Trực quan hóa dữ liệu giúp cơ quan nhà nước ra quyết định hiệu quả
Chuyển đổi số - Ngày đăng : 13:41, 24/08/2022
Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày dữ liệu ở định dạng đồ họa như biểu đồ, bảng biểu hoặc bản đồ để giúp người ra quyết định dễ dàng xem và hiểu các xu hướng, các vấn đề ngoại lệ...
Bản đồ và biểu đồ là một trong những hình thức trực quan hóa dữ liệu sớm nhất. Một trong những ví dụ ban đầu nổi tiếng nhất về trực quan hóa dữ liệu là bản đồ theo dạng dòng chảy do kỹ sư người Pháp Charles Joseph Minard tạo ra vào năm 1869 để giúp hiểu rõ những gì mà quân đội của Napoléon phải chịu đựng trong chiến dịch thảm khốc tại Nga năm 1812. Bản đồ sử dụng để mô tả những con số trong chiến dịch như khoảng cách, nhiệt độ, vĩ độ và kinh độ, hướng di chuyển và vị trí liên quan đến các ngày cụ thể.
Ngày nay, trực quan hóa dữ liệu bao gồm tất cả các kiểu trình bày dữ liệu một cách trực quan, từ trang tổng quan đến báo cáo, biểu đồ thống kê, bản đồ nhiệt, biểu đồ, đồ họa thông tin và hơn thế nữa. Nó thực sự rất cần thiết cho các CQNN trong môi trường chuyển đổi số ngày nay.
Trực quan hóa dữ liệu giúp người ra quyết định trong các CQNN xem và hiểu các xu hướng dễ dàng.
Giá trị của trực quan hóa dữ liệu
Trong các CQNN, việc trực quan hóa dữ liệu giúp viên chức phân tích dữ liệu, đặc biệt là khối lượng lớn dữ liệu, một cách nhanh chóng và hiệu quả. Các bản trình bày dữ liệu dưới dạng trực quan giúp người dùng dễ hiểu hơn và nắm được thông tin chi tiết nhanh hơn. Hình ảnh hóa cũng có thể giúp truyền đạt những hiểu biết sâu sắc này dễ dàng hơn và xem các biến độc lập liên quan với nhau như thế nào. Ví dụ: điều này có thể giúp viên chức trong một cơ quan nào đó xem xu hướng, hiểu tần suất của các sự kiện và theo dõi kết nối giữa hoạt động và hiệu suất.
Theo Thor Olavsrud của CIO Mỹ, lợi ích chính của việc trực quan hóa dữ liệu bao gồm: mở khóa giá trị dữ liệu lớn bằng cách cho phép mọi người hấp thụ một lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn; gia tăng tốc độ ra quyết định bằng cách cung cấp quyền truy cập vào thông tin theo yêu cầu và thời gian thực; xác định lỗi và sự không chính xác trong dữ liệu một cách nhanh chóng.
Có vô số cách trực quan hóa dữ liệu, nhưng hãng thiết kế dữ liệu The Datalabs Agency chia việc trực quan hóa dữ liệu thành hai loại cơ bản, bao gồm: khám phá, hình ảnh hóa khám phá giúp người dùng hiểu dữ liệu đang cho biết điều gì; giải thích, hình ảnh giải thích kể một câu chuyện với khán giả bằng cách sử dụng dữ liệu.
Ngoài ra, chúng ta cũng có thể tham khảo danh mục trực quan hóa dữ liệu (Data Visualisation Catalogue), một dự án được phát triển bởi nhà thiết kế Severino Ribecca, đây là một thư viện gồm các kiểu trực quan hóa thông tin khác nhau.
Một số loại hình ảnh trực quan phổ biến
2D: Đây thường là những hình ảnh trực quan không gian địa lý. Ví dụ: bản đồ sử dụng các biến dạng của bản đồ để truyền tải thông tin như dân số hoặc thời gian di chuyển. Choropleth - bản đồ biểu diễn dữ liệu tỉ lệ - sử dụng các sắc thái hoặc mẫu trên bản đồ để biểu thị một biến số thống kê, chẳng hạn như mật độ dân số theo xã/phường.
Temporal (thời gian): Đây là những hình ảnh trực quan tuyến tính một chiều có thời gian bắt đầu và kết thúc. Các ví dụ bao gồm chuỗi thời gian, trình bày dữ liệu như lượt truy cập trang web theo ngày hoặc tháng và sơ đồ Gantt - một trong số những phương pháp thông dụng khi lập danh mục những công việc cần làm theo thứ tự thực hiện của kế hoạch, có ghi rõ ai làm và thời gian thực hiện.
Multidimensional (đa chiều): Những hình ảnh trực quan phổ biến này hiển thị dữ liệu có hai hoặc nhiều hơn, ví dụ như biểu đồ hình tròn, sơ đồ và biểu đồ phân tán.
Hierarchical (thứ bậc): Những hình ảnh trực quan này cho thấy các nhóm dữ liệu liên quan với nhau như thế nào. Sơ đồ dạng cây (tree diagrams) là ví dụ về hình ảnh phân cấp cho thấy các nhóm lớn hơn bao gồm tập hợp các nhóm nhỏ hơn như thế nào.
Network (mạng lưới): Hình ảnh hóa mạng cho biết cách các tập dữ liệu có liên quan với nhau trong hệ thông. Một ví dụ là biểu đồ liên kết nút (node-link), còn gọi là biểu đồ mạng, sử dụng các nút và đường liên kết để hiển thị cách mọi thứ được kết nối với nhau như thế nào.
Một số ví dụ về trực quan hóa dữ liệu
Tableau - đơn vị hỗ trợ các tổ chức phi lợi nhuận bằng cách sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề phức tạp như sức khỏe, nghèo đói, bình đẳng và hành động vì khí hậu toàn cầu - đã tổng kết 10 ví dụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất. Số một trong danh sách của Tableau là bản đồ của Minard về cuộc hành quân của Napoléon đến Moscow như đã được đề cập ở trên.
Bản đồ của Minard về cuộc hành quân của Napoléon đến Moscow.
Các ví dụ nổi bật khác, bao gồm:
Một bản đồ chấm (dot map) do bác sĩ người Anh John Snow tạo ra vào năm 1854 để hiểu về đợt bùng phát dịch tả ở London thời điểm đó. Bản đồ đã sử dụng biểu đồ hình cột trên các khối phố để chỉ ra số ca tử vong do dịch tả tại từng hộ gia đình trong một khu phố ở London. Bản đồ cho thấy các hộ gia đình bị ảnh hưởng nặng nề nhất đều lấy nước từ cùng một giếng, điều này cuối cùng dẫn đến cái nhìn sâu sắc rằng các giếng bị ô nhiễm bởi nước thải đã gây ra dịch bệnh;
Bản đồ chấm (dot map) do bác sĩ John Snow tạo ra vào năm 1854 để hiểu hơn về đợt bùng phát dịch tả ở London thời điểm đó.
Kim tự tháp phân tích nhân khẩu học theo độ tuổi và giới tính tại Mỹ do Trung tâm Nghiên cứu Pew tạo ra như một phần của dự án The Next America, được xuất bản vào năm 2014. Dự án chứa đầy những hình ảnh hóa dữ liệu sáng tạo. Biểu đồ này cho thấy nhân khẩu học dân số tại Mỹ đã thay đổi như thế nào kể từ những năm 1950, với hình tháp gồm nhiều người trẻ ở phía dưới và rất ít người lớn tuổi ở trên cùng vào những năm 1950 sẽ chuyển sang dạng hình chữ nhật vào năm 2060 (số lượng người trẻ tuổi và lớn tuổi tương đối bằng nhau).
Bộ sưu tập gồm bốn hình ảnh của Hanah Anderson và Matt Daniels từ The Pudding, minh họa sự chênh lệch giới tính trong văn hóa đại chúng bằng cách chia nhỏ kịch bản của 2.000 bộ phim và kiểm đếm lời thoại của các nhân vật nam và nữ. Các hình ảnh trực quan bao gồm bảng phân tích các bộ phim của Disney, tổng quan về 2.000 kịch bản, thanh chuyển màu mà người dùng có thể tìm kiếm các bộ phim cụ thể và trình bày ý kiến về tuổi tác đối với các vai nam, nữ.
Biểu đồ đối thoại phim (chia nhỏ theo giới tính).
Công cụ trực quan hóa dữ liệu
Phần mềm trực quan hóa dữ liệu bao gồm nhiều ứng dụng, công cụ và tập lệnh. Chúng cung cấp cho các nhà thiết kế những công cụ cần thiết để tạo ra các hình ảnh biểu diễn trực quan từ các tập dữ liệu lớn. Phổ biến nhất bao gồm:
Domo: Một công ty phần mềm đám mây chuyên về các công cụ thông minh dùng cho kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu. Domo tập trung vào các trang tổng quan được triển khai bởi người dùng doanh nghiệp (DN) và dễ sử dụng, khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho các DN nhỏ đang tìm cách tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh.
Dundas BI: Một nền tảng BI (kinh doanh thông minh) để trực quan hóa dữ liệu, xây dựng và chia sẻ các trang tổng quan, báo cáo cũng như nhúng các phân tích vào.
Infogram: Một công cụ trực quan hóa kéo và thả để tạo hình ảnh trực quan cho các báo cáo tiếp thị, đồ họa thông tin, bài đăng trên mạng xã hội, trang tổng quan v.v... Tính dễ sử dụng làm cho công cụ này trở thành lựa chọn tốt cho những người không phải là nhà thiết kế.
Klipfolio: Được thiết kế để cho phép người dùng truy cập và kết hợp dữ liệu từ hàng trăm dịch vụ mà không cần viết bất kỳ mã nào. Nó tận dụng các chỉ số tức thì được xây dựng từ trước, được quản lý và trình tạo mô hình dữ liệu mạnh, làm cho nó trở thành một công cụ tốt để xây dựng các trang tổng quan tùy chỉnh.
Looker: Thuộc Google Cloud, Looker có một thị trường plug-in với danh mục các loại hình ảnh trực quan khác nhau và các khối phân tích được tạo sẵn. Nó cũng có giao diện kéo và thả.
Microsoft Power BI: Nền tảng kinh doanh thông minh được tích hợp với Microsoft Office. Microsoft Power BI có giao diện dễ sử dụng để tạo trang tổng quan và báo cáo. Nó giống với Excel. Microsoft Power BI có ứng dụng trên di động.
Qlik: Qlik Sense của Qlik có công cụ dữ liệu "liên kết" để điều tra dữ liệu và các đề xuất hình ảnh hóa do AI (trí tuệ nhân tạo) cung cấp. Nó đang tiếp tục xây dựng kiến trúc mở và khả năng đa âm thanh.
Sisense: Nền tảng phân tích "end-to-end" (quy trình đầu cuối) nổi tiếng nhất với phân tích nhúng. Nhiều đơn vị đang sử dụng nó dưới dạng OEM.
Tableau: Một trong những nền tảng trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất trên thị trường, Tableau là nền tảng hỗ trợ truy cập, chuẩn bị, phân tích và trình bày dữ liệu. Nó có sẵn nhiều tùy chọn, bao gồm ứng dụng dành cho máy tính để bàn, máy chủ và các phiên bản trực tuyến...
Tài liệu tham khảo:
[1]. https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Joseph_Minard#/media/File:Minard.png
[2]. www.datalabsagency.com/?v=6cc98ba2045f
[3]. https://datavizcatalogue.com/index
[4]. www.tableau.com/learn/articles/best-beautiful-data-visualization-examples