Visualisasi Data: Meningkatkan Efisiensi dalam Analisis Data

Ketika data disajikan hanya dalam bentuk numerik atau tertulis, banyak orang akan kesulitan untuk memahaminya.  Terutama jika jumlah yang disajikan cukup banyak. Informasi dan materi di dalamnya hanya dapat dipahami oleh sekelompok spesialis data terpilih. Oleh karena itu, visualisasi data adalah salah satu tugas yang dilakukan seorang data analyst. Tanggung jawab tersebut kemudian dikenal dengan istilah visualisasi data. Proses ini sama pentingnya dengan pengolahan data itu sendiri.

Metode untuk menghasilkan gambaran yang lebih mudah dipahami dan jelas disebut visualisasi data atau penyajian data. Intinya, visualisasi data adalah teknik yang membantu kita mengungkap pola, tren, atau hubungan tersembunyi antara data dengan mengubah data kompleks menjadi bentuk yang lebih sederhana dan mudah dipahami.

Penyajian data bukan hanya sekadar tentang membuat statistik terlihat menarik secara visual. Lebih dari itu, cara ini membantu kita untuk mengkomunikasikan informasi dengan lebih efektif dan membuat data lebih mudah dipahami. Dalam banyak kasus, penyajian data juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan, karena dapat memberikan gambaran yang lebih jelas dan mudah dipahami tentang data yang dianalisis. Oleh karena itu, penyajian data menjadi makin penting dalam era digital di mana kita menghasilkan dan mengumpulkan data dalam jumlah yang makin besar dan kompleks.

1. Mempermudah Pemahaman Data
   Visualisasi data sangat bermanfaat untuk membantu mempermudah pemahaman terhadap data bisnis kompleks dan beragam, seperti data bisnis. Keuntungan dari penyajian data adalah kemampuannya dalam menyaring informasi penting dari banyaknya data yang ada, sehingga memudahkan pengguna untuk menemukan wawasan (insight) secara cepat dan mudah diingat.
2. Membantu Identifikasi Pola dan Tren
   Visualisasi data dapat membantu kita mengidentifikasi pola dan tren yang ada dalam kumpulan data. Dalam beberapa kasus, pola dan tren ini mungkin akan sangat sulit untuk diidentifikasi pada data yang masih mentah. Penyajian data dapat membantu dengan mengubah data mentah menjadi grafik atau diagram yang lebih mudah dipahami. Dalam analisis data bisnis, misalnya, penyajian data dapat membantu dalam mengidentifikasi tren penjualan, kenaikan atau penurunan permintaan, hingga perilaku konsumen yang berbeda-beda. Penyajian data dapat memberikan informasi yang sangat berharga dalam mengambil keputusan yang tepat apabila Anda melakukan identifikasi pola dan tren tersebut.
3. Meningkatkan Efektivitas Komunikasi Data
   Fungsi penyajian data yang lain adalah meningkatkan efektivitas komunikasi data. Penggunaan representasi visual seperti grafik, diagram, tabel, atau peta, penyajian data dapat membantu Anda dalam mengkomunikasikan informasi dengan lebih jelas dan mudah dipahami. Hal ini sangat penting dalam situasi di mana informasi harus disampaikan dengan cepat dan efektif, seperti dalam presentasi bisnis atau laporan keuangan.

1. Temporal
   Temporal adalah tipe visual yang menunjukkan hasil dari satu dimensi saja atau linier. Karakteristik tipe berupa garis dengan awalan dan akhiran sebuah titik. Garis bisa saja berdiri sendiri tapi dapat pula bersinggungan dengan garis lain saat menunjukkan tampilan data secara lengkap. Diagram scatter plot, time series, timeline dan diagram garis sering digunakan dalam visual temporal ini.
2. Hierarki
   Tipe visual hierarki berguna untuk menunjukkan hubungan antara satu kelompok dengan kelompok lain yang lebih besar karena suatu penyebab. Tipe ini sering digunakan baik untuk bisnis atau penjelasan yang simple pada anak-anak seperti diagram pohon.
3. Network
   Dari namanya saja sudah jelas jika visual network merupakan data yang berpengaruh antara elemen satu dengan yang lain. Dengan penunjukan visual terarah lebih mudah menjelaskan hubungan antar data tersebut. Adapun contoh visual yang sering digunakan network adalah word cloud dan node-link Instagram.
4. Multidimensi
   Data yang cocok untuk visual multidimensi berupa data yang penuh dengan variabel atau dimensi. Jika data banyak, maka visual multidimensi lebih mudah dipahami dengan tampilan sederhana walau terbentuk dari banyak variabel. Visual multidimensi yang sering digunakan adalah pie chart, stacked-bar dan histogram.
5. Geospasial
   Visual tipe geospasial memberi gambaran data lengkap untuk mempresentasikan wujud nyata dari benda atau ruang. Pada umumnya data dihubungkan dengan penjualan sebuah wilayah, peta pertumbuhan bisnis hingga flow. Sekilas tampilannya memang mirip peta dengan warna tertentu yang menunjukkan data dengan mudah. Contoh geospasial adalah kartograf dan heatmap.

Adanya visualisasi data berguna bagi banyak pihak untuk mengidentifikasi, berdiskusi, dan bertindak sesuai dengan informasi/wawasan yang mereka peroleh dari data. Dengan berbagai jenis visualisasi yang bisa dipilih, Anda bisa menyampaikan data hasil temuanmu secara menarik, unik, dan mudah dipahami.

Baca juga: Mengenal Konsep Blended Learning Beserta Manfaatnya