Halo para penikmat data, pernah melihat penyajian data dalam bentuk visual? nah apa yang dimaksud dengan penyajian data secara visual itu? penyajian data secara visual disebut visualisasi data. Pada Artikel kali ini kita akan membahas mengenai “Visualisasi Data”.
Visualisasi data merupakan cara mengkomunikasikan suatu informasi dalam bentuk visual seperti grafik, diagram atau representasi visual lainnya. Lalu, apakah hal tersebut penting? Ya, tentu sangat penting, salah satu kegunaannya adalah untuk mempermudah komunikasi antar stakeholder. Selain itu visualisasi data memberikan informasi yang sangat berguna dalam berbagai aspek, contohnya untuk kepentingan bisnis. Pengambil keputusan di perusahaan akan lebih mudah dengan melihat dan memahami data perusahaan berdasarkan variabel yang dimiliki dalam bentuk visual. Sedangkan penyajian data dalam bentuk tulisan saja tentu dapat mempersulit orang awam untuk memahami maksut informasi yang terkandung di dalamnya.
Visualisasi data dapat dikerjakan melalui berbagai software antara lain Python, R, Tableau, Excel, Minitab, dan software lainnya. Pengerjaannya pun juga harus diperhatikan, karena kita harus memperhatikan teknik-teknik tertentu, antara lain :
1. Gunakan chart yang tepat.
Dalam visualisasi data banyak sekali chart yang dapat digunakan, tetapi bukan berarti kita bebas menggunakan mereka. Kita harus mengetahui kegunaan chart yang tersedia, sehingga saat kita merepresentasikan akan lebih dipahami dan tergambar dengan jelas.
2. Sajikan data yang penting.
Terkadang kita akan menghadapi kasus dimana banyak sekali data yang harus diurus. Tetapi bukan berarti semua data tersebut harus divisualisasikan, ingatlah poin utama dari visualisasi adalah keringkasan. Oleh karena itu kita harus cermat dalam memilih data yang akan diperlukan supaya visualisasi data bisa mewakili informasi yang komprehensif.
3. Gunakan grafis dan gambar secukupnya.
Seperti yang disebutkan pada poin kedua, poin utama dari visualisasi data adalah keringkasan. Jadi, alangkah baiknya kita membatasi penggunaan gambar atau icon, selama visualisasi data yang kita berikan mampu menyampaikan maksud, dan tujuannya.
4. Kolaborasi dengan software lainnya.
Terkadang visualisasi yang dihasilkan dari software statistik atau programming sangat terlihat basic dan kurang menarik. Untuk mengurangi kejenuhan kita bisa berkolaborasi menggunakan software lain semisal photoshop, illustrator, dan lainnya. Dengan berkolaborasi dengan software tersebut kita bisa meningkatkan estetika dan akurasi dari visualisasi yang kita buat.
5. Desain.
Kita juga harus memperhatikan output dari desain yang kita buat, misal penggunaan font, warna, tata letak. Hal tersebut pasti akan membuat audiens lebih tertarik untuk memperhatikan visualisasi data yang kita buat.
Jadi kurang lebih seperti itu mengenai visualisasi data, semoga teman-teman makin paham mengenai hal tersebut. Jangan lupa kunjungi artikel kami “Peran Data Science Dalam Dunia Bisnis” untuk menggali lebih dalam pengetahuan anda.
