Capek-capek ngolah data, tapi gak bisa visualisasikan dengan baik. Hasilnya malah gak bisa dipahami orang banyak. Sebenarnya, apa yang dimaksud visualisasi data atau data visualization?
Menurut Tableau, visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data. Data visualization mengubah kumpulan data menjadi hal lebih sederhana untuk ditampilkan. Misalnya berupa diagram pie, diagram baris, dan lain sebagainya. Mengubah deretan angka menjadi sebuah tampilan visual memang tidak bisa instan, ada banyak prinsip, ada banyak fungsi. Mari kita kulik satu per satu.
Baca juga : Menjadi Data Scientist dalam 3 bulan, Mungkin Gak Sih?
Fungsi Visualisasi Data
1. Memudahkan komunikasi
Dari data yang ngejelimet, diubah jd tampilan visual yang menarik mata. Kita gak perlu susah mencari dimana insight dari sebuah data. Gak perlu bingung interpretasi data akan salah atau berbeda karena sudah diberi tampilan yang baik. Ini akan memudahkan kita saat presentasi ke atasan, ke klien, atau ke investor.
2. Mengidentifikasi masalah
Fungsi utama visualisasi data ialah pengidentifikasi masalah.Kita bisa melihat data secara helicopter view, mana yang perlu diperbaiki, mana yang bisa jadi potensi, mana yang menujukkan anomali.
3. Mempercepat pengambilan keputusan
Fungsi lanjutan dari komunikasi adalah proses pengambilan keputusan yang lebih cepat. Misal, gak perlu nunggu lama untuk memastikan produk mana yang paling bagus, atau daerah mana yang paling buruk. Cepat menemukan masalah, cepat menemukan solusi.
4. Memberi perspektif baru
Saat kita fokus ke satu insight data, orang lain bisa melihat insight berbeda dari data yang sama. Perspektif yang berbeda memberi warna dalam diskusi sehingga pengambilan keputusan bisa lebih tepat sasaran.
Selain fungsi, ada juga prinsip visualisasi data yang perlu dipahami agar data yang diolah bisa secara baik ditampilkan dan dicerna oleh banyak orang.
Baca juga : Gaji Data Scientist Bisa Mendekati Gaji CEO?!
Prinsip Visualisasi Data
1. Penampilan dari Visualisasi Data
Visualisasi data adalah kombinasi seni dan sains, sehingga jenis grafik dan penampilan dari grafik yang dipaparkan tidak melulu hitam putih dan bentuk dasar. Sebab bentuk tampilan juga mempengaruhi dalam kemudahan pengguna memahami kausalitas dan prinsip perancangan dari grafik. Misal untuk menggambarkan data penjualan dari tahun 2020-2024, mana yang paling tepat, diagram batang atau diagram pie? Jika pilih diagram batang, pakai yang 2D atau 3D? Lalu bagaimana sumbu X dan Y nya? Bagaimana pilihan warnanya?
2. Pesan Kuantitatif dari Visualisasi Data
Visualisasi data menghasilkan pesan kuantitatif yang digunakan harus sesuai dengan kebutuhan pengguna, pesan kuantitatif tersebut antara lain :
- Ranking
- Rangkaian waktu
- Perbandingan rasio
- Deviasi
- Distribusi frekuensi
- Korelasi
- Geografis atau geospasial
- Informasi yang tepat
3. Scalable/terukur
Visualisasi data harus scalable dalam jangka panjang dan mengikuti perkembangan yang terjadi. Jangan sampai data yang digambarkan tidak efektif atau sulit diukur untuk dikembangkan menjadi data berikutnya. Misal data penjualan tahun 2020 harus bisa dipakai untuk dibandingkan ke data penjualan tahun 2024, kecuali ada perubahan major di antara rentang waktu tersebut.
4. Fleksibilitas akses
Visualisasi data perlu disajikan melalui platform yang mudah dibaca, dilihat dan diakses. Kemudahan akses akan membantu kita memahami perubahan data dari waktu ke waktu, memahami konteks data saat itu, dan memudahkan kita mengingat insight data tersebut. Contoh: menampilkan quick count hasil pemilu harus di platform yang bisa diakses semua kalangan, kalo ditampilkan di sebuah aplikasi yang mewajibkan setiap orang untuk membuat akun, tentu itu merepotkan. Padahal data yang mau ditampilkan adalah data umum.
Baca juga : Kursus Data Science Bagi Karyawan “Non Data”
Pada akhirnya, memang banyak variabel untuk menghasilkan sebuah visualisasi data. Ada banyak prinsip, ada banyak fungsi.
Namun untuk bisa menghasilkan visualisasi data yang baik, tetap membutuhkan data yang baik supaya proses pengolahan data juga berjalan baik. Kamu sudah bisa olah data belum?
