Data Visualization คืออะไร เข้าใจศาสตร์การนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจง่าย

ในยุคที่ข้อมูลไหลบ่ามาจากทุกทิศทุกทาง เกือบทุกอย่างสามารถเก็บเป็นข้อมูลได้แทบทั้งทิ้ง ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบของตัวเลข ข้อความ หรือพฤติกรรมต่างๆ ซึ่งเป็นฐานข้อมูลสำคัญในการนำไปวิเคราะห์หรือต่อยอดได้ ทั้งด้านการตลาด การวางแผนธุรกิจ หรือวางแผนผลิตสินค้าให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าและองค์กร แต่ด้วยข้อมูลที่มีอยู่มหาศาล ศาตร์แห่งการนำเสนอข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญที่คนทำงานต้องมี บทความนี้เราจะมาดูกันว่า Data Visualization คืออะไร และมีหลักการอย่างไร

Data Visualization คืออะไร

Data Visualization คือการเอาข้อมูลหรือ Data ที่มีความซับซ้อนมานำเสนอให้เข้าใจง่ายขึ้นผ่านแผนภูมิรูปภาพ แผนที่ กราฟ ตาราง วิดีโอ อินโฟกราฟิก (Infographic) แดชบอร์ด (Dashboard) ฯลฯ ทั้งนี้จะต้องมีการเลือกรูปแบบของสื่อให้เหมาะสมข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ

ประโยชน์ของการทำ Data Visualization

การรับรู้โดยปกติของมนุษย์มักจำเป็นภาพและเสียง ดังนั้น การทำ Data Visualization ถือเป็นหนึ่งวิธีที่ช่วยให้กลุ่มเป้าหมาย หรือคนที่อ่านข้อมูลนั้นๆ เข้าใจจุดประสงค์ของข้อมูลที่ต้องการนำเสนอได้มากขึ้น การเอาข้อมูลดิบมาเรียงในหน้ากระดาษทีละบรรทัด น้อยคนที่จะเข้าใจ การนำเสนอข้อมูลด้วย Visual ต่างๆ ให้เห็นภาพ จะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงกว่า ซึ่งประโยชน์ของการทำ Data Visualization มีดังนี้

• ทำให้ข้อมูลน่าสนใจมากขึ้น โดยการดึงความสนใจของคนที่อ่านข้อมูลด้วยความสวยงามของสื่อที่ใช้นำเสนอ ผ่านการออกแบบที่สวยงาม มีการแบ่งสัดส่วน มีการใช้สีสันแบ่งหมวดหมู่ ใช้กราฟที่เหมาะสมกับข้อมูล
• ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น การนำเสนอด้วยภาพและการออกแบบที่สวยงาม จะช่วยเพิ่มการรับรู้ของมนุษย์ได้ดีขึ้น รวมถึงการเลือกรูปแบบของสื่อในการนำเสนอข้อมูลแต่ละชุด ช่วยให้เข้าใจได้ง่าย เช่น สีแดงคือติดลบ สีเขียนคือบวก ฯลฯ
• รับรู้จุดที่ต้อง Focus ได้เร็ว เข้าใจ Insight ได้ไว โดยข้อมูลที่ถูกนำเสนอด้วยภาพที่มองเห็นได้ด้วยตา (Visual) จะผ่านการย่อยและจัดเรียงมาเป็นอย่างดีแล้ว รู้ว่าตรงไหนเด่น ตรงไหนคือใจความสำคัญ รายละเอียดส่วนไหนเป็นไปเพื่อการอธิบาย
• ประหยัดเวลาทำความเข้าใจ ข้อมูลที่ถูกย่อยผ่านการนำเสนอที่ดี จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจได้ในระยะเวลาที่รวดเร็ว ไม่ต้องตีความ ไม่ต้องเสียเวลาค้นหาหรือตรวจสอบ เพราะทั้งหมดถูกจัดลำดับมาแล้ว เพื่อให้เอื้อต่อการทำความเข้าใจของผู้อ่านมากที่สุด

องค์ประกอบหลักของ Data Visualization มีอะไรบ้าง

การทำ Data Visualization คล้ายกับ การทำ Presentation ที่ต้องอาศัยศาสตร์แห่งศิลป์เข้ามาช่วยในการนำเสนอข้อมูลให้ดูน่าสนใจ ดังนั้น องค์ประกอบต่างๆ ของการทำ Data Visualization จึงเป็นหนึ่งในขั้นตอนการเตรียมข้อมูลในการนำเสนอ เพิ่มเติมคือรายละเอียดและความซับซ้อนของข้อมูลที่มากกว่า โดยองค์ประกอบของ Data Visualization มีดังนี้

• ข้อมูล (Information): ข้อมูลถือเป็นองค์ประกอบตั้งต้นของการทำ Data Visualization เมื่อมีข้อมูลแล้วจำเป็นต้องนำมาจำแนกแยกย่อย เพื่อเลือกข้อมูลสำคัญและตอบโจทย์ในสิ่งที่ต้องการ จากนั้นก็ทำการจัดเตรียมข้อมูลให้ชัดเจนก่อนนำไปใช้ในการทำ Data Visualization ต่อไป
• เรื่องราว (Story): เรื่องราวในที่นี้หมายถึงเรียงร้อยข้อมูลให้ออกมาเป็นลำดับขั้นตอน ในการนำเสนอ อย่างการนำเสนอข้อมูลที่เป็นภาพรวมก่อนจะย่อยลงไปข้อมูลย่อยในส่วนต่างๆ และมุมต่างๆ เพื่อให้ผู้อ่านข้อมูลเข้าใจได้ง่าย
• เป้าหมาย (Goal): จุดประสงค์คือการตั้งคำถามว่า การทำ Data Visualization ครั้งนี้ทำเพื่ออะไร ต้องการหาคำตอบเกี่ยวกับอะไร หรือต้องการนำเสนอข้อมูลในมุมไหน ซึ่งองค์ประกอบนี้ของ Data Visualization ต้องชัดเจน เป็นเหมือนแกนกลางยึดอีกสามองค์ประกอบเอาไว้
• รูปแบบการนำเสนอ (Visual Form): รูปแบบการนำเสนอ เป็นอีกหนึ่งส่วนประกอบของการทำ Data Visualization เช่น การเลือกนำเสนอในรูปแบบ Infographic ชิ้นเดียว หรือนำเสนอผ่านแดชบอร์ดหลายหน้า ฯลฯ และข้อมูลแต่ละส่วนจะนำเสนอรูปแบบใด เช่น กราฟแท่ง กราฟวงกลม ตาราง ตัวเลขจริง ฯลฯ

ประเภทของ Data Visualization มีอะไรบ้าง

• ตาราง (Table): เป็นรูปแบบการนำเสนอข้อมูลที่ประกอบด้วย Row หรือแถวแนวนอน และ Column หรือแถวแนวนอน เป็นการนำเสนอข้อมูลในการเปรียบเทียบตัวแปรหลากหลายตัว ใช้นำเสนอข้อมูลจำนวนมากแบบมีโครงสร้างได้
• กราฟวงกลม (Pie chart) หรือกราฟแท่งแบบต่อกัน (Stacked bar chart): รูปแบบข้อมูลนี้เป็นการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนต่างๆ โดยเทียบเป็นสัดส่วนของข้อมูลทั้งหมด เป็นประเภทของ Data Visualization ที่ใช้งานง่ายเพื่อแสดงองค์ประกอบต่างๆ ในเซ็ตข้อมูล
• กราฟเส้น (Line chart) และแผนภูมิพื้นที่แบบชั้น (Area chart): เป็นการนำเสนอสัดส่วนข้อมูลในแต่ละชุดในแต่ละช่วงเวลา ใช้สำหรับดูความเปลี่ยนแปลงของข้อมูลเปลี่ยนทียบกัน
• ฮิสโตแกรม (Histogram): เป็นกราฟที่ใช้แผนภูมิแท่งเพื่อนำเสนอข้อมูลแต่ไม่มีพื้นที่ว่างระหว่างแท่ง ใช้นำเสนอความถี่ตามปริมาณของข้อมูล เพื่อดูการกระจายตัวแบบมีความต่อเนื่องกัน
• แผนภาพการกระจาย (Scatter Plot): เป็นแผนภาพที่ใช้นำเสนอความสัมพันธ์ของข้อมูล 2 ตัวแปร โดยเป็นจุดที่กระจายอยู่ในแผนภาพ จุดต่างๆ อาจมีความสัมพันธ์หรือไม่มีความสัมพันธ์กันก็ได้
• ฮีตแมพ (Heat maps): เป็นรูปแบบของการทำ Data Visualization ที่นำเสนอข้อมูลตามเขตพื้นที่ หรือเขตบริเวณ มักเห็นในรูปแบบแผนที่เมืองหรือประเทศ และแผนภาพฮีตแมพของหน้าเว็บไซต์
• แผนภาพต้นไม้ (Tree maps): เป็นรูปแบบการแสดงผลเป็นรูปทรงสี่เหลี่ยมซ้อนกัน มักใช้ในการนำเสนอสัดส่วนของข้อมูลกลุ่มต่างๆ โดยแบ่งออกตามพื้นที่ของรูปทรง

เครื่องมือในการทำ Data Visualization มีอะไรบ้าง

เข้าใจการทำ Data Visualization และทราบถึงองค์ประกอบหลักกันไปแล้ว ทีนี้มาดูเครื่องมือที่ช่วยในการจัดการให้ข้อมูล จะมีอะไรบ้างนั้น JobsDB รวบรวมมาให้แล้วด้านล่างนี้

Google Data Studio

เครื่องมือพื้นฐานในการทำ Data Visualization จาก Google ใช้งานง่าย มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย เชื่อมต่อถังข้อมูลที่คุ้นเคยกันดีอยู่แล้วทั้ง Google Analytics, Google Search, Google Ads, YouTube ฯลฯ ตอบโจทย์การทำ การตลาดออนไลน์ ได้ดี ที่สำคัญยังใช้งานฟรี เพียงแค่ใช้บัญชีอีเมลของ Gmail เท่านั้น

Power BI

มาที่เครื่องมือการทำ Data Visualization ของฝั่ง Microsoft กันบ้าง เช่นเดียวกัน จุดแข็งของ Power BI เป็นเรื่องของ Ecosystem ที่สามารถเชื่อมต่อโปรแกรมอื่นๆ ของไมโครซอฟต์เข้าไว้ด้วยกันได้ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็น Excel, Word หรือ Powerpoint เรียกได้ว่าดึงข้อมูล แปลงไฟล์ข้ามกันได้หมด ทั้งยังมีแดชบอร์ดและเทมเพลตการนำเสนอให้เลือกหลากหลาย พร้อมฟังก์ชันมากมายทั้งการเลือก มีทั้งแบบให้ใช้งานฟรีไปจนถึงแพ็กเกจที่ต้องเสียเงินในระดับองค์กร (แบบฟรีจะแชร์ข้อมูลให้ผู้ใช้งานคนอื่นไม่ได้ สามารถใช้ในการนำเสนองานได้อย่างเดียว)

Tableau

เครื่องมือทำ Data Visualization สุดโปรดของใครหลายคน โดดเด่นด้วยเทมเพลตและแดชบอร์ดจำนวนมาก มีให้เลือกหลากหลายรูปแบบ ทั้งแบบทางการ มินิมอล หรูหรา มีให้เลือกสรรตามความชอบใจ ทั้งยังใช้งานง่าย จัดการ Data ได้ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานไปจนถึงแบบดาต้าที่มีความซับซ้อน ครอบคลุมทั้ง MacOS และ Windows นอกจากนี้ยังแสดงผลผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้ด้วย - ราคาอยู่ที่ 70 USD/เดือน (หรือ 840 USD/ปี)

Endlessloop

ซอฟต์แวร์การทำ Data ที่เน้นเรื่องการตลาดแบบ Growth Hacking เป็นหัวใจหลัก ด้วยการเอาข้อมูลที่มีไปแยกย่อย แล้ววิเคราะห์ออกมาอีกที มักจะใช้กับข้อมูลเพื่อรักษาฐานลูกค้าเก่าและหาลูกค้าใหม่ เรียกว่าเป็นผู้ช่วยธุรกิจแบบครบวงจร (All-in-One) มุ่งเน้นการเติบโตของบริษัท ทั้งยังทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างนักพัฒนาและนักการตลาด ให้ทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว -  ราคาเริ่มต้นที่ 17.39 USD/เดือน (ราคาดังกล่าวสามารถเปลี่ยนแปลงได้)

Zoho Analytic

ปิดท้ายด้วยตัวเครื่องมือที่เน้นเรื่อง CRM หรือการบริหารจัดการความสัมพันธ์ลูกค้าเป็นหลัก เน้นตอบโจทย์เรื่องการตลาดล้วน ๆ ใช้ดู Customer Insight และ Business Insight  เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นอกจากนี้ยังดูเรื่อง Business Performance ด้านอื่นๆ ได้อีกด้วย เช่น Conversational Analytics, Collaborative Analytics, Sales ฯลฯ ส่วนค่าใช้จ่ายแบบเริ่มต้นที่ 24 USD/เดือน

อาชีพที่จำเป็นต้องมีทักษะการทำ Data Visualization

จริงๆ แล้วเรื่อง Data Visualization เป็นทักษะพื้นฐานได้ในหลายๆ สายงาน โดยเฉพาะงานที่ต้องฟังเสียงลูกค้า นำข้อมูลเก็บได้จากวิธีการต่างๆ มาแยกย่อยและวิเคราะห์ เพื่อพัฒนาสินค้าและบริการ สามารถนำทักษะการทำ Data Visualization ไปใช้ได้กับทั้งสายการตลาด พนักงานขาย ครีเอทีฟ นักพัฒนาธุรกิจ (BD) นักวิเคราะห์ข้อมูล เรียกได้ว่าแทบทุกสายงานล้วนแต่มีข้อมูลเป็นพื้นฐาน ส่วนอาชีพที่เกี่ยวข้อง เช่น Data Engineer, Data Scientist, Software Engineer /Back-End Developer

ในยุคที่ Data เป็นขุบทรัพย์ชิ้นใหม่ของธุรกิจ ยิ่งทำให้หลายๆ องค์กรให้ความสำคัญกับตำแหน่งงานที่มีการใช้ข้อมูลในการทำงานเป็นหลัก คนทำงานเองจึงต้องเพิ่มทักษะด้านนี้ให้มากขึ้น หนึ่งในนั้นคือการทำ Data Visualization อย่างที่เราแนะนำกันไปในบทความนี้ ทั้งนี้อย่าลืมพัฒนาตนเองและอัปเดตข้อมูลข่าวสารใหม่ๆ เพื่อให้พร้อมรับกับโอกาสดีๆ ที่เข้ามาได้เสมอ แล้วเดินสู่ประตูแห่งโอกาสด้วยการหางานใหม่ได้ที่ JobsDB แพลตฟอร์มหางานชั้นนำในไทย