Data Visualization là gì? Sức mạnh của trực quan hóa dữ liệu

Theo nghiên cứu của Domo, lượng dữ liệu mà mỗi cá nhân tạo ra trung bình 1,7MB/giây vào năm 2020. Điều này cho thấy thông tin cần xử lý của doanh nghiệp tăng lên liên tục. Tuy nhiên, việc chuyển hóa dữ liệu thô sang thông tin dễ hiểu để đưa ra quyết định hiệu quả là một thách thức. Đây là thời điểm Data Visualization trở thành công cụ quan trọng. 

Trong bài viết này, DACO sẽ cùng bạn khám phá Data Visualization là gì và phân tích tầm quan trọng của nó đối với doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu trong kinh doanh.

Data Visualization là gì?

Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa trực quan như biểu đồ, đồ thị, bản đồ, và các hình thức trực quan khác. 

Thay vì phải đọc và phân tích hàng loạt con số, bảng biểu phức tạp, Data Visualization “biến hóa” dữ liệu thô thành những hình ảnh dễ hiểu, giúp người xem nhanh chóng nắm bắt thông tin, xu hướng, và các mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu.

Việc ứng dụng Data Visualization không chỉ dừng lại ở việc trình bày dữ liệu. Nó còn giúp người dùng hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình hoạt động của doanh nghiệp. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, đồng thời xây dựng các kế hoạch hành động ngắn hạn và dài hạn hiệu quả.

Tầm quan trọng của Data Visualization – trực quan hóa dữ liệu là gì?

Data Visualization không chỉ đơn thuần là một xu hướng, mà đã trở thành một yếu tố thiết yếu trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu hiệu quả. Vậy tầm quan trọng của việc trực quan hóa dữ liệu là gì?

Tối ưu hóa khả năng ghi nhớ và tiếp thu thông tin

Nghiên cứu khoa học từ Đại học California State đã chỉ ra rằng con người có khả năng ghi nhớ nội dung phức tạp thông qua hình ảnh tốt hơn đáng kể so với lời nói. Cụ thể, 60% người tham gia nghiên cứu có thể nhớ thông tin qua hình ảnh, trong khi chỉ 10% nhớ nội dung từ bài thuyết trình bằng lời. Data Visualization chính là ứng dụng trực tiếp của nguyên lý này, giúp chuyển đổi dữ liệu khô khan thành hình ảnh trực quan, dễ tiếp thu.

Tận dụng sức mạnh xử lý hình ảnh của não bộ

Não bộ con người có khả năng xử lý hình ảnh với tốc độ vượt trội so với văn bản, ký hiệu hay con số. Trực quan hóa dữ liệu tận dụng lợi thế này, cho phép chúng ta nhanh chóng nắm bắt thông tin, xu hướng và các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà không cần phải mất nhiều thời gian phân tích số liệu.

Rút ngắn thời gian phân tích và tìm kiếm thông tin

Một biểu đồ được thiết kế tốt có thể truyền tải lượng thông tin tương đương với hàng trang báo cáo thống kê. Thay vì phải đọc qua “một rừng” dữ liệu, việc trực quan hóa nó giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy thông tin quan trọng, hiểu rõ thông điệp chính và tiết kiệm thời gian phân tích.

Phân tích xu hướng và quyết định

Biểu diễn dữ liệu bằng hình ảnh giúp người dùng dễ dàng nhận biết các xu hướng, sự phân bố, và mối tương quan giữa các yếu tố. Từ đó, họ có thể rút ra những kết luận chuyên sâu, đưa ra các dự đoán và hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách nhanh chóng và chính xác, đặc biệt là trong các tình huống cần phản ứng tức thời.

Loại bỏ nhiễu và làm nổi bật thông tin quan trọng

Quá trình trực quan hóa dữ liệu hiệu quả giúp loại bỏ những thông tin không liên quan, tập trung vào những điểm quan trọng và làm nổi bật câu chuyện mà dữ liệu muốn truyền tải. Điều này giúp người xem không bị “ngợp” trong biển thông tin và tập trung vào những insight giá trị nhất.

