Data visualization – trực quan hóa dữ liệu là gì? Lợi ích, ví dụ và 5 nguyên tắc triển khai

Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) được nói đến rất nhiều trong thời gian gần đây và ngày càng được ứng dụng bởi các doanh nghiệp. Nhưng cụ thể ứng dụng và lợi ích của xu hướng này là gì, có phù hợp với doanh nghiệp của bạn không?

Data visualization - Trực quan hoá dữ liệu là gì?

Hiểu đơn giản, trực quan hóa dữ liệu (đồ thị hoá dữ liệu/hình ảnh hoá dữ liệu) là quá trình sử dụng các yếu tố hình ảnh như đồ thị, biểu đồ hoặc bản đồ để trình bày dữ liệu thô; biến các con số rời rạc, đơn lẻ thành một bức tranh tổng có thể bóc tách thông tin nhanh.

Cụ thể hơn, trực quan hoá dữ liệu được ứng dụng với mục tiêu chuyển đổi dữ liệu phức tạp, có dung lượng lớn hoặc dữ liệu số thành hình ảnh dễ hiểu, từ đó giúp người đọc đúc kết thông tin chuyên sâu và đưa ra quyết định nhanh, chính xác.

Lợi ích của trực quan hoá dữ liệu trong doanh nghiệp

Việc hình ảnh hóa dữ liệu là khâu cần thiết cho mọi tổ chức đang có tài sản ‘dữ liệu” đồ sộ chưa được khai thác tối đa. Lợi ích của việc này thường gói gọn ở 5 trọng tâm sau:

1. Đưa ra quyết định chính xác hơn nhờ các công cụ hình ảnh hóa số liệu

Bộ phận xử lý dữ liệu và ban lãnh đạo cấp cao nhất thường đọc dữ liệu đã được trực quan hoá qua các công cụ. Những dữ liệu này rõ ràng và dễ hiểu hơn so với các số liệu thô. Nhờ đó, các lãnh đạo sẽ tiết kiệm được thời gian thông phân tích dữ liệu.

Đồng thời, họ cũng thu được cái nhìn toàn cảnh, xác định được mối liên kết giữa các yếu tố cũng như các thay đổi và xu hướng thay đổi trong từng thời kỳ. Tất cả yếu tố này sẽ đặt nền tảng cho những kết luận chính xác hơn, đưa ra là chuỗi quyết định hợp lý, nhanh chóng, đúng thời điểm hơn nhằm gia tăng lợi thế cạnh tranh trước đối thủ.

2. Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng

Việc hình ảnh hóa dữ liệu có lợi ích rất lớn trong việc làm nổi bật nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Nhờ biểu đồ, doanh nghiệp có thể dễ dàng nhận thấy sự thay đổi trong hành vi, thói quen và sở thích của khách hàng qua từng thời kì. Sự không hài lòng của khách hàng với doanh nghiệp cũng được nêu rõ qua đồ thị. Nhờ đó, bạn có thể xác định những ưu nhược trong dịch vụ khách hàng của mình và đưa ra những biện pháp cải thiện dịch vụ.

Ví dụ về thống kê trải nghiệm khách hàng qua biểu đồ trực quan (Reputa). Biểu đồ trên cho thấy sự tương quan của các đối thủ trong mảng Vận chuyển đồ ăn, đồng thời là các kênh truyền thông được ứng dụng nhiều nhất trong ngành hàng này (Fanpages và Group)

Nhân viên hợp tác hiệu quả hơn nhờ biết cách hình ảnh hóa dữ liệu

Thông qua những số liệu được trình bày rõ ràng với thông điệp cụ thể, mỗi nhân viên đều có thể nắm bắt được tình hình doanh nghiệp nhanh chóng. Nhờ đó, họ cũng sẽ tự tin chia sẻ hiểu biết của mình trong việc cải thiện các vấn đề chung. Kết quả của các nỗ lực này đều được thể hiện qua những đồ thị dễ hiểu, giúp các phòng ban cùng đánh giá và đưa ra sự thay đổi cần thiết.

