مصورسازی داده چیست و چگونه آن را در Power BI انجام دهیم؟

مصور سازی داده روشی برای به تصویر کشیدن داده‌ها است؛ به این معنا که می‌توانید اعداد و ارقام را به گراف، چارت و محتوای تصویری تبدیل کنید. شاید بپرسید «این کار چه مزایایی دارد؟» ما اولین مزیت را قدرت شما در به تصویرکشیدن اطلاعات مبهم می‌دانیم؛ اطلاعاتی که متشکل‌از میلیون‌ها عدد هستند و بسیاری از مشتریان و مخاطبان نمی‌توانند نتیجه‌گیری ارزشمندی از آنها داشته باشند. اما آیا تمام مبحث مصورسازی داده همین است؟

قطعاً خیر! ما در این مقاله، مصورسازی داده را با جزئیات بیشتری تشریح می‌کنیم. سپس با بررسی مزایای Data Visualization، اهمیت، کاربرد و جزئیات دیگر آن، آگاهی کافی از این مهارت پرتقاضا دریافت خواهیم کرد.

مصورسازی داده چیست؟

پس از جمع‌ آوری و پیاده‌سازی تکنیک‌های مؤثر مانند داستان سرایی داده، نوبت به مصورسازی آن‌ها می‌رسد. ماهیت این مهارت، تصویرسازی داده‌ها و قابل فهم کردن اطلاعات خام است. تعریف Data Visualization را می‌توانیم در یک پاراگراف بگنجانیم:

«در دنیایی که مملو از داده‌ها است، پیچیدگی هم افزایش می‌یابد؛ چراکه شرکت‌ها با میلیون‌ها اطلاعات از مشتریان و کاربران خود مواجه هستند که هرکدام، نیاز به پردازش، بهینه‌سازی و مدیریت دارند. با به تصویرکشیدن این داده‌ها، می‌توانیم آن‌ها را به بینش‌های مؤثر و افزایش درآمد یا شهرت برند تبدیل کنیم. دقیقاً در همین نقطه، مصورسازی داده وارد صحنه می‌شود. با کمک این مهارت می‌توانید در قالب چارت، نمودار، نقشه و… ، تمام داده‌های مبهم و پیچیده را به‌شکلی ساده در اختیار سایر افراد بگذارید.»

اهمیت مصورسازی داده در کسب و کارها

اهمیت مصور سازی داده در کسب و کار ها را می‌توانیم با این جمله درک کنیم: «یک تصویر ارزش هزار کلمه است.»  هر کسب‌ و کاری با تیم‌های مختلفی همکاری دارد. این تیم‌ ها متشکل از متخصصانی هستند که هرکدام، داده‌هایی از مشتریان و مخاطبان دارند. این داده‌ها اغلب در قالب اسناد متنی به مدیران سازمان و رهبران تیم‌ ارائه می‌شوند؛ فرمت محتوایی که نیاز به صرف زمان زیاد برای مطالعه و درک دارد. از طرفی دیگر، گاهی به‌دلیل حجم کاری بالا و کمبود زمان، این افراد قادر به استخراج اطلاعات از داده‌های خام و تبدیل آن‌ها به راهکار های سازمانی ارزشمند نیستند.

اهمیت مصورسازی به کمک کارشناسان هوش تجاری یا افراد فعال در زمینه Data Visualization آمده و این هدف را محقق می‌کند؛ چراکه تصاویر و گرافیک‌ می‌توانند متن را تکمیل کنند. این موضوع زمانی که درحال ارائه اطلاعات به تیم‌های فروش، بازاریابی، مدیران عامل، سرمایه‌گذاران و… هستید، اهمیت بسیار بیشتری پیدا می‌کند. علاوه‌بر این، کسب‌وکارها می‌توانند با مصورسازی داده به اهداف زیر دست پیدا کنند:

• جداسازی عوامل مؤثر بر رفتار مشتری و اندازه‌گیری هرکدام از آن‌ها
• صرف هزینه بسیار کم برای توسعه محصولات، خدمات یا سرویس‌ها
• شناسایی محصولات و خدمات ناکارآمد
• افزایش اثربخشی داده‌ها برای توجیه سرمایه‌گذاران 
• قراردادن محصولات و خدمات مناسب در بهترین زمان و در مقابل مشتریان بالقوه
• پیش‌بینی حجم فروش یا درآمد هر محصول، خدمات یا سرویس

کاربرد های مصور سازی داده

برخی از کاربردهای مصورسازی داده به شرح زیر است:

۱- پیش بینی ترندها و الگوها

مدیران عامل و سرمایه‌گذاران از Data Visualization برای تفسیر معنی‌دار داده‌های خام، بیشترین استفاده را می‌برند؛ چون می‌توانند اطلاعات را به‌سرعت تجزیه‌وتحلیل کرده و تصویر بزرگ‌تری از اهداف را تجسم کنند. به‌عنوان مثال، می‌توانند الگوها را شناسایی و ترندها را پیش‌بینی کنند. درنتیجه، بینش‌هایی به‌دست خواهند آورد تا جلوتر از رقبا پیش بروند.

