Trong kỷ nguyên số, dữ liệu được sản sinh ra với một tốc độ chóng mặt. Từ các giao dịch trực tuyến, cảm biến IoT cho đến mạng xã hội, lượng thông tin khổng lồ được tạo ra hàng ngày.
Data Visualization chính là chìa khóa vàng giúp các doanh nghiệp chuyển hóa những “núi dữ liệu” này thành những insight giá trị, có ý nghĩa và dễ hiểu nhất với tất cả phòng ban. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu, các tổ chức có thể khám phá những xu hướng ẩn sâu, đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.
Data Visualization là gì?
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là phương pháp trình bày dữ liệu dưới dạng các biểu đồ, đồ thị, mô hình hay các hình thức trực quan khác. Công cụ ra đời nhằm mục tiêu chuyển đổi các thông tin phức tạp thành dạng hình ảnh, giúp người dùng có thể nhanh chóng kiểm tra thông tin một cách dễ dàng, tiện lợi nhất.
Ứng dụng Data Visualization còn giúp người dùng hiểu rõ hơn hành vi, sở thích và có được cái nhìn tổng quát nhất về dữ liệu cần tra cứu. Đặc biệt, quá trình này có thể giúp các nhà phân tích, nhà quản lý và những người ra quyết định, nhanh chóng nhận biết xu hướng, mối quan hệ giữa các dữ liệu. Từ đó có thể đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt, các chiến lược dài hạn và ngắn hạn phù hợp.
Vai trò cơ bản của Data Visualization
Data Visualization không đơn thuần là một công cụ trình bày thông tin. Đây còn là cầu nối giữa dữ liệu và insight giá trị. Bằng cách trực quan hóa dữ liệu, chúng ta có thể khám phá những xu hướng ẩn sâu, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra những giải pháp hiệu quả.
Một nhân viên Marketing có thể trực quan hóa dữ liệu trong các báo cáo, giúp tổng hợp thông tin khoa học và dễ hiểu nhất tới các thành viên trong team. Một giáo viên có thể sử dụng công cụ trong bài giảng để giúp học sinh dễ dàng nắm bắt kiến thức, tăng cường khả năng ghi nhớ với hình ảnh trực quan. Đặc biệt, đối với lĩnh vực nghiên cứu, Data Visualization có thể phát hiện ra những đột phá mới, mang tính độc nhất mà đôi khi con người đã vô tình bỏ qua.
Tìm hiểu thêm:
Các dạng trực quan dữ liệu phổ biến hiện nay
Nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng, các nền tảng trực quan hóa dữ liệu hiện nay đều hỗ trợ rất nhiều dạng dữ liệu đầu ra khác nhau. Sự thay đổi linh hoạt giúp bám sát mục tiêu công việc và đặc trưng của từng loại dữ liệu mà doanh nghiệp muốn phân tích. Dưới đây, Gimasys tổng hợp một số dạng Data Visualization phổ biến, đã góp phần hỗ trợ đáng kể vào hoạt động của nhiều doanh nghiệp:
1) Line Chart: Loại biểu đồ này được dùng để hiển thị mối quan hệ giữa các giai đoạn thời gian và dữ liệu nối tiếp nhau. Người ta cũng sử dụng dạng biểu đồ cho để biểu thị xu hướng thị trường, sản phẩm, sự tăng trưởng và sụt giảm theo từng giai đoạn.
2) Bar Chart: Biểu đồ cột mô tả, biểu diễn sự thay đổi của các thành phần theo thời gian, giúp người xem dễ dàng so sánh các danh mục khác nhau hoặc so sánh các phần của tổng thể.
3) Scatter Chart: Hay còn gọi là biểu đồ phân tán, mô phỏng mối quan hệ giữa các mục dựa trên hai tập hợp các biến. Thông thường, chỉ khi cần thể hiện mối tương quan giữa một tập hợp lớn dữ liệu, nhà quản trị mới sử dụng loại biểu đồ này.
