Data visualization adalah hal yang sangat penting bagi perkembangan suatu bisnis. Dibandingkan dengan membaca saja, Wyzowl mengatakan 80% orang lebih mudah memahami sesuatu secara visual.
Seperti yang kita tahu, pengambilan keputusan perusahaan haruslah didasarkan pada data. Agar lebih mudah dipahami, digunakanlah data visualization tersebut.
Memang, sebenarnya apakah data visualization itu? Mengapa ini penting? Pada artikel ini, Glints akan memberikan penjelasannya untukmu.
Baca Juga: Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
Pengertian Data Visualization
Menurut Tableau, visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data.
Dengan kata lain, data visualization mengubah kumpulan data menjadi hal lebih sederhana untuk ditampilkan.
Dengan menggunakan elemen visual tersebut, pembaca akan lebih mudah memahami tren, outliers, dan pola dalam suatu data.
Dalam bisnis, data visualization memungkinkan para pembuat keputusan untuk melihat analitik yang disajikan secara visual.
Dengan begitu, mereka dapat memahami konsep yang sulit atau mengidentifikasi pola baru. Hal ini akan membuat pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan tepat.
Mengapa Data Visualization Penting?
© Freepik.com
Salah satu kegunaan visualisasi data adalah untuk menghadirkan mempermudah komunikasi antar-stakeholder. Visualisasi data memberikan informasi yang sangat berguna untuk kepentingan bisnis.
Pengambil keputusan di perusahaan akan dapat dengan mudah melihat dan memahami mengenai hasil kerja perusahaan, berdasarkan variabel-variabel yang dimiliki.
Penyajian data dalam bentuk mentah atau berupa tulisan saja tentu akan mempersulit orang awam, terutama pimpinan perusahaan untuk mengetahui maksudnya.
Oleh karenanya, pentingnya data visualization adalah agar pengambil kebijakan dapat memahami dengan baik data tersebut dan dapat mengambil keputusan yang tepat.
Tipe Visualisasi Data
Dengan banyaknya tujuan serta variabel yang dibutuhkan dalam menghasilkan suatu data, maka terdapat berbagai macam pula visualisasi yang dihasilkan.
Menurut Klipfolio, terdapat lima tipe visualisasi data yang lazim digunakan.
1. Temporal
© Easel.ly
Salah satu tipe visualisasi data yang paling sering ditemui adalah tipe visualisasi temporal. Tipe ini biasanya cocok untuk menunjukkan hasil dari rangkaian data yang berbentuk linear, atau satu dimensi saja.
Ciri utama dari visualisasi tipe ini adalah berupa garis, yang bermulai dan berakhir di titik tertentu. Garis tersebut dapat berdiri sendiri, atau bersinggungan dengan garis lainnya.
Contoh visualisasi data seperti ini adalah diagram scatterplot, timeline, data time series, dan diagram garis.
2. Hierarki
© Pixel-in-gene.com
Tipe selanjutnya dalam data visualization adalah hierarki. Tipe seperti ini umum digunakan untuk menunjukan hubungan antara suatu kelompok terhadap kelompok lain yang lebih besar.
Visualisasi seperti ini cocok untuk menunjukkan munculnya data-data baru yang berasal dari suatu penyebab.
Salah satu penggunaan yang umum adalah diagram pohon.
Baca Juga: Data Flow Diagram (DFD): Definisi, Fungsi, dan Simbol yang Digunakan
3. Network
© Marketingland.com
Pada dasarnya, sekumpulan data atau dataset bisa saling berpengaruh satu sama lain.
Oleh karena itu, penggunaan network pada data visualization adalah untuk mempermudah hubungan antar dataset tersebut.
Salah satu contoh yang paling sering digunakan adalah word cloud dan node-link diagram.
4. Multidimensi
© chartlo.com
Seperti namanya, tipe visualisasi multidimensi berarti cocok untuk memvisualisasikan data yang memiliki banyak variabel atau dimensi.
Karena banyaknya dataset yang ditampilkan, biasanya visualisasi ini akan lebih menarik dan mencolok agar lebih mudah dipahami.
Salah satu contoh visualisasi ini adalah histogram, pie chart, dan stacked-bar.
5. Geospasial
© cxl.com
Tipe data visualization yang terakhir yaitu geospasial. Pada tipe kali ini, visualisasi merepresentasikan wujud nyata dari suatu benda, atau ruang yang memiliki data untuk ditampilkan.
Pada umumnya, visualisasi geospasial sering kali digunakan untuk menunjukkan penetrasi penjualan di suatu wilayah, peta pertumbuhan bisnis, hingga menunjukkan flow pada suatu UX.
Contoh visualisasi geospasial yang paling sering digunakan adalah heatmap dan kartograf.
Baca Juga: Ketahui Perbedaan Data Analyst dan Business Analyst di Sini
Nah, itulah penjelasan dari Glints mengenai data visualization. Jika kamu tertarik dengan informasi sejenis, kamu bisa mendapatkannya dengan berlangganan newsletter Glints.
Melalui newsletter, kamu akan mendapatkan beragam informasi menarik lainnya mengenai perkembangan karier dan kehidupan kantor.
Yuk, daftarkan dirimu sekarang!
