Tahukah Anda, Pengertian Data Visualization, Apa itu Visualisasi Data? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Kategori dan Contohnya serta Kenapa itu Penting! Visualisasi data efektif ketika dilakukan dengan benar. Visualisasi data yang efektif adalah langkah terakhir penting dari analisis data. Tanpa hal itu, wawasan dan pesan penting bisa hilang. Contoh quick atau tes cepatnya yaitu ketika seseorang dapat menafsirkan visualisasi Anda dengan mengajukan lebih banyak pertanyaan tentang informasi yang ditampilkan versus bagaimana atau apa yang ditampilkan.
Ya, dengan begitu, maka Anda akan tahu bahwa Anda berada di jalur yang benar. Jadi agar sangat efektif, penting untuk merancang visualisasi yang tepat untuk data Anda agar Anda dan anggota tim dapat menafsirkan dan membuat keputusan berdasarkan apa yang mereka amati. Integrasi data web tidak hanya mengekstraksi data yang dibutuhkan organisasi Anda dari mana saja di web. Oke, berkenaan akan hal tersebut, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lebih detail dan lengkap tentang apa itu pengertian data visualization. Baiklah, mari simak ulasannya berikut ini!
Berarti visualisasi data (dalam bahasa Indonesia), data visualization adalah proses menampilkan data atau informasi dalam grafik grafik, angka dan bar.
Visualisasi data biasanya dicapai dengan mengekstraksi data dari sistem Information Technology (IT) yang mendasarinya.
Data ini umumnya ditampilkan dalam bentuk angka, statistik, dan aktivitas keseluruhan.
Data tersebut diproses menggunakan perangkat lunak visualisasi atau data visualization software dan ditampilkan di dasbor sistem.
Jadi, apa itu yang dimaksud dengan visualisasi data ini? Ya, seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, ini lebih dikenal dengan jargon data visualization (dalam istilah global).
Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi dan data berdasarkan simpulan Kami yang bersumber dari Situs Tableau.
Dengan menggunakan elemen visual seperti bagan, grafik, dan peta, alat visualisasi data menyediakan cara yang mudah diakses untuk melihat dan memahami tren, outlier, dan pola dalam data.
Dalam dunia big data (baca pengertian big data di sini), alat dan teknologi visualisasi atau data visualization menjadi sangat penting untuk menganalisis sejumlah besar informasi dan membuat keputusan berdasarkan data.
Hal ini umumnya dilakukan untuk membantu administrator IT dalam mendapatkan wawasan yang cepat, visual dan mudah dipahami tentang kinerja sistem yang mendasarinya.
Sebagian besar aplikasi pemantauan kinerja IT menggunakan teknik data visual untuk memberikan wawasan statistik kinerja sistem yang dipantau.
Pada dasarnya, data visualization adalah praktik mengubah data dari angka mentah menjadi representasi grafis seperti grafik, peta, bagan, dan dasbor kompleks.
Agar lebih memahami tentang apa itu pengertian data visualization atau visualisasi data, maka kita juga harus mengenal sedikit hal terkait sejarah asal usul istilah tersebut.
Ya, konsep data visualization bukanlah hal baru, ini sudah ada selama berabad-abad.
Adapun contoh paling awal dan paling jelas dari proyek Dataviz adalah peta.
Kemudian Anda memiliki diagram lingkaran yang muncul pertama kali pada awal abad ke-19.
Beberapa dekade kemudian, seorang pakar atau ahli yang bernama Charles Joseph Minard menggunakan grafik statistik untuk memetakan kampanye Rusia Napoleon Bonaparte tahun 1812, dia menggabungkan beberapa metrik yaitu jumlah pasukan, suhu, jarak, arah, dan banyak lagi.
Tonggak penting lainnya dalam sejarah visualisasi atau data visualization termasuk tetapi tidak terbatas pada karya Nicole Oresme, Joseph Priestly, dan William Playfair.
Semua dari mereka sangat berkontribusi pada kemajuan dataviz. Oresme adalah salah satu pemikir terhebat di abad pertengahan.
