Trực quan hóa dữ liệu là gì? Các mô hình trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Trong thời đại “Dữ liệu là vua” (Data is King), việc trực quan hóa dữ liệu đã trở thành nhu cầu cấp thiết đối với mọi doanh nghiệp. Thông qua trực quan hóa, các nhà quản trị có thể nắm được bức tranh toàn cảnh về mọi hoạt động trong doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn. Trong bài viết này, ITG Technology sẽ phân tích chi tiết về ứng dụng thực tiễn, lợi ích và mô hình trực quan hóa dữ liệu phổ biến hiện nay để các doanh nghiệp có thể áp dụng kỹ thuật này hiệu quả vào hệ thống quản trị, điều hành.

Trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu thô (thông tin, số liệu, bảng tính phức tạp…) thành các định dạng trực quan như biểu đồ, đồ thị, infographics,… giúp người xem dễ hiểu hơn và nhanh chóng nắm bắt được các xu hướng, thông tin quan trọng từ dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu là yêu cầu tất yếu với các doanh nghiệp trong kỷ nguyên số

Data Visualization không chỉ đơn thuần là tạo ra các biểu đồ “đẹp mắt” mà là nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu, giúp các lãnh đạo doanh nghiệp và nhà quản lý có thể đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác dựa trên cơ sở khoa học. Ví dụ, thay vì nhìn vào bảng excel dài hàng nghìn dòng, một dashboard trực quan sẽ giúp người xem ngay lập tức thấy được doanh thu theo từng khu vực hay phân tích nguyên nhân sụt giảm sản lượng trong nhà máy.

Bản chất của trực quan hóa dữ liệu nằm ở khả năng khai thác sức mạnh của hệ thống thị giác con người, bộ phận xử lý thông tin nhanh nhất và hiệu quả nhất của bộ não. Thay vì phải đối mặt với hàng nghìn dòng số liệu trong bảng tính, người dùng có thể nhanh chóng nhận diện xu hướng, mẫu hình, và mối tương quan thông qua các yếu tố trực quan như màu sắc, hình dạng, kích thước và vị trí.

Tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu

Nhiều doanh nghiệp hiện nay vẫn đang “bơi” trong biển dữ liệu mà không biết bắt đầu từ đâu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như: Website, phần mềm ERP, CRM, MES cho đến các file Excel… mà không được đồng bộ hóa.

Khi khối lượng dữ liệu thô lớn dần, nhân viên khó có thể xử lý thông tin bằng các phương pháp thống kê thủ công, nhà quản trị cũng không thể nhìn ra bức tranh tổng thể của doanh nghiệp thông qua các con số rời rạc, bảng biểu dài dòng. Đây chính là lý do khiến việc trực quan hóa dữ liệu ngày càng trở nên cấp thiết. Ví dụ, quản lý sản xuất muốn phân tích tỷ lệ lỗi theo từng máy móc, ca sản xuất. Nếu dữ liệu không được trực quan hóa, chỉ nhìn số liệu thôi rất khó để phát hiện ra xu hướng bất thường.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần Data Visualization khi phải xử lý dữ liệu đa chiều từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, một công ty bán lẻ cần tích hợp dữ liệu từ hệ thống POS, website, social media và các kênh marketing để có cái nhìn toàn diện về hành vi khách hàng. Trực quan hóa dữ liệu giúp kết nối những mảnh ghép thông tin rời rạc này thành một bức tranh thống nhất.

Khi nào doanh nghiệp cần trực quan hóa dữ liệu?

Việc trực quan hóa dữ liệu trong doanh nghiệp đặc biệt cần thiết trong những trường hợp sau:

Doanh nghiệp cần trực quan hóa dữ liệu khi có nhu cầu phân tích xu hướng, so sánh số liệu hỗ trợ cho việc ra quyết định

• Phân tích xu hướng: Khi nhà quản trị cần theo dõi sự thay đổi của các chỉ số kinh doanh quan trọng như doanh thu theo quý, doanh số của các chi nhánh, hiệu suất của chiến dịch marketing… theo thời gian.
• So sánh số liệu: Khi cần so sánh, đối chiếu hiệu quả giữa các đối tượng khác nhau. Chẳng hạn, so sánh hiệu quả bán hàng của các kênh phân phối, doanh thu của từng nhóm sản phẩm,…
• Tổng hợp dữ liệu phức tạp: Khi dữ liệu gồm nhiều chiều thông tin (ví dụ: nguồn truy cập, hành vi người dùng, KPI nội bộ…), Data Visualization sẽ làm nổi bật những điểm quan trọng, giúp bản báo cáo trở nên dễ hiểu hơn.
• Ra quyết định: Khi cấp lãnh đạo cần tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra quyết định chiến lược nhanh chóng và chính xác.
• Thuyết trình, báo cáo: Khi cần thuyết trình hoặc báo cáo cho nhà đầu tư, ban giám đốc và các phòng ban khác, việc trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp người trình bày truyền đạt thông tin rõ ràng, dễ hiểu và thuyết phục hơn.

Lợi ích của trực quan hóa dữ liệu là gì?

Trực quan hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp khai thác và tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu, từ đó, nâng cao tối đa hiệu quả quản trị kinh doanh trong tổ chức. Dưới đây là một số lợi ích tiêu biểu mà Data Visualization mang lại:

Trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc truyền đạt thông tin và ra quyết định

Nắm bắt dữ liệu nhanh chóng

Việc trực quan hóa dữ liệu giúp chuyển đổi những con số khô khan trên bảng tính thành biểu đồ trực quan. Nhờ đó, các lãnh đạo khi xem báo cáo có thể dễ dàng nhận diện mẫu, xu hướng hoặc các vấn đề bất thường ẩn sau dữ liệu, điều mà các dữ liệu thô khó thể hiện ra được.

Ra quyết định chính xác

Trực quan hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp cải thiện đáng kể tốc độ ra quyết định. Khi thông tin được trình bày dưới dạng đồ thị, biểu đồ trực quan, các nhà quản lý có thể nhanh chóng nắm bắt tình hình sản xuất, kinh doanh tổng thể và xác định những vấn đề cần được ưu tiên giải quyết để đưa ra quyết định phù hợp.

Rút ngắn thời gian làm báo cáo

Thay vì tốn hàng giờ cho việc soạn báo cáo thủ công, các dashboard của hệ thống Data Visualization có khả năng cập nhật dữ liệu tự động, giúp nhân viên tiết kiệm thời gian và giảm lỗi thao tác; từ đó tập trung vào các hoạt động tạo ra giá trị cao hơn.

Dễ dàng truyền đạt thông tin

Trực quan hóa dữ liệu giúp các thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ hiểu và dễ dàng tiếp cận mọi đối tượng trong doanh nghiệp, kể cả những người không có nền tảng về phân tích dữ liệu. Điều này giúp các buổi họp, báo cáo trở nên hiệu quả và thuyết phục hơn.

Cải thiện hiệu quả hoạt động sản xuất

Dữ liệu trực quan hóa giúp nhà quản lý dễ dàng xác định điểm nghẽn và các công đoạn kém hiệu quả trong quy trình sản xuất để nhanh chóng đưa ra các biện pháp cải tiến. Bằng cách theo dõi chặt chẽ các chỉ số về hiệu suất, chất lượng, doanh nghiệp có thể đưa ra những điều chỉnh cần thiết để tăng năng suất và nâng cao chất lượng sản phẩm.

Các mô hình Data Visualization phổ biến hiện nay

Bảng dữ liệu (Data Table)

Bảng dữ liệu là hình thức trực quan hóa đơn giản, thường được các doanh nghiệp sử dụng khi cần trình bày thông tin một cách chi tiết, rõ ràng. Ví dụ, tạo bảng báo cáo doanh thu, kết quả khảo sát hoặc khi cần độ chính xác tuyệt đối trong việc tham chiếu số liệu. Với hình thức này, dữ liệu sẽ được sắp xếp theo hàng và cột một cách có hệ thống, cho phép người đọc so sánh và tra cứu nhanh các giá trị cụ thể với độ chính xác cao.

Mô hình trực quan hóa dạng bảng dữ liệu

Biểu đồ và đồ thị (Charts & Graphs)

Đây là mô hình trực quan hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay, thường được dùng làm nổi bật xu hướng hoặc mối quan hệ giữa các biến. Mô hình này bao gồm nhiều hình thức thể hiện khác nhau như:

Biểu đồ cột (Bar Chart)

Giúp doanh nghiệp so sánh dữ liệu giữa các nhóm hay các danh mục khác nhau (ví dụ, so sánh doanh thu theo sản phẩm, so sánh sản lượng giữa các dây chuyền…) hoặc dùng để theo dõi biến động của một chỉ số theo thời gian (ví dụ, số lượng sản phẩm lỗi theo từng quý). Biểu đồ cột thích hợp cho dữ liệu ít nhóm nhưng giá trị biến động lớn.

