Khi doanh nghiệp đang dần làm quen với dữ liệu lớn (big data), những quyết định dựa trên số liệu cụ thể sẽ dần thay thế những quyết định cảm tính, bản năng.

Theo đó, trực quan hóa dữ liệu (data visualisation) được công nhận là một phương thức hiệu quả để chuyển đổi dữ liệu kinh doanh sang những thông tin hữu ích, giúp lãnh đạo doanh nghiệp ra những quyết định kịp thời và mang lại những lợi ích lớn cho doanh nghiệp.

Sự khác biệt giữa dữ liệu, thông tin, và thông tin hữu ích

Trong bài viết “Khai phá sức mạnh dữ liệu” đăng trên Báo Đầu tư số 49, ngày 23/4/2018, chúng tôi đã nhấn mạnh 3 nội dung doanh nghiệp cần tập trung: tìm hiểu nhu cầu về dữ liệu để tạo ra nền tảng dữ liệu có giá trị; tạo kho dữ liệu minh bạch và đáng tin cậy thông qua việc tổ chức, tích hợp, tinh giản và quản trị dữ liệu; áp dụng những phương pháp, thuật toán, công cụ hỗ trợ trực quan hóa và phân tích dữ liệu nhằm khai phá được tối đa giá trị tiềm tàng của dữ liệu.

Bài viết này sẽ giới thiệu các khái niệm, nguyên tắc để tối ưu phương thức trực quan hóa dữ liệu với mục tiêu biến dữ liệu kinh doanh khổng lồ thành thông tin và thông tin hữu ích cho doanh nghiệp.

Từ dữ liệu tới thông tin

Cần phải nhìn nhận rằng, dữ liệu (data) chưa được xem là thông tin (information) hay thông tin hữu ích (insight). Dữ liệu đơn thuần là các sự kiện, tin tức về doanh nghiệp, khách hàng dưới dạng số liệu, thống kê, hay lịch sử hoạt động...

Trong khi đó, thông tin hữu ích là khả năng có được sự thấu hiểu chính xác và sâu sắc về một vấn đề nhất định. Việc đạt được cái nhìn sâu sắc về thị trường có thể là chất xúc tác để tạo ra những giá trị mới, cả trong và ngoài doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa việc sử dụng nguồn tài sản dữ liệu để tiết kiệm tiền bạc và thời gian, tìm nguồn thu nhập mới hoặc tận dụng thông tin kinh doanh sẵn có mà chưa được khai thác.

Trực quan hóa dữ liệu là sự trình bày dữ liệu theo định dạng hình ảnh hoặc đồ họa để truyền đạt thông tin rõ ràng và hiệu quả cho người dùng. Nói cách khác, trực quan hóa dữ liệu là yếu tố giao tiếp bằng hình ảnh của phân tích dữ liệu, giúp chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành thông tin hữu ích.

Hình minh họa cho thấy một ví dụ đơn giản về ứng dụng của trực quan hóa dữ liệu. Dữ liệu doanh số dạng phẳng (bảng biểu) thiếu thu hút và khó có thể giúp người xem lập tức đưa ra một kết luận cụ thể. Tuy nhiên, khi được hiển thị trực quan dưới dạng hình ảnh, sự bất thường có thể dễ dàng nhận ra: Doanh số bán hàng đồng đều trong hầu hết các tháng, trừ tháng 4 tăng đột biến. Từ thông tin này, người đọc có thể phán đoán dữ liệu đã bị ghi nhận trùng lặp trong tháng 4.

Các nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu

Để được sử dụng hiệu quả và mang lại lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp, dữ liệu phải được trình bày một cách đơn giản và dễ hiểu, để cả những đối tượng không chuyên hiểu và giải thích được thông điệp từ dữ liệu này. Albert Einstein cho rằng: “Nếu bạn không thể giải thích một cách đơn giản, bạn chưa hiểu điều đó đủ rõ”.

Trực quan hóa dữ liệu nên tuân theo các nguyên tắc sau đây.

Xác định mục tiêu, kỳ vọng. Trực quan hóa dữ liệu cần cung cấp một thông điệp rõ ràng và có ý nghĩa cho đối tượng sử dụng. Mục tiêu, ngữ cảnh và đối tượng sử dụng kết quả theo đó cần được xác định rõ ràng trước khi trực quan hóa dữ liệu.

Chuẩn bị. Các dữ liệu cơ bản cần được làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị cho công việc phân tích. Dữ liệu cần thiết phải được xác định dựa trên mục tiêu, bối cảnh và đối tượng sử dụng để quá trình phân tích và trực quan dữ liệu có thể đưa ra thông điệp đầy đủ và toàn diện.

Tối giản. Trực quan hóa dữ liệu phải được hiển thị đơn giản đến mức các đối tượng không chuyên có thể hiểu được thông điệp truyền đạt. Việc sử dụng tốt hình ảnh trực quan (biểu đồ, màu sắc...) sẽ loại bỏ sự thiếu tập trung, giúp làm rõ thông điệp của hình ảnh trực quan, giúp người đọc dễ dàng lĩnh hội các số liệu, thống kê phức tạp.

Sử dụng tiêu đề và bình luận. Tiêu đề và bình luận nên được sử dụng đúng lúc đúng chỗ để giúp người đọc nhanh chóng xác định thông điệp chính của hình ảnh. Ngoài ra, tránh sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành hoặc từ viết tắt khi giao tiếp với đối tượng sử dụng đại chúng.

Không sử dụng hình ảnh kém trung thực. Việc trực quan hóa dữ liệu cần cung cấp thông điệp và sự kiện chuẩn xác. Thực hiện trực quan hóa dữ liệu phải dựa trên quy chuẩn đo lường phổ biến, bao gồm dữ liệu đầy đủ để tránh các hình ảnh không trung thực gây ra cách hiểu sai lệch về dữ liệu.

Chọn đúng công cụ. Có nhiều yếu tố cần xem xét khi lựa chọn một công cụ, từ công nghệ phù hợp, tốc độ triển khai, đến chi phí sở hữu, tính tích hợp, khả năng mở rộng,...

Hiện có rất nhiều công cụ, phần mềm hỗ trợ cho công tác trực quan hóa dữ liệu.  Điều này tạo không ít khó khăn trong việc lựa chọn các công cụ thích hợp cho mục tiêu sử dụng của doanh nghiệp. Để đảm bảo có lựa chọn đúng đắn và tiết kiệm cả thời gian lẫn chi phí, lãnh đạo nên cân nhắc sử dụng tư vấn chuyên môn trước khi quyết định triển khai các công cụ và phần mềm cho doanh nghiệp mình.