تصویرسازی داده (Data Visualization) چیست؟

تصویرسازی داده چیست؟

تصویرسازی داده فرآیند استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، گراف‌ها یا نقشه‌ها برای نمایش داده‌ها است. این فرآیند، داده‌های پیچیده، حجیم یا عددی را به یک نمایش بصری تبدیل می‌کند که پردازش آن آسان‌تر است. ابزارهای تصویرسازی داده، فرآیند ارتباط بصری را برای دقت و جزئیات بهبود و خودکار می‌کنند. می‌توانید از نمایش‌های بصری برای استخراج بینش‌های عملی از داده‌های خام استفاده کنید.

چرا تصویرسازی داده مهم است؟

کسب‌وکارهای مدرن معمولاً حجم زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف داده‌ای مانند موارد زیر پردازش می‌کنند:

• وب‌سایت‌های داخلی و خارجی
• دستگاه‌های هوشمند
• سیستم‌های جمع‌آوری داده‌های داخلی
• رسانه‌های اجتماعی

اما درک و استفاده از داده‌های خام می‌تواند دشوار باشد. از این رو، دانشمندان داده، داده‌ها را در زمینه مناسب آماده و ارائه می‌کنند. آن‌ها به داده‌ها شکل بصری می‌دهند تا تصمیم‌گیرندگان بتوانند روابط بین داده‌ها را شناسایی و الگوها یا روندهای پنهان را تشخیص دهند. تصویرسازی داده، داستان‌هایی را ایجاد می‌کند که هوش تجاری را پیش می‌برند و از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و برنامه‌ریزی استراتژیک پشتیبانی می‌کنند.

مزایای تصویرسازی داده چیست؟

برخی از مزایای تصویرسازی داده به شرح زیر است:

• تصمیم‌گیری استراتژیک: ذینفعان کلیدی و مدیریت ارشد از تصویرسازی داده برای تفسیر معنادار داده‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها از طریق تجزیه و تحلیل سریع‌تر داده‌ها و توانایی تجسم تصویر بزرگ‌تر، در زمان صرفه‌جویی می‌کنند. برای مثال، می‌توانند الگوها را شناسایی، روندها را کشف و بینش‌هایی برای پیشی گرفتن از رقبا کسب کنند.
• بهبود خدمات مشتری: تصویرسازی داده، نیازها و خواسته‌های مشتری را از طریق نمایش گرافیکی برجسته می‌کند. می‌توانید شکاف‌های موجود در خدمات مشتری خود را شناسایی کنید، محصولات یا خدمات را به‌طور استراتژیک بهبود بخشید و ناکارآمدی‌های عملیاتی را کاهش دهید.
• افزایش تعامل کارکنان: تکنیک‌های تصویرسازی داده برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها به یک تیم بزرگ مفید هستند. کل گروه می‌توانند داده‌ها را به‌طور مشترک تجسم کنند تا اهداف و برنامه‌های مشترکی را توسعه دهند. آن‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل بصری برای اندازه‌گیری اهداف و پیشرفت و بهبود انگیزه تیم استفاده کنند. برای مثال، یک تیم فروش برای افزایش ارتفاع نمودار میله‌ای فروش خود در یک فصل با هم کار می‌کند.

اجزای تصویرسازی داده چیست؟

دانشمندان داده سه جزء اصلی را برای تجسم داده‌ها ترکیب می‌کنند:

• داستان: داستان نشان‌دهنده هدف پشت تصویرسازی داده است. دانشمند داده با چندین ذینفع در مورد آنچه که می‌خواهند با تجزیه و تحلیل داده‌ها به دست آورند، ارتباط برقرار می‌کند. برای مثال، ممکن است بخواهند شاخص‌های کلیدی عملکرد را اندازه‌گیری یا حجم فروش را پیش‌بینی کنند. دانشمندان داده و کاربران تجاری برای شناسایی داستانی که می‌خواهند داده‌ها برای آن‌ها بازگو کنند، با هم همکاری می‌کنند.
• داده: سپس تحلیلگران داده، مجموعه داده‌های مناسبی را که به آن‌ها در روایت داستان داده کمک می‌کند، شناسایی می‌کنند. آن‌ها قالب‌های داده موجود را اصلاح، داده‌ها را پاکسازی، مقادیر پرت را حذف و تجزیه و تحلیل بیشتری انجام می‌دهند. پس از آماده‌سازی داده‌ها، روش‌های مختلف اکتشاف بصری را برنامه‌ریزی می‌کنند.
• تصاویر: سپس دانشمندان داده، روش‌های تصویرسازی مناسب برای به اشتراک‌گذاری بینش‌های جدید را انتخاب می‌کنند. آن‌ها نمودارها و گراف‌هایی را ایجاد می‌کنند که نقاط داده کلیدی را برجسته کرده و مجموعه داده‌های پیچیده را ساده می‌کنند. آن‌ها به روش‌های کارآمد برای ارائه سیستماتیک داده‌ها برای هوش تجاری فکر می‌کنند.

