Data yang disajikan dalam bentuk tulisan dan angka yang banyak, akan sangat sulit dipahami. Padahal dalam proses pengambilan keputusan, dibutuhkan dara yang mudah dipahami, baik melalui tampilan grafis atau visual. Di sinilah fungsi visualisasi data dalam bisnis.
Menurut studi Wyzowl, 80% orang lebih mudah memahami sesuatu secara visual daripada hanya membaca. Lalu, apa itu data visualization? Mengapa ini penting bagi bisnis?
Pengertian Visualisasi Data
Menurut amazon.com, visualisasi data adalah proses menggunakan elemen visual seperti diagram, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Proses ini menerjemahkan yang kompleks dan numerik menjadi representasi visual yang lebih mudah diproses.
Tools data visualization meningkatkan dan mengotomatiskan proses komunikasi visual untuk mendapatkan akurasi dan detail. Dari sisi bisnis, fungsi visualisasi data juga membantu pembuat keputusan melihat analitik yang disajikan secara visual.
Fungsi Visualisasi Data dalam Bisnis
Berikut ini beberapa fungsi data yang disajikan secara visual:
1. Membantu membuat keputusan strategis
Visualisasi data membantu stakeholders dan top management menafsirkan data dengan jelas. Mereka bisa mengidentifikasi pola, menemukan tren, dan mendapatkan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan yang strategis.
2. Memperkaya Perspektif Tim
Fungsi visualisasi data dalam bisnis lainnya adalah membantu perspektif tim. Hal ini karena tim mampu mencerna data dan informasi. Sebaliknya, data yang sulit dipahami akan membuat karyawan ragu memberikan pendapat.
3. Mempermudah Komunikasi
Lewat visualisasi data, komunikasi antara pemangku kepentingan jadi lebih mudah. Para stakeholders dan top management di perusahaan bisa lebih mudah melihat dan memahami tentang hasil kerja perusahaan.
4. Mengidentifikasi Masalah
Fungsi lainnya, data yang disajikan menjadi informasi yang mudah dicerna akan memberikan insight penting. Hal ini akan membantu perusahaan dalam mengantisipasi dan mengidentifikasi masalah yang berpotensi merugikan perusahaan.
5. Mendukung Persaingan Bisnis
Dunia bisnis sangat kompetitif. Informasi menjadi hal penting bagi perusahaan tetap bertahan. Visualisasi data memungkinkan perusahaan menggalo wawasan yang lebih dalam dari data yang dimiliki.
Hal ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi peluang baru, mengantisipasi tren pasar, memahami customer behavior. Secara tak langsung visualisasi data membantu perusahaan tetap bersaing di pasar yang terus berubah.
BACA JAUGA: Ini Pentingnya Big Data Automation Bagi Industri Retail
Tipe-Tipe Visualisasi Data
Berikut jenis-jenis visualisasi data yang biasa digunakan untuk kebutuhan analisis. Setiap tipe memiliki visualisasi yang berbeda-beda sehingga dapat dipilih sesuai kebutuhan perusahaan.
Bar Chart
Bar chart adalah salah satu jenis visualisasi data yang paling umum digunakan untuk membandingkan nilai antar kategori. Grafik ini berbentuk batang vertikal atau horizontal, di mana panjang setiap batang menunjukkan nilai dari kategori tertentu.
Jenis visualisasi data ini sangat efektif menyajikan data yang melibatkan perbandingan antar kelompok, seperti penjualan produk berdasarkan wilayah atau performa tim dalam periode tertentu. Sifatnya yang sederhana dan mudah dipahami membuat grafik batang sering digunakan dalam laporan bisnis.
Line Chart
Ada juga line chart yang digunakan untuk menunjukkan tren atau perubahan data dari waktu ke waktu. Bentuknya berupa garis yang menghubungkan titik-titik data, sehingga pola kenaikan atau penurunan menjadi lebih terlihat.
Grafik ini sering digunakan untuk memantau pertumbuhan penjualan, fluktuasi harga saham, atau performa anggaran perusahaan. Dengan grafik garis, perusahaan dapat mengidentifikasi tren jangka panjang dan membuat proyeksi yang lebih akurat.
Pie Chart
Pie chart berfungsi untuk menggambarkan proporsi data dalam bentuk irisan lingkaran. Setiap irisan mewakili persentase tertentu dari keseluruhan data, sehingga cocok untuk menunjukkan distribusi atau pembagian, seperti alokasi anggaran atau kontribusi penjualan per kategori.
Namun, diagram ini lebih ideal digunakan untuk data dengan sedikit kategori, karena terlalu banyak irisan dapat membingungkan pembaca.
Heatmap atau Choropleth Map
Visualisasi peta digunakan untuk menyajikan data berbasis lokasi. Heatmap, misalnya, menggunakan warna untuk menunjukkan tingkat intensitas data pada area tertentu, sementara choropleth map menggambarkan nilai data berdasarkan wilayah geografis.
Perusahaan dapat menggunakan visualisasi peta untuk menganalisis sebaran pelanggan, efektivitas distribusi, atau wilayah dengan potensi pasar terbesar.
Scatter Plot
Scatter plot adalah jenis visualisasi yang berguna untuk menampilkan hubungan antara dua variabel. Titik-titik pada scatter plot merepresentasikan data, dan pola yang terbentuk menunjukkan apakah ada korelasi antara variabel tersebut.
Sebagai contoh, scatter plot dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara anggaran pemasaran dan peningkatan penjualan. Tools ini sangat membantu dalam mendeteksi pola atau anomali dalam data.
