در دنیای دیجیتال امروز، هر روزه کسب‌وکارها داده‌های بیشتری در مورد درآمد فروش، عملکرد بازاریابی، تعامل با مشتری، سطح موجودی، معیارهای تولید، سطوح کارکنان، هزینه‌ها و سایر KPIها تولید می‌کنند. حجم بالای این داده‌ها، جستجو میان آنها را دشوار کرده و شناسایی ماهیت و روایت آنها را با مشکل همراه می‌کند. اینجاست که تجسم داده‌ها می‌تواند نقش مهمی ایفا کند.
تجسم داده‌ها همه چیز در مورد ارائه داده‌ها در قالب بصری، با استفاده از نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها برای بیان یک داستان معنادار است. درواقع Data visualization یک گام مهم در فرایند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یک تکنیک است که همه حوزه‌های کسب‌وکار می‌توانند از آن بهره ببرند.
در این مقاله به معرفی کامل تجسم داده‌ها، تکنیک‌ها و مزایایی که برای کسب‌وکارها به همراه دارد، می‌پردازیم. انواع آن را بررسی کرده و کاربرهای آن برای سازمان‌های مختلف را معرفی می‌کنیم. با ما همراه باشید.
data visualization چیست؟
تجسم داده، عمل ترجمه اطلاعات به یک قالب بصری، مانند نقشه یا نمودار، در راستای آسان‌تر کردن فهم داده‌ها و استخراج بینش از آنها، برای مغز انسان است. هدف اصلی تجسم داده‌ها آسان‌تر کردن شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در مجموعه داده‌های بزرگ است. این اصطلاح اغلب به‌جای عبارت‌هایی مانند گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات و گرافیک آماری نیز به کار می‌رود.
تجسم داده‌ها یکی از مراحل فرایند علم داده است که بیان می‌کند داده‌ها پس از جمع‌آوری، پردازش و مدل‌سازی، برای نتیجه‌گیری باید تصویرسازی شوند. تجسم داده‌ها همچنین یکی از عناصر معماری داده نیز هست که هدف آن شناسایی، مکان‌یابی، دستکاری، قالب‌بندی و ارائه داده‌ها به کارآمدترین روش ممکن است.
تجسم داده‌ها تقریباً برای هر رشته و حرفه‌ای مهم است. معلم‌ها و اساتید دانشگاه می‌توانند از آن برای نمایش نتایج آزمون دانش‌آموزان، دانشمندان کامپیوتر برای کشف پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) و مدیران برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات با سهام‌داران استفاده کنند. Data visualization همچنین نقش مهمی در پروژه‌های کلان داده ایفا می‌کند. ازآنجاکه کسب‌وکارها مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، به راه‌حلی برای دریافت سریع و آسان اطلاعات خود نیاز دارند و ابزارهای تجسم داده، یک راهکار مفید برای ارائه اطلاعات هستند.
تجسم به دلایل مشابه، در تجزیه‌وتحلیل پیشرفته داده نیز نقش اساسی دارد. هنگامی که یک دانشمند داده در حال نوشتن تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده پیشرفته یا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است، برای نظارت بر نتایج و اطمینان از عملکرد مدل‌ها مطابق با خواسته‌ها، باید بتواند خروجی‌ها را تجسم کند؛ الگوریتم‌های پیچیده از طریق تجسم، ساده‌تر از خروجی‌های عددی تفسیر می‌شوند.
تجسم داده‌ها برای کسب‌وکارها:
- به جداسازی عوامل مؤثر بر رفتار مشتری کمک می‌کنند،
- محصولات یا خدماتی که نیاز به بهبود دارند، شناسایی می‌کنند،
- داده‌ها را برای ذی‌نفعان، به‌یادماندنی‌تر می‌کنند،
- کمک می‌کند تا بفهمند چه زمانی و کجا، محصولات خاص را قرار دهند،
- کمک می‌کند تا حجم فروش یا درآمد را پیش‌بینی کنند.
تجسم داده در تجزیه‌وتحلیل پیشرفته داده کسب‌وکارها نقش اساسی دارد
انواع مختلف تجسم داده
اولین شکل از تجسم داده‌ها را می‌توان در مصریان پیش از قرن هفدهم جستجو کرد که عمدتاً برای کمک به مسیریابی استفاده می‌شد. با گذشت زمان، مردم از تجسم داده‌ها برای کاربردهای گسترده‌تر، مانند ارائه قوانین اقتصادی، اجتماعی و بهداشتی استفاده کردند.
در ادامه، ادوارد توفت، کتابی درمورد نمایش بصری اطلاعات کمی منتشر کرد که نشان می‌داد افراد می‌توانند از data visualization برای ارائه داده‌ها به شیوه‌ای مؤثرتر استفاده کنند. او در کتاب خود به این موضوع اشاره کرد که داشبوردها ابزارهای مؤثری برای تجسم داده‌ها و ردیابی آنها از منابع داده‌های مختلف هستند که تأثیرات رفتارهای خاص یک تیم را بر عملکرد سازمان نشان می‌دهند.
تجسم داده‌ها مجموعه داده‌های پیچیده را به قالب‌های بصری تبدیل می‌کند که درک آن برای مغز انسان آسان‌تر است. این می‌تواند شامل انواع ابزارهای بصری مانند:
- نمودارها: نمودار میله‌ای، نمودار خطی، نمودار دایره‌ای و…،
- گراف‌ها: نمودارهای پراکنده، هیستوگرام و…،
- نقشه‌ها: نقشه‌های جغرافیایی، نقشه‌های حرارتی و…،
- داشبوردها: پلتفرم‌های تعاملی که تجسم‌های متعدد را ترکیب می‌کنند.
هدف اصلی تجسم داده‌ها، دسترسی بیشتر به داده‌ها و تفسیر آسان‌تر است و به کاربران امکان می‌دهد الگوها، روندها و موارد پرت را به‌سرعت شناسایی کنند. این امر به‌ویژه در زمینه داده‌های بزرگ مهم است، جایی که حجم انبوه اطلاعات می‌تواند بدون تکنیک‌های تجسم مؤثر بسیار زیاد باشد.
پرکاربردترین تکنیک‌های Data visualization عبارت‌اند از:
- جدول: این روش شامل سطرها و ستون‌هایی است که برای مقایسه متغیرها استفاده می‌شود. جداول می‌توانند اطلاعات زیادی را به شکل ساختاریافته نشان دهند.
- نمودار دایره‌ای و نمودار میله‌ای: این نمودارها به بخش‌هایی تقسیم می‌شوند که هرکدام، قسمتی از یک کل را نشان می‌دهند. آنها یک راه ساده برای سازماندهی داده‌ها و مقایسه اندازه هر جزء با دیگر اجزا را ارائه می‌دهند.
- نمودارهای خطی و نمودارهای مساحتی: این نمودارها با رسم یک سری نقاط داده در طول زمان، تغییر در یک یا چند کمیت را نشان می‌دهند و اغلب در تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شوند. نمودارهای خطی، برای نشان‌دادن این تغییرات از خطوط استفاده می‌کنند. درحالی‌که نمودارهای مساحتی، نقاط داده را با پاره‌خط‌ها به یکدیگر متصل می‌کنند، متغیرها را روی هم قرار می‌دهند و از رنگ برای تمایز میان متغیرها استفاده می‌کنند.
- هیستوگرام: این نمودار، توزیع اعداد را با استفاده از نمودار میله‌ای (بدون فاصله میان میله‌ها) ترسیم می‌کند که نشان‌دهنده مقدار داده‌ای است که در یک محدوده خاص قرار می‌گیرد. این روش، شناسایی موارد پرت را در یک مجموعه داده معین، برای کاربر نهایی آسان می‌کند.
- نمودارهای پراکنده: این نمودارها در آشکارکردن رابطه میان دو متغیر سودمند هستند و معمولاً در تجزیه‌وتحلیل داده‌های رگرسیون استفاده می‌شوند. بااین‌حال، گاهی می‌توان این نمودارها را با نمودارهای حبابی اشتباه گرفت؛ نمودارهایی که برای تجسم سه متغیر از طریق محور x، y و اندازه حباب استفاده می‌شود.
- نقشه‌های حرارتی: این نقشه‌ها، نمایش گرافیکی داده‌های رفتاری بر اساس مکان هستند که می‌تواند یک مکان را روی نقشه یا حتی یک صفحه وب به تصویر بکشد.
- نقشه‌های درختی: این نقشه‌ها که داده‌های سلسله‌مراتبی را به‌صورت مجموعه‌ای از اشکال تودرتو نشان می‌دهند، معمولاً مستطیل هستند. نقشه‌های درختی برای مقایسه نسبت میان دسته‌ها، از طریق اندازه مساحت آنها عالی هستند.
مزایای تجسم داده‌ها برای کسب‌وکارها
از مهم‌ترین مزایای تجسم داده‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- تصمیم‌گیری استراتژیک: ذی‌نفعان کلیدی و مدیران ارشد از تجسم داده‌ها برای تفسیر معنی‌دار داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها از طریق تحلیل سریع‌تر داده‌ها و توانایی تجسم تصویر بزرگ‌تر در زمان، صرفه‌جویی می‌کنند.
- بهبود خدمات مشتریان: تجسم داده‌ها، نیازها و خواسته‌های مشتری را از طریق نمایش گرافیکی برجسته می‌کند. با Data visualization می‌توان شکاف‌ها را در خدمات مشتری شناسایی کرده، محصولات یا خدمات را به طور استراتژیک بهبود بخشیده و ناکارآمدی‌های عملیاتی را کاهش داد.
- افزایش مشارکت کارکنان: تکنیک‌های تجسم داده برای انتقال نتایج تحلیل داده‌ها به یک تیم بزرگ، مفید است. با استفاده از این روش، تیم‌ها می‌توانند داده‌ها را در کنار یکدیگر به تصویر بکشند تا اهداف و برنامه‌های مشترک را توسعه دهند. همچنین می‌توانند از تجزیه‌وتحلیل بصری، برای اندازه‌گیری اهداف، پیشرفت و بهبود انگیزه تیم استفاده کنند.
- ایجاد بینش عملی: طیف گسترده‌ای از پرسنل یک سازمان می‌توانند تصاویر ارائه شده در داشبوردهای هوش تجاری را درک کنند. این موضوع به کاربران امکان می‌دهد تا اطلاعات را به‌سرعت درک کنند، بینش بهتری دریافت کرده و روندهای بعدی را سریع‌تر کشف کنند.
- کاوش در روابط پیچیده: پلتفرم‌های تجسم داده با بهره‌گیری از قابلیت‌های پیشرفته، می‌توانند روابط پیچیده میان نقاط داده و شاخص‌های کلیدی را نشان داده و به سازمان اجازه دهند تا سریع‌تر تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند.
- داستان‌سرایی جذاب: داشبوردهایی که از نظر بصری جذاب هستند، علاقه مخاطب را به مشاهده اطلاعات قابل‌درک بیشتر می‌کنند.
- دسترسی: ابزارهای data visualization، داده‌ها را در دسترس تر و قابل‌درک‌تر می‌کند، به‌طوری‌که افراد غیرمجاز یا کاربران نیمه فنی که دانشمند داده نیستند، می‌توانند آنها را تفسیر و تجزیه‌وتحلیل کنند.
- افزایش تعامل: داشبوردهای تجسم داده به کاربران اجازه می‌دهند برای دریافت اطلاعات بیشتر، روی جنبه‌های مختلف نمایش داده‌ها کلیک کنند. این موضوع به‌ویژه برای افرادی که تخصص کمتری در زمینه موضوعی داده‌ها دارند، مفید است.
تکنیک‌های تجسم داده برای انتقال نتایج تحلیل داده‌ها به یک تیم بزرگ، مفید است
معایب تجسم داده‌ها
اگرچه تجسم داده‌ها دارای مزایای بسیاری است، اما می‌تواند چالش‌های متعددی را نیز به همراه داشته باشد، از جمله:
- پیچیدگی: یک تجسم بسیار پیچیده از داده‌ها می‌تواند تصویری به‌هم‌ریخته ایجاد کند که به‌دست‌آوردن بینش‌های ارزشمند را دشوار کند. پیچیدگی بیشتر همچنین به این معنا است که کاربران برای استفاده از این ابزارها، به آموزش نیاز دارند تا برای داده‌های مورد استفاده، تصاویر اشتباه ایجاد نکنند.
- احتمال برداشت نادرست: کاربران ممکن است هنگام استفاده از یک پلتفرم تجسم داده، نتوانند نتیجه‌گیری درستی از داده‌های نمایش‌داده‌شده داشته باشند.
- حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: کاربران باید امنیت و حریم خصوصی داده‌هایی که در حال بصری‌سازی آنها هستند را در نظر بگیرند. یک پلتفرم ممکن است مستعد حملات سایبری باشد و این موضوع، امنیت داده‌های مورد استفاده را به خطر می‌اندازد. همچنین ممکن است از مجموعه داده‌ای استفاده کرد که با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها مطابقت ندارد.
- جانب‌داری: تجسم‌سازی‌ها و داده‌هایی که بر اساس آنها ساخته شده‌اند، باید به‌دقت مورد بررسی قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که عمداً یا ناخواسته، مغرضانه نیستند؛ انجام‌ندادن این کار می‌تواند اعتبار تحلیل‌ها را به خطر بیندازد.