Mô hình biểu đồ cột

Biểu đồ đường (Line Chart)

Thể hiện xu hướng của dữ liệu theo thời gian. Mỗi điểm dữ liệu được nối với nhau bằng các đoạn thẳng, cho phép người xem dễ dàng nhận ra biến động, chu kỳ hay những điểm bất thường. Trong kinh doanh, biểu đồ đường thường được sử dụng để phân tích doanh số bán hàng, biến động giá nguyên vật liệu, chỉ số KPI vận hành…

Mô hình trực quan hóa dữ liệu dạng biểu đồ đường

Biểu đồ vùng (Area Chart)

Tương tự biểu đồ đường, nhưng nhấn mạnh về khối lượng

Biểu đồ phân tán (Scatter Diagram)

Thông qua các điểm được thể hiện trên biểu đồ phân tán, người dùng có thể phát hiện xu hướng và nhận diện mối liên hệ giữa hai biến số. Ví dụ, mối liên hệ giữa ngân sách marketing và doanh thu hoặc mối liên hệ giữa nhiệt độ và tỷ lệ lỗi trong sản xuất.

Trực quan hóa theo mô hình biểu đồ phân tán

Biểu đồ tròn (Pie Chart)

Biểu đồ tròn là lựa chọn tối ưu khi doanh nghiệp cần thể hiện tỷ trọng các thành phần trong một tổng thể. Mô hình này thích hợp cho việc trình bày các báo cáo đơn giản như cơ cấu chi phí, thị phần, phân bổ nguồn lực…

Biểu đồ Gantt (Gantt Chart)

Mô hình biểu đồ Gantt thường được sử dụng để thể hiện tiến độ công việc trong một dự án. Mỗi công việc được thể hiện bằng một thanh ngang biểu thị thời gian bắt đầu, kết thúc và độ dài dự kiến. Mô hình này giúp người quản lý dễ dàng theo dõi lịch trình, nhận biết độ trễ và hiểu được mối quan hệ phụ thuộc giữa các nhiệm vụ trong dự án.

Bản đồ nhiệt (Heatmap)

Đây là hình thức trực quan hóa dữ liệu sử dụng màu sắc để thể hiện mật độ hoặc cường độ của các giá trị trên một bản đồ. Thông tin trên bản đồ nhiệt được mã hóa bằng màu sắc. Các tông màu nóng như đỏ, cam thể hiện giá trị cao; trong khi màu lạnh như xanh dương, xanh lá thường biểu thị giá trị thấp. Ứng dụng heatmap rất đa dạng: từ phân tích tỷ lệ lỗi trên từng công đoạn sản xuất, theo dõi mức độ sử dụng thiết bị máy móc, đến việc phân tích hành vi người dùng trên website…

Mô hình trực quan hóa dạng biểu đồ nhiệt

Bảng điều khiển (Dashboard)

Dashboard là mô hình trực quan hóa dữ liệu tổng hợp, kết hợp nhiều biểu đồ, bảng số liệu và chỉ số KPI trên cùng một giao diện. Mô hình này cho phép người dùng theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, xác định xu hướng dữ liệu nhanh chóng và lọc thông tin theo nhu cầu. Dashboard đặc biệt hữu ích trong việc giám sát hiệu suất tổng thể và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Nguyên tắc của trực quan hóa dữ liệu

Dưới đây là một số nguyên tắc quan trọng của trực quan hóa dữ liệu mà doanh nghiệp cần nắm rõ:

Dữ liệu chính xác

• Đảm bảo dữ liệu gốc được thể hiện chính xác giúp người xem hiểu đúng vấn đề.
• Không bóp méo hoặc phóng đại thông tin gây hiểu lầm.
• Cung cấp đầy đủ thông tin về nguồn dữ liệu, thời gian thu thập và các giới hạn của dữ liệu.

Đơn giản và dễ hiểu

• Loại bỏ những chi tiết thừa, chỉ tập trung vào nội dung cốt lõi của biểu đồ.
• Sử dụng màu sắc, phông chữ và bố cục nhất quán.
• Lựa chọn loại biểu đồ phù hợp với từng loại dữ liệu và mục đích phân tích.

Tiêu đề và nhãn rõ ràng

• Biểu đồ trực quan hóa dữ liệu cần thể hiện rõ các thành phần: Tiêu đề, trục tọa độ, đơn vị đo và chú thích
• Tiêu đề cần ngắn gọn súc tích, nhãn trục rõ ràng và chú thích đầy đủ để người xem dễ dàng nắm bắt thông tin.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến

Hiện nay, có rất nhiều phần mềm trực quan hóa dữ liệu, từ miễn phí đến trả phí. Doanh nghiệp nên lựa chọn công cụ phù hợp với ngân sách, quy mô và tính chất dữ liệu của mình. Một số công cụ nổi bật có thể kể đến như:

Phần mềm BI (Business Intelligence)

Phần mềm Business Intelligence là công cụ giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị. Phần mềm có khả năng tổng hợp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và thể hiện dưới nhiều dạng biểu đồ và dashboard nâng cao, cung cấp cho người dùng cái nhìn toàn diện về hoạt động kinh doanh. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, tối ưu hóa hiệu suất và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Xem thêm: Chi tiết về Business Intelligence. Chìa khóa khai mở một chiến lược BI thành công

Lấy một ví dụ về hệ thống Báo cáo quản trị thông minh 3S BIZHUB do ITG nghiên cứu và phát triển hiện đang được nhiều doanh nghiệp tin dùng. Phần mềm giúp các lãnh đạo lập báo cáo dựa trên dữ liệu được tích hợp từ nhiều luồng thông tin động, không chỉ ở bên trong mà còn bên ngoài doanh nghiệp. Từ những thông tin đó, nhà quản lý có thể đưa ra được quyết định chính xác nhất, đem lại lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp.

[button_blog id=”1″]

Phần mềm trực quan hóa nhà máy

Đây là hệ thống trực quan hóa dữ liệu chuyên dụng được thiết kế để hỗ trợ các nhà sản xuất quản lý và vận hành nhà máy. Công cụ này có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ các hệ thống, thiết bị khác nhau trong nhà máy, từ đó, cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động sản xuất theo thời gian thực dưới dạng đồ họa dễ hiểu. Nhờ đó, người quản lý có thể nhanh chóng phát hiện vấn đề, tối ưu hóa vận hành và đưa ra quyết định cải tiến kịp thời.

Dashboard trực quan hóa theo dõi tiến độ sản xuất theo WO của FACTORY INSIGHT được thể hiện theo mô hình biểu đồ Gantt

Ví dụ, phần mềm trực quan hóa hiện trường sản xuất FACTORY INSIGHT của ITG. Đây là công cụ giúp tổng hợp những dữ liệu thu thập được tại các lớp dưới cùng của tầng vận hành sản xuất để đưa ra các báo cáo trực quan hóa, đồng thời tích hợp thêm bộ Smart-KPI giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng đặt mục tiêu và đo lường hiệu quả vận hành của nhà máy, đảm bảo bám sát chiến lược của công ty. Những tính năng nổi bật của FACTORY INSIGHT có thể kể đến như:

• Trực quan hóa hiện trường sản xuất (năng lực lưu kho, tiến độ sản xuất, tình trạng máy)
• Dashboard phân tích đa chiều bằng bảng, biểu đồ
• Tích hợp Smart-KPIs
• Thông báo và cảnh báo sự cố bất thường

エラー: コンタクトフォームが見つかりません。

Google Looker Studio

Looker Studio (tên gọi cũ: Google Data Studio) là một giải pháp trực quan hóa dữ liệu miễn phí, đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ hoặc những tổ chức đã sử dụng nhiều dịch vụ của Google. Công cụ này tích hợp tốt với Google Analytics, Google Ads và các dịch vụ Google Workspace, giúp tạo ra những báo cáo marketing và phân tích website hiệu quả. Mặc dù miễn phí nhưng Google Data Studio cung cấp đầy đủ tính năng cần thiết cho việc trực quan hóa dữ liệu cơ bản.

Với khả năng biến những con số khô khan thành thông tin sống động, dễ hiểu, trực quan hóa dữ liệu đã trở thành một trong những công cụ không thể thiếu của nhiều doanh nghiệp trong thời đại số. Bằng cách áp dụng đúng các nguyên tắc của Data Visualization và sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, doanh nghiệp bạn sẽ không chỉ nắm bắt được các xu hướng thị trường mà còn có thể đưa ra những quyết định sáng suốt, thúc đẩy tăng trưởng bền vững trong tương lai.

• Facebook: https://www.facebook.com/itgtechnology.vn
• Youtube: https://www.youtube.com/c/ITGTechnology