4) Area Chart: Biểu đồ vùng thể hiện mối quan hệ theo một chuỗi thời gian nhất định. Tuy nhiên, khác với biểu đồ đường, Area Chart còn thể hiện khả năng mô phỏng khối lượng.
5) Geographical Maps: Ngay từ tên gọi, biểu đồ đã cho thấy đặc trưng mô phỏng dữ liệu dựa trên bản đồ địa lý của mình. Người dùng thường sử dụng bản đồ này để phân bố và sắp xếp dữ liệu giữa các vùng, kết hợp màu sắc đậm nhạt để thể hiện mức độ.
6) Indicator Chart: Đây là dạng biểu đồ sử dụng một chỉ báo, trong trường hợp người dùng muốn hiển thị dữ liệu của mình bằng hình ảnh như đồng hồ đo hoặc biểu ngữ. Đây là biểu đồ hiển thị rõ hướng di chuyển theo thời gian của các thành phần cấu thành.
7) Pivot Table: Hay bảng tổng hợp một khối lượng lớn thông tin. Người dùng cũng sử dụng loại bảng này để nhấn mạnh, làm nổi bật những dữ liệu quan trọng cần nêu trong báo cáo.
8) Bullet Graph: Biểu đồ được ví von như một viên đạn thể hiện hiệu suất, tiến độ của dự án hiện tại khi so sánh với mục tiêu đã đề ra.
9) Waterfall Chart: Biểu đồ thác nước là một hình thức trực quan hóa dữ liệu giúp hiểu được hiệu ứng tích lũy của các giá trị dương hoặc âm được giới thiệu tuần tự. Các giá trị trung gian này có thể dựa trên thời gian hoặc dựa trên danh mục.
10) Pie Charts: Đây là dạng biểu đồ thể hiện cơ cấu, tỷ trọng, dùng để so sánh các đối tượng dữ liệu ở mức tổng thể hoặc các dữ liệu nối tiếp nhau.
Lựa chọn dạng trực quan hóa dữ liệu nào thì phù hợp?
Việc lựa chọn loại dữ liệu trực quan (bảng, biểu đồ, bản đồ, đồ thị…) cũng cần được chú trọng để đáp ứng mong muốn truyền tải dữ liệu của người dùng và truyền đạt thông tin một cách khoa học, hiệu quả nhất. Hình ảnh mô phỏng được thiết kế tốt không chỉ giúp người xem hiểu rõ dữ liệu mà còn thu hút sự chú ý, tăng cường khả năng ghi nhớ và thống kê số liệu.
Doanh nghiệp có thể cân nhắc lựa chọn biểu đồ phù hợp dựa trên các yếu tố sau:
- Loại dữ liệu: Dữ liệu định lượng hay định tính? Dữ liệu liên tục hay rời rạc?
- Câu hỏi nghiên cứu: Bạn muốn trả lời câu hỏi gì từ dữ liệu?
- Số lượng biến số: Bạn muốn so sánh bao nhiêu biến số?
- Khán giả: Khán giả của bạn có hiểu biết về biểu đồ không?
Tại sao Data Visualization quan trọng?
Hiện nay, Data Visualization đã, đang và tiếp tục là xu thế trong hoạt động kinh doanh, vận hành doanh nghiệp. Khả năng tiềm tàng mà công cụ này mang lại to lớn hơn bao giờ hết. Sau đây là lý do chủ chốt khẳng định tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu:
Mô phỏng thông tin dễ hiểu
Trực quan dữ liệu góp phần thể hiện thông tin trực quan, dễ quan sát, từ đó người dùng dễ dàng hiểu và ghi nhận insight đắt giá. Ngay cả những người không quá am hiểu hay có kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực phân tích dữ liệu đều có thể tiếp nhận thông tin dễ dàng.
Nâng cao khả năng tiếp cận và tìm hiểu thông tin
Trong một số nghiên cứu, các nhà khoa học đã chỉ ra rằng não bộ con người có khả năng xử lý thông tin hình ảnh tốt hơn thông tin số liệu. Chính đặc điểm này giúp cho Data Visualization trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Thông qua biểu đồ, đồ thị, hình ảnh trực quan, người dùng dễ dàng hình dung và hiểu kỹ càng hơn về các mô hình, xu hướng, và mối quan hệ trong dữ liệu phức tạp.
