Trực quan hóa dữ liệu là gì?
Trực quan hóa dữ liệu là kỹ thuật được sử dụng để biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa, có sử dụng các yếu tố trực quan như biểu đồ và đồ thị. Kỹ thuật này giúp bạn phát hiện xu hướng, mẫu hình và các giá trị ngoại lệ, từ đó đúc kết nhanh thông tin chuyên sâu và đưa ra quyết định đúng đắn hơn. Trong thế giới ngày nay, việc hiểu được khối lượng dữ liệu khổng lồ mà doanh nghiệp tạo ra mỗi ngày ngày càng quan trọng.
Đăng ký miễn phí
Tại sao việc trực quan hóa dữ liệu lại quan trọng?
Làm tốt việc trực quan hóa dữ liệu là bạn loại bỏ được tình trạng nhiễu loạn dữ liệu, làm nổi bật những thông tin hữu ích và nói lên câu chuyện. Edward R. Tufte, một người tiên phong trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu cho biết: “Cái hay vượt trội của đồ họa là cho người xem thấy được nhiều ý tưởng nhất trong thời gian ngắn nhất, mà lại ít tốn giấy mực nhất, trong không gian nhỏ nhất.”
Phần mềm trực quan hóa dữ liệu dành cho doanh nghiệp
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn này, các doanh nghiệp cần có các công cụ trực quan hóa dữ liệu linh hoạt để có thể giải quyết tất cả các nhu cầu trực quan hóa của họ. Hiệu quả của bất kỳ công cụ trực quan hóa dữ liệu nào cũng đều nằm ở mức độ phong phú về khả năng biểu diễn dữ liệu trực quan mà phần mềm đó cung cấp. Một công cụ trực quan hóa dữ liệu có được khả năng vượt trội này sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu của mọi doanh nghiệp và các quy trình của doanh nghiệp.
Các mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là gì?
Trong môi trường kinh doanh, tốc độ đưa ra quyết định là yếu tố then chốt. Những câu hỏi và chỉ dấu đã biết sẽ không đòi hỏi quá nhiều thời gian để tìm câu trả lời. Tuy nhiên, khi xử lý những tình huống chưa biết, bạn cần có giải pháp phù hợp để khám phá những dữ liệu có sẵn theo cách ít tốn thời gian hơn.
Do đó, đối với bất kỳ phần mềm trực quan hóa dữ liệu nào, hai mục tiêu chính luôn là:
Giải thích: Hình ảnh cung cấp cho người dùng thông tin liên quan đáp ứng các nhu cầu thông thường, hàng ngày (ví dụ: Khối lượng bán hàng trong một ngày ở các khu vực)
Khám phá: Cung cấp dạng xem đa chiều về một tập dữ liệu để người dùng khám phá, đặt câu hỏi trong quá trình họ suy ngẫm và khám phá thông tin chuyên sâu (ví dụ: Hiệu suất của doanh nghiệp được đo bằng các thông số khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định)
Các thành phần trực quan hóa dữ liệu
Bộ não con người xử lý hình ảnh ở tốc độ cực cao và trực quan hóa dữ liệu chính là áp dụng lý thuyết này. Lý do là vì mắt và não chúng ta cần chưa đầy nửa giây để nhận thức trong vô thức cái gọi là đặc tính trực quan của hình ảnh, như màu sắc, hình dạng, vị trí trong không gian và chuyển động, đây là những yếu tố được sử dụng để biểu diễn dữ liệu trực quan.
Một loạt các dạng trực quan hóa dữ liệu có thể được tạo ra từ các thành phần riêng lẻ này, bao gồm:
- Dạng Chuỗi thời gian, chẳng hạn như biểu đồ đường và biểu đồ vùng mô tả cách một biến số, hoặc nhiều biến số, thay đổi theo thời gian.
- Các loại biểu đồ thanh khác nhau dùng để Xếp hạng & so sánh, như biểu đồ thanh ngang/dọc, phân nhóm và xếp chồng.
- Các chế độ xem dữ liệu Từng phần so với toàn bộ tính bằng tỷ lệ phần trăm sử dụng biểu đồ hình tròn.
- Hệ số tương quan giữa hai hoặc ba biến số có thể được thể hiện rõ ràng qua biểu đồ phân tán và biểu đồ bong bóng.
