Store datamengder, rapporter som ikke kommuniserer tydelig og et kjedelig utseende, toppet med dårlig tid. Gjenkjennbart? Ikke så uvanlig. Veldig mange opplever disse problemene. Men det er her datavisualisering kommer inn. La oss først se på hva det er.
Hva er datavisualisering?
Data går fort fra å bare være en mengde med tall til å bli informasjon som kan gi kritisk beslutningsstøtte til virksomheten ved hjelp av gode visualiseringer. Ved å visualisere dataene hjelper vi hjernen til å oppfatte hva tallene faktisk sier. Her er en definisjon på datavisualisering:
Datavisualisering er en representasjon og presentasjon av data for å skape forståelse.
Representasjon handler om å velge den visualiseringen som best representerer datagrunnlaget ditt. Alle visualiseringstyper har hver sine styrker, og riktig valg av visualisering er helt avgjørende for å skape innsikt og forståelse for dataene. Du ville ikke visualisert månedlig utvikling i salg ved hjelp av et sektordiagram?
Presentasjon handler om hvilke grep du tar for at tallmaterialet presenteres godt. Det kan være bruk av farger og ikoner for å skille kategorier, indikere oppgang eller nedgang i nøkkeltall, fremheve viktige aspekter ved visualiseringen, øke leselighet, og bedre brukerens forståelse av tallmaterialet.
Hvorfor visualisere data?
Du kan strukturere dataene dine svært godt og gjøre en god og dyptgående analyse, men dersom ikke dataene blir presentert på en god måte, kan all tiden man har brukt på dette arbeidet være bortkastet.
Hvorfor vi skal visualisere data handler om å skape forståelse, og at denne forståelsen gis raskt. Visuelle representasjoner av data utnytter vår intuitive evne til å oppdage struktur og mønstre i det vi ser. Målet med en datavisualisering er å trigge den delen av hjernen som ser mønstre i visuelle fremstillinger. Vi ønsker at brukeren raskt kan skulle si “Jepp, jeg forstår det som står her”, uten å måtte bruke mye tid og krefter på å tolke det de ser.
Datavisualisering kan også bidra til at du identifiserer sammenhenger i dataene du tidligere ikke visste eksisterte. Hva påvirker adferden til mine kunder? Hvilke produkter selger best i de ulike regionene? Basert på tidligere data, hva slag salgsvolum kan jeg forvente på denne tiden av året? Kanskje ser du avdelinger i bedriften som gjør det veldig bra, eller avdelinger med rom for forbedringer som trenger litt ekstra oppmerksomhet.
Visualiseringer som er attraktive skaper engasjement
Visualiseringer og innsiktsløsninger har kun verdi dersom de faktisk blir tatt i bruk. Derfor er det viktig at løsningen ser innbydende ut, inviterer til bruk og skaper nysgjerrighet hos brukerne. En uengasjerende visualiseringsløsning kommer til å bli glemt bort, og da har man investert både tid og penger i et produkt som ingen ønsker å bruke. Derfor er det viktig å huske på at form og farge – det kommer godt med. Når det ser ordentlig ut, oppleves innbydende og er brukervennlig så kommer det til å bli tatt i bruk i større grad.
Hvordan visualisere data?
Vi vil ta en gjennomgang av de beste visualiseringsmetodene for data:
Søylediagram
Det kanskje mest brukte diagrammet innenfor visualisering av data er søylediagram. Det er nemlig helt ypperlig å bruke når du skal sammenligne kategoriske verdier. Dette er en svært enkel visualisering, men den gir veldig mye informasjon på en enkel måte. Egenskapene til søylediagrammet:
- Sammenlikning av kategoriske verdier
- Farger brukes med varsomhet, for eksempel for å vise en ekstra KPI
- Man kan gjerne sette flere kategorier opp mot hverandre
- Kan vise flere undergrupper innen samme kategori
Linjediagram
Dette er et annet godt kjent og velbrukt diagram i visualiseringsverden. Linjediagrammet brukes typisk for å vise utvikling og sammenheng i data. I mange tilfeller vil man se variabelen “tid” på x-aksen.
En viktig tommelfingerregel når det kommer til linjediagram er at mer enn fire linjer blir det vi kaller for en spagetti. Altså; unngå mer enn fire linjer i diagrammet. Fler enn det vil kun virke forvirrende.
Sektordiagram
Sektordiagrammet er en veldig fin visualisering hvis du bruker det til å sammenligne to, kanskje tre, kategorier. Dersom du har to kategorier som skal sammenlignes, så kan sektordiagrammet være litt mer effektiv enn det populære søylediagrammet. Sektordiagrammet er på sitt mest effektive hvis du er ute etter å se andeler av totalen.
Vil du lære mer om datavisualisering? Vi arrangerer jevnlig webinarer og kurs innenfor datavisualisering, samt mange andre spennende temaer.