۲- بهبود خدمات و محصولات

یکی دیگر از کاربردهای تجسم داده ها، نیازها و خواسته‌های مشتری را ازطریق نمایش گرافیکی برجسته می‌کند. شما می‌توانید شکاف‌ها را در خدمات مشتری خود شناسایی کنید، محصولات یا خدمات را به طور استراتژیک بهبود بخشید و ناکارآمدی‌های عملیاتی را کاهش دهید.

۳- کلان داده ها

مصورسازی داده نقش مهمی در پروژه‌های Big Data ایفا می‌کند. ازآن‌جایی‌که کسب‌وکارها مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، به راهی نیاز دارند تا به‌سرعت و به‌آسانی، یک دید کلی از آن‌ها به‌دست آورند. 

۴- انتقال سریع و اثربخش اطلاعات به همکاران

با کمک Data Visualization می‌توانیم نتایج تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را به‌سرعت به همکاران و تیم‌های بزرگ منتقل کنیم. این به‌اشتراک‌گذاری، منجربه تحقق اهداف و توسعه برنامه‌های مشترک خواهد شد. 

انواع مصورسازی داده

داشبوردها ابزارهای مؤثری برای مصورسازی داده ها و ردیابی آن‌ها در طول زمان هستند. این داشبوردها می‌توانند داده‌ها را از منابع متعدد جمع‌آوری کنند و به‌شکل گرافیکی به تصویر بکشند. سپس براساس این‌ اطلاعات، می‌توان تأثیرات محصولات یا خدمات سازمان را روی رفتارهای خاص یک تیم یا مشتریان دید. این گرافیک‌ها چند دسته را شامل می‌شوند که در ادامه آن‌ها را توصیف خواهیم کرد.

• جدول

Table از متداول‌ ترین نوع مصورسازی داده است که اطلاعات را در قالب جدولی از سطر ها و ستون‌ ها نشان می‌دهد. این نوع Data Visualization برای مقایسه متغیرها به‌ کار می‌رود. جداول می‌توانند اطلاعات زیادی را به‌صورت ساختاریافته نشان دهند؛ اما همچنان برای نمایش ترندهای رو به‌ رشد نیز کاربرد دارند.

• نمودار دایره‌ای و میله‌ای انباشته

Pie Charts | Stacked Bar Charts به بخش‌هایی تقسیم می‌شوند که هرکدام، یک جز از کل را تشکیل می‌دهند. این نوع مصورسازی داده ، یک راه ساده برای سازمان‌دهی نمونه‌های آماری و مقایسه اندازه هر جزء با دیگر اجزا است.

• نمودار های خطی و ناحیه‌

Line Charts | Area Charts با به‌هم متصل‌کردن نقاط داده در طول زمان، تغییر را در یک یا چند کمیت نشان می‌دهند. نمودارهای خطی و ناحیه‌ای اغلب در تجزیه‌وتحلیل داده و پیش‌بینی‌ رویدادهای احتمالی در آینده استفاده می‌شوند. نمودارهای خطی، از خطوط ساده برای نشان‌دادن این تغییرات استفاده می‌کنند؛ درحالی‌که نمودارهای ناحیه، نقاط داده را با پاره‌خط‌ها به یکدیگر متصل می‌کنند، متغیرها را روی هم قرار می‌دهند و از رنگ برای تمایز بین آن‌ها استفاده می‌کنند.

• هیستوگرام

Histogram نمودار توزیع اعداد را با استفاده از نمودار میله‌ای (بدون فاصله بین میله‌ها) ترسیم می‌کند. هیستوگرام نشان‌دهنده مقدار داده‌ای است که در یک محدوده خاص قرار می‌گیرد. این نوع مصورسازی داده شناسایی موارد پرت را در یک مجموعه داده معین آسان می‌کند.

