Key Takeaway
|
Table of Contents
ทำความรู้จัก Data Visualization คืออะไร
Data Visualization คือ การนำข้อมูลที่มีความซับซ้อนมาสรุป ประมวลผลวิเคราะห์ หรือจัดเรียงให้เป็นระบบ ให้มีความเข้าใจมากขึ้น โดย Data Visualization สามารถถ่ายทอดข้อมูลออกมาได้อย่างหลากหลายรูปแบบ อย่างเช่น แผนที่ แผนภูมิรูปภาพ ตาราง กราฟ อินโฟกราฟิก และวิดีโอ เพื่อช่วยให้ชี้ประเด็นของข้อมูลได้ตรงจุด ทำให้ผู้อ่านหรือผู้รับข้อมูล ได้เข้าใจอย่างชัดเจนว่างานนั้นๆ ต้องการสื่อถึงอะไร ทั้งนี้จะต้องมีการเลือกรูปแบบการนำเสนอให้ตรงกับข้อมูลหรือสื่อนั้นๆ ด้วย
องค์ประกอบหลักของ Data Visualization
การทำ Data Visualization ให้ดูน่าสนใจ จะต้องมีความคิดสร้างสรรค์และอาศัยศาสตร์แห่งศิลป์ ซึ่ง Data Visualization มีองค์ประกอบหลักๆ ดังนี้
- ข้อมูล (Information) เมื่อมีข้อมูลแล้ว ก็ต้องนำมาจำแนก เพื่อเลือกข้อมูลที่สำคัญที่สุด ก่อนจะนำไปทำ Data Visualization
- เรื่องราว (story) เป็นการนำข้อมูลมาเรียงลำดับขั้นตอน เพื่อการนำเสนอ อย่างเช่น การนำเสนอข้อมูลในภาพรวมก่อน แล้วค่อยนำเสนอข้อมูลย่อย เพื่อให้ผู้อ่านได้เข้าใจง่ายขึ้น
- เป้าหมาย (goal) คือจุดประสงค์ในการทำ Data Visualization อย่างเช่น ทำเพื่ออะไร ทำเกี่ยวกับอะไรต้องการนำเสนอข้อมูลแบบไหน
- รูปแบบการนำเสนอ (Visual Form) เป็นการเลือกรูปแบบการนำเสนอในรูปแบบต่างๆ อย่างเช่น กราฟ ตาราง หรืออินโฟกราฟิก เป็นต้น
ประเภทของ Data Visualization
Data Visualization คือ การนำข้อมูลมานำเสนอในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้น ซึ่งประเภทของ Data Visualization มีดังนี้
1. กราฟ (Graphs)
รูปแบบกราฟ เป็นการนำเสนอข้อมูลในแต่ละชุด หรือแต่ละช่วงเวลา และนำข้อมูลมาเปรียบเทียบกัน เพื่อดูการเปลี่ยนแปลง หรือแนวโน้ม เหมาะสำหรับข้อมูลเป็นตัวเลข
2. แผนภูมิ (Charts)
การทำ Data Visualization ในรูปแบบแผนภูมิ เป็นการนำเสนอข้อมูล เพื่อเปรียบเทียบข้อมูลต่างๆ ตามวัตถุประสงค์ ช่วยให้เห็นถึงปริมาณ หรือคุณสมบัติได้อย่างชัดเจน เหมาะสำหรับข้อมูลเป็นตัวเลข
3. ตาราง (Tables)
เป็นการนำเสนอข้อมูลที่ประกอบด้วยแถวแนวตั้ง และแถวแนวนอน ซึ่งเป็นวิธีการนำเสนอข้อมูลที่นิยมใช้กันมากที่สุด เพราะช่วยให้เห็นถึงการเปรียบเทียบของข้อมูลที่หลากหลาย หรือมีตัวแปรหลายตัวอย่างชัดเจน สามารถใช้ได้ทั้งข้อมูลที่เป็นตัวเลข และตัวอักษร
4. แผนที่ (Maps)
รูปแบบแผนที่ เป็นการนำเสนอข้อมูลบนแผนที่ ตามเขตบริเวณ หรือเขตพื้นที่ต่างๆ เพื่อนำเสนอข้อมูลในพื้นที่นั้นๆ อย่างเช่น การนำเสนอยอดผู้ติดเชื้อไข้หวัดใหญ่ ในประเทศไทย ทั้งนี้ ในแผนที่นั้น สามารถใส่สีสันต่างๆ เพื่อบอกถึงปริมาณของผู้ติดเชื้อได้ด้วย
5. อินโฟกราฟิก (Infographics)
การทำ Data Visualization ในรูปแบบอินโฟกราฟิก เป็นการนำเสนอข้อมูล แบบใช้ภาพในการสื่อ เพื่อให้ผู้อ่านได้จดจำและเข้าใจมากขึ้น ซึ่งมีหลายเทคนิคในการนำเสนอให้น่าสนใจ และน่าดึงดูด อย่างเช่น การนำเสนอข้อมูลแบบเล่าเรื่อง ซึ่งเหมาะกับการนำเสนอเนื้อหา ความรู้ต่างๆ
6. แดชบอร์ด (Dashboards)
การทำ Data Visualization ในรูปแบบแดชบอร์ด เป็นการนำข้อมูล มานำเสนอ มาสรุป หรือมาเรียบเรียงในรูปแบบต่างๆ ทั้งแผนภูมิ กราฟ ตาราง โดยนำให้อยู่ในหน้าจอเดียว ซึ่งเหมาะกับการนำเสนอเนื้อหา ความรู้ต่างๆ ทั้งรูปแบบตัวอักษรและตัวเลข
ประโยชน์ในการทำ Data Visualization
ประโยชน์ในการทำ Data Visualization มีดังนี้
- ทำให้ข้อมูลมีความน่าสนใจน่าดึงดูดมากขึ้น
