Data Visualization là gì? Các loại hình trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Trong kỷ nguyên số hóa, dữ liệu không chỉ là những con số khô khan mà trở thành nền tảng không thể thiếu để các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định và chiến lược đúng đắn. Tuy nhiên, việc đối diện với một lượng dữ liệu khổng lồ khiến cho người dùng thường gặp phải khó khăn trong việc xem xét và phân tích dữ liệu. Chính vì vậy, Trực quan hóa dữ liệu đã trở thành một công cụ đắc lực giúp chuyển hóa những con số, thông tin phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu và dễ tiếp cận. Vậy Data Visualization là gì? Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Data visualization là gì?

Data Visualization hay còn gọi là trực quan hóa dữ liệu, là quá trình biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị hoặc infographic. Thay vì phải phân tích những bảng số liệu phức tạp, việc sử dụng hình ảnh trực quan cho phép người dùng tiếp cận và nắm bắt thông tin dễ dàng, hiệu quả hơn.

Không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu, Data Visualization còn giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn dựa trên những thông tin tổng quan mà họ thấy được từ dữ liệu.

Phân loại các kỹ thuật của trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu theo thời gian 

Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu này thường sử dụng biểu đồ đường hoặc đồ thị tuyến tính nhằm thể hiện sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian. Nó giúp doanh nghiệp dễ dàng phân tích xu hướng, dự đoán tương lai và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cũ. Ví dụ, biểu đồ đường có thể được sử dụng để theo dõi doanh số hàng tháng hoặc sự tăng giảm lưu lượng truy cập website theo tuần.

Trực quan hóa dữ liệu phân cấp 

Đây là kỹ thuật sử dụng cấu trúc cây hoặc sơ đồ phân cấp để sắp xếp thông tin thành các nhóm nhỏ, dễ hiểu. Kỹ thuật này được áp dụng trong rất nhiều mô hình dữ liệu như tổ chức nhân sự, hệ thống sản phẩm, hoặc phân tích danh mục đầu tư của công ty.

Trực quan hóa dữ liệu theo mối quan hệ 

Kỹ thuật này giúp biểu diễn các mối quan hệ phức tạp giữa các loại dữ liệu có liên quan. Ví dụ như biểu thị mối quan hệ giữa các yếu tố trong chuỗi cung ứng hoặc tương quan giữa các chỉ số kinh doanh.

Trực quan hóa dữ liệu đa chiều 

Khi dữ liệu bao gồm nhiều biến số, kỹ thuật trực quan hóa đa chiều giúp chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành hình ảnh dễ hiểu. Biểu đồ tròn, biểu đồ cột, hoặc các biểu đồ 3D là những công cụ phổ biến để biểu thị mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến. 

Trực quan hóa dữ liệu theo không gian địa lý

Trong kỹ thuật trực quan này, bản đồ nhiệt hay biểu đồ mật độ được sử dụng để thể hiện các chỉ số trên một khu vực cụ thể. Doanh nghiệp có thể áp dụng để phân tích dữ liệu theo vùng, chẳng hạn như doanh thu theo từng khu vực, hoặc theo dõi xu hướng tiêu dùng trong một thành phố cụ thể.

Các loại hình Data Visualization phổ biến

Các loại hình phổ biến của trực quan hóa dữ liệu:

Map

Map Visualization là phương pháp hiển thị dữ liệu liên quan đến địa lý trên bản đồ. Kỹ thuật này giúp phân tích và phân phối dữ liệu theo khu vực, cho phép doanh nghiệp dễ dàng nhận biết xu hướng theo từng vùng cụ thể.

Các loại bản đồ phổ biến:

• Bản đồ khu vực (Regional Maps): Hiển thị dữ liệu trên quốc gia, thành phố hoặc khu vực hành chính. Các màu sắc khác nhau sẽ biểu thị những đặc điểm khác nhau, ví dụ như doanh thu theo vùng hoặc tỷ lệ người dùng.
• Bản đồ đường (Line Maps): Minh họa dữ liệu liên quan đến thời gian và không gian. Đường đồ thị cho thấy sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian, ví dụ như các tuyến vận chuyển hoặc đường đi qua các thành phố.
• Bản đồ điểm (Point Maps): Sử dụng các điểm để biểu diễn vị trí cụ thể của dữ liệu, ví dụ như cửa hàng, tòa nhà hoặc sự kiện tại một khu vực.
• Bản đồ nhiệt (Heat Maps): Biểu diễn mật độ hoặc trọng lượng của dữ liệu theo khu vực địa lý. Ví dụ, bản đồ nhiệt có thể cho thấy vùng có tỷ lệ khách hàng cao nhất hoặc khu vực có dịch bệnh bùng phát.

Chart

Chart Visualization là dạng biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ thị hoặc bảng biểu. Đây là công cụ trực quan phổ biến nhất, giúp doanh nghiệp dễ dàng so sánh và phân tích thông tin.

Các loại biểu đồ thông dụng:

• Biểu đồ cột (Bar Chart): Dùng để so sánh dữ liệu của các nhóm bằng cách sử dụng các cột thẳng đứng hoặc ngang. Ví dụ, biểu đồ cột thể hiện doanh thu của từng sản phẩm, từ đó bạn có thể dễ dàng thấy sản phẩm nào bán chạy nhất.
• Biểu đồ tròn (Pie Chart): Chia dữ liệu thành các phần nhỏ theo tỷ lệ phần trăm, giúp dễ dàng thấy phần nào chiếm nhiều hay ít trong tổng thể. Biểu đồ tròn thường được dùng để hiển thị cơ cấu doanh thu hoặc tỷ lệ khách hàng từ các khu vực khác nhau.
• Biểu đồ đường (Line Chart): Biểu diễn sự thay đổi của dữ liệu theo thời gian bằng cách nối các điểm dữ liệu thành một đường. Ví dụ, biểu đồ đường có thể cho thấy lượng khách ghé thăm website hàng tháng, giúp bạn dễ dàng theo dõi xu hướng tăng hay giảm.
• Biểu đồ phân tán (Scatter Plot): Sử dụng các điểm để thể hiện mối quan hệ giữa hai yếu tố. Ví dụ, bạn có thể dùng biểu đồ này để xem liệu giá sản phẩm có ảnh hưởng đến số lượng bán ra hay không.

Tablets

Tablets (bảng dữ liệu) là một cách thức đơn giản nhưng hiệu quả để hiển thị dữ liệu dưới dạng số liệu thô, không có các yếu tố đồ họa trực quan như dạng Map hay Chart. Thay vì sử dụng hình ảnh sinh động, tablets tập trung vào việc trình bày các con số cụ thể, rõ ràng và chi tiết, giúp người dùng dễ dàng đọc và phân tích.

Tablets nổi bật với những ưu điểm sau: 

• Trình bày dữ liệu có tổ chức: Dữ liệu được sắp xếp thành các hàng và cột, giúp việc so sánh trực tiếp giữa các số liệu trở nên đơn giản và logic. 
• Tìm kiếm và sắp xếp dễ dàng: Bảng dữ liệu cho phép người dùng lọc, sắp xếp và tìm kiếm thông tin nhanh chóng, hỗ trợ việc phân tích theo nhu cầu cụ thể.
• Chi tiết và chính xác: Mặc dù không trực quan như biểu đồ hay bản đồ, bảng dữ liệu lại cung cấp cái nhìn đầy đủ và chi tiết nhất. Người dùng có thể nắm bắt tất cả thông tin mà không bỏ sót bất kỳ giá trị nào.

Quy trình thực hiện Data Visualization

Dưới đây là 5 bước giúp bạn thực hiện quá trình trực quan hóa dữ liệu đơn giản hơn: 

Xác định mục tiêu

Bước đầu tiên là xác định rõ mục tiêu của trực quan hóa dữ liệu. Bạn cần trả lời các câu hỏi như:

• Dữ liệu này nhằm giải quyết vấn đề gì?
• Ai là đối tượng sẽ xem trực quan dữ liệu này?
• Kết quả mong muốn là gì? (hiểu xu hướng, phát hiện bất thường hay so sánh các nhóm dữ liệu)

Việc xác định mục tiêu giúp lựa chọn phương pháp phù hợp và đảm bảo dữ liệu được thể hiện một cách hiệu quả.

Thu thập dữ liệu

Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc xác định các nguồn dữ liệu từ bên trong và bên ngoài doanh nghiệp. Hiện nay có rất nhiều tập dữ liệu lớn có sẵn trên mạng mà bạn có thể mua hoặc sử dụng. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng có thể tận dụng các kho dữ liệu sẵn có để phân tích. Ví dụ, bạn có thể thu thập dữ liệu về doanh số bán hàng từ các giai đoạn trước, các chiến dịch marketing và thiết kế bao bì sản phẩm để tìm ra thiết kế bao bì hiệu quả nhất.

Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ thông tin dư thừa, xử lý sai sót và điều chỉnh dữ liệu để phù hợp với yêu cầu phân tích. Quá trình này giúp đảm bảo kết quả cuối cùng phản ánh chính xác thực tế, tránh sai lệch do dữ liệu không đồng nhất. 

Ví dụ, khi phân tích mức độ hài lòng của khách hàng từ khảo sát, bạn có thể loại bỏ phản hồi trùng lặp, bỏ qua khảo sát chưa hoàn thành và chuyển đổi thang điểm đánh giá sang định dạng số. Quá trình này giúp kết quả phân tích chính xác và khách quan hơn, giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đáng tin cậy.

Lựa chọn loại hình muốn trực quan

Khi lựa chọn hình thức trực quan hóa dữ liệu, bạn cần cân nhắc các loại biểu đồ phù hợp để truyền tải thông tin một cách hiệu quả. Bạn có thể dựa trên mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và xác định rõ mục tiêu, từ đó xác định sử dụng loại biểu đồ hiển thị phù hợp.

Chẳng hạn như, biểu đồ cột sẽ phù hợp để biểu thị doanh thu bán hàng của từng loại sản phẩm cụ thể. Tuy nhiên, khi muốn biểu diễn tỷ lệ các sản phẩm còn trong kho thì biểu đồ tròn sẽ là lựa chọn tốt hơn. 

Có hai dạng trực quan hay được sử dụng là:

• Trực quan tĩnh (Static Visualization): Trực quan tĩnh chỉ cung cấp một cái nhìn cố định về dữ liệu. Infographics là một ví dụ điển hình về trực quan tĩnh, giúp hiển thị thông tin nhanh chóng, dễ hiểu và dễ tiếp cận cho người xem mà không cần các thao tác phức tạp.
• Trực quan tương tác (Interactive Visualization): Khác với trực quan tĩnh, trực quan tương tác cho phép người dùng thay đổi các tham số trong biểu đồ hoặc đồ thị để tìm hiểu thêm thông tin hoặc đi sâu vào các chi tiết mà họ quan tâm. Ví dụ, nhiều phần mềm trực quan hóa dữ liệu cung cấp bảng điều khiển (dashboard) giúp người dùng dễ dàng tương tác với dữ liệu và tìm kiếm những thông tin mới hoặc chi tiết hơn.

Tạo trực quan dữ liệu

Bạn có thể sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo các hình thức trực quan dữ liệu cần thiết như Excel, PowerBI, Python, Tableau. Tuy nhiên, bạn cần lưu ý một vài nguyên tắc sau khi thực hiện trực quan hóa dữ liệu:

• Hướng sự chú ý của người xem đến các chi tiết quan trọng thông qua sử dụng kích thước, màu sắc, phông chữ và hình ảnh 
• Lựa chọn màu sắc phù hợp để làm nổi bật các yếu tố quan trọng 
• Sử dụng tiêu đề giúp người xem nắm bắt được thông tin chính 
• Thêm chú thích và số liệu rõ ràng để người xem hiểu các giá trị và mối quan hệ trong dữ liệu.

Những lợi ích và thách thức của trực quan hóa dữ liệu

Lợi ích của Data Visualization

Có rất nhiều lợi ích mà Data Visualization mang lại cho doanh nghiệp, bao gồm:

• Truyền tải thông tin hiệu quả: Trực quan hóa giúp truyền đạt thông tin một cách sinh động và dễ tiếp cận hơn, đặc biệt trong các báo cáo hoặc bài thuyết trình, nơi người nghe cần hiểu nhanh chóng nội dung.
• Giảm bớt khối lượng thông tin: Trực quan hóa giúp đơn giản hóa và tóm gọn các dữ liệu phức tạp, khiến người xem không cảm thấy quá tải và dễ dàng tiếp nhận thông tin hơn.
• Thu hút sự chú ý: Trực quan hóa dữ liệu giúp thu hút nhanh chóng sự chú ý của người xem, đặc biệt là những người không quen thuộc với phân tích số liệu. Hình ảnh bắt mắt sẽ giúp người xem dễ dàng ghi nhớ thông điệp và quan sát dữ liệu dễ hơn. 

Thách thức của Data Visualization

Mỗi công cụ đều có những yếu điểm riêng và Data Visualization cũng không ngoại lệ. Một số thách thức còn tồn tại của phương pháp này như: 

• Đảm bảo độ chính xác: Nếu không thiết kế cẩn thận, trực quan hóa dữ liệu có thể dẫn đến những sai sót trong diễn giải dữ liệu. Việc lựa chọn sai loại biểu đồ hoặc thiếu thông tin cũng có thể làm lệch lạc thông điệp.
• Giới hạn khi truyền tải thông tin phức tạp: Mặc dù trực quan hóa giúp đơn giản hóa dữ liệu, nhưng đối với những thông tin rất phức tạp, việc biến chúng thành một hình ảnh dễ hiểu mà vẫn giữ được sự chi tiết có thể gặp khó khăn. 
• Phụ thuộc vào công cụ trực quan hóa: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể yêu cầu kiến thức kỹ thuật hoặc chi phí đầu tư cao khiến một số doanh nghiệp hoặc người dùng gặp khó khăn khi tiếp cận và sử dụng.

Một số công cụ Data Visualization phổ biến

Một số công cụ phổ biến được các doanh nghiệp sử dụng khi làm Data Visualization: 

Google Data Studio 

Google Data Studio là một công cụ miễn phí cho phép người dùng tạo các báo cáo và bảng điều khiển trực quan. Công cụ này dễ sử dụng, đồng thời hỗ trợ nhiều loại dữ liệu từ Google Sheets, Google Analytics và các nguồn dữ liệu bên ngoài khác, từ đó giúp người dùng tạo báo cáo linh hoạt và dễ dàng chia sẻ.

Tableau 

Tableau là một trong các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ và phổ biến nhất hiện nay. Công cụ này cho phép người dùng dễ dàng tạo các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển động. Ngoài ra, Tableau có khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và hỗ trợ nhiều loại biểu đồ khác nhau, giúp người dùng trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng.

Microsoft Power BI

Power BI là công cụ của Microsoft dùng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Với khả năng tích hợp mạnh mẽ với các sản phẩm khác của Microsoft như Excel, công cụ này giúp người dùng tạo ra các báo cáo trực quan và chia sẻ thông tin dễ dàng. Trực quan hóa dữ liệu với Power BI cũng hỗ trợ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và có tính năng tương tác cao.

D3.js

D3.js là một thư viện JavaScript mạnh mẽ dùng để tạo các biểu đồ động, đồ thị và trực quan hóa dữ liệu trên web. D3.js cho phép người dùng tùy chỉnh trực quan hóa một cách chi tiết và linh hoạt, phù hợp với các nhà phát triển và những người có kiến thức lập trình.

Sisense

Sisense là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, đặc biệt phù hợp với việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Sisense cho phép tạo các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng và hỗ trợ phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây.

Ứng dụng thực tiễn của trực quan hóa dữ liệu

Hoạt động marketing

Trực quan hóa dữ liệu giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hành vi khách hàng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Ví dụ, thông qua biểu đồ phân tích tỷ lệ chuyển đổi từ chiến dịch quảng cáo, các nhà tiếp thị có thể xác định yếu tố tác động đến quyết định mua hàng, như kênh quảng cáo hiệu quả và đối tượng khách hàng tiềm năng. 

Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội, khảo sát và các chiến dịch tiếp thị để tối ưu hóa chiến lược. Các thông tin này khi được trực quan hóa giúp nhà tiếp thị phát hiện xu hướng mới, đánh giá hiệu quả chiến lược và điều chỉnh kịp thời. Nhờ đó, đội ngũ marketing có thể phối hợp tốt hơn và đưa ra các quyết định nhanh chóng, giúp nâng cao hiệu quả chiến lược quảng cáo.

Tài chính và đầu tư 

Các nhà phân tích tài chính thường sử dụng trực quan hóa dữ liệu để theo dõi các chỉ số tài chính quan trọng như lãi suất, lợi nhuận, giá cổ phiếu. Ngoài ra, các biểu đồ dòng tiền, biểu đồ tròn phân tích cơ cấu tài sản, và các đồ thị đường giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh và nhanh chóng.

Quản lý chuỗi cung ứng 

Trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng, giúp các doanh nghiệp theo dõi và tối ưu hóa toàn bộ quy trình từ sản xuất đến phân phối. Thông qua các biểu đồ và bản đồ trực quan, nhà quản lý có thể dễ dàng xác định vị trí của hàng hóa trong suốt chuỗi cung ứng, từ nhà sản xuất, kho bãi đến các điểm bán lẻ hoặc người tiêu dùng cuối. 

