: họ có thể mua trực tuyến, tại cửa hàng hoặc qua điện thoại với đại diện dịch vụ. Và mỗi kênh trong số đó tạo ra tập dữ liệu của nó. Nếu sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu, bạn sẽ không thể thực hiện phân tích so sánh các kênh trừ khi dữ liệu được tích hợp. Bạn có thể xem doanh thu từ từng luồng riêng lẻ, nhưng bạn không thể hiểu đầy đủ về hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
Các nhà cung cấp cần tìm ra cách tốt hơn để tích hợp dữ liệu ở mặt sau, giúp việc sử dụng và tương tác với trực quan hóa dữ liệu ở mặt trước trở nên dễ dàng hơn. Về lý thuyết, bạn có thể làm điều đó với khoa học dữ liệu và SQL, nhưng điều đó không áp dụng cho số đông – nó có tính tùy biến quá cao. Một tổ chức sẽ trả số tiền khổng lồ cho các nhà khoa học dữ liệu để tìm ra nó. Và nó không phải là một giải pháp thực tế. Sự tích hợp và tính linh hoạt trong các công nghệ mới sẽ đi một chặng đường dài trong việc dân chủ hóa việc trực quan hóa dữ liệu.
Làm thế nào các công ty có thể tránh được các vấn đề tiềm ẩn?
Quản trị dữ liệu là chìa khóa. Bạn càng hiểu rõ mọi thứ về mặt nhập dữ liệu với khả năng phân loại, tính toàn vẹn, bảo mật, v.v. thì bạn sẽ càng gặp ít vấn đề hơn khi đi qua từng lớp của ngăn xếp công nghệ. Nhiều tổ chức trì hoãn việc quản trị dữ liệu phù hợp vì họ nhận được nhiều lợi ích và quyết định tập trung vào việc quản lý dữ liệu sau này, nhưng điều đó không bao giờ thành công. Các vấn đề phát sinh bao gồm thực tế là những người ở bên phân tích sẽ liên tục thực hiện công việc tùy chỉnh, dữ liệu có thể có nhiều ý nghĩa và thậm chí các giá trị dữ liệu có thể khác hoàn toàn giữa báo cáo này với báo cáo khác nếu bạn đang lấy mẫu dữ liệu hoặc làm điều gì đó tương tự.
Việc đầu tư trả trước để chuẩn hóa dữ liệu và quản trị dữ liệu phong phú là điều đáng giá. Việc triển khai sẽ mất nhiều thời gian hơn và khi mọi người có được công nghệ mới, họ thường muốn sử dụng nó ngay lập tức. Việc dành trước một vài tháng để chuẩn bị sẵn sàng mọi thứ sẽ không phải là một quyết định phổ biến, nhưng kết quả thu được là rất lớn. Bạn sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian khi thu thập dữ liệu mới vì bạn đã có sẵn một mô hình tiêu chuẩn hóa để đưa dữ liệu vào.
Làm thế nào để một tổ chức chọn loại trực quan hóa dữ liệu để sử dụng?
Trong một số trường hợp, việc trực quan hóa dữ liệu bạn chọn sẽ phụ thuộc vào ngành dọc của bạn. Ví dụ: chu kỳ bán hàng của công ty B2B sẽ hoàn toàn khác với chu kỳ bán hàng của công ty B2C. Nếu một công ty B2B tập trung vào bán hàng trực tiếp hoặc hợp đồng mới muốn sử dụng hình ảnh phân bổ, họ có thể muốn chọn mô hình phân bổ hình chữ W chỉ định giá trị đáng kể cho điểm tiếp xúc đầu tiên và cuối cùng trước khi chuyển đổi, đồng thời cũng nhấn mạnh vào phần giữa điểm tiếp xúc kênh.
Tuy nhiên, nhìn chung, các yếu tố khác ngoài ngành có trọng lượng hơn khi quyết định cách mô tả dữ liệu. Một yếu tố là bạn sẽ sử dụng thông tin bạn đang cố gắng truyền đạt. Nếu bạn đang tìm kiếm xu hướng, biểu đồ đường có thể sẽ là lựa chọn tốt hơn so với biểu đồ như biểu đồ phân tán, vì đường sẽ biểu thị xu hướng.
Việc lựa chọn loại trực quan hóa dữ liệu cũng phụ thuộc vào đối tượng. Biết rõ khán giả của bạn là một phần quan trọng trong việc quyết định cách thiết kế hình ảnh trực quan cuối cùng của bạn. Ví dụ: khán giả điều hành thường quan tâm đến sự thật và thích những hình ảnh đơn giản chỉ có một vài điểm. Mặt khác, khán giả bán hàng có thể sẽ thích cách trình bày sáng tạo hơn. Hiểu khán giả của bạn là ai và họ đang muốn xem gì là yếu tố quan trọng mà bạn cần biết trước khi bắt đầu tập hợp biểu đồ hoặc đồ thị.
Câu hỏi thường gặp
Các loại dữ liệu cụ thể có dễ hình dung hơn các loại dữ liệu khác không?
Dữ liệu có cấu trúc dễ hình dung hơn dữ liệu phi cấu trúc vì dữ liệu đã phù hợp với một mô hình xác định.
Ban đầu, các loại dữ liệu đã được thiết lập nhiều hơn cũng sẽ dễ hình dung hơn vì đã dành nhiều thời gian hơn để xác định các phương pháp hay nhất. Dữ liệu từ các nguồn hoặc kênh truyền thống nhìn chung sẽ có các mô hình hiện có đã được chứng minh là thành công, trong khi dữ liệu từ các nguồn tiên tiến sẽ yêu cầu thử và sai.
Các tổ chức trực quan hóa dữ liệu bằng cách nào?
Có một số cách gần như không giới hạn để trình bày dữ liệu một cách trực quan.
Các nhà cung cấp liên tục động não các phương pháp mới để trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu là giúp các cá nhân ngày càng dễ dàng nhìn vào hình ảnh và hiểu rõ ràng câu chuyện được kể bằng dữ liệu.
Các tùy chọn để trực quan hóa dữ liệu bao gồm từ lập biểu đồ các điểm dữ liệu trên biểu đồ thanh hoặc biểu đồ đường đơn giản cho đến thiết kế đồ họa thông tin có độ chi tiết cao. Hình ảnh phổ biến bao gồm bản đồ nhiệt, bản đồ địa lý, biểu đồ hình tròn và biểu đồ phân tán. Vì mục đích là làm cho dữ liệu dễ đọc nên các tổ chức thường xuyên tùy chỉnh hình ảnh để làm cho dữ liệu trông hấp dẫn về mặt trực quan nhất có thể.
Nguồn: https://business.adobe.com/blog/basics/data-visualization