Khơi gợi sự hấp dẫn và tương tác với người dùng
Các báo cáo đen trắng nhàm chán khi được bổ trợ thêm hoặc thay thế bằng các hình ảnh trực quan, sử dụng màu sắc và hiệu ứng đồ họa, sẽ tạo ra sự hấp dẫn và thu hút người xem. Sự cải tiến này giúp người dùng duy trì sự tập trung và tương tác với thông tin, đồng thời gia tăng khả năng nhớ và ghi nhận thông tin.
Hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng
Data Visualization đóng vai trò như một bảng điều khiển trực quan, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt thông tin cốt lõi và đưa ra các hành động kịp thời. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống cần đưa ra quyết định nhanh chóng, như quản lý khủng hoảng hoặc nắm bắt cơ hội thị trường.
Phân tích và khám phá dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu khuyến khích một quá trình khám phá dữ liệu chủ động. Người dùng có thể tự do điều chỉnh các tham số, phóng to, thu nhỏ và tương tác với các biểu đồ để tìm kiếm những insight phù hợp và những góc nhìn mới về dữ liệu.
Ngoài ra, bằng cách trực quan hóa dữ liệu, chúng ta có thể dễ dàng phát hiện ra những mẫu hình, xu hướng và ngoại lệ mà bằng các phương pháp phân tích truyền thống khó có thể nhận thấy.
Tính ứng dụng rộng rãi
Từ các doanh nghiệp nhỏ đến các tập đoàn lớn, Data Visualization được ứng dụng rộng rãi để hỗ trợ quá trình ra quyết định ở mọi cấp độ. Bằng cách cung cấp một cái nhìn tổng quan về tình hình kinh doanh, Data Visualization giúp các nhà quản lý đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống.
Data Visualization được ứng dụng trong hoạt động nào?
Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) là một công cụ mạnh mẽ, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành các hình ảnh dễ hiểu, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định và khám phá thông tin. Dưới đây là một số ứng dụng cụ thể của Data Visualization trong các hoạt động, nghiệp vụ tại doanh nghiệp:
Hoạt động bán hàng
Data Visualization đóng vai trò quan trọng trong việc trực quan hóa dữ liệu và chỉ số phân tích hiệu quả của chiến dịch bán. Cụ thể, người dùng có thể theo dõi hình ảnh tổng hợp, đưa ra so sánh về doanh số, chi phí, tỷ lệ chuyển đổi hay hiệu quả của các kênh bán hàng khác nhau. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể đưa ra những quyết định điều chỉnh chiến lược kinh doanh kịp thời và hiệu quả.
Ứng dụng Data Visualization còn giúp đơn giản hóa quy trình phân tích, khám phá và dự đoán xu hướng mua hàng của người tiêu dùng. Không chỉ dừng ở đó, hiệu suất làm việc của các nhân viên sẽ được cải thiện đáng kể khi có thể tối ưu khâu trình bày, báo cáo. Đồng thời, dễ dàng xây dựng các mô hình dự báo doanh số, biện pháp cải tiến trong kinh doanh.
Hoạt động Marketing
Data Visualization giúp các nhà quản trị, chuyên gia marketing dễ dàng hiểu rõ hơn về hành vi người tiêu dùng thông qua dữ liệu trực quan, khoa học. Điển hình, bằng cách phân tích dữ liệu về tương tác của khách hàng với các chiến dịch marketing, các doanh nghiệp có thể xác định được những điểm tiếp xúc nào hiệu quả nhất. Từ đó, cân nhắc duy trì, điều chỉnh hay thay đổi mục tiêu và phương án thực hiện:
- Đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing: Đo lường sự tương tác của khách hàng với các chiến dịch marketing trên các kênh khác nhau (social media, email, website).
