Đây là chính thức: Trực quan hóa dữ liệu đã trở thành xu hướng

Khi tổng thống Hoa Kỳ đang hiển thị biểu đồ có tài liệu của Sharpie, bạn sẽ biết trực quan hóa dữ liệu không còn lơ lửng ở lề nữa.
Bài tiểu luận này xuất hiện với sự giúp đỡ của Nightingale, Tạp chí của Hiệp hội Trực quan hóa Dữ liệu .

Luôn có một cái gì đó đang diễn ra trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu, nhưng cho đến gần đây, nó chỉ là thứ mà mọi người trong lĩnh vực này nhận thấy. Đối với thế giới bên ngoài, có lẽ là một bản đồ Amazing Map®, Tufte hay biểu đồ hình tròn ngộ nghĩnh, những xu hướng này là vô hình. Không phải như vậy vào năm 2019, nơi trực quan hóa dữ liệu nổi bật trong các câu chuyện tin tức lớn, và những người chơi chính trong lĩnh vực này đã tạo ra công việc không chỉ làm tốt trên Dataviz Twitter mà còn trên tất cả.


[Minh họa: Surasti Puri ]
Năm 2019 chứng kiến ​​tổng thống Hoa Kỳ sửa đổi một sản phẩm trực quan hóa dữ liệu bằng một chiếc Sharpie. Điều đó đã đủ để làm cho năm 2019 trở nên đặc biệt, nhưng năm đó cũng chứng kiến ​​sự ra đời của một dòng thời trang tập trung vào trực quan hóa dữ liệu, một cuốn sách cảm động sử dụng trực quan hóa dữ liệu để thể hiện một số lo lắng và cảm xúc mà tất cả chúng ta đang đấu tranh, cũng như tạo ra xã hội chuyên nghiệp toàn diện đầu tiên tập trung vào trực quan hóa dữ liệu.

[Minh họa: Surasti Puri ]
TỔNG THỐNG TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU ĐẦU TIÊN
Khi Donald Trump đắc cử, ông đã đóng khung và treo trong Nhà Trắng một bản đồ của Hoa Kỳ ngụ ý rằng ông đã được bầu bởi một trận lở đất khổng lồ. Nhưng như mọi chuyên gia trực quan hóa dữ liệu đã chỉ ra, bản đồ này đã bỏ qua việc chỉ ra rằng nhiều người không bỏ phiếu cho Trump hơn đã làm.

Hoa Kỳ đã có các tổng thống dựa trên dữ liệu trước khi Thomas Thomas Jefferson nổi tiếng lập biểu đồ các loại cây trồng mà nô lệ của đồn điền ông trồng hàng năm. Nhưng Hoa Kỳ chưa bao giờ có một tổng thống quan tâm đến sự xuất hiện của dữ liệu hơn là dữ liệu cho đến bây giờ.


