Data Visualization คืออะไร

Data Visualization คือกระบวนการแปลงข้อมูลที่มีค่ามากมายเป็นภาพและแผนภูมิเพื่อยืนยันเหตุผลหรือสรุปว่ามีสิ่งใดเกิดขึ้นในข้อมูล

การทำ data visualization มีประโยชน์หลายประการ เช่น ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น ช่วยประเมินผลอย่างนั้นสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ช่วยปรับแต่งข้อมูลเพื่อสร้างความเข้าใจที่ดีขึ้นและมีมิติมากขึ้น

การทำ data visualization นั้นต้องเริ่มต้นด้วย
1. เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อใช้งาน เครื่องมือที่อยู่ในตลาดมีหลากหลายตัวเหมาะสมกับงานและผู้ใช้ต้องกำหนดวัตถุประสงค์หรือเป้าหมายการใช้งานได้
2. เลือกเทคนิคในการจัดรูปแบบและความสวยงามของกราฟเช่นเดียวกัน จะใช้แบบกราฟอะไรหรือวิธีแสดงข้อมูลอย่างไร เพื่อให้แสดงความหมายของข้อมูลอย่างชัดเจน

มิติการทำ data visualization ก็มีความหลากหลาย เช่น การแสดงผลข้อมูลอย่างง่ายๆด้วยการสร้างกราฟแท่งและกราฟวงกลม จะทำให้เกิดมิติมากขึ้น และประยุกต์ใช้ข้อมูลอื่นๆเช่นวิดีโอและรูปภาพ เพื่ออธิบายข้อมูลอย่างละเอียดและชัดเจน

เทคนิคการสร้างภาพเชิงสถิติและกราฟต่างๆ นั้นมีพลังในการให้นักธุรกิจเข้าใจข้อมูลการวิเคราะห์ของธุรกิจได้มากขึ้นกว่าที่เราคิดเลยทีเดียว มาดูว่าทำไมต้องทำ data visualization กันบ้าง

ภาพและกราฟเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ง่ายๆ และมีช่องทางในการนำเสนอผลของการวิเคราะห์ให้คนอื่นได้อย่างถูกต้องและเข้าใจได้ง่ายดาย นี่คือสิ่งที่ทำให้ data visualization มีความสำคัญต่อธุรกิจ

1. ช่วยนำเสนอข้อมูลได้อย่างถูกต้องและอย่างเป็นระบบ
การใช้ภาพและกราฟในการนำเสนอข้อมูล ทำให้เราสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างถูกต้องและเป็นระบบ นอกจากนี้ การนำเสนอด้วยภาพและกราฟทำให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลอย่างละเอียด และเข้าใจได้ง่าย ๆ

2. ช่วยให้เราจัดการกับข้อมูลได้ง่ายขึ้น
การใช้ภาพและกราฟในการนำเสนอข้อมูล ช่วยให้เราสามารถจัดการกับข้อมูลได้อย่างง่ายได้ เนื่องจากภาพและกราฟเป็นเครื่องมือที่มีค่าสูงในการอธิบายและนำเสนอผลงานของเรา

3. ช่วยให้เราวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายและสามารถเห็นภาพได้ชัดเจน
การนำเสนอข้อมูลโดยใช้ภาพและกราฟ เป็นตัวช่วยที่มีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลของธุรกิจ ซึ่งช่วยให้เราสามารถพิจารณาและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่าย ๆ โดยไม่เสียเวลาต่อการอธิบาย

1. การทำความเข้าใจอย่างรวดเร็วและง่ายดาย:

ธุรกิจจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลทุกวัน การดูข้อมูลเหล่านี้ในรูปแบบดิบอาจใช้เวลานานและสับสน การแสดงข้อมูลด้วยภาพทำให้ง่ายต่อการย่อยและเข้าใจข้อมูลอย่างรวดเร็ว เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วสมองของเราจะประมวลผลข้อมูลในรูปแบบภาพได้ดีกว่า

2. ระบุรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก:

การแสดงภาพข้อมูลสามารถช่วยระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลที่ไม่ปรากฏในข้อมูลดิบที่เป็นตาราง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มีความสำคัญต่อการตัดสินใจและการคาดการณ์ทางธุรกิจอย่างรอบรู้

