Data Visualization Analyst là gì? Tại sao Data Visualization quan trọng?

Data Visualization Analyst

Trong thời đại Big Data phát triển mạnh mẽ như hiện nay, Data Visualization Analyst là một trong những vấn đề được rất nhiều doanh nghiệp chú trọng, bởi nó quyết định tính dễ hiểu của thông tin cần truyền đạt. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết chính xác Data Visualization là gì, cũng như tại sao nó lại quan trọng đối với sự phát triển của một doanh nghiệp. Hãy cùng Top20Review khám phá vấn đề này ngay trong bài viết sau đây.

Data Visualization là một công việc khá phức tạp trong quá trình phân tích dữ liệu. Đặc biệt khi bạn là newbie sẽ dễ bị mắc các lỗi sai mà không biết phải xử lý như nào, đừng quá lo lắng, các chuyên gia Data Analyst tại Askany sẽ hỗ trợ giải quyết vấn đề này một cách tối ưu nhất.

Data Visualization Analyst là gì?

Data Visualization Analyst (Trực quan hóa dữ liệu), hiểu đơn giản là sự trình bày dữ liệu dưới dạng các đồ thị, biểu đồ hoặc sử dụng các công cụ, phương pháp để minh hoạ dữ liệu dễ hiểu, dễ quan sát hơn. Điều này giúp truyền đạt đầy đủ các thông tin từ dữ liệu đến người xem, người đọc một cách tốt nhất.

Data Visualization Analyst là gì?
Data Visualization Analyst là gì?

Vì sao trực quan hoá dữ liệu quan trọng?

Não bộ của con người thường có xu hướng phản ứng với hình ảnh tốt hơn nhiều lần so với những con số và ký hiệu đơn sơ. Điều này rất đúng với Data Visualization, nó có thể giúp người xem dễ dàng đánh giá, so sánh và phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis) chính xác, hiệu quả.

Thêm vào đó, mục đích chính của phân tích dữ liệu là phát hiện những insight ẩn sau dữ liệu, nhưng nếu như nó không được thể hiện một cách trực quan sẽ rất khó khăn cho các nhà phân tích truyền đạt nó đến ban lãnh đạo doanh nghiệp và khách hàng.

Các loại trực quan hoá dữ liệu

Khi nhắc đến trực quan hoá dữ liệu, bất kỳ ai cũng hình dung về các loại biểu đồ cột, biểu đồ đường đơn giản. Thực tế, đây chỉ là một phần nhỏ được dùng để thể hiện sự trực quan của dữ liệu, bạn cần phải kết nối và tập hợp thêm rất nhiều chức năng như phân loại, chọn lọc và đôi khi là ghép hai hoặc nhiều biểu đồ với nhau để tạo nên 1 báo cáo hoàn chỉnh, ý nghĩa. Sau đây, Top 20 Review sẽ giới thiệu đến bạn một số đồ thị và phương pháp trực quan hoá dữ liệu phổ biến, được sử dụng nhiều trong lĩnh vực phân tích dữ liệu:

  • Các loại đồ thị: charts (biểu đồ), tables (bảng tính), graphs (đồ thị), infographics (đồ hoạ), maps (bản đồ), dashboards (bảng điều khiển).
  • Các phương pháp trực quan: Area Chart, Bar Chart, Bullet Graph, Circle View, Bubble Cloud, Box-and-whisker Plots, Dot Distribution Map, Matrix, Gantt Chart, Highlight Table, Heat Map, Histogram, Network, Streamgraph, Radial Tree, Polar Area, Scatter Plot (2D or 3D), Text Tables, Treemap, Timeline, Wedge Stack Graph, Word Cloud, mix-and-match combination in a dashboard.
Các loại trực quan hoá dữ liệu 
Các loại trực quan hoá dữ liệu

Các công cụ trực quan hoá dữ liệu

Hiện nay, có rất nhiều công cụ hỗ trợ cho công việc trực quan hoá dữ liệu hiệu quả và tối ưu thời gian làm việc hơn. Trong phần này, chúng tôi sẽ giới thiệu đến bạn hai công cụ được dùng phổ biến nhất là Power BI và Tableau:

Power BI

Power BI là công cụ phân tích và trực quan hoá dữ liệu nổi bật với các thao tác sử dụng đơn giản, hiệu quả do Microsoft phát triển vào năm 2013. Theo nhận định của nhiều chuyên gia phân tích dữ liệu, Power BI là công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất thế giới cho đến thời điểm hiện tại.

Power BI được thiết kế với khả năng thu thập dữ liệu từ hàng trăm nguồn khác nhau, từ các trang web, cơ sở dữ liệu cho đến các phương tiện truyền thông xã hội. Đồng thời, nó còn cho phép người dùng trích xuất thông tin kinh doanh chính xác, nhanh chóng và tạo ra báo cáo có độ bảo mật và an toàn cao.

Xem thêm các bài viết khác:

Công cụ trực quan hóa dữ liệu - Power BI
Công cụ trực quan hóa dữ liệu – Power BI

Tableau

Tableau nổi tiếng là công cụ trực quan hoá dữ liệu mạnh mẽ được sử dụng nhiều trong lĩnh vực Business Intelligence. Nó có chức năng đơn giản hoá dữ liệu thô theo định dạng dễ hiểu. Ưu điểm lớn nhất của Tableau là không yêu cầu người dùng thành thạo bất kỳ kỹ năng hay kỹ thuật lập trình nào để vận hành nó. Một số tính năng nổi bật của công cụ Tableau có thể kể đến là:

  • Trộn dữ liệu.
  • Hợp tác dữ liệu.
  • Phân tích thời gian thực.

Có thể nói rằng, Tableau đã trở thành một trong những công cụ đắc lực nhận được sự quan tâm của rất nhiều chuyên gia phân tích dữ liệu.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu - Tableau
Công cụ trực quan hóa dữ liệu – Tableau

Hy vọng qua bài viết trên, bạn đã có thêm nhiều thông tin hữu ích về Data Visualization Analyst. Nhìn chung, việc trình bày dữ liệu trực quan giúp người xem hiểu rõ các thông tin mình muốn thể hiện là điều vô cùng khó khăn. Bạn phải vừa có kiến thức chuyên môn vững, vừa phải trang bị các kỹ năng cần thiết, cũng như sử dụng tốt các công cụ hỗ trợ. Vậy nên, đừng chần chừ mà hãy liên hệ ngay với các chuyên gia DA hàng đầu đang có mặt tại Askany, họ sẽ hướng dẫn và chia sẻ các kinh nghiệm làm việc với bạn một các đầy đủ và cụ thể nhất, từ đó giúp bạn đạt được những thành công nhất định trong lĩnh vực này.

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *