Typy wizualizacji danych

Wizualizacja danych to graficzne przedstawienie dużych zbiorów danych. W dzisiejszym środowisku opartym na danych wizualizacja stała się niezbędnym elementem analizy danych. Firmy mogą korzystać z różnych skutecznych technik wizualizacji danych, aby uzyskiwać informacje i podejmować decyzje na podstawie danych.

Narzędzia do wizualizacji danych oferują łatwy w użyciu sposób dostrzegania i rozumienia trendów, wartości odstających oraz wzorców w danych za pomocą elementów wizualnych, takich jak wykresy, diagramy i mapy. Umożliwiają także członkom zespołu lub właścicielom firm przekazywanie danych odbiorcom nietechnicznym.

Aby analizować ogromne ilości danych i podejmować decyzje oparte na danych, narzędzia i technologie do wizualizacji danych mają kluczowe znaczenie w środowisku dużych zbiorów danych.

Czym jest wizualizacja danych?

Wizualizacja danych to praktyka przedstawiania informacji i danych za pomocą elementów wizualnych, takich jak wykresy, diagramy lub mapy. Jej głównym celem jest uwidocznienie informacji, które mogłyby zostać przeoczone na prostej liście wartości i liczb, co ułatwia i przyspiesza rozumienie złożonych danych.

Jak wizualizacja danych wspiera decyzje strategiczne

Wizualizacja danych to coś więcej niż tylko tworzenie efektownych wykresów kołowych i diagramów — odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji strategicznych, ponieważ upraszcza złożone informacje i sprawia, że stają się one łatwe do zrozumienia oraz wykorzystania w praktyce. Przy ogromnej ilości danych dostępnych obecnie zrozumienie ich wszystkich może być przytłaczające. 

Wizualizacja danych upraszcza jednak ten proces, przedstawiając dane w formacie wizualnym, który pozwala szybko dostrzec wzorce, trendy i informacje. Umożliwia osobom podejmującym decyzje zauważanie szans, identyfikowanie problematycznych obszarów i dokonywanie świadomych wyborów na podstawie danych w czasie rzeczywistym. W świecie, w którym dane są najważniejsze, wizualizacja danych jest tajną bronią pomagającą organizacjom uwolnić potencjał ich danych i wyprzedzić konkurencję.

Wizualizacje są wspólnym językiem, który wykracza poza techniczny żargon i pozwala każdemu uczestniczyć w dyskusjach strategicznych. Ułatwiają współpracę, zachęcają do rozmów opartych na danych i umożliwiają organizacjom dostosowanie celów oraz podejmowanie bardziej świadomych decyzji. 

Najważniejsze rodzaje wizualizacji danych

Omówmy najczęstsze rodzaje wizualizacji danych stosowane w analizie danych. Niektóre z nich to bardziej powszechne metody wizualizacji, takie jak wykresy słupkowe lub liniowe, które dotyczą przede wszystkim danych liczbowych, podczas gdy inne są bardziej wyspecjalizowane i służą do przedstawiania bardziej złożonych danych, jak mapy cieplne i pulpity nawigacyjne.

Wykresy i diagramy: podstawy przedstawiania danych

Najbardziej podstawowymi rodzajami przedstawiania danych są wykresy i diagramy. Są one lepiej dostosowane do wizualizacji danych liczbowych.

• Wykres słupkowy: Wykres słupkowy to wizualne przedstawienie danych, w którym wykorzystuje się prostokątne słupki o różnej długości do porównywania różnych kategorii lub wartości.
• Wykres kołowy: Wykresy kołowe wykorzystują okrąg podzielony na sektory, aby przedstawiać udział każdej kategorii lub wartości w stosunku do całości. Do rozróżnienia sektorów i ułatwienia odczytu oraz zrozumienia często stosuje się różne kolory.
• Wykres pierścieniowy: Wykres pierścieniowy przypomina wykres kołowy z otworem pośrodku. Przedstawia wartości procentowe każdej kategorii lub wartości w stosunku do całości i może być bardziej oszczędny pod względem zajmowanego miejsca niż zwykły wykres kołowy.
• Wykres liniowy: Jest rodzajem wykresu, w którym proste linie łączą punkty danych, ilustrując zależność między różnymi zmiennymi lub punktami danych w czasie. Wykresy liniowe są powszechnie stosowane w różnych dziedzinach, w tym w finansach, inżynierii i nauce, do przedstawiania trendów, wzorców i zmian danych w czasie.
• Wykres radarowy: Wykres radarowy, nazywany czasem wykresem pajęczynowym lub gwiazdowym, to narzędzie graficzne służące do przedstawiania danych wielowymiarowych w formie dwuwymiarowej. Składa się z wielu osi rozchodzących się z centralnego punktu, przy czym każda oś reprezentuje inną zmienną lub wymiar. Wartości każdej zmiennej nanosi się na odpowiednią oś i łączy linią lub kształtem, tworząc promienisty wzór przypominający pajęczynę. Wykresy radarowe są powszechnie używane do porównywania i wizualizowania wyników lub cech wielu jednostek albo kategorii pod kątem różnych czynników. Są szczególnie przydatne podczas porównywania wielu zmiennych na jednym wykresie oraz ułatwiają identyfikowanie mocnych i słabych stron oraz wzorców w danych. 

