Desain

Panduan Visualisasi Data Besar

Visualisasi data besar adalah proses merepresentasikan kumpulan besar data yang tidak terstruktur menggunakan grafik atau diagram Anda dapat menggunakan teknik visualisasi data besar untuk membuat kumpulan data besar atau data mentah menjadi lebih mudah dipahami dan memudahkan dalam menarik kesimpulan dari data tersebut

Pernahkah Anda mendengar ungkapan bahwa sebuah gambar melukiskan seribu kata? Ya, hal ini memang benar dalam hal visualisasi big data.

Kita akan melihat beberapa penggunaan dan manfaat visualisasi big data, beberapa teknik visualisasi big data yang paling umum, mengapa visualisasi data penting bagi industri dan bagaimana manfaatnya bagi mereka.

Piktochart adalah alat intuitif yang memungkinkan penyesuaian mudah untuk merek, visualisasi data, dan kolaborasi online. Menawarkan template-template yang dirancang secara profesional untuk membuat laporan, presentasi, brosur, dan banyak lagi. Mulailah dengan gratis.

Untuk apa visualisasi data besar digunakan?

Visualisasi big data memiliki banyak kegunaan dalam berbagai macam organisasi dan dapat memberikan banyak manfaat.

Mengevaluasi data dalam jumlah besar

Kumpulan data yang besar bisa jadi sulit untuk dipahami dalam bentuk mentah. Faktanya, ketika berurusan dengan data besar, melihat seluruh dataset pada monitor sering kali tidak memungkinkan.

Visualisasi big data dapat mempermudah peninjauan data mentah dalam jumlah besar dengan merepresentasikannya dengan cara yang mudah dibaca dan dipahami, sehingga pengguna dapat membuat narasi dari data tersebut.

Visualisasi big data merepresentasikan data dan kumpulan data yang kompleks dengan cara yang mudah dipahami tanpa mengorbankan akurasi. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menarik kesimpulan yang akurat dan dapat diandalkan dari data, yang dapat menginformasikan proses pengambilan keputusan bagi para pengambil keputusan.

Menemukan keterkaitan korelasi peristiwa

Data besar sering kali disimpan dalam format data yang tidak terstruktur atau dalam konfigurasi tabel dalam program seperti DataFram Panda. Aplikasi ini dapat menggabungkan berbagai sumber data, termasuk teks, gambar, audio, dan video. Hal ini dapat membuatnya sulit untuk membandingkan berbagai jenis jumlah data yang besar satu sama lain untuk mengidentifikasi pola dan keterkaitan

Dengan menggunakan visualisasi big data, Anda dapat membaca dan memahami sumber data yang berbeda secara bersamaan, dan Anda dapat menjelajahi kumpulan data sehingga analis dapat lebih mudah mengidentifikasi korelasi keterkaitan di berbagai jenis data.

Alat visualisasi big data sering kali beroperasi secara real-time, menyusun, menyempurnakan, dan menyajikan data dengan cepat setelah data tersebut dihasilkan. Ini berarti bahwa setiap pengguna yang mengakses alat visualisasi big data akan menerima data terbaru dan relevan, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang tepat dan bereaksi dengan cepat terhadap perubahan yang terjadi.

Melihat tren

Salah satu penggunaan paling penting dari big data adalah untuk menginformasikan keputusan bisnis. Hal ini bisa sulit dicapai ketika bekerja dengan data dalam jumlah besar, karena sulit untuk mengidentifikasi pola dari barisan teks dan angka yang berat.

Visualisasi big data dapat membantu membawa pola dan pengetahuan yang sebelumnya tersembunyi ke permukaan, sehingga memungkinkan para pengambil keputusan dan analis data untuk membuat keputusan bisnis yang terinformasi dengan baik dengan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang data.

Sebagai contoh, grafik garis atau diagram lingkaran dapat dengan jelas menunjukkan tren dan pola dalam kumpulan data yang kompleks sambil menyoroti data yang menyimpang dan anomali

Penyajian data

Visualisasi big data tidak hanya memudahkan untuk memahami dan menganalisis kumpulan data, tetapi juga memudahkan untuk mempresentasikannya kepada orang lain.

Sangat mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren ketika data divisualisasikan, sehingga lebih mudah untuk membuat keputusan bisnis tertentu untuk eksekutif atau pemangku kepentingan di luar. Hal ini berlaku bagi mereka yang kurang paham teknologi yang terkunci dari email mereka atau harus bertanya, “apa itu API?”.

Menggunakan alat visualisasi big data memungkinkan Anda untuk mengumpulkan kumpulan data besar dalam satu tempat, untuk memudahkan perbandingan. Anda dapat menampilkan berbagai grafik dan representasi data lainnya dalam dashboard yang mudah dinavigasi, sehingga pengguna dapat membandingkan dan membedakan data historis dengan cepat.

Juga lebih mudah untuk berbagi big data ketika Anda telah memvisualisasikannya. Anda dapat dengan mudah memasukkan grafik dan representasi visual data lainnya ke dalam laporan, email, atau presentasi, lalu membagikannya ke seluruh organisasi atau dengan mitra luar.

Apa saja jenis-jenis visualisasi big data?

Ada banyak jenis visualisasi data dengan sejumlah manfaat yang berbeda untuk bisnis, dengan beberapa teknik visualisasi baru yang lebih sesuai untuk jenis data tertentu daripada yang lain.

Sebagai contoh, seorang ilmuwan komputer dan data dapat memilih antara menggunakan diagram lingkaran atau diagram batang untuk analisis data. Jika Anda ingin melihat analisis big data tentang lokasi, pengguna harus mempertimbangkan untuk menggunakan peta panas interaktif atau mungkin tabel berputar.

Pada artikel ini, kita akan membahas 10 jenis contoh visualisasi big data yang dapat digunakan untuk membantu Anda mengetahui jenis mana yang paling mudah digunakan.

Anda dapat menjelajahi pembuat grafik Piktochart hanya dengan membuat akun gratis. Memiliki tampilan ramping tetapi juga menyediakan kustomisasi yang mudah disesuai dengan pedoman merek Anda, merepresentasikan data Anda secara kreatif dan akurat

Grafik

Grafik adalah beberapa metode visualisasi data yang paling umum digunakan.

  • Garis

Diagram garis menggambarkan data dengan nilai tetap pada satu sumbu, seperti waktu, dan variabel pada sumbu lainnya, seperti pendapatan. Grafik ini menunjukkan hubungan antara dua nilai, seperti apakah pendapatan meningkat atau menurun dari waktu ke waktu.

  • Pie

Diagram lingkaran adalah bentuk grafis yang digunakan untuk merepresentasikan nilai data sebagai proporsi dari keseluruhan kumpulan data. Ini adalah cara yang baik untuk menunjukkan ukuran relatif dari bagian yang berbeda dari data hirarki, menyoroti tren.

  • Bar

Diagram batang menggambarkan kategori pada satu sumbu, dan nilai pada sumbu lainnya, sehingga Anda dapat membandingkan berbagai data di seluruh titik atau kumpulan data.

Plot

Plot berguna ketika mengidentifikasi dan membandingkan hubungan antara dua atau lebih kumpulan data yang besar.

  • Scatter

Scatter plots menggunakan titik-titik untuk menunjukkan nilai berbagai variabel numerik dalam grafik batang. Cara plot dikelompokkan bersama dapat mengidentifikasi pola dan tren dalam set data.

  • Bubble

Bubble plot seperti scatter plot, tetapi dapat menampilkan informasi tambahan dengan memvariasikan ukuran plot. Mereka berguna ketika beberapa variabel ditampilkan pada satu bagan garis atau grafik dan dapat menyoroti tren dan pola yang lebih dalam di dalam data.

Peta

Peta dapat membantu menyoroti pola geografis dalam data atau memberikan ringkasan visual yang cepat dari kumpulan data.

  • Peta panas

Peta panas adalah metode visualisasi informasi yang ditampilkan pada bagan atau tabel yang tersusun yang digunakan untuk menggambarkan berbagai nuansa warna dan intensitas warna. Penggunaan termograf interaktif berguna untuk analisis data yang tampaknya tidak ada habisnya. Dalam kasus nilai yang sangat luas, peta panas jauh lebih mudah digunakan untuk menganalisis representasi data yang lebih kompleks dan memvisualisasikannya dengan cepat.

  • Geospasial

Peta geospasial menyoroti data dalam kaitannya dengan lokasi geografis. Anda dapat menggunakan warna dan anotasi lainnya untuk menyoroti hubungan antara lokasi geografis dan variabel lainnya. Hal ini membantu memvisualisasikan big data dan mengidentifikasi serta menganalisis tren dan pola berdasarkan faktor geografis.

Diagram Jaringan

Diagram jaringan menunjukkan koneksi dan hubungan antara berbagai komponen, yang ditampilkan sebagai ‘node’. Mereka dapat berguna saat memetakan data dari jejaring sosial atau penjualan produk di seluruh lokasi geografis.

Histogram

Histogram dapat merepresentasikan distribusi frekuensi data dengan mengelompokkan data ke dalam rentang dan menggambarkan jumlah titik data dalam rentang tersebut

Word Cloud

Word cloud menunjukkan frekuensi kata dan frasa tertentu dalam kumpulan data, yang memungkinkan analisis data tekstual. Semakin sering sebuah kata muncul, semakin besar ukurannya di Word Cloud.

Funnel Chart

Funnel Chart adalah cara yang populer untuk merepresentasikan data penjualan, yang menggambarkan jumlah pengguna atau pelanggan pada setiap tahap funnel penjualan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi di mana mereka kehilangan dan mendapatkan pelanggan, dan oleh karena itu, di mana tim pemasaran dan penjualan perlu memfokuskan upaya mereka.

Dashboard

Dashboard memungkinkan Anda untuk menampilkan beberapa grafik dan bagan di samping satu sama lain dalam dashboard interaktif. Hal ini memungkinkan perbandingan cepat antara kumpulan data dan juga memudahkan untuk berbagi representasi visual data dengan pihak-pihak di dalam dan di luar organisasi.

Infografis

Infografis dapat menggabungkan banyak representasi visual data yang berbeda untuk menyampaikan makna dengan cepat dalam sekejap. Ini dapat mencakup teks, grafik, diagram, bagan interaktif, gambar, dan ikon. Lihatlah contoh-contoh infografis berikut ini untuk mendapatkan gambaran.

Desain animasi dan interaktif

Visualisasi data yang animasi dan interaktif dapat menarik perhatian penonton dan mendorong mereka untuk berpikir lebih banyak tentang apa yang sedang dikomunikasikan Penonton dapat menggambarkan bagaimana interaksi dengan data visual dapat membantu memberikann informasi tambahan, memberikan analisis yang lebih mendalam dan mengungkap pola serta tren lebih lanjut yang mungkin sebelumnya tetap tersembunyi

Industri yang mendapat manfaat dari penggunaan visualisasi big data

Banyak organisasi di berbagai industri menggunakan visualisasi big data untuk menganalisis data demi keuntungan mereka.

Perbankan dan keuangan

Organisasi di sektor perbankan dan keuangan berurusan dengan volume data yang sangat besar setiap harinya. Dengan ini, para ilmuwan data dapat mengidentifikasi tren pasar, memahami perilaku pelanggan, dan mendeteksi penipuan dan risiko lainnya.

Visualisasi big data dapat mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber, sehingga organisasi dapat membuat laporan secara real-time dan memberikan analisis yang relevan. Hal ini sangat berguna bagi mereka yang berada di sektor perbankan dan keuangan dalam hal pelaporan risiko, pelaporan keuangan, dan analisis kinerja.

Kemampuan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dengan cepat juga dapat membantu lembaga keuangan mendeteksi contoh-contoh penipuan atau potensi risiko lainnya.

template dashboard KPI keuangan bulanan oleh Piktochart

Perawatan kesehatan dan pendidikan

Industri perawatan kesehatan menggunakan visualisasi big data untuk merepresentasikan statistik medis yang kompleks dengan cara yang lebih mudah dicerna.

Sektor kesehatan dapat menggunakan representasi geografis dari data, seperti peta Choropleth, untuk menunjukkan pola penyebaran penyakit atau untuk mengidentifikasi korelasi dan tren antara lokasi geografis dan masalah kesehatan.

Sektor pendidikan dapat menggunakan perangkat lunak visualisasi big data untuk menganalisis data kinerja peserta didik, sehingga memungkinkan para pendidik untuk mengembangkan rencana pembelajaran yang akan meningkatkan keterlibatan dan memberikan hasil yang lebih baik.

Visualisasi big data memudahkan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam manajemen pembelajaran dan hasil pembelajaran serta dapat menunjukkan korelasi antara hal tersebut dengan faktor-faktor lain, seperti investasi sumber daya dan peralatan. Hal ini memungkinkan para pemimpin di sektor pendidikan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan berdasarkan data tentang distribusi sumber daya dan pendanaan.

Dashboard laporan l&d oleh Piktochart

Perhotelan dan ritel

Dalam industri perhotelan, organisasi dapat memanfaatkan visualisasi big data dengan berbagai cara. Sebagai contoh, jaringan hotel dapat menggunakan visualisasi big data untuk melacak metrik seperti indeks penetrasi pasar, yang mengukur tingkat hunian sebuah hotel terhadap tingkat hunian pasar rata-rata.

Demikian pula, organisasi dapat menganalisis indeks tarif rata-rata untuk menentukan seberapa kompetitif harga tarif hotel tertentu. Menganalisis metrik ini dengan bantuan visualisasi big data memungkinkan para pemimpin bisnis untuk mengidentifikasi apakah mereka perlu melakukan perubahan agar tetap kompetitif.

Di bidang ritel, big data dapat digunakan untuk berbagai hal, mulai dari meramalkan permintaan hingga memprediksi kebiasaan belanja pelanggan dengan menganalisis data historis dan mencari tren dan pola. Ilmu data ini membantu menginformasikan keputusan saat memesan ulang stok dan merancang kampanye pemasaran, sehingga memungkinkan peritel untuk membuat rencana ke depan dengan akurat untuk memenuhi target mereka.

Retail juga dapat menggunakan visualisasi big data untuk memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan mereka, sehingga dapat menyesuaikan pengalaman belanja mereka secara lebih efektif. Mereka bisa menggunakan data transaksi, riwayat pesanan, dan pertanyaan layanan pelanggan untuk memberikan gambaran tentang jenis pelanggan yang dimiliki sebuah bisnis. Hal ini memungkinkan mereka untuk menyediakan pemasaran dan layanan pelanggan yang dipersonalisasi, yang dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan pendapatan penjualan secara keseluruhan.

dashboard kinerja penjualan triwulanan oleh piktochart

Pemerintah dan keamanan

Visualisasi big data memiliki aplikasi dalam hal pemerintahan dan keamanan. Banyak sumber yang menghasilkan data di sektor ini, termasuk panggilan telepon, email, unggahan media sosial, data sensus, pencitraan satelit, dan bahkan kamera CCTV.

Organisasi memvisualisasikan data ini dalam beberapa cara, termasuk peta, untuk membantu merencanakan layanan penting seperti pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur.

Dengan mengidentifikasi daerah-daerah yang mengalami pertumbuhan penduduk yang cepat, para pengambil keputusan dapat memutuskan di mana mereka perlu memperkuat atau memperluas infrastruktur agar dapat terus melayani masyarakat secara efisien.

Penegakan hukum dan organisasi keselamatan publik dapat memanfaatkan alat visualisasi data besar ini untuk membantu melacak munculnya potensi ancaman terhadap keselamatan publik. Hal ini dapat mencakup ancaman seperti serangan siber yang dapat menyebabkan pelanggaran data.

template laporan SDG PBB oleh Piktochart

Transportasi dan komunikasi

Banyak perencana angkutan umum menggunakan visualisasi big data untuk merencanakan layanan dan menyampaikan informasi kepada publik.

Diagram batang dan diagram garis adalah cara yang efektif untuk membandingkan pembelian tiket dari waktu ke waktu, sehingga perencana dapat melihat permintaan layanan transportasi umum di lingkungan tertentu.

Scatter plot dapat mendalami informasi ini lebih dalam, menunjukkan korelasi antara penjualan tiket dan identitas mereka yang membelinya, sehingga perencana dapat mengidentifikasi pola yang berkaitan dengan pendapatan, usia, dan jenis kelamin pengguna layanan.

Peta adalah visualisasi data yang sangat berguna dalam hal perencanaan transportasi. Mereka dapat dengan mudah menyoroti tren dan pola dalam data, seperti rute mana yang mengalami volume penumpang tertinggi atau terendah dan layanan mana yang mungkin mengalami gangguan atau penundaan. Hal ini dapat sangat membantu ketika merencanakan layanan dan mengalokasikan sumber daya.

Sektor komunikasi juga dapat menggunakan visualisasi big data untuk efek yang luar biasa. Memantau pengalaman pelanggan dapat membantu penyedia layanan memastikan bahwa mereka menyediakan layanan pelanggan yang baik dan memperingatkan mereka tentang potensi pemadaman atau gangguan layanan lainnya.

Visualisasi big data juga membantu penyedia layanan komunikasi dalam melakukan pemasaran yang ditargetkan dengan mengidentifikasi pola perilaku pelanggan dan loyalitas pelanggan. Mereka dapat menggunakan data ini untuk mencoba mengurangi perputaran pelanggan.

template laporan hasil csat oleh Piktochart

Kesimpulan

Visualisasi Big data adalah salah satu cara paling efektif yang dapat digunakan oleh organisasi untuk menganalisis nilai dari data mereka Memahami cara merepresentasikan data secara visual sama pentingnya dengan memahami istilah-istilah agile atau memproyeksikan biaya keuangan Anda secara akurat Ini memberikan para pemimpin bisnis dan pengambil keputusan representasi grafis yang akurat dari data, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan informasi yang baik

Setiap metode untuk merepresentasikan data secara visual memiliki manfaatnya masing-masing, sehingga memastikan bahwa grafik, peta, atau infografis yang tepat digunakan untuk pekerjaan yang tepat sangatlah penting. Setelah itu, mengidentifikasi pola dan tren, serta membuat keputusan bisnis berdasarkan data, akan menjadi lebih mudah dari sebelumnya

Jika Anda sedang mempertimbangkan alat visualisasi big data, pertimbangkan untuk menggunakan pembuat grafik Piktochart, untuk memvisualisasikan data besar Anda. Mulai secara gratis.

Pohan Lin

Pohan Lin

Pohan Lin is the Senior Web Marketing and Localizations Manager at Databricks, a global Data and AI provider connecting the features of data warehouses and data lakes to create lakehouse architecture along with TensorFlow by Databricks. With over 18 years of experience in web marketing, online SaaS business, and e-commerce growth. Pohan is passionate about innovation and is dedicated to communicating the significant impact data has in marketing. Pohan Lin has also written for domains such as Landbot and PPC Hero.

Apakah Anda ingin menjadi bagian dari kisah sukses ini?

Bergabunglah dengan lebih dari 11 juta orang yang telah menggunakan Piktochart untuk membuat cerita visual yang melekat.

Ya, aku siap!