Công cụ trực quan hóa đề cập đến một ứng dụng phần mềm hoặc dịch vụ dựa trên web cho phép người dùng tạo, sửa đổi, phân tích và trình bày dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng các biểu diễn trực quan bằng đồ họa và/hoặc tương tác. Những công cụ này được thiết kế để làm cho dữ liệu dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn bằng cách đơn giản hóa và minh họa dữ liệu dưới nhiều dạng trực quan khác nhau, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các thành phần đồ họa khác. Trong bối cảnh trực quan hóa dữ liệu, một công cụ trực quan hóa có thể đặc biệt hữu ích để xác định các mẫu, xu hướng và mối tương quan trong các tập dữ liệu lớn, cũng như để truyền đạt thông tin chuyên sâu cho các bên liên quan phi kỹ thuật ở định dạng dễ hiểu.
Mục đích chính của công cụ trực quan hóa dữ liệu là tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu dữ liệu phức tạp bằng cách dịch nó sang các định dạng trực quan đơn giản hơn. Quá trình này bao gồm một số giai đoạn, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, xử lý trước dữ liệu và ánh xạ dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, bảng tính hoặc API, dữ liệu phải được xử lý trước, làm sạch và chuyển đổi thành định dạng phù hợp để trực quan hóa. Tiếp theo, ánh xạ dữ liệu xác định cách các thuộc tính dữ liệu sẽ được thể hiện trong trực quan hóa. Điều này có thể bao gồm việc xác định trục, cách phối màu, thành phần đồ họa, nhãn, chú giải và các thuộc tính hình ảnh khác. Cuối cùng, công cụ này tạo ra cách trình bày trực quan như mong muốn, cung cấp cho người dùng trải nghiệm tương tác, năng động và phản hồi nhanh cho phép họ khám phá, lọc và thao tác dữ liệu.
Các công cụ trực quan hóa có thể được phân loại thành nhiều loại, tùy thuộc vào chức năng, tính năng và đối tượng dự định của chúng. Những loại này bao gồm:
- Công cụ trực quan hóa dựa trên máy tính để bàn: Những công cụ này yêu cầu cài đặt trên máy tính cục bộ và thường được người dùng cá nhân sử dụng. Ví dụ bao gồm Microsoft Excel và Tableau Desktop.
- Công cụ trực quan hóa dựa trên web: Những công cụ này được truy cập thông qua trình duyệt web và lý tưởng cho các dự án hợp tác vì nhiều người dùng có thể truy cập và chỉnh sửa cùng một hình ảnh trực quan. Ví dụ bao gồm Google Data Studio và Plotly.
- Thư viện ngôn ngữ lập trình: Đây là các thư viện hoặc gói được tích hợp với các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, JavaScript và các ngôn ngữ khác, cung cấp cho các nhà phát triển sự linh hoạt để tạo trực quan hóa tùy chỉnh bằng cách viết mã. Ví dụ bao gồm Matplotlib và ggplot2.
- Công cụ trực quan hóa No-code hoặc low-code: Những công cụ này được thiết kế cho người dùng có ít hoặc không có kỹ năng lập trình, cung cấp giao diện drag-and-drop thân thiện với người dùng để tạo trực quan hóa. AppMaster là một ví dụ về nền tảng no-code mạnh mẽ, hỗ trợ tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động với khả năng trực quan hóa dữ liệu liền mạch.
- Các công cụ trực quan hóa chuyên dụng: Những công cụ này tập trung vào các lĩnh vực, ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể, như trực quan hóa mạng, hệ thống thông tin địa lý (GIS) và giám sát dữ liệu thời gian thực. Ví dụ bao gồm Gephi và ArcGIS.
Để chọn công cụ trực quan phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể, người dùng nên xem xét các yếu tố như tính dễ sử dụng, khả năng mở rộng, tính năng cộng tác, tùy chỉnh, kết nối nguồn dữ liệu và chi phí cấp phép. Ngoài ra, một số công cụ có thể cung cấp các mẫu dựng sẵn hoặc hỗ trợ cho các khung trực quan hóa dữ liệu phổ biến, trong khi những công cụ khác yêu cầu kiến thức về ngôn ngữ lập trình hoặc kỹ thuật thao tác dữ liệu.
Các công cụ trực quan hóa dữ liệu ngày càng được áp dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau, dẫn đến nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Ví dụ: trong kinh doanh thông minh, các tổ chức tận dụng các công cụ trực quan hóa để giám sát các chỉ số hiệu suất chính (KPI), theo dõi xu hướng của ngành và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Trong khu vực công, các chính phủ và tổ chức phi lợi nhuận sử dụng hình ảnh trực quan để truyền đạt những hiểu biết dựa trên dữ liệu tới công chúng, chẳng hạn như kết quả bầu cử hoặc số liệu thống kê về đợt bùng phát. Trong giới học thuật, các công cụ trực quan hỗ trợ các nhà nghiên cứu tìm hiểu các tập dữ liệu phức tạp, trình bày những phát hiện của họ và khám phá kiến thức mới. Cuối cùng, trong lĩnh vực báo chí dữ liệu ngày càng phát triển, hình ảnh trực quan hấp dẫn đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin và thu hút khán giả bằng những câu chuyện dựa trên dữ liệu.
Tóm lại, công cụ trực quan hóa dữ liệu là nguồn tài nguyên vô giá cho các cá nhân và tổ chức xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Bằng cách cung cấp khả năng tạo các biểu diễn trực quan hấp dẫn về dữ liệu phức tạp, những công cụ này trao quyền cho người dùng hiểu rõ hơn và truyền đạt những hiểu biết cũng như phát hiện quan trọng. Khi nhu cầu ra quyết định dựa trên dữ liệu tiếp tục tăng, tầm quan trọng của những công cụ này trong các lĩnh vực và ngành khác nhau cũng tăng theo.