Sự khác biệt giữa Thomas Jefferson (chủ tịch khoa học dữ liệu đầu tiên) và Donald Trump (chủ tịch trực quan hóa dữ liệu đầu tiên) là việc ông muốn hiểu dữ liệu và sử dụng trực quan hóa dữ liệu để làm điều đó trong khi Trump quan tâm nhiều hơn đến việc thể hiện dữ liệu. [Hình ảnh: lịch sự của tác giả]
Điều quan trọng cần nhận ra là đó là giá trị tu từ của trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý nói trên và không phải là tập dữ liệu cơ bản quan trọng đối với Trump. Nhưng đó không phải là bản đồ bầu cử đã củng cố vị thế của Donald Trump với tư cách là tổng thống trực quan hóa dữ liệu đầu tiên bởi vì, về mặt phê bình, bản đồ đại diện cho dữ liệu (nó chỉ làm theo cách sai lệch). Đó là vào tháng 9 năm nay, khi đối mặt với một bản đồ chính thức về phạm vi ảnh hưởng của cơn bão Dorian, một điều trái ngược với tuyên bố của ông về những gì các quốc gia có thể bị ảnh hưởng, ông quyết định vẽ lên bản đồ thêm một chút phạm vi. Dữ liệu không hỗ trợ nó, và thậm chí không đủ chắc chắn để cho phép nó được vẽ bằng các công cụ kỹ thuật số, nhưng Trump biết nếu anh ta có thể thay đổi trực quan hóa, đó mới là vấn đề.
Điều này đã được nhiều chuyên gia coi là một dấu hiệu cho thấy chúng ta đang sống trong thời kỳ hậu thực tế, nhưng điều đó thật thiển cận. Thay vào đó, các cuộc tranh luận công khai về việc trình bày dữ liệu làm tăng sự nổi bật của trực quan hóa dữ liệu như một hành động có ý nghĩa. Cách nhìn trước đây, rằng bạn chỉ là người hiển thị dữ liệu, đó là sự ngây thơ và sai lệch và dẫn đến các sản phẩm như Bản đồ của Imp Impeach This. Quan điểm ngây thơ rằng trực quan hóa dữ liệu chỉ là bước cuối cùng để giúp mọi người thấy dữ liệu bỏ qua tầm quan trọng của các bước tinh tế như thể hiện sự không chắc chắn cũng như sự cần thiết phải thiết kế một sản phẩm thu hút khán giả (điều mà Trump làm tốt hơn nhiều so với trực quan hóa dữ liệu các học viên).

Trump là một dấu hiệu của điều này, không phải là một nguyên nhân và khi chúng ta tiến lên trong thực tiễn, chúng ta cần nhận thức rõ hơn về cách thức, đối với nhiều người, hình dung là dữ liệu.


[Minh họa: Surasti Puri ]
PHẢN ÁNH DỮ LIỆU TRỰC QUAN
Giống như đã từng có các tổng thống trước Trump, những người đã thể hiện các biểu đồ, đã có những cuốn sách trước khi tôi nghĩ về điều này của Michelle Rial ? đã được lấp đầy với các biểu đồ. Nhưng cuốn sách của Rial, không giống như cuốn sách bàn cà phê trực quan hóa dữ liệu thông thường, không phải là một bộ sưu tập các biểu đồ được chọn cho giá trị lịch sử hoặc thiết kế của chúng. Thay vào đó, cô đã tạo ra một loạt các biểu đồ bằng tay theo phong cách không thể bắt chước được, làm nổi bật những mâu thuẫn, nỗi sợ hãi và sự phức tạp của cuộc sống hiện đại theo cách mà văn bản đơn giản là không thể.


Cuốn sách của Michelle chứa đầy những biểu đồ vui tươi như những biểu đồ đại diện cho những chủ đề nặng nề một cách thú vị nhưng vẫn mang tính phân tích. [Hình ảnh: Michelle Rial / phép lịch sự của tác giả]
Trực quan hóa dữ liệu như một cách để khám phá và thể hiện cảm xúc và đặc điểm của một người luôn luôn hiện diện bên lề của lĩnh vực này. Phù hiệu dựa trên dữ liệu luôn phổ biến và  Dear Data cung cấp một mô hình hay để suy nghĩ về cuộc sống của một người và kết nối với nhau một cách có hệ thống. Tương tự như vậy, XKCD thường tạo ra nội dung trực quan hóa dữ liệu. Internet tràn ngập những trò đùa như biểu đồ hình tròn được làm bằng một chiếc bánh thật, thứ luôn được chứng minh phổ biến với khán giả. Nhưng cuốn sách của Rial báo hiệu một sự thay đổi cơ bản đối với hành động tạo ra trực quan hóa dữ liệu như một cách độc lập để đưa ra ý nghĩa, không phải là một mánh lới quảng cáo hay một lần mà là tham gia đầy đủ như một phương pháp chính để đối phó với cuộc sống ngày càng xâm nhập dữ liệu.
Đó có lẽ là lý do tại sao công việc của Rial liên tục được chia sẻ mà không có tín dụng .


[Minh họa: Surasti Puri ]
GIORGIA LUPI KHÔNG THỂ NGĂN CẢN
Nghề nghiệp của chúng tôi bị một sự phân tầng ngầm làm nổi lên sự khinh bỉ đối với những người sử dụng một phương pháp thực hiện trực quan hóa dữ liệu so với phương pháp khác. Các học viên sử dụng một công cụ nghĩ rằng những người sử dụng một công cụ khác không tốt. Coders nghĩ rằng những người dựa vào các công cụ ít có khả năng hơn. Những người viết bằng một ngôn ngữ hoặc với một thư viện nghĩ rằng những ngôn ngữ khác tồi tệ hơn. Kết quả là, chúng ta thấy sự quá tập trung vào việc học các kỹ năng kỹ thuật so với thiết kế.


[Ảnh: lịch sự & những câu chuyện khác ]
Ngoại trừ Giorgia Lupi, người trong suốt sự nghiệp của mình đã tránh xa toàn bộ lý luận này để tạo ra một con đường chạm vào trực quan hóa dữ liệu truyền thống, nghệ thuật dữ liệu, thiết kế và chủ nghĩa nhân văn dữ liệu. Năm nay, Lupi đã đạt được hai thành tựu quan trọng hơn: Cô đã bắt đầu một dòng thời trang và gia nhập Pentagram , công ty tư vấn thiết kế độc lập lớn nhất thế giới.

Cũng như các chủ đề trước đây, đã có những ví dụ về trực quan hóa dữ liệu trong thời trang trước đó, đáng chú ý nhất là công việc tiếp tục của Rachel Binx để tạo ra đồ trang sức và quần áo dựa trên trực quan hóa dữ liệu. Nhưng phải đến khi những nỗ lực của Lupi, loại điều này bắt đầu được đưa lên các phương tiện truyền thông chính thống như  Vogue .

LOOKER VÀ TABLEAU MUA HÀNG
Năm 2019, Salesforce đã mua nền tảng phân tích Tableau với giá 15 tỷ đô la và Google đã mua Looker, một nền tảng phân tích khác, với giá gần 3 tỷ đô la. Đây là những khoản đầu tư nghiêm túc và có khả năng không phải là cuối cùng của loại hình này. Cả Salesforce và Google đã đầu tư đáng kể vào các công cụ trực quan hóa dữ liệu nội bộ của riêng họ, nhưng cả hai đều nhận ra rằng để cạnh tranh, họ cần nhanh chóng mở rộng năng lực trực quan hóa dữ liệu và sẵn sàng trả đô la cao nhất để làm điều đó.

Dữ liệu ngày càng quan trọng đối với tất cả các doanh nghiệp, không chỉ công nghệ, và một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi đến nỗi có ý nghĩa rằng các công ty phân tích dữ liệu mạnh, khoa học dữ liệu và tài năng kỹ thuật dữ liệu sẽ cảm thấy cần phải cải thiện khả năng hiển thị dữ liệu của họ. Khi trực quan hóa dữ liệu được coi là một kỹ năng, nó thường ít quan trọng hơn so với mô hình hóa, thiết kế ETL và phân tích cho các chuyên gia. Nhưng bây giờ chúng ta đang thấy một sự thừa nhận rằng nếu bạn không có trực quan hóa dữ liệu tốt thì những hiểu biết của bạn sẽ ít rõ ràng hơn, cộng hưởng ít hơn với khán giả và khó giao tiếp giữa các nhà khoa học.

Một trong những thách thức trực quan hóa dữ liệu mà DVS thực hiện đã yêu cầu các thành viên hình dung kết quả của Khảo sát cộng đồng trực quan hóa dữ liệu hàng năm . [Hình ảnh: lịch sự của tác giả]
HIỆP HỘI TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
Là giám đốc điều hành của nó, tôi nhận ra sự thiên vị của mình, nhưng sự phát triển của Hiệp hội trực quan hóa dữ liệu năm 2019 rõ ràng cho thấy mong muốn bị dồn nén để kết hợp nghề nghiệp và lĩnh vực một cách toàn diện. Một ý tưởng của ba người hồi tháng Hai đã phát triển thành một tổ chức 10.000 thành viên với các cuộc tranh luận thường xuyên về các chủ đề quan trọng, một cuộc khảo sát cộng đồng hàng năm, các thách thức trực quan hóa dữ liệu, một ấn phẩm thịnh vượng, ảnh hưởng truyền thông xã hội và nguồn tài nguyên ngày càng tăng. Phát biểu từ bên trong quá trình, tôi có thể nói rằng đó là một lượng lớn công việc hoàn thành.


[Minh họa: Surasti Puri ]
NHÌN VỀ PHÍA TRƯỚC
Trực quan hóa dữ liệu là trưởng thành về mặt kỹ thuật. Sự phát triển của các công cụ và công nghệ mới ít dựa trên các tính năng xung quanh lĩnh vực cốt lõi là hiển thị đồ họa được mã hóa bằng các thuộc tính dữ liệu và nhiều hơn nữa xung quanh UI / UX được cải thiện và, ngày càng thường xuyên hơn, các phương pháp tiếp cận dựa trên máy học để cải thiện các đề xuất sử dụng biểu đồ nào. Là những người thực hành, điều này cho phép chúng ta chuyển sự tập trung của mình khỏi các vấn đề kỹ thuật sang các chủ đề lâu đời về phát triển thiết kế và mô hình thông tin.

Trực quan hóa dữ liệu đang trở nên ít hơn của một công ty công nghệ hiếm và là một phần của cuộc sống hàng ngày của mọi người. Nếu bạn có một chiếc smartwatch, bạn sẽ thấy trực quan hóa dữ liệu mã hóa thói quen tập thể dục của bạn và các chi tiết khác trong cuộc sống hàng ngày của bạn. Và không chỉ ở đó; Trực quan hóa dữ liệu là tất cả, trong các ứng dụng theo dõi giấc ngủ, báo cáo thời tiết mã hóa sự không chắc chắn, các thông tin liên lạc như báo cáo cuối năm của Spotify, ứng dụng theo dõi mục tiêu, theo dõi thói quen nhật ký, ứng dụng theo dõi chế độ ăn uống / thực phẩm như MyFitnessPal, ngân hàng báo cáo, và nhiều hơn nữa. Nó sẽ chỉ tiếp tục phát triển phổ biến hơn trong những năm tới.

Trực quan hóa dữ liệu cũng là nỗ lực độc lập của riêng mình với ngày càng nhiều vai trò chuyên nghiệp và toàn bộ các tổ chức dành riêng cho nó.

Những gì chúng ta cần làm trong năm tới là reexamine tất cả các quan niệm định sẵn của chúng ta về những gì làm cho trực quan hóa dữ liệu tốt và làm thế nào để đạt được nó. Chúng ta cần nghiêm túc suy nghĩ lại những gì chúng ta đang làm, bởi vì những gì chúng ta đang làm đã thay đổi nghiêm trọng. Trực quan hóa dữ liệu hiện đại được tối ưu hóa để tạo biểu đồ cho các giám đốc điều hành bận rộn. Nhưng điều đó đang thay đổi. Giờ đây, trực quan hóa dữ liệu là câu chuyện cá nhân, doanh nghiệp nhỏ, khoa học dữ liệu, chiến dịch chính trị, nguồn nhân lực, xây dựng cộng đồng, nói ngắn gọn, trực quan hóa dữ liệu đang trở thành một phần của văn hóa hiện đại. Chúng ta cần loại bỏ các quan niệm cũ về trực quan hóa dữ liệu và hiểu cách trực quan hóa dữ liệu mới này được thực hiện, cách đọc và cách nó liên quan đến chính nó.