- สามารถเข้าใจข้อมูลที่ต้องการจะสื่อได้ง่ายขึ้น
- ประหยัดเวลาในการตีความ หรือทำความเข้าใจข้อมูลต่างๆ
- สามารถเปรียบเทียบ ประมวลผลและตัดสินใจได้ทันที
- ช่วยให้มองเห็นถึงจุดประสงค์ของข้อมูล
5 เครื่องมือทำ Data Visualization ยอดนิยม ใช้งานง่าย
Data Visualization Tools ที่มีฟังก์ชันมากมาย สามารถนำมาใช้ในการจัดการข้อมูล เพื่อช่วยนำเสนอข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีดังนี้
1. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI เป็นเครื่องมือจัดการข้อมูล จาก Microsoft ที่ใช้กันในหลายๆ องค์กร อย่างเช่น Excel ตัวช่วยในจัดกลเก็บข้อมูล จุดเด่นของ Microsoft Power BI คือ มีเทมเพลตให้เลือกมากมาย สามารถออกแบบแดงบอร์ดได้อย่างหลากหลาย อีกทั้ง ยังดูรูปแบบการนำเสนอข้อมูลชุดเดิมได้หลายแบบ เพื่อให้เห็นถึงความน่าสนใจของข้อมูลนั้นๆ Microsoft Power BI สามารถใช้งานผ่านอุปกรณ์ต่างๆ อย่างคอมพิวเตอร์ สมาร์ตโฟน และแท็ปเล็ตได้
2. Tableau
Tableau เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือในการทำ Data Visualization ที่ยอดนิยม สามารถทำงานผ่านระบบ Windows และ MacOS เป็นเครื่องมือที่ใช้งานง่าย สามารถแสดงผลข้อมูลบนเว็บเบราว์เซอร์ได้ อีกทั้งยังสามารถนำข้อมูลที่มาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย มารวมเป็นแดชบอร์ดเดียวกัน
3. Google Data Studio
Google Data Studio สามารถนำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาเชื่อมเข้าด้วยกัน อย่างเช่น Google Ads หรือ Google Analytics จึงเหมาะเป็นเครื่องมือทำ Data Visualization สำหรับการทำการตลาดออนไลน์ ซึ่งฟังก์ชันหลักๆ คือ การนำเสนอข้อมูลออกมาเป็นแดชบอร์ดตามที่ได้ตั้งค่าไว้ และจุดเด่นของ Google Data Studio คือ แค่มีบัญชี Gmail ก็สามารถใช้งานได้ฟรี
4. Endless Loop
Endless Loop เหมาะสำหรับทำ Data Visualization ที่เกี่ยวกับงานด้านการตลาด เป็นการนำข้อมูลไปจำแนก แล้วนำมาวิเคราะห์ มักใช้กับฐานข้อมูลที่เกี่ยวกับลูกค้า ซึ่งสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปพัฒนาองค์กรให้เติบโตได้
5. Zoho Analytic
Zoho Analytic เป็นเครื่องมือจัดการข้อมูล ที่เน้นในเรื่องของข้อมูลลูกค้าและเรื่องการตลาด ใช้ศึกษาความเข้าใจของลูกค้า และข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ โดยฟังก์ชันของ Zoho Analytic ที่สำคัญคือ สามารถจัดการข้อมูลโดยอัตโนมัติได้
ข้อควรระวังในการทำ Data Visualization
การทำ Data Visualization มีข้อควรระวัง ดังนี้
- ไม่ควรมีข้อมูลที่แน่นมากเกินไป เพราะจะทำให้ผู้รับข้อมูลไม่สนใจ
- ควรออกแบบสีให้ดี เลือกสีที่ดึงดูดความสนใจได้
- ถ้าข้อมูลไม่มีความหมายในเชิงลึก ก็ไม่ควรใช้ชาร์ตแบบ 3 มิติ
- ควรเลือกใช้รูปแบบการนำเสนอให้เหมาะสมกับข้อมูลนั้นๆ
- ไม่ตกแต่งแดชบอร์ดจนมากเกินไป
- เลี่ยงการใช้ Two Axis Chart ในการนำเสนอ
สรุป
ข้อมูลนั้นมีมากมายมหาศาล มีทั้งในรูปแบบของข้อความและตัวเลข ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องนำไปวิเคราะห์ การนำ Data Visualization มาใช้ เพื่อสรุป ประมวลผลวิเคราะห์ หรือจัดเรียงข้อมูลให้เป็นระบบ ให้มีความเข้าใจมากขึ้น โดยถ่ายทอดข้อมูลออกมาได้อย่างหลากหลายรูปแบบ อย่างเช่น แผนที่ แผนภูมิรูปภาพ ตาราง กราฟ อินโฟกราฟิก และวิดีโอ ก็จะช่วยให้ชี้ประเด็นของข้อมูลได้ตรงจุด ทำให้ผู้อ่านหรือผู้รับข้อมูล ได้เข้าใจอย่างชัดเจน ทั้งนี้ ควรเลือกรูปแบบการนำเสนอให้เหมาะสมกับข้อมูลนั้นๆ ด้วย
