Wat is gegevensvisualisatie

Definitie van gegevensvisualisatie

Gegevensvisualisatie is het omzetten van onbewerkte gegevens in grafische voorstellingen, zoals grafieken, kaarten en dashboards.

Het hoofddoel is om informatie helder en efficiënt te communiceren. Het is zowel een kunst als een wetenschap, waarbij ontwerpprincipes worden gecombineerd met statistisch begrip om gegevens toegankelijker, begrijpelijker en actiegericht te maken.

In essentie gaat het om het vertellen van een verhaal met gegevens, waardoor kijkers moeilijke concepten kunnen begrijpen of in één oogopslag nieuwe patronen kunnen identificeren.

Gegevensvisualisatie is voor een zinvolle en nauwkeurige weergave in hoge mate afhankelijk van schone, goed gestructureerde en relevante gegevens in een datameer of datawarehouse. Hier wordt het ETL-proces (Extract, Transform, Load) van cruciaal belang. ETL verwerkt ruwe data uit verschillende bronnen, transformeert deze door ze te reinigen, te standaardiseren en om te vormen tot een bruikbaar formaat.

Belang van gegevensvisualisatie

De wereld wordt gedreven door data en de enorme hoeveelheid informatie die beschikbaar is voor data analytics kan overweldigend zijn. Gegevensvisualisatie is van essentieel belang omdat het fundamenteel verandert hoe we omgaan met gegevens en hoe we waarde eruit halen:

• Duidelijkheid in complexiteit onthullen : Visualisaties blinken uit in het transformeren van grote en ingewikkelde datasets in verteerbare, intuïtieve formats. Deze vereenvoudiging stelt het menselijk brein in staat om informatie gemakkelijker te verwerken, waardoor het gemakkelijker wordt om onderliggende structuren en relaties te onderscheiden die bijna onmogelijk te detecteren zouden zijn in onbewerkte getallen of spreadsheets, waardoor een duidelijker begrip onder diverse doelgroepen wordt bevorderd.
   
• Driving inzichtelijke besluitvorming : Door patronen, trends, correlaties en uitschieters duidelijk te presenteren stelt gegevensvisualisatie individuen en organisaties in staat om beter geïnformeerde, op feiten gebaseerde beslissingen te nemen. Het gaat verder dan onderhuidse gevoelens en biedt een solide basis voor strategische planning, operationele aanpassingen en het identificeren van nieuwe kansen met meer snelheid en vertrouwen.
   
• Het faciliteren van effectieve communicatie en samenwerking : Visuele dataweergaven dienen als een universele taal, waarmee barrières tussen technische en niet-technische belanghebbenden worden geslecht. Dit gedeelde inzicht helpt om die productievere discussies te stimuleren die teams op een meer gemeenschappelijke doelen afstemmen - en die ervoor zorgen dat kritieke inzichten effectief worden overgebracht naar diegenen die ze nodig hebben om actie te ondernemen.

Goed gemaakte visualisaties doen meer dan alleen informatie presenteren; ze kunnen nieuwsgierigheid opwekken en kijkers aanmoedigen om gegevens dieper te onderzoeken.

Door data aantrekkelijker en interactiever te maken, nodigen visualisaties gebruikers uit om nieuwe vragen te stellen, hypotheses te testen en onverwachte inzichten te ontdekken die onder de oppervlakte liggen, wat een actievere en meer onderzoekende benadering van data-analyse bevordert.

Voordelen van gegevensvisualisatie

Het omarmen van gegevensvisualisatie biedt veel tastbare voordelen voor individuen en organisaties die hun gegevensmiddelen effectiever willen inzetten. Het biedt meer inzicht - en een betere manier om beslissingen op basis van gegevens te nemen:

• Versnelde kennis en inzichten : Het menselijk brein is gemaakt om visuele informatie veel sneller en effectiever te verwerken dan tekst of numerieke tabellen.
  
  Goed ontworpen visualisaties verkorten de tijd die nodig is om complexe gegevens te begrijpen aanzienlijk, waardoor kritieke inzichten, opkomende trends en bruikbare intelligentie sneller kunnen worden geïdentificeerd en concurrentievoordeel kan worden gerealiseerd.
   
• Enhanced Data Storytelling : Visualisaties maken het mogelijk om boeiende verhalen rond data te creëren en droge statistieken te transformeren in aantrekkelijke verhalen die resoneren bij een publiek.
  
  Dit maakt het gemakkelijker om het belang van bevindingen over te brengen, belanghebbenden te overtuigen en actie te inspireren op basis van het gepresenteerde bewijs op een memorabele en impactvolle manier.
   
• Betere operationele efficiency: Door duidelijke visuele aanwijzingen te bieden over prestaties, knelpunten of kansgebieden helpt gegevensvisualisatie bedrijven hun activiteiten te stroomlijnen en slimmere beslissingen te nemen over de implementatie van resources.
  
  Het identificeren van ondermaats presterende producten of inefficiënte processen door middel van visuele analyse kan bijvoorbeeld direct leiden tot gerichte verbeteringen en een beter algemeen rendement op investeringen (ROI).

Visuele tools maken data ook toegankelijker en begrijpelijker voor een breder scala aan gebruikers, ongeacht hun statistische expertise.

Deze democratisering stelt meer mensen in een organisatie in staat om gegevens te verkennen die relevant zijn voor hun rol. Dit bevordert een cultuur die meer gegevens verwerkt en maakt gedistribueerde besluitvorming mogelijk.

Belangrijke vragen die worden beantwoord door gegevensvisualisatie

Gegevensvisualisatie is met name effectief bij het beantwoorden van fundamentele vragen over gegevens, zoals:

• Wat zijn de trends in de loop van de tijd? (bijv.: toename van de verkoop, fluctuaties in het websiteverkeer)
• Hoe worden verschillende waarden verdeeld? (bijvoorbeeld leeftijdsverdeling van klanten, inkomensgroepen)
• Wat zijn de relaties tussen variabelen? (Bijvoorbeeld: correleert marketing-uitgaven met verkoop? Hoe beïnvloedt de temperatuur het energieverbruik?)
• Hoe verhouden de prestaties zich tussen verschillende categorieën of groepen? (bijv. productverkoop per regio, studentenprestatie per school)
• Waar zijn evenementen of entiteiten geografisch gelokaliseerd? (bijv. uitbraken van ziekten, opslaglocaties)
• Wat zijn de componenten van een geheel? (bv. uitsplitsing van het marktaandeel, toewijzing van de begroting)
• Zijn er significante uitschieters of anomalieën? (bijvoorbeeld ongebruikelijke pieken in netwerkactiviteit, uitzonderlijk goed of slecht presterende activa)

Door gegevens effectief te visualiseren, kunnen we overgaan van het simpelweg verzamelen van informatie naar het werkelijk begrijpen ervan en er naar handelen.

Typen gegevensvisualisaties

Als u eenmaal het 'waarom' van gegevensvisualisatie begrijpt, is het essentieel om het 'wat' te verkennen - de diverse vormen die deze visuals kunnen aannemen. Verschillende gegevenstypen en de verhalen die u wilt vertellen, vragen om verschillende visualisatiebenaderingen, van basisgrafieken tot meer geavanceerde technieken.

Algemene visualisatietools

Het maken van aantrekkelijke datavisualisaties wordt vaak vergemakkelijkt door een reeks krachtige software- en programmeerbibliotheken.

Tools zoals Tableau en Microsoft Power BI bieden gebruiksvriendelijke interfaces voor slepen en neerzetten, waardoor gebruikers snel interactieve dashboards kunnen bouwen.

Voor degenen met codeervaardigheden bieden programmeertalen zoals Python (met bibliotheken zoals Matplotlib, Seaborn en Plotly) en R (met ggplot2) uitgebreide maatwerk en controle. Webgebaseerde visualisaties maken vaak gebruik van JavaScript-bibliotheken zoals D3.js voor dynamische en interactieve afbeeldingen.

Staaf-, cirkel- en spreidingsdiagrammen

Tot de meest fundamentele en veel gebruikte visualisaties behoren staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en spreidingsdiagrammen. Streepjesdiagrammen zijn uitstekend geschikt voor het vergelijken van aantallen in verschillende categorieën of het bijhouden van wijzigingen in de loop van de tijd met behulp van rechthoekige balken waarvan de lengte in verhouding staat tot de waarden die ze vertegenwoordigen.

Cirkeldiagrammen worden gewoonlijk gebruikt om verhoudingen of percentages te illustreren, waarbij een cirkel in segmenten wordt verdeeld om delen van een geheel weer te geven. Spreidingsdiagrammen (of spreidingsdiagrammen) geven waarden voor twee numerieke variabelen weer als een verzameling punten, waardoor ze ideaal zijn voor het identificeren van correlaties en patronen tussen de variabelen.

Gegevens toewijzen met afbeeldingen

Bij het toewijzen van gegevens aan afbeeldingen, vaak georuimtelijke visualisatie genoemd, worden gegevens met een geografische component weergegeven. Dit kan variëren van choropleth-kaarten, waarbij gebieden in verhouding tot een statistische variabele gearceerd of gepatrooneerd zijn, tot point-maps die de locatie van specifieke gebeurtenissen of entiteiten weergeven.

Warmtekaarten die over geografische gebieden zijn overlegd, kunnen ook snel concentraties tonen. Deze technieken zijn van onschatbare waarde voor het begrijpen van ruimtelijke distributies, regionale trends en op locatie gebaseerde inzichten, van het volgen van uitbraken van ziekten tot planningslogistiek.

Innovatieve soorten gegevensvisualisaties

Naast de basisgrafieken is een toenemend aantal innovatieve visualisatietypen essentieel voor het ontleden en weergeven van complexere gegevenssets, ingewikkelde relaties en multidimensionale verhalen. Deze geavanceerde formulieren gaan verder dan eenvoudige vergelijkingen en bieden genuanceerde manieren om gegevens te verkennen en te begrijpen.

Netwerkgrafieken zijn bijvoorbeeld onmisbaar voor het illustreren van verbindingen en relaties tussen verschillende entiteiten, zoals sociale netwerken, organisatiestructuren of biologische paden. Door knooppunten (entiteiten) en randen (relaties) in kaart te brengen, onthullen ze invloedspatronen, clusters en kritieke punten binnen complexe systemen.

Sankey-diagrammen bieden een duidelijke en intuïtieve manier om stromen en hun hoeveelheden tussen meerdere stadia of categorieën te visualiseren. Ze zijn met name effectief voor het weergeven van energieoverdrachten, materiaalstromen in een proces of klantreispaden, waarbij de breedte van de banden de grootte van de stroom vertegenwoordigt.

Verder opschuiven van de grenzen zijn soorten zoals stroomgrafen (of ThemeRivers), die veranderingen in volumetrische gegevens in de loop van de tijd tussen verschillende categorieën weergeven, vaak lijken op een stromende rivier, ideaal voor het visualiseren van veranderende trends zoals populariteit van onderwerpen. Met parallelle coördinaten kunt u meerdere variabelen voor meerdere gegevenspunten tegelijk vergelijken, waardoor clusters en correlaties zichtbaar worden die mogelijk in andere grafiektypen verborgen zijn.