Blog

20 phút đọc

Data Visualization là gì? Vì sao trực quan hoá dữ liệu quan trọng?

Khi làm việc với các tệp dữ liệu phức tạp, việc trực quan hoá dữ liệu là một bước quan trọng để hiểu và phân tích các thông tin quan trọng. Vậy Data Visualization là gì? Trong bài viết này, hãy cùng MDA tìm hiểu về Data Visualization, các loại Data Visualization và tại sao trực quan hoá dữ liệu lại quan trọng đến vậy?

Data Visualization là gì?

Thuật ngữ Data Visualization là gì?

Trước khi tìm hiểu Data Visualization là gì, chúng ta hãy phân tích ví dụ sau:

Thông thường khi gửi bảng báo cáo cho cấp trên, bạn có thể gửi một tập hợp các con số và thông tin chi tiết, điều này gây khó khăn cho việc đọc hiểu và phân tích. Tuy nhiên, nếu tệp dữ liệu này được trực quan hóa, kết quả sẽ hoàn toàn khác biệt.

Vậy Data Visualization là gì? Data Visualization có nghĩa là trực quan hóa dữ liệu. Hiểu một cách cụ thể thì đây là cách biểu diễn thông tin dưới dạng hình ảnh, biểu đồ hoặc đồ thị để minh họa dữ liệu dễ hiểu nhất. Mục đích của việc trực quan hóa dữ liệu là biến các nguồn dữ liệu thành những tệp thông tin trực quan, dễ quan sát và dễ hiểu. Thay vì chỉ nhìn vào những con số và chữ cái khô khan, Data Visualization cho phép chúng ta biểu diễn dữ liệu theo cách mà não bộ có thể dễ dàng nhận biết và xử lý.

Vì sao trực quan hoá dữ liệu quan trọng?

Tầm quan trọng của trực quan hoá dữ liệu với người dùng

Sau khi hiểu được Data Visualization là gì, chúng ta cần biết vì sao trực quan hoá dữ liệu lại quan trọng với người dùng? Thực tế, việc trực quan hoá dữ liệu là rất cần thiết để người dùng có thể tiếp cận và xử lý dữ liệu dễ dàng hơn. Trực quan hóa dữ liệu cũng có thể giúp người dùng hiểu được những thông tin phức tạp hơn so với các bảng tính hoặc báo cáo. Chúng ta có thể hình dung trực quan hóa dữ liệu như là một ngôn ngữ để chia sẻ, ngay cả khi không được đào tạo chính thức và bài bản thì bạn vẫn có thể nắm vững được những thông tin cơ bản qua các biểu đồ.

Khi não bộ con người xử lý thông tin, chúng có thể dễ tiếp thu dữ liệu dưới dạng đồ thị hoặc biểu đồ để hình dung ra lượng lớn dữ liệu phức tạp. Bộ não con người thường bị thu hút bởi những màu sắc và các biểu đồ hơn là các thông tin số liệu khô khan. Ngoài ra, trực quan hóa dữ liệu cũng có thể giúp:

• Tìm ra các lĩnh vực nào cần cải thiện hoặc chú ý.
• Phân tích rõ những yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng.
• Sản phẩm nào cần đặt ở đâu.
• Dự đoán khối lượng bán hàng.
• Tiếp thu khối lượng lớn thông tin nhanh chóng, nâng cao hiểu biết.

Các loại Data Visualization

Bên cạnh việc tìm hiểu Data Visualization là gì, bạn cần phải biết được hiện nay có bao nhiêu loại Data Visualization được sử dụng để biểu diễn dữ liệu? Dưới đây là một số loại Data Visualization phổ biến nhất.

Map

Map Visualization phân tích, hiển thị thông tin có liên quan đến vị trí địa lý trên bản đồ

Map Visualization là một phương pháp để phân tích và hiển thị thông tin có liên quan đến địa lý trên các bản đồ. Phương pháp này giúp phân phối dữ liệu theo khu vực và cho phép người sử dụng có cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa dữ liệu và địa điểm. Các bản đồ có thể là 2D hoặc 3D, tĩnh hoặc động và kết hợp nhiều cách để có thể tạo ra bản đồ data visualization.

