Data visualization kini banyak dibutuhkan untuk kepentingan usaha dan bisnis terutama yang bergerak di bidang teknologi digital. Visualisasi data akan memudahkan pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan.
Pengolahan data yang baik sebelum menjadi informasi membutuhkan tahapan visualisasi terlebih dahulu. Dengan visualisasi data yang tersaji dengan baik, perusahaan Anda dapat menghasilkan keputusan yang lebih akurat.
Karena pentingnya visualisasi data dalam keputusan bisnis, Anda perlu memahami cara kerja dan alat yang dipakai dalam membuat data visual atau data visualization tools. Berikut penjelasan selengkapnya.
Table of Contents
TogglePengertian dan Tipe Data Visualization
What is data visualization? Data visualization adalah cara menampilkan data dalam bentuk grafis atau tampilan visual lainnya sebagai bahan untuk pengambilan keputusan. Bentuk visual yang dimaksud seperti grafik, bagan, peta, atau animasi.
Visualisasi data merupakan bagian penting dari proses data science. Karena data tidak hanya dikumpulkan, diproses, dan dimodelkan saja namun juga harus bisa diterima orang lain.
Dalam membuat visualisasi data untuk perusahaan, pemangku kepentingan akan mempertimbangkan tren dan pola dalam data, termasuk outliers yang muncul. Outliers adalah data unik yang berbeda dengan mayoritas data lainnya.
Daripada harus membaca data spreadsheet secara manual, visualisasi data yang sederhana dan menarik lebih dibutuhkan saat ini. Tim data harus dengan jeli menyusun data visual suatu kebijakan dengan jelas dan tepat.
Alhasil para pemangku kepentingan di perusahaan akan terkesan dan merasa terbantu dengan laporan dari tim Anda.
Hal itulah yang menjadi tujuan utama pembuatan data visualization bagi perusahaan yakni menghasilkan data yang mudah dan cepat dipahami.
Selain mengidentifikasi, tujuan lain dari visualisasi data adalah memanipulasi informasi dari data yang sederhana menjadi berkesan bagi audiens. Pilihan kata yang berkesan dan wawasan yang komprehensif bisa menyulap data menjadi lebih menarik.
Tipe-tipe Visualisasi Data
Terdapat lima tipe visualisasi data atau types of data visualization yang perlu perusahaan Anda ketahui. Hal ini sebagai bahan pertimbangan ketika memilih bahan presentasi kepada para stakeholder. Berikut penjelasannya.
- Geospasial
Tipe data geospasial merupakan representasi data dalam bentuk tampilan ruang atau wilayah. Bentuk visualisasi data ini biasanya dalam bentuk peta, kartografi atau heatmap.
Data visualization examples pada tipe ini contohnya seperti peta pertumbuhan bisnis dan pergerakan bencana alam. Selain itu, ada flow pada suatu UX dan karakteristik penduduk di suatu wilayah.
- Network
Anda dapat memilih visualisasi data dengan tipe network karena tampilannya cukup mencolok. Data ini dipilih berdasarkan data mayoritas dalam suatu variabel. Beberapa contoh data network seperti word cloud dalam Twitter atau Google Trend, lalu ada juga diagram node-link.
- Multidimensi
Terdapat banyak dataset baik dalam bentuk variabel atau dimensi dalam tipe data ini yang perlu tim Anda visualisasikan. Karena data yang banyak, tim Anda harus memilih dan memvisualisasikan pada data yang lebih mencolok di mata audiens.
Beberapa contoh visualisasi data atau data visualization examples pada tipe ini seperti pie chart, histogram, bar chart, stacked bar, dan lainnya.
- Hierarki
Selanjutnya tipe data hirarki. Tipe data ini biasanya untuk menggambarkan hubungan antara satu kelompok variabel dengan kelompok lainnya yang lebih dominan.
Tipe data ini juga tersusun atas dasar sebab-akibat. Contohnya adalah diagram pohon.
- Temporal
Terakhir tipe data yang paling sering muncul adalah temporal. Tipe data ini menggambarkan rangkaian data secara linier dalam satu dimensi saja. Biasanya terdapat garis yang memiliki titik mula dan akhir dalam visualisasinya.
Visualisasi data temporal contohnya timeline, diagram fishbone, dan time series.