Về mặt cá nhân, đồ thị hoá những con số về kết quả công việc sẽ giúp nhân viên nhìn rõ được hiệu quả làm việc của mình. Đồ thị cũng thể hiện rõ sự tương quan và chênh lệch hiệu suất làm việc của các nhân viên với nhau. Từ đó, nhiều nhân viên sẽ có động lực tập trung cải thiện hiệu suất của bản thân, không để thua kém các cá nhân còn lại.

Hạn chế phần nào sự phụ thuộc vào các nhà khoa học dữ liệu

Không phải doanh nghiệp nào cũng đủ nguồn lực để thuê các chuyên gia phân tích các số liệu thu được. Việc ứng dụng các công cụ trực quan hoá giúp nhiều nhân viên có thể đọc được những dữ liệu đơn giản, từ đó đưa ra những quyết định hiệu quả ở quy mô phòng ban và giúp tối ưu ngân sách.

Cải thiện khả năng “giao tiếp bằng số liệu” với các đối tác

Việc trình bày lý do cho những thay đổi, những kế hoạch tương lai sẽ đơn giản hơn rất nhiều thông qua các đồ thị. Kể cả chưa có chuyên môn phân tích dữ liệu chuyên sâu, khách hàng và đối tác vẫn có thể hiểu được các đề xuất từ doanh nghiệp thông qua các dẫn chứng số liệu cụ thể.

Có thể bạn quan tâm:

• Khóa học hân tích dữ liệu kinh doanh tại SOM
• Mục tiêu và tầm quan trọng của Quản trị dữ liệu trong doanh nghiệp

Các công cụ data visualization phổ biến hiện nay

Có rất nhiều công cụ để hình ảnh hóa dữ liệu, và dưới đây là 5 công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất ở Việt Nam cùng ưu điểm của chúng:

1. Google data studio:

• Kết nối dễ dàng với nhiều sản phẩm
• Dễ dàng tiếp thu và học hỏi với nhiều nội dung học tập
• Hoàn toàn miễn phí

2. Tableau:

• Dễ dàng sắp xếp dữ liệu và đầu vào từ nhiều nguồn
• Tích hợp liền mạch với Salesforce và các nền tảng khác

3. Looker

• Dễ dàng tích hợp với cơ sở dữ liệu từ BigQuery, Amazon Redshift, …
• Nhiều tùy chọn tùy chỉnh
• Xử lý tốt các bộ dữ liệu lớn

4. Infogram

• Nhiều tùy chọn hình ảnh hóa độc đáo
• Các mẫu được tối ưu hóa cho thiết bị di động và mạng xã hội
• Tính năng nhúng ngay các thiết kế vào các trang web

5. D3.js

• Tích hợp chức năng như một nền tảng mã nguồn mở
• Nhiều ví dụ tương tác, phân cấp và hoạt ảnh mạnh mẽ

5 nguyên tắc của trực quan hóa dữ liệu và ví dụ

Trực quan hoá dữ liệu nên được thực hiện một cách logic và “biết đủ” để người đọc dễ nắm được thông tin. Muốn làm được điều này, quy trình đồ thị hóa phải đảm bảo những nguyên tắc sau:

Chọn đúng loại biểu đồ

Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng không phải ai cũng nhớ để làm. Thực tế, vẫn nhiều người chọn biểu đồ theo thói quen hoặc cảm tính.

Để hạn chế điều này, cần nhớ rằng “form follows function” (chức năng đi trước, trình bày đi sau), tức là mục đích của việc trực quan hóa luôn cần được cân nhắc đầu tiên. Cụ thể, bạn phải tự hỏi mục đích của bạn là gì? Bạn muốn sánh các giá trị, thể hiện xu hướng hay muốn tìm hiểu về sự phân phối và mối quan hệ giữa các biến? Từ mục đích đã xác định, chúng ta sẽ chọn 1 hoặc 1 số biểu đồ phù hợp để thể hiện số liệu.