مراحل فرآیند تصویرسازی داده چیست؟

پنج مرحله برای تصویرسازی داده مؤثر وجود دارد:

• تعریف هدف: می‌توانید با شناسایی سؤالاتی که مجموعه داده موجود شما به طور بالقوه می‌تواند به آن‌ها پاسخ دهد، یک هدف تصویرسازی داده را تعریف کنید. یک هدف واضح به تعیین نوع موارد زیر کمک می‌کند:
  • داده‌هایی که استفاده می‌کنید
  • تجزیه و تحلیلی که انجام می‌دهید
  • تصاویری که برای انتقال مؤثر یافته‌های خود استفاده می‌کنید
  • برای مثال، یک خرده‌فروش ممکن است به دنبال درک این موضوع باشد که کدام نوع بسته‌بندی محصول بیشترین فروش را دارد.
• جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌ها شامل شناسایی منابع داده داخلی و خارجی است. مجموعه‌های داده عظیمی به‌صورت آنلاین برای خرید و استفاده در دسترس هستند. شرکت شما همچنین ممکن است آرشیوهای داده موجودی برای تجزیه و تحلیل داشته باشد. برای مثال، می‌توانید حجم فروش تاریخی، کمپین‌های بازاریابی و داده‌های بسته‌بندی محصول را برای یافتن بهترین بسته‌بندی جمع‌آوری کنید.
• پاکسازی داده‌ها: پاکسازی داده‌ها شامل حذف داده‌های زائد، انجام عملیات ریاضی برای تجزیه و تحلیل بیشتر یا فیلتر کردن و تبدیل داده‌ها برای مطابقت با معیارهای سؤال است. برای مثال، ممکن است داده‌های حجم فروش را از ماه‌های تعطیلات و پس از کمپین‌های بازاریابی حذف کنید تا میانگین فروش را بر اساس نوع بسته‌بندی شناسایی کنید.
• انتخاب تصاویر داده: می‌توانید از چندین نوع نمودار مختلف برای کشف بصری کارآمد انتخاب کنید. روابط بین نقاط داده و بینش‌هایی که می‌خواهید منتقل کنید، بهترین نمایش‌های گرافیکی را تعیین می‌کنند. برای مثال، ممکن است از یک نمودار میله‌ای برای نمایش فروش بسته‌بندی بر اساس رنگ در ماه گذشته استفاده کنید. با این حال، یک نمودار دایره‌ای ممکن است برای نشان دادن درصد بسته‌بندی رنگی در موجودی شما مناسب‌تر باشد. دو نوع اصلی تصویرسازی داده وجود دارد:
  • تصویرسازی ثابت: تصویرسازی ثابت فقط یک نمای واحد از یک داستان داده خاص را ارائه می‌دهد. اینفوگرافیک نمونه‌ای از تصویرسازی ثابت است.
  • تصویرسازی تعاملی: تصویرسازی تعاملی به کاربران امکان می‌دهد با نمودارها و گراف‌ها تعامل داشته باشند. بینندگان می‌توانند متغیرها را در پارامترهای تصویرسازی تغییر دهند تا بینش‌های جدیدی پیدا کنند یا به اطلاعات عمیق دسترسی پیدا کنند. نرم‌افزار تصویرسازی داده معمولاً شامل یک داشبورد برای تعامل کاربر با سیستم است.
• ایجاد تصاویر داده: می‌توانید تصاویر داده مورد نیاز خود را با استفاده از ابزارهای تصویرسازی داده ایجاد کنید. اکثر ابزارها مجموعه داده نهایی شما را وارد می‌کنند و گزارش‌های مورد نیاز را به‌طور خودکار تولید می‌کنند. برخی از اصول طراحی برای تصویرسازی داده مؤثر عبارتند از:
  • جلب توجه مخاطب به جزئیات مهم با استفاده از اندازه‌ها، رنگ‌ها، فونت‌ها و گرافیک‌ها
  • ارائه زمینه به داده‌ها با استفاده از نشانه‌های بصری
  • انتخاب ترکیب رنگ‌های مناسب
  • استفاده از عناوین توضیحی برای ارائه بینش‌های کلیدی به مخاطب و کمک به آن‌ها برای تمرکز بر سؤالات مناسب
  • اضافه کردن برچسب‌ها و اعداد واضح