- Dạng Bản đồ địa lý như bản đồ choropleth - một loại bản đồ phân biệt các khu vực địa lý theo màu sắc hoặc ký hiệu - rất hữu ích khi cần so sánh hoặc phân đoạn dữ liệu theo khu vực địa lý.
Các dạng trực quan hóa dữ liệu
Biểu đồ
Bất kể là dữ liệu rời rạc hay liên tục, biểu đồ có thể trực quan hóa mọi loại dữ liệu để phân tích và diễn giải hiệu quả. Biểu đồ có nhiều loại khác nhau như biểu đồ Vùng, Đường, Thanh, Xếp chồng, Hình tròn, Phân tán, Kết hợp, Phễu, Mạng nhện v.v.. Mỗi loại biểu đồ lại cung cấp nhiều tùy chọn tương tác cho người dùng phân tích chuyên sâu hơn và sát với ngữ cảnh hơn.
Sau đây là một số loại biểu đồ đáng chú ý và được sử dụng rộng rãi:
Biểu đồ đường (Line Chart)
Loại biểu đồ này được sử dụng để biểu diễn trực quan các xu hướng trong một khoảng thời gian bất kỳ. Biểu đồ đường có hai biến thể: Biểu đồ Đường liền mạch và Bước.
Biểu đồ vùng (Area Chart)
Biểu đồ vùng che phủ vùng bên dưới các đường, do đó giúp bạn dễ dàng so sánh các mức dữ liệu.
Biểu đồ thanh (Bar)
Biểu đồ này biểu diễn dữ liệu dưới dạng các thanh riêng biệt có độ cao tỷ lệ với giá trị cần biểu thị. Biểu đồ thanh rất hữu ích khi so sánh dữ liệu được phân chia thành các nhóm riêng biệt.
Biểu đồ thanh xếp chồng
Phân tích so sánh giá trị các phần và toàn bộ trong một tập dữ liệu bằng biểu đồ xếp chồng. Biểu đồ này thể hiện giá trị của từng phần so với toàn bộ của nhiều danh mục.
Biểu đồ hình tròn
Biểu đồ này phù hợp để biểu diễn dữ liệu theo tỷ lệ phần trăm hoặc tỷ lệ, sẽ hữu ích khi cần phân tích và tìm hiểu mức đóng góp của các phần trong cả tập hợp.
Biểu đồ hình khuyên (Ring Chart)
Hay còn được gọi là biểu đồ vành khuyên, biểu đồ này cũng hữu ích khi trình bày dữ liệu dưới dạng tổng các phần, theo giá trị phần trăm.
Biểu đồ phân tán (Scatter Chart)
Biểu đồ phân tán thường được sử dụng để vẽ đồ thị dữ liệu rời rạc với các khoảng không đều nhau. Biểu đồ này được sử dụng để so sánh giữa hai trục số không giống như biểu đồ đường, trong đó một trục không bao giờ là số.
Biểu đồ bong bóng (Bubble Chart)
Biểu đồ này hữu ích khi cần trực quan hóa dữ liệu bằng cách làm nổi bật quy mô của giá trị dữ liệu theo kích thước tương ứng. Ngoài ra, biểu đồ bong bóng còn được sử dụng thay thế cho biểu đồ phân tán.
Biểu đồ kết hợp
Khi bạn có hỗn hợp nhiều loại chuỗi dữ liệu và cần biểu diễn tất cả cùng một lúc, hãy chọn biểu đồ kết hợp. Các loại biểu đồ có thể sử dụng kết hợp bao gồm biểu đồ thanh, đường, vùng, bong bóng và phân tán.
Biểu đồ phễu (Funnel Chart)
Biểu đồ này được sử dụng để thể hiện dòng lũy tiến hoặc giảm của một số liệu kinh doanh qua các giai đoạn.
Biểu đồ mạng nhện
Chọn biểu đồ này để nghiên cứu so sánh các chuỗi dữ liệu khác nhau. Biểu đồ này giúp so sánh các giá trị trong một chuỗi dữ liệu được biểu thị bằng các dấu dữ liệu, liên quan đến một điểm trung tâm.
Bản đồ nhiệt
Biểu đồ dạng lưới hai chiều này hữu ích khi cần biểu diễn các giá trị bằng nhiều màu sắc với độ đậm nhạt khác nhau, giúp cho việc trực quan hóa, phân loại và lọc dữ liệu trở nên dễ dàng.