Những dạng trực quan hóa dữ liệu phổ biến hiện nay

Data Visualization có nhiều hình thức thể hiện khác nhau, mỗi loại phục vụ cho các mục đích phân tích và truyền đạt thông tin cụ thể. Một số hình thức phổ biến nhất bao gồm: 

1. Bản đồ (Maps): Phân tích dữ liệu theo vùng địa lý

Bản đồ là công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa trên vị trí địa lý. Chúng cho phép hiển thị và phân tích thông tin liên quan đến các khu vực, quốc gia, thành phố hoặc bất kỳ phạm vi địa lý nào. Có nhiều loại bản đồ được sử dụng trong Data Visualization, bao gồm:

• Bản đồ phân vùng (Choropleth Maps): Sử dụng màu sắc để thể hiện sự khác biệt về giá trị hoặc thuộc tính trên các khu vực địa lý. 
• Bản đồ đường (Flow Maps): Minh họa sự di chuyển hoặc luồng dữ liệu giữa các vị trí.  
• Bản đồ điểm (Dot Distribution Maps): Sử dụng các điểm để biểu thị sự xuất hiện của các đối tượng hoặc sự kiện tại các vị trí cụ thể.  
• Bản đồ nhiệt (Heat Maps): Thể hiện mật độ hoặc cường độ của một hiện tượng tại các vị trí khác nhau bằng cách sử dụng màu sắc. 

2. Biểu đồ (Charts): Biểu diễn dữ liệu bằng đồ thị

Biểu đồ là hình thức trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất, sử dụng các hình dạng hình học (đường, cột, hình tròn…) để biểu diễn mối tương quan giữa các tập dữ liệu. Cần phân biệt rõ, “biểu đồ” là khái niệm rộng, bao gồm nhiều loại khác nhau, trong khi “đồ thị” thường chỉ một loại biểu đồ cụ thể (ví dụ: đồ thị đường, đồ thị cột). Một số loại biểu đồ thông dụng bao gồm:

• Biểu đồ đường (Line Chart): Cho thấy sự biến thiên của dữ liệu qua các mốc thời gian, giúp ta nhận định được chiều hướng tăng giảm của dữ liệu
• Biểu đồ cột (Bar Chart): So sánh giá trị của các nhóm dữ liệu khác nhau.
• Biểu đồ tròn (Pie Chart): Biểu diễn tỷ lệ phần trăm của các thành phần trong một tổng thể.
• Biểu đồ vùng (Area Chart): Tương tự như biểu đồ đường, nhưng nhấn mạnh vào diện tích dưới đường để thể hiện khối lượng.
• Biểu đồ phân tán (Scatter Plot): Hiển thị mối quan hệ giữa hai biến số.
• Biểu đồ Histogram: Thể hiện phân phối tần suất của dữ liệu.
• Biểu đồ hộp (Box Plot): Mô tả phân phối của dữ liệu qua các đại lượng như trung vị, tứ phân vị.
• Biểu đồ bong bóng (Bubble Chart): Mở rộng của biểu đồ phân tán, thêm một chiều dữ liệu thứ ba bằng kích thước bong bóng.
• Biểu đồ mạng nhện (Radar Chart): So sánh nhiều thuộc tính của các đối tượng trên cùng một hệ trục.
• Biểu đồ Gantt: Sử dụng trong quản lý dự án, thể hiện tiến độ công việc theo thời gian.

>>>Xem thêm: Cách tạo sơ đồ Gantt đơn giản & hiệu quả (Kèm mẫu miễn phí)

3. Bảng biểu (Tables): Hiển thị dữ liệu chi tiết

Khác với bản đồ và biểu đồ, bảng biểu trình bày dữ liệu dưới dạng các hàng và cột, cung cấp thông tin chi tiết và chính xác. Bảng biểu thường được sử dụng khi cần hiển thị các giá trị cụ thể, cho phép người dùng dễ dàng tra cứu, so sánh và phân tích dữ liệu một cách có hệ thống. Bảng biểu đặc biệt hữu ích khi cần hiển thị dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như danh sách, bảng số liệu, thông tin sản phẩm, hoặc dữ liệu tài chính.

Việc lựa chọn hình thức Data Visualization phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu, mục tiêu phân tích, và đối tượng người xem. Sự kết hợp linh hoạt giữa các hình thức này có thể mang lại hiệu quả cao nhất trong việc truyền tải thông tin và hỗ trợ ra quyết định.

Trong trường hợp nào thì nên sử dụng trực quan hóa dữ liệu?