تکنیک‌های مختلف تصویرسازی داده چیست؟

در حالی که نمودارها و گراف‌ها رایج‌ترین هستند، می‌توانید از چندین روش مختلف تصویرسازی داده استفاده کنید. پنج نوع اصلی روش تصویرسازی داده در زیر ارائه شده است:

• تصویرسازی داده‌های زمانی: تصویرسازی داده‌های زمانی برای نمایش اشیاء خطی یک‌بعدی مانند نمودار خطی، نمودار خط یا جدول زمانی استفاده می‌شود. برای مثال، می‌توانید از نمودارهای خطی برای نشان دادن تغییراتی که به‌طور مداوم در یک دوره معین رخ می‌دهند، استفاده کنید. چندین خط در نمودار خطی تغییرات عوامل مختلف را در همان دوره نشان می‌دهند.
• تصویرسازی داده‌های سلسله مراتبی: تصویرسازی داده‌های سلسله مراتبی به یک گروه یا مجموعه‌ای از آیتم‌ها اشاره دارد که پیوندهای مشترکی با یک آیتم والد دارند. می‌توانید از این درخت‌های داده برای نمایش خوشه‌های اطلاعات استفاده کنید. برای مثال، می‌توانید مقادیر داده‌های موجودی را به‌عنوان یک درخت با یک گره والد (لباس) و گره‌های فرزند (پیراهن، شلوار و جوراب) نشان دهید.
• تصویرسازی داده‌های شبکه‌ای: تصویرسازی داده‌های شبکه‌ای برای نمایش رابطه پیچیده بین انواع مختلف داده‌های مرتبط مفید است. برای مثال:
  • نمودارهای پراکندگی که داده‌ها را به‌عنوان نقاط روی یک نمودار نشان می‌دهند
  • نمودارهای حبابی که یک عامل داده سوم را به نمودار پراکندگی اضافه می‌کنند
  • ابر کلمات که فراوانی کلمات را با استفاده از کلمات با اندازه‌های مختلف نشان می‌دهند
• • تصویرسازی داده‌های چند بعدی: تصویرسازی داده‌های چند بعدی دو یا چند متغیر داده را به‌عنوان یک تصویر ۲ بعدی یا ۳ بعدی واحد نشان می‌دهد. نمودارهای میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای و نمودارهای میله‌ای انباشته نمونه‌های رایج این تصویرسازی‌ها هستند. برای مثال، یک نمودار میله‌ای دو یا چند عامل داده را مقایسه می‌کند و تغییرات یک متغیر را در یک دوره زمانی نشان می‌دهد. نمودارهای دایره‌ای بخش‌هایی از کل را در هر دسته تجسم می‌کنند.
  • تصویرسازی داده‌های جغرافیایی فضایی: تصویرسازی داده‌های جغرافیایی فضایی، مانند نقشه‌های حرارتی، نقشه‌های تراکم یا کارتوگرام، داده‌ها را در رابطه با مکان‌های دنیای واقعی ارائه می‌کنند. برای مثال، یک تصویرسازی داده تعداد مشتریانی را نشان می‌دهد که از شعبه‌های مختلف فروشگاه‌های خرده‌فروشی بازدید می‌کنند.

  بهترین روش‌های تصویرسازی داده چیست؟

  بهترین روش‌های تصویرسازی داده، وضوح، کامل بودن و دقت را به گزارش‌های داده شما اضافه می‌کنند.

  • عناصر طراحی: استفاده از عناصر طراحی خلاقانه می‌تواند تصویرسازی داده شما را جذاب‌تر کند. می‌توانید از رنگ‌ها، سایه‌ها و اشکال برای افزودن جزئیات بیشتر به تصویر استفاده کنید. برای مثال، می‌توانید از نمادهای قطره آب برای نمایش مقادیر داده در گزارش مصرف آب استفاده کنید.
  • شواهد جامع: استفاده از حجم زیادی از داده‌ها در تجزیه و تحلیل شما می‌تواند دقت تصویرسازی داده را بهبود بخشد. شواهد بیشتر اطمینان را افزایش می‌دهد و همچنین به برجسته شدن مقادیر پرت کمک می‌کند. همیشه می‌توانید یک گزارش خلاصه داده یا یک نمایش داده تلفیقی را برای نمای کلی یک تصویرسازی دقیق‌تر درج کنید.
  • مقایسه‌های مرتبط: مقایسه‌ها به داده‌ها زمینه می‌دهند و نکته‌ای را که مطرح می‌کنید تقویت می‌کنند. آن‌ها همچنین داده‌ها را عملی‌تر می‌کنند. برای مثال، نمایش داده‌های فعلی پس از آزمایش یک ایده جدید در کنار داده‌های مرتبط قبل از آزمایش، به خواننده نشان می‌دهد که اوضاع چگونه بوده و چگونه می‌تواند باشد.

