Hotline: 0943.199.449

Địa chỉ: 75 Hoàng Văn Thụ, P15, Q.Phú Nhuận
cropped-logo.png

Data Visualization: Định nghĩa, thành phần, quy trình và 5 công cụ trực quan hóa dữ liệu quan trọng

Nội dung bài viết

Data Visualization là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa để hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng và quan hệ trong dữ liệu. Các bước trực quan hóa dữ liệu gồm chọn mục tiêu, thu nhập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chọn loại hình trực quan, tạo phương tiện trực quan hóa dữ liệu.

Xem ngay bài viết bên dưới để hiểu rõ hơn về quy trình này nhé!

 

Trực quan hóa dữ liệu – Data Visualization là gì?

Định nghĩa Data Visualization là gì?
Định nghĩa Data Visualization là gì?

 

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa để hiểu rõ hơn về các mẫu, xu hướng và quan hệ trong dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) quan trọng với doanh nghiệp vì nó không những thúc đẩy doanh nghiệp tăng trưởng còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc tương tác dữ liệu. Từ đó khám phá thông tin mới và dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Trực quan hóa dữ liệu có nhiều tác động và đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp tận dụng triệt để giá trị từ dữ liệu của mình thông qua thông tin phù hợp, kịp thời và chính xác.

Data Visualization cũng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tiếp thị, nghiên cứu khoa học, quản lý tri thức và y tế. Ví dụ như trong tiếp thị, nó giúp hiểu rõ hơn về hành vi của người tiêu dùng. Trong nghiên cứu khoa học, nó giúp trực quan hóa dữ liệu phức tạp để dễ dàng hiểu và phân tích. Trong y tế, trực quan hóa dữ liệu hỗ trợ người dùng hiểu rõ hơn về xu hướng bệnh tật và dự đoán kết quả điều trị.

 

Trực quan hóa cần thành phần nào?

Để tạo ra một trực quan hóa hiệu quả, bạn cần chuẩn bị 6 thành phần sau:

  • Dữ liệu: Là yếu tố nền tảng cho mọi trực quan hóa. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng khác nhau như số liệu, văn bản, hình ảnh,…
  • Loại biểu đồ: Có rất nhiều loại biểu đồ khác nhau, mỗi loại phù hợp với một kiểu dữ liệu và mục đích sử dụng cụ thể.
  • Màu sắc: Màu sắc đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút sự chú ý và truyền tải thông tin.
  • Chữ: Font chữ, kích thước chữ và vị trí đặt chữ cần được lựa chọn cẩn thận để đảm bảo dễ đọc và dễ hiểu.
  • Ghi chú: Ghi chú cung cấp thông tin bổ sung cho trực quan hóa, giúp người xem hiểu rõ hơn về dữ liệu.
  • Công cụ: Bạn có thể dễ dàng lựa chọn công cụ từ miễn phí đến trả phí. Ví dụ như: Google Data Studio, Tableau, Looker, Infogram, D3.Js

 

Quá trình trực quan hóa gồm bước nào?

Quá trình trực quan hóa gồm 5 bước sau:

 

Xác định mục tiêu

Đầu tiên, bạn cần xác định rõ mục tiêu mà bạn muốn đạt được thông qua việc trực quan hóa dữ liệu. Việc này giúp bạn tập trung vào việc tạo ra những phương tiện trực quan chính xác và hữu ích. Mục tiêu được phân thành 3 loại là: thông tin, phân tích, thu hút.

Ví dụ:

  • Thông tin: Biểu đồ đường thể hiện xu hướng thay đổi của doanh số bán hàng theo thời gian.
  • Phân tích: Biểu đồ thanh so sánh doanh số bán hàng của các sản phẩm khác nhau.
  • Thu hút: Bản đồ nhiệt thể hiện mức độ phổ biến của các sản phẩm khác nhau trên thị trường.

 

Thu nhập dữ liệu

Sau khi xác định mục tiêu, bạn cần tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau như số liệu, dữ liệu văn bản, hoặc dữ liệu từ các hệ thống khác nhau. Dữ liệu được phân thành 3 loại là dữ liệu nội bộ, dữ liệu bên ngoài, dữ liệu mạng xã hội.

