Visualisasi data
Visualisasi data dilihat oleh banyak bidang ilmu sebagai komunikasi visual modern.
Visualisasi data tidak berada di bawah bidang manapun, melainkan interpretasi di antara banyak bidang (misalnya, terkadang dilihat sebagai cabang modern dari statistik deskriptif oleh beberapa orang, tetapi juga sebagai dasar alat pengembangan oleh yang lain).
Visualisasi data mengikutkan pembuatan dan kajian dari representasi visual dari data, artinya "informasi yang telah diabstraksikan dalam bentuk skematis, termasuk atribut atau variabel dari unit informasi".
Tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna lewat grafik informasi yang dipilih, seperti tabel dan grafik.
Visualisasi yang efektif membantu pengguna dalam menganalisa dan penalaran tentang data dan bukti.
Ia membuat data yang kompleks bisa diakses, dipahami dan berguna. Pengguna bisa melakukan pekerjaan analisis tertentu, seperti melakukan pembandingan atau memahami kausalitas, dan prinsip perancangan dari grafik (contohnya, memperlihatkan perbandingan atau kausalitas) mengikuti pekerjaan tersebut.
Tabel pada umumnya digunakan saat pengguna akan melihat ukuran tertentu dari sebuah variabel, sementara grafik dari berbagai tipe digunakan untuk melihat pola atau keterkaitan dalam data untuk satu atau lebih variabel.
Visualisasi data adalah seni dan sains.
Laju di mana data dikeluarkan telah meningkat, dipicu oleh meningkatnya ekonomi berbasis informasi.
Data yang dibuat oleh aktivitas internet dan sejumlah sensor yang makin bertambah dalam lingkungan, seperti satelit dan kamera jalan, disebut sebagai "Big data".
Pemrosesan, analisa dan mengkomunikasikan data tersebut menciptakan berbagai tantangan analisis bagi visualisasi data.
Bidang ilmu data dan pelakunya yang disebut ilmuwan data telah muncul untuk membantu mengatasi tantangan tersebut.
Visualisasi data mengacu pada teknik yang digunakan untuk mengkomunikasi data atau informasi dengan membuatnya sebagai objek visual (misalnya, titik, garis, atau batang) dalam grafik.
Tujuannya yaitu untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna.
Ia merupakan salah satu tahap dalam analisis data atau ilmu data.
Menurut Friedman (2008) "tujuan utama dari visualisasi data adalah untuk mengkomunikasikan informasi secara jelas dan efektif dengan cara grafis.
Bukan berarti visualisasi data harus terlihat membosankan supaya berfungsi atau sangat canggih supaya terlihat menarik.
Untuk memaparkan ide secara efektif, bentuk estetis dan fungsionalitas harus berbarengan, menyediakan wawasan bagi kumpulan data yang kompleks dan jarang dengan mengkomunikasikan aspek-aspek kunci dengan cara yang intuitif.
Namun perancang terkadang gagal mencapai keseimbangan antara bentuk dan fungsi, menciptakan visualisasi data yang menawan yang gagal menyediakan tujuan utamanya -- untuk mengkomunikasikan informasi".
Fernanda Viegas dan Martin M. Wattenberg menyarankan bahwa sebuah visualisasi yang ideal tidak hanya harus mengkomunikasikan secara jelas, tetapi menstimulasi atensi dan keterlibatan penonton.
Visualisasi data secara dekat berkaitan dengan grafik informasi, visualisasi informasi, visualisasi ilmiah, eksplorasi analisis data dan grafik statistis.
Pada milenia baru, visualisasi data telah menjadi wilayah penelitian, pengajaran dan pengembangan yang aktif.
Menurut Post dkk. (2002), visualisasi data telah menyatukan visualisasi informasi dan ilmiah.
Profesor Edward Tufte menjelaskan bahwa pengguna dari tampilan informasi melakukan "pekerjaan analitis" tertentu seperti membuat perbandingan atau menentukan kausalitas.
"Prinsip perancangan" dari grafik informasi harus mendukung pekerjaan analitis, memperlihatkan perbandingan atau kausalitas.
Dalam bukunya tahun 1983 "The Visual Display of Quantitative Information", Edward Tufte mendefinisikan 'tampilan grafik' dan prinsip-prinsip dari tampilan grafik yang efektif sebagai berikut:
"Keberhasilan dalam grafik statistik terdiri dari mengkomunikasikan ide yang kompleks dengan kejelasan, ketepatan dan efisiensi.
Tampilan grafis seharusnya:
Grafik "menyingkap" data.
Tentu saja grafik bisa lebih tepat dan membuka daripada komputasi statisik konvensional."
Sebagai contohnya, diagram Minard memperlihatkan kekalahan yang dialami oleh tentara Napoleon dalam periode 1812-1813.
Enam variabel dipaparkan: ukuran tentara, lokasinya dalam dua-dimensi (x dan y), waktu, arah pergerakan, dan temperatur.
Tampilan multivarian tersebut dalam dua dimensi menceritakan sebuah cerita yang dapat ditangkap langsung sementara mengidentifikasi sumber data untuk membangun sebuah kredibilitas.
Tufte menulis pada tahun 1983 bahwa: "Ia mungkin saja grafik statistik terbaik yang pernah dilukis."
Dengan tidak menerapkan prinsip-prinsip tersebut bisa menghasilkan grafik menyesatkan, yang mengganggu pesan atau mendukung kesimpulan yang salah.
Menurut Tufte, sampah-grafik mengacu pada dekorasi tambahan dari grafik yang tidak meningkatkan pesan, atau efek tiga dimensi atau perspektif yang serampangan.
