Trực quan hóa dữ liệu là gì? Lợi ích và các bước thực hiện

1. Trực quan hóa dữ liệu là gì?

Mỗi ngày một doanh nghiệp có thể tạo ra hàng trăm GB dữ liệu về: doanh số bán hàng, hiệu suất quảng cáo, phản hồi của khách hàng về dịch vụ và sản phẩm, số lượng hàng hóa xuất - nhập và rất nhiều các vấn đề khác. Tuy nhiên, việc có quá nhiều dữ liệu cần kiểm tra, xem xét khiến nhà quản lý cũng như nhân viên gặp khó khăn liên tục.

​Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày tất cả dữ liệu số thành thông tin chi tiết, dễ hiểu, sống động. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu ngày nay có thể giúp cho các nhà quản lý dễ dàng nắm bắt được tình hình hoạt động, kết quả hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp, từ đó đưa ra được các quyết sách phù hợp, kịp thời.

Data Visualization giúp tối ưu hóa dữ liệu trở nên dễ theo dõi hơn. Thông qua báo cáo, biểu đồ, đồ thị, hình ảnh tương tác và các biểu diễn trực quan khác, nhà quản lý có thể theo dõi những thông tin quan trọng. Điều này còn giúp họ nhận ra vấn đề, sử dụng dữ liệu này để phát triển doanh nghiệp.

Đọc thêm: Business Intelligence là gì? Lợi ích và cách triển khai BI hiệu quả

2. Lợi ích của trực quan hóa dữ liệu

Một số lợi ích của Data Visualization:  

• Quyết định chiến lược đúng đắn: Doanh nghiệp và các bên đầu tư có thể giảm thời gian phân tích dữ liệu, diễn giải thông tin sao cho có nghĩa và tăng khả năng trực quan góc nhìn. Điều này cực hữu ích để đưa ra những chiến lược đi trước đối thủ.
• Nâng cao dịch vụ khách hàng: Dữ liệu về khách hàng là thông tin quan trọng không thể bỏ qua. Trực quan hóa giúp làm nổi bật xu hướng và nhu cầu của khách hàng đối với doanh nghiệp. Từ đây, các nhà quản lý có thể tìm ra vấn đề trong dịch vụ khách hàng và đưa ra biện pháp khác phục.
• Tăng hiệu suất tương tác của nhân viên: Một nhóm nhân viên có thể áp dụng trực quan hóa để đưa ra những mục tiêu phát triển chung. Đồng thời, họ cũng có thể đo lường được hiệu suất công việc của nhóm.

3. Thành phần của trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu được hình thành từ 3 thành phần chính sau đây:

• Thông điệp: Trình bày mục đích của việc trực quan số liệu. Nhà quản lý sẽ làm việc và quyết định kết quả mong muốn đạt được sau khi phân tích dữ liệu. Ví dụ: Dự đoán doanh thu bán hàng hay đo lường hiệu suất làm việc của công - nhân viên.
• Dữ liệu: Sau khi xác định thông điệp, các nhà phân tích tiến hành xử lý dữ liệu: chỉnh sửa định dạng, làm sạch dữ liệu, loại bỏ thông tin không liên quan và phân tích kỹ lưỡng hơn. Sau đó, các phương thức trình bày dữ liệu trực quan sẽ được sử dụng giúp bộ phận chiến lược lên kế hoạch phù hợp.
• Phương tiện trực quan: Phương pháp trực quan là thành phần tiếp theo. Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các biểu đồ hoặc đồ thị để làm sinh động dữ liệu chính, đơn giản dữ liệu phức tạp nhằm chia sẻ thông tin chuyên sâu nhất. Các phương thức được cân nhắc sử dụng để thông tin được liền mạch và dễ hiểu một cách có hệ thống.

