Visualisasi data adalah salah satu langkah dari proses data science. Di mana, setelah data dikumpulkan, diolah, dan dimodelkan, harus divisualisasikan untuk dapat diambil kesimpulan. Tujuan visualisasi ini adalah untuk mengidentifikasi, menemukan, memanipulasi, memformat, dan mengirimkan data dengan cara yang seefisien mungkin.

Dengan visualisasi, kamu dapat menerjemahkan informasi ke dalam konteks visual, seperti peta atau grafik. Di mana, ini membuat data lebih mudah dipahami dan diambil oleh otak manusia. Selain itu, akan memudahkan dalam mengidentifikasi pola, tren, dan outlier dalam kumpulan data yang besar.

visualisasi-data
Photo by rawpixel.com on freepik

Meningkatnya popularitas big data dan analisis data juga telah membuat visualisasi menjadi lebih penting dari sebelumnya. Perusahaan semakin menggunakan machine learning untuk mengumpulkan sejumlah besar data yang bisa sulit dan lambat untuk dipilah, dipahami, dan dijelaskan. Visualisasi menjadi sarana untuk mempercepat penyajian informasi kepada pemilik bisnis dan stakeholders dengan cara yang dapat mereka pahami.

Cara membuat visualisasi data bermanfaat

Visualisasi big data sering kali melampaui teknik khas yang digunakan dalam visualisasi normal, seperti pie charts, histograms, dan graphs. Alih-alih menggunakan representasi yang lebih kompleks, seperti heat maps dan fever charts. Visualisasi big data membutuhkan sistem komputer yang kuat untuk mengumpulkan data mentah, memprosesnya, dan mengubahnya menjadi representasi grafis yang dapat digunakan manusia untuk menerima wawasan dengan cepat.

visualisasi-data
Photo by rawpixel.com on freepik

Visualisasi juga memengaruhi proses pengambilan keputusan bisnis dengan representasi visual data yang interaktif. Saat ini, bisnis dapat mengenali pola dengan lebih cepat karena mereka dapat menginterpretasikan data dalam bentuk grafik atau gambar. Berikut adalah beberapa cara agar visualisasi data dapat bermanfaat bagi bisnis:

– Korelasi dalam hubungan

Tanpa visualisasi data, sulit untuk mengidentifikasi korelasi antara hubungan variabel independen. Dengan memahami variabel independen tersebut, kamu dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

– Tren seiring waktu

Meskipun tampak seperti penggunaan visualisasi yang jelas, ini juga merupakan salah satu aplikasi yang paling berharga. Tidak mungkin membuat prediksi tanpa memiliki informasi yang diperlukan dari masa lalu dan masa kini. Tren dari waktu ke waktu memberi tahu kita di mana kita berada dan ke mana kita bisa pergi.

– Frekuensi

Terkait erat dengan tren dari waktu ke waktu adalah frekuensi. Misalnya, kamu dapat memeriksa seberapa sering pelanggan membeli dan kapan mereka membeli. Sehingga, kamu dapat mengambil tindakan terhadap strategi pemasaran dan akuisisi pelanggan yang berbeda.

– Meneliti pasar

Visualisasi data mengambil informasi dari pasar yang berbeda untuk memberi wawasan tentang audiens mana yang menjadi fokus perhatianmu dan audiens mana yang harus dihindari. Dengan meneliti, dapat memberikan gambaran yang lebih jelas tentang peluang dalam pasar tersebut dengan menampilkan data ini pada berbagai chart dan graph.

– Risiko dan reward

Melihat metrik nilai dan risiko memerlukan keahlian. Tanpa visualisasi, kamu harus menafsirkan angka yang rumit. Setelah informasi divisualisasikan, kamu kemudian dapat menentukan area yang mungkin atau mungkin tidak memerlukan tindakan.

– Bereaksi terhadap pasar

Kemampuan untuk memperoleh informasi dengan cepat dan mudah sangat penting. Dengan data yang ditampilkan dengan jelas di dasbor fungsional memungkinkan bisnis untuk bertindak dan merespons temuan dengan cepat. Di mana, ini juga membantumu menghindari kesalahan.

Pada akhirnya, kamu akan sangat membutuhkan visualisasi data agar memudahkanmu menerima informasi. Hal ini dikarenakan otak manusia tidak dilengkapi dengan baik untuk melahap begitu banyak informasi mentah yang tidak terorganisir. Sehingga, peran visualisasi data yang mengubahnya menjadi sesuatu yang dapat digunakan dan dimengerti. Kamu akan membutuhkan graph dan chart untuk mengomunikasikan temuan data. Sehingga, kamu dapat mengidentifikasi pola dan tren untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat. Nah, jika ingin mempelajari data science lebih dalam, kamu dapat ketahui dulu tools yang biasanya digunakan. Yuk, baca artikel tentang tools data science dari Coding Studio!