Data Visualization คืออะไร
ความจริง ดาต้า วิชวลไลเซชั่น นั้นมีมานานหลายศตวรรษแล้ว ย้อนกลับไปในช่วงต้นศตวรรษที่ 19 John Snow แพทย์ในลอนดอน ได้ตั้งข้อสังเกตว่าอหิวาตกโรคระบาดบ่อยขึ้นในบางพื้นที่ของเมือง เขาจึงสร้างแผนที่ที่แสดงสถานที่ที่เกิดการระบาด ด้วยการวิเคราะห์แผนที่ เขาสามารถระบุแหล่งที่มาของการระบาดของอหิวาตกโรคได้สำเร็จ ต้องขอบคุณการใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพของ Snow ที่สามารถช่วยชีวิตคนนับไม่ถ้วนได้ โดยธรรมชาติแล้ว มนุษย์ไม่ได้มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลดิบในปริมาณมากได้ หากคุณเปิดไฟล์ Excel ที่มีคอลัมน์เมตริก และมิติข้อมูลนับพันแถว คุณคิดว่าเราจะสามารถคาดการณ์ข้อมูลจากสิ่งที่เห็นได้ทันทีหรือไม่?
อย่างไรก็ตาม หากคุณนำเอกสาร Excel อิมพอร์ตไปยังซอฟต์แวร์ เช่น Google Data Studio และแปลงเป็นกราฟ ในทันทีทันใดหนึ่งพันแถวนั้นจะถูกเจาะลึกลงไปเป็นกราฟเดียวที่แสดงข้อมูลดิบเป็นภาพ ซึ่งสามารถช่วยให้คุณระบุแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกได้ในทันที!และเมื่อพูดถึงการตลาดดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์ม ที่หลากหลาย เช่น โฆษณาบน Facebook, Google Analytics, HubSpot, Moz, SEMRush และอื่นๆ มากขึ้นเรื่อยๆ
ด้วยเหตุนี้จึงจำเป็นต้องมีการแสดงภาพข้อมูลนั้น และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ดาต้า วิชวลไลเซชั่น จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญ เพราะมันคือ การแสดงข้อมูลในรูปแบบภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ และแผนที่ โดยเป้าหมาย คือ การทำให้ผู้ใช้เข้าถึง และเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากขึ้น ด้วยการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจระบุแนวโน้ม รูปแบบ และค่าผิดปกติต่างๆ ในข้อมูลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น มันทำให้เราสามารถสำรวจและทำความเข้าใจข้อมูลได้ง่ายดาย ด้วยวิธีการนำเสนอข้อมูลในลักษณะที่ใช้งานง่าย มีส่วนร่วม และสำคัญที่สุด คือ เข้าใจง่าย
ความสำคัญของ Data Visualization ต่อธุรกิจ
ในโลกปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลได้โดยไม่ใช่เรื่องแปลก อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดิบอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอที่จะขับเคลื่อนการตัดสินใจได้อย่างรอบรู้ สิ่งสำคัญคือ ต้องสามารถแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งสามารถเข้าใจและดำเนินการบางอย่างต่อไปได้ การแสดงข้อมูลเป็นศิลปะของการแสดงชุดข้อมูลที่ซับซ้อนผ่านองค์ประกอบภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ และอินโฟกราฟิก ที่ปัจจุบันได้กลายเป็นสิ่งสำคัญในทุกอุตสาหกรรมที่สามารถได้รับประโยชน์จากการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
สำหรับการตลาดดิจิทัล การแสดงข้อมูลเป็นภาพนั้น มีความสำคัญในหลายประเด็น เช่น ช่วยให้คุณแน่ใจว่างบประมาณการตลาดของคุณถูกใช้ไปอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นต้น การแสดงข้อมูลเป็นภาพมีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ แต่ที่สำคัญที่สุดคือการแปลงข้อมูลดิบทั้งหมดที่คุณรวบรวมไว้เป็นสิ่งที่มีประโยชน์และนำไปปฏิบัติได้ ท้ายที่สุด หากคุณไม่ได้ใช้ข้อมูลของคุณเพื่อปรับปรุงแคมเปญหรือระบุโอกาส มันจะมีประโยชน์อะไร วิธีที่ดีที่สุดที่จะทำให้ข้อมูลของคุณดำเนินการได้คือการถามคำถาม และเพื่อให้ได้คำตอบอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ คุณต้องนึกภาพคำตอบของคำถามเหล่านั้น และเมื่อพูดถึงการตลาดดิจิทัล ต่อไปนี้คือคำถามที่คุณสามารถตอบได้ด้วยความช่วยเหลือของ ดาต้า วิชวลไลเซชั่น
- การเข้าชมเว็บไซต์มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นหรือลดลง?
