Visualisasi Data

Visualisasi Data: Pengertian, Tujuan, Manfaat, dan Penerapannya

Visualisasi data merupakan suatu konsep yang tak dapat diabaikan dalam dunia informasi dan teknologi saat ini. 

Dengan melibatkan representasi grafis dari data dan informasi, visualisasi data menjadi kunci untuk memahami pola, tren, dan hubungan yang mungkin sulit ditemukan melalui analisis data konvensional. 

Dalam konteks ini, LinovHR ini akan mengulas lebih lanjut mengenai tujuan, manfaat, dan penerapan visualisasi data.

 

Pengertian Visualisasi Data

Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan menggunakan elemen visual seperti grafik, diagram, dan peta, alat visualisasi menyediakan cara yang mudah diakses untuk melihat dan memahami tren, anomali, dan pola dalam data.

Melakukan visualisasi menjadi salah satu cara terbaik untuk memudahkan penyajian data kepada audiens non-teknis sehingga tidak mengalami kebingungan.

Di dunia big data, alat dan teknologi visualisasi data menjadi sangat penting untuk menganalisis jumlah informasi yang sangat besar dan membuat keputusan berbasis data.

 

Timeline Visualisasi Data
Timeline Visualisasi Data

 

Mengapa Visualisasi Data Sangat Penting?

Visualisasi dapat memberikan cara yang cepat dan efektif untuk menyampaikan informasi dengan menggunakan elemen visual. 

Praktik ini juga membantu bisnis dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi perilaku pelanggan, menemukan area yang perlu diperbaiki atau perlu perhatian lebih.

Selain itu juga membuat data lebih mudah diingat bagi para pemangku kepentingan, memahami kapan dan di mana menempatkan produk tertentu, serta memprediksi volume penjualan.

Manfaat lain dari visualisasi data di antaranya:

  • Kemampuan untuk memahami informasi dengan cepat, meningkatkan wawasan, dan membuat keputusan lebih cepat.
  • Peningkatan pemahaman langkah-langkah selanjutnya yang harus diambil untuk meningkatkan organisasi.
  • Kemampuan yang lebih baik untuk menjaga minat audiens dengan menyajikan informasi yang dapat dipahami.
  • Penyebaran informasi yang mudah meningkatkan peluang untuk berbagi wawasan dengan semua pihak yang terlibat.
  • Peningkatan kemampuan untuk bertindak cepat terhadap temuan, dan dengan demikian, mencapai kesuksesan dengan lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan.

 

Baca Juga: Simak, ini Prosedur Analisis Data yang Benar

 

Tujuan Visualisasi Data

Dalam era digital yang dipenuhi dengan jumlah data yang sangat besar, data visualization muncul sebagai alat yang krusial untuk mengurai kompleksitas dan membuat informasi lebih mudah dipahami. 

Tujuan utama dari visualisasi ini dapat mencakup beberapa aspek, mari kita telusuri lebih jauh mengenai tujuan-tujuan tersebut.

 

1. Komunikasi

Tujuan pertama dari visualisasi data adalah memfasilitasi komunikasi informasi secara efektif. 

Dengan menggunakan elemen visual seperti grafik, diagram, dan peta, data kompleks dapat diubah menjadi representasi yang mudah dipahami oleh berbagai pihak, termasuk mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Visualisasi membantu mengatasi hambatan linguistik dan memungkinkan penyampaian pesan dengan cara yang lebih universal.

Dengan kata lain, melakukan visualisasi dapat memberi peran sebagai jembatan untuk menyampaikan informasi dengan jelas dan dapat dicerna oleh berbagai jenis audiens.

 

2. Analisis dan Eksplorasi

Kedua adalah mendukung proses analisis dan eksplorasi data. 

Melalui representasi visual, pola, tren, dan anomali dalam data dapat lebih mudah diidentifikasi.

Grafik dan diagram membantu analis dan peneliti untuk menjelajahi hubungan antar variabel, mengidentifikasi kecenderungan, dan menemukan wawasan yang mungkin terlewatkan dalam analisis konvensional.

Dengan menggabungkan kekuatan visual dengan algoritma analisis data, visualisasi menjadi alat yang sangat berguna untuk menggali makna dari kompleksitas informasi yang ada.

 

3. Pengambilan Keputusan

Dengan memvisualisasikan data ke dalam bentuk yang mudah dimengerti, proses pengambilan keputusan pun dapat lebih mudah dilakukan.

Hal ini memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat waktu. 

Selain lebih efisien dari segi waktu, proses pengambilan juga bisa dilakukan lebih terbuka, transparan, dan dapat dipahami oleh semua pihak yang terlibat. 

Visualisasi data, dengan demikian, tidak hanya mengubah data menjadi gambar, tetapi juga menjadi alat yang kuat untuk membimbing langkah-langkah strategis dan taktis dalam sebuah organisasi atau proyek.

Dengan menyatukan tujuan-tujuan ini, visualisasi data tidak hanya menjadi instrumen untuk merepresentasikan informasi, tetapi juga menjadi sarana untuk mempercepat pemahaman, meningkatkan analisis, dan mendukung pengambilan keputusan.

 

Tipe Visualisasi Data

Terdapat berbagai tipe visualisasi data yang dirancang untuk menggambarkan berbagai aspek dan hubungan dalam data. Setiap tipe ini memiliki kegunaan dan keunggulan yang berbeda-beda.

Berikut adalah beberapa tipe dalam visualisasi data, di antaranya:

 

1. Visualisasi Data Temporal

Tipe visualisasi ini fokus pada representasi data berdasarkan dimensi waktu. Grafik garis waktu, diagram Gantt, atau kalender panjang adalah contoh visualisasi temporal yang membantu mengidentifikasi pola dan tren seiring berjalannya waktu. 

Visualisasi temporal berguna untuk melihat perubahan dan evolusi data sepanjang periode tertentu, membantu pengguna untuk memahami hubungan sebab-akibat serta mengidentifikasi peristiwa atau tren penting.

 

2. Visualisasi Data Hierarki

Visualisasi data hierarki memberikan gambaran struktur dan relasi antara elemen dalam suatu hierarki. 

Diagram pohon, sunburst, atau treemap adalah contoh visualisasi yang efektif untuk menunjukkan tingkatan dan hubungan antar kategori atau subkategori. 

Dengan visualisasi hierarki, informasi dapat disajikan secara terstruktur, memudahkan pengguna untuk melihat tingkatan dan interaksi antar elemen dalam sebuah sistem.

 

3. Visualisasi Data Jaringan

Jenis visualisasi ini berfokus pada representasi hubungan dan keterkaitan antar entitas. Grafik jaringan atau diagram node-edge adalah contoh visualisasi yang memperlihatkan interaksi antar elemen dalam suatu jaringan. 

Visualisasi data jaringan membantu dalam memahami pola koneksi, mengidentifikasi simpul kunci, dan menggambarkan kompleksitas relasi antar entitas.

 

4. Visualisasi Data Multidimensi

Visualisasi data multidimensi memungkinkan representasi data dengan lebih dari dua dimensi. 

Kubus data (data cube), scatter plot 3D, atau parallel coordinates adalah contoh visualisasi yang memperlihatkan hubungan kompleks antar variabel dalam suatu dataset

Dengan menggunakan tipe visualisasi ini, pengguna dapat menjelajahi data dari berbagai sudut pandang, mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terlihat dalam representasi dua dimensi.

 

5. Visualisasi Data Geospasial

Visualisasi data geospasial menunjukkan informasi pada peta atau ruang geografis. Peta choropleth, peta titik, atau peta panas adalah contoh visualisasi geospasial yang memberikan wawasan tentang distribusi geografis data. 

Visualisasi ini membantu dalam memahami pola spasial, hubungan wilayah, dan implikasi geografis dari data.

Melalui kombinasi dan penerapan tipe-tipe visualisasi data ini, pengguna dapat menggali wawasan yang lebih dalam, membuat keputusan yang lebih informasional, dan mengkomunikasikan informasi dengan lebih efektif dalam berbagai konteks dan industri.

 

Rekomendasi Software Visualisasi Data

software visualisasi data
rekomendasi software visualisasi data

Saat ini, untuk membuat data visualization sangatlah mudah. Hal ini karena sudah banyak pilihan perangkat lunak yang bisa  Anda gunakan. Beberapa rekomendasi software untuk visualisasi data yang banyak digunakan, di antaranya:

 

1. Tableau

Tableau menawarkan berbagai opsi, termasuk aplikasi desktop, server, versi online yang di-host, dan versi publik gratis. 

Terdapat ratusan opsi impor data, mulai dari file CSV hingga data Google Ads, Analytics, hingga Salesforce. 

Opsi output mencakup berbagai format grafik dan kemampuan pemetaan. Versi publik Tableau dapat digunakan secara gratis untuk membuat visualisasi data yang kuat dan dapat digunakan dalam berbagai konteks. 

