9 Contoh Visualisasi Data dan Bagaimana Mereka Dapat Membantu Bisnis Anda

Semua orang di luar sana berbicara tentang visualisasi data.

Mengapa? Karena angka mentah tidak dapat memberi Anda kepuasan dalam memahami data hanya dengan satu pandangan.

Dan karena otak manusia memproses gambar 60.000 kali lebih cepat daripada teks, Anda ingin menggunakan semua peluang yang dihadirkan visualisasi data untuk bisnis Anda.

Kami memberi tahu Anda cara melakukannya di artikel ini.

Visualisasi Data Dijelaskan
Jenis Visualisasi Data
9 Contoh Visualisasi Data Terbaik
Buat Visualisasi Data Pertama Anda dengan Slingshot

Coba Ketapel

Visualisasi Data Dijelaskan

Visualisasi data adalah proses menampilkan data melalui bagan, peta, grafik, dan jenis visual lainnya. Dengan mereka, data terwakili dengan jelas dan semua informasi dan fakta disajikan dengan cara yang mudah dipahami.

Bisnis sering mengandalkan visualisasi data untuk menganalisis dan merencanakan langkah selanjutnya dengan mengandalkan logika. Pemasar dan manajer proyek mengandalkan visual tersebut untuk menemukan pola yang berguna untuk kinerja dan strategi mereka secara keseluruhan.

Melalui visualisasi kami juga mendapatkan banyak ide yang tidak akan muncul jika tidak – ini adalah taktik yang membawa keselarasan, kontrol kualitas, dan efisiensi dalam proses pengambilan keputusan.

Jenis Visualisasi Data

Salah satu jenis visualisasi data yang paling umum adalah infografis, biasanya digunakan untuk menyampaikan banyak informasi dengan cepat dan efisien. Namun demikian, perusahaan semakin bergantung pada dasbor – visualisasi yang dapat disesuaikan yang dapat ditampilkan dalam berbagai cara. Jadi, mari kita lihat beberapa jenis visualisasi data yang mungkin ingin Anda gunakan dan tujuan spesifiknya.

Bagan dan Grafik

Melalui bagan dan grafik, keseluruhan kisah tren data diceritakan dengan cara yang jauh lebih cepat. Mereka memberikan perbandingan dan hubungan cepat antara peristiwa, menunjukkan distribusi, dan memberikan cara yang lebih baik dalam melakukan analisis data dalam jangka panjang.

Plot Kotak-dan-Kumis

Dengan jenis visualisasi ini, Anda dapat dengan cepat melihat apakah outlier menyeret proses ke atas atau ke bawah. Mereka juga berharga ketika membandingkan rata-rata, dan standar deviasi, dan menjawab pertanyaan seperti "Apakah kedua proses ini sama secara statistik?"

pengukur

. Ini dapat membantu Anda dengan cepat menemukan bagaimana kinerja proyek, kampanye, atau angka tertentu versus bagaimana kinerjanya diharapkan.

Histogram

Histogram menunjukkan distribusi data Anda dan membantu menghasilkan hasil probabilitas. Mereka dapat dengan cepat membuktikan apakah suatu proses berada di sekitar rata-rata yang tepat atau apakah outlier mencondongkan hasil untuk data atau hasil.

Diagram lingkaran

Anda dapat menggunakan sejumlah variasi diagram lingkaran jika Anda perlu melihat apakah setiap bagian dari keseluruhan menarik bobotnya, atau jika Anda ingin melihat faktor apa yang paling penting dalam suatu proses atau hasil.

Bagan Peta Pohon

Dengan bagan peta pohon, data hierarki ditampilkan melalui simpul bersarang (persegi panjang) dengan berbagai ukuran dan warna, sehingga memudahkan untuk menemukan pola data atau membandingkan jumlah data.

Dengan dasbor, kami memiliki keuntungan dari alat analisis bawaan yang dapat membantu tim Anda menyelami metrik lebih dalam dan tidak pernah melupakan apa yang paling penting.

9 Contoh Visualisasi Data Terbaik

Visualisasi data dapat berguna sekaligus kreatif – dan ada banyak contoh yang dapat kami tunjukkan yang menyoroti kedua hal tersebut. Di bawah ini kami mencantumkan penggunaan visualisasi paling populer dan kontemporer dengan contoh.

Visualisasi Data Kinerja Pemasaran

Pakar pemasaran menghasilkan banyak data melalui kampanye pemasaran digital dan metrik tersebut adalah landasan visualisasi data kinerja pemasaran. Melalui mereka, kita dapat memeriksa ROI dan efektivitas proyek/kampanye, tingkat kinerja, SEO, PPC, email, kinerja media sosial, dan pencapaian tujuan. Dalam pemasaran (dan pemasaran ABM yang sangat populer), dasbor sebagian besar digunakan untuk memeriksa hal-hal seperti interaksi dan konversi, kunjungan, kinerja halaman arahan, lalu lintas situs web, dan lainnya. Penggunaan diagram, grafik, diagram lingkaran, dan tabel paling sering digunakan di sini.