Interaktywne pulpity nawigacyjne: dane w czasie rzeczywistym na wyciągnięcie ręki

Bardziej złożonymi sposobami wizualizacji danych są interaktywne pulpity nawigacyjne. Interaktywne pulpity nawigacyjne to cyfrowe narzędzia, które umożliwiają użytkownikom eksplorowanie i analizowanie danych w dynamiczny wizualnie i konfigurowalny sposób. Użytkownicy mogą w czasie rzeczywistym wchodzić w interakcję z danymi, manipulować nimi i zagłębiać się w konkretne szczegóły, aby uzyskać lepszy wgląd.

• Wykres obszarowy: Wykresy obszarowe są podobne do wykresów liniowych, ale obszar między linią a osią jest zacieniowany lub wypełniony, co zapewnia wizualną reprezentację wielkości lub proporcji danych. Wykresy obszarowe są często używane do przedstawiania trendów, porównań i wzorców w danych w czasie lub między zmiennymi.
• Wykres Gantta: Wykres składa się z poziomych pasków reprezentujących poszczególne zadania lub działania, rozmieszczonych wzdłuż osi pionowej odpowiadającej zadaniom projektu. Długość każdego paska przedstawia czas trwania zadania, a położenie pasków pokazuje daty rozpoczęcia i zakończenia. Zależności między zadaniami są przedstawiane za pomocą linii łączących. Wykresy Gantta są stosowane w różnych branżach do monitorowania postępów projektu, planowania zasobów i śledzenia harmonogramów projektów. Pomagają kierownikom projektów i członkom zespołów zrozumieć zależności między zadaniami, identyfikować ścieżki krytyczne, efektywnie przydzielać zasoby oraz łatwo wizualizować kamienie milowe projektu.
• Diagram Venna: Diagram Venna to wizualna reprezentacja wykorzystująca nakładające się okręgi do przedstawiania relacji między różnymi zbiorami lub grupami elementów. Każdy okrąg na diagramie reprezentuje zbiór, a obszar nakładania się okręgów przedstawia część wspólną tych zbiorów. Diagramy Venna są często używane do ilustrowania podobieństw, różnic i części wspólnych między różnymi kategoriami lub pojęciami, pomagając wizualizować i rozumieć relacje oraz powiązania między nimi. Są szeroko stosowane w różnych dziedzinach, w tym w matematyce, logice, statystyce i analizie danych, do przejrzystego i zwięzłego analizowania oraz porządkowania informacji.
• Schemat blokowy: Schemat blokowy to wizualna reprezentacja procesu lub przepływu pracy, wykorzystująca różne kształty i strzałki do przedstawiania sekwencji powiązanych kroków, decyzji i działań. Umożliwia wizualizację przepływu informacji lub działań w obrębie systemu albo procesu — od początku do końca. Każdy kształt na schemacie blokowym reprezentuje określone działanie lub zadanie, a strzałki wskazują kierunek przepływu między nimi. Schematy blokowe są szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak tworzenie oprogramowania, zarządzanie projektami i analiza procesów, do projektowania, komunikowania i analizowania złożonych procesów, identyfikowania wąskich gardeł oraz poprawy wydajności.
• Infografika: Infografiki łączą tekst, obrazy i elementy graficzne, aby przedstawiać informacje w sposób łatwy do zrozumienia i atrakcyjny wizualnie. Zwykle służą do upraszczania złożonych pojęć, prezentowania statystyk lub trendów w danych, opowiadania historii, porównywania różnych zmiennych albo podkreślania najważniejszych komunikatów. Infografiki są popularne ze względu na zdolność przyciągania uwagi, przedstawiania informacji w przystępnej formie oraz poprawiania zrozumienia dzięki wykorzystaniu elementów wizualnych podkreślających przekazywany komunikat. 
• Mapa cieplna: Mapa cieplna to wizualna reprezentacja danych wykorzystująca komórki oznaczone kolorami w obrębie macierzy lub tabeli. Mapy cieplne są często używane do przedstawiania rozkładu i zagęszczenia wartości w zbiorze danych. Każda komórka mapy cieplnej zawiera kolor odpowiadający określonej wartości, przy czym ciemniejsze kolory wskazują wyższe wartości, a jaśniejsze kolory — niższe wartości. Mapy cieplne są powszechnie stosowane w analizie danych, wizualizacji statystycznej i uczeniu maszynowym do identyfikowania wzorców, wartości odstających, trendów i korelacji w dużych zbiorach danych. Umożliwiają analitykom danych i badaczom intuicyjne rozpoznawanie skupień, skupisk punktów danych lub obszarów o wysokiej aktywności w danych bez potrzeby wykonywania złożonych obliczeń lub analiz statystycznych, co czyni je jednym z najpopularniejszych narzędzi do wizualizacji i analizy danych.
• Histogram: Histogram to wizualna reprezentacja rozkładu danych liczbowych. Składa się z prostokątów lub pasków, gdzie szerokość każdego paska przedstawia określony przedział lub zakres wartości, a wysokość przedstawia częstotliwość lub liczbę punktów danych mieszczących się w tym przedziale. Histogramy służą do ukazywania kształtu, tendencji centralnej i rozproszenia zbioru danych. Dostarczają informacji o rozkładzie danych, na przykład o tym, czy jest on symetryczny, skośny lub wykazuje potencjalne wartości odstające.

