ในยุคที่เรารับรู้ข้อมูลแบบมหาศาลในแต่ล่ะวัน การนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจได้ง่ายและรวดเร็วนับเป็นสิ่งที่หลายคนต้องการอย่างยิ่ง สังเกตได้เลยว่าหลายครั้งที่เราอ่านข้อมูลในรูปแบบตัวเลขหรือข้อความนาน ๆ อาจทำให้เรารู้สึกง่วงนอน ไปจนถึงอาจเกิดความลำบากในการจับประเด็นของข้อมูล แต่เมื่อข้อมูลถูกนำเสนอในรูปแบบภาพหรือกราฟิก ก็จะช่วยให้เราเข้าใจและเห็นภาพรวมของข้อมูลได้ง่ายขึ้นเป็นอย่างมาก นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “Data Visualization” หรือ “การแสดงข้อมูลเป็นภาพ” ที่เป็นตัวช่วยเสริมสร้างความเข้าใจและให้ความรู้สึกต่อข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพนั่นเอง โดยในบทความนี้เราจะมาทำความเข้าใจกันว่าเจ้าสิ่งนี้ มีความสำคัญแบบไหนที่จะส่งผลต่อการสื่อสารของเรา
นิยามของ Data Visualization
Data Visualization หรือ การแสดงข้อมูลเป็นภาพ คือ กระบวนการที่เรานำข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นตัวเลข, สถิติ, หรือข้อเท็จจริงต่าง ๆ มาร้อยเรียงสร้างเป็นภาพ โดยใช้กราฟ, แผนภูมิ, หรือภาพประกอบอื่น ๆ เพื่อทำให้คนทั่วไปเข้าใจข้อมูลนั้น ๆ ได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น จากแต่เดิมที่เราต้องสร้างภาพหรือเชื่อมโยงข้อมูลในหัวเอาเอง การทำให้ข้อมูลเหล่านั้นกลายเป็นภาพ คือสิ่งที่จะช่วยให้ผู้รับสารสามารถที่จะเข้าใจสิ่งที่เราต้องการจะป้อนข้อมูลได้เทียบจะในทันที โดยหากถามว่าทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ เราอาจจะตอบได้ว่าเป็นเพราะ
- แปลงข้อมูลซับซ้อนให้เป็นเรื่องง่าย: เพราะคนส่วนใหญ่ทำความเข้าใจภาพได้เร็วกว่าข้อความ ดังนั้นการนำเสนอข้อมูลผ่านภาพจึงทำให้เราเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น
- ช่วยในการวิเคราะห์และตัดสินใจ: ผู้บริหารหรือผู้ทำการตลาดสามารถใช้ Data Visualization เพื่อวิเคราะห์เทรนด์ไปจนถึงรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลที่จะช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดี เพราะการเห็นภาพจะช่วยย่นระยะเวลาการคิดและเปรียบเทียบได้ดีขึ้น
- แสดงความสัมพันธ์ของข้อมูล: สิ่งนี้ช่วยแสดงความสัมพันธ์และความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งอาจจะยากที่จะเห็นถ้าเราแสดงเพียงแค่ในรูปแบบตัวเลขแต่ละตัว ทำให้เราสามารถจัดระบบการคิดได้อย่างรวดเร็ว
- ทำให้การเสนอข้อมูลเป็นมิตรมากยิ่งขึ้น: การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่สวยงามและเป็นมิตรสามารถดึงดูดความสนใจของผู้ชมได้ง่ายกว่าข้อความล้วน ๆ จึงเป็นเหตุผลที่นักสื่อสารควรใช้เพราะจะทำให้เกิดการสื่อสารได้ง่ายและลื่นไหลมากขึ้น
