data visualize là gì

Trực quan hóa dữ liệu là gì? Top các công cụ giúp tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu

Data visualization là gì và tại sao chúng ta nên dùng chúng? Về cơ bản, đây là công cụ này giúp chúng ta vẽ được một bức tranh trực quan hơn về các hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp. Bài viết này sẽ phù hợp cho những người mới biết đến data visualization, dưới đây là tất cả những gì bạn cần biết về trực quan hóa dữ liệu, cũng như cách áp dụng nó vào doanh nghiệp của bạn.

Data visualization là gì?

Visualization nghĩa là sự hình dung, sự mường tượng.

Vậy Data visualization – Trực quan hóa dữ liệu là thể hiện dữ liệu thành các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu được tốt nhất. Mục đích là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu, để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ (insights) từ dữ liệu đến người xem, người đọc.

Các dạng như biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ cột, bảng tính là các hình thức truyền thống của việc hiển thị dữ liệu. Tuy nhiên, trong suốt 3 quý làm việc, doanh nghiệp của bạn đã thu thập được một lượng khổng lồ các loại dữ liệu, từ dữ liệu khách hàng, đến các dữ liệu của các hoạt động trong công ty.

trực quan hóa thông tin
Sự khấc biệt giữa dữ liệu chưa và đã trực quan hóa

Các kỹ thuật trực quan dữ liệu đúng cách sẽ giúp bạn có thêm nhiều insight hơn cả về các hoạt động trong công ty của bạn cũng như của các khách hàng. Trong khi những phương pháp truyền thống không hoạt động hiệu quả với số lượng dữ liệu lớn. Bởi vì, sẽ rất khó khăn để tìm một dữ liệu nào đó giữa các bảng tính khổng lồ các dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này sẽ rất khó khăn, tốn thời gian và phải thực hiện nhiều lần.

Chưa kể, những dữ liệu này sẽ không giúp người phân tích nhìn được tổng quan các vấn đề. Đặc biệt là trong khi các nhà quản lý cần phải theo dõi nhiều chỉ số cụ thể để ra các chiến lược mục tiêu không chỉ cho 3 tháng cuối năm, mà còn trong dài hạn.

Với việc trực quan hóa các dữ liệu lớn của công ty, các nhà quản lý, các nhà điều hành có thể tốn ít thời gian hơn vào việc phân tích báo cáo, và có thêm thời gian để phát triển các chiến lược dựa vào các thông tin đó.

Nếu như bạn đang gặp các vấn đề

  • Bán hàng đa kênh nên phải sử dụng quá nhiều công cụ khác nhau khi cần xem báo cáo như Google Sheet, CRM các nền tảng quảng cáo Facebook Ads, Google Ads, Google Analytics
  • Số liệu marketing cho đến bán hàng, vận đơn bị phân mảnh, nằm trên nhiều nền tảng khác nhau nên không có sự liên kết, muốn xem cần mất nhiều công sức & thời gian.
  • Thiếu các góc nhìn đa chiều để giúp đo lường hiệu quả thật sự của các hoạt động marketing, sales, chăm sóc khách hàng.
  • Khó khăn khi cần được tư vấn cách thức vận hành, cách lưu trữ số liệu phù hợp với tình hình hiện tại của doanh nghiệp.

Để giải quyết được những vấn đề trên 1 cách toàn diện và triệt để, doanh nghiệp cần 1 hệ thống báo cáo có khả năng cung cấp đủ các góc nhìn chuyên sâu về toàn bộ hoạt động doanh nghiệp, tổng hợp tất cả số liệu về một nơi và cập nhập số liệu liên tục để giúp bạn đánh giá được hoạt động kinh doanh và đưa ra quyết định kịp thời. Hơn hết, hệ thống báo cáo do đội ngũ chuyên gia A1 xây dựng sẽ giải đáp những bài toán doanh nghiệp mà bấy lâu nay anh/chị đang thắc mắc như:
–❓– Tỷ trọng Doanh số, doanh thu, thực thu theo chi nhánh, đại lý, kênh bán, theo sản phẩm?
–❓– Số đơn hàng đó đến từ đâu? Facebook Ads hay Google Ads, trên Shopee hay Tiki?
–❓– Chi phí quảng cáo theo từng kênh, chiến dịch, sản phẩm
–❓–Hiệu quả hoạt động của nhân viên bán hàng, tư vấn
ĐỪNG BỎ LỠ BUỔI TƯ VẤN MIỄN PHÍ NHÉ

HỆ THỐNG BÁO CÁO CHUYÊN SÂU


ĐÁNH GIÁ CHÍNH XÁC HOẠT ĐỘNG KINH DOANH


Tại sao chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu?

Chúng ta cần trực quan hóa dữ liệu vì bản tóm tắt thông tin trực quan giúp dễ dàng xác định các mẫu và xu hướng hơn là xem qua hàng nghìn hàng trên bảng tính. Đó là cách bộ não con người hoạt động.

Vì mục đích của phân tích dữ liệu là để hiểu rõ hơn, dữ liệu có giá trị hơn nhiều khi nó được trực quan hóa. Ngay cả khi một nhà phân tích dữ liệu có thể lấy thông tin chi tiết từ dữ liệu mà không cần trực quan, thì việc truyền đạt ý nghĩa mà không trực quan sẽ khó khăn hơn. Trực quan hóa dữ liệu đã là một quy trình bắt buộc cần có trong data analysis.

the process of data analytics
Quy trình phân tích dữ liệu – A1Digihub

Biểu đồ và đồ thị giúp truyền đạt kết quả dữ liệu dễ dàng hơn ngay cả khi bạn có thể xác định các mẫu mà không có chúng.

A1Digihub

Nếu không có sự trình bày trực quan của những hiểu biết sâu sắc, người xem có thể khó nắm bắt được ý nghĩa thực sự của những phát hiện. Ví dụ: việc trình bày các con số với sếp của bạn sẽ không cho họ biết lý do tại sao họ nên quan tâm đến dữ liệu, nhưng hiển thị cho họ biểu đồ về số tiền mà những thông tin chi tiết có thể tiết kiệm / khiến họ chắc chắn sẽ thu hút sự chú ý của họ.

Đầu tiên và quan trọng nhất, các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu – data visualization được xem là công cụ giúp các nhà quản lý – những người ra quyết định, có thể nhanh chóng phân tích các dữ liệu của công ty và ra các chiến lược phù hợp nhất. Như vậy, họ có thể nắm rõ ràng và chi tiết các hoạt động khác nhau trong công ty. Điều này, giúp làm tăng và làm nổi bật các ưu điểm của doanh nghiệp.

giá trị của trực quan hóa dữ liệu
Ra quyết định nhanh và chính xác hơn

Với data visualization, bạn có thể:

  • Dễ dàng phân tích các dữ liệu lớn của công ty
  • Xác định trước các xu hướng trong tương lai
  • Xác định các mối tương quan
  • Tăng khả năng truyền tải thông điệp tới những đối tượng khác
  • Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu
  • Đánh giá bằng con số các kết quả của nỗ lực của bạn

Việc xác định các xu hướng là vô cùng khó khăn khi sử dụng các công cụ truyền thống và lỗi thời như bảng tính excel hay google sheet. Data visualization sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra các xu hướng sớm hơn. Và như vậy, bạn có thể phản ứng trước các đối thủ của mình.

Đối với các doanh nghiệp, họ có thể dựa vào những xu hướng này để xác định nhu cầu của thị trường so với từng loại sản phẩm hoặc dịch vụ. Từ đó, phát triển trước các chiến lược phù hợp để đón đầu thị trường trước các đối thủ khác.

Data visualization còn giúp xác định những sự tương quan giữa tập hợp các dữ liệu. Các dữ liệu có thể giúp phát hiện ra những thông tin không ngờ đến về marketing và sales, như là làm sao mà khách hàng phản ứng với các chiến dịch cụ thể. Và sau đó, ứng dụng các insight này vào việc tối ưu các quy trình bán hàng và các nỗ lực marketing.

Vậy thì ứng dụng trong việc truyền tải thông tin của data visualization là gì? Trên thực tế còn có ích với việc trình bày với các nhà đầu tư, hội đồng công ty hay các nhà đầu tư tiềm năng. Đây là phương pháp hiệu quả để trình bày về những thông tin đã tìm được trong việc phân tích dữ liệu. Họ sẽ không cần hiểu quá sâu về những công việc bên trong của doanh nghiệp để hiểu về việc trực quan hóa dữ liệu.

Các loại trực quan hóa dữ liệu

Có phải khi nghĩ đến trực quan hóa dữ liệu, bạn ngay lập tức nghĩ đến các biểu đồ thanh hoặc biểu đồ hình tròn đơn giản. Mặc dù những biểu đồ đó là một phần không thể thiếu của việc trực quan hóa dữ liệu, nhưng “trực quan hóa” còn hơn thế nữa. Nó là sự ghép nối với tập hợp thông tin phù hợp lại với nhau để tạo nên 1 Dashboard mang đầy ý nghĩa

Các kiểu Data Visualization phổ biến

  • Biểu đồ
  • Bảng
  • Đồ thị
  • Bản đồ
  • Infographics
  • Dashboard
Example data visualization

Các phương pháp trực quan hóa dữ liệu

  • Area Chart (Biểu đồ khu vực)
0
  • Phương pháp Matrix
  • Bubble Cloud
  • Bullet Graph
  • Cartogram
  • Circle View
  • Dot Distribution Map
  • Gantt Chart
  • Heat Map
  • Highlight Table
  • Histogram
  • Matrix
  • Network
  • Polar Area
  • Radial Tree
  • Streamgraph
  • Text Tables
  • Timeline
  • Treemap

Công cụ giúp tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu

Google Data Studio

Google Data Studio là một phần trong công cụ được tích hợp trong bộ Google Analytics 360 Suite. Công cụ này cho phép bạn có thể chuyển các dữ liệu từ các công cụ khác cùng bộ thành các báo cáo thông tin ở dạng trực quan hóa dữ liệu.

Nó cho phép người dùng có thể nhập thêm các dữ liệu khác vào báo cáo, miễn sao là vẫn ở dưới dạng Google Sheets. Và bạn còn thể chia sẻ các báo cáo của mình với những các đồng nghiệp, khách hàng, .. và những người đó cũng có thể chỉnh sửa các báo cáo tùy theo ý muốn.

Tuy nhiên, công cụ này vẫn còn có 1 số khuyết điểm như:

  • Không thể tự động phân bổ các báo cáo
  • Chỉ hỗ trợ môt nguồn dữ liệu duy nhất: mặc dù Google có thể kết nối nhiều nguồn khác nhau, nhưng nó chỉ có thể hiển thị một nguồn duy nhất trên một báo cáo
  • Cần phải có sự hỗ trợ từ các Developers: Việc kéo các dữ liệu vào trong Google Data Source là một công việc rất khó khăn. Vì vậy nên, để có thể sử dụng Google Data Source và Google Data Studio hiệu quả, các doanh nghiệp cần phải có nguồn lực hỗ trợ từ các Developers.
  • Kết nối có giới hạn: Google Data Studio chỉ hoạt động hiệu quả nhất với các công cụ đến từ Google. Bạn vẫn có thể đưa các dữ liệu vào Google Data Studio thông qua Google Sheets, nhưng điều đó cần phải có sự hỗ trợ từ các chuyên gia để công việc có thể diễn ra nhanh chóng.
  • Việc trực quan hóa bị hạn chế: Mặc dù người dùng có thể tùy chỉnh trên Google Data Studio, việc trực quan hóa dữ liệu trên Google Data Studio vẫn chưa được tối ưu lắm, nếu so với những công cụ trực quan hóa khác.

=> Google Data Studio, do giá thành khá cao và khó sử dụng, phải qua nhiều công đoạn, nên sẽ phù hợp cho những doanh nghiệp lớn, muốn có những báo cáo trực quan chuyên nghiệp về các hoạt động trong công ty, và sẵn sàng đầu tư nhiều ngân sách dành cho khoản này.

Giá thành: Supermetrics dành cho Google data studio

Databox

Databox được thiết kế để dành cho tất cả các doanh nghiệp, nhưng việc kết nối các nguồn dữ liệu bên ngoài vẫn đang là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp sử dụng Databox.

Người dùng có thể kết nối với những nguồn cơ bản như Google Analytics, Adwords, Facebook Ads và Salesforce, cũng như nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của chính họ.

Nền tảng này cung cấp cho người dùng một bảng dashboard duy nhất, giúp hiển thị KPI và có thể xây dựng thành các báo cáo.

Khuyết điểm của Databox:

  • Gây khó khăn trong việc tùy chỉnh các chỉ số. Không thể thiết lập ngày tháng trong bảng báo cáo.
  • Số lượng người dùng bị hạn chế
  • Những yêu cầu truy vấn cụ thể thường không miễn phí và yêu cầu trả tiền.
  • Khó có thể kết nối vứi những nguồn dữ liệu bên ngoài

Giá thành:

Databox

=> Tương tự như Google Data Studio, Databox cũng sẽ phù hợp cho những doanh nghiệp lớn, muốn có những báo cáo trực quan chuyên nghiệp về các hoạt động trong công ty, và sẵn sàng đầu tư nhiều ngân sách dành cho khoản này. Còn nếu như bạn là doanh nghiệp nhỏ, không hoạt động trên nhiều kênh, thì bạn vẫn có thể sử dụng gói free của Databox để áp dụng vào quy trình làm việc của công ty.

A1 Analytics – Data Visualization Online

A1 Analytics là một công cụ cung cấp giải pháp quản lý tất cả các tài khoản quảng cáo đa kênh, thiết lập chiến dịch quảng cáo Google nhanh gọn và trực quan dữ liệu quảng cáo qua các mẫu template report được dựng sẵn theo nhu cầu đã được nghiên cứu và khảo sát kĩ lưỡng.

A1 Analytics cùng các công cụ khác sở hữu các tính năng giống nhau như: kết nối các nguồn dữ liệu, kho template report được dựng sẵn, cung cấp tính năng tùy chỉnh theo nhu cầu của khách hàng và hỗ trợ việc chia sẽ không giới hạn các template report cho các bên cần xem.

Bên cạnh đó, A1 Analytics lại có một số điểm đáng chú ý hơn so với các công cụ kể trên:

  • A1 Analytics phục vụ cho các doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ tại Việt Nam
  • Kho template report được thiết kế khớp với nhu cầu thực tế của các doanh nghiệp, agency, freelancer đã được xác thực qua trải nghiệm dùng thử và phản hồi của họ.
  • Hỗ trợ tạo chiến dịch quảng cáo Google với thao tác nhanh gọn và gợi ý tối ưu từ khóa thông minh.
  • Có thể kết nối dữ liệu với 12 nguồn dữ liệu phổ biến tại Việt Nam
  • Có thể xem các báo cáo mọi lúc mọi nơi ngay trên các thiết bị di động.
  • Có đội ngũ kỹ thuật người Việt hỗ trợ 24/7, giúp bạn giải đáp tất cả các thắc mắc của mình

Khuyết điểm:

  • Giao diện thiết kế A1 Analytics vẫn còn cơ bản, và chưa thực sự thân thiện với người dùng
  • Cần 1-2 tiếng đến 1 ngày để cập nhật các số liệu mới nhất tùy theo gói

Gia thành:

Với giá thành hợp lý và có đội ngũ kỹ thuật hỗ trợ giải đáp thắc mắc ngay lập tức, A1 Analytics sẽ phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam. Các hoạt động Marketing Sales của bạn sẽ được trực quan hóa ngay trên A1 Analytics chỉ sau chưa đến 3 phút để cài đặt và hoạt động.

A1 Analytics sẽ giúp doanh nghiệp bạn có thể tiết kiệm tối đa thời gian và chi phí nhân sự cho các hoạt động làm báo cáo trực quan, cũng như giúp doanh nghiệp tối ưu tối đa các quy trình phân tích hiệu suất Marketing Sales.

Kết luận

Data visualization giúp người xem biến các thông tin phức tạp trở thành các hình ảnh trực quan, dễ hiểu. Kết quả là, với việc trực quan hóa dữ liệu, bạn có thể xác định các xu hướng, nguy cơ, và các cơ hội. Việc bạn có thể xác định sự tương quan giữa các tập hợp số liệu sẽ giúp bạn nắm rõ và chi tiết nhất các hoạt động của doanh nghiệp.

Báo cáo trực quan theo dõi hoạt động hoạt động trên Fanpage – Trải nghiệm ngay

Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu cung cấp những giải pháp hữu ích cho việc phân tích dữ liệu khách hàng. Nó giúp các nhà ra quyết định tìm ra các cơ hộ để tăng doanh số. Tương tự như vậy, bạn cũng có thể xác định các cơ hội tăng trưởng và khám phá thị trường mà các đối thủ chưa biết đến. Thêm vào đó, sử dụng những dữ liệu này có thể giúp doanh nghiệp tăng thêm lợi nhuận từ các sản phẩm và dịch vụ của công ty. Những thông tin mà bạn thu thập được có thể giải thích các lý do đằng sau hành vi của khách hàng. Và trên hết, đưa ra các chiến lược để tăng cơ hội khách hàng quay trở lại.

Quan trọng hơn, data visualization là tập hợp các hình ảnh và biểu đồ. Nó cung cấp cho các nhà ra quyết định những thông tin mà họ cần để ra các lựa chọn tốt nhất. Chính vì vậy, giúp định hướng hướng đi và sự phát triển của doanh nghiệp.

Để có thể trực quan hóa, phân tích và tối ưu các hoạt động doanh nghiệp, mời bạn sử dụng ngay công cụ A1 Analytics. Chỉ với 3 phút đăng ký, bạn đã có thể sử dụng MIỄN PHÍ và NGAY LẬP TỨC Thư viện template mẫu của hơn 12 kênh tại Việt Nam. ĐĂNG KÝ NGAY!

Mình là Đinh Thị Minh Thúy (ArianaDinh), hiện đang là Content Management & đảm nhiệm vị trí SEO của A1Digihub. Tất cả bài viết Blog được chúng mình biên soạn đều xoay quanh chủ đề 'phân tích số liệu trong Marketing'. Ngoài những kiến thức cơ bản thì Blog A1 cũng có chia sẻ các case thực tế đến từ CEO và các nhà quản lý đã ứng dụng Marketing Analytics như thế nào trong thời đại số. Thúy thay mặt team A1 cảm ơn bạn đọc đã luôn ủng hộ chúng mình & hy vọng sẽ giúp ích cho bạn đọc thật nhiều.