Data Visualization و کلان داده‌ها
در چشم‌انداز معاصر مدیریت اطلاعات، برای سازمان‌هایی که به دنبال بینش‌های عملی از مجموعه داده‌های گسترده و پیچیده هستند، هم‌افزایی میان تجسم داده‌ها و کلان داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. تجسم داده‌ها، از طریق به‌کارگیری تکنیک‌های نمایش گرافیکی مانند نمودارها و نقشه‌های حرارتی، نقشی کلیدی در نمایش الگوهای پیچیده و روندهای ذاتی در مجموعه داده‌های عظیم ایفا می‌کند. درواقع Data visualization به عنوان یک پل دگرگون‌کننده میان داده‌های خام و بینش‌های معنادار عمل می‌کند و ذی‌نفعان را قادر می‌سازد تا روابط پیچیده را درک کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
ازآنجاکه امروزه سازمان‌ها با چالش‌ها و فرصت‌های ارائه شده توسط حجم، سرعت و تنوع بسیار زیاد کلان داده‌ها دست‌وپنجه نرم می‌کنند، ادغام تجسم داده‌ها به یک استراتژی ضروری برای استخراج ارزش و پرورش درک عمیق‌تر از اطلاعات پیچیده تبدیل می‌شود. پیوند تجسم داده‌ها و کلان داده‌ها نه‌تنها تفسیرپذیری را افزایش می‌دهد، بلکه به تصمیم‌گیرندگان قدرت می‌دهد تا از مخازن وسیع اطلاعات موجود در چشم‌انداز داده‌محور امروزی، هوش عملی را استخراج کنند.
کاربردهای تجسم داده‌ها در کسب‌وکار
کسب‌وکارها بسته به حوزه فعالیتی که دارند، می‌توانند از تجسم داده‌ها به شیوه متفاوتی برای بهبود سازمان خود بهره بگیرند. در ادامه برخی از کاربردهای Data Visualization در کسب‌وکارهای مختلف مورد بررسی قرار داده شده است.
تجسم داده در فروش و بازاریابی
در حوزه بازاریابی و فروش، تجسم داده‌ها به ابزاری قدرتمند برای درک رفتار مشتری تبدیل می‌شود. شرکت تحقیقاتی eMarketer تخمین زده است که در سال 2023، 264 میلیارد دلار برای تبلیغات دیجیتال مستقر در ایالات متحده هزینه خواهد شد و انتظار می رود این رقم تا سال 2027 از مرز 390 میلیارد دلار عبور کند. با توجه به حجم بالای سرمایه‌گذاری در تبلیغات، تیم های بازاریابی باید توجه زیادی به این موضوع داشته باشند؛ مواردی مانند منابع ترافیک وب سایت و نحوه درآمدزایی آنها. تجسم داده‌ها به نشان‌دادن اینکه چگونه تلاش های بازاریابی بر روند رشد ترافیک و مشتریان در طول زمان تأثیر می گذارد، کمک می‌کند.
با استفاده از نمودارهای بصری، تقسیم‌بندی و تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتری تسهیل می‌شود و بینش‌هایی را ارائه می‌دهد که به تدوین استراتژی‌های بازاریابی هدفمند کمک می‌کند. به‌تصویرکشیدن قیف فروش، نمای جامعی از سفر مشتری ارائه می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا فرایندهای فروش خود را بهینه کنند. تجزیه‌وتحلیل بصری تعاملات در رسانه‌های اجتماعی و تحلیل عملکرد کمپین، استراتژی‌های بازاریابی را بیشتر تقویت کرده و امکان دسترسی مؤثرتر و هدفمندتر را فراهم می‌کند.
با استفاده از نمودارهای بصری، تقسیم‌بندی و تجزیه‌وتحلیل رفتار مشتری تسهیل می‌شود و بینش‌هایی را ارائه می‌دهد که به تدوین استراتژی‌های بازاریابی هدفمند کمک می‌کند
تجسم داده در مراقبت‌های بهداشتی
در بخش مراقبت‌های بهداشتی، تجسم داده‌ها در انتقال اطلاعات پیچیده مفید است. نمایش‌های بصری برای برقراری ارتباط با وضعیت بیمار و ارزیابی اثربخشی درمان استفاده می‌شوند و درک بهتر و سریع‌تری را برای متخصصان و ذی‌نفعان مراقبت‌های بهداشتی ایجاد می‌کنند. از طریق تجزیه‌وتحلیل بصری، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی به تخصیص و استفاده کارآمد از منابع و ارائه بهینه خدمات مراقبت‌های بهداشتی دست پیدا می‌کنند.