3. ตัดสินใจอย่างชาญฉลาด:

การแสดงข้อมูลด้วยภาพช่วยในกระบวนการตัดสินใจ เมื่อมองเห็นข้อมูลในรูปแบบภาพ ผู้นำธุรกิจสามารถเข้าใจแนวคิดที่ยาก ระบุรูปแบบใหม่ และทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

4. การนำเสนอข้อมูลต่อ Stakeholders:

การแสดงข้อมูลเป็นภาพมีความสำคัญเช่นกันเมื่อต้องนำเสนอข้อมูลต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เช่น นักลงทุน ลูกค้า และสมาชิกในทีม แดชบอร์ดเชิงโต้ตอบหรือกราฟที่สร้างขึ้นอย่างดีสามารถส่งข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าสเปรดชีตที่เต็มไปด้วยตัวเลข

5. ระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง:

ข้อมูลที่เป็นภาพสามารถเปิดเผยส่วนที่ต้องให้ความสนใจหรือการปรับปรุง ซึ่งสามารถแนะนำการแทรกแซงหรือการดำเนินการได้

6. ติดตามผลการดำเนินงานของธุรกิจ:

การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพได้แบบเรียลไทม์ แดชบอร์ดแบบโต้ตอบสามารถให้มุมมองแบบเรียลไทม์ของประสิทธิภาพของบริษัทและสภาวะตลาด ทำให้สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว

7. ค้นพบ และเข้าใจ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ:

เมื่อข้อมูลแสดงเป็นภาพ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ จะชัดเจนยิ่งขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจค้นหาความสัมพันธ์และเข้าใจการโต้ตอบระหว่างปัจจัยต่างๆ

8. การทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลได้:

การแสดงภาพข้อมูล ทำให้ทุกระดับขององค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ สิ่งนี้ช่วยส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในองค์กรที่ทุกคนเข้าใจถึงคุณค่าของข้อมูลและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อนำไปสู่ความสำเร็จของบริษัท

ขั้นตอนการทำ Data Visualization

1. การรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกในกระบวนการสร้างภาพข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูล ธุรกิจรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น บันทึกการขาย ฐานข้อมูลลูกค้า การวิเคราะห์เว็บไซต์ และข้อมูลการดำเนินงานอื่นๆ

2. การล้างข้อมูลและการเตรียมการ: เมื่อข้อมูลถูกรวบรวมแล้ว จะต้องทำความสะอาดและเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการกับค่าที่ขาดหายไป รายการซ้ำ รายการข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และปัญหาอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งอาจทำให้การวิเคราะห์คลาดเคลื่อน

3. การวิเคราะห์ข้อมูล: หลังจากล้างข้อมูลแล้ว สามารถวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึก ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการคำนวณเมตริกหลัก การวิเคราะห์ทางสถิติ หรือการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

4. การสร้างภาพ: ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์จะแสดงเป็นภาพ ซึ่งสามารถทำได้ง่ายๆ เช่น แผนภูมิแท่ง หรือซับซ้อนพอๆ กับแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ ทางเลือกของการแสดงภาพขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกเฉพาะที่ต้องสื่อสาร

5. การตีความและการตัดสินใจ: ขั้นตอนสุดท้ายคือการใช้ข้อมูลที่เป็นภาพเพื่อทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ ผู้นำทางธุรกิจ ผู้จัดการ หรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ สามารถใช้การแสดงภาพข้อมูลเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจสถานะของธุรกิจ ระบุโอกาสหรือปัญหา และตัดสินใจเกี่ยวกับแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด

6. การอัปเดตเป็นประจำ: กระบวนการไม่หยุดหลังจากรอบเดียว ในหลายธุรกิจ ขั้นตอนเหล่านี้จะถูกทำซ้ำเป็นประจำ (รายวัน รายสัปดาห์ รายเดือน) เพื่อให้การแสดงภาพเป็นข้อมูลล่าสุดและข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง

ในทางปฏิบัติ ลักษณะเฉพาะของการแสดงข้อมูลในธุรกิจจะขึ้นอยู่กับลักษณะของธุรกิจ ทรัพยากรที่มีอยู่ และเป้าหมายเฉพาะของการวิเคราะห์ข้อมูล