Nhờ phân tích trực quan, doanh nghiệp có thể nhanh chóng nhận diện các điểm tắc nghẽn hoặc sự chậm trễ trong quá trình vận hành, từ đó đưa ra các biện pháp điều chỉnh kịp thời. Tóm lại, việc áp dụng trực quan hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp duy trì một chuỗi cung ứng linh hoạt, tiết kiệm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

Phân tích hoạt động kinh doanh 

Các doanh nghiệp thường sử dụng trực quan hóa dữ liệu để phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động của mình. Ví dụ, thông qua các biểu đồ doanh thu theo tháng, các báo cáo về lợi nhuận hoặc chi phí, các doanh nghiệp có thể dễ dàng xác định được xu hướng kinh doanh, điểm mạnh và điểm yếu của mình, từ đó các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định kịp thời và chính xác hơn.

Xu hướng tương lai của Data Visualization

Trong tương lai, trực quan hóa dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, hướng đến những xu hướng công nghệ tiên tiến và nhu cầu ngày càng cao từ các doanh nghiệp và người dùng. Một số xu hướng phải kể đến như:

Data Democratization (Dân chủ hóa dữ liệu)

Hiểu một cách đơn giản, dân chủ hóa dữ liệu có nghĩa là quyền truy cập dữ liệu được mở cho tất cả người dùng. Trong tương lai, xu hướng Data Democratization sẽ tiếp tục mở rộng, giúp mọi cá nhân trong tổ chức có thể tiếp cận và sử dụng dữ liệu mà không cần phải có chuyên môn về phân tích dữ liệu.

Do đó, các công cụ trực quan hóa dữ liệu sẽ trở nên dễ sử dụng và thân thiện hơn, giúp nhân viên có thể tự mình truy cập thông tin và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này sẽ thúc đẩy một môi trường làm việc minh bạch và hiệu quả hơn.

Phân tích dữ liệu trong thời gian thực 

Sự phát triển của công nghệ sẽ khiến trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực trở thành xu hướng chủ đạo. Các doanh nghiệp sẽ có khả năng theo dõi và phân tích dữ liệu ngay khi chúng được thu thập, từ đó đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. 

Ví dụ, các công ty có thể sử dụng dữ liệu theo thời gian thực để giám sát tình trạng hàng tồn kho, theo dõi hiệu quả chiến dịch marketing, hay phát hiện sự cố trong quy trình vận hành. Với các dữ liệu này, các doanh nghiệp có thể kịp thời điều chỉnh chiến lược, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Phát triển dữ liệu động 

Hình ảnh dữ liệu động và tương tác không chỉ giúp người xem dễ dàng nhận diện sự thay đổi của các điểm dữ liệu theo thời gian mà còn mang đến một trải nghiệm trực quan sinh động, giảm bớt sự phụ thuộc vào văn bản.

Trong xã hội ngày nay, khi thời gian chú ý của người tiêu dùng ngày càng ngắn, hình ảnh động nổi bật hơn so với các nội dung kỹ thuật số khác và giúp thu hút người xem hiệu quả hơn. Thực tế cho thấy khoảng 65% dân số học tốt hơn và ghi nhớ thông tin khi nó được trình bày dưới dạng video, chứng tỏ sức mạnh của hình ảnh động trong việc truyền tải nội dung.

Trực quan hóa 3D và thực tế ảo (VR)

Các công cụ trực quan hóa trong tương lai sẽ sử dụng công nghệ 3D và VR để tạo ra những trải nghiệm tương tác trực quan hơn. Điều này cho phép người dùng "nhìn" và tương tác với dữ liệu trong không gian ba chiều, mang lại cái nhìn sâu sắc và trực quan hơn so với các biểu đồ 2D truyền thống.

Tạm kết

Hy vọng rằng bài viết trên của VNPT AI đã giúp bạn hiểu hơn về Data visualization là gì, đồng thời nắm rõ quy trình và các công cụ hỗ trợ trực quan dữ liệu. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, việc ứng dụng trực quan hóa dữ liệu ngày càng trở nên phổ biến và không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Việc nắm vững kỹ thuật này sẽ giúp chúng ta tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu, từ đó tối ưu hóa hiệu quả trong công việc.