De kunst van Datavisualisatie: Van Data naar Inzicht

In dit artikel

1. Inleiding: de betovering van datavisualisatie

Met behulp van data kunnen we tal van analyses maken, waardevolle inzichten krijgen over de markt, informatie over medische aandoeningen verzamelen, en nog veel meer. Datavisualisatie maakt van een grote hoeveelheid data in één oogopslag een overzichtelijk geheel. 

Een visuele presentatie maakt de verzamelde data begrijpelijk. Hierdoor kan de data zowel aan professionals als buitenstaanders gepresenteerd worden op een visuele manier die voor iedereen duidelijk is. 

1.1. Het belang van visuele interpretatie van gegevens 

Om goede besluitvorming te kunnen maken moet data overzichtelijk zijn. Aan een berg complexe informatie heb je niet genoeg. Een visuele presentatie van de data laat je in direct het hele verhaal zien. 

Grafieken en visualisaties zorgen dat de data spreekt. Omdat we steeds meer data gebruiken is het onmogelijk om op een andere manier patronen en trends te begrijpen. Datavisualisatie is een toegankelijke manier waarmee je data kunt analyseren en inzichtelijk maken. 

1.2. De evolutie van datavisualisatie door de eeuwen heen 

De basis van datavisualisatie gaat terug tot in de oudheid. Het maken van landkaarten en een kaart van de sterren is ook een vorm van data-analysatie. William Playfield ontwikkelde in de late 18e eeuw de eerste diagrammen. De staafdiagram en cirkeldiagram zijn van zijn hand. 

In de 20e eeuw werd data visualiseren een stuk makkelijker. Dit alles dankzij computertechnologie, machine learning, big data en andere innovaties zoals Artificial Intelligence (AI). 

2. Kernprincipes en grafiektypes 

2.1. Esthetiek versus functionaliteit 

Als het gaat om datavisualisaties zijn er twee belangrijke aspecten. De data moet functioneel zijn, maar ook esthetisch. Hoe sneller men een grafiek kan interpreteren, des te beter de functionaliteit. Een goede esthetiek is belangrijk, maar als de focus alleen hierop ligt kan dat afdoen aan de functionaliteit. 

2.2. Lijndiagrammen, staafdiagrammen en hun nuances 

Veelgebruikte diagrammen in datavisualisatie zijn de lijndiagram en de staafdiagram. Een staafdiagram toont de hoeveelheid met staven. Je kunt bijvoorbeeld per product zien hoeveel per maand verkocht worden. 

Een lijndiagram kan het verloop over tijd aantonen. Het verschil tussen beide is dat een lijndiagram trends laat zien. Een staafdiagram laat daarentegen alleen hoeveelheden zien. Het laat verbinding zien en kan helpen de boodschap te vereenvoudigen en beter te communiceren. Door de visualisaties kun je een nieuwe theorie ontwikkelen, vaardigheden verbeteren en beslissingen nemen. 

3. Geavanceerde datavisualisaties en tools 

3.1. Warmtekaarten en hun relevantie 

Je kent de warmtekaart vast wel van het weerbericht. Warme gebieden zijn geel, oranje of rood. Koude gebieden zijn wit, blauw en groen. Het is een van de technieken waarmee in één oogopslag bepaalde prestaties duidelijk worden. 

De warmtekaart is een van de data visualisatietools die ook voor andere doeleinden gebruikt kan worden. Denk hierbij onder andere aan automation marketing en ai marketing. Het kan bijvoorbeeld aantonen welke vorm van automation marketing het beste werkt. Wat is marketing automation vraag je je af? Het is het automatisch versturen van marketinguitingen. 

3.2. Populaire software en technologieën voor datavisualisatie 

Om data visueel te maken heb je hulpmiddelen nodig. Hiervoor wordt steeds vaker kunstmatige intelligentie gebruikt. Wat is kunstmatige intelligentie? Het is een systeem waarmee je complexe taken kunt uitvoeren. 

Als je dit gebruikt, kun je grote hoeveelheden informatie snel verwerken. Het helpt je bij het opstellen van rapporten, visualisaties en het overbrengen van de boodschap. Populaire data visualisatie tools zijn Google Charts. Tableau, Infogram en Grafana. Er zijn cursussen om deze tools te leren gebruiken.  

4. Storytelling met data 

4.1. De reis van ruwe data naar overtuigend verhaal 

Een visualisatie maken is een van de laatste stappen in het proces van data analyse. Laten we de stappen eens doornemen:

• Datamining – Verzamel data uit onderzoek of het een website.
• Data opslag – Sla data op in de cloud, op het dashboard of in een data warehouse.
• Data opschonen – Selecteer de data die nodig is voor de uiteindelijke analyse. 
• Data modelling – Onderzoek de verbanden en patronen om rapporten op te stellen 
• Data visualisation –  Maak data begrijpelijk met visualisaties zoals een infographic of kaarten. 
• Besluitvorming – Besluit welke veranderingen nodig zijn op basis van de data. Misschien is het nodig om meer te doen aan neuromarketing, ai marketing of neurale netwerken te implementeren. 

4.2. Casestudies van effectieve data storytelling 

Laten we een aantal datavisualisatie voorbeelden en een case studies bekijken. De kledingwinkel Topshop maakte een nieuwe website. Ze wisten dat dit voor verwarring kon zorgen. Door real-time dataverzameling en visualisatie ontdekten ze razendsnel de knelpunten. 

Hun professionals bestudeerden de analytics en ontdekten dat ze informatie beter moesten overbrengen. De oplossing waren een paar pijlen op de website. Een ander voorbeeld heeft te maken met automation marketing. Het bedrijf Homebase is een goed voorbeeld. Het bedrijf wilde de click-trough rates van targeted e-mails vergroten. 

Uit de cijfers in de datavisualisatieen infographics bleek dat mensen graag eerst een consultant zagen. Homebase besloot op basis van de analyses en analytics hierna de focus te leggen op het plannen van afspraken en het creëren van relaties. 

5. Best practices en veelvoorkomende valstrikken 

5.1. Effectieve visuele hiërarchie 

Een van de beste datavisualisatie voorbeelden is de hiërarchische visualisatie. Bij deze vorm staan de items boven elkaar, zoals bij een stamboom. Deze manier van weergave laat je de data in een bepaalde volgorde zien. Hierdoor wordt het belang van bepaalde punten verder aangestipt. 

5.2. Fouten om te vermijden bij het visualiseren van data 

Datavisualisaties kunnen heel nuttig zijn, maar dan moet het wel goed gedaan worden. Is de grafische weergave betekenis niet duidelijk, dan mist het zijn doel. Fouten om te vermijden:

• Verkeerd gebruik van kleuren. Pas op met rood, oranje en geel als je geen urgentie wil aangeven. 
• 3D-grafieken kunnen onduidelijk zijn, kies bij twijfel voor 2D.
• Je gebruikt te veel data en parameters waardoor de data visualisation onduidelijk wordt. 
• Pas data visualisaties niet aan om ze mooier te maken. Blijf bij de data, flexibiliteit is hier niet gewenst. 
• Het kiezen van de verkeerde grafische weergave.

6. Ethiek en verantwoordelijkheid in datavisualisatie 

6.1. Voorkomen van misleidende grafieken 

Bij het verwerken van data moeten we ook nadenken over ethiek en verantwoordelijkheid. Mensen die de data zien zullen op basis hiervan onderbouwde beslissingen nemen. Is de grafiek misleidend dan kan dat zorgen voor verkeerde besluitvorming. 

Kies altijd de juiste grafiek, denk na over kleurgebruik en kies de juiste verhoudingen. Vind je dit lastig, huur dan een deskundige in via Sortlist. 

6.2. Transparantie en integriteit 

Bij het analyseren van data speelt integriteit en transparantie een belangrijke rol. Het manipuleren of bewust achterwege laten van data is uit den boze. Volg de analytics zodat het onderzoek de juiste resultaten opneemt. Wees daarnaast ook altijd transparant over de manier van datamining en het proces dat je hebt doorlopen. 

Samenvatting 

Datavisualisatie is een belangrijke tool in het data-analyse proces. Het laat je in één opslag de data zien en kan helpen betere beslissingen te nemen. Dit kan onder andere helpen bij ai marketing, automation marketing en neuromarketing. Daarnaast is het een nuttig hulpmiddel voor het ontdekken van trends en het verbeteren van processen in de praktijk.

Wil je een visualisatie maken dan moet je dat zorgvuldig doen. Anders kunnen mensen de datasets verkeerd interpreteren. Denk goed na over het soort visualisatie dat je gebruikt. Dan kan datavisualisatie een belangrijke meerwaarde bieden. 

Veelgestelde vragen (FAQs) 

7.1. Wat betekent datavisualisatie? 

Data visualisatie is het grafisch weergeven van data. Dat kan op verschillende manieren. Datavisualisatie is een belangrijk hulpmiddel om data te presenteren. Het kan een verhaal vertellen, trends weergeven en tot een nieuwe toepassing leiden.  

7.2. Hoe data visualiseren? 

Big data kun je op verschillende manieren visualiseren met tools en software. Steeds vaker worden hiervoor neurale netwerken aangestuurd door AI gebruikt. Voorbeelden van tools zijn Google Charts. Tableau, Infogram en Grafana.

7.3. Waarom visualiseren we data? 

Met datamining verzamelen we zoveel datasets dat het onoverzichtelijk kan worden. Door data visueel te maken is het beter te begrijpen.