- Phân tích hành vi khách hàng: Hiểu rõ hành trình của khách hàng mục tiêu, nắm bắt các điểm chạm có thể tối ưu, từ khi tiếp xúc với thương hiệu đến khi quyết định mua hàng.
- Xác định đối tượng khách hàng mục tiêu: Phân tích nhân khẩu học, hành vi và sở thích của khách hàng để tạo ra các chiến dịch marketing phù hợp.
- Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Phân tích dữ liệu từ website và ứng dụng để cải thiện giao diện người dùng và trải nghiệm khách hàng.
Hoạt động tài chính
Trong lĩnh vực tài chính, Data Visualization hỗ trợ các nhà đầu tư và nhà phân tích tài chính trong việc đưa ra quyết định. Ví dụ, bằng cách trực quan hóa dữ liệu về hiệu suất của các khoản đầu tư, các nhà đầu tư có thể dễ dàng so sánh và đánh giá rủi ro. Ngoài ra, Data Visualization còn giúp phát hiện các bất thường trong dữ liệu tài chính thông qua dữ liệu được tổng hợp trong biểu đồ, đồ thị trực quan, từ đó giúp ngăn ngừa rủi ro và giải quyết ngay lập tức.
Một yếu tố quan trọng khác không thể bỏ qua chính là khả năng vượt trội của Data Visualization trong hoạt động so sánh báo cáo tài chính của công ty với các đối thủ cạnh tranh và các chỉ số ngành. Dựa trên dữ liệu tổng hợp, nhà quản trị có thể đánh giá tình hình của doanh nghiệp và đưa ra phương hướng ngắn hạn và dài hạn cho công ty.
Hoạt động phân tích dữ liệu
Data Visualization là một công cụ không thể thiếu trong quá trình khám phá dữ liệu và xây dựng các bảng điều khiển dashboard trực quan, sinh động. Các nhà phân tích có thể dễ dàng tìm kiếm mối tương quan, liên hệ, khám phá insight và dự báo xu hướng từ các dữ liệu trong lịch sử.
Hoạt động Logistics
Nhờ có Data Visualization, nhà quản trị có thể tối ưu và nâng cao năng suất trong hoạt động logistics, bao gồm:
- Quản lý chuỗi cung ứng: Theo dõi hàng tồn kho, thời gian giao hàng
- Tối ưu tuyến đường: Lựa chọn tuyến đường vận chuyển ngắn nhất và hiệu quả nhất.
- Quản lý tài sản: Theo dõi vị trí và tình trạng của các tài sản.
- Phân tích chi phí: Đánh giá chi phí vận chuyển và tìm cách giảm thiểu chi phí.
Khám phá thêm: Xu hướng chuyển đổi số trong ngành Logistics
Khắc phục hạn chế có thể có của Data Visualization
Với những giá trị ấn tượng mà trực quan hóa dữ liệu đem lại, công cụ này còn tồn đọng một số hạn chế nhất định. Dưới đây là một số vấn đề người dùng thường gặp phải và gợi ý cách khắc phục:
Lựa chọn biểu đồ không phù hợp
Đây là một trong những yếu tố chính khiến cho doanh nghiệp chưa tận dụng triệt để các dữ liệu thu thập được. Việc sử dụng sai loại biểu đồ có thể dẫn đến việc hiểu sai dữ liệu, chưa khái quát được đúng tình hình thực tế mà dữ liệu mô tả. Đặc biệt, người xem có thể bỏ sót đi một vài yếu tố quan trọng trong kết quả phân tích dữ liệu.
Chẳng hạn, các biểu đồ tròn thường dùng để thể hiện cơ cấu, tỷ trọng, nhưng một nhân viên tại doanh nghiệp lại sử dụng chúng để so sánh các giá trị trên các đoạn, chuỗi thời gian.
