Image by pikisuperstar di Freepik
 

Kita semua sangat sadar akan kekuatan yang dimiliki oleh data, dan akibatnya, analitik dapat digunakan untuk bisnis dan organisasi dari semua kalangan. Namun, presentasi itu penting—tanpa cara yang mudah dipahami dan menarik untuk menyampaikan informasi, seluruh kemampuan analitik kita tidak akan berarti apa-apa.

Masuk ke visualisasi data, panggung kiri. Dengan memanfaatkan indera yang paling langsung dan dominan, kompleks dan titik data yang rumit dapat diringkas ke dalam format yang dapat ditindaklanjuti sehingga setiap orang yang terlibat dalam proses dapat memahaminya secara intuitif.

Akibatnya, kemampuan untuk mengkomunikasikan wawasan dan ide secara efektif melalui representasi visual menjadi semakin penting. Visualisasi yang efektif dapat menghilangkan kebisingan, menyoroti pola dan hubungan, serta mengarahkan perhatian pemirsa ke wawasan yang paling penting.

Artikel ini membahas prinsip dan teknik psikologis yang mendasari penciptaan visualisasi data yang persuasif dan efektif.

Psikologi pemrosesan visual dalam visualisasi data adalah bidang yang sangat menarik bersinggungan dengan psikologi, ilmu saraf, dan prinsip desain. Ini berfokus pada bagaimana manusia menafsirkan, memahami, dan merespons presentasi data visual. Ini menyoroti efisiensi luar biasa dari sistem visual kami dibandingkan dengan bentuk pemrosesan data lainnya.

Otak manusia memproses visual dengan sangat cepat. Faktanya, penelitian menunjukkan bahwa ia dapat memahami hal-hal seperti bentuk, warna, dan orientasi hanya dalam 13 milidetik. Kecepatan ini membuat data visual jauh lebih cepat dan berdampak dibandingkan informasi berbasis teks?.

Oleh karena itu, angka saja sering kali tidak memberikan keadilan terhadap upaya Anda. Misalnya, dibandingkan dengan kinerja sebelumnya, bahkan bagan sederhana yang dilengkapi dengan perubahan persentase dan angka dapat menjelaskan caranya dengan lebih baik upaya pengoptimalan biaya cloud Anda adalah membayar untuk organisasi dibandingkan dengan pernyataan fakta yang sederhana dan hambar.

Selain itu, Teori Pemrosesan Ganda menjelaskan bahwa kita mempunyai dua jenis pemikiran: cepat, instingtual (Sistem 1) dan lambat, analitis (Sistem 2). Visualisasi memanfaatkan Sistem 1, memungkinkan kita memahami informasi kompleks dengan cepat tanpa perlu terlibat dalam analisis yang lebih dalam dan lebih lambat.

Cara kita menggunakan warna, bentuk, dan penempatan dapat memengaruhi seberapa baik orang mengingat dan mengambil keputusan berdasarkan visualisasi. Memahami bagaimana elemen visual memengaruhi persepsi dan memori membantu menciptakan visual yang lebih efektif?.

membuat visualisasi data yang efektif berarti memanfaatkan keterampilan pemrosesan visual bawaan manusia untuk menyajikan informasi kompleks dengan cara yang langsung dapat dimengerti dan diingat. 

Membuat visualisasi data yang persuasif melibatkan perpaduan antara penyampaian cerita, pemilihan data strategis, dan prinsip desain yang efektif. Berikut rincian komponen penting yang perlu dipertimbangkan saat ingin membuat visualisasi yang tidak hanya memberi informasi tetapi juga meyakinkan audiens Anda:

Mendongeng Strategis

Setiap visualisasi data yang efektif dimulai dengan tujuan yang jelas dan spesifik. Ini berarti mengetahui dengan tepat tindakan atau pemahaman apa yang ingin Anda provokasi pada audiens Anda. Dari sana, menyusun narasi seputar data Anda membantu melibatkan audiens, membuat informasi lebih relevan dan menarik. 

Narasi ini harus memiliki pendahuluan, isi, dan kesimpulan yang jelas, setiap bagian dibangun berdasarkan bagian terakhir untuk memandu audiens menuju pemahaman atau tindakan yang diinginkan.