Ví dụ:

  • Dữ liệu nội bộ: Doanh thu, chi phí, số lượng khách hàng,…
  • Dữ liệu bên ngoài: Dữ liệu thị trường, dữ liệu nhân khẩu học,…
  • Dữ liệu mạng xã hội: Lượt thích, chia sẻ, bình luận,…

 

Làm sạch dữ liệu

Bước tiếp theo là xử lý và làm sạch dữ liệu. Quá trình này bao gồm loại bỏ dữ liệu không chính xác, thiếu sót, hoặc không cần thiết để đảm bảo rằng dữ liệu sẽ được trực quan hóa một cách chính xác và minh bạch.

Ví dụ:

  • Loại bỏ dữ liệu trống: Xóa các hàng dữ liệu có giá trị doanh thu trống.
  • Loại bỏ dữ liệu sai lệch: Xóa các đơn hàng có giá trị doanh thu quá cao hoặc quá thấp.
  • Chuẩn hóa dữ liệu: Chuyển đổi đơn vị đo lường từ USD sang VND.

 

Chọn loại hình trực quan

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch, bạn cần lựa chọn loại hình trực quan phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu trực quan hóa. Loại hình trực quan được phân thành 3 loại là: biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, sơ đồ đám mây từ khóa và nhiều loại hình trực quan khác.

Ví dụ:

  • Biểu đồ cột: So sánh các giá trị của các hạng mục khác nhau.
  • Biểu đồ đường: Hiển thị xu hướng thay đổi của dữ liệu theo thời gian.
  • Biểu đồ tròn: Hiển thị tỷ lệ phần trăm của các thành phần trong một tổng thể.
  • Biểu đồ khu vực: Hiển thị dữ liệu theo khu vực địa lý.
  • Biểu đồ phân tán: Hiển thị mối quan hệ của hai biến.

 

Tạo phương tiện Data Visualization

Cuối cùng, bạn sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp để tạo ra các phương tiện trực quan hóa dữ liệu, bao gồm biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các phương tiện trực quan hóa khác. Tạo phương tiện Data Visualization nhờ vào 3 loại công cụ sau: phần mềm trực quan hóa, công cụ lập trình, công cụ thiết kế.

Ví dụ:

  • Phần mềm trực quan hóa: Microsoft Excel, Tableau, Power BI,…
  • Công cụ lập trình: Python, R, JavaScript,…
  • Công cụ dùng trong thiết kế: Adobe Illustrator, Canva,…

 

5 công cụ Data Visualization bạn cần biết

Top 5 công cụ Data Visualization
Top 5 công cụ Data Visualization

 

Dưới đây là 5 công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến hiện nay:

Tên Ưu điểm Nhược điểm
Google Data Studio – Kết nối dễ dàng với nhiều sản phẩm Google khác như Google Sheets, Google Analytics.- Dễ dàng tạo báo cáo và biểu đồ trực quan.- Hoàn toàn miễn phí. – Gặp hạn chế khi sử dụng tính năng miễn phí.- Phụ thuộc nhiều từ hệ sinh thái Google.- Giao diện tương đối khó sử dụng cho người mới.
Tableau – Sắp xếp dữ liệu dễ dàng và đầu vào từ nhiều nguồn.- Tích hợp liền mạch với Salesforce cũng như một số nền tảng khác.- Cung cấp nhiều tính năng nâng cao cho phân tích dữ liệu. – Gói miễn phí có hạn chế về dung lượng dữ liệu và tính năng.- Phiên bản trả phí có thể đắt đỏ cho các doanh nghiệp nhỏ.- Giao diện tương đối khó sử dụng cho người mới.
Looker – Tích hợp dễ dàng với cơ sở dữ liệu từ BigQuery, Amazon Redshift, …- Nhiều tùy chọn tùy chỉnh để tạo báo cáo và biểu đồ.- Giải quyết được các bộ dữ liệu lớn. – Gói miễn phí có hạn chế về dung lượng dữ liệu và tính năng.- Phiên bản trả phí có thể đắt đỏ cho các doanh nghiệp nhỏ.- Giao diện tương đối khó sử dụng cho người mới.
Infogram – Nhiều tùy chọn hình ảnh hóa độc đáo để tạo báo cáo và biểu đồ.- Thân thiện cho cả thiết bị di động và mạng xã hội.- Tính năng nhúng ngay dành cho các thiết kế vào các trang web. – Gói miễn phí có hạn chế về dung lượng dữ liệu và tính năng.- Phiên bản trả phí có thể đắt đỏ cho các doanh nghiệp nhỏ.- Gặp hạn chế trong khả năng phân tích dữ liệu.
D3.Js – Chức năng được tích hợp đầy đủ như một nền tảng mã nguồn mở.- Cung cấp một số ví dụ tương tác, phân cấp và hoạt ảnh mạnh mẽ.- Cung cấp sự linh hoạt cao để tạo ra các trực quan hóa tùy chỉnh. – Yêu cầu người dùng cần có kiến thức lập trình.- Giao diện tương đối khó sử dụng cho người mới.- Khả năng hỗ trợ hạn chế.

