بررسی اجمالی
تجسم داده مجموعههای داده پیچیده را به روایتهای گرافیکی یا تصویری تبدیل میکند و درک و تفسیر دادهها را آسانتر میسازد. در این مقاله، مزایای اصلی تجسم داده و تکنیکهای محبوب تجسم داده برای انتقال بینشها را بررسی خواهیم کرد. همچنین چهار نمونه خاص از صنایع را به اشتراک میگذاریم که نشان میدهند چگونه داستانسرایی مبتنی بر داده، تصمیمگیری و ارتباطات را در سازمانها بهبود میبخشد.
ارزش تجسم داده
تجسم داده از توانایی ذهن انسان برای درک اطلاعات بصری بهره میبرد. ارائه دادهها در قالب بصری مزایای متعددی برای تیمهای امروزی دارد:
ارتباط آسانتر بینشهای داده پیچیده
تجسم داده به ذینفعان امکان میدهد تا به طور مؤثری از دادهها نتیجهگیری کنند. ابزارهای تجسم داده، دادههای پیچیده را به روشهای جذابی ارائه میدهند که کاوش تعاملی را تشویق میکنند و به کاربران اجازه میدهند اطلاعات را فیلتر، مرتبسازی و تحلیل کنند تا به سؤالات مهم کسبوکار پاسخ دهند.
کشف روندها و الگوهای پنهان
ارائه دادهها در قالب بصری به کاربران کمک میکند تا روندها و الگوهای مهمی را در مجموعههای داده بزرگ و پیچیده کشف کنند که در غیر این صورت پنهان میمانند. تجسمهای داده مانند نمودارهای پراکندگی و دیاگرامهای شبکه، ارتباطات بین دادهها را نشان میدهند و به تصمیمگیرندگان کمک میکنند تا الگوها و روابطی را در یک مجموعه داده شناسایی کنند که در شکل خام آنها به راحتی قابل مشاهده نیستند.
بهبود دسترسی به دادهها
تجسم داده، دادهها را دموکراتیزه میکند و بینشهای مبتنی بر داده را به دست افرادی میرساند که در بهترین موقعیت برای بهرهبرداری از ارزش آنها هستند. نمایش دادهها در قالبهای بصری به افرادی که تجربه علم داده ندارند، قدرت میدهد تا از پتانسیل کامل دادههای خود بهرهمند شوند. برنامههای تجسم داده مجموعهای از ویژگیهای بصری مانند فیلتر کردن، قابلیتهای جزئیتر و کاوش تعاملی را ارائه میدهند. کاربران میتوانند به سرعت به دادههای مرتبط دسترسی پیدا کرده و آنها را تحلیل کنند، که به آنها کمک میکند سؤالات درستی از دادههای خود بپرسند و پاسخهایی مرتبط با نیازهایشان دریافت کنند.
افزایش همکاری و اشتراک دانش
تجسم داده فرصتهای جدیدی برای همکاری بین تیمی و انتقال دانش ایجاد میکند. دادههای بصری موانع زبانی و فرهنگی را از بین میبرند و به سازمانهای جهانی امکان میدهند از همافزایی ناشی از همکاری افراد با تجربه و دانش متنوع برای حل مشکلات دشوار کسبوکار بهرهمند شوند. علاوه بر این، داشبوردهای تجسم داده تعاملی، فرهنگ تصمیمگیری مبتنی بر داده را تقویت میکنند و تحلیل و تفسیر دادهها را به صورت مشترک برای تیمها آسان میکنند.
پشتیبانی پیشرفته از تصمیمگیری
تجسم داده زمان رسیدن به ارزش را کاهش میدهد و به تصمیمگیرندگان کلیدی امکان میدهد تا به سرعت الگوها، روندها و روابط کشفشده در طول تحلیل را درک کرده و به آنها واکنش نشان دهند. تجسمهای تعاملی کاربران را تشویق میکنند تا سؤال بپرسند، فرضیهها را آزمایش کنند و درک جامعتری از داستانی که دادهها ارائه میدهند، به دست آورند.
تکنیکهای محبوب تجسم داده
مجموعهای از تکنیکهای تجسم داده به تصمیمگیرندگان کمک میکنند تا از دادههای پیچیده بهتر استفاده کنند. در اینجا چند گزینه که تیمها میتوانند برای تجسم داده استفاده کنند، آورده شده است:
نقشههای حرارتی
نقشههای حرارتی شبیه تصاویر حرارتی به نظر میرسند. اما به جای برجسته کردن محل تمرکز گرما، نقشههای حرارتی تجسم داده به شناسایی غلظتهای بالای فعالیت رفتاری کمک میکنند. با استفاده از طرح رنگی گرم تا سرد، نقشههای حرارتی میتوانند برای اهداف مختلفی استفاده شوند، از جمله درک رفتار مصرفکننده در یک وبسایت.