Data Visualization không phải là giải pháp cho mọi tình huống liên quan đến dữ liệu, nhưng có những thời điểm cụ thể mà việc trực quan dữ liệu mang lại hiệu quả vượt trội:

1. Truyền đạt thông tin  

Khi cần trình bày một lượng lớn dữ liệu phức tạp cho đối tượng người xem (end users) không có chuyên môn sâu về phân tích, Data Visualization là lựa chọn tối ưu. Thay vì buộc họ phải đọc và giải mã các bảng số liệu, biểu đồ và đồ thị giúp truyền tải thông tin một cách trực quan, dễ hiểu và nhanh chóng.

2. Báo cáo và theo dõi tiến độ 

Trong các báo cáo tổng kết, theo dõi tiến trình (ví dụ: chiến dịch marketing, doanh thu theo thời gian…), Data Visualization giúp trực quan hóa các số liệu, làm nổi bật xu hướng, so sánh kết quả giữa các giai đoạn hoặc các nhóm, và đánh giá hiệu quả một cách trực quan. Các biểu đồ đường, biểu đồ cột, và bảng điều khiển (dashboards) là những công cụ thường được sử dụng trong trường hợp này.

3. Phân tích dữ liệu  

Trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, đặc biệt là khi xây dựng các mô hình học máy, Data Visualization đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá các đặc tính của dữ liệu. Nó giúp:

• Phát hiện các mẫu (patterns): Các biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp, và biểu đồ tần suất giúp nhận biết các xu hướng, cụm, và mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu.
• Xác định các giá trị ngoại lai (outliers): Các điểm dữ liệu bất thường có thể được phát hiện dễ dàng thông qua các biểu đồ, giúp đánh giá chất lượng dữ liệu và đưa ra các biện pháp xử lý phù hợp.
• Kiểm tra các giả định: Data Visualization giúp kiểm tra các giả định về phân phối dữ liệu, tính độc lập của các biến, và các yếu tố khác, đảm bảo tính hợp lệ của các mô hình thống kê và học máy.
• Hiểu rõ hơn về các đặc tính, cấu trúc, và mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó có cơ sở để đưa ra các giả thuyết

Các lĩnh vực doanh nghiệp có thể áp dụng Data Visualization là gì?

Khi việc trực quan hóa dữ liệu là gì không còn xa lạ nữa thì nó đã trở thành công cụ đắc lực trong nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc chuyển đổi dữ liệu thô thành hình ảnh trực quan không chỉ giúp tăng cường khả năng hiểu và phân tích thông tin mà còn thúc đẩy quá trình ra quyết định hiệu quả. 

Vậy, những lĩnh vực nào có thể áp dụng Data Visualization?

Quản lý chuỗi cung ứng 

Trong quản lý chuỗi cung ứng, Data Visualization giúp:

• Theo dõi hàng tồn kho: Xác định vị trí và tình trạng hàng hóa trong toàn bộ chuỗi cung ứng, từ nhà sản xuất đến người tiêu dùng, thông qua bản đồ và biểu đồ trực quan.
• Phát hiện điểm nghẽn: Nhận biết các điểm tắc nghẽn trong quy trình vận chuyển và giao hàng, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện.
• Phân tích hiệu suất nhà cung cấp: Theo dõi các chỉ số như thời gian giao hàng, chất lượng sản phẩm của từng nhà cung cấp để đưa ra quyết định lựa chọn đối tác phù hợp.
• Dự báo nhu cầu: Bằng cách phân tích kỹ lưỡng dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu một cách chính xác, từ đó hoạch định sản xuất và dự trữ hàng hóa hiệu quả.

Phát triển phần mềm

Trong phát triển phần mềm, việc trực quan hóa dữ liệu giúp phân tích phản hồi của khách hàng và nghiên cứu thị trường. Cụ thể:

• Phân tích phản hồi khách hàng: Biểu đồ hóa dữ liệu từ khảo sát, đánh giá sản phẩm giúp đội ngũ phát triển nhanh chóng nắm bắt nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm.
• Theo dõi tiến độ dự án: Biểu đồ Gantt và các loại biểu đồ tiến độ khác giúp quản lý dự án theo dõi các mốc thời gian, phân bổ nguồn lực và xác định các vấn đề tiềm ẩn trong quá trình phát triển.

Marketing

Trong lĩnh vực marketing, việc trình bày dữ liệu trực quan giúp theo dõi và phân tích hiệu quả các chiến dịch quảng cáo trên các kênh khác nhau (mạng xã hội, email, quảng cáo trực tuyến…)

Các nhà quản lý sử dụng biểu đồ và đồ thị để nắm bắt thông tin từ nhiều kênh truyền thông, nhận diện xu hướng, mức độ tương tác của khách hàng và đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch. 

Ngoài ra, việc này còn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng thông qua các biểu đồ phân khúc thị trường, tối ưu hóa nội dung quảng cáo và tăng cường tương tác.

Tài chính

Trong tài chính, việc sử dụng hình ảnh trực quan giúp theo dõi và phân tích các chỉ số tài chính, từ đó đưa ra quyết định chiến lược. Biểu đồ và bảng điều khiển giúp nhà quản lý nhanh chóng nắm bắt tình hình doanh thu, chi phí, lợi nhuận và phát hiện sớm các vấn đề tài chính. Các báo cáo tài chính trở nên dễ hiểu hơn đối với nhà đầu tư và cổ đông, giúp tăng cường sự minh bạch và xây dựng lòng tin.

Bí quyết giúp việc thực hiện Data Visualization thu hút

1. Xác định mục tiêu rõ ràng 

Trước khi bắt tay vào thiết kế, hãy xác định rõ mục đích của việc trực quan hóa dữ liệu: Bạn muốn truyền tải thông điệp gì? Đối tượng người xem là ai? Câu hỏi nào cần được trả lời thông qua dữ liệu? 

Việc xác định mục tiêu rõ ràng sẽ định hướng cho toàn bộ quá trình, từ lựa chọn loại biểu đồ đến cách trình bày thông tin.

2. Lựa chọn loại hình trực quan dữ liệu phù hợp 

Không phải loại biểu đồ nào cũng phù hợp với mọi loại dữ liệu và mục đích. Hãy lựa chọn loại biểu đồ thể hiện tốt nhất mối quan hệ trong dữ liệu và trả lời câu hỏi mà bạn đã đặt ra. Ví dụ:

• So sánh: Sử dụng biểu đồ cột hoặc biểu đồ thanh.
• Xu hướng theo thời gian: Sử dụng biểu đồ đường.
• Tỷ lệ: Sử dụng biểu đồ tròn hoặc biểu đồ vùng.
• Phân phối: Sử dụng biểu đồ Histogram hoặc biểu đồ hộp.
• Mối quan hệ: Sử dụng biểu đồ phân tán.
• Vị trí, khu vực: Sử dụng bản đồ.

3. Bổ sung ngữ cảnh cho dữ liệu

Ngữ cảnh giúp cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu và tăng tính thuyết phục cho báo cáo. Việc thêm chú giải cho đồ thị, gán nhãn trục hoặc đánh dấu điểm quan trọng bằng chú thích là cần thiết.

4. Lựa chọn màu sắc và font chữ hợp lý

Sử dụng màu sắc và phông chữ đồng nhất giúp báo cáo liền mạch. Tuy nhiên, có thể sử dụng các gam màu đối lập để tạo sự khác biệt, đặc biệt trong các phần so sánh. Nên kết hợp màu sắc và phông chữ đậm cho các phần quan trọng, nhưng giới hạn tối đa 3 màu và phông chữ trong một bài.

5. Đơn giản hóa trình bày

Mục tiêu của trực quan hóa dữ liệu là giúp người xem dễ dàng theo dõi và đánh giá dữ liệu. Tránh việc tạo sự khác biệt không cần thiết hoặc làm phức tạp hóa hình ảnh và bảng biểu.

6. Đảm bảo độ chính xác dữ liệu

Tính chính xác là yếu tố then chốt khi trực quan hóa dữ liệu.  Hãy:

• Kiểm tra kỹ nguồn dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu bạn sử dụng là chính xác, đầy đủ và đáng tin cậy.
• Tránh bóp méo dữ liệu: Không thay đổi tỷ lệ trục, bỏ qua dữ liệu, hoặc sử dụng các thủ thuật khác để làm sai lệch thông tin.
• Sàng lọc thông tin: Chọn lọc thông tin một cách khách quan, phù hợp với mục tiêu đã đặt ra.

Tóm lại, Data Visualization không chỉ là một công cụ hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu mà còn là cầu nối quan trọng giữa dữ liệu thô và quyết định kinh doanh sáng suốt. Bằng cách biến những con số phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu, doanh nghiệp có thể khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, đưa ra những quyết định chiến lược và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Visualization là gì và ứng dụng hiệu quả vào hoạt động kinh doanh của mình.