Visualisasi data ata data visualization adalah salah satu bagian dari alur kerja Data Scientist. Secara awam, visualisasi data dapat dipahami sebagai representasi grafis baik melalui tabel ataupun grafik untuk memahami pola dan mengomunikasikan insight. Sejauh ini, ada dua jenis visualisasi data yang bisa disebut paling populer yakni dashboard dan infografis. Kedua teknik ini sama-sama mengombinasikan berbagai elemen visual seperti grafik, gambar dengan bantuan teks dalam pengomunikasian pesan data.
Seorang Data Scientist membutuhkan tools dalam melakukan visualisasi data. Beberapa tools yang paling populer dan sering digunakan diantaranya adalah Microsoft Excel, D3.js, Plotly, Tableau, Chart.js, hingga Mode Studio. Berbagai tools ini tersedia gratis maupun berbayar dan memiliki kelebihan serta keunggulan masing-masing dalam membantu kinerja Data Scientist.
Tidak hanya memahami mengenai penggunaan tools, seorang Data Scientist juga wajib memerhatikan prinsip-prinsip esensial dalam membuat visualisasi yang efektif serta otentik. Berikut 5 prinsip utama dalam membuat visualisasi data.
Rekomendasi 8 Tools Untuk Visualisasi Data
Untuk bisa memvisualisasikan data dengan tepat, kamu perlu bantuan tools yang mudah digunakan sesuai kebutuhan. Berikut rekomendasi tools untuk visualisasi data:
Google Data Studio
Rekomendasi pertama adalah tools paling populer yang banyak digunakan untuk visualisasi data yaitu Google Data Studio yang disediakan oleh perusahaan Google. Tools ini sangat efektif untuk membantu:
- Membuat laporan dan dashboard
- Menganalisis dan menyajikan hasil data
- Membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data
Kelebihan dari Google Data Studio adalah mudah digunakan bahkan oleh pengguna yang sebelumnya belum pernah mengelola data. Selain itu, Google Data Studio juga bersifat open-source dan terintegrasi dengan Google Analytics.
Tableau
Selanjutnya adalah Tableau yaitu tools visualisasi data yang bisa digunakan untuk analisis dan visualisasi data sekaligus. Menggunakan Tableau kamu bisa membuat grafik sederhana hingga membuat visualisasi data yang interaktif dan kreatif. Biasanya fitur yang paling disukai oleh data analyst di Tableau adalah kamu tidak perlu menulis sintaks atau kode untuk menggunakan tools visualisasi ini. Selain itu, Tableau juga kompatibel dengan berbagai sumber data.
Kibana
Kibana adalah aplikasi visualisasi data dan eksplorasi data yang bersifat open-source dan biasa digunakan untuk analisis log dan time-series, pemantauan aplikasi, dan kasus penggunaan intelijen operasional. Kibana juga biasa digunakan untuk visualisasi data dalam berbagai bentuk seperti histogram, grafik, garis, diagram, lingkaran, dll. Menariknya, Kibana adalah pilihan default untuk memvisualisasikan data yang disimpan dalam Elasticsearch.
Power BI
Power BI adalah tools visualisasi data interaktif yang biasa digunakan data talent untuk mengkonversi data dari berbagai sumber menjadi dashboard yang menarik dan interaktif. Selain menyediakan fitur real-time update, tools ini juga menyediakan fitur untuk menyambungkan kamu ke berbagai sumber data seperti cloud. Menariknya, Power BI juga tersedia dalam versi seluler dan desktop sehingga bisa digunakan kapanpun dan dimanapun.
Zoho Analytics
Zoho Analytics adalah tools visualisasi data yang dirancang khusus untuk para profesional yang ingin memvisualisasikan business intelligence. Dibandingkan dengan tools business intelligence sejenis, Zoho Analytics tergolong paling terjangkau biayanya. Selain itu, Zoho Analytics juga memiliki fitur analitik kolaboratif sehingga kamu bisa membagikan visualisasi menggunakan URL yang bisa diakses secara pribadi atau diakses secara publik.
Plotly
Plotly adalah tools visualisasi data yang bersifat open-source berbasis website. Tools ini bisa kamu gunakan untuk membuat grafis interaktif yang rumit melalui dashboard atau situsnya langsung. Kelebihan dari Plotly adalah bisa membuat visualisasi multi grafis saat membandingkan berbagai macam dataset. Menariknya, kamu bisa menggunakan Plotly dalam mode online atau offline serta bisa digunakan di notebook Jupyter.
FineReport
Pada dasarnya FineReport merupakan software yang digunakan untuk membuat laporan. Akan tetapi, fitur yang dimiliki FineReport bisa menampilkan laporan yang berbasis data dengan baik. Dengan menggunakan FineReport kamu bisa mengintegrasikan data dari sistem bisnis seperti CRM/ERP/OA serta menampilkan data bisnis secara real-time.