- หน้า Landing Page ยอดนิยมตามอัตราการแปลง คืออะไร
- ไดเรกทอรีใดในเว็บไซต์ได้รับการเข้าชมมากที่สุด
- ผู้ใช้ที่ใช้เนื้อหาเชิงโต้ตอบของเรามีแนวโน้มที่จะแปลงหรือไม่
- เราได้รับการจัดอันดับสำหรับคำหลักมากกว่าปีที่แล้วหรือไม่?
คำถามทั้งหมดเหล่านี้สามารถตอบได้โดยการขุดค้นข้อมูลดิบของคุณในแพลตฟอร์มหรือไฟล์ Excel แต่อาจต้องใช้เวลาพอสมควรในการหาคำตอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณต้องทำเป็นประจำทุกเดือนและบางครั้งข้อมูลก็อาจไม่มีอยู่ในเมตริกของแพลตฟอร์มมาตรฐาน วิธีที่ดีกว่าในการหาคำตอบสำหรับคำถามเหล่านั้น คือการแสดงภาพ เพื่อให้เข้าใจและเห็นภาพมากขึ้น ต่อไปนี้คือสิ่งที่ธุรกิจของคุณจะได้จากดาต้า วิชวลไลเซชันครับ
1. Data Visualization ทำให้เข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น
เครื่องมือการแสดงข้อมูลสามารถช่วยลดความซับซ้อนของข้อมูลและนำเสนอในรูปแบบภาพที่เข้าใจง่าย สิ่งนี้ทำให้นักวิเคราะห์ธุรกิจและผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถตีความและวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น แม้ว่าพวกเขาจะไม่มีพื้นฐานด้านสถิติหรือการวิเคราะห์ข้อมูลมาก่อนก็ตาม
ตัวอย่างการนำ ดาต้า วิชวลไลเซชั่น มาใช้กับสถานการณ์ทางธุรกิจ
- การวิเคราะห์การขาย : เช่น รายได้ตามผลิตภัณฑ์หรือภูมิภาค สิ่งนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์หรือภูมิภาคใดที่สร้างรายได้มากที่สุดและตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม
- วิเคราะห์คำติชมของลูกค้า : เช่น การให้คะแนนและบทวิจารณ์ สิ่งนี้สามารถช่วยธุรกิจในการระบุแนวโน้มในความคิดเห็นของลูกค้าและดำเนินการเพื่อปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า
- การวิเคราะห์ทางการเงิน : เช่น งบกระแสเงินสดและงบกำไรขาดทุน สิ่งนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุส่วนที่พวกเขาสามารถลดต้นทุนหรือลงทุนทรัพยากรเพิ่มเติมได้
- การวิเคราะห์การตลาด : เช่น การเข้าชมเว็บไซต์และการมีส่วนร่วมของโซเชียลมีเดีย สิ่งนี้สามารถช่วยให้ธุรกิจระบุช่องทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและทำการตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม
2. Data Visualization ให้ความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องทำเพื่อปรับปรุงองค์กร
การแสดงภาพข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความเข้าใจที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับขั้นตอนต่อไปที่จำเป็นในการปรับปรุงองค์กร ซึ่งเหตุผลสำคัญได้แก่
- ช่วยในการระบุส่วนที่ควรปรับปรุง : การแสดงภาพข้อมูลสามารถช่วยองค์กรในการระบุส่วนที่ต้องปรับปรุงโดยการเน้นแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล ตัวอย่างเช่น การแสดงภาพอาจเผยให้เห็นข้อร้องเรียนของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งบ่งชี้ว่ามีปัญหาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะที่ต้องได้รับการแก้ไข
- ให้ภาพประสิทธิภาพที่ชัดเจน : การแสดงภาพข้อมูลช่วยให้องค์กรเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าพวกเขาทำงานเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับเมตริกหลัก ซึ่งทำให้ง่ายต่อการระบุจุดที่ประสิทธิภาพล้าหลังและดำเนินการแก้ไข
- สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล : ด้วยการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ การแสดงข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจโดยอิงจากข้อเท็จจริงและข้อมูลเชิงลึก แทนที่จะคาดเดา สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
- อำนวยความสะดวกในการสื่อสาร : สามารถใช้เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลเพื่อแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ในองค์กร การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพช่วยให้สื่อสารข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นทีมได้ง่ายขึ้น