Visualisasi Data Keuangan

Volume data yang dihasilkan di bidang keuangan bisa sangat banyak bagi seseorang yang tidak terbiasa berurusan dengan evaluasi semacam itu. Visualisasi data keuangan dapat berguna untuk memberikan wawasan yang bermanfaat kepada anggota tim lainnya melalui data tanpa mereka harus paham teknologi untuk memahaminya. Visualisasi keuangan biasanya melacak penggajian, anggaran, arus kas, likuiditas, pengeluaran, dan metrik keuangan lainnya. CFO dapat melibatkan lebih banyak orang dalam analisis keuangan mereka tanpa hanya bergantung pada file Excel, menetapkan tujuan keuangan dengan mudah, menganalisis KPI, dan tetap intuitif dengan data.

Visualisasi Data Penjualan

Semuanya perlu dilacak dalam penjualan dan kinerja serta target yang dicapai sangat bergantung pada data, sehingga bisnis terus berkembang dan keputusan yang tepat dibuat. Visualisasi data penjualan biasanya meliputi:

• Pertumbuhan & retensi pelanggan
• Nilai seumur hidup pelanggan
• Biaya akuisisi pelanggan
• Rata-rata jalan per unit
• Panjang rata-rata siklus penjualan
• pencapaian kuota

Mendapatkan wawasan tentang KPI penjualan melalui visualisasi sangat penting untuk mengambil tindakan yang diperlukan di setiap kuartal tahunan.

Visualisasi Data SDM

Dengan visualisasi data, HR dapat menceritakan kisah yang belum pernah ada sebelumnya. Karena ini adalah narasi terstruktur yang langsung ke intinya, akan sangat bermanfaat untuk menampilkan retensi karyawan, atau pergantian karyawan, dalam grafik. Dengan cara itu audiens tertentu, seperti CEO atau manajer senior, dapat dibujuk dengan lebih mudah untuk mengambil langkah tertentu atau diberi tahu tentang situasi saat ini dengan cepat dan efisien.

Visualisasi Data dalam Akuntansi

Akuntansi dapat menggunakan visualisasi data untuk membandingkan metrik yang berbeda dengan cepat, mengidentifikasi pola, dan tetap mencatat peristiwa. Itu juga dapat mengidentifikasi tren yang akan datang dan memperkirakan pola baru melalui data historis. Auditor kemudian dapat dengan cepat menilai dan memilih tindakan untuk mencapai hasil dengan risiko minimal, memahami klien dengan lebih baik, dan berkomunikasi tidak hanya melalui spreadsheet tetapi juga terhubung dengan data dengan cara yang mencerahkan.

Visualisasi Data Peta Jalan Produk

Untuk peta jalan produk, Anda perlu mengukur berbagai titik proyek: pencapaian, dan kampanye yang dijalankan. Visualisasi data di sini menyediakan aset untuk penilaian cepat melalui visual tahap yang Anda jalani dan bagaimana Anda mencapai target Anda.

Visualisasi Data Manajemen Proyek

Data kompleks berkembang pesat dalam visualisasi dan manajer proyek Anda akan berkembang dengan wawasan dari mereka. Variabel seperti kinerja tim, anggaran, dan kemajuan target dapat diterjemahkan ke dalam bahasa visual yang memberikan tujuan yang jelas dan mengungkapkan detail yang akan membantu dalam jangka panjang.

Visualisasi Data Kinerja SEO

Visualisasi yang baik dapat menceritakan kisah yang hebat dalam hal pelaporan SEO dan kampanye pemasaran. Jika Anda bekerja dengan spesialis SEO internal atau agensi eksternal, pemimpin tim perlu mengetahui bagaimana kinerja situs web dalam pencarian organik. Tapi itu bukan tugas yang mudah karena sebagian besar data SEO berasal dari berbagai sumber – Google Analytics, Google Search Console, dan pelacak peringkat.

Dalam contoh dasbor SEO di bawah ini, kami menunjukkan KPI terpenting untuk saluran organik ( Prospek/Penjualan) vs. bulan sebelumnya dan dalam garis waktu. Data penjualan, dalam kombinasi metrik keterlibatan seperti rasio pentalan dan Rata-rata. Durasi sesi dapat memberikan gambaran yang sangat baik tentang bagaimana pengguna menggunakan konten di situs dan dapat mengidentifikasi masalah atau area untuk perbaikan. Bergantung pada jenis bisnis dan khususnya bisnis yang terpengaruh oleh musim, perbandingan MoM mungkin bukan pilihan terbaik. Untuk itu, perbandingan Tahun ke Tahun (YoY) mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Anotasi yang menyoroti peristiwa tertentu dapat menambah kejelasan pada dasbor ( hari libur, pembaruan Algoritma Google, Perbaikan teknis).

Visualisasi Data untuk Pengembang

Visualisasi yang digunakan oleh pengembang benar-benar menutup kesenjangan pemahaman antara mereka dan departemen lain. Memvisualisasikan data untuk pengembang berarti menyajikan proyek, pelacakan bug secara real time, contoh, kemajuan, dan hasil, untuk benar-benar mulai membuat keputusan berdasarkan data lebih cepat.

Contoh Visualisasi Data Python

Visualisasi data yang ditulis dalam bahasa seperti Python membantu mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi yang mungkin belum pernah Anda temukan sebelumnya. Skrip Python membuka pintu bagi sejumlah opsi untuk memvisualisasikan data dan mendapatkan wawasan yang tidak dapat diberikan oleh data mentah saja.

Menggunakan Python untuk membuat visualisasi data Anda akan membantu dengan:

• Membantu pengguna Anda mendapatkan wawasan data dalam milidetik untuk menganalisis dan memahami kumpulan data besar dari data yang tidak diformat
• Memungkinkan Anda menambahkan warna, garis tren, penanda, anotasi, dan banyak lagi isyarat visual untuk langsung memahami kisah data
• Mendukung visualisasi data interaktif – Bokeh adalah pustaka visualisasi interaktif yang membuat grafiknya menggunakan HTML dan JavaScript. Namun, Bokeh menyediakan API Python untuk membuat visualisasi interaktif di D3.js dengan atau tanpa keharusan menulis kode JavaScript apa pun.

Karena bisnis terus mengandalkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan berdasarkan fakta, pentingnya visualisasi data akan semakin berkembang. Dan karena teknik visualisasi seperti bagan dan grafik lebih efisien dalam hal memahami data dibandingkan dengan spreadsheet tradisional dan laporan data usang, menggunakan alat seperti Python untuk membuat visualisasi data adalah kebutuhan bagi setiap tim lintas fungsi. Untuk mempelajari topik ini lebih dalam, lihat artikel kami tentang visualisasi data dengan Python.

Contoh Visualisasi Data R

Menggunakan skrip R memungkinkan pengembang dan ilmuwan data membuat berbagai jenis visualisasi untuk mewakili data mentah yang kompleks dengan pengkodean minimal. Untuk membuat visualisasi data, R menyediakan beberapa library visualisasi termasuk ggplot2 yang merupakan salah satu paket yang paling banyak digunakan.

Jika kita ingin membandingkan R dengan Python, kita dapat menunjukkan beberapa perbedaan – seperti fakta bahwa R adalah bahasa yang terutama digunakan untuk analisis data, sedangkan Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang juga dapat digunakan untuk analisis data. , tapi ini bukan tujuan utamanya.

Keduanya dilengkapi dengan baik untuk visualisasi data tetapi menyesuaikan grafik dalam R umumnya lebih mudah dan lebih intuitif. R dibuat untuk mendemonstrasikan hasil analisis statistik dengan modul grafik dasar yang memungkinkan Anda membuat bagan dan plot dengan mudah, dan Anda juga dapat menggunakan ggplot2 untuk uji coba yang lebih maju.

Untuk mempelajari lebih lanjut, buka artikel kami tentang Visualisasi Data di R.

Buat Visualisasi Data Pertama Anda dengan Slingshot

Untuk mencapai keajaiban visualisasi data yang lengkap, Anda memerlukan perangkat lunak yang tepat untuk terhubung ke semua data yang Anda miliki di sistem yang berbeda dan membangun visual dasbor pilihan Anda.

Inilah tepatnya yang dapat dilakukan Slingshot untuk Anda – ini adalah ruang kerja digital lengkap dan alat yang mampu menggabungkan analitik data, manajemen proyek dan informasi, obrolan, dan tolok ukur strategi berbasis sasaran – semuanya dalam satu, aplikasi intuitif .

Lebih-lebih lagi:

• Anda dapat dengan cepat terhubung ke berbagai sumber data dan membuat dasbor dalam hitungan menit.
• Slingshot sepenuhnya terintegrasi dengan Azure Machine Learning Studio di Analytics sehingga Anda dapat memilih sumber data, membuat visualisasi, dan terhubung ke model pembelajaran mesin yang terlatih
• Slingshot mendukung Google BigQuery, menambahkan kecepatan signifikan dalam memproses data besar dengan Analytics, memungkinkan penggunaan kumpulan data besar dalam hitungan detik

Ingin mencoba? Buka di sini untuk melihat cara membuat dasbor pertama Anda di Slingshot dalam empat langkah mudah.