Typer av datavisualisering

Datavisualisering er den grafiske fremstillingen av store datamengder. I dagens datadrevne miljø har visualisering blitt avgjørende for dataanalyse. Virksomheter kan bruke ulike effektive datavisualiseringsteknikker for å få innsikt og ta datadrevne beslutninger.

Datavisualiseringsverktøy tilbyr en brukervennlig måte å se og forstå trender, avvik og mønstre i data på gjennom visuelle elementer som diagrammer, grafer og kart. Det gjør det også mulig for medarbeidere eller bedriftseiere å kommunisere data til ikke-tekniske målgrupper.

For å analysere store datamengder og ta datadrevne beslutninger er datavisualiseringsverktøy og -teknologier avgjørende i stordata-miljøet.

Hva er datavisualisering?

Datavisualisering er praksisen med å representere informasjon og data gjennom visuelle elementer som grafer, diagrammer eller kart. Hovedmålet er å fremheve innsikter som kan bli oversett i en enkel liste med verdier og tall, slik at det blir enklere og raskere for folk å forstå komplekse data.

Slik styrker datavisualisering strategiske beslutninger

Datavisualisering handler om mer enn bare å lage fancy sektordiagrammer og grafer. Den spiller en avgjørende rolle i strategiske beslutningsprosesser fordi den kondenserer kompleks informasjon og gjør den lett å forstå og handle ut fra. Med den enorme mengden data som er tilgjengelig i dag, kan det være overveldende å få oversikt over alt. 

Datavisualisering forenkler imidlertid denne prosessen ved å presentere data i et visuelt format som gjør at vi raskt kan forstå mønstre, trender og innsikter. Det gjør beslutningstakere i stand til å oppdage muligheter, identifisere problemområder og ta velinformerte valg basert på sanntidsdata. I en verden der data er konge, er datavisualisering det hemmelige våpenet som hjelper organisasjoner med å frigjøre kraften i dataene sine og holde seg foran konkurrentene.

Visualiseringer er et felles språk som overskrider teknisk sjargong og lar alle delta i strategiske diskusjoner. Det legger til rette for samarbeid, oppmuntrer til datadrevne samtaler og gjør det mulig for organisasjoner å samordne målene sine og ta mer velinformerte beslutninger. 

Viktige typer datavisualisering

La oss se på de vanligste typene datavisualisering som brukes til å støtte dataanalyse. Noen av dem er mer vanlige visualiseringsmetoder, for eksempel stolpediagrammer eller linjediagrammer, som hovedsakelig brukes til numeriske data, mens andre er mer spesifikke og håndterer mer komplekse data, som varmekart og dashbord.

Diagrammer og grafer: Grunnleggende datavisualisering

De mest grunnleggende typene datarepresentasjon er diagrammer og grafer. Disse egner seg best til visualisering av numeriske data.

• Stolpediagram: Et stolpediagram er en visuell representasjon av data som bruker rektangulære stolper med ulik lengde for å sammenligne forskjellige kategorier eller verdier.
• Sektordiagram: Sektordiagrammer bruker en sirkel som er delt inn i sektorer, for å vise andelen av hver kategori eller verdi i forhold til totalen. Ulike farger brukes ofte for å skille sektorene fra hverandre og gjøre diagrammet enklere å lese og forstå.
• Ringdiagram: Et ringdiagram ser ut som et sektordiagram med et hull i midten. Det viser prosentandelen for hver kategori eller verdi i forhold til totalen og kan være mer plasseffektivt enn et vanlig sektordiagram.
• Linjediagram: Dette kalles også et linjeplott eller en linjegraf og er en diagramtype som bruker rette linjer til å koble sammen datapunkter. Det illustrerer forholdet mellom ulike variabler eller datapunkter over tid. Linjediagrammer brukes ofte innen ulike fagområder, blant annet finans, ingeniørfag og vitenskap, for å vise trender, mønstre og endringer i data over tid.
• Radardiagram: Et radardiagram, som noen ganger også kalles edderkoppdiagram eller stjernediagram, er et grafisk verktøy som brukes til å vise multivariate data i todimensjonal form. Det består av flere akser som stråler ut fra et sentralt punkt, der hver akse representerer en forskjellig variabel eller dimensjon. Verdiene for hver variabel plottes på den aktuelle aksen og forbindes med en linje eller form, slik at det dannes et radialt mønster som ligner et edderkoppnett. Radardiagrammer brukes ofte til å sammenligne og visualisere prestasjonene eller egenskapene til flere enheter eller kategorier på tvers av ulike faktorer. De er spesielt nyttige når flere variabler skal sammenlignes i ett enkelt diagram, og gjør det enkelt å identifisere styrker, svakheter og mønstre i dataene. 

Interaktive dashbord: Sanntidsdata lett tilgjengelig

Mer komplekse måter å visualisere data på er interaktive dashbord. Interaktive dashbord er digitale verktøy som lar brukere utforske og analysere data på en visuelt dynamisk og tilpassbar måte. Brukere kan samhandle med dataene i sanntid, manipulere dem og gå i dybden på spesifikke detaljer for å få bedre innsikt.

• Områdediagram: Områdediagrammer ligner på linjediagrammer, men området mellom linjen og aksen er skravert eller fylt, noe som gir en visuell fremstilling av datamengdens størrelse eller andel. Områdediagrammer brukes vanligvis til å vise trender, sammenligninger og mønstre i data over tid eller på tvers av variabler.
• Gantt-diagram: Diagrammet består av vannrette stolper som representerer individuelle oppgaver eller aktiviteter, ordnet langs den loddrette aksen som samsvarer med prosjektoppgavene. Lengden på hver stolpe representerer oppgavens varighet, og stolpenes plassering viser start- og sluttdatoene. Avhengigheter mellom oppgaver vises ved hjelp av forbindelseslinjer. Gantt-diagrammer brukes i ulike bransjer til å overvåke prosjektfremdrift, planlegge ressurser og følge prosjektets tidsplan. De hjelper prosjektledere og teammedlemmer med å forstå avhengigheter mellom oppgaver, identifisere kritiske stier, fordele ressurser effektivt og enkelt visualisere prosjektmilepæler.
• Venn-diagram: Et Venn-diagram er en visuell fremstilling som bruker overlappende sirkler for å vise forholdet mellom ulike mengder eller grupper av elementer. Hver sirkel i diagrammet representerer en mengde, og det overlappende området mellom sirklene representerer snittet av disse mengdene. Venn-diagrammer brukes vanligvis til å illustrere likheter, forskjeller og overlapp mellom ulike kategorier eller konsepter, og bidrar til å visualisere og forstå forholdene og forbindelsene mellom dem. De brukes bredt innen ulike fagområder, blant annet matematikk, logikk, statistikk og dataanalyse, for å analysere og organisere informasjon på en tydelig og konsis måte.
• Flytskjema: Et flytskjema er en visuell fremstilling av en prosess eller arbeidsflyt, der ulike former og piler brukes til å vise rekkefølgen på trinnene, beslutningene og handlingene som inngår. Det gjør det mulig å visualisere informasjons- eller aktivitetsflyten i et system eller en prosess fra start til slutt. Hver form i flytskjemaet representerer en bestemt handling eller oppgave, og pilene viser den retningsbestemte flyten mellom dem. Flytskjemaer brukes bredt innen ulike fagområder, som programvareutvikling, prosjektledelse og prosessanalyse, for å utforme, kommunisere og analysere komplekse prosesser, identifisere flaskehalser og forbedre effektiviteten.
• Infografikk: Infografikk kombinerer tekst, bilder og grafikk med det formål å presentere informasjon på en lettforståelig og visuelt tiltalende måte. Den brukes vanligvis til å forenkle komplekse konsepter, presentere statistikk eller datatrender, fortelle en historie, sammenligne ulike variabler eller fremheve viktige budskap. Infografikk er populært på grunn av evnen til å fange oppmerksomhet, presentere informasjon i et lettfordøyelig format og forbedre forståelsen ved å bruke visuelle elementer til å fremheve budskapet som formidles. 
• Varmekart: Et varmekart er en visuell fremstilling av data som bruker fargekodede celler i en matrise eller tabell. Varmekart brukes ofte til å vise fordelingen og tettheten av verdier i datasettet. Hver celle i varmekartet inneholder en farge som tilsvarer en bestemt verdi, der mørkere farger angir høyere verdier og lysere farger angir lavere verdier. Varmekart brukes vanligvis i dataanalyse, statistisk visualisering og maskinlæring for å identifisere mønstre, avvik, trender og korrelasjoner i store datasett. De gjør det mulig for dataanalytikere og forskere å gjenkjenne klynger, klynger av datapunkter eller hotspots i dataene på en intuitiv måte, uten behov for komplekse beregninger eller statistiske analyser. Dette gjør varmekart til et av de mest populære verktøyene for datavisualisering og -analyse.
• Histogram: Et histogram er en visuell fremstilling av fordelingen av numeriske data. Det består av rektangler eller stolper, der bredden på hver stolpe representerer et bestemt intervall eller verdiområde, mens høyden representerer frekvensen eller antallet datapunkter som faller innenfor dette intervallet. Histogrammer brukes til å avdekke formen, sentraltendensen og spredningen i et datasett. De gir innsikt i datafordelingen, for eksempel om den er symmetrisk, skjev eller viser mulige avvik.

4 søyler for datavisualisering

Noah Iliinsky, en av de viktigste personene innen utvikling av diagrammer og ulike typer datavisualisering, har utviklet hovedsøylene for informasjonsvisualisering. 

En mer systematisk og prosessorientert tilnærming til visualisering kan oppnås ved å følge Iliinskys søyler, noe som kan gjøre det langt enklere å lage rapporter som virkelig inspirerer målgruppen til å handle eller begynne å oppfatte informasjonen på en annen måte. 

• Formål: Før du bestemmer deg for hvilke datadeler som best kan underbygge argumentet ditt, må du først forstå hva du prøver å si. Det kan være nyttig å omorganisere datapunktene i rapportene dine slik at de bedre gjenspeiler de overordnede målene til teamet ditt. Du bør velge datapunkter som viser hyppigheten og rotårsaken til hendelser hvis et av teamets mål er å redusere antallet forekomster. 
• Innhold: Det blir enklere å velge faktaene eller innholdet som best tjener formålet ditt når du har en klar idé om hva du ønsker å formidle. Ta bare med innhold som underbygger poenget du fremfører, og utelat alt annet. Sannsynligheten for at budskapet ditt blir forstått, reduseres jo mer informasjon målgruppen må bearbeide for å forstå det. 
• Struktur: Det er enklere å se for seg datastrukturen når du tydelig kan formulere formålet ditt og er kjent med materialet som støtter denne formuleringen. Etter Iliinskys mening er struktur den fysiske organiseringen av visualiseringen din. Et entitetsrelasjonsdiagram, linjediagram, spredningsdiagram eller kart kan alle være bestanddeler av strukturen.
• Formatering: Det er enklere å se for seg datastrukturen når du tydelig kan formulere formålet ditt og er kjent med materialet som støtter denne formuleringen. Etter Iliinskys mening er struktur den fysiske organiseringen av visualiseringen din. Et trestrukturdiagram, linjediagram, spredningsdiagram eller kart kan alle være bestanddeler av strukturen. 

Verktøy og teknologier for effektiv visualisering

Et datavisualiseringsverktøy er et program som brukes til datavisualisering. Hvert verktøy har ulike funksjoner, men i hovedsak lar de deg alle legge inn et datasett og gjøre grafiske endringer i det. De fleste, men ikke alle, inkluderer ferdiglagde maler for å lage grunnleggende visualiseringer.

• Tableau: Tableau er et mye brukt datavisualiseringsverktøy på grunn av brukervennligheten og de omfattende funksjonene. Det kan lage et bredt utvalg av kart og diagrammer ved å koble det til flere datakilder. Tableau eies av Salesforce og brukes av en rekke enkeltpersoner så vel som store selskaper. Tableau finnes i flere versjoner, blant annet nett-, server- og skrivebordsversjoner, i tillegg til enkelte CRM-programvarer. Med muligheten til å integreres med avanserte databaser som Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS og Hadoop genererer Tableau effektivt visualiseringer og grafikk fra omfattende og dynamiske datasett i applikasjoner for stordata, kunstig intelligens og maskinlæring.
• Google Charts: Google Charts, som er kjent for evnen til å lage grafiske og billedlige datavisualiseringer, er en av de ledende aktørene på markedet for datavisualisering og er kodet med SVG og HTML5. Google Charts har zoomfunksjonalitet, og brukere kan dra nytte av enestående kompatibilitet på tvers av plattformer med iOS, Android og til og med eldre versjoner av Internet Explorer.
• Power BI: Microsofts brukervennlige datavisualiseringsverktøy Power BI kan distribueres i skyinfrastruktur eller installeres lokalt. Power BI er et av de mest omfattende verktøyene for datavisualisering og fungerer med et bredt utvalg av backend-databaser, blant annet Excel, Teradata, Salesforce, PostgreSQL, Oracle, Github, Adobe Analytics, Azure og SQL Server. Verktøyet på virksomhetsnivå tilbyr innsikt i sanntid for raske beslutninger, sammen med flotte visualiseringer.
• Grafana: Grafana med åpen kildekode er et gratis analyse- og visualiseringsverktøy. Du kan spørre etter, vise, overvåke og gjennomgå måledata, logger og spor. Det har verktøy for å lage opplysende grafer og visualiseringer fra data i tidsseriedatabaser (TSDB). En Grafana-skykomponent er også inkludert. Det er en fullstendig administrert, rask og svært tilgjengelig OpenSaaS-plattform for logging og måledata. Grafana Enterprise er den kommersielle versjonen av Grafana, med ekstra funksjoner som ikke finnes i versjonen med åpen kildekode. Den inkluderer datakilder på virksomhetsnivå, avanserte autentiseringsalternativer, mer omfattende tillatelsesbegrensninger, døgnkontinuerlig brukerstøtte og opplæring fra kjerneteamet.
• plotly: Et annet verktøy med åpen kildekode, plotly, integreres fullt ut med programmeringsspråk med fokus på analyse, som Matlab, Python og R, og muliggjør komplekse visualiseringer. Plotly brukes hovedsakelig til samarbeid, distribusjon, redigering, oppretting og deling av interaktive visuelle data, og støtter både lokal distribusjon og distribusjon i skyen. 
• RAWGraphs: Det er også kjent som RAW og fungerer med datafiler med skilletegn, for eksempel CSV- eller TSV-filer. Det fungerer som en bro mellom regneark og datavisualisering. Til tross for at RawGraphs er en nettbasert applikasjon, tilbyr det høy datasikkerhet og en rekke konvensjonelle og ukonvensjonelle oppsett.

Tilpasning av datavisualisering til forretningsmål

Strategisk planlegging med visuell datainnsikt

Strategisk planlegging analyserer en organisasjons nåværende situasjon, fastsetter mål og delmål og skisserer en vei for å nå disse målene. Et av de mest kraftfulle verktøyene for å støtte strategisk planlegging er visuell datainnsikt. Denne innsikten kan bidra til å identifisere mønstre og trender som kan danne grunnlag for strategiske beslutninger.

Visuell datainnsikt kan bidra til å identifisere viktige ytelsesindikatorer (KPIs) for en organisasjon og følge fremdriften mot å nå disse KPI-ene. Et detaljhandelsselskap kan for eksempel bruke visuell datainnsikt til å følge med på salgsdata, lagernivåer og målinger av kundetilfredshet. Ved å overvåke disse KPI-ene over tid kan de identifisere muligheter og gjøre endringer for å forbedre resultatene.

I tillegg til å følge med på KPI-er kan visuell datainnsikt også bidra til å identifisere nye muligheter for vekst og innovasjon.

Ved å analysere bransjetrender og markedsdata kan organisasjoner identifisere fremvoksende markeder, forbrukerpreferanser og potensielle partnerskapsmuligheter. Med denne informasjonen kan organisasjoner utvide tilbudene sine strategisk og nå nye målgrupper.

Kommunikasjon av komplekse data til interessenter

En annen fordel ved å bruke visuell datainnsikt i strategisk planlegging er at det kan formidle komplekse ideer og data til interessenter. Ved å presentere data i et visuelt og lett forståelig format kan interessenter raskt forstå de viktigste innsiktene og hvilken innvirkning de kan ha på organisasjonen. 

Author's Tip

En metode for å kommunisere komplekse data er å bruke teknikker for datavisualisering. Visualisering av data gjennom diagrammer, grafer og infografikk kan bidra til å forenkle komplisert informasjon og gjøre det lettere for interessenter å forstå viktige innsikter. Visuelle fremstillinger bidrar til å fremheve mønstre, trender og korrelasjoner som ellers kan være vanskelige å forstå ut fra rådata alene.

En annen effektiv måte å kommunisere komplekse data på er gjennom historiefortelling. Ved å presentere data innenfor en narrativ struktur kan interessenter bedre forstå informasjonens kontekst og relevans. Dette kan innebære å skape en overbevisende fortelling med en tydelig begynnelse, midtdel og avslutning, der data brukes til å underbygge hver del av historien. Ved å ramme inn dataene på denne måten kan interessenter lettere knytte seg til informasjonen og konsekvensene av den.

Det er også viktig å gi klare og konsise forklaringer på hva dataene betyr, og hvilken potensiell innvirkning de kan ha på organisasjonen. Unngå å bruke teknisk sjargong eller komplisert terminologi som kan forvirre interessenter. Fokuser heller på å gi praktisk innsikt og konkrete anbefalinger som interessentene lett kan forstå og handle ut fra.

Datavisualisering bidrar til suksess

Datavisualisering er et nyttig verktøy for virksomheter som skal analysere og tolke komplekse datasett, og det finnes mange typer visualiseringer å velge mellom, avhengig av hvilken innsikt som trengs. Hver type har styrker og svakheter, og det er viktig å finne riktig visualiseringstype for å representere dataene på en effektiv måte. Et varmekart kan være egnet for å identifisere mønstre i datasett, mens et stolpediagram kan være ideelt for å sammenligne data på tvers av kategorier.

Det finnes mange verktøy som kan hjelpe virksomheter med å lage visualiseringer, fra gratis og brukervennlige nettplattformer til mer robuste og tilpassbare programvarer. Selv om det kreves innledende investeringer i datainnsamling og analyse, gjør effektiv visualisering det mulig for virksomheter å identifisere muligheter og ta mer velinformerte beslutninger som øker effektiviteten, skaper inntekter og reduserer kostnader. Etter hvert som virksomheter møter stadig mer komplekse utfordringer og tempoet i den teknologiske utviklingen øker, vil data fortsette å spille en stadig viktigere rolle, og datavisualisering vil fortsatt være et utmerket verktøy for å oppnå suksess.

Hvis du syntes denne artikkelen var nyttig, kan du gjerne abonnere på nyhetsbrevet vårt for flere gode metoder og innsikter innen kvalitetssikring.