4 filary wizualizacji danych

Noah Iliinsky, jedna z najważniejszych postaci w tworzeniu diagramów i różnych rodzajów wizualizacji danych, opracował główne filary wizualizacji informacji. 

Bardziej systematyczne i zorientowane na proces podejście do wizualizacji można przyjąć, stosując się do filarów Iliinsky’ego, co może znacznie ułatwić tworzenie raportów, które naprawdę inspirują odbiorców do działania lub do postrzegania informacji w inny sposób. 

• Cel: Zanim zdecydujesz, które elementy danych najlepiej wzmocnią Twoją argumentację, musisz najpierw zrozumieć, co chcesz powiedzieć. Pomocne może być przeorganizowanie punktów danych w raportach, aby lepiej odzwierciedlały nadrzędne cele Twojego zespołu. Jeśli jednym z celów zespołu jest ograniczenie liczby wystąpień incydentów, należy wybrać punkty danych pokazujące ich częstotliwość i przyczynę źródłową. 
• Treść: Po uzyskaniu jasnego obrazu tego, co chcesz przekazać, łatwiej jest wybrać fakty lub treści, które najlepiej posłużą Twojemu celowi. Uwzględniaj wyłącznie treści wzmacniające przedstawianą tezę, a całą resztę pomiń. Im więcej informacji odbiorcy muszą przetworzyć, aby zrozumieć przekaz, tym mniejsze jest prawdopodobieństwo, że go zrozumieją. 
• Struktura: Łatwiej jest wyobrazić sobie strukturę danych, gdy można jasno określić cel i zna się materiały wspierające to sformułowanie. Według Iliinsky'ego struktura to fizyczny układ wizualizacji. Elementami struktury mogą być diagram związków encji, wykres liniowy, wykres punktowy lub mapa.
• Formatowanie: Łatwiej jest wyobrazić sobie strukturę danych, gdy można jasno określić cel i zna się materiały wspierające to sformułowanie. Według Iliinsky'ego struktura to fizyczny układ wizualizacji. Elementami struktury mogą być diagram drzewa, wykres liniowy, wykres punktowy lub mapa. 

Narzędzia i technologie skutecznej wizualizacji

Narzędzie do wizualizacji danych to program komputerowy wykorzystywany do wizualizacji danych. Każde narzędzie ma inne funkcje, ale zasadniczo wszystkie pozwalają wprowadzić zbiór danych i wprowadzać w nim zmiany graficzne. Większość z nich, choć nie wszystkie, zawiera gotowe szablony do tworzenia podstawowych wizualizacji.

