Trực quan hóa dữ liệu: Cách kể chuyện bằng dữ liệu để ra quyết định thông minh hơn

Trực quan hóa dữ liệu là yếu tố quan trọng trong kinh doanh và quyết định. Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, việc trình bày dữ liệu một cách trực quan giúp nhận diện xu hướng, phân tích thông tin nhanh chóng và đầy đủ.

Bài viết này sẽ giới thiệu các nguyên tắc quan trọng của trực quan hóa dữ liệu, các công cụ hỗ trợ hiệu quả, và cách kể chuyện bằng dữ liệu để ra quyết định thông minh hơn.

1. Trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là quá trình chuyển dữ liệu thành hình ảnh, biểu đồ hoặc biểu đồ tương tác để người dùng dễ hiểu. Thay vì phân tích dài dòng trên báo cáo dữ liệu truyền thống, trực quan hóa giúp tóm tắt và truyền tải thông tin nhanh chóng hơn.

Khác với các báo cáo dữ liệu truyền thống, storytelling bằng dữ liệu không chỉ là việc trình bày số liệu mà còn dẫn dắt người xem qua các câu chuyện dựa trên dữ kiện, giúp họa quyết định trở nên dễ dàng và thuyết phục hơn.

Trực quan hóa dữ liệu (Nguồn ảnh: Internet)

2. Nguyên tắc quan trọng khi trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả cần tuân thủ những nguyên tắc cụ thể để đảm bảo rằng thông tin được truyền đạt một cách rõ ràng và chính xác:

• Xác định mục tiêu: Trước khi trực quan hóa, cần hiểu rõ mục tiêu của dữ liệu và đối tượng nhắm tới.
• Lựa chọn biểu đồ phù hợp: Mỗi loại biểu đồ sẽ phù hợp với từng kiểu dữ liệu. Chẳng hạn, biểu đồ cột dùng so sánh số liệu giữa các danh mục, biểu đồ đường giúp thể hiện xu hướng thời gian.
• Tối giản thiết kế: Biểu đồ quá phức tạp có thể gây nhầm lẫn, do đó hãy chỉ giữ những thông tin cần thiết.
• Sử dụng màu sắc hợp lý: Màu sắc giúp nhấn mạnh thông tin quan trọng và tăng khả năng nhận biết dữ liệu.
• Kể chuyện bằng dữ liệu: Kết hợp số liệu và câu chuyện rõ ràng để hắp dẫn người xem.

Xem thêm: 

• 5 mẹo sử dụng Power BI giúp bạn tối ưu năng suất làm việc
• Hiểu sâu về Power BI: Bật mí bí quyết dành cho mọi trình độ
• Vai trò của phân tích dữ liệu trong quản lý doanh nghiệp hiện đại

3. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên thông tin cụ thể. Dưới đây là các công cụ phổ biến mà các doanh nghiệp, nhà phân tích dữ liệu và nhà tiếp thị thường sử dụng.

3.1. Power BI – Công cụ mạnh mẽ dành cho doanh nghiệp

Power BI là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu dành cho doanh nghiệp, được phát triển bởi Microsoft. Công cụ này tích hợp mạnh với hệ sinh thái Microsoft như Excel, SQL Server, Azure, và SharePoint, giúp doanh nghiệp dễ dàng kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Với giao diện thân thiện, Power BI cho phép người dùng tạo các bảng điều khiển (dashboard) tương tác, báo cáo động và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Một số tính năng nổi bật của Power BI bao gồm:

• Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu: Hỗ trợ kết nối với các cơ sở dữ liệu như SQL Server, Google Analytics, Salesforce, và các dịch vụ đám mây.
• Khả năng chia sẻ và cộng tác: Người dùng có thể chia sẻ báo cáo trực tiếp trên Power BI Service hoặc nhúng vào các ứng dụng khác như Teams hoặc SharePoint.
• Khả năng AI và tự động hóa: Power BI có tích hợp các tính năng AI như phân tích xu hướng, dự báo dữ liệu và tự động hóa báo cáo.

Power BI phù hợp với các doanh nghiệp cần theo dõi hiệu suất kinh doanh, phân tích tài chính, quản lý chuỗi cung ứng và các hoạt động vận hành.

Power BI (Nguồn ảnh: Internet)

3.2. Tableau – Công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và trực quan

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến khác, được đánh giá cao bởi khả năng xử lý dữ liệu lớn và trực quan hóa mạnh mẽ. Tableau được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức, từ doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn lớn, nhờ vào giao diện kéo-thả dễ sử dụng và khả năng xử lý dữ liệu phức tạp.

Các ưu điểm của Tableau:

• Phân tích dữ liệu nhanh chóng: Tableau có khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu lớn như SQL, Hadoop, Google BigQuery và xử lý nhanh chóng.
• Tạo biểu đồ tương tác: Người dùng có thể kéo-thả các trường dữ liệu để tạo biểu đồ động mà không cần viết code.
• Hỗ trợ trực quan hóa nâng cao: Cung cấp nhiều loại biểu đồ, từ biểu đồ nhiệt (heatmap), scatter plot đến bản đồ địa lý.
• Chia sẻ và xuất bản báo cáo dễ dàng: Người dùng có thể xuất báo cáo dưới dạng dashboard tương tác và chia sẻ lên Tableau Server hoặc Tableau Public.

Tableau là một lựa chọn lý tưởng cho các công ty cần phân tích chuyên sâu về dữ liệu khách hàng, hiệu suất bán hàng và hành vi người dùng trên nền tảng số.