สังเกตได้เลยว่าด้วยจำนวนข้อมูลที่มากมายมหาศาลไม่ว่ามาจากสื่อโซเชียลหรือเว็บไซต์เองก็ตาม การสร้างข้อมูลออกมาให้เป็นภาพ ย่อมได้เปรียบในการดึงความสนใจได้มากว่าอย่างเห็นได้ชัด การใช้ Data Visualization จึงเป็นการใช้ทั้งศาสตร์และศิลป์ที่ Creator จำเป็นต้องผสมผสานให้เกิดความลงตัว ซึ่งหากคุณทำได้ นั่นคือเส้นทางที่ Audience ก็จะเปิดใจรับฟังข้อมูลของคุณ
6 ประเภทของ Data Visualization ที่นิยมใช้กัน
บอกได้เลยว่าหากเราจะทำการจำแนกการแสดงข้อมูลภาพ หรือ Data Visualization ก็อาจมีประเภทหลากหลายนับไม่ถ้วน ดังนั้นการเน้นไปยังวัตถุประสงค์และลักษณะของข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ ให้มีความเหมาะสมกับการใช้งานจะเป็นตัวแบ่งได้แทบจะทันทีในการเลือกสร้างตัวแบบขึ้นมา โดยรูปแบบที่นิยมใช้กันในงานทั่วไป เราจะสามารถแบ่งออกได้ดังนี้
แผนภูมิแท่ง (Bar Chart)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิแท่งเป็นการแสดงข้อมูลด้วยแท่ง เพื่อเปรียบเทียบปริมาณหรือค่าของข้อมูลตามหมวดหมู่ต่าง ๆ แท่งที่ยิ่งยาวหมายถึงค่าข้อมูลที่มากกว่า ส่วนแท่งที่สั้นก็มักแสดงถึงค่าข้อมูลที่น้อยลง เป็นแผนที่ดูง่ายและไม่มีความซับซ่อน โดยสามารถแบ่งออกเป็น แผนภูมิแท่งแนวตั้ง โดยแท่งจะยืนตั้งแนวตั้ง จัดเรียงตามหมวดหมู่หรือข้อมูลตามแกน X และอีกแบบคือ แผนภูมิแท่งแนวนอน มักใช้เมื่อหมวดหมู่มีชื่อยาว หรือต้องการเน้นความเปรียบเทียบในแนวนอน
ความเหมาะสม:
แสดงการเปรียบเทียบค่าข้อมูลระหว่างหมวดหมู่ หรือ เมื่อต้องการแสดงการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในช่วงเวลาหรือระหว่างกลุ่มต่าง ๆ จะช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพรวมอย่างชัดเจนและเข้าใจได้รวดเร็วตั้งแต่ครั้งแรก
ข้อควรระวัง:
ต้องใช้แกน Y ให้มีการสเกลที่เหมาะสม เพื่อไม่ให้ข้อมูลเบียดบังหรือเพี้ยนไปจากความเป็นจริง
หากมีหมวดหมู่มากเกินไป การนำเสนออาจดูยุ่งยาก ควรพิจารณาการจัดกลุ่มหรือการเลือกข้อมูลที่จำเป็น
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิแท่งสามารถนำมาใช้เพื่อแสดงยอดขายของสินค้าแต่ละประเภทในแต่ละเดือนได้ การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างทีมงาน หรือแสดงสถิติข้อมูลต่าง ๆ ที่ต้องการดูความแตกต่างระหว่างหมวดหมู่ จะแสดงได้ดีทีเดียว
แผนภูมิวงกลม (Pie Chart)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิวงกลมเป็นการแสดงข้อมูลด้วยวงกลมที่แบ่งออกเป็นส่วนต่าง ๆ ซึ่งแต่ละส่วนแทนสัดส่วนหรือเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั้งหมดในกลุ่ม โดยสังเกตได้เลยว่าขนาดของแต่ละส่วนของวงกลมจะแสดงถึงความสัมพันธ์หรือสัดส่วนของข้อมูลที่คำนวณเป็นเปอร์เซ็นต์ ทำให้ง่ายต่อการเห็นภาพรวมต่อการวัดสัดส่วน
ความเหมาะสม:
