Verdien geld door onze enquêtes te beantwoorden

Schrijf u nu uit !
De blog van het marketing agentschap IntoTheMinds
Marktonderzoek en ondernemers coaching

De 5 niveaus van datavisualisatie: voorbeelden en advies [gids 2021]

Verdien tot 50€ door deel te nemen aan een van onze betaalde marktonderzoeken.

Schrijf u nu uit !

Na het schrijven van mijn gids voor datavisualisatie wilde ik in een afzonderlijke artikel verder ingaan op de 5 niveaus van datavisualisatie die ik daarin kort heb geschetst. Als u wilt weten waar u zich bevindt in uw praktijk van BI (Business Intelligence) en dataviz, dan is dit artikel iets voor u!

Samenvatting


Inleiding

Een goed beeld zegt meer dan lange speeches. Dit is bekend en geldt perfect voor de visualisatie van gegevens.
Het gaat om datavisualisatie, die werd gedemocratiseerd door de “business intelligence” en een transformatie heeft ondergaan met de exponentiële toename van het datavolume en de creatie van specifieke softwareoplossingen (PowerBI, Tableau, Spotfire, …).

Als u de samenvatting heeft gelezen, weet u al een beetje wat u kunt verwachten op het gebied van categorisering.
Voordat ik aan dit artikel begin, wil ik graag beginnen met een kleine disclaimer voor liefhebbers van R, python, SAP BO, Qlik, etc … Het doel van dit artikel is geenszins om een hiërarchie te creëren tussen deze tools. Ik beperk me in mijn bescheiden artikel tot het geven van enkele voorbeelden uit mijn eigen praktijk. Beschouw dit dus niet als een kwaadaardige poging om deze instrumenten in diskrediet te brengen, maar eerder als een bekentenis van mijn beperkingen.


Niveau 0 : pas de data visualisation

Definitie: geen grafische voorstelling
Gereedschap: Powerpoint (meestal)
Wat: tabellen met cijfers en nog meer cijfers
Wie: nog altijd te veel mensen

De tijd voor Excel-spreadsheets is nog niet voorbij. Er zijn er nog altijd die tabellen vol cijfers in hun maandelijkse rapporten plakken. Als u vorige maand bent begonnen en u hebt maar 2 cijfers om te laten zien, dan is dat best prima. Maar als u probeert om iets ingewikkelder te maken, zou het toch handig zijn om een kleine grafiek te maken (zoals Niveau 1, niet te ingewikkeld).

Dans ce tableau publié en 1596, les dates de naissance et de mort d’évêques sont arrangées de telle manière à pouvoir en déduire leur âge au moment de chaque évènement.

Ik dook in mijn archieven en hoefde niet ver te zoeken om de eerste voorbeelden van deze onduidelijke slides te vinden. En vreemd genoeg waren ze vaak het werk van onderzoekers die hun werk op wetenschappelijke conferenties presenteerden. Eens en voor altijd … het tonen van rommelige cijfers en overbelaste tabellen helpt niet om een wetenschappelijk werk geloofwaardiger te maken.

Als u een Excel-spreadsheet knipt en plakt, dan staat u op hetzelfde niveau als 500 jaar geleden. En dan nog… In het onderstaande voorbeeld staan de getallen veel slimmer gerangschikt dan de meeste dataviz die ik zie.


Niveau 1 : le graphique Excel

Definitie: representatie van een eendimensionale variatie
Gereedschap: Excel
Wat: histogrammen, taartdiagrammen, curven, …
Wie: zowat iedereen

Niveau 1 van dataviz is wanneer een grafiek alleen een evolutie laat zien (bijvoorbeeld in de tijd). Het is sneller te begrijpen dan het analyseren van een tabel vol getallen, maar gaat ook niet veel verder dan dat. Niveau 1 dataviz bespaart u hersentijd. De meeste grafieken gemaakt in Excel vallen onder deze categorie.

Het is geen schande om met Excel een eenvoudige grafiek te maken. Soms is het zelfs sneller dan Tableau of PowerBI. Wat wel zonde zou zijn, is om genoegen te nemen met een slecht gemaakte grafiek als Excel de mogelijkheid biedt om iets leuks te doen.
Dus waarom zou u hier genoegen mee nemen…

Excel histogram

als het perfect mogelijk is om in Excel een meer kwalitatieve weergave te bereiken? Cole Nussbaumer Knaflic geeft in zijn boek “Storytelling with data” een aantal goede voorbeelden zoals onderstaande grafiek.

data visualisation sous excel


Niveau 2 : dashboards et corrélations

Definitie: weergave van 2 of meer variabelen op dezelfde grafiek
Gereedschap: Excel, PowerBI, Tableau, Spotfire, …
Wat: visualisatie van 2 of meer variabelen om correlaties te onthullen die anders onzichtbaar zouden blijven, dashboards
Wie: data-analisten en -managers

Niveau 2 van de datavisualisatie gebeurt bij voorkeur in gespecialiseerde software en laat toe om verder te gaan dan een eendimensionale weergave. X- en Y-assen kunnen worden gecombineerd met kleur- en maatvariaties, waardoor de mogelijkheid ontstaat om 4 dimensies te visualiseren. Niveau 2 omvat ook de cartografische representaties die het mogelijk maken de onderliggende verbanden tussen de gegevens vast te leggen.