Tìm Hiểu Thêm: Data Life Cycle - Vòng đời của dữ liệu

4. Các bước thực hiện trực quan hóa dữ liệu

Quá trình thực hiện trực quan dữ liệu hóa bao gồm 5 bước. Cùng tìm hiểu ngay dưới đây:

• Xác định mục tiêu: Xác định các vấn đề mà tập dữ liệu bạn đã tổng hợp có thể trả lời. Một số mục tiêu cụ thể có thể giúp doanh nghiệp:
• • Phân loại dữ liệu doanh nghiệp đang sở hữu
  • Phân tích dữ liệu đó
  • Có được một số hoặc tất cả các phương thức trực quan dữ liệu có thể sử dụng để trình bày dữ liệu chuyên sâu nhất.
• Thu thập dữ liệu: Tổng hợp dữ liệu nội bộ và bên ngoài liên quan đến mục tiêu xác định. Dữ liệu này có thể là các tập thông tin được bán trực tuyến hoặc thông tin có sẵn trong kho lưu trữ dữ liệu.
• Chọn lọc dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu thừa, không liên quan, thực hiện các phép tính toán để phân tích và chuyển đổi loại dữ liệu để có thể sử dụng.

• Lựa chọn phương tiện trực quan hóa: Có rất nhiều loại biểu đồ giúp trình bày dữ liệu hiệu quả. Người trình bày có thể dựa vào mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và thông tin muốn thể hiện để chọn. Ví dụ: Biểu đồ cột để biểu diễn doanh thu bán hàng; biểu đồ đường phù hợp khi so sánh thông tin; biểu đồ tròn thích hợp với dữ liệu dưới dạng tỷ lệ. Có hai loại hình trực quan:
• • Trực quan hóa tĩnh: Là loại hình chỉ cung cấp một chế độ xem duy nhất cho mỗi loại dữ liệu, chẳng hạn: đồ họa thông tin.
  • Trực quan hóa tương tác: Là loại hình cho phép người dùng tương tác phương thức trực quan hóa. Người xem có thẻ thay đổi số liệu để tìm thông tin chuyên sâu hơn hoặc truy cập một loại thông tin khác.
• Tạo phương tiện trực quan hóa dữ liệu: Công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể tạo ra các phương tiện trực quan hóa. Sau đây là nguyên tắc thiết kế phương tiện trực quan hóa hiệu quả:
• • Thu hút người xem chú ý đến thông tin quan trọng bằng cách sử dụng kích cỡ, màu sắc, phông chữ khoa học.
  • Sử dụng dấu hiệu trực quan để cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu
  • Phối màu giữa các chi tiết phù hợp
  • Sử dụng phụ đề giải thích để cung cấp thông tin chuyên sâu và giúp người xem chú ý vào vấn đề
  • Thêm nhãn và số liệu rõ ràng

Xem Thêm: Mô hình Canvas là gì? 9 yếu tố chính và ví dụ mẫu

5. Một số phương pháp trực quan hóa dữ liệu điển hình

Dưới đây là một số phương pháp trực quan hóa phổ biến nhất. Mỗi loại đều có những đặc điểm phù hợp với loại dữ liệu khác nhau. Cùng tìm hiểu ngay:

5.1 Biểu đồ dạng so sánh

Bar charts (Biểu đồ cột) được sử dụng để so sánh các nhóm dữ liệu khác nhau trong cùng một giai đoạn hay các giai đoạn khác nhau của cùng một dữ liệu. Ví dụ, chúng ta có thể so sánh doanh số trong năm theo từng khách hàng hay so sánh doanh số qua các tháng như:

Pie charts (Biểu đồ hình tròn) có thể được sử dụng để so sánh tỷ lệ của các loại dữ liệu. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý chỉ sử dụng công cụ này khi mức độ chênh lệch giữa các loại dữ liệu là đáng kể.

Cụ thể, nếu chúng ta cố gắng biểu diễn sự khác biệt giữa các loại dữ liệu có tỷ lệ xấp xỉ nhau ở mức 10%, 12%, 15% thì điều đó sẽ không mang lại nhiều ý nghĩa. Trong trường hợp này chúng ta nên xem xét sử dụng một hình thức biểu diễn khác.

5.2 Biểu đồ diễn tả xu hướng

Line charts (Biểu đồ đường) hiển thị thông tin dưới dạng chuỗi các điểm dữ liệu. Đặc trưng của loại biểu đồ này là giúp chúng ta theo dõi được sự biến động, xu hướng, diễn biến của các đối tượng được biểu diễn. 

Chính vì đặc trưng này nên biểu đồ đường thường chỉ được dùng để hiển thị dữ liệu theo thời gian. Đây cũng có thể được coi là một hạn chế của công cụ trực quan hóa dữ liệu này.

5.3 Bảng tổng hợp số liệu

Bảng phân tích Pivot là một công cụ giúp tổng hợp và biểu diễn dữ liệu dưới dạng bảng một cách linh động. Các hoạt động tổng hợp và biểu diễn dữ liệu của Pivot Tables bao gồm: tóm tắt, sắp xếp, tổ chức lại, nhóm, đếm, tổng cộng, trung bình cộng...

Pivot Tables khác với dạng bảng biểu thông thường ở chỗ, nó cho phép người dùng tái sắp xếp dữ liệu và tổng hợp theo các tiêu chí mong muốn chỉ bằng một vài cú click chuột hay thao tác kéo thả đơn giản, bất kể lượng dữ liệu cần xử lý có lớn đến mức nào.

5.4 Bảng thông tin

Bảng thông tin - Viindoo Dashboard là một bảng thông tin tập trung, được tổng hợp từ các bộ dữ liệu khác nhau, được biểu diễn dưới dạng trực quan hóa, nhằm mục đích cung cấp cho người sử dụng một cái nhìn tổng quan, toàn diện về toàn bộ cơ sở dữ liệu của họ.

Đối với môi trường doanh nghiệp nói riêng, dashboard được sử dụng như một công cụ quản lý tổng hợp, giúp cho các nhà quản lý nắm bắt được các thông tin quan trọng, các yếu tổ nổi bật hay xu hướng biến động của các hoạt động kinh doanh, các dự án hay các quy trình vận hành nội bộ.

Bên cạnh các phương pháp trên, một số phương pháp khác cũng rất phổ biến như:

5.5 Biểu đồ hình khuyên

5.6 Biểu đồ phân tán

5.7 Biểu đồ bong bóng

5.8 Biểu đồ phễu

5.9 Biểu đồ kết hợp

5.10 Histogram

5.11 Gantt Chart

6. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến hiện nay

Bằng cách sử dụng các phương thức trực quan hóa, nhà quản lý dễ dàng phát hiện ra lỗ hổng và các xu hướng mới, giúp doanh nghiệp phát triển. Phần tiếp theo đây hãy tìm hiểu 4 công cụ trực quan hóa phổ biến nhất hiện nay:

6.1 Phần mềm Viindoo

Với phần mềm quản trị doanh nghiệp Viindoo, doanh nghiệp có thể tự động hóa toàn bộ quy trình từ bước thu thập, tổng hợp và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cho đến bước trực quan hóa dữ liệu thành bảng biểu, báo cáo.

Đặc biệt, toàn bộ dữ liệu trong phần mềm Viindoo được tự động tổng hợp từ tất cả quy trình, phòng ban. Các dữ liệu này cũng được tự động cập nhật theo thời gian thực. Ngoài ra, công cụ lọc, nhóm, phân loại dữ liệu theo hàng trăm tiêu chí khác nhau cho phép người quản lý dễ dàng trích xuất được dữ liệu theo đúng nhu cầu.

ĐĂNG KÝ TRẢI NGHIỆM MIỄN PHÍ

6.2 Microsoft Power BI

Microsoft Power BI là công cụ thuộc hệ điều hành Microsoft giúp phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn. Đây là công cụ thích hợp nhất cho các công ty muốn tạo báo cáo thời gian thực về các số liệu và KPI quan trọng. Power BI kết hợp cùng điện toán đám mây, cho phép dữ liệu được truy cập bởi nhiều người cùng lúc.

Công cụ cho phép doanh nghiệp chuyển đổi những thông tin phức tạp thành biểu đồ và đồ họa dễ hiểu. Power BI là lựa chọn tốt nhất khi công ty muốn thu thập lượng lớn dữ liệu. Công cụ còn có thể kết hợp mọi dữ liệu để tạo một báo cáo chi tiết và toàn diện nhất.

6.3 Tableau

Tableau là nền tảng phân tích dữ liệu phù hợp để biên dịch dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Một số lĩnh vực Tableau có thể phục vụ tốt là thuật toán, trí tuệ kinh doanh và trí tuệ nhân tạo. Công cụ này sử dụng tốt nhất cho Dashboards và dễ dàng sử dụng với hầu hết người dùng.

Salesforce là nền tảng tích hợp hoàn toàn cùng Tableau. Bất cứ doanh nghiệp nào sử dụng CRM đều được hưởng lợi từ công cụ này vì đây là một trong 250 ứng dụng được sản xuất cùng một công ty. Bên cạnh đó, Tableau Public là công cụ được cung cấp miễn phí cho phép những doanh nghiệp có ngân sách hạn chế có thể sử dụng.

6.4 Databox

Databox phù hợp cho những doanh nghiệp lớn mong muốn tạo những báo cáo chuyên nghiệp về các hoạt động trong công ty. Người dùng có thể kết nối các nguồn thông dựng như Adwords, Facebook Ads, Google Analytics, Salesforce và dữ liệu nội bộ. Nền tảng hiển thị KPI và tạo dựng các báo cáo trên một nền tảng Dashboard duy nhất.

Tuy nhiên, công cụ trực quan hóa dữ liệu này gặp khó khăn trong việc kết nối với nguồn thông tin bên ngoài. Đồng thời, số lượng người truy cập cũng bị hạn chế vì không kết hợp với các nền tảng khác. Một vài tác vụ sẽ yêu cầu trả phí nếu doanh nghiệp mốn sử dụng toàn bộ chức năng.

6.5 Google Data Studio

Tương tự như Databox, Google Data Studio phù hợp với những doanh nghiệp cần xử lí dữ liệu kích thước lớn. Công cụ này cho phép bạn chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn và từ các công cụ khác nhau để tạo thành báo cáo dưới dạng trực quan hóa. Công cụ trực quan hóa dữ liệu này cho phép người dùng nhập thêm dữ liệu dưới dạng Google Sheets. Đồng thời, dữ liệu đó còn có thẻ chia sẻ cho đối tác, đồng nghiệp sử dụng, chỉnh sửa.

Mặc dù vậy, Google Data Studio khá khó sử dụng và cần sự hỗ trợ từ các Developers và chuyên gia để việc trực quan hóa diễn ra nhanh chóng. Thêm nữa, giá thành của tiện ích này khá cao nên chỉ phù hợp với những công ty lớn sẵn sàng đầu tư để trực quan chuyên nghiệp nhất. Nhưng so sánh với hiệu quả phần mềm đem lại, các doanh nghiệp vẫn có thể trải nghiệm.  

Bài viết trên đây của Viindoo đã chia sẻ đến quý độc giả những thông tin chi tiết nhất về thuật ngữ trực quan hóa dữ liệu. Hy vọng những thông tin trên hữu ích cho độc giả trong quá trình tìm hiểu về Data Visualization.

 Tiếp tục với:

• Văn phòng không giấy tờ là gì? Lợi ích và cách xây dựng hiệu quả
• Mô hình 5S là gì? Áp dụng 5S trong doanh nghiệp thành công