- ส่งเสริมการสำรวจและนวัตกรรม : เครื่องมือแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูลด้วยวิธีที่โต้ตอบและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกหรือรูปแบบใหม่ๆ ที่อาจไม่ปรากฏในสเปรดชีตหรือฐานข้อมูลแบบเดิม ซึ่งจะนำไปสู่นวัตกรรมและแนวคิดใหม่ ๆ ในการปรับปรุงองค์กร
โดยสรุป การแสดงภาพข้อมูลมีความสำคัญต่อการปรับปรุงองค์กรโดยการให้ภาพที่ชัดเจนของประสิทธิภาพ สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล อำนวยความสะดวกในการสื่อสาร ส่งเสริมการสำรวจและนวัตกรรม และระบุสิ่งที่ต้องปรับปรุง
2. Data Visualization สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญของธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ การแสดงภาพข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้ โดยให้อำนาจแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้ การแสดงภาพช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสำรวจข้อมูลจากมุมต่างๆ กรองข้อมูลตามเกณฑ์เฉพาะ และเจาะลึกรายละเอียดเมื่อจำเป็น การโต้ตอบและความยืดหยุ่นในระดับนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยอิงตามหลักฐานแทนที่จะใช้สัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว ซึ่งนำไปสู่กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
3. Data Visualization ช่วยปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูล
เครื่องมือการแสดงข้อมูลสามารถช่วยระบุความไม่ถูกต้องหรือข้อผิดพลาดในข้อมูลได้ง่ายขึ้น ด้วยการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ ทำให้ผู้ใช้สามารถระบุ และแก้ไขความไม่สอดคล้องกันหรือค่าผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของการวิเคราะห์ข้อมูล
4. Data Visualization ช่วยระบุโอกาสทางธุรกิจ
การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับรูปแบบ แนวโน้ม และโอกาสที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็น การแสดงภาพสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลต่างๆ เปิดเผยความผิดปกติ และระบุโอกาสที่เกิดขึ้นใหม่ได้ ด้วยการตรวจจับรูปแบบและโอกาสเหล่านี้ ธุรกิจจะได้เปรียบในการแข่งขันโดยการปรับกลยุทธ์ ปรับปรุงกระบวนการ และใช้ประโยชน์จากแนวโน้มของตลาดที่เกิดใหม่
5. Data Visualization อำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน
การแสดงข้อมูลเป็นภาพ เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสื่อสารและการทำงานร่วมกันภายในธุรกิจ การแสดงภาพเป็นเหมือนภาษาสากลที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ สามารถเข้าใจและหารือเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกที่ปรากฎ ที่ช่วยลดความคลุมเครือและการตีความผิดที่อาจเกิดขึ้นจากสเปรดชีต หรือข้อมูลดิบจำนวนมาก ทีมการทำงานสามารถประสานความเข้าใจ หารือเกี่ยวกับสิ่งที่ค้นพบ และทำงานร่วมกันในการริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ส่งเสริมวัฒนธรรมของการรู้ข้อมูลและการทำงานเป็นทีม
6. ลดความซับซ้อนของข้อมูล
การแสดงภาพข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการลดความซับซ้อนของชุดข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือขององค์ประกอบภาพ ธุรกิจสามารถแสดงข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบที่กระชับและเข้าใจได้ ข้อมูลที่ซับซ้อนเมื่อนำเสนอด้วยภาพ จะเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและย่อยง่ายสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจ ทำให้พวกเขาเข้าใจแนวโน้ม รูปแบบและความสัมพันธ์ที่สำคัญได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการลดความซับซ้อนของข้อมูลที่ซับซ้อน ธุรกิจสามารถสื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้
7. เพิ่มประสิทธิภาพความเข้าใจข้อมูล
การแสดงข้อมูลเป็นมากกว่าการทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนง่ายขึ้น เพราะมันยังช่วยปรับปรุงความเข้าใจข้อมูลด้วยการให้ภาพและการแสดงที่ช่วยให้ผู้ใช้ตีความและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย การแสดงภาพช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุค่าผิดปกติ ระบุแนวโน้ม และเปิดเผยความสัมพันธ์ที่อาจไม่ปรากฏในข้อมูลดิบ การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงาน ลูกค้า และแนวโน้มของตลาด ซึ่งนำไปสู่กลยุทธ์และการดำเนินการที่มีข้อมูลมากขึ้น
