Trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình sử dụng các yếu tố hình ảnh như đồ thị, biểu đồ hoặc bản đồ để trình bày dữ liệu. Quá trình này chuyển đổi dữ liệu phức tạp, có dung lượng lớn hoặc dữ liệu số thành hình ảnh trình bày trực quan có thể xử lý dễ dàng hơn. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu cải thiện và tự động hóa quá trình giao tiếp bằng hình ảnh nhằm đảm bảo độ chính xác và chi tiết. Bạn có thể sử dụng những hình ảnh trình bày trực quan để trích xuất những thông tin chuyên sâu hữu ích từ dữ liệu thô.

Tại sao trực quan hóa dữ liệu lại quan trọng?

Các doanh nghiệp hiện đại thường xử lý lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như:

  • Trang web nội bộ và bên ngoài
  • Thiết bị thông minh
  • Hệ thống thu thập dữ liệu nội bộ
  • Mạng xã hội

Tuy nhiên, dữ liệu thô có thể khó hiểu và khó sử dụng. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu chuẩn bị và trình bày dữ liệu theo ngữ cảnh phù hợp. Họ định hình dữ liệu ở dạng trực quan để những người phụ trách đưa ra quyết định có thể xác định mối quan hệ giữa dữ liệu và phát hiện ra các mẫu hoặc xu hướng ẩn. Trực quan hóa dữ liệu tạo ra các thông điệp giúp nâng cao nghiệp vụ thông minh và hỗ trợ đưa ra quyết định cũng như lập kế hoạch chiến lược dựa trên dữ liệu.

Lợi ích của việc trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu có một số lợi ích như sau:

Đưa ra quyết định chiến lược

Các bên liên quan chính và ban lãnh đạo cấp cao nhất sử dụng khả năng trực quan hóa dữ liệu để diễn giải dữ liệu sao cho có nghĩa. Họ tiết kiệm thời gian thông qua việc phân tích dữ liệu nhanh hơn và khả năng trực quan hóa góc nhìn toàn cảnh hơn. Ví dụ: họ có thể xác định các mẫu, khám phá xu hướng, thu thập thông tin chuyên sâu để luôn dẫn trước đối thủ.

Cải thiện dịch vụ khách hàng

Trực quan hóa dữ liệu làm nổi bật nhu cầu và mong muốn của khách hàng thông qua biểu diễn đồ họa. Bạn có thể xác định những lỗ hổng trong dịch vụ khách hàng của mình, cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ theo chiến lược và giảm hoạt động kém hiệu quả.

Tăng mức độ tương tác của nhân viên

Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu rất hữu ích đối với quá trình truyền đạt kết quả phân tích dữ liệu cho một nhóm nhiều nhân viên. Toàn bộ nhóm có thể cùng trực quan hóa dữ liệu để phát triển các mục tiêu và kế hoạch chung. Họ có thể sử dụng phép phân tích trực quan để đo lường mục tiêu và tiến độ cũng như cải thiện động lực của nhóm. Ví dụ: nhóm bán hàng cùng nhau hợp tác để tăng doanh số bán hàng trong một quý biểu diễn dưới dạng biểu đồ cột.

Trực quan hóa dữ liệu bao gồm những thành phần nào?

Các nhà khoa học dữ liệu kết hợp ba thành phần chính để trực quan hóa dữ liệu.

Thông điệp

Thông điệp trình bày mục đích phía sau việc trực quan hóa dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu trao đổi với một số bên liên quan về những kết quả mà họ muốn đạt được bằng cách phân tích dữ liệu. Ví dụ: có thể họ muốn đo lường các chỉ số đo lường hiệu suất công việc chính hoặc dự đoán doanh số bán hàng. Các nhà khoa học dữ liệu và người dùng doanh nghiệp cộng tác để xác định thông điệp mà họ muốn dữ liệu truyền tải.

Dữ liệu

Sau đó, các nhà phân tích dữ liệu xác định tập dữ liệu thích hợp để giúp họ tường thuật thông điệp của dữ liệu. Họ chỉnh sửa các định dạng dữ liệu hiện có, làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị ngoại lai và thực hiện phân tích sâu hơn. Sau khi chuẩn bị dữ liệu, họ lên kế hoạch sử dụng các phương pháp khác nhau để khám phá trực quan.

Phương tiện trực quan

Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn các phương pháp trực quan phù hợp nhất để chia sẻ thông tin chuyên sâu mới. Họ tạo ra các biểu đồ và đồ thị làm nổi bật các điểm dữ liệu chính và đơn giản hóa tập dữ liệu phức tạp. Họ cân nhắc sử dụng các phương thức hiệu quả để trình bày dữ liệu nghiệp vụ thông minh một cách có hệ thống.

Quá trình trực quan hóa dữ liệu gồm những bước nào?

Có năm bước để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.

Xác định mục tiêu

Bạn có thể xác định mục tiêu trực quan hóa dữ liệu bằng cách xác định các câu hỏi mà tập dữ liệu hiện có của bạn có thể trả lời. Một mục tiêu rõ ràng giúp xác định loại:

  • Dữ liệu bạn sử dụng
  • Phân tích bạn thực hiện
  • Các phương tiện trực quan bạn sử dụng để thể hiện những phát hiện của mình một cách hiệu quả

 Ví dụ: một nhà bán lẻ có thể tìm cách hiểu loại bao bì sản phẩm nào mang lại nhiều doanh thu nhất.

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu liên quan đến việc xác định nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài. Có sẵn các tập dữ liệu lớn trực tuyến để mua và sử dụng. Công ty của bạn cũng có thể có sẵn các kho lưu trữ dữ liệu hiện có để phân tích. Ví dụ: bạn có thể thu thập lịch sử doanh số bán hàng, chiến dịch tiếp thị và dữ liệu đóng gói sản phẩm để tìm bao bì tốt nhất.

Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu liên quan đến việc loại bỏ dữ liệu dư thừa, thực hiện các phép tính toán để phân tích thêm hoặc lọc và chuyển đổi dữ liệu để đáp ứng các tiêu chí của câu hỏi. Ví dụ: bạn có thể loại bỏ dữ liệu doanh số bán hàng khỏi các tháng nghỉ lễ và sau các chiến dịch tiếp thị để xác định doanh số trung bình theo loại bao bì.

Chọn phương tiện trực quan hóa dữ liệu

Bạn có thể chọn trong nhiều loại biểu đồ khác nhau để khám phá theo cách trực quan hiệu quả. Mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và thông tin chuyên sâu mà bạn muốn thể hiện sẽ xác định các biểu diễn đồ họa tốt nhất. Ví dụ: bạn có thể sử dụng biểu đồ cột để biểu diễn doanh số bán hàng bao bì theo màu trong tháng trước. Tuy nhiên, biểu đồ tròn có thể phù hợp hơn để biểu thị tỷ lệ phần trăm bao bì có màu trong hàng tồn kho của bạn. Có hai loại hình trực quan hóa dữ liệu chính.

Trực quan hóa tĩnh

Trực quan hóa tĩnh chỉ cung cấp một chế độ xem duy nhất cho thông điệp của dữ liệu cụ thể. Đồ họa thông tin là một ví dụ về một trực quan hóa tĩnh.

Trực quan hóa tương tác

Trực quan hóa tương tác cho phép người dùng tương tác với các đồ thị và biểu đồ. Người xem có thể thay đổi các biến trong thông số trực quan hóa để tìm thông tin chuyên sâu mới hoặc truy cập thông tin chiều sâu. Phần mềm trực quan hóa dữ liệu thường bao gồm một bảng điều khiển để người dùng tương tác với hệ thống.