Pemilihan Data yang Tepat 

Memilih data yang tepat untuk audiens Anda sangatlah penting. Data harus relevan secara langsung dengan minat atau kebutuhan audiens Anda. Pendekatan yang disesuaikan ini memastikan bahwa visualisasi mengungkapkan secara langsung kekhawatiran atau keingintahuan penonton, membuat pesan menjadi lebih persuasif.

Salah satu masalah dalam pemilihan data adalah hal ini dapat memakan waktu. Namun, Anda tidak perlu melakukan semuanya secara manual — menggunakan alat pembuatan dokumen otomatis menghemat waktu yang diperlukan, memungkinkan Anda mencurahkan lebih banyak upaya untuk menganalisis titik data yang paling menarik untuk digunakan dalam presentasi Anda. Selain itu, Anda juga bisa menggunakan berbagai alat visualisasi — tidak perlu membuat presentasi buatan tangan untuk segala hal.

Prinsip desain

Prinsip ini terdiri dari beberapa komponen antara lain: 

• Penjajaran. Penyelarasan tampilan data yang tepat, baik secara vertikal maupun horizontal, memastikan bahwa informasi dapat dibandingkan dan dipahami secara akurat tanpa menimbulkan kebingungan atau salah tafsir melalui ilusi optik.
• pilihan warna. Warna seharusnya digunakan dengan sengaja untuk menyorot poin data utama dan menarik perhatian penonton pada bagian terpenting dari visualisasi tersebut. Penting juga untuk memilih kombinasi warna yang dapat diakses oleh semua orang, termasuk mereka yang memiliki gangguan penglihatan warna.
• Kejelasan judul dan label. Judul dan label memainkan peran penting dalam memandu audiens melalui visualisasi data. Mereka harus jelas, informatif, dan ringkas, memberikan konteks dan menekankan poin-poin penting dari visualisasi tersebut.
• Interaktivitas. Jika diperlukan, menggabungkan interaktivitas ke dalam visualisasi Anda dapat meningkatkan pengalaman pengguna, menjadikan eksplorasi data lebih menarik dan berwawasan luas. Namun, fitur ini sangat penting untuk meningkatkan pemahaman data, bukan mempersulitnya.

Untuk membuat visualisasi data yang persuasif, penting untuk mengikuti praktik terbaik yang membuat data Anda jelas, menarik, dan mudah dipahami. Berikut beberapa tipnya:

• Pilih Alat visualisasi yang tepat. Memilih alat yang tepat sangatlah penting. Opsi seperti ChartExpo, Power BI, dan Looker Studio dipuji karena kemudahan penggunaan dan efektivitasnya dalam membuat grafik yang jelas bahkan untuk audiens non-teknis.
• Gunakan warna secara strategis. Warna bisa sangat signifikan mempengaruhi cara informasi diproses dan diingat. Gunakan warna-warna kontras untuk menyorot wawasan utama dan memastikan pilihan warna Anda tepat dapat diakses oleh individu buta warna. Hindari menggunakan terlalu banyak warna dalam satu bagan untuk menjaga kejelasan.
• Soroti wawasan penting. Pastikan untuk menarik perhatian ke bagian terpenting dari data Anda. Hal ini dapat melibatkan penggunaan isyarat visual seperti garis referensi, atau sekadar menyorot batang-batang penting dalam diagram batang.
• Carilah wawasan bisnis. Menyelaraskan visualisasi data dengan tujuan bisnis tingkat tinggi membantu memastikan bahwa visualisasi Anda tidak hanya informatif tetapi juga dapat ditindaklanjuti. Gunakan data untuk memperkirakan tren dan membuat keputusan yang tepat.
• Pilih jenis grafik yang tepat. Pilihan bagan sangat penting untuk kejelasan dan efektivitas. Diagram batang, grafik garis, plot sebar, diagram lingkaran, dan lainnya memiliki kegunaan khusus yang membuatnya lebih cocok untuk jenis data tertentu. Misalnya, diagram batang sangat bagus untuk membandingkan data kategorikal, sedangkan grafik garis ideal untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu.
• Pastikan konteks dan pemahaman. Visualisasi data tidak hanya menyajikan angka-angka secara menarik tetapi juga harus menyampaikan pesan yang jelas dan mudah dipahami. Hal ini termasuk menggunakan judul yang menarik, memastikan penskalaan yang proporsional, dan memperjelas label dan legenda.
• Gunakan jenis bagan yang berbeda untuk tujuan tertentu. Bagan yang berbeda melayani kebutuhan analitis yang berbeda, seperti bagan gelembung untuk menambahkan dimensi ekstra ke plot sebar, atau bagan air terjun untuk memvisualisasikan perubahan berurutan. Bagan komposisi seperti diagram lingkaran, diagram bertumpuk, dan diagram Sankey dapat menjelaskan struktur data dan perubahannya seiring waktu.

