Data Visualization: Pengertian, Fungsi & Manfaatnya

Hal ini sejalan dengan ketersediaan cara untuk melihat dan memahami data yang semakin penting untuk dipelajari.

Dalam dunia pengolahan data perusahaan, seperti data analyst atau business intelligence, pemahaman mengenai data perusahaan melalui berbagai teknik atau metode adalah skill yang dibutuhkan.

Data visualization adalah proses representasi data melalui elemen visual seperti grafik atau peta, dengan tujuan agar data lebih mudah diakses dan dipahami.

Data visualization merupakan salah satu teknik pemahaman data yang penting, penasaran mengenai apa itu data visualization? Yuk pahami selengkapnya!

Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk menyajikan data kompleks secara intuitif, memungkinkan penonton untuk melihat tren, pola, dan korelasi yang mungkin tidak langsung terlihat dalam format data mentah. 

Dengan menggunakan elemen visual, seperti warna, ukuran, dan bentuk, data visualization membantu dalam menyampaikan cerita di balik data, menjadikannya alat yang sangat berharga dalam berbagai bidang seperti bisnis, sains, pendidikan, dan teknologi. 

Teknik ini sangat penting dalam era big data saat ini, di mana kemampuan untuk dengan cepat menginterpretasikan dan bertindak berdasarkan informasi merupakan kunci keberhasilan.

Dalam dunia pengolahan data besar dan kompleks, kemampuan untuk menyajikan data tersebut dalam format yang mudah dicerna merupakan sebuah kebutuhan. 

Dengan visualisasi data perusahaan dapat mengidentifikasi tren, pola, dan anomali dengan sekilas pandang, membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih informasi dan strategis. 

Selain itu, dalam konteks komunikasi, visualisasi data memfasilitasi penyampaian pesan yang jelas dan meyakinkan, sehingga audiens memahami informasi tanpa harus memiliki keahlian analitis yang mendalam. 

Dengan demikian, pentingnya data visualization terletak pada kemampuannya untuk menghubungkan antara data awal (mentah) dan informasi di dalamnya, sehingga memperkuat basis pengetahuan dan mendorong inovasi di berbagai sektor.

Visualisasi data yang intuitif, seperti grafik dan peta, dapat menyederhanakan informasi yang kompleks, membantu pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat berdasarkan insight yang disajikan.

Visualisasi data efektif dalam menyampaikan pesan atau temuan kepada audiens yang luas, terlepas dari latar belakang teknis mereka. 

Dengan menyajikan data dalam bentuk visual, informasi menjadi lebih mudah diakses dan dipahami, memungkinkan komunikasi yang lebih efektif antara tim, stakeholder, atau khalayak umum.

Melalui visualisasi, hubungan, korelasi, dan pola yang tidak terlihat dalam representasi data tabular dapat terungkap. 

Hal ini bermanfaat dalam analisis data dan penelitian, di mana pengidentifikasian hubungan tersebut dapat mengarah pada wawasan baru dan memperkuat pemahaman tentang isu atau fenomena yang sedang diteliti.

Komponen ini mengubah data menjadi format visual yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan, memungkinkan penonton untuk dengan cepat mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan dalam data.

Narasi atau cerita mengikat data dan elemen visual menjadi sebuah kesatuan yang koheren dan menarik. 

Cerita membantu menyoroti informasi penting, menjelaskan konteks, dan mengkomunikasikan pesan atau tujuan dari visualisasi. Cerita dapat memperkuat pemahaman dan memotivasi tindakan berdasarkan data yang disajikan.

Proses ini bertujuan untuk memastikan bahwa data yang akan digunakan akurat dan berkualitas tinggi.

Setelah data siap, langkah berikutnya adalah menganalisis data untuk mengidentifikasi tren, pola, hubungan, dan insight yang ingin disajikan. 

Pemilihan visualisasi yang tepat merupakan hal penting untuk menyampaikan informasi dengan jelas dan efektif.

Dengan menggunakan alat visualisasi data, seperti Tableau, Power BI, atau perangkat lunak lainnya, data kemudian diubah menjadi visualisasi yang dipilih. 

Langkah ini melibatkan desain visual, termasuk pemilihan warna, font, dan layout, untuk membuat visualisasi tidak hanya informatif tetapi juga menarik secara visual.

Proses visualisasi data sering kali bersifat iteratif. Setelah visualisasi awal dibuat, penting untuk meninjau dan mendapatkan umpan balik dari pengguna atau stakeholder. 

Berdasarkan umpan balik ini, visualisasi dapat disempurnakan dan disesuaikan untuk meningkatkan kejelasan, keefektifan, dan daya tarik estetika. 

Langkah ini melibatkan penyesuaian desain, pemilihan jenis visualisasi yang berbeda, atau penyajian data tambahan.

Grafik batang sangat efektif untuk membandingkan jumlah atau volume antar kategori berbeda, membuatnya ideal untuk analisis perbandingan.

Ini sangat berguna untuk menampilkan data deret waktu, seperti perubahan suhu, harga saham, atau pengunjung website, memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi tren naik atau turun dan pola musiman.

Variasi warna dari terang ke gelap atau melalui skema warna berbeda membantu mengidentifikasi area dengan intensitas tinggi atau rendah, membuatnya efektif untuk analisis distribusi atau konsentrasi.

Meskipun sering dikritik karena kesulitan dalam membandingkan bagian secara akurat, pie chart bisa berguna untuk menunjukkan komposisi atau pembagian sederhana dalam dataset.

Scatter plot sangat efektif untuk mengeksplorasi hubungan atau korelasi antara dua variabel, mengidentifikasi pola distribusi data, dan mendeteksi outlier.

Baca Juga: Mengenal Teknik Visualisasi Data Interaktif dan Cara Pembuatannya

Yuk simak cara praktek visualisasi data dengan baik, pada pembahasan berikut.

Penggunaan elemen desain yang kreatif dapat mengubah visualisasi data menjadi tampilan yang menarik dan informatif. 

Penerapan warna, bayangan, dan bentuk tidak hanya menambah estetika visual tetapi juga memperkenalkan lapisan makna tambahan pada visualisasi Anda. 

Hal ini bermanfaat untuk menyertakan laporan rangkuman atau representasi data yang yang lebih detail.

Melakukan perbandingan yang relevan dalam visualisasi data dapat menyediakan konteks esensial, memperkuat argumen atau wawasan yang disajikan. 

Perbandingan ini membuat data memberikan perspektif yang lebih jelas tentang dampak dari perubahan atau intervensi. 

Sebagai contoh, membandingkan data saat ini dengan data historis sebelum dan setelah implementasi strategi baru dapat membuat informasi menjadi lebih menarik dan dapat dipahami audiens.

Sobat MinDi, itulah berbagai penjelasan mengenai data visualization yang penting dan perlu dipahami sebelum mengolah data perusahaan.

Kesimpulannya, data visualization adalah salah satu teknik representasi data yang efektif dan sangat berguna untuk penyajian data yang informatif dan mudah dipahami audiens.

Baca Juga: Pelatihan Power BI untuk Visualisasi Data Perusahaan

Tertarik belajar visualisasi data? ingin switch career sebagai seorang business intelligence? 

jika iya, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran terbaik dan inovatif.

Pelatihan ini didampingi oleh mentor yang profesional dan berpengalaman yang siap mewujudkan karirmu sebagai business intelligence yang sukses.