Kelebihan:

  • Ratusan opsi impor data.
  • Kemampuan pemetaan.
  • Versi publik gratis.
  • Banyak tutorial video yang memandu penggunaan Tableau.

 

Kekurangan:

  • Versi berbayar mahal ($70/bulan/pengguna untuk perangkat lunak Tableau Creator).
  • Versi publik tidak memungkinkan Anda menyimpan analisis data secara pribadi.

 

2. Infogram

Infogram adalah alat visualisasi drag-and-drop yang lengkap, memungkinkan bahkan non-desainer untuk membuat visualisasi data yang efektif untuk laporan pemasaran, infografis, posting media sosial, peta, dasbor, dan lainnya. 

Visualisasi yang sudah selesai dapat diekspor dalam beberapa format: .PNG, .JPG, .GIF, .PDF, dan .HTML. 

Visualisasi interaktif juga dimungkinkan, cocok untuk disematkan ke situs web atau aplikasi. 

Infogram juga menawarkan plugin WordPress yang membuat penyematan visualisasi lebih mudah bagi pengguna WordPress.

 

Kelebihan:

  • Penetapan harga berjenjang, termasuk rencana gratis dengan fitur dasar.
  • Termasuk 35+ jenis grafik dan 550+ jenis peta.
  • Editor drag-and-drop.
  • API untuk mengimpor sumber data tambahan.

 

Kekurangan:

  • Jauh lebih sedikit sumber data bawaan dibandingkan dengan beberapa aplikasi lain.

 

3. ChartBlocks

ChartBlocks mengklaim bahwa data dapat diimpor dari “mana saja” menggunakan API mereka, termasuk dari umpan data langsung. 

Meskipun mereka mengatakan bahwa mengimpor data dari sumber apapun dapat dilakukan dalam beberapa klik, hal ini mungkin lebih kompleks dibandingkan dengan aplikasi lain yang memiliki modul otomatis atau ekstensi untuk sumber data tertentu. 

Aplikasi ini memungkinkan penyesuaian ekstensif dari visualisasi akhir yang dibuat, dan wizard pembangun grafik membantu pengguna memilih data yang tepat sebelum mengimpor data.

 

Kelebihan:

  • Rencana gratis dan berbayar dengan harga yang terjangkau tersedia.
  • Wizard yang mudah digunakan untuk mengimpor data yang diperlukan.

 

Kekurangan:

  • Tidak jelas seberapa kuat API mereka.
  • Tidak tampak memiliki kemampuan pemetaan.

 

4. Datawrapper

Datawrapper dibuat khusus untuk menambahkan grafik dan peta ke dalam berita. Grafik dan peta yang dibuat bersifat interaktif dan dibuat untuk disematkan di situs web berita. 

Sumber data mereka terbatas, dengan metode utama adalah menyalin dan menempelkan data ke dalam alat tersebut. 

Setelah data diimpor, grafik dapat dibuat dengan satu klik. Tipe visualisasi mereka meliputi grafik kolom, garis, dan batang, grafik area, scatter plot, peta choropleth, dan peta locator, dan lainnya. 

Visualisasi yang sudah selesai mirip dengan yang terlihat di situs seperti New York Times atau Boston Globe.

 

Kelebihan:

  • Dirancang khusus untuk visualisasi data ruang berita.
  • Rencana gratis cocok untuk menyematkan grafik pada situs dengan traffic terbatas.
  • Alat ini menyertakan pemeriksa buta warna bawaan.

 

Kekurangan:

  • Sumber data terbatas.
  • Rencana berbayar cukup mahal, dimulai dari $39/bulan.

 

Penerapan Visualisasi Data di Perusahaan

Visualisasi data menjadi instrumen krusial dalam perusahaan, kehadirannya mengatasi kompleksitas data dan menyajikannya dengan cara yang lebih mudah dicerna. 

Berikut contoh penerapan visualisasi data di perusahaan, antara lain:

 

1. Visualisasi Data untuk Finance

Departemen keuangan merupakan salah satu area yang sangat diuntungkan oleh visualisasi data. 

Dengan mengonversi data keuangan yang kompleks menjadi grafik, diagram, atau dashboard interaktif, tim keuangan dapat dengan cepat melihat tren, melacak pengeluaran, dan memahami kinerja keuangan perusahaan. 

Misalnya, visualisasi data dapat digunakan untuk membuat laporan keuangan yang mudah dimengerti, memonitor arus kas, atau mengidentifikasi pola pengeluaran yang signifikan.

 

2. Visualisasi Performa SEO

Bagi tim pemasaran digital, visualisasi data dapat memberikan wawasan mendalam tentang kinerja SEO (Search Engine Optimization). 

Melalui grafik dan laporan visual, tim SEO dapat memonitor perubahan peringkat kata kunci, menganalisis lalu lintas organik, dan memahami dampak strategi konten terhadap visibilitas online

Visualisasi dapat membantu dalam mengidentifikasi peluang perbaikan dan mengukur efektivitas kampanye SEO secara lebih intuitif.

 

3. Visualisasi Data untuk Sales

Dalam tim penjualan, visualisasi data dapat menjadi alat yang kuat untuk memahami tren penjualan, melacak kinerja tim, dan mengidentifikasi peluang bisnis. 

Grafik yang menyajikan metrik penjualan, seperti total penjualan, konversi, atau pembelian pelanggan, dapat memberikan pandangan yang jelas dan real-time

Dashboard interaktif juga memungkinkan tim penjualan untuk menyesuaikan taktik mereka sesuai dengan perubahan pasar atau kebutuhan pelanggan.

 

4. Visualisasi Data untuk Komparasi

Memvisualisasikan data untuk melakukan perbandingan juga sangat umum digunakan dalam perusahaan, biasanya dilakukan untuk membandingkan parameter atau metrik. 

Contoh penggunaannya, dalam membandingkan performa produk atau layanan, grafik dan diagram dapat memberikan gambaran yang lebih mudah dimengerti daripada sekadar angka-angka. 

Melalui visualisasi, perusahaan dapat mengevaluasi keberhasilan kampanye, membandingkan kinerja produk, atau melihat perbedaan dalam data dari waktu ke waktu.

 

5. Visualisasi Data Marketing

Dalam departemen pemasaran, visualisasi data membantu mengubah hasil kampanye menjadi wawasan berharga. 

Grafik dan laporan visual dapat menyajikan metrik seperti tingkat konversi, interaksi pelanggan, atau efektivitas kampanye iklan. 

Ini memungkinkan tim pemasaran untuk menilai kinerja kampanye mereka dengan lebih mendalam, mengidentifikasi area untuk perbaikan, dan membuat keputusan strategis yang didukung oleh data.

 

Melalui penerapan visualisasi data di berbagai departemen, perusahaan dapat mengoptimalkan pemahaman mereka terhadap informasi, meningkatkan kolaborasi antar tim, dan membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat waktu. 

Visualisasi data bukan hanya alat, tetapi sebuah pendekatan yang membantu perusahaan bergerak maju dalam dunia bisnis yang dinamis.

 

Kelola Data Karyawan Lebih Mudah dengan LinovHR

 

Fitur Personnel Administration
Fitur Personnel Administration

 

Memvisualisasikan data menjadi salah satu cara yang efektif dan efisien untuk menyampaikan informasi terkini dari hasil analisis dan identifikasi data yang dimiliki.

Di dalam konteks perusahaan, data karyawan adalah salah satu data penting yang perlu dikelola dengan baik. Pengelolaan data karyawan yang baik akan memudahkan perusahaan dalam merencanakan strategi bisnis baik jangka panjang maupun jangka pendek.

Salah satu cara pengelolaan data karyawan dengan baik adalah memanfaatkan Aplikasi Data Karyawan LinovHR.

Aplikasi Data Karyawan masuk ke dalam modul Personnel Management di dalam Software HRIS LinovHR memiliki fitur unggul dalam membantu HR mengelola seluruh data human resource.

Dengan software ini, Anda dapat mengelola data karyawan dari mereka masuk hingga pensiun atau resign. Mulai dari data diri karyawan, data kehadiran, gaji, performa, sampai dengan reward dan punishment yang pernah didapatkan karyawan.

Semua data tersebut tersaji dengan detail dan lengkap. Bahkan sudah disediakan dashboard yang memvisualisasikan keadaan workforce secara keseluruhan. 

Dengan LinovHR, manajemen data karyawan bukan lagi menjadi beban, melainkan menjadi investasi cerdas untuk kemajuan perusahaan. 

Dapatkan kontrol penuh dan visibilitas yang diperlukan untuk meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan karyawan. 

Jadikan langkah tepat menuju pengelolaan SDM yang lebih baik dengan LinovHR, solusi lengkap untuk kebutuhan HR modern.