Wat is datavisualisatie en hoe maak je visualisaties die werken?

Wat is datavisualisatie?

De exponentiële toename van data zorgt ervoor dat we steeds meer kunnen meten en inzichtelijk maken. Voor veel mensen is data echter abstract. Datavisualisaties zetten data om in iets tastbaars en leesbaars, en helpen gebruikers van een dashboard om het snel te lezen en te analyseren. Dat kan een overzichtelijke tabel zijn, een tegel of een interactieve grafiek.

Datavisualisatie is een methode voor het omzetten van abstracte data naar concrete informatie en eventueel kennis. De informatie kun je op verschillende manieren presenteren: als rapport, grafiek, animatie, landkaart of dashboard.

In het weerbericht zie je meerdere typen (realtime) datavisualisaties, zoals een landkaart en een tabel met de temperaturen voor de komende dagen. Welk type je gebruikt, hangt af van de situatie:

• Staafdiagram: als je verschillende variabelen onderling wilt vergelijken.
• Lijndiagram: als je een trend of een verloop in de tijd wilt visualiseren.
• Landkaart: zodra een geografische component van belang is.
• Tabel: als je getallen en waarden gedetailleerd wilt weergeven.
• Puntenwolk: om spreiding weer te geven met twee variabelen. Je kunt er ook correlatie mee visualiseren.

Grafiek versus tabel

Wanneer kies je een grafiek en wanneer een tabel?

Waarom is datavisualisatie belangrijk?

Bij het overbrengen van een verhaal of advies is effectieve communicatie heel belangrijk. De ontvanger kan je boodschap gemakkelijk verkeerd begrijpen. Denk aan een bericht via WhatsApp. Waarom wordt een boodschap face to face minder vaak verkeerd begrepen? Dat heeft te maken met expressie, lichaamstaal en geluid. Een sarcastische boodschap overbrengen gaat bijvoorbeeld face to face een stuk makkelijker dan in een chat.

Kortom: expressie en geluid ondersteunen de boodschap. Onze vroege voorouders waren al visueel en auditief ingesteld, als overlevingsmechanisme om gevaarlijke situaties in te schatten, en dat zijn wij nog steeds. Een theorie of advies kun je op beide manieren overbrengen, en het werkt het best als je ze combineert: visualiseer de data en licht de visualisatie daarna persoonlijk toe. Dat is storytelling. Bekende tools om data te visualiseren en verhalen te vertellen zijn Tableau, Power BI en Qlik.

Zorg voor een datacultuur

Voor veel bedrijven is het lastig om een datagedreven cultuur te creëren. Het voordeel van zo’n cultuur is dat de organisatie flexibeler, sneller en slimmer kan reageren op gebeurtenissen binnen en buiten de organisatie. Een van de manieren om te starten met datagedreven denken is data visualiseren. Medewerkers actief rapporten, grafieken en dashboards laten maken zorgt ervoor dat ze gaan denken vanuit een dataperspectief. Dat kun je op de volgende manieren stimuleren:

• Maak zelf datavisualisaties en gebruik ze als voorbeeld voor medewerkers en collega’s. Goed voorbeeld doet volgen.
• Laat tijdens het wekelijkse teamoverleg het resultaat onderbouwen met data.
• Laat tijdens een salespitch zien dat data verkoopt. Een goede datavisualisatie zorgt voor wederzijds begrip.

Drie basisprincipes van datavisualisatie

Begin met een ontwerp op papier of een whiteboard. Een ontwerp maken zorgt ervoor dat je creatief blijft denken. Ben je er tevreden over, dan ga je verder in de tool. Houd daarbij rekening met de volgende basisprincipes.

1. Garbage in is garbage out. Is de data die je gebruikt incorrect of onvolledig, dan geeft de visualisatie een incorrecte of onvolledige weergave van de werkelijkheid. Je datakwaliteit moet dus op orde zijn.
2. Less is more. Zorg dat je visualisatie rustig oogt en zo min mogelijk afleidt. Het doel is een boodschap overbrengen, en je wilt dat de lezer zich daarop richt.
3. Show, don’t tell. Zorg dat je doelgroep de visualisatie begrijpt. Voor wie is die bestemd? Vormen, format, legenda’s en kleuren helpen daarbij.

Een indrukwekkende infographic maken

Een infographic is een speciale vorm van datavisualisatie. Het doel is complexe informatie snel en eenvoudig weer te geven. Een goede infographic combineert tekst en beeld en brengt op een sprekende manier een verhaal over. Dat vraagt kennis van analyse, design en storytelling. De stappen:

1. Onderwerp: bedenk een onderwerp dat je wilt visualiseren.
2. Analyse: doe gedegen onderzoek naar het onderwerp en maak een mindmap.
3. Conclusies: zorg voor interessante conclusies en feiten.
4. Storytelling: creëer een verhaallijn, een volgorde in conclusies en feiten.
5. Design: ontwerp de infographic met kleuren, tekstblokken, grafieken en afbeeldingen.
6. Visualiseer: maak de visualisatie met je favoriete tool.
7. Feedback: vraag feedback aan mensen die dicht bij je staan en aan professionals in design en marketing.

Onderzoek naar effectieve datavisualisaties

De wetenschappers Cleveland en McGill deden in 1984 fundamenteel onderzoek naar de snelheid en nauwkeurigheid waarmee mensen visualisaties waarnemen. Zo kwamen zij tot een logische ordening in de effectiviteit van het waarnemen van kwantitatieve data. Het nauwkeurigst en snelst nemen we een verandering van positie waar, typisch een lijngrafiek of een kaart als achtergrond. Daarna volgen lengte (staafdiagram), hoek (taartdiagram), hellingsgraad (lijngrafiek), oppervlakte (bellendiagram), volume (3D), dichtheid en kleur. Toch zie je nog veel 3D-grafieken in alle kleuren van de regenboog, terwijl dat de minst effectieve vorm van datavisualisatie is. Keep it simple.

Verder lezen

• Dashboards: 7 stappen en 20 tips.
• Datageletterdheid: grafieken lezen en interpreteren.
• Data-analyse: wat aan de visualisatie voorafgaat.
• Datakwaliteit: garbage in, garbage out.

Bronnen

• Cleveland, W.S. & McGill, R. (1984): Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods. Journal of the American Statistical Association, 79(387).

Over de auteur

Mark de Kort is sinds 1994 actief in de datawereld, van het ontwikkelen van software voor business intelligence en scorecarding tot het opzetten en verbeteren van BI-architecturen. Hij zit nog altijd zelf achter de knoppen, van datapreparatie en modellering tot het maken van dashboards.

Over Diamond Decisions

Diamond Decisions helpt organisaties beter te worden door betere beslissingen mogelijk te maken. We starten niet bij data, dashboards of AI, maar bij de beslissing die beter moet, en bouwen van daaruit terug naar KPI’s, data en technologie. Dat doen we in vier stappen: inspiratie en alignment, business modeling, analytics en dataplatform en datagedreven beslissers. Zo zorgen we dat BI en AI geen IT-project blijven, maar elke dag waarde opleveren.