Dưới đây là những loại bản đồ phổ biến thường được sử dụng trong Map Visualization:

• Bản đồ khu vực (Regional Maps): Đây là loại bản đồ truyền thống, hiển thị các quốc gia, thành phố hoặc quận huyện. Thông qua việc sử dụng các màu sắc khác nhau, chúng giúp tạo ra sự phân biệt giữa các khu vực trên bản đồ.
• Bản đồ đường (Line Maps): Loại bản đồ này thường kết hợp không gian và thời gian, minh họa sự thay đổi theo thời gian. Trục (x) thường đại diện cho một khoảng thời gian, trong khi trục (y) thể hiện số lượng hoặc giá trị.
• Bản đồ điểm (Point Maps): Loại bản đồ này phân phối dữ liệu thông tin địa lý bằng cách hiển thị các điểm trên bản đồ. Điều này giúp các doanh nghiệp xác định vị trí chính xác của các tòa nhà, địa điểm hoặc sự kiện trong một khu vực cụ thể.
• Bản đồ nhiệt (Heat Maps): Loại bản đồ này thể hiện trọng lượng hoặc tần suất của một thuộc tính cụ thể trên một khu vực địa lý. Ví dụ, một bản đồ nhiệt có thể biểu thị mức độ tập trung của các sự kiện, dữ liệu hoặc chỉ số theo khu vực.

Chart

Biểu đồ (chart) là một phương pháp để biểu diễn dữ liệu dưới dạng các đồ thị, biểu đồ và bảng. Thông qua việc sử dụng hình ảnh minh họa, biểu đồ này giúp trực quan hóa và hiển thị thông tin một cách dễ hiểu.

Nhiều người thường nhầm lẫn giữa biểu đồ và đồ thị. Trên thực tế, đồ thị là một loại biểu đồ cụ thể, thể hiện mối quan hệ toán học giữa các nhóm dữ liệu. Đồ thị chỉ là một trong những phương pháp sử dụng biểu đồ để trình bày dữ liệu.

Dưới đây là các loại biểu đồ phổ biến thường được sử dụng:

• Biểu đồ cột (Bar Chart): Biểu đồ cột thể hiện sự so sánh giữa các nhóm dữ liệu bằng cách sử dụng các cột thẳng đứng. Đây là một trong những loại biểu đồ phổ biến nhất để trình bày dữ liệu.
• Biểu đồ tròn (Pie Chart): Biểu đồ tròn chia dữ liệu thành các phần tương ứng với tỷ lệ phần trăm của chúng trong tổng số. Đây là một cách hiệu quả để biểu diễn tỷ lệ phần trăm của các nhóm dữ liệu.
• Biểu đồ đường (Line Graph): Biểu đồ đường sử dụng đường nối các điểm dữ liệu để minh họa sự thay đổi hoặc xu hướng của dữ liệu theo thời gian hoặc các giá trị liên quan khác.
• Biểu đồ scatter (Scatter Plot): Biểu đồ scatter sử dụng các điểm dữ liệu để biểu diễn mối quan hệ giữa hai biến. Nó thường được sử dụng để phân tích sự tương quan hoặc phân tán của dữ liệu.

Tablets

Tablets hiển thị dữ liệu trong định dạng số liệu

Tablets (bảng) là một hình thức hiển thị dữ liệu trong định dạng số liệu gần như thô, không được trình bày dưới dạng trực quan như Map và Chart. Thay vì sử dụng hình ảnh, tablets hiển thị các giá trị số cụ thể mà người dùng cần đọc và hiểu.

Tablets thường được sắp xếp trong các hàng và cột, giúp người dùng so sánh các giá trị số theo cách trực tiếp. Bằng cách trình bày dữ liệu dưới dạng tablets cho phép người dùng tìm kiếm, sắp xếp và phân tích các dữ liệu theo cách riêng của họ.

Lợi ích mà Data Visualization mang lại

Hiểu rõ Data Visualization là gì sẽ giúp bạn biết được lợi ích mà Data Visualization mang lại. Cụ thể:

Xử lý thông tin nhanh chóng

Data Visualization giúp xử lý thông tin nhanh chóng

Bộ não con người được lập trình để xử lý và hiểu thông tin trực quan một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn so với thông tin văn bản. Theo nghiên cứu, bộ não con người có khả năng xử lý hình ảnh nhanh hơn gấp 60.000 lần so với thông tin văn bản. Hơn nữa, não bộ cũng có khả năng tiếp nhận và xử lý hình ảnh chỉ trong khoảng 13 mili giây. Điều này có nghĩa là, chỉ cần một cái nhìn thoáng qua vào một biểu đồ, bản đồ hay đồ thị, chúng ta sẽ thấy được tổng quan về các mẫu, xu hướng hay mối liên hệ giữa các yếu tố một cách nhanh chóng.

Đẩy nhanh quá trình ra quyết định của người dùng

Khi tiếp thu thông tin qua hình ảnh và biểu đồ, bộ não có khả năng nhận biết mẫu và xử lý nhanh chóng. Điều này giúp chúng ta nắm được những thông tin quan trọng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan một cách hiệu quả. Theo nghiên cứu từ Wharton School of Business, trực quan hóa dữ liệu đã được chứng minh là có khả năng tăng hành động và tăng lợi nhuận lên đến 21%.

Thúc đẩy doanh thu

Data Visualization giúp thúc đẩy doanh thu

Trực quan hóa dữ liệu không chỉ giúp đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn mà còn có thể thúc đẩy doanh thu của doanh nghiệp. Khi sử dụng hình ảnh dữ liệu trong thời gian thực, chúng ta có khả năng thực hiện phân tích và dự đoán nâng cao cho nhiều khía cạnh khác nhau trong hoạt động của doanh nghiệp.

Các công cụ thực hiện trực quan hóa dữ liệu

Data Visualization là gì và được thực hiện bằng công cụ nào? Cùng tìm hiểu về một số công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất.

Google Data Studio

Công cụ Google Data Studio

Google Data Studio là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được tích hợp trong bộ Google Analytics 360 Suite. Nó cho phép người dùng chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác thành các báo cáo thông tin trực quan.

Công cụ này cho phép nhập dữ liệu từ Google Sheets và chia sẻ báo cáo với người khác để chỉnh sửa. Tuy nhiên, Google Data Studio cũng có một số nhược điểm, bao gồm:

• Khả năng phân bổ báo cáo hạn chế: Hiện tại, Google Data Studio không hỗ trợ phân bổ tự động cho các báo cáo. Người dùng cần phải thực hiện công việc phân bổ bằng tay.
• Giới hạn nguồn dữ liệu: Mặc dù Google Data Studio có thể kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, tuy nhiên mỗi báo cáo chỉ có thể hiển thị một nguồn dữ liệu duy nhất.
• Đòi hỏi hỗ trợ từ các nhà phát triển: Việc kéo dữ liệu vào Google Data Studio có thể diễn ra phức tạp và đòi hỏi sự hỗ trợ từ các nhà phát triển để thực hiện một cách hiệu quả.
• Kết nối giới hạn: Google Data Studio hoạt động tốt nhất với các công cụ từ Google, và việc kết nối với các nguồn dữ liệu khác có thể đòi hỏi sự hỗ trợ từ chuyên gia.
• Hạn chế trực quan hóa: Mặc dù có tính năng tùy chỉnh, Google Data Studio vẫn có giới hạn trong việc trực quan hóa dữ liệu so với các công cụ khác.

Như vậy, Google Data Studio thích hợp cho các doanh nghiệp lớn muốn tạo ra các báo cáo trực quan chuyên nghiệp về các hoạt động trong công ty và sẵn sàng đầu tư nguồn lực để sử dụng công cụ này.

Databox

Công cụ Databox

Databox là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được thiết kế để phù hợp với các doanh nghiệp cần xử lý lượng dữ liệu lớn. Công cụ này cho phép tập hợp dữ liệu ở một nơi để theo dõi hiệu suất trong thời gian thực với hình ảnh minh họa trực quan. Người dùng có thể kết nối với các nguồn dữ liệu cơ bản như Google Analytics, Adwords, Facebook Ads và Salesforce cũng như nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu riêng. Đồng thời dễ dàng tạo các phép tính dữ liệu nâng cao từ nhiều nguồn khác nhau như ROAS, ARPU, LTV, LTV: CAC,…

Databox cung cấp cho người dùng một bảng điều khiển duy nhất để hiển thị các KPI và xây dựng các báo cáo. Tuy nhiên, công cụ này cũng có một số hạn chế như sau:

• Khó tùy chỉnh các chỉ số: Databox gây khó khăn khi muốn tùy chỉnh các chỉ số trong bảng báo cáo và không cho phép thiết lập ngày tháng cụ thể.
• Giới hạn số lượng người dùng: Databox hạn chế số lượng người dùng trong mỗi tài khoản.
• Yêu cầu trả phí cho một số truy vấn cụ thể: Một số yêu cầu truy vấn cụ thể không được miễn phí và đòi hỏi người dùng phải trả phí mới có thể thực hiện.
• Khó kết nối với nguồn dữ liệu bên ngoài: Đôi khi việc kết nối với các nguồn dữ liệu bên ngoài có thể gặp khó khăn.

Những lĩnh vực ứng dụng Data Visualization

Các lĩnh vực ứng dụng Data Visualization

Ứng dụng của Data Visualization gì? Thực tế, có rất nhiều lĩnh vực ứng dụng trực quan hóa dữ liệu để đơn giản hóa quá trình xử lý dữ liệu. Một số lĩnh vực phổ biến như:

• 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, trực quan hóa giúp người dùng hiểu rõ hơn về tình hình kinh doanh, phân tích xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đáng tin cậy.
• Tiếp thị: Data Visualization được sử dụng để theo dõi tác động của các chiến dịch tiếp thị. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu về mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi, người dùng có thể đánh giá hiệu quả của kênh tiếp thị và điều chỉnh chiến lược tiếp thị phù hợp. Các bên liên quan cũng có thể chia sẻ dữ liệu trực quan này để cập nhật thông tin nhanh chóng và chuẩn xác.
• Tài chính: Data Visualization cho phép trình bày dữ liệu tài chính một cách chuyên sâu, giúp theo dõi và dự báo hiệu quả hơn về hoạt động của tổ chức. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu tài chính, người dùng có thể phân tích các chỉ số, thấy rõ sự phát triển và xu hướng, từ đó đưa ra quyết định dựa trên thông tin cụ thể. Ngoài ra, việc trực quan hóa dữ liệu tài chính cũng giúp tiết kiệm thời gian chuẩn bị dữ liệu và tạo điều kiện cho các hoạt động khác có giá trị cao hơn.

Tóm lại, với sự phát triển của công nghệ và xu hướng ngày càng tăng về khối lượng dữ liệu, việc trực quan hoá dữ liệu là điều cần thiết và không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Hiểu rõ Data Visualization là gì và cách sử dụng chúng giúp người dùng tiết kiệm thời gian cũng như hệ thống hóa dữ liệu một cách dễ dàng, nhanh chóng và chính xác hơn. Nếu bạn muốn cải thiện kỹ năng thiết kế dashboard và tìm in insights hiệu quả, có thể đăng ký khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (No-code) của Mastering Data Analytics. Nhanh tay đăng ký khóa học sớm để nhận được ưu đãi học phí hấp dẫn nhé!

Chia sẻ bài viết