متخصصان مراقبت‌های بهداشتی اغلب از نقشه‌های choropleth برای تجسم داده‌های مهم سلامت استفاده می‌کنند. نقشه choropleth منطقه یا مناطق جغرافیایی را نشان می‌دهد که دررابطه‌با یک متغیر عددی، رنگ خاصی به آنها اختصاص داده شده است. نقشه‌های Choropleth به متخصصان این امکان را می‌دهد که شیوه تغییر یک متغیر، مانند میزان مرگ‌ومیر بیماری قلبی، در مناطق جغرافیایی خاص را دنبال کنند.
تجسم داده در حوزه دارایی، مالی و سرمایه‌گذاری
متخصصان امور مالی هنگام انتخاب برای خرید یا فروش دارایی، باید عملکرد تصمیمات سرمایه‌گذاری خود را بررسی کنند. تجزیه‌وتحلیل مالی در چشم‌انداز یک کسب‌وکار، شامل استفاده از نمایش‌های بصری برای کمک به تصمیم‌گیری در سرمایه‌گذاری است. تجسم داده در قیمت سهام و روند بازار، بینش ارزشمندی را برای سرمایه‌گذاران فراهم می‌کند. نمودارهای کندل استیک به عنوان ابزاری برای کمک به متخصصان مالی در راستای تجزیه‌وتحلیل حرکات قیمت در طول زمان و نمایش اطلاعاتی مانند اوراق بهادار، مشتقات، ارزها، سهام، اوراق‌قرضه و کالاها استفاده می‌شود. با تجزیه‌وتحلیل چگونگی تغییر قیمت‌ها در طول زمان، تحلیلگران داده و متخصصان مالی می‌توانند روندها را تشخیص داده و متناسب با آنها، تصمیم‌گیری کنند.
علاوه بر این، سازمان‌ها با استفاده از Data Visualization می‌توانند تحلیل مقایسه‌ای از هزینه‌های بودجه شده در مقابل هزینه‌های واقعی داشته باشند و درک جامعی از عملکرد مالی به دست آورند. تجسم جریان‌های نقدی و صورت‌های مالی به ارزیابی شفاف‌تر سلامت مالی سازمان و تدوین استراتژی‌های مالی قدرتمند کمک می‌کند.
تجسم داده در لجستیک
شرکت‌های حمل‌ونقل و لجستیک از ابزارهای تجسم برای ایجاد یک زنجیره تأمین مبتنی بر داده و تعیین کارآمدترین مسیرهای حمل‌ونقل استفاده می‌کنند.
کاربرد تجسم داده برای دانشمندان و محققین داده
متخصصان داده معمولاً تصویرسازی را برای استفاده خود یا ارائه اطلاعات به مخاطبان آماده می‌کنند. دانشمندان و محققان داده اغلب از زبان‌های برنامه‌نویسی متن‌باز – مانند پایتون – یا ابزارهای اختصاصی طراحی شده برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌کنند. دانشمندان و محققان داده از تجسم‌ها برای درک بیشتر مجموعه داده‌ها و شناسایی الگوها یا روندهایی استفاده می‌کنند که در غیر این صورت، ممکن است موردتوجه قرار نگیرند.
نقش تجسم داده در BI و گزارش‌دهی
نرم‌افزارهای هوش تجاری و گزارش‌دهی، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا از ابزارهای پیچیده، برای بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری خود استفاده کنند. این موضوع شامل به‌کارگیری داشبوردهای جامعی است که برای ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و معیارهای تجاری طراحی شده‌اند. علاوه بر این، نرم افزار BI به کسب‌وکارها در تجزیه‌وتحلیل روند کامل سازمان شامل تشخیص الگوها و ناهنجاری‌ها در فروش، درآمد و سایر داده‌های حیاتی، کمک می‌کنند. این بینش‌های بصری نقشی اساسی در تسهیل تصمیم‌گیری استراتژیک ایفا می‌کنند و به ذی‌نفعان قدرت می‌دهند تا با سرعت مناسب، به تغییرات بازار پاسخ دهند.
همکاران سیستم به پشتوانه چندین دهه فعالیت در حوزه نرم‌افزار و از طریق با همکاری متخصصان صنعتی، دانشگاهی و مشتریان، طیف وسیعی از تحلیل‌های آماده و KPIهای فرایندمحور را در نرم افزار هوش تجاری راهکاران قرار داده که هزینه، زمان و ریسک پیاده‌سازی هوشمندی تجاری را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. این نرم افزار با جمع‌آوری، تحلیل، تبدیل و تفسیر داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل درک و اعتماد، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و هوشمندانه، حضور موثرتری در بازار داشته باشند. برای کسب اطلاعات بیشتر، با ما تماس بگیرید.
منابع
- ibm.com
- powerbi.microsoft.com
- aws.amazon.com
- techtarget.com
- geeksforgeeks.org