Tạo phương tiện trực quan hóa dữ liệu

Bạn có thể tạo các phương tiện trực quan hóa dữ liệu mà bạn cần bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Hầu hết các công cụ nhập tập dữ liệu cuối cùng của bạn và tự động tạo ra các báo cáo theo yêu cầu. Sau đây là một số nguyên tắc thiết kế để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả:

  • Thu hút khán giả chú ý đến các chi tiết quan trọng thông qua kích cỡ, màu sắc, phông chữ và đồ họa
  • Cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu bằng các dấu hiệu trực quan
  • Chọn kiểu phối màu phù hợp
  • Sử dụng tiêu đề giải thích để cung cấp thông tin chuyên sâu chính cho khán giả và giúp họ tập trung vào đúng câu hỏi
  • Thêm nhãn và số rõ ràng  

Có những loại kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu khác nhau nào?

Mặc dù biểu đồ và đồ thị là phổ biến nhất, bạn có thể sử dụng một số phương pháp trực quan hóa dữ liệu khác nhau. Dưới đây là năm loại phương pháp trực quan hóa dữ liệu chính.

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian

Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian được sử dụng để trình bày các đối tượng một chiều tuyến tính như đồ thị đường, biểu đồ đường hoặc dòng thời gian. Ví dụ: bạn có thể sử dụng biểu đồ đường để biểu thị các thay đổi xảy ra liên tục trong một khoảng thời gian nhất định. Một số đường trong biểu đồ đường cho thấy sự thay đổi của các yếu tố khác nhau trong cùng một khoảng thời gian.

Trực quan hóa dữ liệu phân cấp

Trực quan hóa dữ liệu phân cấp đề cập đến một nhóm hoặc tập hợp các mục có liên kết chung với một mục mẹ. Bạn có thể sử dụng những cây dữ liệu này để hiển thị các cụm thông tin. Ví dụ: bạn có thể biểu thị lượng dữ liệu về hàng tồn kho dưới dạng cây, trong đó có nút mẹ (quần áo) và các nút con (áo sơ mi, quần dài và tất).

Trực quan hóa dữ liệu mạng

Trực quan hóa dữ liệu mạng rất hữu ích đối với việc trình bày mối quan hệ phức tạp giữa các loại dữ liệu đồng liên kết khác nhau. Ví dụ:

  • Biểu đồ phân tán trình bày dữ liệu dưới dạng điểm trên một đồ thị
  • Biểu đồ bong bóng thêm một yếu tố dữ liệu thứ ba vào biểu đồ phân tán
  • Đám mây từ trình bày tần suất từ bằng cách sử dụng từ có các kích cỡ khác nhau

 Trực quan hóa dữ liệu đa chiều

Trực quan hóa dữ liệu đa chiều trình bày hai hoặc nhiều biến dữ liệu dưới dạng một hình ảnh 2D hoặc 3D. Biểu đồ cột, biểu đồ tròn và đồ thị cột chồng là những ví dụ phổ biến về các loại trực quan hóa này. Ví dụ: biểu đồ cột so sánh hai hoặc nhiều yếu tố dữ liệu và cho thấy các thay đổi của một biến trong một khoảng thời gian. Biểu đồ tròn trực quan hóa các phần của tổng thể thuộc từng danh mục. 

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý, chẳng hạn như bản đồ nhiệt, bản đồ mật độ hoặc bản đồ địa hình, trình bày dữ liệu liên quan đến các vị trí ngoài đời thực. Ví dụ: trực quan hóa dữ liệu biểu thị số lượng khách hàng ghé thăm các chi nhánh bán lẻ khác nhau.

Đâu là biện pháp thực hành tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu?

Biện pháp thực hành tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu giúp báo cáo dữ liệu của bạn rõ ràng, hoàn thiện và chính xác hơn.

Yếu tố thiết kế

Nhờ sử dụng các yếu tố thiết kế sáng tạo, hình ảnh trực quan hóa dữ liệu có thể trở nên thu hút hơn. Bạn có thể sử dụng các màu sắc, sắc thái màu và hình dạng để bổ sung thêm chi tiết cho phương tiện trực quan. Ví dụ: bạn có thể sử dụng biểu tượng giọt nước để trình bày giá trị dữ liệu trong một báo cáo về mức sử dụng nước.