 

Data Visualization cần đảm bảo nguyên tắc nào?

Data Visualization cần đảm bảo theo 5 nguyên tắc sau:

  • Chọn đúng loại biểu đồ: Việc lựa chọn loại biểu đồ phù hợp với loại dữ liệu và mục tiêu trực quan hóa là rất quan trọng. Ví dụ, sử dụng biểu đồ cột để so sánh dữ liệu số liệu và biểu đồ đường để theo dõi xu hướng thời gian.
  • Không phải tất cả data đều quan trọng: Trong quá trình trực quan hóa, cần nhận biết và tập trung vào những dữ liệu quan trọng nhất để trình bày một cách rõ ràng và hiệu quả.
  • Biểu đồ thể hiện đúng tương quan số liệu trên thực tế: Việc sử dụng biểu đồ để thể hiện tương quan giữa các số liệu cần phản ánh đúng thực tế và không gây hiểu lầm cho người đọc.
  • Sử dụng màu sắc hợp lý khi chuyển từ dữ liệu sang biểu đồ: Màu sắc trong biểu đồ cần được sử dụng một cách cân nhắc để làm nổi bật thông tin quan trọng mà không làm mất đi tính chính xác của dữ liệu.
  • Dữ liệu được trình bày đơn giản và hiệu quả: Trình bày dữ liệu một cách đơn giản và dễ hiểu giúp người đọc nhanh chóng nắm bắt thông tin một cách hiệu quả nhất

 

Có bao nhiêu Data Visualization kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu?

Các kỹ thuật trực quan hoá dữ liệu

 

Có 6 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu gồm:

  • Bảng thông tin: Biểu diễn thông tin trong một bảng, đồ hoạ với dữ liệu được thể hiện qua hai trục. Các thông tin này có thể được biểu diễn dưới dạng biểu đồ, sơ đồ hoặc bản đồ.
  • Bảng số liệu: Là sự sắp xếp các con số theo hàng và cột để trực quan hóa dữ liệu.
  • Biểu đồ: Được xây dựng từ các điểm, đường, đoạn, đường cong hoặc vùng, biểu thị các biến số cụ thể để so sánh với nhau. Chúng thường xuất hiện trên hai trục vuông góc.
  • Bản đồ không gian địa lý: Biểu diễn dữ liệu qua hình dạng của bản đồ, sử dụng màu sắc và hình dạng khác nhau để minh họa mối quan hệ giữa các mảnh dữ liệu và vị trí.
  • Thông tin đồ họa (Infographic): Là sự kết hợp giữa hình ảnh và văn bản để trình bày dữ liệu một cách sinh động, thường kết hợp với các biểu đồ hoặc sơ đồ.
  • Bảng điều khiển: Tập hợp các biểu đồ và dữ liệu hiển thị ở một nơi duy nhất, hỗ trợ người dùng trong việc phân tích và trình bày dữ liệu một cách tổng quát.

 

Data Visualization bao gồm thách thức nào?

Dưới đây là 5 thách thức chính của Data Visualization mà người dùng cần biết:

  • Quá nhiều dạng data khác nhau ảnh hưởng đến việc hiểu rõ những kiểu dữ liệu quan trọng và có khả năng cung cấp nhiều thông tin nhất từ tập data là rất quan trọng.
  • Chọn loại biểu đồ phù hợp với mục tiêu cuối cùng mà bạn muốn biểu diễn là một quyết định khó khăn,. Người dùng cần chọn lọc những yếu tố nào cần có vào một câu chuyện mà graphic của bạn sẽ thiết kế để giải quyết.
  • Dữ liệu hiện nay thường không chỉ đơn giản là cấu trúc và lớn mà còn phức tạp, bao gồm dữ liệu cấu trúc, dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh.
  • Bảo mật dữ liệu cần được chú trọng, nhất là quá trình phát triển và thực hiện các chính sách và quy trình bảo mật, cung cấp các phương thức xác thực, ủy quyền, truy cập và kiểm soát, thống kê, báo cáo và dữ liệu và tài sản thông tin.
  • Chất lượng thông tin, dữ liệu kém, không đầy đủ đặt ra vấn đề về tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu được sử dụng để tạo ra Data Visualization. Việc xử lý và làm sạch dữ liệu để loại bỏ thông tin không chính xác và thiếu sót là một phần quan trọng của quá trình trực quan hóa dữ liệu.

 

Tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu bao gồm những gì?

Tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu
Tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu

 

Tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu bao gồm những yếu tố quan trọng như cung cấp sự tin cậy cho mọi người, chia sẻ kỳ vọng tăng trưởng sản phẩm hoặc dịch vụ. Điều này giúp cung cấp khung mẫu cho việc tính toán kinh tế, hiệu quả cũng như khả năng tăng cường bảo vệ và sự tin cậy từ người tiêu dùng.

Tiêu chuẩn quản lý chất lượng giúp họ làm việc hiệu quả hơn, hạn chế các sản phẩm lỗi. Đồng thời, tiêu chuẩn còn giúp tạo ra sự thống nhất về sản phẩm, quản lý quy trình, cung cấp dịch vụ hoặc vật tư – các tiêu chuẩn có thể bao gồm phạm vi rộng lớn các hoạt động được thực hiện bởi các tổ chức, sử dụng bởi khách hàng của họ như các nhà sản xuất, người bán, người mua, khách hàng, các liên minh thương mại, người dùng hoặc quản lý.

 

Làm thế nào để doanh nghiệp quản lý dữ liệu hiệu quả?

Để quản lý dữ liệu hiệu quả, mỗi doanh nghiệp cần:

  • Phân chia công việc cho từng nhân viên, bộ phận hoặc phòng ban một cách hợp lý và hiệu quả. Tổ chức và phân tầng hệ thống nhân viên trong doanh nghiệp để kiểm soát dữ liệu cơ bản của doanh nghiệp.
  • Sử dụng phần mềm ERP giúp quản lý doanh nghiệp hiệu quả nhất. Phần mềm ERP giúp tăng năng suất lao động, tối ưu hóa quy trình làm việc và kiểm soát dữ liệu cơ bản của doanh nghiệp.
  • Quản lý tài chính quyết định tình hình tài chính và sự phát triển của doanh nghiệp trong quá trình kinh doanh. Quản lý tài chính doanh nghiệp giữ vai trò quan trọng trong việc quyết định về vấn đề tài chính, đầu tư và phát triển.
  • Sử dụng hệ thống POS hiện đại giúp quản lý cửa hàng chặt chẽ, chính xác và nhanh chóng các hoạt động bán hàng tại cửa hàng như quản lý nguyên vật liệu, tối ưu hóa quy trình đặt hàng/mua hàng, quản lý nhân viên, báo cáo phân tích thông minh và chăm sóc khách hàng.
  • Tối ưu hóa quy trình vận hành: Sử dụng các phương pháp và công cụ hiện đại để tối ưu hóa quy trình vận hành của doanh nghiệp, từ quản lý nguồn lực đến quản lý dữ liệu và thông tin liên quan.

Qua bài viết trên đây cũng như thông tin về các công cụ Data Visualization, người dùng có thể tạo ra các biểu đồ và hình ảnh trực quan hóa dữ liệu một cách chuyên nghiệp và hiệu quả.