Untuk membuat types of data visualization di atas, Anda dapat menggunakan data visualization software seperti Tableau dan Pythons.
Tools dan Cara Membuat Data Visual yang Baik
Saat ini telah banyak software atau data visualization tools yang bisa Anda coba untuk membuat visualisasi data yang menarik.
Data visualization software ini tersedia secara open source sehingga bisa diakses maupun diunduh di PC.
Berikut ini 5 software atau data visualization tools open sources yang bisa Anda coba:
- Tableau Data Visualization
Tableau adalah software data analyst yang cukup populer untuk membuat visualisasi data yang menarik. Tim Anda dapat menyajikan data visual dalam bentuk grafis dan skema warna yang menarik.
Kelemahan dari aplikasi ini adalah tidak dapat mengimpor aset visual dari luar software dan tidak tersedia visual grafik 3 dimensi.
- Python Data Visualization
Tidak hanya untuk bahasa pemrograman, Python juga bisa Anda pakai untuk membuat visualisasi data yang menarik dan interaktif. Software Python telah menjadi aplikasi dasar yang harus dikuasai seorang data analyst di perusahaan saat ini.
Meski sepintas terlihat sulit, nyatanya aplikasi ini mudah dipelajari dan juga bersifat open source sehingga tidak perlu berlangganan terlebih dahulu.
- Plotly
Plotly adalah tools interaktif yang bersifat open source. Plotly dapat tim Anda akses tanpa perlu mendownload aplikasi karena berbasis website.
Dengan Plotly, Anda dapat membuat data visual yang interaktif meski rumit. Ketika selesai membuat visualisasi data dengan tools Plotly, Anda dapat menampilkan data visual tersebut di dashboard atau situs web Anda,
- D3.js
Tools selanjutnya adalah D3.js. Aplikasi ini terbuka alias open source sehingga bisa diakses banyak kalangan secara gratis. Dengan D3.js, Anda dapat membuat bagan dan grafis yang rumit sekalipun. Keunggulan menarik lainnya adalah aplikasi ini bisa digunakan oleh sistem operasi apapun, baik Windows, Android atau iOS.
- Visme
Bagi Anda yang kesulitan dalam menentukan data visual seperti apa yang akan dibuat, Visme adalah jawabannya. Karena dalam aplikasi ini terdapat banyak template infografis yang bisa Anda pilih.
Selain itu, Anda bisa membuat data visual dalam bentuk peta atau animasi yang interaktif untuk menggambarkan data Anda. Namun aplikasi ini sulit dipelajari secara otodidak.
Dengan 5 tools di atas, tim Anda kini bisa membuat visualisasi data yang menarik untuk dipresentasikan kepada para stakeholder.
Proses Membuat Data Visualization
Dalam proses menghasilkan data visual yang menarik, berikut proses pembuatan data visualization yang perlu Anda pahami:
- Menentukan pertanyaan terkait data yang akan tim Anda sajikan. Sebelum menyajikan data, sebaiknya buatlah hipotesis terkait pertanyaan yang akan ditanyakan atasan Anda.
- Pahami kumpulan data yang tim Anda dapatkan dan pertimbangkan tipe visual data paling menarik untuk data tersebut. Perhatikan tren, outliers, dan pola dari dataset yang ada.
- Buat visualisasi data dengan salah satu tools di atas. Kreasikan dengan warna, ukuran, skala, label, atau bentuk yang paling menarik. Namun tetap perhatikan tampilan visual yang paling efektif, yang bisa diterima oleh audiens Anda.
Jika perusahaan Anda kesulitan dalam membuat data visualization yang menarik dan mudah dipahami, tidak ada salahnya mencoba layanan DDS (Data and Design Service) dari GITS Indonesia.
DDS adalah servis profesional untuk membuat visualisasi data dari konsultan IT kami sehingga perusahaan Anda tidak perlu repot lagi memikirkan bagaimana cara menampilkan data perusahaan dengan rapi dan mudah dipahami.
Selain servis DDS, GITS.id juga menawarkan beragam layanan lainnya seperti mobile dan website development, Google Cloud, Google Workspace, hingga budgeting software.
Perusahaan kami telah bekerja sama dengan banyak perusahaan BUMN dan perusaahaan besar lainnya dalam mengembangkan teknologi mereka. Jadi, tunggu apalagi?
Hubungi GITS Indonesia sekarang juga.