Manusia cenderung mengingat informasi yang disajikan dengan gambar karena otak manusia memproses gambar lebih cepat daripada teks. Apalagi di era informasi yang serba cepat ini begitu banyak data besar atau big data akan lebih mudah dipahami dalam bentuk grafik maupun bagan oleh khalayak umum ketimbang membaca beribu kata. Inilah yang membuat visualisasi data menjadi hal yang penting dalam proses memahami big data. Visualisasi data adalah teknik untuk mengubah data mentah yang kompleks menjadi representasi visual yang mudah dipahami, baik dalam bentuk grafik, bagan, peta, dan lain sebagainya.
Jenis Visualisasi Data unrtuk Big Data
Ada banyak jenis visualisasi data big data, masing-masing berguna untuk tujuan tertentu. Berikut beberapa jenis visualisasi yang sering digunakan untuk big data:
1. Histogram
Histogram merupakan grafik batang yang menunjukkan distribusi frekuensi data. Kegunaannya adalah untuk melihat distribusi data kontinu atau diskret, misalnya jumlah pembelian dalam perusahaan retail seperti pada gambar di bawah ini.
2. Scatter Plot
Scatter plot adalah grafik yang biasa digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel numerik dengan menggunakan titik-titik data. Biasanya digunakan untuk analisis korelasi, pola, dan outlier dalam dataset besar.
3. Heatmap
Heatmap adalah grafik yang menampilkan data dalam bentuk matriks berwarna yang menunjukkan intensitas nilai data dengan menggunakan skema warna. Berguna untuk melihat pola dan tren dalam data berdimensi tinggi seperti korelasi pasar saham, analisis clickstream website, dan lainnya
4. Line Chart (Diagram Garis)
Berguna untuk menunjukkan tren dan perubahan data dari waktu ke waktu. Seperti untuk pergerakan saham, jumlah penjualan bulanan, pemantauan suhu udara dan lainnya.
5. Bar Chart (Diagram Batang)
Biasa digunakan untuk menampilkan data kategorikal dengan batang horizontal atau vertikal. Diagram ini berfungsi untuk membandingkan jumlah atau nilai antar kategori, misalnya jumlah penjualan per produk.
6. Maps (Peta)
Sering digunakan untuk memvisualisasikan data hierarkis yang kompleks seperti analisis penjualan, analisis media sosial, hingga analisis lalu lintas web.
7. Network Graph (Jaringan Grafik):
Network graph atau jaringan grafik digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara entitas dalam data, yang diwujudkan dalam node (simpul) dan edges (garis penghubung). Visualisasi semacam ini biasanya diterapkan untuk analisis jaringan media sosial, jaringan penyakit, jaringan penipuan dan lainnya.
8. Word Cloud (Komputasi Awan)
Wordl cloud merupakan digunakan untuk menampilkan frekuensi kata dalam bentuk awan kata. Kata yang lebih sering muncul akan ditampilkan lebih besar. Biasanya digunakan untuk analisis teks, melihat tema umum dalam ulasan pelanggan atau media sosial.
9. Geospatial Visualization
Untuk menampilkan data yang terkait dengan lokasi geografis. Contohnya adalah pada analisis data spasial berupa peta kepadatan populasi, lokasi kejadian kriminal, peta distribusi toko ritel dan lainnya.
10. 3D Visualization
Menampilkan data dalam tiga dimensi untuk memberikan perspektif tambahan. Penggunaan: Analisis data kompleks yang memerlukan lebih dari dua dimensi, misalnya visualisasi kepadatan penduduk, molekul struktur kimia, penelitian obat, model topografi dan sebagainya
Pentingnya Visualisasi Data
Visualisasi big data menjadi alat yang penting untuk menganalisis dan memahami data dalam jumlah yang sangat besar dan kompleks. Berikut beberapa keuntungan jika menggunakan visualisasi data:
- Memudahkan Pemahaman: Data dalam bentuk angka atau teks sering kali sulit dipahami. Visualisasi mengubah data tersebut menjadi bentuk grafis yang lebih mudah dipahami, seperti grafik, peta, dan diagram, sehingga informasi bisa lebih cepat diserap.
- Meningkatkan Efisiensi Analisis: Visualisasi memungkinkan analisis data yang lebih cepat dan efisien. Dengan visualisasi, pola, tren, dan anomali dalam data dapat lebih mudah dikenali dibandingkan dengan menganalisis data mentah.
- Mendukung Pengambilan Keputusan: Pengambilan keputusan yang didasarkan pada data yang divisualisasikan cenderung lebih tepat dan cepat. Visualisasi data membantu pengambil keputusan untuk memahami situasi secara komprehensif dan membuat keputusan yang lebih baik.
- Komunikasi yang Lebih Efektif: Visualisasi data membantu menyampaikan informasi secara lebih efektif kepada audiens yang beragam. Ini penting dalam presentasi bisnis, laporan, dan publikasi di mana pesan perlu disampaikan dengan jelas dan cepat.
- Mengidentifikasi Keterkaitan dan Korelasi: Dengan visualisasi, keterkaitan dan korelasi antara berbagai variabel dalam dataset besar dapat diidentifikasi dengan lebih mudah. Ini bisa membantu dalam penemuan wawasan baru yang tidak terlihat hanya dengan analisis numerik.
- Meningkatkan Pengawasan dan Monitoring: Dalam konteks monitoring sistem atau proses, visualisasi membantu dalam memantau kinerja dan mengidentifikasi masalah dengan cepat. Ini sangat penting dalam operasi real-time di industri seperti IT, manufaktur, dan keuangan.
Dewasa ini banyak alat yang tersedia untuk mempermudah ilmuwan data dalam memvisualisasikan data besar. Berikut beberapa contoh alat yang sering digunakan seperti Tableau, power BI, Apache Superset, QlikView, D3.js, Plotly, Grafana, Looker, Kibana.
Visualisasi data merupakan kunci untuk membuka potensi big data. Dengan visualisasi data yang tepat, kita dapat mengubah data menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti sehingga dapat menghasilkan wawasan baru yang berharga.
Netray mengolah big data dan menyajikan ke dalam bentuk Dashboard yang praktis dan mudah dipahami. Dengan visualisi data yang sederhana, pembaca bisa mendapatkan insight yang menarik dari data yang diolah. Apabila pembaca berminat mencoba Netray Media Monitoring dapat mengunjungi Netray Trial atau simak hasil analisis kami di blog Analisis Netray.
Editor: Winda Trilatifah