Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan menggunakan elemen visual seperti bagan, grafik, dan peta, alat visualisasi data menyediakan cara yang mudah diakses untuk melihat dan memahami tren, outlier, dan pola dalam data. Selain itu, ini memberikan cara terbaik bagi karyawan atau pemilik bisnis untuk menyajikan data kepada audiens non-teknis tanpa kebingungan.
Di dunia Big Data, alat dan teknologi visualisasi data sangat penting untuk menganalisis informasi dalam jumlah besar dan membuat keputusan berdasarkan data.
Visualisasi Data Adalah
Visualisasi merupakan kata serapan dari istilah bahasa Inggris, Visualization. Maknanya adalah pembuatan gambar visual yang dapat dilihat oleh mata. Secara sederhana, visualisasi data dapat diartikan sebagai mengubah data menjadi sebuah tampilan grafis visual. Pengertian lebih lengkapnya yaitu proses untuk menampilkan data yang telah melalui proses pengolahan ke dalam bentuk gambar atau visual sehingga mudah dibaca dan dipahami oleh banyak orang.Dalam penyajian data digunakan gambar atau simbol tertentu supaya orang awam dapat membaca data tersebut. Bisa disimpulkan bahwa visualisasi merupakan upaya yang dilakukan agar hasil pengolahan data dapat dikomunikasikan dengan pihak-pihak terkait.
Apa saja kelebihan dan kekurangan visualisasi data?
Sesuatu yang sederhana seperti menyajikan data dalam format grafik mungkin terlihat tidak memiliki kekurangan. Namun, terkadang data dapat disalahartikan atau disalahartikan ketika ditempatkan dalam gaya visualisasi data yang salah. Ketika memilih untuk membuat visualisasi data, sebaiknya pertimbangkan kelebihan dan kekurangannya.
Kelebihan
Mata kita tertarik pada warna dan pola. Kita dapat dengan cepat mengidentifikasi warna merah dari biru, dan kotak dari lingkaran. Budaya kita bersifat visual, termasuk segala sesuatu mulai dari seni dan iklan hingga TV dan film. Visualisasi data adalah bentuk lain dari seni visual yang menarik perhatian kita dan membuat kita tetap fokus pada pesan. Ketika kita melihat grafik, kita dengan cepat melihat tren dan pencilan. Jika kita dapat melihat sesuatu, kita akan menginternalisasikannya dengan cepat. Ini adalah bercerita dengan sebuah tujuan. Jika Anda pernah menatap spreadsheet data yang sangat besar dan tidak dapat melihat tren, Anda tahu betapa efektifnya visualisasi.
Beberapa keuntungan lain dari visualisasi data meliputi:
- Berbagi informasi dengan mudah.
- Menjelajahi peluang secara interaktif.
- Memvisualisasikan pola dan hubungan.
Kekurangan
Meskipun ada banyak keuntungan, beberapa kerugiannya mungkin tampak kurang jelas. Misalnya, ketika melihat visualisasi dengan banyak titik data yang berbeda, mudah untuk membuat asumsi yang tidak akurat. Atau terkadang visualisasi dirancang dengan cara yang salah sehingga menjadi bias atau membingungkan.
Beberapa kerugian lainnya termasuk:
- Informasi yang bias atau tidak akurat.
- Korelasi tidak selalu berarti sebab akibat.
- Pesan inti dapat hilang dalam penerjemahan.
Berbagai jenis visualisasi
Saat Anda memikirkan visualisasi data, pikiran pertama Anda mungkin langsung tertuju pada grafik batang atau diagram lingkaran sederhana. Meskipun ini mungkin merupakan bagian integral dari visualisasi data dan dasar umum untuk banyak grafik data, visualisasi yang tepat harus dipadukan dengan kumpulan informasi yang tepat. Ada banyak pilihan metode visualisasi untuk menyajikan data secara efektif dan menarik.
Jenis Visualisasi Umum:
- Bagan: Informasi disajikan dalam bentuk tabel dan grafik dengan data ditampilkan sepanjang dua sumbu. Bisa dalam bentuk grafik, diagram, atau peta. Belajarlah lagi.
- Tabel: Sekumpulan gambar yang ditampilkan dalam baris dan kolom. Belajarlah lagi.
