Visualisasi data
Apa itu dan mengapa hal itu penting
Visualisasi data adalah penyajian data dalam format gambar atau grafik. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat analisis yang disajikan secara visual sehingga mereka dapat memahami konsep-konsep sulit atau mengidentifikasi pola-pola baru. Dengan visualisasi interaktif, Anda dapat mengambil konsep ini selangkah lebih maju dengan menggunakan teknologi untuk menelusuri bagan dan grafik agar lebih detail, secara interaktif mengubah data apa yang Anda lihat dan bagaimana prosesnya
Sejarah Visualisasi Data
Konsep penggunaan gambar untuk memahami data telah ada selama berabad-abad, mulai dari peta dan grafik pada abad ke-17 hingga penemuan diagram lingkaran pada awal tahun 1800-an. Beberapa dekade kemudian, salah satu contoh grafik statistik yang paling banyak dikutip terjadi ketika Charles Minard memetakan invasi Napoleon ke Rusia. Peta tersebut menggambarkan ukuran pasukan serta jalur mundurnya Napoleon dari Moskow – dan mengaitkan informasi tersebut dengan skala suhu dan waktu untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang peristiwa tersebut.
Namun, teknologi itu sendiri yang benar-benar menyalakan api dalam visualisasi data. Komputer memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan kecepatan kilat. Saat ini, visualisasi data telah menjadi perpaduan ilmu pengetahuan dan seni yang berkembang pesat dan pasti akan mengubah lanskap perusahaan dalam beberapa tahun ke depan.
Visualisasi data: Investasi bijak untuk masa depan big data Anda
Dengan big data, terdapat potensi peluang pulang besar, tetapi banyak bank ritel mendapat tantangan ketika menemukan nilai dalam investasi big data mereka. Misalnya, bagaimana cara mereka menggunakan big data untuk meningkatkan hubungan pelanggan? Bagaimana – dan sejauh mana – mereka harus berinvestasi dalam big data?
Dalam Q&A dengan Simon Samuel, Kepala Pemodelan Value Pelanggan di sebuah bank besar di Inggris, kami memeriksa hal ini dan masalah big data lainnya yang dihadapi para bankir ritel.
Mengapa visualisasi data penting?
Karena cara otak manusia memproses informasi, menggunakan bagan atau grafik untuk memvisualisasikan data kompleks dalam jumlah besar dapat lebih mudah daripada meneliti spreadsheet atau laporan. Visualisasi data adalah cara cepat dan mudah untuk menyampaikan konsep secara universal – dan Anda dapat bereksperimen dengan berbagai skenario dengan melakukan sedikit penyesuaian.
Visualisasi data juga dapat:
- Mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian atau perbaikan.
- Memperjelas faktor mana yang mempengaruhi perilaku pelanggan.
- Membantu Anda memahami produk mana yang harus ditempatkan.
- Memprediksi volume penjualan.
Visualisasi Data di Dunia Saat Ini
Apa dampak visualisasi data terhadap lingkup perusahaan – dan apa yang akan terjadi di masa mendatang? Inilah yang dikatakan para ahli.
Teknik visualisasi data
Sebuah gambar bernilai ribuan kata – terutama saat Anda mencoba menemukan hubungan dan memahami data Anda, yang dapat mencakup ribuan atau bahkan jutaan variabel.
Kertas putih ini memberikan beberapa tips dan teknik dasar untuk membuat visual yang bermakna dari data Anda.
Visualisasi data akan mengubah cara analis kita bekerja dengan data. Mereka diharapkan menanggapi permasalahan dengan lebih cepat. Dan mereka harus mampu menggali lebih banyak wawasan – melihat data secara berbeda dan lebih imajinatif. Visualisasi data akan mendorong eksplorasi data yang kreatif. Simon Samuel Head of Customer Value Modeling for a large bank in the UK
SAS® Visual Analytics
Data visualization technology from SAS delivers fast answers to complex questions, regardless of the size of your data.
Bagaimana ini digunakan?
Terlepas dari industri atau ukurannya, semua jenis bisnis menggunakan visualisasi data untuk membantu memahami data mereka. Begini caranya.
Memahami informasi dengan cepat
Dengan menggunakan representasi grafis dari informasi bisnis, bisnis dapat melihat sejumlah besar data dengan cara yang jelas dan koheren – dan menarik kesimpulan dari informasi tersebut. Dan karena menganalisis informasi dalam format grafis jauh lebih cepat (dibandingkan menganalisis informasi dalam spreadsheet), bisnis dapat mengatasi masalah atau menjawab pertanyaan dengan lebih tepat waktu.
Mengidentifikasi hubungan dan pola
Bahkan sejumlah besar data rumit mulai masuk akal saat dipresentasikan secara grafis; bisnis dapat mengenali parameter yang sangat berkorelasi. Beberapa korelasi akan terlihat jelas, tetapi yang lain tidak. Mengidentifikasi hubungan-hubungan tersebut membantu organisasi fokus pada area yang paling mungkin memengaruhi tujuan terpenting mereka.