  چالش‌های تصویرسازی داده چیست؟

  تصویرسازی داده چالش‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌تواند منجر به ارائه نادرست اطلاعات یا اغراق در برخی حقایق شود.

  • ساده‌سازی بیش از حد داده‌ها: دانشمندان داده باید بین درک داده و ارتباط تعادل ایجاد کنند. ساده‌سازی بیش از حد داده‌ها می‌تواند منجر به از دست رفتن اطلاعات کلیدی شود. برای مثال، یک گزارش داده علمی در مورد عملکرد تحصیلی را در نظر بگیرید. این گزارش یک نمودار میله‌ای را نشان می‌دهد که نشان می‌دهد عملکرد تحصیلی کاهش یافته است، در حالی که استفاده از بازی‌های ویدیویی دانش‌آموزان در دهه گذشته افزایش یافته است. این گزارش نتیجه می‌گیرد که استفاده از بازی‌های ویدیویی تأثیر نامطلوبی بر عملکرد تحصیلی داشته است. با این حال، تصویرسازی داده بیش از حد ساده شده است—این تصویرسازی جمعیت‌شناسی و چندین عامل دیگر را که بر عملکرد تحصیلی تأثیر می‌گذارند، در نظر نمی‌گیرد.
  • تعصب انسانی: تعصب انسانی تأثیر نامطلوبی بر تصویرسازی داده دارد. تیمی که گزارش‌های داده را ایجاد می‌کند، ممکن است با انتخاب از قبل داده‌هایی که با برنامه‌های شخصی آن‌ها مطابقت دارد، نتایج را مغرضانه کند. در حالی که ابزارهای تصویرسازی داده دقیق‌تر هستند، تیمی که آن‌ها را اداره می‌کند ممکن است ناخواسته از طریق انتخاب و پاکسازی داده‌های مغرضانه، تعصب را وارد کند. از این رو، مهم است که تیم‌ها و نظرات متنوعی را در تلاش‌های تصویرسازی داده خود بگنجانید.
  • اغراق: می‌توانید داده‌های نامرتبط را تجسم کنید تا همبستگی‌های غیر موجود ایجاد کنید. افراد بدکار ممکن است از چنین تصویرسازی داده نادرستی برای توجیه رفتار مضر یا تصمیم‌گیری ضعیف استفاده کنند. برای مثال، یک تیم بیش از حد برای تجهیزات تولید هزینه می‌کند تا از یک تأمین‌کننده با رابطه خانوادگی پشتیبانی کند. سپس آن‌ها خرید را با استفاده از گزارش‌های تصویرسازی داده که نشان می‌دهد چگونه ایمنی کارگران پس از نصب تجهیزات جدید بهبود یافته است، توجیه می‌کنند. با این حال، عوامل متعددی در ایمنی کارگران نقش داشتند که هیچ ارتباطی با تجهیزات جدید نداشتند.

  هنگام انتخاب نرم‌افزار تصویرسازی داده به چه نکاتی باید توجه کرد؟

  ابزارهای تصویرسازی داده رایگان و پولی متعددی وجود دارد و انتخاب بهترین آن‌ها به نیازهای شما بستگی دارد.

  • پشتیبانی زیرساخت: نرم‌افزار تصویرسازی داده شما باید با زیرساخت فناوری اطلاعات و پایگاه‌های داده موجود شما ادغام شود. همچنین باید از چندین منبع داده شخص ثالث پشتیبانی کند تا بتوانید در صورت نیاز مستقیماً داده‌های خارجی را وارد کنید.
  • گزارش‌دهی تعاملی: گزارش‌های تعاملی تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را بهبود می‌بخشد و به کشف الگو توسط کاربران غیر فنی کمک می‌کند. آن‌ها می‌توانند متغیرهای داده را در یک نمودار تعاملی فیلتر، مرتب یا جابه‌جا کنند زیرا مقادیر داده را ترسیم می‌کنند. آن‌ها مجبور نیستند هر بار که تغییراتی پیشنهاد یا مورد نیاز است، به یک تیم فنی وابسته باشند.
  • امنیت: ابزارهای تصویرسازی داده می‌توانند آسیب‌پذیری اضافی در سیستم هوش تجاری شما ایجاد کنند. آن‌ها باید ویژگی‌های امنیتی قوی داشته باشند که دسترسی را به کاربران و نقش‌های غیرمجاز محدود کند.
  • مقیاس‌پذیری: ما ابزارهای تصویرسازی داده بزرگ را توصیه می‌کنیم که بتوانند مجموعه‌های داده عظیم را به‌راحتی مدیریت کنند. آن‌ها همچنین باید قابلیت‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) را برای خودکارسازی وظایف تصویرسازی داده در مقیاس داشته باشند.