تصویرسازی داده یا Data Visualization، عمل ترجمه اطلاعات به یک تصویر، مانند نقشه یا نمودار، برای درک آسان تر داده ها برای مغز انسان و استخراج بینش است. هدف اصلی تصویرسازی داده ها راحت تر کردن شناسایی الگوها، روندها و نقاط پرت در مجموعه کلان داده است.
تصویرسازی داده چیست؟
تصویرسازی سازی داده‌ها یکی از مراحل فرآیند علم داده است که بیان می‌کند پس از جمع آوری، پردازش و مدل سازی داده‌ها، برای نتیجه گیری باید تصویرسازی شوند. تصویرسازی داده‌ها تقریباً برای هر رشته حرفه‌ای مهم است. معلمان از آن برای نمایش نتایج آزمون دانش‌آموزان، متخصصان کامپیوتر برای کشف پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) و مدیران اجرایی برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات با ذینفعان از آن استفاده می‌کنند. همچنین نقش مهمی در پروژه‌های کلان داده ایفا می‌کند. از آنجایی که کسب و کارها مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کردند، به راهی برای دریافت سریع و آسان اطلاعات خود نیاز داشتند. ابزارهای تصویرسازی یک تناسب طبیعی برای ارائه اطلاعات مفید بودند.
تصویرسازی به دلایل مشابه در تجزیه و تحلیل پیشرفته نقش اساسی دارد. هنگامی که یک متخصص داده در حال نوشتن تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده پیشرفته یا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است، مهم است که بتوانید خروجی‌ها را برای نظارت بر نتایج و اطمینان از عملکرد مدل‌ها مطابق با هدف تصویرسازی کنید. تصویرسازی الگوریتم‌های پیچیده معمولاً آسان‌تر از خروجی‌های عددی تفسیر می‌شوند.
پیشنهاد بهفالب : پیش پردازش داده چیست؟
چرا تصویرسازی داده ها مهم است؟
تصویرسازی داده‌ها روشی سریع و مؤثر برای برقراری ارتباط اطلاعات به شیوه‌ای جهانی با استفاده از اطلاعات بصری فراهم می‌کند. متخصصان کسب و کار حوزه‌ها و سطوح تخصص متفاوتی دارند، اما تصویرسازی‌ها برای همگی این افراد قابل درک است. تصویرسازی، تصمیم‌گیری و عمل بر اساس بینش‌های حاصل از آن‌ها را برای کارکنان سازمان آسان‌تر می‌کند.
پیشنهاد بهفالب : مشاور فرآیند کیست؟
تصویرسازی از طرق مختلف به کسب و کار کمک می‌کنند. برخی از نمونه‌های آن، شامل موارد زیر است:
- به جداسازی عوامل مؤثر بر رفتار مشتری کمک می‌کند.
- محصولات یا خدماتی را که نیاز به بهبود دارند شناسایی می‌کند.
- داده‌ها را برای ذینفعان به یاد ماندنی‌تر می‌کند.
- به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بفهمند چه زمانی و کجا محصولات خاص را قرار دهند.
- می‌توانند حجم فروش یا درآمد را پیش بینی کند.
مزایای تصویرسازی داده ها
از مزایای تصویرسازی داده‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- بینش عملی: طیف گسترده‌ای از پرسنل یک سازمان می‌توانند تصاویر ارائه شده در داشبوردهای هوش تجاری (BI) را درک کنند. این امر به کاربران امکان می‌دهد اطلاعات را به سرعت جذب کنند، بینش بهتری دریافت کنند و مراحل بعدی را سریع‌تر کشف کنند.
- کاوش در روابط پیچیده: پلتفرم‌های تصویرسازی با قابلیت‌های پیشرفته می‌توانند روابط پیچیده‌ای را بین نقاط داده و معیارها نشان دهند و به سازمان اجازه می‌دهند تا تصمیمات مبتنی بر داده سریع‌تر اتخاذ کند.
- داستان سرایی جذاب: داشبوردهای داده محور که از نظر بصری جذاب هستند، علاقه مخاطب را با اطلاعاتی که می‌توانند درک کنند حفظ می‌کنند.
- دسترسی: ابزارهای تصویرسازی داده‌ها را در دسترس‌تر و قابل درک‌تر می‌کند، به طوری که افراد غیرمجاز یا کاربران نیمه فنی که متخصص داده نیستند می‌توانند آن را تفسیر و تجزیه و تحلیل کنند.
- تعامل: داشبوردهای تعاملی دارای عملکردی هستند که به کاربران اجازه می‌دهند برای دریافت اطلاعات بیشتر روی جنبه‌های مختلف نمایش داده‌ها کلیک کنند. این کار به ویژه برای کسانی که تخصص کمتری در زمینه موضوعی تحت پوشش داده‌ها دارند مفید است.
پیشنهاد بهفالب : هوش تجاری و فرایندکاوی
معایب تصویرسازی داده ها
در حالی که تصویرسازی داده‌ها دارای مزایای بسیاری است، می‌تواند چالش‌های متعددی را نیز به همراه داشته باشد، از جمله:
- پیچیدگی: یک تصویرسازی بسیار پیچیده می‌تواند به هم ریخته به نظر برسد یا به دست آوردن بینش‌های ارزشمند را دشوار کند. پیچیدگی بیشتر همچنین به این معنی است که کاربران به آموزش در مورد ابزارهای مورد استفاده نیاز دارند یا خطر ایجاد نوع تصویری اشتباه برای داده‌های مورد استفاده را دارند.
- حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: کاربران باید امنیت و حریم خصوصی داده‌هایی که در حال تصویرسازی هستند را در نظر بگیرند. یک پلتفرم ممکن است مستعد حملات سایبری باشد، بنابراین امنیت داده‌های مورد استفاده را به خطر می‌اندازد، یا می‌توان از مجموعه داده‌ای استفاده کرد که با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها مطابقت ندارد.
- تعصب: تصویرسازی و داده‌هایی که بر اساس آن‌ها ساخته شده‌اند باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که عمدا یا ناخواسته مغرضانه نیستند. عدم انجام این کار می‌تواند اعتبار تحلیل‌ها را به خطر بیندازد.
نمونه هایی از تصویرسازی داده ها
هنگامی که کامپیوترها برای اولین بار برای تصویرسازی داده‌ها استفاده شدند، یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های تصویرسازی استفاده از صفحه گسترده مایکروسافت اکسل برای تبدیل اطلاعات به جدول، نمودار میله‌ای یا نمودار دایره‌ای بود. در حالی که این روش‌های تصویرسازی هنوز استفاده می‌شوند، تکنیک‌های پیچیده‌تری از جمله اینفوگرافیک، نمودارهای بولتی، هیت مپ و نمودارهای سری زمانی در دسترس هستند.
سایر انواع محبوب تصویرسازی شامل موارد زیر است:
- نمودارهای خطی: این نمودارها از ابتدایی‌ترین و رایج‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده تصویرسازی هستند. نمودارهای خطی نشان می‌دهد که چگونه متغیرها می توانند در طول زمان تغییر کنند.
- نمودارهای مساحتی: این روش تصویرسازی، تغییری از نمودار خطی است. چندین مقدار را در یک سری زمانی یا دنباله‌ای از داده‌های جمع آوری شده در نقاط متوالی و به همان اندازه در زمان نمایش می‌دهد.
- نقشه‌های درختی: این روش داده‌های سلسله مراتبی را در قالب تودرتو نشان می‌دهد. اندازه مستطیل‌های استفاده شده برای هر دسته متناسب با درصد کل هر دسته است. نقشه‌های درختی زمانی مفهوم است که چندین دسته وجود داشته باشند و هدف مقایسه بخش‌های مختلف یک بخش است.
- نمودارهای پراکنده: این تکنیک رابطه بین دو متغیر را نشان می‌دهد. نمودار پراکندگی به شکل یک محور x و y با نقاط برای نشان دادن نقاط داده است.
موارد استفاده از تصویرسازی داده ها در دنیای واقعی
نمونه‌ای از تصویرسازی داده‌ها در سامانه فرایندکاوی بهفالب
موارد استفاده برای تصویرسازی داده‌ها شامل موارد زیر است:
- فروش و بازاریابی: شرکت تحقیقاتی بازار و مصرف کننده eMarketer تخمین زده است که در سال 2023، 264 میلیارد دلار برای تبلیغات دیجیتال مستقر در ایالات متحده هزینه خواهد شد. انتظار می‌رود این رقم تا سال 2027 از مرز 390 میلیارد دلار عبور کند. با توجه به حجم سرمایه گذاری در تبلیغات، تیم‌های بازاریابی باید توجه زیادی به این موضوع داشته باشند. تصویرسازی داده‌ها به نشان دادن این که چگونه تلاش‌های بازاریابی بر روند ترافیک در طول زمان تأثیر می گذارد کمک می‌کند.
- بهداشت و درمان: متخصصان بهداشت و درمان اغلب از نقشه‌های Choropleth برای تصویرسازی داده‌های مهم سلامت استفاده می‌کنند. نقشه Choropleth مناطق جغرافیایی را نشان می‌دهد که رنگ خاصی در رابطه با یک متغیر عددی به آن‌ها اختصاص داده شده است. این نقشه‌ها به متخصصان این امکان را می دهد تا ببینند که چگونه یک متغیر، مانند میزان مرگ و میر بیماری قلبی، در مناطق جغرافیایی خاص تغییر می‌کند.
- سرمایه گذاری: متخصصان امور مالی هنگام انتخاب خرید یا فروش دارایی باید عملکرد تصمیمات سرمایه گذاری خود را پیگیری کنند. نمودارهای شمعی به عنوان ابزاری برای کمک به متخصصان مالی برای تجزیه و تحلیل حرکات قیمت در طول زمان، نمایش اطلاعاتی مانند اوراق بهادار، مشتقات، ارزها، سهام، اوراق قرضه و کالاها استفاده می‌شود. با تجزیه و تحلیل چگونگی تغییر قیمت‌ها در طول زمان، تحلیلگران داده و متخصصان مالی می‌توانند روندها را تشخیص دهند.
جمع بندی
همان طور که در متن خواندید، هدف تصویرسازی داده‌ها درک راحت‌تر آن‌ها توسط انسان است. تصویرسازی داده‌ها روش‌های مختلفی دارد. یکی از رایج‌ترین استفاده‌های آن، فرایندکاوی است که داده‌های فرایندهای سازمانی را به صورت یک نقشه‌ی قابل درک برای همگی افراد تبدیل می‌کند. جهت آشنایی بیشتر با سامانه فرایندکاوی بهفالب می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید.
ارتباط با تیم متخصصین فرآیندکاوی بهفالب جهت رفع نیازهای سازمانی شما