نمودارهای پراکندگی
نمودارهای پراکندگی نقاط داده را بین محورهای x و y ترسیم میکنند و برای نشان دادن رابطه بین دو متغیر عددی به صورت بصری استفاده میشوند. این روش تجسم داده اغلب برای شناسایی همبستگی استفاده میشود و امکان تحلیل روابط بین دو متغیر را فراهم میکند. نمودارهای پراکندگی معمولاً در تجسم دادههای مالی، مانند رابطه بین قیمت اوراق قرضه و نرخ بهره، استفاده میشوند.
هیستوگرامها
هیستوگرامها برای ترسیم توزیع فراوانی استفاده میشوند و به صورت بصری نشان میدهند که هر مقدار در یک مجموعه داده چند بار رخ میدهد. در کاربردهای تحلیل داده، آنها برای درک الگوها و ویژگیهای مجموعههای داده بزرگ مفید هستند. با استفاده از این تکنیک تجسم داده، مدیران زنجیره تأمین میتوانند تغییرات در زمان تحویل و سطوح موجودی را ردیابی کنند.
جداول
جداول نمای کلاسیک صفحه گسترده را ارائه میدهند که دادهها با سرصفحه، ردیفها و ستونها سازماندهی شدهاند. اگرچه سازماندهی دادهها در قالب جدولی برای برخی موارد استفاده مانند نشان دادن اعداد فروش ماهانه ایدهآل است، جداول به سختی مقیاسپذیر هستند و عنصر بصری قوی سایر تکنیکهای تجسم داده که در اینجا بحث شدهاند را ارائه نمیدهند.
نمودارهای دایرهای
همانطور که از نامش پیداست، نمودارهای دایرهای دادهها را در یک نمودار دایرهای نمایش میدهند، که هر تکه از داده درصد از کل را نشان میدهد. نمودارهای دایرهای برای نشان دادن روابط اجزا به کل مفید هستند. آنها اغلب برای تجسم دادهها در قالب جدولی مانند نشان دادن درصد کل درآمد برای محصولات فردی استفاده میشوند.
تجسم داده چگونه مورد استفاده قرار میگیرد؟
تجسمهای داده در طیف گستردهای از صنایع استفاده میشوند. با افزایش اهمیت تحلیل دادههای بزرگ، نیاز به ارتباط مؤثر الگوها، روندها و بینشهایی که آشکار میکنند نیز افزایش مییابد:
هوش تجاری
ابزارهای هوش تجاری، تحلیل داده، استخراج داده و قابلیتهای تجسم داده را ترکیب میکنند تا اطلاعات عملیای ارائه دهند که تصمیمگیری را بهبود میبخشد. ماهیت تعاملی بسیاری از ابزارهای تجسم داده امکان تجسم دادهها از منابع متعدد را فراهم میکند و داشبوردها و گزارشهایی ایجاد میکند که معیارهای کسبوکار بیشتری مانند سطوح موجودی، درآمد فروش و عملکرد کمپینهای بازاریابی را به صورت بصری نشان میدهند.
تولید
تولید صنعتی دادهمحور است. تجسم داده به درک حجم عظیم دادههای دریافتی از حسگرهای نصبشده روی ماشینها، خطوط تولید و تأمینکنندگان کمک میکند. ابزارهای تجسم داده این دادهها را در داشبوردها و نمودارهای آسان برای پیمایش نمایش میدهند و بینشهای بلادرنگ مورد نیاز برای بهینهسازی تولید و مدیریت تأمینکنندگان را فراهم میکنند. تکنیکهای تجسم داده میتوانند برای شناسایی سریع گلوگاهها، مشخص کردن علت ریشهای مشکلات کنترل کیفیت و ردیابی پیشرفت به سمت اهداف تولید استفاده شوند.
مراقبتهای بهداشتی
تجسم داده نقش مهمی در مراقبتهای بهداشتی در سطح کلان و سطح بیمار فردی ایفا میکند. در سطح کلان، تکنیکهای تجسم داده مانند گرافهای شبکه اجتماعی به ارائهدهندگان و مقامات بهداشت عمومی کمک میکنند تا بهتر درک کنند که چگونه شیوع بیماریها در جوامع گسترش مییابد و امکان شناسایی روندها و الگوهایی را فراهم میکند که در غیر این صورت ممکن است نادیده گرفته شوند. تجسم داده همچنین برای نظارت بر علائم حیاتی بیمار مانند فشار خون، نبض و ضربان قلب استفاده میشود. نمایش این اطلاعات در قالب بصری به ارائهدهندگان مراقبتهای بهداشتی کمک میکند تا تصمیمات درمانی حساس به زمان بگیرند و اثربخشی آنها را ارزیابی کنند.
تحلیل ورزشی
تیمهای ورزشی و سازمانهای رسانهای به شدت به تجسمهای داده وابستهاند تا تعامل را افزایش دهند و به آنها امکان میدهند با طرفداران در سطح عمیقتری نسبت به آمار نمایشدادهشده در قالب جدولی ارتباط برقرار کنند. بافتن دادههای خام در اینفوگرافیکها و انیمیشنهای تعاملی میتواند روایتهای جذابی ایجاد کند که دستاوردها و چالشهای پیش روی بازیکنان و تیمهای فردی را برجسته میکند.