Trong phần “Lựa chọn dạng trực quan hóa dữ liệu sao cho phù hợp?”, Gimasys có đề cập tới các yếu tố để nhà quản trị lựa chọn đúng mô hình dữ liệu. Ngoài ra, người dùng cần hiểu rõ đặc điểm của từng loại biểu đồ, các ưu và nhược điểm, đồng thời xác định câu hỏi nghiên cứu và nhu cầu cần khai thác từ dữ liệu.
Có quá nhiều dữ liệu gây xao lãng, khó hiểu
Đối với các doanh nghiệp lớn, có tập dữ liệu khách hàng khổng lồ và bộ máy vận hành cồng kềnh, có quá nhiều loại dữ liệu sẽ khiến người dùng gặp khó khăn trong quá trình phân tích, đọc hiểu và đưa ra nhận định về xu hướng. Để khắc phục hạn chế này, người dùng có thể:
- Tập trung vào những thông tin quan trọng nhất và loại bỏ các chi tiết không cần thiết.
- Cho phép người xem tự khám phá dữ liệu theo cách của họ, nghĩa là các bộ phận có thể tùy chỉnh theo nhu cầu phòng ban.
- Chia dữ liệu thành các phần nhỏ, tạo các biểu đồ con và tổng hợp lại sau khi đã xem xét từng thành phần.
- Vận dụng các nền tảng công nghệ để tối ưu hiệu suất và cắt giảm thời gian thủ công.
Thiếu ngữ cảnh trong trực quan hóa dữ liệu
Bất cứ loại thông tin nào nếu không được cung cấp đủ ngữ cảnh sẽ dẫn tới một hệ quả là người xem có thể hiểu sai thông tin. Để khắc phục, trong bất kỳ báo cáo hay dashboard nào, người lập biểu đồ, đồ thị, hình ảnh cần giải thích rõ ràng các trục, đơn vị đo hay cung cấp các thông tin, văn bản mô tả để làm rõ ngữ cảnh.
Sử dụng màu sắc không phù hợp
Nghe tưởng chừng như là một yếu tố không quá quan trọng, nhưng lại có sức ảnh hưởng đáng kể. Lựa chọn màu sắc không phù hợp có thể gây khó khăn cho người xem trong việc phân biệt các dữ liệu. Điều này đã vô tình làm mất đi giá trị ban đầu mà việc trực quan hóa dữ liệu đem lại, đó chính là giúp người sử dụng dễ xem, dễ hiểu và dễ bao quát thông tin.
Hãy chọn chọn bảng màu có độ tương phản cao, hoặc ít nhất là dễ phân biệt. Tránh các màu có sự tương đồng quá mức khiến người xem không phân tách được các thành phần. Ngoài ra, việc sử dụng quá nhiều màu sẽ làm cho biểu đồ trở nên rối mắt, khó hiểu, gây khó chịu cho người đọc trong quá trình theo dõi.
Tồn đọng sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu
Các lỗi trong quá trình thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu có thể dẫn đến kết quả trực quan hóa không chính xác. Để hạn chế tối đa việc này, người dùng cần kiểm tra kỹ dữ liệu trước khi đưa vào trực quan hóa. Luôn đảm bảo dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn hóa, đồng thời kết hợp sử dụng các công cụ để kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu: Công cụ vàng trong thời đại số
Như vậy, trực quan hóa dữ liệu đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong thời đại số. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu thô thành những hình ảnh trực quan, chúng ta có thể dễ dàng khám phá những thông tin ẩn sâu, đưa ra quyết định sáng suốt và giải quyết các vấn đề phức tạp.
Việc làm chủ kỹ năng trực quan hóa dữ liệu sẽ là một lợi thế cạnh tranh lớn trong thị trường lao động hiện nay. Các doanh nghiệp cần ứng dụng Data Visualization trong hoạt động phân tích, nghiệp vụ kinh doanh, marketing, hãy liên hệ với Gimasys qua form liên hệ phía dưới. Chúng tôi tự tin là một trong những đơn vị hàng đầu tại Việt Nam cung cấp dịch vụ tư vấn và triển khai giải pháp trực quan hóa dữ liệu với Salesforce CRM, Tableau Pulse, Tableau Desktop…
