Data Visualization เครื่องมือในการแสดงผลข้อมูลที่สำคัญในโลกยุคดิจิทัล!

Data Visualization คืออะไร?

Data Visualization หรือ Information Visualization  เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เห็นภาพของข้อมูลเชิงลึกที่ผ่านการเก็บข้อมูล การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล แล้วรวบรวมได้เป็นชุดข้อมูล

 

Data Visualization ทำไมจึงสำคัญ?

หากต้องการประสบความสำเร็จในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันสูง ความสามารถในการตัดสินใจที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม โดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่รัดกุมเป็นสิ่งสำคัญ ปัจจุบันองค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ในประเทศไทย เริ่มใช้ประโยชน์จากการทำ Data Visualization เพราะว่าเครื่องมือนี้เป็นกุญแจสำคัญในการแสดงผลของข้อมูลให้เข้าใจง่าย ซึ่งจะช่วยให้ทุกแผนกในฝ่ายงานได้ใช้ประโยชน์ ในการหาแนวโน้มและความสัมพันธ์เชื่อมโยง อีกทั้งทำให้ทราบข้อมูลได้เร็วขึ้น ส่งผลให้การทำงานขององค์กรมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น จนดำเนินการถึงการวางกลยุทธ์ภายในองค์กร และสามารถนำไปใช้กับการทำเว็บไซต์ได้ Data Visualization ช่วยให้การสื่อสารข้อมูล มีความรวดเร็วและเข้าใจง่ายมากขึ้น

ภาพประกอบ data visualization dashboard

( ที่มา : https://www.datapine.com/ )

เราจะสามารถสร้างมันขึ้นมาได้อย่างไร ?

พื้นฐานของการสร้าง Data Visualization คือ การ Mapping ส่วนข้อมูล กับส่วนของ Graphic เข้าด้วยกัน ซึ่งตอนนี้มีโปรแกรมสำเร็จรูปในการสร้าง Data visualization หลากหลายโปรแกรม มีฟังก์ชันการใช้งานที่เข้าใจง่าย เช่น การสร้างฟิลเตอร์ การออกแบบเพื่อให้งานการวิเคราะห์ข้อมูลมีความยืดหยุ่น เป็นต้น ตัวอย่างรูปแบบ Data Visualization ที่แสดงผลให้อย่างสนใจ มีดังนี้

Network/Flow
  • Network Graph ใช้แสดงความเชื่อมโยงของเครือข่ายหรือความสัมพันธ์ในกลุ่ม

ภาพประกอบ Data visualization,Network Graph

(ที่มา : https://bit.ly/35rVro3)

Ranking
  • Bump Chart ใช้แสดงการเปลี่ยนแปลงลำดับของข้อมูลในหลายช่วงเวลา โดยใช้สีเพื่อช่วยให้อ่านข้อมูลได้ง่ายขึ้น

ภาพประกอบ Bump Chart,Data Visualization

( ที่มา : https://bit.ly/2ZUmDud )

Relationship
  • Heatmap ใช้แสดงรูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูล โดยจะแสดงออกมาในรูปแบบของ “ สี ” ซึ่งแต่ละสีจะบ่งบอกถึงระดับความถี่ของพฤติกรรม แต่ใช้อ่านค่าความแตกต่างเล็กน้อยได้ยาก

Heatmap,Data Visualization

( ที่มา : https://bit.ly/2ZStZ1q )

Comparison
  • Stacked Bar Chart ใช้เปรียบเทียบค่าผลรวมและสัดส่วนจากข้อมูลหลายกลุ่ม อาจอ่านสัดส่วนยากเมื่อมีข้อมูลหลายกลุ่มมากเกินไป

Stacked Bar Chart,Data Visualizaion

( ที่มา : https://bit.ly/2FlmK8M )

Time-series
  • Line Chart ใช้เปรียบเทียบข้อมูลเพื่อดูแนวโน้ม (Trends) โดยอาจจะเทียบกับมิติของเวลา  time series

Line Chart,Data Visualization,Time series

( ที่มา : https://bit.ly/35qhYBz )

Distribution
  • Histogram กราฟแท่งแบบเฉพาะที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเป็นหมวดหมู่ที่เรียกว่าชั้นข้อมูลกับความถี่ของข้อมูล เพื่อดูการกระจายของข้อมูล ลดระยะห่างระหว่างแท่่งเพื่อให้เห็น “รูปทรง” ของข้อมูลชัดขึ้น

Histogram,Data Visualizaion

( ที่มา : https://bit.ly/2SSXVJn )

Composition
  • Treemap ใช้แสดงสัดส่วนของข้อมูลแบบมีลำดับชั้น (hierarchy) แสดงเป็นรูปสี่เหลี่ยม โดยจะแสดงทั้งในแง่ของสีเดียวกันจัดเป็นกลุ่มเดียวกัน อาจอ่านสัดส่วนยากเมื่อมีกลุ่มขนาดเล็กจำนวนมาก

Treemap,Data Visualization

( ที่มา : https://tabsoft.co/2ZZEMqD )

Spatial 
  • Hexbin Map เป็นการแสดงผลข้อมูลด้วยรูปทรงหกเหลี่ยมที่มีขนาดเท่ากัน โดยกำหนดสีแทนระดับความถี่ของจำนวนข้อมูล ส่วนมากนำไปใช้ลงบนตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ เพื่อให้เห็นภาพได้ชัดเจน

( ที่มา : https://bit.ly/2MVgDMA )

จากที่ได้กล่าวไปจะเห็นได้ว่าข้อมูลแบบ Data Visualization มีพลังทางการตลาดอย่างมาก เพราะสามารถแสดงผลและเพิ่มความสนใจได้เป็นอย่างดี นอกจากนี้ยังทำให้ผู้ได้รับข้อมูลสามารถจินตนาการตามข้อมูลที่แสดงได้อีกด้วย หากองค์กรได้ลองนำการแสดงข้อมูลแบบ Data Visualization มาใช้ก็จะช่วยในการจัดการระดับสายงานแผนกอื่น ๆ ใน บริษัท ส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจในสายงานต่าง ๆ มีประสิทธิภาพ ซึ่งดีต่อธุรกิจและทีม หรือนำมาใช้ในหน้าแรกของเว็บไซต์ เพื่อทำการโปรโมทโปรโมชั่นหรือข้อเสนอทางการตลาดของธุรกิจ แล้วคุณจะพบว่า Data Visualization ช่วยให้เกิดการตอบสนองกับข้อความมากขึ้น 

แสดงความคิดเห็น