Mengenal Data Visualization dan Cara Membuatnya

Apakah kamu familiar dengan istilah data visualization? Jika kamu ingin menjadi seorang Data Scientist atau menyukai big data, kamu pastinya mengenal istilah ini dengan baik. Data visualization atau visualisasi data adalah representasi data dan informasi menggunakan bantuan elemen visual grafis, seperti peta, tabel, dan grafik. Dengan kata lain, data visualization mengubah data berukuran besar menjadi representasi visual agar lebih mudah dimengerti.

Data visualization berguna untuk mengolah seluruh informasi demi merangkum tren dan pola dari data yang ada. Fungsi ini sangat berguna terutama untuk perusahaan berskala besar yang memiliki ratusan atau ribuan data yang harus diolah setiap harinya. Grafik, peta, dan tabel yang dihasilkan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dan sebagai dasar pembuatan keputusan oleh perusahaan.

Representasi visual yang dihasilkan harus dapat merangkum tren dan pola dengan baik dan mudah dimengerti. Kodio telah merangkum 5 tips untuk mengubah visualisasi data kamu menjadi luar biasa! Yuk, simak apa saja tipsnya.

1. Sampaikan Satu Informasi Penting Saja

Data Visualization
Photo by gooddata.com

Kadang kala, data berskala besar akan lebih sulit untuk diolah karena ada banyak informasi yang ingin disampaikan. Oleh sebab itu, tidak jarang ada praktisi data yang menyampaikan banyak informasi yang tidak berkaitan dalam satu grafik.

Sebuah data visualization yang baik hanya akan menyampaikan 1 informasi penting yang berfokus pada data yang direpresentasikan. Pastikan pembaca dapat membaca dengan jelas tanpa perlu mengira-ngira grafik yang kamu buat.

2. Gunakan Prinsip Desain yang Benar

Data Visualization
Photo by gooddata.com

Aturlah semua grafik agar memiliki flow yang dapat dibaca dengan mudah. Pembaca akan membaca dari atas ke bawah. Oleh karena itu, pastikan visualisasi data yang kamu buat dimulai dari informasi yang lebih general dan luas diikuti dengan informasi yang lebih spesifik.

Ditambah lagi, kamu juga harus menggunakan warna dan ukuran font untuk memberikan penekanan dan penjelasan yang sesuai serta dapat dimengerti. Sebagai contoh, warna hijau dapat digunakan untuk menampilkan peningkatan dan warna merah untuk menampilkan penurunan.

3. Pertimbangkan Pembaca

Data Visualization
Photo by gooddata.com

Kamu akan membuat data visualization yang akan dibaca dengan cakupan orang yang berbeda-beda. Oleh sebab itu, kamu harus memperhatikan pemilihan jargon yang digunakan. Apabila grafik yang dibuat akan secara spesifik dibaca oleh tim tertentu, maka dapat menggunakan jargon yang mereka mengerti. Namun, jika cakupannya lebih luas, kamu harus menggunakan istilah umum yang dapat dimengerti.

4. Sertakan Anotasi

Photo by gooddata.com

Pembaca mungkin dapat mengalami kesulitan untuk memahami data visualization yang kamu buat. Untuk mencegah pemahaman yang salah, kamu dapat menyertakan anotasi atau penjelasan singkat seperti gambar di atas. Anotasi dapat membuat informasi yang ingin kamu sampaikan lebih jelas dan tidak ambigu.

5. Gunakan Jenis Grafik yang Tepat

Photo by tableau.com

Ada banyak sekali jenis grafik yang bisa kamu gunakan untuk membuat visualisasi data. Namun, kamu harus memilih jenis grafik yang paling tepat agar dapat merepresentasikan data dengan efisien. Berikut ini adalah beberapa jenis grafik yang sering digunakan:

  • Bar chart atau grafik batang cocok digunakan untuk membandingkan beberapa kategori yang memiliki parameter sama. 
  • Line graph atau diagram garis cocok digunakan untuk menunjukkan tren berdasarkan beberapa data serial. 
  • Peta adalah grafik paling tepat untuk merangkum informasi berdasarkan lokasi geografis.
  • Histogram cocok digunakan untuk menunjukkan kelompok data dan membandingkan kategori.
  • Pie chart atau diagram pie cocok untuk data persentase masing-masing kategori.

Nah, itulah tips-tips dalam membuat visualisasi data yang mudah dimengerti. Ketika kamu mempelajari kemampuan ini, kamu memerlukan banyak latihan dan upaya yang cukup besar. Namun, kemampuan ini sangat digunakan dalam dunia kerja, loh! Semakin banyak perusahaan memerlukan praktisi data untuk mengolah data mereka. Oleh karena itu, jika kamu tertarik dengan konten-konten seperti ini, jangan lupa untuk terus mengikuti blog Coding Studio!