Salah satu keuntungan utama adalah penyederhanaan data yang kompleks. Visualisasi data mengubah sejumlah besar informasi ke dalam format yang lebih mudah diproses dan dipahami, memungkinkan pengguna memahami konsep rumit dengan cepat dan efisien. Hal ini sangat penting dalam lingkungan di mana pengambilan keputusan yang cepat sangat penting.

Visualisasi data juga meningkatkan penceritaan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menyajikan narasi mereka secara menarik, sehingga memudahkan komunikasi dengan pemangku kepentingan, melatih tim, atau menarik pelanggan. Pendekatan ini efektif untuk menyajikan ide dan strategi, seperti mengusulkan integrasi teknologi atau proses baru untuk meningkatkan efisiensi departemen.

Bahkan, itu meningkatkan produktivitas dengan memberikan wawasan langsung, yang membantu tindakan cepat dan mengurangi penundaan karena salah tafsir data. Dengan membuat data lebih mudah dicerna, tim dapat fokus pada hal-hal yang dapat ditindaklanjuti dan perbaikan daripada menghabiskan waktu untuk mencoba memahami kumpulan data yang kompleks.

Manajemen risiko adalah bidang lain di mana visualisasi data terbukti sangat berharga. Hal ini membantu organisasi untuk lebih memahami dan menavigasi skenario yang melibatkan ketidakpastian dan risiko, dengan menyederhanakan data secara visual untuk menyoroti area yang berpotensi menjadi perhatian.

Terkadang, manajemen dan C-suite memerlukan sedikit dorongan. Saya tidak sedang menyalahkan orang-orang di sini – orang-orang yang mempunyai otoritas tidak punya waktu untuk mengatur secara mikro dan sangat menyadari semua detail kecil dan kompleksitas operasi di tingkat dasar. Sebagai contoh, jika Anda sadar bahwa konsultasi SAP akan bermanfaat bagi departemen Anda dan mengarah pada integrasi dan efisiensi yang lebih besar, menyajikan informasi tersebut sekaligus, dalam a narasi menarik yang sarat dengan bagan dan grafik memiliki peluang yang jauh lebih baik untuk berhasil daripada sekadar menyebutkan fakta dan membiarkan kesan awal hilang sementara prioritas lainnya didiskusikan.

Visualisasi data memberikan cara yang ampuh untuk menghilangkan kebisingan dan memberikan wawasan yang benar-benar relevan.

Namun, penguasaan sebenarnya dari visualisasi data persuasif terletak pada keseimbangan sempurna antara estetika dan fungsionalitas. Hal ini membutuhkan apresiasi mendalam terhadap interaksi antara prinsip desain visual, proses kognitif, dan perilaku manusia. 

Hanya dengan mencapai keseimbangan tersebut kita dapat menciptakan visualisasi yang tidak hanya indah tetapi juga jelas, berwawasan luas, dan berdampak besar.
 
 

Nahla Davies adalah pengembang perangkat lunak dan penulis teknologi. Sebelum mengabdikan pekerjaannya penuh waktu untuk penulisan teknis, dia berhasil—di antara hal-hal menarik lainnya—untuk melayani sebagai programmer utama di sebuah organisasi branding pengalaman Inc. 5,000 yang kliennya termasuk Samsung, Time Warner, Netflix, dan Sony.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.kdnuggets.com/the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-psychology-of-data-visualization-how-to-present-data-that-persuades