Bằng chứng toàn diện

Nhờ sử dụng lượng lớn dữ liệu trong phân tích, bạn có thể cải thiện độ chính xác của việc trực quan hóa dữ liệu. Càng nhiều bằng chứng, phân tích càng đáng tin cậy, đồng thời, bằng chứng cũng có thể giúp nêu bật các giá trị ngoại lai. Bạn luôn có thể đính kèm một báo cáo tổng kết dữ liệu hoặc bản trình bày dữ liệu tổng hợp để có cái nhìn tổng quan về một bản trực quan hóa chi tiết hơn.

So sánh liên quan

Các so sánh cung cấp ngữ cảnh cho dữ liệu và củng cố quan điểm mà bạn đang đưa ra. Từ đó, dữ liệu cũng trở nên hữu ích hơn. Ví dụ: việc hiển thị dữ liệu hiện tại sau khi thử một ý tưởng mới cùng với dữ liệu liên quan trước khi dùng thử biểu thị cho người đọc thấy trạng thái trước đây cũng như khả năng biến đổi sau này.

Trực quan hóa dữ liệu có những thách thức nào?

Trực quan hóa dữ liệu lộ ra một số thách thức có thể dẫn đến việc trình bày sai thông tin hoặc phóng đại một số dữ kiện nhất định.

Đơn giản hóa dữ liệu quá mức

Các nhà khoa học dữ liệu phải tìm ra sự cân bằng giữa việc hiểu và trao đổi dữ liệu. Nếu dữ liệu bị đơn giản hóa quá mức, thông tin quan trọng có thể bị mất. Ví dụ: hãy xem xét một báo cáo dữ liệu khoa học về thành tích học tập. Trong báo cáo, một biểu đồ cột cho thấy thành tích học tập đã giảm xuống, trong khi đó, học sinh chơi trò chơi điện tử nhiều hơn trong thập kỷ vừa qua. Báo cáo kết luận rằng việc chơi trò chơi điện tử đã tác động xấu đến kết quả học tập. Tuy nhiên, việc trực quan hóa dữ liệu bị đơn giản hóa quá mức — báo cáo không xem xét yếu tố nhân khẩu học và một số yếu tố khác cũng tác động đến thành tích học tập.

Định kiến của con người

Định kiến của con người tác động xấu đến việc trực quan hóa dữ liệu. Nhóm lập báo cáo dữ liệu có thể thiên vị kết quả nào đó bằng cách chọn trước dữ liệu phù hợp với ý đồ cá nhân của mình. Mặc dù các công cụ trực quan hóa dữ liệu có độ chính xác cao hơn, nhóm vận hành những công cụ này có thể vô tình đưa vào yếu tố thiên vị thông qua việc chọn và làm sạch dữ liệu có định kiến. Do đó, điều quan trọng là bạn phải tạo sự đa dạng cho các nhóm và ý kiến trong nỗ lực trực quan hóa dữ liệu của mình.

Phóng đại

Bạn có thể trực quan hóa dữ liệu không liên quan để tạo ra các mối tương quan không tồn tại. Những đối tượng xấu có thể sử dụng bản trực quan hóa dữ liệu không chính xác để biện minh cho hành vi gây hại hoặc đưa ra quyết định không có lợi. Ví dụ: một nhóm chi tiêu quá mức vào thiết bị sản xuất để hỗ trợ một nhà cung cấp có quan hệ thân nhân. Sau đó, họ sẽ biện minh cho việc mua hàng bằng cách sử dụng các báo cáo dữ liệu trực quan để nêu bật mức độ an toàn cho người lao động đã cải thiện sau khi lắp đặt thiết bị mới. Tuy nhiên, một số yếu tố đã góp phần vào việc đảm bảo an toàn cho người lao động không liên quan gì đến thiết bị mới.

