Datavisualisering är grafisk presentation av information och data. Genom att använda visuella element som diagram, grafer och kartor gör datavisualiseringsverktyg det enkelt att se och förstå trender, avvikelser och mönster i data.
Inom området big data är verktyg för datavisualisering och teknik nödvändiga för att kunna analysera stora mängder information och fatta beslut som grundar sig på data.
Fördelarna med bra datavisualiseringar
Våra ögon dras till färger och mönster. Vi kan snabbt skilja rött från blått eller en kvadrat från en cirkel. Vår kultur är visuell med allt ifrån konst och reklam till tv och filmer.
Datavisualisering är en annan typ av visuell konst som fångar vårt intresse och riktar våra blickar mot budskapet. När vi ser ett diagram kan vi snabbt se trender och avvikelser. Om vi kan se något, tar vi det till oss snabbt. Det är historieberättande med ett syfte. Om du någon gång har stirrat på ett enormt kalkylark med data och inte kunnat se några trender vet du hur effektiv en visualisering kan vara.
Big data är här och vi behöver veta vad den säger
När ”big data-eran” lägger i en högre växel blir visualiseringar ett allt viktigare verktyg för att göra alla biljoner rader data som genereras varje dag begripliga. Datavisualisering underlättar historieberättandet genom att anpassa data till en form som är lättare att förstå och som belyser trender och avvikelser. En bra visualisering berättar en historia genom att ta bort brus från data och lyfta fram den användbara informationen.
Men det är inte så enkelt som att sätta färg på en graf för att den ska se bättre ut eller slänga in informationen i en infograf. En effektiv datavisualisering är en balansakt mellan form och funktion. Den enklaste grafen kan vara för tråkig för att fånga uppmärksamhet, eller så förmedlar den sin poäng på ett kraftfullt sätt. Den mest bländande visualiseringen kan misslyckas totalt med att förmedla rätt budskap, eller så kan den nå många. Data och visualisering måste fungera tillsammans och det är en konstform att kombinera en bra analys med bra historieberättande.
Därför är datavisualisering viktigt för alla yrken
Det är svårt att tänka sig en professionell verksamhet som inte kan dra nytta av att göra data mer begriplig. Varje naturvetenskapligt ämne drar fördel av att förstå data. Likaså inom myndigheter, finans, marknadsföring, historia, konsumentprodukter, serviceindustri, utbildning, sport och så vidare.
Även om vi alltid pratar lyriskt om datavisualisering (du är trots allt på Tableaus webbplats) så finns det praktiska tillämpningar i verkliga livet som inte kan förnekas. Och eftersom visualisering är så användbart så är det en av de bästa professionella färdigheterna att utveckla. Ju bättre du kan förmedla dina poänger visuellt, desto bättre kan du utnyttja den informationen. Oavsett om du använder en dashboard eller en presentation.
Tanken att vem som helst kan vara dataanalytiker är på uppgång. Färdigheter förändras för att passa en datadriven värld. Det blir alltmer värdefullt i arbetslivet att kunna fatta beslut som är grundade i data och att använda grafik för att berätta historier när data svarar på frågorna vem, vad, när, var och hur. Inom traditionell utbildning brukar man dra en gräns mellan kreativt berättande och teknisk analys, men i det moderna arbetslivet värderas även de som korsar den gränsen högt. Datavisualisering ligger precis mittemellan analys och visuellt berättande.
Exempel på datavisualisering i praktiken
Ett av de bästa sätten att förstå datavisualisering är förstås att se det. Vilket galet koncept!
Det kan vara överväldigande att veta vad du ska börja, med alla offentliga gallerier med datavisualiseringar och data överallt online. Vi har samlat 10 av de bästa exemplen någonsin på datavisualiseringar som bland annat kartlägger historiska erövringar, analyserar filmmanus, avslöjar dolda dödsorsaker med mera.
I Tableaus egna offentliga galleri finns mängder av visualiseringar som har gjorts med det kostnadsfria verktyget Tableau Public. I galleriet lyfter vi fram några vanliga dashboards att börja med som mallar, riktade till företag. Där finns också Dagens visualisering som samlar ihop några av de bästa visualiseringarna som gjorts i communityn. Dessutom finns där mängder av fantastiska bloggar och böcker om datavisualisering med utmärkta exempel, förklaringar och information om bästa praxis.
De olika typerna av visualiseringar
När du tänker på datavisualisering så kanske första associationen är enkla staplar eller tårtdiagram. Även om de också kan användas för att visualisera data och utgör en vanlig grund för många diagram, måste man hitta rätt visualisering för informationen i fråga. Enkla grafer är bara toppen av isberget Det finns ett stort urval av visualiseringsmetoder att använda för att presentera data på ett effektivt och intressant sätt.
Vanliga typer av datavisualisering:
- Diagram
- Tabeller
- Grafer
- Kartor
- Infografer
- Dashboards
Mer specifika exempel på metoder för att visualisera data:
- Områdesdiagram
- Stapeldiagram
- Låddiagram med morrhår
- Bubbelmoln
- Punktdiagram
- Kartogram
- Cirkeldiagram
- Punktdistributionskarta
- Gantt-schema
- Färgkarta
- Markeringstabell
- Histogram
- Matris
- Nätverk
- Polarområde
- Radiellt träd
- Sambandsdiagram (2D eller 3D)
- Strömningsdiagram
- Texttabeller
- Tidslinje
- Trädkarta
- Skarvdiagram
- Ordmoln
- Och valfri kombination i en dashbord!
Läs mer om datavisualiseringar och hur du skapar dina egna
Om du känner dig inspirerad eller vill lära dig mer finns det massor av resurser att fördjupa sig i. Områdena datavisualisering och datajournalistik är fulla av entusiastiska personer som brinner för att dela med sig av sina tips, tricks och teorier.
Bloggar om datavisualisering är ett perfekt ställe att börja på
Se vår lista med bra bloggar om datavisualisering med massor av exempel, inspiration och utbildningsresurser.
Experterna som skriver böcker och lär ut teorin bakom datavisualisering har ofta bloggar där de analyserar de senaste trenderna inom området och tipsar om nya visualiseringar. Flera erbjuder konstruktiv kritik kring modern grafik eller skriver handledningar om hur man gör effektiva visualiseringar.
Andra samlar olika datavisualiseringar från hela webben för att lyfta fram de mest intressanta. Bloggar är ett fantastiskt sätt att lära sig mer om olika underuppsättningar av datavisualisering eller för att hitta inspiration från väl genomförda projekt.
Läs om historiska exempel och teorier i böcker
Läs vår lista över bra böcker om datavisualisering i teorin och praktiken.
Bloggar hänger med i de snabbt föränderliga datavisualiseringarna medan böcker fokuserar mer på de mer varaktiga teorierna. Vi människor har försökt att presentera data visuellt under hela vår existens. En av de tidigaste böckerna i ämnet publicerades 1983 och beredde väg för den datavisualisering som skulle komma. Därför är den relevant än idag.
Mer nutida litteratur berör fortfarande teori och tekniker. Där hittar du tidlösa exempel och praktiska tips. Några böcker presenterar den visuella grafiken från färdigställda projekt som en form av arkiv.
Det finns mängder av kostnadsfria kurser och utbildningsprogram för en avgift
Det finns flera kurser och resurser om datavisualisering där ute, både kostnadsfria och för en avgift. Även här på Tableaus webbplats. Det finns videor, artiklar och faktablad för alla, oavsett om du är nybörjare eller datarockstjärna. Däremot föreslår vi inte kurser från tredje part i den här artikeln.
Om verktyg och programvara för datavisualisering
Det finns dussintals verktyg för datavisualisering och dataanalys. Och de spänner från enkla till omfattande och från intuitiva till krångliga. Alla verktyg är inte rätt för alla individer som vill lära sig tekniker för datavisualisering. Och alla verktyg kan inte skalas upp till företagsändamål. Om du vill lära dig mer om alternativen rekommenderar vi att du läser på här eller fördjupar dig i en omfattande analys från tredje part, till exempel Gartner Magic Quadrant.
Kom också ihåg att färdigheter och en bra teori i datavisualisering kommer att lyfta både verktyg och produkter. När du skaffar dig de här färdigheterna i visualiseringar och dashboards rekommenderar vi att du fokuserar på bästa praxis och utforskar din egen stil. Datavisualisering är här för att stanna så det är viktigt att bygga en grund för analyser, historieberättande och utforskande. Det är något du kan ha med dig oavsett vilka verktyg eller programvaror du använder.