• Tableau: Tableau jest szeroko stosowanym narzędziem do wizualizacji danych ze względu na łatwość obsługi i rozbudowane funkcje. Po połączeniu z wieloma źródłami danych może tworzyć szeroki zakres map i wykresów. Tableau należy do Salesforce i jest używane zarówno przez liczne osoby, jak i duże korporacje. Tableau jest dostępne w wielu wersjach, w tym internetowej, serwerowej i stacjonarnej, a także jako część niektórych programów CRM. Dzięki możliwości integracji z zaawansowanymi bazami danych, takimi jak Teradata, SAP, MySQL, Amazon AWS i Hadoop, Tableau skutecznie generuje wizualizacje i grafiki z obszernych i dynamicznych zbiorów danych w zastosowaniach związanych z dużymi zbiorami danych, AI i uczeniem maszynowym.
• Google Charts: Google Charts, jeden z liderów rynku wizualizacji danych, jest znany z możliwości tworzenia graficznych i obrazowych wizualizacji danych oraz został zakodowany z użyciem SVG i HTML5. Google Charts oferuje funkcję powiększania, a użytkownicy mogą korzystać z niezrównanej kompatybilności międzyplatformowej z systemami iOS, Android, a nawet starszymi wersjami Internet Explorera.
• Power BI: Przyjazne dla użytkownika narzędzie firmy Microsoft do wizualizacji danych, Power BI, może być wdrażane w infrastrukturze chmurowej lub instalowane lokalnie. Power BI jest jednym z najbardziej kompleksowych narzędzi do wizualizacji danych i współpracuje z szerokim zakresem baz danych zaplecza, w tym Excel, Teradata, Salesforce, PostgreSQL, Oracle, GitHub, Adobe Analytics, Azure i SQL Server. Narzędzie klasy korporacyjnej oferuje wgląd w dane w czasie rzeczywistym, umożliwiający szybkie podejmowanie decyzji, a także atrakcyjne wizualizacje.
• Grafana: Grafana o otwartym kodzie źródłowym to bezpłatne narzędzie do analizy i wizualizacji. Umożliwia wysyłanie zapytań, wyświetlanie, monitorowanie i przeglądanie metryk, dzienników oraz śladów. Zawiera narzędzia do tworzenia czytelnych wykresów i wizualizacji na podstawie danych z baz danych szeregów czasowych (TSDB). Dostępny jest również komponent chmurowy Grafana. Jest to w pełni zarządzana, szybka i wysoce dostępna platforma OpenSaaS do rejestrowania danych i obsługi metryk. Grafana Enterprise to komercyjna wersja Grafany, oferująca dodatkowe funkcje niedostępne w wersji o otwartym kodzie źródłowym. Obejmuje korporacyjne źródła danych, zaawansowane opcje uwierzytelniania, szersze ograniczenia uprawnień, całodobowe wsparcie oraz szkolenia prowadzone przez główny zespół.
• plotly: Kolejne narzędzie o otwartym kodzie źródłowym, plotly w pełni integruje się z językami programowania skoncentrowanymi na analizie danych, takimi jak Matlab, Python i R, umożliwiając tworzenie złożonych wizualizacji. Plotly, używane głównie do pracy zespołowej, rozpowszechniania, edytowania, tworzenia i udostępniania interaktywnych danych wizualnych, obsługuje wdrażanie lokalne i chmurowe. 
• RAWGraphs: Narzędzie znane również jako RAW działa na rozdzielanych plikach danych, takich jak pliki CSV lub TSV. Stanowi pomost między arkuszami kalkulacyjnymi a wizualizacją danych. Mimo że jest aplikacją internetową, RawGraphs zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa danych oraz różnorodne konwencjonalne i niekonwencjonalne układy.

Dostosowanie wizualizacji danych do celów biznesowych

Planowanie strategiczne z wykorzystaniem wizualnego wglądu w dane

Planowanie strategiczne polega na analizie bieżącej sytuacji organizacji, ustalaniu celów i założeń oraz wyznaczaniu ścieżki prowadzącej do ich osiągnięcia. Jednym z najskuteczniejszych narzędzi wspierających planowanie strategiczne jest wizualny wgląd w dane. Taki wgląd może pomóc zidentyfikować wzorce i trendy, które mogą stanowić podstawę strategicznego podejmowania decyzji.

Wizualne analizy danych mogą pomóc zidentyfikować kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) dla organizacji i śledzić postępy w realizacji tych wskaźników. Na przykład firma handlowa może wykorzystywać wizualne analizy danych do monitorowania danych dotyczących sprzedaży, poziomów zapasów i wskaźników zadowolenia klientów. Monitorując te wskaźniki w czasie, może identyfikować obszary możliwości i wprowadzać zmiany w celu poprawy wyników.

Oprócz śledzenia wskaźników KPI wizualne analizy danych mogą również pomóc w identyfikowaniu nowych możliwości rozwoju i innowacji.

Analizując trendy branżowe i dane rynkowe, organizacje mogą identyfikować rozwijające się rynki, preferencje konsumentów i potencjalne możliwości nawiązania partnerstw. Dzięki tym informacjom organizacje mogą strategicznie poszerzać swoją ofertę i docierać do nowych odbiorców.

Przekazywanie złożonych danych interesariuszom

Kolejną korzyścią ze stosowania wizualnych analiz danych w planowaniu strategicznym jest możliwość przekazywania interesariuszom złożonych koncepcji i danych. Przedstawiając dane w wizualnym i łatwym do przyswojenia formacie, interesariusze mogą szybko zrozumieć najważniejsze wnioski oraz wpływ, jaki mogą one mieć na organizację. 

Author's Tip

Jednym ze sposobów przekazywania złożonych danych jest stosowanie technik wizualizacji danych. Wizualizowanie danych za pomocą wykresów, diagramów i infografik może pomóc uprościć skomplikowane informacje i ułatwić interesariuszom zrozumienie najważniejszych wniosków. Elementy wizualne pomagają uwidocznić wzorce, trendy i korelacje, które w innym przypadku mogłyby być trudne do zrozumienia wyłącznie na podstawie surowych danych.

Innym skutecznym sposobem przekazywania złożonych danych jest opowiadanie historii. Przedstawiając dane w ramach struktury narracyjnej, interesariusze mogą lepiej zrozumieć kontekst i znaczenie informacji. Może to obejmować stworzenie angażującej narracji z wyraźnym początkiem, rozwinięciem i zakończeniem oraz wykorzystanie danych do wsparcia każdej części historii. Dzięki przedstawieniu danych w ten sposób interesariusze mogą lepiej nawiązać do informacji i zrozumieć ich konsekwencje.

Istotne jest również przedstawianie jasnych i zwięzłych wyjaśnień dotyczących znaczenia danych oraz ich potencjalnego wpływu na organizację. Należy unikać technicznego żargonu i złożonej terminologii, które mogą wprowadzać interesariuszy w błąd. Zamiast tego warto skupić się na przedstawianiu praktycznych wniosków i możliwych do zastosowania zaleceń, które interesariusze mogą łatwo zrozumieć i wdrożyć.

Wizualizacja danych przyczynia się do sukcesu

Wizualizacja danych jest użytecznym narzędziem dla firm do analizowania i interpretowania złożonych zbiorów danych, a wybór rodzaju wizualizacji zależy od potrzebnych wniosków. Każdy typ ma swoje mocne i słabe strony, dlatego wybór odpowiedniego rodzaju wizualizacji do przedstawienia danych jest ważny dla skutecznej komunikacji. Mapa cieplna może być odpowiednia do identyfikowania wzorców w zbiorach danych, podczas gdy wykres słupkowy może idealnie nadawać się do porównywania danych w różnych kategoriach.

Dostępnych jest wiele narzędzi pomagających firmom tworzyć wizualizacje — od bezpłatnych i łatwych w użyciu platform internetowych po bardziej zaawansowane i konfigurowalne oprogramowanie. Chociaż gromadzenie i analiza danych wiążą się z początkowymi inwestycjami, skuteczna wizualizacja umożliwia firmom identyfikowanie możliwości i podejmowanie bardziej świadomych decyzji, które zwiększają wydajność, generują przychody i obniżają koszty. W miarę jak firmy mierzą się z coraz bardziej złożonymi wyzwaniami, a tempo zmian technologicznych przyspiesza, dane będą nadal odgrywać coraz ważniejszą rolę, a wizualizacja danych pozostanie doskonałym narzędziem sukcesu.

Jeśli ten artykuł okazał się pomocny, zapisz się do naszego newslettera, aby otrzymywać więcej informacji na temat najlepszych praktyk zapewniania jakości i przydatnych wskazówek.