• نمودار های پراکنده

Scatter Plots در آشکارکردن رابطه بین دو متغیر سودمند هستند و به‌طور معمول، در تجزیه‌وتحلیل داده‌های رگرسیون استفاده می‌شوند. با این حال، گاهی اوقات این نوع Data Visualization با نمودارهای حبابی (Bubble Charts) اشتباه گرفته می‌شود؛ نمودارهایی که برای تصویرسازی از سه متغیر محور x، محور y و اندازه حباب استفاده می‌شود.

• نقشه‌ های حرارتی

Heat Maps برای تجسم داده‌های رفتاری کاربران براساس مکان مفید هستند. این نوع مصورسازی می‌تواند مکانی روی نقشه یا حتی یک صفحه وب باشد.

• نقشه‌ های درختی 

Tree Maps داده‌های سلسله‌مراتبی را به‌صورت مجموعه‌ای از اشکال تودرتو نشان می‌دهند. این تصاویر به‌طور معمول مستطیلی شکل هستند که برای مقایسه نسبت بین دسته‌ها با توجه به مساحت هرکدام به‌کار می‌روند.

اصول و بهترین شیوه‌ های مصور سازی داده

بهترین شیوه‌های مصورسازی داده به‌گفته IBM، موارد زیر هستند که اگر همه آن‌ها را رعایت کنید، می‌توانید اثربخشی و کارآمدی نتایج را به حداکثر برسانید:

بهترین شیوه های مصورسازی داده

• شروع جلسه با داستان‌ داده‌ها: داستان‌ سرایی داده موضوع بسیار مهمی در جلسات ارائه برای مخاطبان، مشتریان و کارفرمایان است. بنابراین، ابتدا اطلاعات زمینه را برای مخاطبان خود شرح دهید. این اطلاعات باید اهمیت داده‌ها و تإثیر آن‌ها در رسیدن به اهداف سازمان را بیان کنند. 
• شناخت مخاطبان: به این فکر کنید که Data Visualization برای چه کسی طراحی می‌شود. سپس مطمئن شوید که خروجی با نیازهای آن‌ها مطابقت دارد. از خود بپرسید آن‌ها به‌دنبال چه چیزی هستند؟ به چه سؤال‌هایی اهمیت می‌دهند؟ آیا تحلیل و گرافیک ما به نگرانی‌های آن‌ها می‌پردازد؟ بینش‌ها باید به مخاطبان‌تان انگیزه دهند تا در شغل خود، عملکرد مناسبی ارائه دهند. 
• انتخاب المان‌های تصویری مناسب: انتخاب روش‌ مناسب برای مصورسازی داده در اهداف شما مانند اثربخشی اطلاعات، متقاعدکردن مخاطبان و رضایت آن‌ها، موضوع بسیار مهمی است. به‌عنوان مثال، نمودارهای پراکنده رابطه بین دو متغیر را به‌خوبی نمایش می‌دهند؛ درحالی‌که نمودارهای خطی، بهترین انتخاب برای داده‌های سریالی زمان هستند. 
• ساده‌ سازی: ابزارهای Data Visualization برای ساده‌سازی داده‌ها به کمک ما آمده‌اند. یکی از شیوه‌های مؤثر در ساده‌سازی، اضافه‌کردن اطلاعات بیشتر به داده‌های پیچیده است. به‌عنوان مثال، افزودن برچسب‌های داده به هر بخش از نمودار میله‌ای، یا استفاده از رنگ‌های متنوع برای انتقال ایده خود. همچنین در فرآیند ساده‌سازی، باید اطلاعاتی ناکارآمد را حذف کنید تا حواس مخاطب هدف شما پرت نشود. 
• ارائه شواهد کافی: هرچه بیشتر اطلاعات مرتبط ارائه دهید، مخاطبان خود را راضی‌تر خواهید کرد. همیشه می‌توانید یک گزارش خلاصه از اطلاعات یا گرافیک تلفیقی برای نمایش کلی جزئیات بسازید تا در زمانی کوتاه، مهم‌ترین مباحث را پوشش دهید.
• مقایسه‌ های مرتبط: مقایسه‌ها زمینه‌ای را به داده‌ها می‌دهند تا نکات مهم در یک نگاه درک و کاربردی شوند. برای مثال، نمایش داده‌های فعلی پس از آزمایش یک ایده جدید در کنار داده‌های قبل از آزمایش، به مخاطبان نشان می‌دهد که اوضاع چگونه بوده و چگونه می‌تواند باشد.

اصول مصور سازی داده 

ساخت خروجی کارآمد و بهینه، موضوع بسیار مهمی در اطلاع‌رسانی یا متقاعدکردن مخاطبان و رهبران سازمان است. برخی از این اصول را می‌توانید در لیست زیر ببینید:

• درک علم تجسم‌ سازی داده‌ ها و ابزار های مرتبط با آن.
• جمع‌ آوری داده‌ها.
• داستان‌ سرایی.
• گنجاندن داده‌ های خام در داستان و چارت‌ های مناسب.
• تسلط بر نکات طراحی مانند استفاده از رنگ‌ های کارآمد، اجتناب از پیچیدگی و اهمیت داشتن صفحات Landing.
• ایجاد تم داشبورد و راهنما.

این اصول، اغلب در سه فضا آموزش داده می‌شوند:

1. پلتفرم‌ های آموزشی رایگان. 
2. مطالعه کتاب.
3. دوره‌‌ های مهارت‌ محور با پروژه‌ های عملی.

دو راهکار اول نیاز به صرف زمان، جستجو و بررسی‌های زیادی دارند؛ درحالی‌که می‌توانید با شرکت در یک دوره آموزشی، از تجربه‌ها و مسیر طی‌شده افراد متخصص کمک گرفته و در زمانتان صرفه‌جویی زیادی کنید. از طرفی دیگر، داستان‌سرایی داده، تصمیم‌گیری صحیح و به‌کارگیری تکنیک‌های حرفه‌ای، جزو مهم‌ترین مراحل در مسیر مصورسازی داده هستند. اگر یکی از این مراحل را به‌درستی انجام ندهید یا شیوه پیاده‌سازی آن را یاد نگیرید، نتیجه بهینه و قانع‌کننده‌ای دریافت نخواهید کرد. متأسفانه اغلب آموزش‌های رایگان و کتاب‌ها، این جزئیات را پوشش نمی‌دهند.

اگر تصمیم شما به گذراندن دوره است، ما دوره «Share Data Through the Art of Visualization» از آکادمی Coursera را پیشنهاد می‌دهیم. دلیل این انتخاب سه مورد است:

1. ارائه‌شده توسط گوگل.
2. تشریح مبانی.
3. پروژه‌های عملی در ابزار Tableau.

اما این دوره تناسب کمی با کاربران ایرانی و نیازهای بازار کار دارد؛ چرا که به‌ جای ابزار آموزش Power BI، از Tableau استفاده می‌کند. که برای استفاده از آن، باید اشتراک ماهانه را بخرید؛ اما نرم‌افزار Power BI کاملاً رایگان است. دلیل دوم، پروژه‌های عملی کم و مباحث تئوری زیاد در این دوره است.  

بنابراین می‌توانید از دوره‌های ایرانی استفاده کنید که با بازار کار و کاربران بومی سازگار شده‌اند. شاید دوره مصورسازی داشبورد در Power BI از نیک آموز را گزینه مناسبی برای قراردادن در سبد انتخابی خود بدانید؛ چراکه در این آموزش، تصور بر این است که شرکت‌کنندگان مایلند از ابتدا تمام مبانی را فرا بگیرند و به یک فرد حرفه‌ای در این زمینه تبدیل شوند. بنابراین می‌توانید در هشت فصل، با ۱۵+ ساعت آموزش و پروژه‌های عملی، پاسخ سوال‌های اساسی خود را بگیرید؛ سوال‌هایی مانند:

• چرا پروژه‌ های هوش تجاری شکست می‌خورند؟
• مهم‌ ترین معیار های بصری و تجاری برای ساختن یک داشبورد زیبا چیست؟
•  کسب‌ و کار ها در داده‌ های خود به‌ دنبال چه چیزی هستند؟

پس از این مبحث، با موضوع‌ های مهم و سرنوشت‌سازی در Data Visualization آشنا خواهید شد؛ مانند:

• اهمیت هم‌گام‌سازی هوش تجاری با سازمان. 
• بررسی اسناد مهم کسب‌ و کار.
• به‌کارگیری داده‌های سازمان در طراحی داشبورد ها.
• پروژه‌ های عملی با کمک مباحث آموخته‌ شده.

یادگیری اصول مصور سازی داده در دوره‌ های آموزشی، معایب ویدئوهای رایگان و کتاب‌ های این حوزه را پوشش می‌دهد.

۵ ابزار و نرم افزار مصور سازی داده

مجله فوربس بهترین ابزارهای مصورسازی داده در سال ۲۰۲۴ را نرم‌افزارهای زیر می‌داند:

۱- نرم افزار Power BI

رتبه برتر در ابزارهای Data Visualization که ساخت مایکروسافت است. این نرم‌افزار را می‌توانید روی کامپیوتر خود نصب کنید. همچنین امکان استقرار آن در زیرساخت ابری فراهم است. این ابزار پشتیبانی کاملی از پایگاه‌های داده سمت سرور دارد؛ ازجمله:

• Teradata
• Salesforce
• PostgreSQL
• Oracle
• Google Analytics
• Github
• Adobe Analytics
• Azure
• SQL Server
• Excel 

۲- نرم افزار Tableau

Tableau ابزار بسیار محبوبی در جامعه بین‌المللی است که دو دلیل اصلی دارد: استفاده آسان و قدرت زیاد. بنابراین می‌توانید آن را به بسیاری از منابع داده متصل و انواع نمودارها و نقشه‌ها را ایجاد کنید. 

۳- ابزار Qlik Sense

ترسیم نقشه‌ها و بینش‌ها در این ابزار، به‌شکل تعاملی انجام می‌شود. بنابراین می‌توان در کوتاه‌ترین زمان، داده‌ها را براساس شرایط جدید به‌روز کرد. درنتیجه، کاربران اطمینان دارند که به‌روزترین و مرتبط‌ترین اطلاعات را دریافت کرده‌اند.

۴- پلتفرم Klipfolio

سادگی در استفاده، تجزیه‌ و تحلیل ترندهای روز و آنالیز داده‌ها در لحظه، از برجسته‌ترین مزایای این ابزار هستند. همچنین با طرح رایگان این ابزار می‌توانید تمام وظایف خود را اجرا کنید. صدها ابزار کاربردی در قالب Integration و داشبوردهایی با امکان مشاهده توسط کاربران نامحدود هم از مزایای دیگر Klipfolio هستند.

۵- ابزار Looker

Looker بخشی از Google Cloud است که فروشگاه بسیار جذابی دارد. در این فروشگاه می‌توانید پلاگین‌های زیادی پیدا کنید؛ مانند Bar Gauges، پلات‌های Aster، نقشه‌های حرارتی برای تقویم و… . این ابزار برای کسب‌وکارهایی که به قابلیت‌های گسترده برای تجسم داده‌های خود در مقیاس‌‌های متفاوت نیاز دارند، یکی از گزینه‌های مناسب است.

چالش‌ و مشکلات مصور سازی داده

تجسم داده‌ها چالش‌هایی دارد که می‌توانند منجربه ارائه نادرست اطلاعات یا اغراق در برخی حقایق شوند. در ادامه، با این مشکلات آشنا خواهید شد.

1. ساده‌ سازی بیش‌ از حد داده‌ ها

متخصصان داده باید تعادلی بین درک داده‌ها و ارتباط بین آن‌ها پیدا کنند. ساده‌سازی بیش‌ازحد در این فرآیند می‌تواند منجربه ازدست‌رفتن اطلاعات کلیدی شود.

2. تعصب انسانی

تعصب انسانی بر تجسم داده‌ها تأثیر منفی می‌گذارد. تیمی که گزارش‌ها را ایجاد می‌کند، ممکن است با انتخاب داده‌های دل‌خواه خود که با برنامه‌های شخصی آن‌ها هم‌سو است، نتایج را به‌سمت سوگیری بکشانند. 

3. اغراق

گاهی تجسم‌ سازی توسط انسان‌ها دچار اغراق می‌شود؛ یعنی ممکن است متخصصان هوش تجاری، داده‌های غیرمرتبط و غیرحقیقی را برای هم‌سوسازی اهداف خود با اهداف سازمان به تصویر بکشند. هدف آن‌ها ممکن است توجیه رفتار مضر یا ضعف در تصمیم‌گیری باشد. 

4. افزایش پیچیدگی

داده‌های هر کسب‌و‌کاری با گذشت سال‌های طولانی، پیچیده‌تر می‌شوند. این روزها، شرکت‌ها داده‌ها را از منابعی مانند دستگاه‌های IoT، حسگرها و برنامه‌ها استخراج می‌کنند. گاهی هیچ‌کدام از  این منابع با یکدیگر ارتباط ندارند. 

سخن پایانی

با کمک مصور سازی داده می‌توانید، مالک داده‌ های کسب‌ و کارتان شوید و به بهترین شکل از آنها در جهت اهداف خود استفاده کنید. فراموش نکنید که تجسم داده‌ها فقط ایجاد تصاویر زیبا نیست؛ بلکه تبدیل داده‌ های خام به معدن طلا از بینش است. داده‌ ها قفل توسعه و بهبود هستند که توسط Data Visualization باز می‌شوند. نیک آموز در بخش نظرات، مشتاق خواندن دیدگاه و تجربه شما است؛ پس همین حالا آن را با ما در میان بگذارید.