Keyline
Keyline merupakan tools visualisasi data yang memiliki basis Javascript untuk melakukan visualisasi data jaringan dengan menggunakan HTML. Keyline juga cocok untuk digunakan pada semua perangkat, browser, server, maupun database. Selain itu, aplikasi ini juga menyediakan 8 layout gratis otomatis yang bisa memindahkan link agar bisa memperlihatkan pola serta anomali yang ditampilkan.
5 Prinsip Utama dalam Membuat Visualisasi Data
Bersikap jujur
Sikap jujur mungkin terdengar klise, namun merupakan hal fundamental yang harus dipegang oleh seorang Data Scientist dalam melakukan visualisasi data. Sebuah presentasi data haruslah bersifat informatif dan sebisa mungkin menghindari terjadinya misinterpretasi. Untuk itu, grafik yang disajikan haruslah jelas dan jujur sehingga dapat dipahami seakurat mungkin oleh ‘pembaca’-nya.
Identifikasi pembaca
Masalah yang paling sering terjadi dalam visualisasi data adalah ketidakterbacaan grafis data yang disajikan. Hal ini salah satunya disebabkan dalam proses penyajian data, Data Scientist yang bersangkutan tidak mengetahui benar target khalayak yang akan membaca datanya. Sebuah visualisasi data yang baik haruslah mampu beresonansi dengan khalayaknya.
Untuk itu, seorang Data Scientist dapat memastikan beberapa hal sebelum melakukan visualisasi data. Pertama, display data disesuaikan dengan job role pembacanya. Kedua, pertimbangkan pula latar belakang pendidikan dan keahlian para pembaca dalam memilih topik visualisasi data. Ketiga, perhatikan pula faktor-faktor seperti budaya dan etnis. Terakhir, sesuaikan visualisasi data dengan tingkat literasi pembacanya mengenai technical terms, statistika dan bahasa.
Utamakan fungsi daripada bentuk
Sejalan dengan penjelasan-penjelasan sebelumnya mengenai keterbacaan data, pengutamaan fungsi harus tetap menjadi prinsip yang harus dipegang selama proses visualisasi data. Semua instrumen yang disajikan harus menyampaikan informasi sejelas-jelasnya. Meski visual estetik dapat menjadi poin lebih yang membuat orang lebih senang melihat penyajian visualisasi data, namun jangan sampai karena mengutamakan visual yang indah justru poin-poin penting dari visualisasi data menjadi terlewat.
Gunakan grafik yang tepat
Proses pengolahan data yang baik, tidak akan tersampaikan dengan optimal bila penyajiannya buruk. Oleh karena itu, seorang Data Scientist harus memilih grafik yang tepat dalam melakukan visualisasi data. Grafik sebaiknya dipilih berdasarkan jenis data dan pesan yang ingin disampaikan. Tidak perlu menggunakan terlalu banyak grafik jika memang data sudah jelas dengan hanya menggunakan angka. Selain itu, tidak perlu menggunakan variasi grafik hanya demi estetika. Meski visual penting, namun ketepatgunaan grafik dalam menampilkan data adalah pertimbangan utama.
Highlight pada fakta yang penting
Dalam sebuah visualisasi data, tentu ada bermacam data yang disampaikan. Dari berbagai poin data yang ingin disampaikan, biasanya akan didapati beberapa poin yang tidak boleh dilewatkan. Untuk memastikan poin-poin penting ini tersampaikan, perlu dilakukan penekanan dengan memberikan highlight sehingga para pembaca dapat menangkap poin-poin utama ini. Selain itu, menyajikan data dengan visual yang bebas distraksi juga sangat disarankan.
Beberapa cara yang dapat dilakukan untuk menyajikan visual yang bebas ditraksi adalah dengan menghilangkan berbagai ‘gangguan’ seperti gridlines, sumbu dan label yang tidak penting. Penggunaan warna, pengaturan ukuran serta pola tertentu juga dapat dieksplorasi untuk menekankan fokus pada area tertentu agar highlight informasi dapat tertampilkan.
5 prinsip utama dalam melakukan visualisasi data ini bisa kamu terapkan untuk membuat visualisasi data yang jelas dan informatif bagi khalayak yang dituju. Kamu bisa menerapkan hal ini agar dapat proses pembuatan visualisasi datamu makin mudah dilakukan.
Bagaimana, apakah kamu tertarik mempelajari lebih banyak terkait visualiasi data? Kalau iya, Digital Skola punya solusi pelatihan data science yang pas buat kamu. Kamu bisa belajar untuk jadi seorang data scientist andal dan siap kerja dalam waktu 3 bulan saja.