Tableau (Nguồn ảnh: Internet)

3.3. Google Data Studio – Giải pháp miễn phí, dễ tiếp cận cho báo cáo marketing

Google Data Studio là một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí do Google phát triển, đặc biệt hữu ích cho các chuyên gia marketing, SEO và phân tích web. Công cụ này giúp người dùng tạo báo cáo tương tác từ nhiều nguồn dữ liệu như Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery và các cơ sở dữ liệu SQL khác.

Điểm mạnh của Google Data Studio:

• Miễn phí và dễ sử dụng: Không yêu cầu cài đặt phần mềm, người dùng chỉ cần đăng nhập bằng tài khoản Google để sử dụng.
• Tích hợp mạnh với các sản phẩm của Google: Kết nối trực tiếp với Google Analytics, Google Ads, YouTube Analytics và Google Search Console.
• Báo cáo động và cập nhật theo thời gian thực: Dữ liệu trên báo cáo sẽ tự động cập nhật mà không cần chỉnh sửa thủ công.
• Hỗ trợ tùy chỉnh cao: Người dùng có thể tạo báo cáo với các màu sắc, font chữ và biểu đồ phù hợp với nhu cầu của mình.

Google Data Studio là lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp nhỏ, đội ngũ marketing và SEO muốn theo dõi hiệu suất chiến dịch quảng cáo, lưu lượng truy cập website và tỷ lệ chuyển đổi.

Google Data Studio (Nguồn ảnh: Internet)

3.4. Excel – Công cụ quen thuộc, dễ sử dụng cho trực quan hóa dữ liệu

Excel là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất, phù hợp với những người không chuyên về phân tích dữ liệu nhưng vẫn muốn tạo các báo cáo đơn giản. Excel hỗ trợ nhiều loại biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ tròn, biểu đồ đường, biểu đồ phân tán và biểu đồ pivot.

Ưu điểm của Excel trong trực quan hóa dữ liệu:

• Dễ sử dụng: Hầu hết mọi người đều quen thuộc với Excel, giúp việc tạo báo cáo nhanh chóng và không cần nhiều đào tạo.
• Hỗ trợ biểu đồ động: PivotTable và PivotChart giúp phân tích dữ liệu một cách linh hoạt và trực quan.
• Tích hợp với các công cụ khác: Excel có thể kết nối với Power BI, SQL Server, và nhiều phần mềm kế toán, ERP khác.

Excel là công cụ lý tưởng cho các chuyên viên tài chính, kế toán và quản lý muốn tạo báo cáo nhanh chóng mà không cần dùng các phần mềm chuyên sâu khác.

Excel (Nguồn ảnh: Internet)

3.5. AI và trực quan hóa dữ liệu – Tự động hóa báo cáo và dự đoán xu hướng

AI đang dần thay đổi cách trực quan hóa dữ liệu bằng cách tự động hóa phân tích và dự đoán xu hướng. Một số công cụ AI hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu bao gồm Google AutoML, Microsoft Azure AI, IBM Watson Analytics và các mô hình Machine Learning.

AI có thể giúp:

• Tự động phát hiện mẫu dữ liệu: AI có thể xác định các xu hướng tiềm ẩn mà con người khó nhận ra.
• Dự báo xu hướng trong tương lai: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và dự báo doanh thu, hành vi khách hàng, nhu cầu thị trường.
• Tự động hóa báo cáo: AI có thể tự động tổng hợp dữ liệu và tạo báo cáo mà không cần sự can thiệp của con người.

Với sự phát triển của AI, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn.

4. Cách kể chuyện bằng dữ liệu để ra quyết định tốt hơn

Kể chuyện bằng dữ liệu không chỉ là việc trình bày số liệu mà còn là nghệ thuật biến dữ liệu thành một câu chuyện có ý nghĩa. Khi dữ liệu được sắp xếp hợp lý, trực quan và có ngữ cảnh, nó sẽ giúp người xem hiểu nhanh hơn, đưa ra quyết định chính xác hơn. 

Dưới đây là những nguyên tắc quan trọng để kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả.

• Hiểu dữ liệu trước khi trực quan hóa: Trước khi trình bày, cần phân tích dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, xác định xu hướng và loại bỏ thông tin gây nhiễu.
• Sử dụng bối cảnh phù hợp: Đặt dữ liệu vào một ngữ cảnh cụ thể, giúp người xem hiểu được ý nghĩa, chẳng hạn như so sánh theo thời gian hoặc đối thủ cạnh tranh.
• Tạo sự liên kết logic: Sắp xếp dữ liệu theo trình tự hợp lý, bắt đầu từ vấn đề, tiếp theo là phân tích và cuối cùng là kết luận cùng đề xuất hành động.
• Nhấn mạnh thông tin quan trọng: Dùng màu sắc, kích thước và hiệu ứng trực quan để làm nổi bật dữ liệu quan trọng, giúp người xem dễ dàng tập trung vào những điểm cốt lõi.
• Đưa ra insight và khuyến nghị: Không chỉ trình bày số liệu mà còn cần phân tích nguyên nhân, xu hướng và đề xuất hành động cụ thể để dữ liệu trở nên hữu ích hơn.

5. Kết luận

Trực quan hóa dữ liệu và storytelling không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ bức tranh tổng thể mà còn hỗ trợ việc ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Khi dữ liệu được trình bày một cách trực quan, dễ hiểu và có câu chuyện hợp lý, nó trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, cải thiện hiệu suất làm việc và tăng cường khả năng phân tích.

Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng trực quan hóa dữ liệu một cách chuyên sâu và bài bản, hãy tham gia khóa học về trực quan hóa dữ liệu tại ATD.

• Trực quan hóa Dữ liệu với Power BI căn bản
• Trực quan hóa dữ liệu với MS Power BI
• Power Query Challenges: Tự động và chuẩn hóa dữ liệu với Power Query UI & M Techniques