เมื่อต้องการแสดงสัดส่วนของข้อมูลทั้งหมดในกลุ่มหนึ่ง โดยเน้นการเปรียบเทียบสัดส่วน
เมื่อมีหมวดหมู่ข้อมูลไม่เกิน 5-6 หมวดหมู่ เนื่องจากหากมากเกินไปจะทำให้ดูยากและสับสน
ในกรณีที่ต้องการแสดงข้อมูลในรูปแบบที่สื่อความหมายได้รวดเร็วและเข้าใจง่าย
ข้อควรระวัง:
การใช้สีที่มากเกินไปอาจทำให้ดูยาก และสับสน ควรเลือกสีที่มีความแตกต่างและชัดเจน
หากสัดส่วนของข้อมูลมีความใกล้เคียงกันมาก แผนภูมิวงกลมอาจไม่เหมาะสม เนื่องจากการแยกส่วนแต่ละส่วนอาจทำได้ยาก ควรหลีกเลี่ยงการใส่ข้อมูลเกินไปในแผนภูมิวงกลม เนื่องจากอาจทำให้การแปลผลมีความซับซ้อน
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิวงกลมสามารถนำมาใช้เพื่อแสดงสัดส่วนของการจำแนกประเภทสินค้าที่ขายได้ การแบ่งส่วนของงบประมาณในแต่ละฝ่าย หรือการนำเสนอสัดส่วนของความคิดเห็นจากแบบสอบถาม
แผนภูมิเส้น (Line Chart)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิเส้นเป็นการแสดงข้อมูลโดยใช้เส้นที่เชื่อมต่อจุดต่าง ๆ บนกราฟเพื่อแสดงความเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในช่วงเวลา ไปจนถึงการลำดับเรียงตามหมวดหมู่ข้อมูลที่แสดงมาจากค่าของแต่ละจุด โดยจะถูกเชื่อมต่อกันเป็นเส้นอย่างต่อเนื่อง
ความเหมาะสม:
เพื่อแสดงความเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในช่วงเวลา ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว ซึ่งหากคุณต้องการเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างกลุ่มต่างๆ ในช่วงเวลาที่ตรงกัน การแสดงภาพแบบนี้จะทำได้ดี รวมถึงการติดตามแนวโน้มหรือรูปแบบความเปลี่ยนแปลงของข้อมูลก็จะบอกได้อย่างชัดเจนอีกด้วย
ข้อควรระวัง:
แม้จะแสดงภาพออกมาได้ชัด แต่การเสนอข้อมูลเราควรคำนึงถึงความเหมาะสมเพื่อไม่ให้ตัวอักษรเบียดบังหรือเพี้ยนไป หากมีเส้นข้อมูลหลายเส้นในกราฟเดียว ก็ควรใช้สีหรือรูปแบบเส้นที่แตกต่างกันเพื่อความชัดเจนจะทำให้เข้าใจได้โดยไม่สับสน
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิเส้นสามารถนำมาใช้เพื่อแสดงข้อมูลยอดขายรายเดือนของปี, การเปรียบเทียบการเติบโตของกลุ่มสินค้าต่างๆ ในช่วงเวลาที่กำหนด หรือการติดตามแนวโน้มของตัวเลขหุ้น เป็นต้น
แผนภูมิพื้นที่ (Area Chart)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิพื้นที่เป็นแบบของแผนภูมิเส้น แต่มีการเติมสีในพื้นที่ระหว่างเส้นกับแกน X ทำให้เราสามารถเห็นความหนาแน่นของข้อมูลในแต่ละช่วงเวลาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
ความเหมาะสม:
เพื่อแสดงปริมาณความเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลา, เช่น ปริมาณน้ำฝน, ยอดขาย, หรือการใช้พลังงาน พบเห็นได้บ่อยเมื่อต้องการเปรียบเทียบปริมาณระหว่างกลุ่มต่าง ๆ ในช่วงเวลาที่ตรงกัน