Dapat dikatakan bahwa dia menemukan grafik batang pada abad ke-14, meskipun Playfair yang kemudian memberikan diagram batang bentuk yang kita kenal sekarang.
Priestley, dalam bagan biografinya, menggunakan garis waktu dengan bar untuk membandingkan masa hidup beberapa orang.
Playfair juga dikreditkan dengan penggunaan pertama bagan area.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang sejarah visualisasi atau data visualization, Anda dapat menjelajahi tonggak bersejarah terbesar yang diketahui Michael Friendly dan Daniel J. Denis dari York University yang ditampilkan serta dijelaskan dalam buku mereka yang berjudul "Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization: An Illustrated Chronology of Innovations."
Gagasan memvisualisasikan data terus berkembang dari waktu ke waktu, dan dengan munculnya komputer dan pertumbuhan teknologi yang cepat, disiplin pasti mengambil lompatan kuantum ke depan.
Saat ini, bahkan sejumlah besar data dan big data (data besar) itu sendiri dapat diproses oleh berbagai macam perangkat lunak atau software dengan kecepatan yang sangat tinggi.
Dimana hal itu akan membuka peluang baru yang menarik di bidang analisis data dan intelijen bisnis.
Setelah kita mengetahui pengertian dan apa itu visualisasi atau data visualization beserta sejarahnya, maka adalah merupakan hal yang penting bagi kita untuk juga mengetahui tentang tujuannya secara khusus.
Perlu kalian ketahui bahwa tujuan utama data visualization (data visualisasi) dalam dunia komputer (baca pengertian komputer di sini) yaitu untuk digunakan sebagai sarana untuk menyampaikan pelaporan visual kepada pengguna untuk kinerja, operasi, atau statistik umum suatu aplikasi, jaringan, perangkat keras, atau hampir semua aset Information Technology (IT).
Kita membutuhkan visualisasi data karena ringkasan informasi visual memudahkan untuk mengidentifikasi pola dan tren daripada melihat melalui ribuan baris pada spreadsheet.
Begitulah cara otak manusia bekerja, karena tujuan analisis data sendiri adalah untuk memperoleh wawasan, dan data jauh lebih berharga ketika divisualisasikan.
Bahkan jika seorang analis data dapat menarik wawasan dari data tanpa visualisasi, maka itu akan menjadi lebih sulit untuk mengkomunikasikan artinya tanpa adanya visualisasi (data visualization).
Bagan dan grafik membuat temuan data berkomunikasi menjadi lebih mudah bahkan jika Anda dapat mengidentifikasi pola tanpa mereka.
Visualisasi data dapat memberikan wawasan bahwa statistik deskriptif tradisional tidak bisa.
Perusahaan yang dapat mengumpulkan dan bertindak cepat atas data mereka akan lebih kompetitif di pasar karena mereka dapat membuat keputusan berdasarkan informasi lebih cepat daripada pesaing.
Speed (kecepatan) adalah key atau kuncinya, dan visualisasi data membantu dalam memahami sejumlah besar data dengan menerapkan representasi visual pada data.
Lapisan visualisasi ini biasanya duduk di atas gudang data (data werehouse) atau data lake dan memungkinkan pengguna untuk menemukan dan mengeksplorasi data dengan cara sendiri.
Hal ini tidak hanya memacu kreativitas, tetapi juga mengurangi kebutuhan teknologi informasi untuk mengalokasikan sumber daya untuk terus membangun model baru.
Selain arti data visualization, sejarah dan tujuannya di atas, dalam penjelasan ini tentu hal tersebut tidak terlepas dari apa saja fungsinya bukan?
Benar, seperti di sekolah bisnis, sarjana dan siswa sering diajarkan pentingnya menyajikan temuan data dengan visualisasi.
Tanpa representasi visual data visualization dari wawasan, maka hal tersebut akan terbilang sulit bagi audiens (baca pengertian audiens di sini) untuk memahami makna sebenarnya dari temuan (findings).
Sebagai contoh misalnya, ketika hanya memberikan angka kepada atasan Anda, hal itu tidak akan memberi tahu mereka mengapa mereka harus peduli dengan data.
Ya, tetapi dengan menunjukkan kepada mereka grafik tentang berapa banyak uang yang bisa disimpan atau diperoleh, maka itu akan membuat mereka yakin serta mendapatkan perhatian mereka.
Karena cara otak manusia memproses informasi (selengkapnya tentang apa itu yang dimaksud informasi di sini), menggunakan grafik untuk memvisualisasikan sejumlah besar data kompleks lebih mudah daripada meneliti lembar kerja atau laporan.
Visualisasi atau data visualization adalah cara cepat dan mudah untuk menyampaikan konsep secara universal dan Anda dapat bereksperimen dengan skenario yang berbeda dengan membuat sedikit penyesuaian.
Adapun beberapa fungsi data visualization yang perlu kalian ketahui adalah sebagai berikut:
Berdasarkan penjelasan dan pengertian data visualization (data visualisasi) dengan tujuan dan fungsinya di atas, sekarang kita memahami bagaimana visualisasi data dapat digunakan.
Benar, ada banyak tools (alat) yang tersedia untuk membantu membuat visualisasi data.
Beberapa di antaranya lebih manual dan beberapa di antaranya terbilang otomatis, tetapi apa pun caranya, Anda dapat membuat jenis visualisasi berikut ini.
Jenis data visualization yang pertama yaitu bagan garis atau line chart. Jenis ini menggambarkan perubahan dari waktu ke waktu.
Sumbu x biasanya merupakan periode waktu, sedangkan sumbu y adalah kuantitas.
Ini bisa menggambarkan penjualan perusahaan untuk tahun yang dirinci berdasarkan bulan atau berapa unit pabrik yang diproduksi setiap hari selama seminggu terakhir.
Jenis bagan area atau area chart adalah adaptasi dari bagan garis di mana area di bawah garis diisi untuk menekankan signifikansinya.
Isi warna untuk area di bawah setiap garis harus agak transparan sehingga area yang tumpang tindih dapat dilihat.
Macam jenis bagan batang atau bar chart juga menggambarkan perubahan seiring waktu.
Tetapi jika ada lebih dari satu variabel, bagan batang dapat membuatnya lebih mudah untuk membandingkan data untuk setiap variabel pada setiap saat.
Sebagai contoh misalnya, bagan batang dapat membandingkan penjualan perusahaan dari tahun ini ke tahun lalu.
Jenis bentuk histogram terlihat seperti bagan batang, tetapi mengukur frekuensi daripada tren seiring waktu.
Sumbu x dari histogram mencantumkan "bins (nampan)" atau interval dari variabel, dan sumbu y adalah frekuensi, sehingga setiap batang mewakili frekuensi nampan itu.
Misalnya, Anda dapat mengukur frekuensi setiap jawaban untuk pertanyaan survei. Bins akan menjadi jawabannya, misalnya seperti "tidak memuaskan," "netral," dan "memuaskan."
Jenis ini akan memberi tahu Anda berapa banyak orang yang memberikan setiap jawabannya.
Jenis plot pencar atau scatter plot digunakan untuk menemukan korelasi.
Setiap titik pada sebar plot berarti "ketika x = a, maka y sama dengan a."
Dengan begitu, jika titik tren dengan cara tertentu (ke atas ke kiri, ke bawah ke kanan, dan lain sebagainya), maka ada hubungan di antara mereka.
Jika plot benar-benar tersebar tanpa adanya tren sama sekali, maka variabel tidak akan saling mempengaruhi sama sekali.
Berikutnya yaitu bagan gelembung atau bubble chart, ini adalah adaptasi dari sebaran plot, di mana setiap titik diilustrasikan sebagai gelembung yang luasnya memiliki arti selain penempatannya pada sumbu.
Titik pain yang terkait dengan bagan gelembung adalah keterbatasan ukuran gelembung karena ruang yang terbatas di dalam sumbu.
Jadi, tidak semua data cocok secara efektif dalam jenis visualisasi ini.
Sebuah diagram lingkaran atau pie chart adalah pilihan terbaik untuk menggambarkan persentase, karena diagram ini menunjukkan setiap elemen sebagai bagian dari keseluruhan.
Jadi, jika data Anda menjelaskan perincian persentase, diagram lingkaran pie akan dengan jelas menyajikan potongan dalam proporsi yang tepat.
Ukuran atau gauge dapat digunakan untuk menggambarkan jarak antara interval.
Ini dapat disajikan sebagai pengukur seperti jam bulat atau sebagai pengukur tipe tabung yang menyerupai termometer cair.
Beberapa alat pengukur dapat ditampilkan di samping satu sama lain untuk menggambarkan perbedaan antara beberapa interval yang ada.
Peta atau map dari banyaknya data yang ditangani dalam bisnis memiliki elemen lokasi, yang membuatnya mudah untuk diilustrasikan pada peta.
Contoh data visualization dengan peta adalah seperti memetakan jumlah pembelian yang dilakukan pelanggan di setiap negara.
Informasi lokasi juga dapat sangat berharga untuk dipahami oleh kepemimpinan bisnis, menjadikan ini sebagai visualisasi data yang penting untuk digunakan.
Peta panas atau heat map pada dasarnya adalah matriks kode warna.
Formula digunakan untuk mewarnai setiap sel dari matriks yang diarsir untuk mewakili nilai relatif atau risiko sel itu.
Biasanya warna peta panas berkisar dari hijau ke merah, dengan hijau menjadi hasil yang lebih baik dan merah menjadi lebih buruk.
Jenis data visualization ini terbilang bermanfaat karena warna lebih cepat diinterpretasikan daripada angka.
Bingkai atau frame diagram pada dasarnya adalah peta pohon yang dengan jelas menunjukkan struktur hubungan hierarkis.
Diagram kerangka terdiri dari branch (cabang), yang masing-masingnya memiliki lebih banyak cabang yang menghubungkannya dengan setiap tingkat diagram yang terdiri dari lebih banyak cabang.
Dalam membahas tentang arti data visualization (visualisasi data), tujuan dan fungsi serta jenisnya, dalam postingan ini Kami juga akan membagikan macam-macam kategori dengan contohnya.
Oke, ketika Anda memikirkan data visualization, pikiran pertama Anda mungkin langsung menuju ke grafik batang sederhana atau diagram lingkaran.
Walaupun ini mungkin merupakan bagian integral dari memvisualisasikan data dan garis dasar umum untuk banyak grafik data, visualisasi yang tepat harus dipasangkan dengan set informasi yang tepat.
Ada banyak pilihan kategori metode visualisasi untuk menyajikan data dengan cara yang efektif dan menarik.
Berikut ini adalah 5 (lima) macam kategori metode visualisasi atau data visualization dengan contoh diagramnya yang perlu untuk diketahui.
Visualisasi atau data visualization termasuk dalam kategori temporal atau sementara jika memenuhi dua kondisi, yaitu bahwa mereka linear, dan bahwa mereka satu dimensi.
Visualisasi temporal biasanya menampilkan garis-garis yang berdiri sendiri atau tumpang tindih satu sama lain, dengan waktu mulai dan selesai.
Contoh temporal data visualization adalah seperti:
Visualisasi data yang termasuk dalam kategori hirarkis atau hierarchical adalah mereka yang menyusun grup dalam penggolongan yang lebih besar.
Visualisasi hierarkis paling cocok jika Anda ingin menampilkan kelompok informasi, terutama jika mereka mengalir dari titik asal tunggal.
Contoh hierarchical data visualization adalah meliputi:
Ya, kumpulan data terhubung secara mendalam dengan kumpulan data lain. Visualisasi data jaringan atau network menunjukkan bagaimana mereka berhubungan satu sama lain dalam jaringan.
Dengan kata lain, ini menunjukkan hubungan antar dataset tanpa penjelasan yang bertele-tele.
Contoh network data visualization yaitu adalah sebagai berikut:
Sama seperti namanya, visualisasi data multidimensi atau multidimensional memiliki beberapa dimensi.
Ini berarti bahwa selalu ada 2 atau lebih variabel dalam campuran untuk membuat visualisasi data 3D.
Karena banyaknya lapisan dan kumpulan data yang bersamaan, jenis visualisasi ini cenderung menjadi visual yang paling hidup atau menarik.