รูปแบบพื้นฐานของการทำ Data Visualization
อย่างที่กล่าวไปแล้วว่าการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ถือเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ใช้ในการแสดงข้อมูลในแบบที่สมองมนุษย์ทำความเข้าใจได้ง่าย มันกลายเป็นส่วนสำคัญของโลกสมัยใหม่ที่ถูกนำไปใช้ในเกือบทุกสาขาอาชีพ ทั้งนี้ก็เพื่อสื่อสารข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยวิธีง่ายๆ มีการใช้เทคนิคการแสดงข้อมูลประเภทต่างๆ ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและข้อความที่ต้องการสื่อ ในส่วนนี้ เราจะสำรวจประเภทการแสดงข้อมูลแบบภาพที่พบได้บ่อยที่สุดครับ
1. แผนภูมิเส้น (Line charts)
แผนภูมิเส้น หรือ Line charts เป็นหนึ่งในประเภทของการแสดงข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุด ใช้เพื่อแสดงแนวโน้มของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป แผนภูมิเส้นอ่านและเข้าใจได้ง่าย ทำให้เหมาะสำหรับการแสดงข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา นอกจากนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบแนวโน้มระหว่างชุดข้อมูลหลายชุด
2. แผนภูมิแท่ง (Bar charts)
แผนภูมิแท่ง หรือ Bar charts นิยมใช้เปรียบเทียบข้อมูลในหมวดหมู่ต่างๆ โดยทั่วไปจะใช้เพื่อแสดงการกระจายของข้อมูลในหมวดหมู่เดียวหรือหลายหมวดหมู่ แผนภูมิแท่งอ่านและเข้าใจได้ง่าย และสามารถใช้แสดงข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น แท่งแนวนอนหรือแนวตั้ง
3. แผนภาพการกระจาย (Scatter plots)
แผนภาพกระจาย หรือ Scatter plots ใช้เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยทั่วไปจะใช้เพื่อระบุรูปแบบหรือแนวโน้มในข้อมูล แผนภูมิกระจายมีประโยชน์ในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนสูงและน้ำหนัก หรือความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิและความชื้น
4. แผนภูมิวงกลม (Pie charts)
แผนภูมิวงกลม หรือ Pie charts ใช้เพื่อแสดงสัดส่วนสัมพัทธ์ของข้อมูลประเภทต่างๆ มีประโยชน์สำหรับการแสดงจำนวนข้อมูลที่อยู่ในแต่ละหมวดหมู่ แผนภูมิวงกลมอ่านและเข้าใจได้ง่าย และมักใช้ในงานนำเสนอและรายงาน
5. แผนที่ไฮไลท์สีที่ต่างกัน (Heat maps)
แผนที่ไฮไลท์สีที่ต่างกัน หรือ Heat maps ใช้เพื่อแสดงข้อมูลในลักษณะที่สมองมนุษย์เข้าใจได้ง่าย โดยใช้สีเพื่อแทนค่าข้อมูล สีเข้มแทนค่าสูงและสีอ่อนแทนค่าต่ำ แผนที่ไฮไลท์สีที่ต่างกันมักใช้เพื่อแสดงการกระจายของข้อมูลตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์หรือเพื่อแสดงการกระจายของข้อมูลตามช่วงเวลา
6. แผนภูมิฟอง (Bubble charts)
แผนภูมิฟอง หรือ Bubble charts ใช้เพื่อแสดงข้อมูลในรูปแบบสามมิติ โดยใช้ขนาดของฟองเพื่อแสดงค่าข้อมูล โดยฟองใหญ่แทนค่าที่สูงขึ้น และฟองเล็กแทนค่าที่ต่ำกว่า แผนภูมิฟองมีประโยชน์ในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามตัว เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดประชากร GDP และอายุขัย
7. แผนภูมิต้นไม้ (Tree maps)
แผนที่ต้นไม้ หรือ Tree maps ใช้เพื่อแสดงข้อมูลลำดับชั้น มีประโยชน์สำหรับการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในระดับต่างๆ ของลำดับชั้น แผนภูมิต้นไม้ ใช้สี่เหลี่ยมผืนผ้าที่ซ้อนกันเพื่อแสดงข้อมูล โดยสี่เหลี่ยมผืนผ้าขนาดใหญ่แสดงถึงข้อมูลระดับสูง และสี่เหลี่ยมผืนผ้าขนาดเล็กแทนข้อมูลระดับล่าง
ตัวอย่างแพลตฟอร์ม Data Visualization
ในยุคดิจิทัล ธุรกิจจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล อย่างไรก็ตาม การทำความเข้าใจกับข้อมูลและการดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นี่คือที่มาของแพลตฟอร์มการสร้างภาพข้อมูล เครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถแปลงชุดข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นการนำเสนอที่ดึงดูดสายตาและเข้าใจง่ายทำให้ผู้ใช้สามารถค้นพบรูปแบบ ระบุแนวโน้ม และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ง่ายขึ้น ต่อไปเราจะยกตัวอย่างแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน โดยเน้นคุณลักษณะหลัก ประโยชน์ และกรณีการใช้งาน
-
Tableau
Tableau ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลชั้นนำในตลาด เป็นที่รู้จักในด้านอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และความสามารถที่แข็งแกร่ง Tableau ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบและไดนามิก โดยคุณสมบัติที่สำคัญของ Tableau ได้แก่
- อินเทอร์เฟซแบบลากและวาง : อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่ายของ Tableau ช่วยให้ผู้ใช้เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และสร้างแดชบอร์ดที่สวยงามตระการตาโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดหรือใช้คำสั่งที่ซับซ้อน
- แดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ : ด้วย Tableau ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบที่เปิดใช้งานการเจาะลึก การกรอง และการสำรวจข้อมูลแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการค้นหาข้อมูลและช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
- การผสมข้อมูล : ความสามารถในการผสมข้อมูลของ Tableau ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งได้อย่างราบรื่น คุณสมบัตินี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องพึ่งพาการรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มและระบบที่หลากหลาย
- การแบ่งปันและการทำงานร่วมกัน : Tableau อำนวยความสะดวกในการแบ่งปันและการทำงานร่วมกันอย่างง่ายดายโดยอนุญาตให้ผู้ใช้เผยแพร่การแสดงภาพและแดชบอร์ดไปยัง Tableau Server หรือ Tableau Public สิ่งนี้ทำให้ทีมสามารถทำงานร่วมกัน แบ่งปันข้อมูลเชิงลึก และทำการตัดสินใจร่วมกันโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
-
Power BI
Microsoft Power BI เป็นอีกหนึ่งแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลยอดนิยมที่มีคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน Power BI สร้างขึ้นบนระบบนิเวศของ Microsoft ที่หลายคนคุ้นเคย มีการผสานรวมอย่างราบรื่นกับผลิตภัณฑ์และบริการอื่นๆ ของ Microsoft โดยคุณสมบัติที่สำคัญของ Power BI ได้แก่
- การเชื่อมต่อข้อมูล : Power BI อนุญาตให้ผู้ใช้เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงสเปรดชีต Excel ฐานข้อมูล SQL บริการบนคลาวด์ และ API ออนไลน์ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถเข้าถึงและแสดงข้อมูลของตนจากแพลตฟอร์มต่างๆ
- การสร้างแบบจำลองข้อมูล : ความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลของ Power BI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลตามความต้องการเฉพาะของตนได้ คุณลักษณะนี้อนุญาตให้ล้างข้อมูล การรวม และการสร้างคอลัมน์จากการคำนวณและหน่วยวัด
- รายงานเชิงโต้ตอบและแดชบอร์ด : Power BI ช่วยให้สามารถสร้างรายงานเชิงโต้ตอบและแดชบอร์ดด้วยการแสดงภาพ ตัวกรอง และตัวแบ่งส่วนข้อมูลที่ปรับแต่งได้ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูล ค้นพบข้อมูลเชิงลึก และแบ่งปันสิ่งที่ค้นพบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
- การสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ Power BI รวมเอาความสามารถด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลของตนโดยใช้ภาษาธรรมดา คุณลักษณะนี้ทำให้การสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค
-
QlikView
QlikView เป็นแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลและข่าวกรองธุรกิจที่พัฒนาโดย Qlik บริษัทซอฟต์แวร์ในสวีเดน ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจและองค์กรเปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นการแสดงภาพแบบโต้ตอบ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งได้ QlikView ใช้โมเดลข้อมูลที่เชื่อมโยงซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างการเชื่อมโยงที่เป็นธรรมชาติระหว่างจุดข้อมูล ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถสำรวจและนำทางข้อมูลโดยไม่ต้องมีเส้นทางหรือลำดับชั้นที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่นและโต้ตอบได้ โดยคุณสมบัติที่สำคัญของ QlikView ได้แก่