Ví dụ, muốn thể hiện sự thay đổi rõ rệt theo thời gian, hình thức biểu đồ đường kẻ như dưới đây được ưu tiên lựa chọn hơn cả.

Không phải tất cả data đều quan trọng

Bạn không nên ném toàn bộ dataset vào một biểu đồ, hãy phân tích trước để biểu diễn/ highlight những thông tin quan trọng sao cho người xem dễ nắm bắt.

Ví dụ, một công ty muốn biểu diễn tổng doanh thu của năm theo ID dự án (với 41 dự án khác nhau). Biểu đồ bên trái biểu diễn tất cả 41 dự án nên khá lộn xộn. Trong khi đó, biểu đồ bên phải biểu diễn 5 dự án có doanh thu lớn nhất và gộp các dự án còn lại vào nhóm “others”. Rõ ràng cách làm ở biểu đồ bên phải sẽ hợp lý và gọn gàng hơn.

Biểu đồ thể hiện đúng tương quan số liệu thực tế

Việc đồ thị hóa dữ liệu nên giúp thể hiện sự tương quan số liệu đúng nhất. Không nên cố tình lợi dụng các yếu tố về khung tham chiếu, tỷ lệ hình ảnh để gây nhầm lẫn cho người xem. Người trình bày thiếu kinh nghiệm hoặc không khéo léo sẽ dễ phạm phải các yếu tố này.

Ví dụ

Biểu đồ trên thể hiện sản lượng của một quy trình tăng từ 56% lên 67% trong vòng 6 tháng. Biểu đồ phía bên trái đang cố tình phóng đại sự tăng trưởng này khi để gốc của trục y ở giá trị 50%. Qua cái nhìn cảm tính, sự chênh lệnh lúc này sẽ dễ bị hiểu lầm là rất lớn. Trong trường hợp này, biểu đồ bên phải biểu diễn chính xác hơn khi trục y bắt đầu ở giá trị 0, đồng thời kèm theo đường mục tiêu để người xem dễ dàng so sánh.

Sử dụng màu sắc hợp lý khi chuyển dữ liệu sang dạng biểu đồ

Việc sử dụng màu sắc mang mục đích dễ nhìn và nhấn mạnh những yếu tố quan trọng trong biểu đồ. Tuy nhiên, cần chọn lựa màu sắc thông minh, không quá thừa thải, không gây rối và mất tập trung.

Ví dụ, với biểu đồ chỉ thể hiện sự thay đổi của một nội dung qua các thời gian khác nhau như trên, nên sử dụng chung một tông màu để tránh rối mắt.

Luôn đảm bảo dữ liệu được trình bày một cách đơn giản và hiệu quả

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp chúng ta tạo ra những biểu đồ đẹp mắt và phức tạp với chỉ vài cái click chuột. Tuy nhiên, quá nhiều yếu tố về thẩm mỹ có thể làm người xem sao nhãng khỏi thông điệp chính. Hãy lược bỏ những yếu tố rườm rà không cần thiết.

Biểu đồ được tô nền hồng bên trái là một ví dụ của việc thêm thắt các yếu tố không cần thiết, làm xao nhãng cho người đọc.

Còn khá nhiều điều cần biết về quá trình trực quan hoá dữ liệu. Dù bạn là một lãnh đạo đang muốn ứng dụng các công cụ này, hoặc là nhân viên muốn sành sỏi về mặt phân tích dữ liệu, bạn đều phải trau dồi chuyên môn để tránh mắc sai lầm khi trình bày dữ liệu bằng hình ảnh. Hãy luôn nhớ rằng một khi đội ngũ của doanh nghiệp thành thục việc trình bày dữ liệu, chắc chắn sẽ là doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn bất kỳ đối thủ nào.