Datamäärän kasvaessa liiketoiminnalle kriittisen tiedon tärkeys korostuu entisestään. Valtavasta datamassasta tulee yhdellä silmäyksellä erottaa tärkeimmät luvut ja trendit, jotta liiketoimintaa voidaan ohjata oikeaan suuntaan nopeallakin aikataululla. Suuria datamääriä onkin helpompi tulkita, kun tieto muutetaan visuaaliseen muotoon. Kuinka tiedon visualisointi hyödyttää käytännössä? Miksi tietoa on hyvä visualisoida?
Visuaalinen tieto auttaa ymmärryksessä
Tiedon visualisoinnilla tarkoitetaan datan tekemistä ymmärrettäväksi erilaisin visuaalisin keinoin. Datasta luodaan kaavioita ja graafeja, jotka kokoavat taulukkomuotoisen rivitiedon yhdeksi kokonaisuudeksi.
Lukujen tarkastelu visuaalisessa muodossa tehostaa lukujen tarjoaman tiedon ymmärrystä. Tiedon visualisointi auttaa hahmottamaan lukujen tarjoamaa tietoa uusista näkökulmista sekä helpottaa kriittisten poikkeamien löytämistä. Jotkut sisäistävät tiedon numeerisessa muodossa, kun taas toiset tykkäävät graafeista - visualisointi antaa siis ennen kaikkea vaihtoehtoja datan tarkastelulle.
Tiedon esittäminen visuaalisessa muodossa:
- vahvistaa tiedon omaksumista
- helpottaa numeerisen datan ymmärtämistä
- tarjoaa monimutkaiset tiedot selkeästi, tarkasti ja tehokkaasti
- helpottaa poikkeamien havaitsemista
- tarjoaa suuren määrän tietoa nopeasti ja pienessä tilassa
Tiedon visualisoinnin hyötyjä
Tietoa voidaan visualisoida monella tapaa. Visualisoinnin muodosta riippumatta datan vertailu esimerkiksi aikajaksoittain tai kokonaisuuksittain helpottuu. Tarkastelemalla ainoastaan yhtä lukua ei saada kuvaa sen kehittymisestä. Visuaalinen vertailu lukujen välillä auttaa hahmottamaan nykytilaa paremmin kuin pelkkien lukujen tai prosenttien tuijottaminen. Vaihdettaessa esimerkiksi vertailuajanjaksoa tai –kokonaisuutta, pylväät tai graafit on animoitu ja ikään kuin ”elävät” valintojen mukaisesti. Tämä helpottaa tiedon ymmärryksessä huomattavasti sen sijaan, että käyttäjälle esitettäisiin kaksi staattista kuvaa tilanteista.
Yksi olennaisimmista hyödyistä tiedon visualisoinnissa on myös se, että luvuissa mahdollisesti esiintyvien poikkeamien hahmottaminen on helpompaa. Poikkeaman löytäminen ei kuitenkaan vielä hyödytä ketään – tarvitaan syvempää tietoa poikkeaman taustalla. Poikkeamien löytäminen ja niiden syy-seuraussuhteiden ymmärtäminen voi olla merkittävä tekijä yrityksen kannattavuuden näkökulmasta. Dataan porautumisen avulla on mahdollista tarkastella jonkin summan osia tarkemmin, jolloin poikkeamien syyt ja taustatkin hahmotetaan helpommin.
Porautuminen mahdollistaa luvun pilkkomisen pienempiin osiin ja auttaa näkemään, mistä summauksista luku koostuu. Tietoihin porautuminen on hyvä työkalu myös perinteisemmässä taloudenpidossa, esimerkiksi aikajaksojen tai tilien tarkastelussa (päätili – alatiliryhmä – tili – kirjaus). Vuoden tietojen tasolta päästään kuukausitasolle, kuukausitasolta päivätasolle ja päivätasolta yksittäisten kirjausten tasolle.
Tiedon visualisointi auttaa hahmottamaan myös trendejä. Trendeillä seurataan tiettyjä tietoja pitkällä aikavälillä, jolloin nähdään paremmin niiden pitkäaikaiset muutokset ja vaikutukset. Trendiviivan avulla on helpompi nähdä, onko tulos laskeva vai nouseva. Pelkistä diagrammeista trendien näkeminen on vaikeampaa.
Välineet tiedon visualisointiin
Perinteiset työkalutkin mahdollistavat perusmuotoisten visualisointien luomisen, mutta visualisointi tarkoittaa monesti suurempaa kokonaisuutta. Hyvin toteutetulla datan visualisoinnilla voidaan saavuttaa ainutlaatuisia hyötyjä, joiden tuottamiseen ei kuitenkaan tarvita valtavasti aikaa tai vaivaa.
Nykyaikaisen teknologian ansiosta suurenkin tietomäärän visualisointi ja tutkiminen on helppoa ja nopeaa. Esimerkiksi QlikView ja Qlik Sense –järjestelmät on suunniteltu datan muuntamiseksi helposti ymmärrettävään ja tulkittavaan muotoon. Erityisesti Qlik Sense –järjestelmä on rakennettu moniulotteisten visualisointien työkaluksi, kuitenkin tinkimättä datan tärkeydestä ja sen tuottamasta informaatiosta. Estetiikka ei siis mene tiedon edelle, vaan päinvastoin elintärkeä data esitetään vain siten, että sen tulkinta on mahdollisimman mutkatonta. Nykyaikaisilla ratkaisuilla dataa pystytään myös tarkastelemaan eri näkökulmista vain parilla klikkauksella. Näkökulma vaihtuu reaaliajassa, eli erillistä raporttien ajamista ei tarvita enää lainkaan, vaan datasta pystytään suoraan katsomaan ne osat, joista ollaan kiinnostuneita.
Myös perinteisillä taulukkotyökaluilla on mahdollista saada aikaan yksinkertaisia visualisointeja. Niiden ongelmaksi kuitenkin usein muodostuu datan määrä: suurta datamassaa ei pystytä kätevästi muuntamaan visuaaliseen muotoon, vaan data täytyy vähintäänkin siivota ja paloitella ensin. Visualisointien luominen perustyökaluilla on haasteellista myös käytettävyydensä puolesta. Monesti yksinkertaisilla visualisoinnin työkaluilla törmätään perinteisiin kompastuskiviin, kuten värien käyttöön tai tiedon skaalausongelmiin. Kehittyneempien visualisointityökalujen väripaletit on suunniteltu siten, että tieto on helposti sisäistettävässä ja ymmärrettävässä muodossa ja värien käyttö on hyvin pitkälle mietitty jo valmiiksi. Käyttäjän ei siis tarvitse olla visualisoinnin asiantuntija, kun käytössä on helpot ja hyvät välineet.
On olemassa myös nimenomaan visualisointiin tarkoitettuja työkaluja, joilla pystytään luomaan todella näyttäviä, hienostuneita ja havainnollisia visualisointeja. Tässä kohtaan pitää olla kuitenkin tarkkana. Näiden työkalujen toiminnan mahdollistamiseksi pitää taustan datat valmistella sopiviksi työkaluja varten. Vastoin kuin Qlikin työkaluissa, parhaan hyödyn saamikseksi irti on usein hankittava erillisiä työkaluja joiden hankintaan ja käyttöönottoon kuluu aikaa ja rahaa. Myös tarpeiden muuttuessa tai laajentuessa tarvitaan taustadatan valmistelemiseen lisää työtä.
Lisätietoja aiheesta
Haluatko kysyä tiedon visualisoinnin mahdollisuuksista asiantuntijaltamme? Ota yhteyttä, niin saat maksuttoman asiantuntijakeskustelun tiedon visualisointiin ja Business Intelligenceen liittyvistä aiheista.
Voit myös ladata aiheesta maksuttoman oppaan: Tiedon visualisointi liiketoiminnan tukena
%20(1).png)