Menentukan tren yang muncul
Menggunakan visualisasi data untuk menemukan tren – baik dalam bisnis maupun pasar – dapat memberikan keunggulan bagi bisnis dalam persaingan, dan pada akhirnya mempengaruhi laba. Sangat mudah untuk menemukan outlier yang memengaruhi kualitas produk atau kegelisahan pelanggan, dan mengatasi masalah sebelum menjadi masalah yang lebih besar.
Menyampaikan cerita kepada orang lain
Setelah bisnis menemukan wawasan baru dari analitik visual, langkah selanjutnya adalah menyampaikan wawasan tersebut kepada orang lain. Menggunakan bagan, grafik, atau representasi data lain yang berdampak secara visual penting dalam langkah ini karena melibatkan dan menyampaikan pesan dengan cepat.
Cara Kerjanya
Penggunaan visualisasi data
Meskipun mudah untuk memahami konsep bahwa visualisasi data membantu Anda memahami data dalam jumlah besar, tidak mudah untuk memahami apa yang terjadi selanjutnya. Jenis teknologi apa yang Anda butuhkan, dan cara Anda menggunakannya?
Video praktis ini memberi Anda gambaran umum tentang SAS Visual Analytics dan SAS Visual Statistics, yang mendemonstrasikan cara Anda dapat menjelajahi miliaran baris data dalam hitungan detik, dengan menggunakan konfigurasi yang berbeda. Teknologi SAS membantu Anda menyiapkan data, membuat laporan dan grafik, menemukan wawasan baru, dan berbagi visualisasi tersebut dengan orang lain melalui Web, PDF, atau perangkat seluler.
Meletakkan dasar untuk visualisasi data
Sebelum menerapkan teknologi baru, ada beberapa langkah yang perlu Anda ambil. Anda tidak hanya perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang data Anda, Anda juga perlu memahami tujuan, kebutuhan, dan audiens Anda. Mempersiapkan organisasi Anda untuk teknologi visualisasi data mengharuskan Anda terlebih dahulu:
- Memahami data yang ingin Anda visualisasikan, termasuk ukuran dan kardinalitasnya (keunikan nilai data dalam kolom).
- Menentukan apa yang ingin Anda visualisasikan dan jenis informasi apa yang ingin Anda sampaikan.
- Mengenali audiens Anda dan memahami cara mereka memproses informasi visual.
- Menggunakan visual yang menyampaikan informasi dalam bentuk terbaik dan paling sederhana untuk audiens Anda.
Setelah Anda menjawab pertanyaan awal tentang jenis data yang Anda miliki dan audiens yang akan menggunakan informasi tersebut, Anda perlu mempersiapkan jumlah data yang akan Anda kerjakan. Big data membawa tantangan baru pada visualisasi karena volume yang besar, variasi yang berbeda, dan kecepatan yang berbeda-beda harus diperhitungkan. Selain itu, data sering kali dihasilkan lebih cepat sehingga dapat dikelola dan dianalisis.
Ada beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan, seperti kardinalitas kolom yang ingin Anda visualisasikan. Kardinalitas tinggi berarti ada persentase value unik yang besar (misalnya, nomor rekening bank, karena setiap item harus unik). Kardinalitas rendah berarti kolom data berisi persentase besar pengulangan value (seperti yang dapat dilihat di kolom “jenis kelamin”).
Memutuskan visual mana yang terbaik
Salah satu tantangan terbesar bagi pengguna bisnis adalah memutuskan visual mana yang harus digunakan untuk merepresentasikan informasi dengan sebaik-baiknya. SAS Visual Analytics menggunakan bagan otomatis cerdas untuk membuat visual terbaik berdasarkan data yang dipilih.
Saat pertama kali menjelajahi set data baru, bagan otomatis sangat berguna karena menyediakan tampilan cepat data dalam jumlah besar. Kemampuan eksplorasi data ini sangat membantu bahkan bagi ahli statistik berpengalaman saat mereka berupaya mempercepat proses siklus hidup analitik karena dapat menghilangkan kebutuhan pengambilan sampel berulang untuk menentukan data mana yang sesuai untuk setiap model.
Baca Selengkapnya Tentang Topik Ini
-
Are you good at scoring?Credit scoring is the foundation for evaluating clients who apply for a loan (or other types of exposure for the bank). It is not unusual for it to take up to 12 months to build and deploy a new credit scoring model. Reforming the process will help minimize losses, increase earnings and reduce operational risk.
-
Optimizing well placement to eliminate water poverty How data visualization is helping Water for Good bring fresh water to the Central African Republic.
-
The transformational power of evidence-based decision making in health policyState health agencies are under pressure to deliver better health outcomes while minimizing costs. Read how data and analytics are being used to confront our biggest health care challenges head on.
-
Location intelligence: Adding geospatial context to BI Get tips for implementing a location intelligence data strategy from industry thought leader and data explorer, Jen Underwood.