Visualisaties van dit type bevolken het BI (Business Intelligence)-universum, dat zich voedt met dashboards. Over het algemeen zijn ze het werk van mensen die een goede beheersing hebben van tools zoals Tableau, PowerBI, … maar die niet genoeg technische kennis hebben om verder te gaan dan de standaard voorstellingen. In hun verdediging zou ik zeggen dat het in sommige organisaties ook gecompliceerd is om te komen met visuele voorstellingen die buiten het gewone vallen. Inderdaad, sommige BI-afdelingen werken al jaren zonder zichzelf in twijfel te trekken. Dashboards worden het hele jaar door geserveerd aan topmanagers die niet in staat zijn om andere cijfers te lezen dan die ze gewend zijn. Ik heb gezien dat zelfs in organisaties die beweren “data-driven” te zijn, het gebrek aan datakennis van sommige topmanagers als een loden blok weegt en de meest begaafde analisten het zwijgen oplegt. Het Peterprincipe als realiteit.

Aangezien niveau 2 van de datavisualisatie de plek is waar de meeste mensen vast komen te zitten, wil ik graag wat dieper ingaan op het onderwerp.

Het is heel goed mogelijk om met Excel complexe visualisaties te maken. Maar als u kiest voor de tool van Microsoft, houd dan rekening met het advies van Jorge Camoes in zijn boek “Data at work” (Engelse site):

U wilt niet dat uw publiek denkt “dit is een Excel-grafiek” of, erger nog, “Betalen we voor grafieken in Excel? Het doel is dat uw publiek de gegevens ziet, niet de tool.

En inderdaad, als u ziet wat Jorge Camoes met Excel weet te bereiken, dan realiseert u zich snel de afstand die ons scheidt van de besten (zie hieronder).

jorge camoes troops vs. costs

Jorge’s werk en vaardigheden blijven een uitzondering. Het grootste deel van visualisaties op niveau 2 gebeurt via BI-tools. Voor een overzicht van het beste van Tableau, ga naar “Viz of the Day” (Engelse site). Daar vindt u dashboards zoals George Gorczynski’s “Shape of democracy”.

data visualisation sous Tableau : "shape of democracy"

Power BI biedt ook een pagina (Engelse site) met uitstekende voorbeelden van dashboards die met deze tool zijn gemaakt. Het onderstaande dashboard is atypisch omdat het voorgestelde radiale display (een variant op het akkoordenschema) zelden wordt gebruikt, maar hier wel zinvol is.

data visualisation sous PowerBI


Niveau 3: interactieve datavisualisatie

Definitie: de gebruiker wordt een acteur van zijn eigen ontdekkingen dankzij functionaliteiten die hem in staat stellen om te interageren met de visualisatie.
Wat: interactieve datavisualisatie; mogelijkheid om relaties tussen gegevens door de gebruiker zelf te verkennen
Tools: gespecialiseerde tools voor BI en dataviz
Wie: datawetenschappers en geavanceerde data-analisten

Wie: datawetenschappers en geavanceerde data-analisten

Niveau 3 van datavisualisatie voegt het begrip interactiviteit toe. Het vereist enige programmeervaardigheden of geavanceerde kennis van gespecialiseerde tools (Tableau, PowerBI, …) om ze ten volle te kunnen benutten.

Het unieke aan niveau 3 is dat het de gebruiker tot acteur maakt van zijn eigen ontdekkingen rond de gegevens. Om deze interactie met de gebruiker te laten werken, moet er ook een dimensie van “story telling” worden toegevoegd. Dit gebeurt over het algemeen via verschillende visuele lagen die de gebruiker, wanneer hij door de ene na de andere laag bladert, toelaten zich onder te dompelen in de gegevens en autonoom te worden. De gebruiker consumeert niet langer passief de grafieken en visuele weergaven die door anderen worden aangeboden. Hij ontdekt het zelf door bepaalde gegevens te selecteren, schalen te variëren, te zoomen, …  Kortom, hij is niet langer passief en neemt het eigendom van de gegevens over, wat zijn vermogen om ze in andere omgevingen te gebruiken vergroot.

Hier zijn enkele voorbeelden van dataviz op niveau 3. Pas op met uw ogen!

Het werk van Christian Felix leverde hem met onderstaande visualisatie de Iron Viz 2020 op. Ik nodig u uit om hier (Engelse site) zelf met de gegevens te “spelen”.

The air we breathe iron viz 2020 winner

Ook de Joyplot van Alexander Varlamov is opmerkelijk. Ze wordt slim gecombineerd met geografische representatie om inzichten te onthullen. Klik hier (Engelse site) om met de gegevens te spelen.

data visualisation : Joy Plot

In een visualisatie over de migratie naar de Europese Unie heb ik bescheiden geprobeerd om dichter bij niveau 3 te komen en heb ik de oefening herhaald tijdens de IronViz 2020.


Niveau 4: kunst- en datavisualisatie gaan hand in hand

Definitie: er wordt een esthetische dimensie toegevoegd, soms ten koste van het functionele aspect.
Gereedschap: Illustrator, Photoshop, in combinatie met technische tools
Wat: esthetische dimensie van de bevoorrechte datavisualisatie, soms ten koste van de functionele aspecten.
Wie: datakunstenaars, grafisch ontwerpers

Niveau 4 van datavisualisatie is een apart niveau, dat verder gaat dan de eenvoudige functionele behoeften die door de vorige niveaus worden gedekt. Niveau 4 voegt een esthetische dimensie toe aan datavisualisatie. Dat laatste moet mooi zijn, ook al betekent dit dat de interactiviteit verloren gaat of dat de boodschap minder voor de hand ligt om te begrijpen. Dit type van visualisatie wordt over het algemeen gerealiseerd met andere tools dan degene die in bedrijven worden gebruikt. Tools als Tableau, PowerBI en Spotfire zijn namelijk niet ontworpen om “schoonheid” te creëren, maar om efficiëntie te creëren. Daarom zijn voor niveau 4 tools nodig als Photoshop of Illustrator. In deze categorie vinden we ook video-animaties en andere innovatieve en boeiende formaten.

Hier zijn enkele voorbeelden van visualisatie die onder niveau 4 vallen.

Visualisatie van muziek in videovorm (Nicholas Rougeux)

Nicholas Rougeux kwam op het idee om stukken klassieke muziek als gegevens weer te geven. Hij gebruikte .mdi-bestanden om de muziek om te zetten in data en testte vervolgens verschillende soorten visualisaties. Het eindresultaat is een cirkelvormige voorstelling die het mogelijk maakt de verschillende bewegingen, octaven en de duur van de noten te begrijpen. Zijn uitleg vindt u in de video hieronder.

Poëzie en data kunnen hand in hand gaan (Federica Fragapane)

Wat het werk van Federica Fragapane kenmerkt, is ongetwijfeld een aangeboren gevoel voor lichtheid en elegantie.  Federica slaagt er door een subtiele keuze van vormen en kleuren in om een bepaalde poëzie in haar werk te brengen. Zij werkt in het bijzonder samen met de afdeling cultuur van de Corriere della Serra. Haar werk kan ook ontdekt worden via haar instagram-account (Engelse site).

Datavisualisatie ten dienste van de democratie (Karim Douieb)

Karim Douieb genoot van een speciaal soort glorie in de apocalyptische periode na de Amerikaanse verkiezingen. Een visualisatie die hij in 2019 maakte, werd hergebruikt om de argumenten van het Republikeinse kamp tegen te gaan. Deze laatste probeerde de verkiezingsuitslag te laten lijken op een rode vloed. Karim’s animatie maakte ophef omdat het op een absoluut fascinerende manier laat zien dat er geen verband bestaat tussen de omvang van de republikeinse gebieden en het aantal mensen dat er woont. Ik dank Karim voor het uitlenen van zijn video voor dit artikel.


Conclusie

Dit artikel geeft u een indeling van de verschillende soorten datavisualisatie. De explosie van het beschikbare datavolume heeft geleid tot het ontstaan van gespecialiseerde softwareoplossingen zoals Tableau, PowerBI, SpotFire, … Veel visualisaties worden echter nog altijd uitgevoerd met Microsoft Excel (Niveau 1) en degenen die gespecialiseerde software gebruiken houden zich vaak vast aan zeer conventionele datavisualisaties (Niveau 2).

Terwijl niveau 4 voor zeer specifieke experts is die grafische hulpmiddelen beheersen, denk ik dat niveau 3 binnen ieders bereik ligt. Door verder te gaan dan dogma’s en niveau 3 te bereiken, kunt u in het bijzonder uw werk laten opvallen. Om dit te bereiken moet u zichzelf in de plaats stellen van de gebruiker en hem of haar een verhaal vertellen waarin hij of zij de held is. Voeg interactiviteit toe aan uw dataviz, ontwerp ze als schattenkaarten. Gebruikers zullen zich slim voelen en verslaafd raken aan uw werk.

Tags:

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas is de directeur van de marketing agentschap IntoTheMinds. Hij heeft speciaal interesse voor e-commerce, retail, HoReCa en supply-chain projecten. Hij is ook een onderzoeker aan de Vrije Universiteit Brussel en werkt ook als coach voor meerde publieke organisaties. Hij verwelkomt Linkedin uitnodigingen : gelieve gewoon een paar woorden toe te voegen en uit te leggen waarom U wilt connecteren.

Share This Post On

Submit a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *