Rozwój technologii IT spowodował, że firmy magazynują ogromne ilości różnego rodzaju danych: marketingowych, sprzedażowych, finansowych czy produkcyjnych. Są one niezbędne do podejmowania decyzji biznesowych, dzięki którym przedsiębiorstwa mogą zwiększyć wydajność czy zmniejszyć koszty. Analiza dużych zbiorów danych to trudny proces, który może być znacznie uproszczony dzięki narzędziom wizualizacji danych.
Czym jest wizualizacja danych?
Wizualizacja danych to tworzenie graficznej prezentacji danych, w postaci np. wykresów czy map. W analityce biznesowej (business intelligence – BI), wizualizacje te pomagają podejmować lepsze decyzje w oparciu o dane. Podstawowa przewaga danych w formie graficznej wynika z wrodzonej zdolności człowieka do szybkiego i wydajnego przetwarzania informacji wizualnych. W tym artykule omówię znaczenie, korzyści oraz narzędzia stosowane w wizualizacji danych.
Dlaczego wizualizacja danych ma znaczenie?
Studiowanie tabel zawierających setki czy tysiące wierszy jest z pewnością przytłaczające i trudne, a interpretacja takich danych niemal niemożliwa. Alternatywą jest dobrze przygotowana wizualizacja. Niejednokrotnie zmiana formy przedstawienia danych na graficzną powoduje, że spotrzerzenia nasuwają się na pierwszy rzut oka, a na pewno zdecydowanie szybciej niż podczas analizy danych tabelarycznych. Dlatego firmy, które stosują metdoy wizualizacji danych podejmują decyzje biznesowe mniejszym nakładem pracy.
Najważniejsze zalety wizualizacji danych to:
- Przejrzystość i prostota
Odpowiednie przekształcenie danych do postaci graficznej powoduje, że odbiorca otrzymuje kluczowe informacje w przystępnej formie. Złożone zbiory danych podlegają pewnemu uproszczoniu, poprzez wyeksponowanie cech najistotniejszych dla danego zagadnienia. Czytelne wykresy są znacznie łatwiejsze w interpretacji, dzięki czemu odbiorca może szybko uchwycić wzorce i trendy. - Interaktywność
Wiele narzędzi do wizualizacji danych oferuje funkcje interaktywne, takie jak filtrowanie, czy zawężanie danych. Ułatwia to porównywanie różnych przedziałów czasowych czy różnych produktów. Dzięki temu analiza jest znacznie łatwiejsza. - Wydobywanie istotnych informacji
Wizualizacja danych pomaga w identyfikacji kluczowych zależności czy anomalii. Pozwala to na wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Wizualizacje ułatwiają zrozumienie danych nawet osobom, które nie mają dużego doświadczenia w statystyce.
Rodzaje wykresów stosowanych w wizualizacji danych
W wizualizacji danych wykorzystuje się co najmniej kilkadziesiąt rodzajów wykresów. Duża różnorodność wykresów wynika z potrzeby przedstawiania różnych rodzajów informacji, np. czasowych, czy przestrzennych. Poniżej omówię kilka wybranych typów wykresów.
- Wykresy słupkowe
Wykresy słupkowe to proste, ale bardzo skuteczne narzędzie do porównywania zbiorów danych. Wysokości słupków są wprost proporcjonalne do wartości, które reprezentują. Wykresy słupkowe obejmują również wykresy grupowane oraz skumulowane. - Wykresy liniowe
Wykresy liniowe to kolejne proste, ale bardzo użyteczne narzędzie stosowane w różnego rodzaju wizualizacjach. Służą one najczęściej do reprezentowania danych czasowych. Punkty na wykresie oddzielone odstępami czasu są połączone liniami, co pozwala na szybką obserwację takich cech, jak wzrost, spadek czy fluktuacje wartości. - Mapy ciepła
Dane na tego rodzaju wykresach prezentowane są za pomocą kolorów. Bardzo często są stosowane w analityce stron internetowych do śledzenia zaangażowania użytkowników.
- Mapy i wizualizacje geograficzne
Dane geoprzestrzenne reprezentowane na wykresie odnoszą się do fizycznych lokalizacji. Jednym ze sposób przedstawienia wartości jest użycie kolorów, tak jak ma to miejsce w przypadku map ciepła.
- Histogramy
Wizualnie przypominają wykresy słupkowe, jednak istotnie się od nich różnią. Histogramy przedstawiają rozkład danych liczbowych, tj. częstotliwość, z jaką wartości pojawiają się w zbiorze danych.
Oprócz wyżej wymienionych przykładów wykorzystywane są również wykresy kołowe, punkowe czy bąbelkowe.
Dashboardy
Dashboardy przedstawiają kilka wykresów w jednym miejscu i zawierają różne udogodnienia umożliwiające łatwą manipulację danymi, jak np. filtrowanie, czy automatyczne raportowanie. Niejednokrotnie dashboardy łączą różne źródła danych i wykonują dodatkowe operacje na danych, dzięki czemu użytkownik dostaje zestaw informacji kompletny i łatwy w interpretacji. Obecnie dashboardy bardzo często, choć niekoniecznie, są dostępne w przeglądarce internetowej. Dzięki dostępowi przez sieć wielu pracowników firmy może używać takiej aplikacji bez konieczności instalacji dodatkowego oprogramowania, co przekłada się na szybki i łatwy wgląd w naistotniejsze wskaźniki. Kolejną funkcjonalnością nowoczesnych dashboardów jest możliwość aktualizacji danych w czasie rzeczywistym, jeśli jest taka konieczność.
Narzędzia do wizualizacji danych
Istnieje wiele różnych programów do wizualizacji danych, które mogą być używane w zależności od wielkości organizacji, źródła danych, czy kosztów licencji danego oprogramowania. Poniżej przedstawiam kilka wybranych narzędzi:
- Tableau
Jedno z najpopularniejszych narzędzi do wizualizacji danych w zastosowaniach biznesowych. Wykorzystywany jest do tworzenia interaktywnych raportów i dashboardów. Dostępne w dwóch wersjach: bezpłatnej (Tableau Public) i płatnej. - Power BI
program autorstwa Microsoft, który dobrze się integruje z innymi narzędziami tej firmy, takimi jak Excel. - QlikView/Qlik Sense
To narzędzie cechuje się dużą wydajnością oraz możliwością łączenia wielu zbiorów danych. Qlik pozwala użytkownikom również tworzyć zaawansowane modele danych. - Looker Studio (dawniej Google Data Studio)
Bezpłatne narzędzie, które pozwala na tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów, integrując się z innymi narzędziami Google (Google YouTube, Analytics, Search Console, AdWords). - Język Pyton i dedykowane biblioteki
Język Python jest często wykorzystywany w analizie, jak i wizualizacji danych. Wynika to z wielu funkcjonalnych bibliotek, które są dedykowane tym celom.
– Matplotlib – biblioteka Python do tworzenia statycznych wykresów i wizualizacji danych. Jest często używana w analizie danych.
– Seaborn: – biblioteka Python do wizualizacji danych, która jest oparta na Matplotlib i pomaga tworzyć atrakcyjne wykresy statystyczne.
– Plotly – biblioteka do tworzenia interaktywnych wykresów. Jest dostępne również w innych językach programowania. - Plotly Dash
To framework Python do tworzenia interaktywnych aplikacji webowych do wizualizacji danych (dashboardów).
Podsumowanie
Wraz ze wzrostem ilości danych ich interpretowanie stanowi coraz większe wyzwanie. Wizualizacja danych znacznie ułatwia ten proces, dzięki przekształceniu informacji do postaci wizualnej. Umożliwia to efektywne określanie zależności zachodzących pomiędzy danymi, usprawniając podejmowanie decyzji biznesowych. Badania wskazują, że firmy, które nie stosują narzędzi wizualizacji danych muszą liczyć się z dodatkowym nakładem prac związanym z analizą danych.