Bản đồ địa lý
Loại biểu đồ này hữu ích khi cần trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý thông qua các dạng trực quan hóa có tính tương tác trong và giữa các thành phố, tiểu bang, quốc gia và lục địa trong bức tranh toàn cầu.
Pivot Table
Pivot Table cho phép bạn sắp xếp lại, chia nhóm, tóm tắt và lập bảng biểu cho các tập dữ liệu lớn một cách linh động để phân tích và sử dụng dễ dàng hơn. Bạn sẽ có một loạt các tùy chọn để lọc, sắp xếp và tùy chỉnh hình thức của bảng và cách trình bày dữ liệu trong bảng.
Widget KPI
Widget là một tính năng khá hữu ích khi cần làm nổi bật các số liệu chính trong bảng chỉ số sao cho dễ hiểu. Các số liệu này có thể đi kèm với các chỉ dấu so sánh để làm nổi bật xu hướng. Sau đây là các loại widget KPI đáng chú ý:
Widget dạng biểu đồ
Widget dạng này cho phép bạn làm nổi bật một chỉ số trong dữ liệu bằng biểu đồ trực quan như Mặt số (Dial) và Bullet.
Widget số đơn lẻ
Sử dụng widget này để biểu diễn các giá trị số đơn lẻ kèm theo các chỉ dấu so sánh.
Bảng chỉ số
Bảng chỉ số cho phép bạn kết hợp nhiều báo cáo và widget KPI vào một trang duy nhất để có cái nhìn bao quát. Các báo cáo và widget có thể được sắp xếp một cách thuận tiện bằng cách sử dụng bố cục linh hoạt. Ngoài ra, tính năng lọc linh động cho phép bạn xem một thông tin cụ thể hoặc theo yêu cầu nào đó bất kỳ.
Các tình huống sử dụng trong kinh doanh theo thời gian thực
Việc tăng tốc ra quyết định trong kinh doanh có thể trở nên dễ dàng hơn khi các bên liên quan được cung cấp ngữ cảnh cần thiết chính xác. Bảng chỉ số làm được điều này bằng cách đối chiếu các dạng trực quan hóa dữ liệu giữ chức năng đo lường và theo dõi các chỉ số KPI quan trọng. Tuy nhiên, hiệu quả của bảng chỉ số nằm ở khả năng cung cấp dữ liệu mới nhất hiện có.
Doanh nghiệp có thể chọn dạng trực quan hóa dữ liệu phù hợp dựa trên 1) kiểu người dùng, 2) nhu cầu về mức độ chi tiết và 3) tần suất sử dụng của họ. Trực quan hóa dữ liệu thể hiện các lợi ích riêng trong từng lĩnh vực và ngành nghề. Sau đây là một vài ví dụ:
- Kinh doanh
- Tiếp thị
- Tài chính
Kinh doanh
Trực quan hóa giúp đánh giá hiệu quả của các kênh khác nhau trong việc đạt được các mục tiêu kinh doanh lớn hơn, bằng cách truyền đạt dữ liệu tổng hợp từ nhiều công cụ và nguồn. Tìm hiểu thêm về trực quan hóa dữ liệu bán hàng.
Tiếp thị
Theo dõi tác động của các sáng kiến tiếp thị về mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi qua các dạng trực quan hóa chuyên sâu. Các bên liên quan cũng có thể chia sẻ qua lại các dạng trực quan hóa dữ liệu này để nắm bắt thông tin cập nhật. Tìm hiểu thêm về trực quan hóa dữ liệu tiếp thị.
Tài chính
Việc liệt kê và trình bày dữ liệu tài chính chuyên sâu cho phép theo dõi và dự báo hiệu quả hơn về hoạt động của tổ chức, cũng như mức độ sẵn sàng đối phó với những bất ổn. Trực quan hóa dữ liệu cũng giúp tiết kiệm đáng kể thời gian chuẩn bị dữ liệu có thể được dành cho nhiều hoạt động mang lại giá trị cao khác. Tìm hiểu thêm về trực quan hóa dữ liệu tài chính.
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với Zoho Analytics?
Là một giải pháp đi đầu về BI đám mây trong hơn một thập kỷ qua, Zoho Analytics hiện được hơn 10 triệu người dùng doanh nghiệp và 100.000 doanh nghiệp ở hơn 120 quốc gia trên toàn thế giới sử dụng.
Bạn muốn tham gia với chúng tôi? Bắt đầu ngay thôi!
Đăng ký miễn phí