- Grafik: Diagram titik, garis, segmen, kurva, atau area yang mewakili variabel tertentu dibandingkan satu sama lain, biasanya sepanjang dua sumbu tegak lurus.
- Geospasial: Visualisasi yang menampilkan data dalam bentuk peta dengan menggunakan berbagai bentuk dan warna untuk menunjukkan hubungan antara potongan data dan lokasi tertentu. Belajarlah lagi.
- Infografis: Kombinasi visual dan kata-kata yang mewakili data. Biasanya menggunakan grafik atau diagram.
- Dasboards: Kumpulan visualisasi dan data yang ditampilkan di satu tempat untuk membantu menganalisis dan menyajikan data. Belajarlah lagi.
Contoh yang lebih spesifik
- Area Map: Suatu bentuk visualisasi geospasial, peta area digunakan untuk menunjukkan nilai spesifik yang ditetapkan pada peta suatu negara, negara bagian, kabupaten, atau lokasi geografis lainnya. Dua jenis peta area yang umum adalah choropleth dan isopleth. Belajarlah lagi.
- Bagan Batang: Bagan batang mewakili nilai numerik yang dibandingkan satu sama lain. Panjang batang mewakili nilai setiap variabel. Belajarlah lagi.
- Box-and-whisker Plots: Ini menunjukkan pilihan rentang (kotak) pada ukuran yang ditetapkan (batang). Belajarlah lagi.
- Grafik Poin: Bilah yang ditandai dengan latar belakang untuk menunjukkan kemajuan atau kinerja terhadap suatu sasaran, ditandai dengan garis pada grafik. Belajarlah lagi.
- Gantt Chart: Biasanya digunakan dalam manajemen proyek, Gantt chart adalah diagram batang yang menggambarkan garis waktu dan tugas. Belajarlah lagi.
- Heat Map: Jenis visualisasi geospasial dalam bentuk peta yang menampilkan nilai data tertentu dalam warna berbeda (tidak harus berupa suhu, namun ini merupakan penggunaan yang umum). Belajarlah lagi.
- Highlight Table: Bentuk tabel yang menggunakan warna untuk mengkategorikan data serupa, memungkinkan pemirsa membacanya dengan lebih mudah dan intuitif. Belajarlah lagi.
- Histogram: Jenis diagram batang yang membagi pengukuran berkelanjutan ke dalam beberapa wadah berbeda untuk membantu menganalisis distribusi. Belajarlah lagi.
- Diagram Lingkaran: Bagan melingkar dengan segmen segitiga yang menampilkan data sebagai persentase keseluruhan. Belajarlah lagi.
- Treemap: Jenis bagan yang memperlihatkan nilai-nilai berbeda dan terkait dalam bentuk persegi panjang yang disatukan. Belajarlah lagi.
Tools Visualisasi Data
Sebenarnya, banyak tools untuk visualisasi data yang bisa kamu gunakan. Hubspot merangkum beberapa tools yang cukup mudah untuk digunakan dalam pekerjaan sehari-hari:
1. Tableau Desktop
Tableau Desktop memiliki fitur analitik langsung dengan dashboard interaktif. Dengan ini, kamu bisa melihat tren, wawasan, dan pola dengan cara yang lebih mudah.
Dalam Tableau terdapat indikator, peta, dan banyak visual lain yang memberikan kamu informasi untuk ditindaklanjuti.
2. Databox
Databox adalah tool yang menyediakan berbagai cara untuk mengunggah data, membuat visual dengan mudah, hingga akhirnya mendapatkan kesimpulan. Selain itu, databox juga terhubung dengan Spreadsheet dan database SQL sehingga kamu lebih mudah mengumpulkan data dari berbagai sumber.
3. Hubspot
Tool visualisasi data lainnya adalah Hubspot. Tool ini menawarkan opsi dalam pembuatan laporan data. Dengan Hubspot, kamu bisa membuat grafik dan bagan dengan berbagai macam cara sesuai kebutuhan.
Tak hanya itu, Hubspot juga ada fitur add-on dashboard dan reporting guna mempermudah proses visualisasi data.
4. Google Chart Tools
Google Chart umumnya digunakan dengan JavaScript yang kamu dicantumkan di website. Tool ini memungkinkan kamu memvisualisasikan data secara langsung di website. Kabar baiknya, tool ini mudah digunakan untuk pemula dan gratis.
5. Chartio
Tool Chartio menawarkan 15 jenis grafik untuk dipilih saat melakukan visualisasi data. Fitur ini memudahkan kamu untuk memberikan visual yang lebih variatif.
Keunggulan Chartio adalah kamu bisa menggabungkan data dari berbagai lokasi berbeda seperti Amazon atau Redshift, menelusurinya dengan visual SQL, mengelola bagan, lalu membagikannya dengan mudah melalui berbagai platform.
6. QlikView
Software yang satu ini akan membantumu 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.
7. Microsoft Power BI
Apakah data yang kamu miliki cenderung berbentuk data intelijen bisnis?
Jika ya, software yang satu ini lebih cocok digunakan olehmu. Microsoft Power BI dapat kamu gunakan untuk membuat laporan dan analisis. Semua visualisasi data perusahaan dapat disentralisasi di Microsoft Power BI, sehingga memberikan kemudahan akses bagi semua anggota tim.
8. Microsoft Excel
Software pasti sudah tidak asing lagi bagimu.
Selain dapat digunakan untuk mengolah data, tentunya Excel dapat kamu manfaatkan untuk memproduksi visualisasi data yang tidak kalah menarik dari software di atas. Interface-nya yang sederhana banyak disukai oleh para data analis pemula.
9. Sisense
Sisense memiliki fitur yang akan memudahkanmu 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.
Cara Membuat Visualisasi Data
Untuk menampilkan suatu data, kamu tidak bisa langsung membuat desain. Ada beberapa langkah atau tahapan yang harus dilakukan terlebih dahulu. Ini dia penjelasan lebih lengkapnya.
1. Tetapkan Tujuan
Langkah paling awal yang harus dilakukan adalah menetapkan tujuan dari penyajian data itu sendiri. Tujuan ini nantinya akan memudahkan kamu untuk menentukan konsep. Pembuatan data visual pun akan lebih terarah.
Ada berbagai tujuan dari penyajian data antara lain sebagai salah satu metode dalam analisis data, mempermudah data analyst dalam mengeksplorasi data, serta menyajikan informasi.
2. Tentukan Target
Setelah menentukan tujuan pembuatan data visual, tentukan pula target dari penyajian data tersebut. Target yang dimaksud di sini adalah pihak yang akan menerima sajian data. Hal ini harus ditentukan di awal, terutama untuk data visual yang dipakai untuk menyajikan informasi.
Tujuan dari langkah ini adalah menyesuaikan desain data visual supaya mudah dipahami oleh audiens. Ada dua hal yang perlu dipertimbangkan yaitu tingkat pendidikan serta usia dari audiens.
3. Dapatkan dan Olah Data
Tahap ketiga ini termasuk yang paling panjang, yaitu mencari dan mengolah data. Berikut ini langkah-langkah yang harus dilakukan.
- Mendapatkan data yang diperlukan
- Menyusun ulang data
- Menyaring atau membersihkan data
Tahap ini mungkin akan terus berulang sampai kamu mendapatkan data yang cukup untuk divisualisasikan.
4. Tentukan Tipe Penyajian Data
Di tahap ini kamu dapat memilih salah satu dari beberapa tipe penyajian data yang telah dijelaskan. Dalam pemilihan ini, kamu perlu mempertimbangkan tujuan dan target atau audiens.
5. Sajikan Data
Langkah terakhir adalah membuat desain data visual sesuai. Untuk meningkatkan akurasi data dengan visualnya, sebaiknya gunakan software atau aplikasi khusus untuk visualisasi atau penyajian data.
Sampai di sini dapat ditarik kesimpulan bahwa visualisasi data sangat penting untuk menyampaikan informasi kepada audiens. Sajian data harus dibuat sederhana dan jelas agar lebih mudah dipahami.
Kamu akan membutuhkan graph dan chart untuk mengomunikasikan temuan data. Sehingga, kamu dapat mengidentifikasi pola dan tren untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat. Nah, jika ingin mempelajari data science lebih dalam, kamu dapat mengunjungi ITBOX.