Contoh multidimensional data visualization meliputi:
Visualisasi data geospasial (spasial) atau geospatial berhubungan dengan lokasi fisik kehidupan nyata, melapisi peta akrab dengan titik data yang berbeda.
Jenis visualisasi data ini biasanya digunakan untuk menampilkan penjualan atau akuisisi dari waktu ke waktu, dan dapat paling dikenali untuk penggunaannya dalam kampanye politik atau untuk menampilkan penetrasi pasar di perusahaan multinasional.
Contoh geospatial data visualization adalah:
Lalu, apa yang membuat visualisasi atau data visualization menjadi hal yang penting, terutama dalam dunia bisnis?
Benar, dalam postingan ini Kami juga akan membahas tentang pentingnya data visualization ini.
Mmenurut laporan dari World Economic Forum, dunia menghasilkan 2,5 QuintillionByte (QB) data setiap harinya, dan 90% dari semua data telah dibuat dalam 2 (dua) tahun terakhir.
Dengan begitu banyak data, maka ini menjadi semakin sulit untuk dikelola dan dipahami semuanya.
Tidak mungkin bagi siapa pun untuk mengarungi data baris demi baris dan melihat pola yang berbeda dan melakukan pengamatan.
Proliferasi data dapat dikelola sebagai bagian dari proses ilmu data, yang meliputi visualisasi data.
Seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, definisi visualisasi atau data visualization adalah representasi data atau informasi dalam grafik, bagan, atau format visual lainnya.
Ini mengkomunikasikan hubungan data dengan gambar.
Ini penting karena memungkinkan tren dan pola menjadi lebih mudah dilihat.
Dengan munculnya data besar, kita harus dapat menafsirkan kumpulan data yang semakin besar.
Machine learning atau pembelajaran mesin membuatnya lebih mudah untuk melakukan analisis seperti analisis prediktif, yang kemudian dapat berfungsi sebagai visualisasi yang bermanfaat untuk disajikan.
Tetapi visualisasi data tidak hanya penting bagi para scientists atau ilmuwan data dan analyst (analis data), perlu untuk memahami visualisasi data dalam karier apa pun.
Baik Anda bekerja di bidang keuangan, pemasaran, teknologi, desain, atau apa pun, Anda perlu memvisualisasikan data.
Betul, fakta itu menunjukkan pentingnya visualisasi data.
Oke, Kami rasa sudah cukup jelas untuk sekarang. Jadi berdasarkan pembahasan dan penjelasan Pengertian Data Visualization, Apa itu Visualisasi Data? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Kategori dan Contohnya serta Kenapa itu Penting di atas, visualisasi atau data visualization adalah mengacu pada teknik yang digunakan untuk mengkomunikasikan wawasan dari data melalui representasi visual. Tujuan utamanya adalah untuk menyaring dataset besar ke dalam grafik visual untuk memudahkan pemahaman hubungan kompleks dalam data. Ini sering digunakan secara bergantian dengan istilah-istilah seperti grafik informasi, grafik statistik, dan visualisasi informasi.
Selain itu visualisasi data juga merupakan framework (kerangka kerja) untuk mendekati tugas-tugas ilmu atau data science. Setelah data dikumpulkan, diproses, dan dimodelkan, hubungan perlu divisualisasikan sehingga kesimpulan dapat dibuat. Ini juga merupakan komponen dari disiplin Data Presentation Architecture (DPA) yang lebih luas, yang berupaya mengidentifikasi, menemukan, memanipulasi, memformat, dan menyajikan data dengan cara yang paling efisien.
Demikianlah tulisan yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas tentang Pengertian Data Visualization, Apa itu Visualisasi Data? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Kategori dan Contohnya serta Kenapa itu Penting. Semoga tulisan ini dapat bermanfaat dan menambah wawasan Kita semua yang terpenting dalam memahami istilah-istilah teknologi yang harus dipahami dalam bidang data.
Silahkan share artikel atau penjelasan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan bisnis kalian semua jika kalian rasa ini bermanfaat. Sekian dari Saya, Terima Kasih.
Bagikan dengan menggunakan tombol di atas.