Bạn cần chú tâm đến điều gì khi chọn phần mềm trực quan hóa dữ liệu?

Có một số công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí và trả phí và việc chọn công cụ tốt nhất phụ thuộc vào các yêu cầu của bạn.

Hỗ trợ cơ sở hạ tầng

Phần mềm trực quan hóa dữ liệu của bạn cần tích hợp với cơ sở hạ tầng và cơ sở dữ liệu CNTT hiện tại của bạn. Phần mềm đó cũng cần hỗ trợ một số nguồn dữ liệu của bên thứ ba để bạn có thể trực tiếp nhập dữ liệu ngoài khi cần.

Báo cáo tương tác 

Báo cáo tương tác có thể cải thiện phân tích dữ liệu lớn và giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật khám phá ra mẫu. Họ có thể lọc, sắp xếp hoặc di chuyển biến dữ liệu trong biểu đồ tương tác khi vẽ biểu đồ giá trị dữ liệu. Những người dùng này không cần phụ thuộc vào nhóm kỹ thuật mỗi lần đề xuất hoặc yêu cầu thay đổi.

Bảo mật

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể tạo thêm các lỗ hổng trong hệ thống nghiệp vụ thông minh của bạn. Những công cụ này cần có các tính năng bảo mật mạnh mẽ để hạn chế truy cập dưới dạng người dùng và vai trò trái phép.

Khả năng thay đổi quy mô

Chúng tôi đề xuất các công cụ trực quan hóa dữ liệu lớn có thể dễ dàng xử lý các tập dữ liệu đồ sộ. Những công cụ này cũng cần có khả năng máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa các tác vụ trực quan hóa dữ liệu trên quy mô lớn.

AWS có thể trợ giúp như thế nào đối với việc trực quan hóa dữ liệu?

AWS có hai công cụ trực quan hóa dữ liệu chính mà bạn có thể sử dụng để tạo các báo cáo chi tiết cho mọi loại dữ liệu.

Amazon Managed Grafana

Grafana được quản lý của Amazon là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cho Grafana nguồn mở, đây là nền tảng phân tích nguồn mở phổ biến để bạn truy vấn, trực quan hóa và nắm bắt các chỉ số bất kể vị trí lưu trữ. Grafana được quản lý của Amazon tích hợp tự nhiên với nguồn dữ liệu AWS trong tài khoản AWS của bạn. Bạn có thể chọn từ nhiều hình ảnh trực quan hóa được dựng sẵn để nhanh chóng bắt đầu phân tích các chỉ số, bản ghi và dấu vết mà không cần phải xây dựng bảng thông tin từ đầu.

Amazon QuickSight 

Amazon QuickSight là một dịch vụ nghiệp vụ thông minh phi máy chủ hoạt động trên đám mây, cung cấp các phương tiện trực quan hóa dữ liệu, bảng điều khiển tương tác và phân tích dữ liệu được ML hỗ trợ. Bạn có thể sử dụng dịch vụ này để khám phá thông tin chuyên sâu ẩn từ dữ liệu của mình, thực hiện dự báo chính xác và mở ra các cơ hội kiếm tiền mới. QuickSight sử dụng ML để tạo các phản hồi chính xác cho những câu hỏi về dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Bắt đầu trực quan hóa dữ liệu trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.

Các bước tiếp theo trên AWS

Tham khảo các tài nguyên bổ sung liên quan đến sản phẩm
Tìm hiểu thêm về các Dịch vụ phân tích trên AWS 
Dịch vụ phân tích bậc miễn phí của AWS

Xem dịch vụ cơ sở dữ liệu AWS bậc miễn phí

Xem dịch vụ Phân tích miễn phí của AWS 
Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển

Bắt đầu xây dựng với AWS trên Bảng điều khiển quản lý AWS.

Đăng nhập