Secara sia-sia memisahkan kunci penjelasan dari gambar itu sendiri, membuat mata berpindah dari gambar ke penjelasan, adalah suatu bentuk dari "puing administratif". Rasio dari "data ke tinta" harus dimaksimalkan, menghapus tinta-tinta yang bukan data bila memungkinkan.
Congressional Budge Office menyimpulkan beberapa praktik terbaik dalam menampilkan grafik dalam presentasi bulan Juni 2014, yaitu: a) Kenali penonton anda; b) Merancang grafik yang dapat berdiri sendiri di luar konteks dari laporan; dan c) Merancang grafik yang mengkomunikasikan pesan kunci dalam laporan.
Penulis Stephen Few menjelaskan delapan tipe pesan kuantitatif yang pengguna coba pahami atau komunikasikan dari sekumpulan data dan grafik yang digunakan untuk membantu mengkomunikasikan pesan:Analis yang meninjau sekumpulan data bisa mempertimbangkan apakah beberapa atau semua pesan dan tipe grafik di atas bisa diterapkan pada pekerjaan atau penonton mereka.
Proses uji coba untuk mengidentifikasi keterkaitan dan makna pesan pada data adalah bagian dari eksplorasi analisis data.
Seseorang bisa membedakan perbedaan antara panjang dua garis, orientasi bentuk, dan warna (corak) tanpa usaha pemrosesan yang signifikan; hal ini disebut sebagai "atribut pra-atensi."
Sebagai contohnya, mungkin membutuhkan waktu dan usaha ("pemrosesan atensi") untuk mengidentifikasi berapa kali angka "5" muncul dalam sekumpulan angka; tetapi jika angka tersebut berbeda dalam ukuran, orientasi, atau warna, instan dari angka tersebut dapat dilihat lebih cepat lewat pemrosesan pra-atensi.
Grafik yang efektif menggunakan kelebihan pemrosesan pra-atensi dan atribut dan kekuatan relatif dan atribut tersebut.
Sebagai contohnya, secara manusia dapat dengan mudah memroses perbedaan panjang garis daripada wilayah permukaan, akan lebih efektif menggunakan grafik batang (yang mengambil keuntungan panjang garis untuk memperlihatkan perbandingan) daripada grafik lingkaran (yang menggunakan wilayah permukaan).
Visualisasi data mengikutkan terminologi khusus, beberapa diturunkan dari statistik.
Sebagai contohnya, penulis Stephen Few mendefinisikan dua tipe data, yang digunakan secara kombinasi untuk mendukung analisis atau visualisasi yang bermakna:
Dua tipe utama dari tampilan informasi adalah tabel dan bagan.
Perpustakaan KPI telah mengembangkan "Tabel Periodik dari Metode Visualisasi", sebuah bagan interaktif yang memperlihatkan berbagai metode visualisasi data.
Ia mengikutkan enam tipe dari metode visualisasi data: data, informasi, konsep, strategi, metafora dan gabungan.
Ada pendekatan berbeda dalam ruang lingkup visualisasi data.
Salah satu fokus umum yaitu pada presentasi informasi, seperti yang Friedman (2008) berikan.
Dalam cara ini Friendly (2008) menganggap dua bagian utama dari visualisasi data:
grafik statistik, dan kartografi tematik.
Dalam artikel "Data Visualization: Modern Approaches" (2007) memberikan ikhtisar tentang tujuh subjek dari visualisasi data:
Semua subjek tersebut secara dekat berkaitan dengan perancangan grafik dan representasi informasi.
Di lain sisi, dari perspektif ilmu komputer, Frits H. Post (2002) mengkategorikan bidang ilmu ini menjadi sejumlah sub-bidang:Arsitektur Presentasi Data (APD) adalah sekumpulan keahlian yang mencoba mengidentifikasi, menempatkan, memanipulasi, memformat dan memberikan data dengan suatu cara untuk secara optimal mengkomunikasi makna dan memberikan pengetahuan.
Menurut sejarah, istilah APD diatribusikan ke Kelly Lautt:
"Arsitektur Presentasi Data adalah penerapan keahlian yang jarang digunakan untuk kesuksesan dan nilai dari Intelijensi Bisnis.
Arsitektur presentasi data mengawinkan ilmu angka, data dan statisik dalam menemukan informasi yang berharga dari data dan membuatnya berguna, berkaitan dan dapat diaksikan dengan seni dari visualisasi data, komunikasi, psikologi organisasi dan manajemen perubahan dengan tujuan untuk menyediakan solusi intelijensi bisnis dengan ruang lingkup data, pemilihan waktu penyampaian, format dan visualisasi yang secara efektif akan mendukung dan mengarahkan perilaku operasional, taktikal, dan strategik ke arah tujuan bisnis (atau organisasi) yang dapat dipahami.
APD bukanlah kemampuan teknologi informasi (TI) atau bisnis tetapi berada sebagai bagian ilmu keahlian yang terpisah.
Terkadang dianggap dengan visualisasi data, APD adalah keahlian yang lebih luas yang mengikutkan penentuan data apa dan pada waktu kapan dan dalam format apa akan dipresentasikan, tidak hanya cara terbaik menampilkan data yang telah dipilih sebelumnya (yaitu visualisasi data).
Kemampuan visualisasi data adalah salah satu elemen dari APD.
PAD memiliki dua objektif utama:
Dengan objektif di atas, pekerjaan sebenarnya dari arsitektur presentasi data terdiri dari:
Pekerjaan APD memiliki kesamaan dengan beberapa bidang lainnya, termasuk: