Sự khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và số hóa thông tin, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng và ngày càng trở nên cần thiết trong cuộc sống ngày nay. Dữ liệu chính là "dầu mỏ" của thế kỷ 21, nó mang lại rất nhiều lợi ích cho cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp. 

 

Nếu bạn muốn theo đuổi các công việc liên quan đến dữ liệu thì đừng bỏ qua kiến thức về những sự khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu được BAC chia sẻ trong bài viết dưới đây nhé! 

 

Khám phá dữ liệu (Data Exploration) và trình bày dữ liệu (Data Presentation) đều là hai khía cạnh quan trọng trong quá trình làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên chúng có sự khác biệt lớn trên nhiều khía cạnh.

Trình bày dữ liệu (Data presentation): Đây là quá trình truyền đạt thông tin từ dữ liệu đã được khám phá cho một khán giả cụ thể. Mục tiêu của trình bày dữ liệu là truyền đạt thông tin một cách hiệu quả và dễ hiểu nhất. 

 

Công cụ khám phá dữ liệu thường được sử dụng gồm Tableau, PowerBI, Looker và Qlik,.. Tất cả các công cụ trên đều cung cấp cho nhà phân tích một phiên bản nâng cấp hơn của Excel để phân tích dữ liệu và tìm kiếm thông tin có giá trị. Việc linh hoạt về thao tác và đa dạng về tính năng là điểm ưu việt của chúng, đặc biệt là với người dùng cần xử lý nhiều nguồn dữ liệu và không biết phân tích theo hướng nào.

 

Những câu chuyện dữ liệu (data stories) đưa ra bởi The Upshot, Fivethirtyeight và Bloomberg. Những nhà dự báo dữ liệu này thường thể hiện cách thức trình bày dữ liệu tốt nhất, kèm theo hình thức kể chuyện đa phương tiện (guided storytelling), hình ảnh thuyết phục và mô tả văn bản có tư duy. Như vậy, rõ ràng rằng những công cụ khám phá dữ liệu không thể hoàn toàn cung cấp một bản trình bày dữ liệu chất lượng cao. Thực tế, bạn cần kết hợp các kỹ năng, kiến thức chuyên môn cùng một số giải pháp chuyên dụng nếu thực sự muốn truyền đạt dữ liệu một cách hấp dẫn cho khán giả của mình. 

 

Dưới đây là sáu điểm khác biệt chính giữa khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu:
 

Đối với khám phá dữ liệu, đối tượng chính là nhà phân tích dữ liệu. Họ là người đang thao tác, xử lý dữ liệu và quan sát kết quả. Họ cần làm việc với chu kỳ phản hồi chặt chẽ để xác định giả thuyết, phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả.

 

Trong khi đó, đối tượng của trình bày dữ liệu là một nhóm người dùng cuối riêng biệt. Những người dùng cuối này thường không phải là nhà phân tích, họ đang làm việc trực tiếp trong quá trình ra quyết định kinh doanh và có thể gặp khó khăn trong việc kết nối thông tin giữa những dữ liệu phân tích và ý nghĩa, hệ quả của nó đối với công việc của họ.

 

Khám phá dữ liệu liên quan đến hành trình tìm kiếm thông điệp trong dữ liệu đầu vào. Nhà phân tích cần cố gắng ghép các mảnh ghép để tìm kiếm đáp án của một câu đố lớn.

 

Trình bày dữ liệu liên quan đến chia sẻ câu đố đã được giải quyết với những người có thể hành động dựa trên những thông tin đó. Tác giả của quá trình trình bày dữ liệu cần hướng dẫn khán giả thông qua nội dung truyền tải với một mục đích và quan điểm cụ thể.

 

Đối với các nhà phân tích sử dụng các công cụ hỗ trợ khám phá dữ liệu thì kết quả của việc phân tích có thể rõ ràng hơn. Một sự thay đổi 1% trong chỉ số chuyển đổi có thể đại diện cho một thay đổi lớn làm ảnh hưởng đến tất cả chiến lược marketing của doanh nghiệp. Nhiệm vụ khó khăn hàng đầu đối với các nhà phân tích là trả lời câu hỏi tại sao điều này xảy ra.
 

Trình bày dữ liệu chịu trách nhiệm nặng nề hơn trong việc giải thích kết quả của quá trình phân tích. Khi khán giả không quen thuộc với dữ liệu, tác giả trình bày dữ liệu cần bắt đầu bằng các mô tả và ngữ cảnh cơ bản hơn. Bằng cách trả lời chi tiết các câu hỏi làm thế nào chúng ta đo lường chỉ số chuyển đổi? Một sự thay đổi nhỏ dù chỉ 1% thì có ảnh hưởng đến các chỉ số khác hay không? Tác động kinh doanh của sự thay đổi này là gì?
 

Các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu dành cho việc khám phá dữ liệu cần dễ tạo và thường được hiển thị theo nhiều chiều để có thể phát hiện các mẫu phức tạp.

 

Đối với trình bày dữ liệu, điều quan trọng hàng đầu là các biểu đồ trực quan hóa phải thật đơn giản và dễ hiểu. Bởi vì khán giả không có sự kiên nhẫn để giải mã ý nghĩa của các yếu tố trên biểu đồ. Bạn hãy tạo ra một biểu đồ đơn giản nhất có thể nhưng vẫn có thể truyền tải đầy đủ nội dung của dữ liệu. Tuyệt đối đừng nên trình bày dữ liệu bằng các biểu đồ phức tạp như treemaps vì nó thường không thể tồn tại độc lập mà luôn cần một hướng dẫn ngắn để dạy người dùng mới cách đọc và hiểu nội dung.

 

Mục tiêu của việc khám phá dữ liệu thường là đặt ra những câu hỏi tốt hơn để hiểu sâu hơn dữ liệu. Quá trình tìm kiếm câu hỏi tốt hơn dẫn đến những thông tin mới và hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp của bạn hoạt động.

 

Trình bày dữ liệu liên quan đến hướng dẫn người ra quyết định để đưa ra những lựa chọn thông minh hơn. Phần lớn việc khám phá dữ liệu đã được thực hiện, để lại nhiệm vụ không kém phần khó khăn là truyền đạt những hiểu biết và các thức hành động để mang lại kết quả mong muốn.

 

Qua đó dễ dàng thấy được việc khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu là hai khía cạnh hoàn toàn khác nhau. Đó là lý do tại sao bạn nên tập trung vào việc xây dựng một công cụ trình bày dữ liệu tốt nhất có thể, điển hình như Juicebox.

 

Khám phá dữ liệu có thể là một công việc đơn độc: Nhà phân tích thường làm việc một mình để thu thập dữ liệu, kết nối chúng thông qua các nguồn khác nhau và mổ xẻ, khám phá dữ liệu để tìm ra những thông tin có giá trị. Khám phá dữ liệu thường là một hoạt động đơn độc, chỉ kết nối với những người khác khi tìm thấy thông tin mới và cần chia sẻ chúng. 

 

Trình bày dữ liệu là một hoạt động hợp tác chung. Hoạt động này xảy ra khi những thông tin mới phát hiện từ dữ liệu được chia sẻ với những người hiểu về ngữ cảnh kinh doanh. Các cuộc đối thoại có thể nảy sinh để tiến đến các mục tiêu cao hơn.

 

Có một yếu tố quan trọng nằm giữa hai đầu cực của khám phá dữ liệu và trình bày dữ liệu dó chính là kể chuyện từ dữ liệu (data storytelling). Data storytelling nằm ở nút giao điểm, nó không hoàn toàn chỉ là "kể chuyện", cũng không nằm trong việc "tìm kiếm". Đó là những cách dẫn dắt thú vị để giải thích dữ liệu theo cách tốt nhất với cốt truyện rõ ràng nơi mà thông điệp được khám phá.

 

Giờ đây, bạn đã hoàn toàn có thể hợp nhất các công cụ để khám phá dữ liệu (ví dụ: Tableau) với các công cụ hỗ trợ trình bày (ví dụ: PowerPoint) bằng data storytelling.

 

Hy vọng bài viết trên đã đem đến cho bạn nhiều nhiều thông tin bổ ích. Nếu bạn muốn đi sau trên trên con đường sự nghiệp gắn liền với dữ liệu thì đừng quên tham khảo các bài viết tại BAC's Blog nhé!