Membuka wawasan: kekuatan visualisasi data

Anda secara rutin menganalisis kinerja media sosial Anda dan mendapatkan beberapa wawasan menarik. Namun bagaimana Anda mengkomunikasikan wawasan tersebut kepada pemangku kepentingan terkait? Tidak semua orang merupakan analis yang dapat dengan mudah memahami data untuk mengekstrak informasi yang dapat ditindaklanjuti. Di sinilah visualisasi data berperan, membantu Anda membuat data lebih mudah dipahami oleh semua orang yang terlibat.

Visualisasi data membantu mengubah kumpulan data besar (seperti data besar) menjadi sesuatu yang mudah diproses dalam sekejap. Ini menjadikannya bagian penting dari upaya pelaporan media sosial Anda. Dalam postingan ini, kami mendalami lebih dalam tentang apa itu visualisasi data dan apa perannya dalam bisnis Anda. Mari kita mulai.

Apa itu visualisasi data?

Visualisasi data adalah proses menyajikan data dan informasi dalam format visual. Ini melibatkan penggunaan bagan, grafik, peta, dan elemen visual lainnya untuk menerjemahkan data. Visualisasi ini memudahkan pemrosesan dan pemahaman tren dan pola dalam kumpulan data tertentu.

Apa kelebihan dan kekurangan visualisasi data?

Memvisualisasikan data meningkatkan pemahaman dan komunikasi secara menyeluruh. Mengingat hal ini, sulit untuk membayangkan bahwa akan ada kerugiannya. Visualisasi informasi terkadang dapat menimbulkan kesalahpahaman, jadi penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan kekurangannya sebelum Anda mendalaminya.

Keuntungan

Pemahaman data yang ditingkatkan

Data yang divisualisasikan lebih mudah dipahami oleh orang-orang dari semua keahlian dan tingkat pengalaman. Anda tidak perlu menjadi seorang analis untuk menafsirkan apa yang dikatakan data.

Identifikasi cepat pola dan tren

Dengan visualisasi data, outlier dalam kumpulan data disorot dengan jelas. Hal ini memungkinkan Anda dengan cepat menemukan pola, hubungan, dan tren tanpa harus menelusuri tumpukan data.

Komunikasi yang efektif

Karena data yang divisualisasikan lebih mudah dipahami, risiko kebingungan dan salah tafsir lebih rendah. Sehingga Anda dapat berbagi informasi secara efektif dengan pihak-pihak terkait, sehingga menghasilkan komunikasi yang lebih baik.

Pengambilan keputusan yang lebih baik

Visualisasi dengan cepat menerjemahkan kumpulan data yang sangat besar menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ini memudahkan Anda memutuskan apa yang harus dilakukan dengan data media sosial Anda.

Pengisahan cerita berbasis data yang ditingkatkan

Visualisasi data memungkinkan penyampaian cerita yang efektif dengan data besar. Warna, pola, dan elemen visual lainnya membantu orang memvisualisasikan cerita yang ingin disampaikan oleh data Anda.

Kekurangan

Salah tafsir visual

Jika Anda tidak berhati-hati dalam menyajikan data, visualisasinya mungkin tidak menyampaikan pesan Anda secara efektif. Hal ini memberikan lebih banyak ruang bagi orang untuk salah menafsirkan data dan mengambil kesimpulan yang salah.

Mengabaikan konteks dan detail

Terkadang, visualisasi menghasilkan penyederhanaan data yang berlebihan. Jadi, orang mengambil kesimpulan yang tidak tepat karena mengabaikan konteks dan detail penting.

Bias dan distorsi seleksi

Dengan sendirinya, visualisasi data menyerahkan interpretasi kepada audiens. Artinya setiap individu menerapkan bias seleksinya masing-masing untuk memahami data. Hal ini memperkeruh keadaan, mengakibatkan pandangan yang terdistorsi.

Visualisasi data dan data besar

Data besar mengacu pada data dalam jumlah besar yang terlalu rumit untuk dikelola menggunakan alat pemrosesan tradisional. Jenis data ini sangat beragam dan datang dengan kecepatan tinggi, sehingga semakin sulit untuk dianalisis.

Pada saat yang sama, organisasi tidak boleh mengabaikan data besar. Karena volumenya yang tinggi, kecepatannya yang tinggi, dan variasinya yang tinggi, hal ini berpotensi menghasilkan banyak wawasan dengan menggunakan alat analisis yang tepat.

Di sinilah visualisasi data berperan, membantu Anda memahami triliunan data yang tersedia untuk Anda. Analisis data tingkat lanjut menyaring gangguan dari data besar untuk mengekstrak informasi paling penting. Visualisasi kemudian membantu Anda menceritakan kisah dengan menyorot detail-detail penting tersebut. Jadi kedua konsep ini bekerja sama secara erat untuk mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data.

Apa saja 3 C dalam visualisasi data?

Jika Anda ingin memanfaatkan visualisasi data semaksimal mungkin, langkah penting adalah menghindari kelemahan yang disebutkan di atas. Ikuti tiga C dalam visualisasi data untuk menyajikan data Anda dengan jelas dan akurat.

Kejelasan

Perjelas pesan yang Anda sampaikan dengan visualisasi Anda. Datanya maksudnya apa? Bagaimana cara memberikan nilai kepada penonton? Grafik yang menarik perhatian mungkin bagus untuk dilihat, namun tidak ada gunanya bagi pemangku kepentingan kecuali grafik tersebut menyajikan informasi penting.

Konsistensi

Sangat mudah untuk salah membaca dan salah menafsirkan informasi ketika tidak ada konsistensi dalam visualisasi Anda. Aturan dan gaya visual yang sama harus diterapkan secara menyeluruh.

Jika Anda menggunakan satu warna untuk mewakili sesuatu dalam satu diagram batang, artinya harus serupa di seluruh grafik dan diagram lainnya. Misalnya, jika warna hijau mewakili peningkatan penjualan di satu grafik, maka hijau harus mewakili penurunan sentimen negatif di grafik lain.

Konteks

Dengan sendirinya, data hanya dapat memberi tahu Anda banyak hal. Itu tidak memberi tahu Anda apakah suatu angka baik atau buruk. Misalnya, jika rasio klik-tayang Anda adalah 4,5%, apakah itu angka yang bagus? Menambahkan konteks ke visualisasi Anda sangat penting untuk pemahaman data yang lebih komprehensif.

Pemangku kepentingan harus memiliki sesuatu untuk dibandingkan dengan data agar dapat lebih memahami data tersebut. Dalam contoh di atas, tolok ukur industri dan angka kuartal sebelumnya dapat menambah konteks.

Apa saja 5 langkah dalam visualisasi data?

Dengan mengingat hal di atas, berikut adalah lima langkah untuk membangun visualisasi data yang lebih baik.

Langkah 1: Perjelas pertanyaannya

Pertanyaan apa yang ingin dijawab oleh visualisasi Anda? Miliki gagasan yang jelas tentang tujuan Anda sehingga Anda dapat mengidentifikasi audiens yang ingin Anda jangkau dan jenis data serta analisis yang Anda perlukan. Anda kemudian dapat memahami jenis visualisasi yang paling efektif untuk menyampaikan pesan Anda. Langkah ini berfungsi sebagai landasan bagi upaya visualisasi Anda.

Langkah 2: Ketahui data Anda dan mulailah dengan visualisasi dasar

Setelah Anda menetapkan tujuan Anda, putuskan data yang Anda perlukan untuk menjawab pertanyaan Anda. Berdasarkan hal ini, Anda akan memahami apakah Anda dapat mengumpulkan data yang ada, atau Anda harus membuatnya sendiri.

Apa pun jenis datanya, mulailah dengan visualisasi dasar untuk menggabungkan semuanya. Hal ini membantu Anda membuat segala sesuatunya sesederhana mungkin sehingga lebih mudah memperoleh informasi yang dapat ditindaklanjuti.

Langkah 3: Identifikasi pesan visualisasi, dan hasilkan indikator yang paling informatif

Langkah selanjutnya melibatkan pembersihan data Anda dan menganalisisnya untuk mendapatkan wawasan penting. Apa arti angka-angka itu? Apakah ada pola atau tren yang dapat dikenali? Pesan apa yang dapat Anda sampaikan melalui data tersebut?

Ini adalah salah satu langkah terpenting karena menentukan keakuratan dan relevansi visualisasi data Anda.

Langkah 4: Pilih jenis grafik yang tepat

Kejelasan dan efektivitas visualisasi Anda sangat bergantung pada jenis bagan yang Anda gunakan. Tentukan jenis bagan terbaik dengan memahami pesan yang ingin Anda sampaikan.

Beberapa bagan memperlihatkan pola dalam data sementara bagan lainnya membuat perbandingan antar variabel yang berbeda. Namun lebih lanjut tentang itu di bagian selanjutnya.

Langkah 5: Arahkan perhatian pada pesan-pesan utama

Sekarang saatnya membuat grafik Anda. Pastikan untuk menyertakan konteks yang relevan sehingga lebih mudah untuk menafsirkan pesannya.

Dan jangan hanya memaparkan angka. Ubah hal tersebut menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Jika ada pesan atau kesimpulan penting, pastikan untuk menyorotnya sehingga orang tahu apa yang harus menjadi fokus.

Jenis visualisasi data terbaik

Ingin tahu jenis bagan apa yang harus Anda gunakan untuk visualisasi Anda? Berikut adalah beberapa jenis visualisasi data terbaik dan kasus penggunaannya.

• Tabel – Data disajikan dalam baris dan kolom. Terbaik untuk mendukung jenis visualisasi lain yang lebih kompleks.

• Bagan – Penyajian data dalam bentuk tabel dan grafis, biasanya sepanjang dua sumbu. Beberapa contohnya mencakup diagram batang, diagram lingkaran, dan diagram Gantt. Terbaik untuk menyajikan data kategorikal.

• Grafik – Diagram yang menyajikan data berupa garis, kurva, area, titik, atau segmen. Beberapa contohnya mencakup grafik peluru, grafik garis, plot sebar, dan grafik jaringan. Terbaik untuk menemukan korelasi atau penyimpangan.

• Peta – Data disajikan dalam bentuk peta. Beberapa contohnya mencakup peta panas, peta pohon, dan peta geografis. Terbaik untuk menunjukkan hubungan hierarki dan data spesifik lokasi.

• Infografis – Kombinasi kata dan visual yang mewakili data. Terbaik untuk menambahkan konteks dan detail tambahan.

Contoh terbaik visualisasi data

Tidak yakin seperti apa visualisasi data yang bagus? Lihatlah beberapa contoh terbaik ini untuk menginspirasi Anda.

Demografi Selfie London

Selfiecity mengumpulkan visualisasi data menarik dari demografi selfie di London berikut ini. Sebagai bagian dari proyek yang lebih besar yang mempelajari selfie di dunia, visualisasi di bawah ini menunjukkan grafik yang membandingkan selfie di London. Ini membandingkan jumlah foto selfie yang diambil oleh pria vs. wanita pada rentang usia yang berbeda. Terdapat sorotan dari temuan-temuan utama di panel sebelah kiri untuk memudahkan pemahaman.

Sumber Gambar: Selfiecity

Indeks Persepsi Korupsi

Transparency.org mengembangkan peta interaktif yang menampilkan Indeks Persepsi Korupsi global. Jika Anda mengarahkan kursor ke setiap negara di peta, Anda akan mendapatkan ikhtisar skor CPI negara tersebut dan perubahannya sejak setahun terakhir. Mengklik negaranya akan memberi Anda laporan terperinci yang menguraikan perubahan skor dari waktu ke waktu.

Sumber Gambar: Transparansi.org

Populasi Dunia Mencapai 8 Miliar

Pada tahun 2022, populasi dunia mencapai 8 miliar jiwa. Visual Capitalist menyajikan datanya dengan visualisasi sebagai berikut. Garis memisahkan negara dan warna memisahkan benua. Ini adalah cara sederhana namun komprehensif untuk memvisualisasikan informasi agar semua orang dapat memahaminya.

Sumber Gambar: Kapitalis Visual

Alat dan perangkat lunak visualisasi data

Cara terbaik untuk memvisualisasikan data Anda dengan jelas dan akurat adalah dengan menggunakan alat dan perangkat lunak visualisasi yang tepat. Ini mungkin termasuk platform dengan analitik bawaan yang menyediakan laporan data yang divisualisasikan. Ini mungkin juga mencakup perangkat lunak yang dirancang khusus untuk visualisasi data. Berikut beberapa opsi yang harus Anda pertimbangkan.

Kecambah Sosial

Sprout Social adalah alat manajemen media sosial lengkap dengan kemampuan visualisasi yang kuat. Analisis bawaan secara otomatis mengukur kinerja Anda di seluruh platform media sosial terkemuka. Platform kemudian menyajikan data dalam format visual untuk menyederhanakan analisis data Anda. Ini menggunakan kombinasi grafik, bagan, tabel, dan peta untuk membuat visualisasi kinerja Anda yang menawan.

Sprout memungkinkan Anda membuat berbagai macam visualisasi data yang dapat dibagikan untuk mendukung pelaporan media sosial Anda. Ini termasuk visualisasi untuk keseluruhan kinerja akun dan aktivitas profil Anda. Anda dapat membuat laporan khusus tim dengan visualisasi yang menyajikan metrik yang relevan untuk setiap tim. Bahkan memungkinkan Anda mengelompokkan laporan untuk melacak jenis kinerja tertentu seperti keterlibatan dan produktivitas.

Tablo

Tableau adalah platform analisis visual untuk membuat visualisasi data yang dapat ditindaklanjuti dan mudah dipahami. Ini memungkinkan Anda membuka wawasan komprehensif dengan menghubungkan ke data terintegrasi dari sumber mana pun.

Platform memproses data ini untuk memberikan prediksi dan rekomendasi menggunakan Einstein AI. Hal ini meminimalkan kebutuhan untuk menulis algoritma Anda sendiri, yang menyederhanakan proses analisis data Anda. Anda kemudian dapat membuat visualisasi hanya dalam beberapa klik menggunakan editor drag-and-drop.

Sumber Gambar: Tableau

Google Grafik

Google Charts adalah seperangkat alat untuk membuat grafik interaktif untuk menampilkan data langsung di situs Anda. Pilih dari berbagai opsi bagan yang paling sesuai dengan data yang ingin Anda sajikan. Kemudian sesuaikan desain yang ada agar sesuai secara visual dengan situs web Anda. Google Charts memungkinkan Anda terhubung ke data Anda secara real-time sehingga Anda dapat menyajikan data dinamis kepada pengunjung situs.

Sumber Gambar: Google Grafik

Sumber daya tambahan

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang visualisasi data? Lihat sumber daya berikut untuk memoles keterampilan visualisasi Anda.

• Entri blog Sprout tentang visualisasi data untuk pemasar
• Visualisasi Data Coursera dengan Spesialisasi Tableau
• Visualisasi Indah: Melihat Data dari Sudut Pandang Para Ahli

Membuat data berbicara dengan visualisasi

Visualisasi adalah cara ampuh untuk menerjemahkan data Anda menjadi pesan yang dapat dipahami semua orang. Pada saat yang sama, penting untuk menyajikan data dengan jelas dan konsisten untuk meminimalkan risiko salah tafsir. Hal ini membantu Anda menyampaikan pesan dengan lebih efektif untuk mengubah data menjadi tindakan.

Manfaatkan alat Analisis Media Sosial Sprout untuk mengubah data kinerja sosial yang kompleks menjadi visual. Dapatkan gambaran menyeluruh tentang kinerja profil dan konten sosial Anda. Kemudian gabungkan visualisasi ini ke dalam laporan yang dapat ditindaklanjuti untuk dibagikan kepada tim Anda.