Dashboard Interaktif
Sumber: https://www.luzmo.com/blog/interactive-dashboard
Dashboard interaktif menggabungkan berbagai jenis visualisasi dalam satu tampilan yang dinamis dan real-time. Dengan menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI, dashboard memungkinkan pengguna untuk memantau KPI, menggali data lebih dalam, dan menyajikan informasi secara komprehensif. Misalnya, perusahaan dapat memantau performa penjualan, biaya operasional, dan tingkat kepuasan pelanggan dalam satu layar.
BACA JUGA: Daftar Aplikasi Big Data Analytics yang Direkomendasikan untuk Bisnis
Temporal
Sumber: https://humansofdata.atlan.com/2016/11/visualizing-time-series-data/
Visualisasi temporal digunakan untuk menampilkan data yang terkait dengan waktu. Fokusnya adalah menunjukkan bagaimana data berubah dalam rentang waktu tertentu, sehingga cocok untuk analisis tren atau pola historis. Contoh visualisasi temporal meliputi grafik garis, time-series chart, atau scatter plot.
Kelebihan visualisasi ini adalah kemampuannya untuk menggambarkan urutan peristiwa secara kronologis, yang membantu dalam membuat proyeksi atau prediksi berbasis data historis.
Hierarki
Sumber: https://miro.medium.com/v2/resize:fit:2000/1*Rw8yiRKI5Swf3c3x0E3o6w.png
Visualisasi hierarchical digunakan untuk merepresentasikan data yang memiliki hubungan berjenjang atau bertingkat. Struktur ini memudahkan analisis data dengan level atau kategori berbeda yang saling terhubung. Contoh visualisasi hierarchical adalah diagram pohon (tree diagram), dendrogram, atau sunburst chart.
Multidimensi
Sumber: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/09/data-visualization-guide-for-multi-dimensional-data/
Visualisasi multidimensional dirancang untuk menampilkan data dengan banyak variabel atau dimensi dalam satu tampilan. Karena kompleksitasnya, jenis ini sering menggunakan teknik seperti scatter matrix, parallel coordinates, atau radar chart.
Contoh penggunaan untuk menampilkan performa beberapa produk berdasarkan berbagai metrik, seperti harga, penjualan, dan tingkat kepuasan pelanggan. Bisa juga digunakan untuk menganalisis preferensi pelanggan berdasarkan beberapa atribut, seperti usia, lokasi, dan preferensi belanja.
Setiap jenis visualisasi di atas memiliki peran penting dalam membantu perusahaan memahami data mereka dari berbagai perspektif. Dengan memahami dan memilih jenis visualisasi yang sesuai, perusahaan dapat menggali wawasan lebih dalam dan mengambil keputusan yang lebih strategis berdasarkan data.
BACA JUGA: Panduan Menggunakan Big Data untuk Bisnis
Bagaimana Proses Visualisasi Data?
Ada lima langkah dalam membuat visualisasi data yang efektif, seperti berikut ini.
- Tentukan Tujuan
Tentukan tujuan yang jelas dari data yang akan divisualisasikan. Identifikasi pertanyaan yang berpotensi dijawab, sehingga membantu Anda menentukan tipe data yang akan digunakan, analisis yang dilakukan, dan jenis visual yang akan dipakai agar memudahkan komunikasi.
- Siapkan Datanya
Pengumpulan data melibatkan identifikasi sumber data internal dan eksternal. Perusahaan mungkin memiliki arsip data yang relevan dan lengkap. Dalam tahapan ini, Anda perlu melakukan pemeriksaan demi menghindari kesalahan informasi.
- Bersihkan Data
Pembersihan data adalah proses mengolah data agar lebih siap digunakan dalam analisis. Proses ini dapat melibatkan penghapusan data yang tidak relevan, melakukan perhitungan matematis untuk analisis lebih lanjut, atau menyaring dan mengonversi data agar sesuai dengan tujuan tertentu.
- Pilih Visual Data yang Efektif
Ketika membuat visualisasi data, Anda bisa memilih berbagai jenis grafik yang sesuai untuk menyampaikan informasi secara visual. Jenis grafik yang dipilih harus mempertimbangkan hubungan antar data dan pesan yang ingin disampaikan.
Ada dua jenis utama visualisasi data, yakni Visualisasi Statis dan Visualisasi Interaktif. Visualisasi statis ini memberikan satu tampilan tetap dari sebuah cerita data, seperti infografis. Sementara visualisasi interaktif memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan grafik, seperti mengubah variabel untuk mengeksplorasi data lebih dalam.
- Membuat Visualisasi Data
Anda dapat membuat visual data menggunakan tools yang secara otomatis memproses data akhir menjadi laporan. Untuk memastikan visualisasi yang efektif, perhatikan prinsip berikut:
- Tarik perhatian audience ke detail paling penting menggunakan ukuran, warna, forn, dan grafik tertentu.
- Berikan konteks pada data dengan menggunakan elemen visual.
- Pilih kombinasi warna yang harmonis agar mudah dipahami.
- Gunakan judul yang jelas untuk membantu audiens memahami inti informasi.
- Tambahkan label dan angka yang mudah dibaca agar informasi tersampaikan dengan baik.
Nah, itulah penjelasan tentang fungsi visualisasi data dalam sebuah bisnis. Setelah mengetahui manfaat dan jenis-jenisnya, kini saatnya visualisasikan informasi data yang ada untuk bisa dimanfaatkan oleh perusahaan.
Badar Interactive siap membantu perusahaan mendapatkan added value dari data di sistem Anda. Kami siap memberikan panduan komprehensif melalui jasa big data analytics. Jika Anda tertarik untuk konsultasi mengenai cara mengintegrasikan data menggunakan teknologi Big Data, isi form berikut ini untuk berkonsultasi bersama tim kami.