- โมเดลข้อมูลเชื่อมโยง : โมเดลข้อมูลเชื่อมโยงของ QlikView ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูลได้อย่างอิสระ ทำการเชื่อมต่อและเชื่อมโยงได้ทันที ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ได้รับประสบการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลที่ลื่นไหลและโต้ตอบได้มากขึ้น
- การแสดงภาพเชิงโต้ตอบ : QlikView นำเสนอการแสดงภาพเชิงโต้ตอบที่หลากหลาย รวมถึงแผนภูมิ กราฟ ตาราง และแผนที่ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งและโต้ตอบกับการแสดงภาพเหล่านี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและทำการตัดสินใจจากข้อมูล
- การรวมข้อมูล : QlikView ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล สเปรดชีต และบริการคลาวด์ ความสามารถนี้ช่วยให้มองเห็นข้อมูลแบบองค์รวมและอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ที่ครอบคลุ
- การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง : QlikView ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและแสดงภาพข้อมูลของตนเองได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านเทคนิคมากนัก อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและฟังก์ชันการลากและวางทำให้ผู้ใช้หลากหลายกลุ่มสามารถเข้าถึงได้
- การทำงานร่วมกันและการแบ่งปัน : QlikView นำเสนอคุณสมบัติการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแบ่งปันการแสดงภาพ รายงาน และข้อมูลเชิงลึกกับเพื่อนร่วมงาน สิ่งนี้ส่งเสริมสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่ทีมสามารถทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและขับเคลื่อนการตัดสินใจ
-
Google Data Studio
Google Data Studio เป็นเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลและรีพอร์ตแบบฟรีโดย Google ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบโต้ตอบและปรับแต่งได้โดยการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึง Google Analytics, Google ชีต, Google Ads และอื่นๆ
ด้วย Google Data Studio ผู้ใช้จะสามารถแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นแผนภูมิ กราฟ และตารางที่ดึงดูดสายตาเพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งคุณสมบัติที่สำคัญของ Google Data Studio ได้แก่
- การเชื่อมต่อข้อมูล : Google Data Studio ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งจาก Google และแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม ซึ่งรวมถึง Google Analytics, Google Ads, Google ชีต, Google BigQuery, ฐานข้อมูล SQL และเครื่องมือเชื่อมต่อข้อมูลอื่นๆ อีกมากมาย
- อินเทอร์เฟซแบบลากและวาง: แพลตฟอร์มนี้นำเสนออินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่าย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบและปรับแต่งการแสดงภาพของตนได้อย่างง่ายดาย ผู้ใช้สามารถเลือกแผนภูมิประเภทต่างๆ ใช้ตัวกรอง และจัดเรียงองค์ประกอบเพื่อสร้างแดชบอร์ดที่ดึงดูดสายตาและโต้ตอบได้
- การทำงานร่วมกันและการแบ่งปัน: Google Data Studio อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันโดยให้ผู้ใช้แบ่งปันแดชบอร์ดและรายงานกับผู้อื่น ผู้ใช้หลายคนสามารถทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ทำให้การทำงานร่วมกันในโครงการการแสดงข้อมูลง่ายขึ้น
- การแสดงภาพแบบโต้ตอบและเรียลไทม์ : ผู้ใช้สามารถสร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบที่ตอบสนองต่อการโต้ตอบของผู้ใช้ สามารถเพิ่มตัวกรองและการควบคุมลงในแดชบอร์ดได้ ทำให้ผู้ดูสามารถสำรวจและเจาะลึกลงไปในจุดข้อมูลเฉพาะได้ นอกจากนี้ การแสดงภาพยังสามารถอัปเดตแบบเรียลไทม์เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา
- การสร้างแบรนด์ที่ปรับแต่งได้ : Google Data Studio ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการสร้างแบรนด์ของแดชบอร์ดให้ตรงกับภาพลักษณ์ของบริษัท สามารถปรับแต่งโลโก้ สี และฟอนต์เพื่อสร้างรูปลักษณ์และความรู้สึกที่สอดคล้องกันในการแสดงภาพ
- การผสมข้อมูล : ผู้ใช้สามารถผสมผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อสร้างการแสดงภาพที่รวมเป็นหนึ่งเดียว คุณลักษณะนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มการตลาดต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม
อนาคตของ Data Visualization
ทุกวันนี้คงปฏิเสธไม่ได้ว่า ดาต้า วิชวลไลเซชั่นสำคัญมากกว่าที่เคย ด้วยจำนวนข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นทุกวัน การวิเคราะห์และตีความอย่างแม่นยำจึงเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องการเครื่องมือและเทคโนโลยีที่จะสามารถช่วยให้เราทำความเข้าใจกับข้อมูลดิบปริมาณมากได้ ซึ่งต่อไปนี้คือเทคโนโลยีที่คาดว่าจะเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อ Data Visualization ทั้งในปัจจุบัน และ ในอนาคตครับ
1. ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง(Artificial Intelligence and Machine Learning)
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสองเทคโนโลยีที่พร้อมจะพลิกโฉมวงการการดาต้า วิชวลไลเซชั่นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ด้วย AI และ ML เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลจะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล และระบุรูปแบบ ตลอดจนแนวโน้มที่มนุษย์ไม่สามารถตรวจจับได้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ได้ปฏิวัติวิธีที่เรารวบรวม วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและนำเสนอด้วยวิธีที่มีความหมายและโต้ตอบได้
ประโยชน์หลักอย่างหนึ่งของ AI และ ML สำหรับการแสดงข้อมูล คือ ความสามารถในการทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริทึม AI และ ML เครื่องมือการแสดงข้อมูลสามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่อาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันทีสำหรับนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ สิ่งนี้ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร และช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้รวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้น
ข้อดีอีกประการของ AI และ ML สำหรับการแสดงข้อมูล คือความสามารถในการปรับแต่งการแสดงภาพตามความต้องการและพฤติกรรมของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้บนแดชบอร์ดและทำการปรับเปลี่ยนการแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ตามสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหา สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และทำให้การแสดงภาพมีความเกี่ยวข้องและมีความหมายต่อผู้ใช้มากขึ้น
ประการสุดท้าย AI และ ML สามารถช่วยปรับปรุงการเข้าถึงและการครอบคลุมของการแสดงข้อมูล ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ อัลกอริทึม AI สามารถปรับเปลี่ยนการแสดงภาพที่ตอบสนองผู้ใช้ประเภทต่างๆ รวมถึงผู้ที่มีความบกพร่องทางสายตาหรือความพิการอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าทุกคนจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่การแสดงข้อมูลมีให้
2. การแสดงภาพเชิงโต้ตอบ (Interactive Visualization)
การสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบ เป็นเทรนด์ที่สำคัญในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และคาดว่าจะดำเนินต่อไปในปี 2566 เป็นต้นไป การแสดงภาพแบบโต้ตอบช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและสำรวจข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ ช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นไปไม่ได้ด้วยการแสดงภาพแบบคงที่ ในความเป็นจริง การสำรวจที่จัดทำโดย Tableau แพลตฟอร์มแปลงข้อมูลยอดนิยม เปิดเผยว่า 90% ของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลพิจารณาว่าการแสดงภาพเชิงโต้ตอบเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจและการวิเคราะห์ข้อมูล
3. Virtual Reality (VR) และ Augmented Reality (AR)
ทั้งสองเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีเหล่านี้มีศักยภาพในการปฏิวัติการแสดงข้อมูลด้วยการสร้างประสบการณ์เสมือนจริงที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลในรูปแบบใหม่ๆ ตามรายงานของ AR Insider ตลาดทั่วโลกสำหรับ AR ในองค์กรคาดว่าจะสูงถึง 17.8 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2566
4. การเล่าเรื่องข้อมูล (Data Storytelling)
- ข้อมูล : การวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องและสมบูรณ์อย่างถี่ถ้วนเป็นรากฐานของเรื่องราวข้อมูลของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย การคาดคะเน และเชิงพรรณนาจะช่วยให้คุณเข้าใจภาพรวมทั้งหมดได้
- การเล่าเรื่อง : การเล่าเรื่องด้วยวาจาหรือลายลักษณ์อักษร หรือที่เรียกว่าโครงเรื่อง ใช้เพื่อสื่อสารข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมจากข้อมูล บริบทโดยรอบ และการดำเนินการที่คุณแนะนำและมีเป้าหมายเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้กับผู้ชมของคุณ
- การแสดงภาพ : การแสดงภาพข้อมูลและการเล่าเรื่องของคุณอาจมีประโยชน์สำหรับการสื่อสารเรื่องราวอย่างชัดเจนและน่าจดจำ อาจเป็นแผนภูมิ กราฟ ไดอะแกรม รูปภาพ หรือวิดีโอ
5. การแสดงข้อมูลตามเวลาจริง (Real-time Data Visualization)
หนึ่งในแนวโน้มที่เราคาดว่าจะเห็นในอนาคตของการแสดงข้อมูล คือ การแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ การแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลในขณะที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ให้ข้อมูลเชิงลึกได้ในทันทีและช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว ตามรายงานของ MarketsandMarkets คาดว่าตลาดการแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์จะเติบโตถึง 1.9 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2566
เครื่องมือเช่น Power BI และ Tableau มีความสามารถในการแสดงข้อมูลตามเวลาจริงอยู่แล้ว ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ผู้ใช้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานที่อัปเดตตามเวลาจริง ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว หากคุณกำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญ Power BI เพื่อช่วยในการแสดงข้อมูลสำหรับธุรกิจของคุณ คุณสามารถใช้การทดสอบ Power BI ออนไลน์เพื่อค้นหาผู้สมัครที่เหมาะสมที่สุด
6. การสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคล (Personalization)
หรือการปรับเปลี่ยนแบบเฉพาะบุคคล เป็นอีกเทรนด์หนึ่งที่กำหนดขึ้นเพื่อกำหนดอนาคตของดาต้า วิชวลไลเซชัน ซึ่งผู้ใช้จะสามารถปรับแต่งการแสดงภาพข้อมูลให้เหมาะกับความต้องการและความชอบของตัวเอง ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้อาจสามารถเลือกสีและแบบอักษรที่ใช้ในการแสดงข้อมูลหรือเลือกจุดข้อมูลที่จะแสดง
โดยสรุปแล้ว อนาคตของการแสดงข้อมูลเป็นภาพนั้นเต็มไปด้วยความเป็นไปได้ ด้วย AI และ ML การสร้างภาพแบบโต้ตอบ VR และ AR และ Data storytelling เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลจะมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลยิ่งขึ้นในการสื่อสารข้อมูลที่ซับซ้อนไปยังผู้ชมจำนวนมาก เมื่อปริมาณข้อมูลที่ผลิตเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การแสดงข้อมูลเป็นภาพจะกลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจและตีความข้อมูลนี้
สรุป
ข้อมูลทั้งหมดในโลกคงไร้ประโยชน์ เว้นแต่จะสามารถนำมาวิเคราะห์และนำมาใช้เพื่อระบุขั้นตอนสำคัญๆ ต่อไปของคุณในการดำเนินธุรกิจ ธุรกิจของคุณมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รอการวิเคราะห์และตีความเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดดิจิทัลของคุณ ซึ่งการแสดงข้อมูลเป็นภาพจะยังคงเป็นส่วนสำคัญของโลกการตลาดดิจิทัลต่อไปอีกนานเท่านาน ด้วยคุณค่าที่ชัดเจนในการเปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงเสมอ
บทความแนะนำ
