Trực quan hoá dữ liệu là gì? Tại sao chúng ta cần trực quan dữ liệu? Có những ứng dụng gì của Data Visualization trong thực tế?

I. Data Visualization là gì?

Data Visualization hay còn gọi trực quan hoá dữ liệu là quá trình thể hiện thông tin và dữ liệu dưới dạng đồ thị (chart), plots, infographics và đôi khi là hình ảnh trực quan để giúp nhà phân tích hiểu và rút ra thông tin chính xác từ đó.

Trong thế giới thông tin rộng lớn ngày nay, các doanh nghiệp cần có kỹ năng phân tích dữ liệu và trực quan hoá dữ liệu để xử lý khối lượng lớn thông tin nhằm đưa ra được những quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả.

Trực quan hoá dữ liệu phù hợp với tất cả mọi người. Giảng viên có thể sử dụng để xem bài thi của học viên, những nhà khoa học máy tính có thể phát hiện những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo (AI),...

II. Data Visualization có quan trọng không?

Không phải ai cũng có hiểu biết cơ bản về phân tích dữ liệu lớn, tuy nhiên khi dữ liệu được thể hiện dưới dạng trực quan hoá dữ liệu như biểu đồ thanh (bar chart), biểu đồ hình tròn (pie chart),... thì hầu hết ai cũng sẽ hiểu được.

Bạn có thể hình dung việc trực quan hoá dữ liệu như là một ngôn ngữ để trao đổi, ngay cả khi bạn không được đào tạo bài bản và chuyên nghiệp thì bạn cũng dễ dàng hiểu những thông tin đằng sau mỗi biểu đồ.

Do não bộ con người tiếp nhận thông tin nên chúng sẽ dễ dàng tiếp thu dữ liệu dưới dạng biểu đồ hoặc đồ thị giúp tạo ra số lượng lớn dữ liệu phức tạp hơn so với những bảng tính hoặc báo cáo. Mọi người sẽ bị hấp dẫn bởi hình ảnh và các biểu đồ hơn là những thông tin số liệu khô khan. Chẳng hạn như, khi bạn đến mua sản phẩm ở một cửa hàng, các biển giảm giá dành cho mặt hàng cụ thể và có đủ màu sẽ thu hút bạn ngay.

Trực quan hoá dữ liệu cũng sẽ giúp:

- Các lĩnh vực cần lưu ý hoặc cải thiện
- Làm sáng tỏ các yếu tố có thể tác động đến hành vi của khách
- Sản phẩm nào cần để ở đâu
- Dự đoán doanh số bán hàng
- Tiếp thu thông tin nhanh để nâng cao nhận thức thương hiệu và đưa ra quyết định chính xác hơn
- Cải thiện cơ hội để kết nối mối quan hệ của khách hàng với thông tin mà họ có thể nhận được
- Tăng khả năng phản ứng theo các điều kiện một cách hiệu quả và do đó đạt được thành công với độ chính xác cao hơn và ít sai sót hơn.

III. Data Visualization được sử dụng như thế nào?

Trực quan hoá dữ liệu có thể hoạt động theo nhiều cách thức khác nhau. Chẳng hạn như:

- Để xác định các xu hướng, ví dụ như liệu doanh số bán hàng có giảm đi hay không? Hay có quy trình nào làm việc không hiệu quả không?
- Hiểu thông tin chi tiết một cách dễ dàng, ví dụ như khi mọi người truy cập trang tổng quan sẽ bắt đầu kiểm tra quy trình tổng thể.
- Để xác định patterns, ví dụ như liệu thứ tư đầu tiên của tháng sẽ có lượng cuộc gọi gia tăng đột biến hay không?
- Để xác định mối quan tâm, chẳng hạn như liệu người giám sát có nuôi cá vào ban đêm không?
- Để xác định network, chẳng hạn như khách hàng mà nhà tiếp thị sẽ nhắm đến với thông điệp dành cho họ.
- Để đánh giá tác động và giải quyết các vấn đề.
- Để truyền tải một câu chuyện với thông điệp trong doanh nghiệp của bạn một cách hiệu quả.
- Để xác định vấn đề, ví dụ như tần suất một sản phẩm được mua ở một khu vực cụ thể.

Việc phân tích toàn bộ những loại thông tin trên sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra những nguyên nhân cốt lõi của từng vấn đề để xác định được những giải pháp nhằm đưa ra lựa chọn đúng đắn hơn.

IV. Ứng dụng của Data Visualization trong thực tế là gì?

Data visualization được áp dụng phổ biến ở nhiều ngành và dưới đây là những ngành áp dụng nó nhiều nhất, bạn có thể tham khảo: 

Sales và marketing

Trực quan hoá dữ liệu giúp bạn có thể nhận ra xu hướng với lưu lượng truy cập theo thời gian, đó chính là kết quả từ những chiến dịch marketing mà công ty đã quan tâm đến lưu lượng truy cập trên web cũng như những thuộc tính web đã giúp công ty tạo ra doanh số.

Chính trị (Politics)

Cách sử dụng phổ biến của phân tích dữ liệu trong chính trị là biểu đồ sẽ thể hiện tỷ lệ bỏ phiếu mỗi khi tham gia ứng cử.

Chăm sóc sức khoẻ (Healthcare)

Các chuyên gia về sức khoẻ sẽ sử dụng bản đồ choropleth để xem những dữ liệu sức khoẻ quan trọng. Bản đồ Choropleth sẽ giúp các chuyên gia xem xét các chỉ số sức khoẻ quan trọng như tỷ lệ tử vong của bệnh nhân mắc bệnh tim, . ..

Các nhà khoa học (Scientists)

Trực quan khoa học, đôi khi được gọi tắt là SciVis, giúp các chuyên gia và nhà khoa học sẽ có cái nhìn sâu hơn về dữ liệu nghiên cứu của họ.

Tài chính (Finance)

Các chuyên gia tài chính, khi họ mua hoặc bán cổ phiếu thì họ sẽ phải xem biểu đồ trước khi có quyết định mua. Biểu đồ hình nến được sử dụng làm công cụ phân tích và giúp các chuyên gia tài chính dự đoán biến động giá cả theo thời gian và cung cấp dữ liệu quan trọng, chẳng hạn như ngoại hối, phái sinh, tiền tệ, chứng khoán, trái phiếu và hàng hoá. Bằng cách phân tích giá đã thay đổi như thế nào theo thời gian, các nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia tài chính sẽ phát hiện ra các xu hướng.

Logistics

Các công ty vận tải có thể sử dụng những công cụ trực quan để tìm những tuyến đường vận tải phù hợp nhất.

Data Visualization mang đến nhiều tiện ích tuyệt vời cho người sử dụng cũng như cho doanh nghiệp. Đây được coi là công cụ hiệu quả để nhà quản lý đưa ra những quyết định chính xác hơn. Để tìm hiểu rõ hơn về các công cụ trực quan dữ liệu bạn có thể đón đọc thêm các bài viết chia sẻ của MCI Việt Nam nhé!

Chúc các bạn thành công.