ในกรณีที่ต้องการสื่อความหนาแน่นของข้อมูล
ข้อควรระวัง:
หากมีข้อมูลหลายกลุ่มที่ต้องการเปรียบเทียบพร้อมกัน การทับซ้อนของพื้นที่อาจทำให้ดูยากและสับสน ควรพิจารณาการใช้แผนภูมิพื้นที่แบบซ้อนกัน (stacked area chart) หรือปรับให้มีความโปร่งใส ทั้งยังควรเลือกสีที่มีความคมชัดและไม่ซับซ้อนเมื่อมีการทับซ้อนกัน
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิพื้นที่สามารถนำมาใช้เพื่อแสดงปริมาณน้ำฝนในแต่ละเดือนของปี การเปรียบเทียบการเติบโตของจำนวนผู้ใช้งานแอปพลิเคชั่นของบริษัทต่าง ๆ หรือการแสดงความเปลี่ยนแปลงของงบประมาณในองค์กร
แผนภูมิจุด (Scatter Plot)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิจุดเป็นการแสดงข้อมูลของสองตัวแปรโดยใช้จุดบนพื้นที่กราฟ โดยแกน X และแกน Y แต่ละแกนจะแทนค่าของตัวแปรหนึ่งตัว
ความเหมาะสม:
เมื่อต้องการดูความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร เพื่อทดสอบความสัมพันธ์หรือหาความเปลี่ยนแปลงร่วมกันระหว่างตัวแปร ทั้งยังช่วยในการตรวจสอบการกระจายของข้อมูล
ข้อควรระวัง:
การเลือกขนาดของจุดหรือสีของจุดควรคำนึงถึงความชัดเจนและไม่ให้สับสน
ต้องระวังไม่ให้ข้อมูลทับซ้อนกันเกินไปจนดูยาก ซึ่งอาจเป็นปัญหาเมื่อมีจำนวนข้อมูลที่มากขึ้น
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิจุดสามารถนำมาใช้เพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างราคาของสินค้ากับจำนวนที่ขายได้ การเปรียบเทียบระหว่างส่วนสูงและน้ำหนักของกลุ่มคน หรือการดูความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานแอปพลิเคชั่นกับการซื้อสินค้าในแอปนั้น ๆ
แผนภูมิฮีทแมพ (Heatmap)
ลักษณะหลัก:
แผนภูมิฮีทแมพเป็นการแสดงข้อมูลที่ถูกจัดเรียงในรูปแบบของตาราง โดยใช้ระบบสีเพื่อแสดงค่าของข้อมูล สีที่แตกต่างกันจะแทนค่าข้อมูลที่ต่างกัน ซึ่งช่วยให้เราสามารถรับรู้และเปรียบเทียบค่าข้อมูลในแต่ละช่องของตารางได้อย่างรวดเร็ว
ความเหมาะสม:
เมื่อต้องการแสดงความสัมพันธ์หรือความแตกต่างของข้อมูลในรูปแบบตาราง
เพื่อดูความร้อนแรงหรือความเย็นของข้อมูลในปริมาณหรือเข้มข้นตามสี ในกรณีที่ต้องการตรวจสอบแนวโน้ม หรือค้นประเด็นที่โดดเด่นในข้อมูลที่มีมิติหลายๆ แบบวิธีจะช่วยให้เราเห็นได้อย่างง่ายดาย
ข้อควรระวัง:
ควรเลือกแผนภูมิสีที่มีความคมชัดและเหมาะสมกับข้อมูล รวมถึงความสามารถในการแยกแยะข้อมูล การจัดเรียงและการกำหนดสีควรตามหลักการที่ทำให้ผู้ดูสามารถเข้าใจได้ง่ายและรวดเร็ว โดยต้องประเมินว่าลักษณะของข้อมูลนั้นจะถูกเปรียบเทียบโดยมิติใด
ตัวอย่างการใช้งาน:
แผนภูมิฮีทแมพสามารถนำมาใช้เพื่อแสดงความร้อนแรงของการทำธุรกรรมขายสินค้าในแต่ละเดือนและแต่ละประเภทสินค้า หรือการเปรียบเทียบผลการทดสอบของนักเรียนในแต่ละวิชาและแต่ละชั้นเรียน ไปจนกระทั่งการแสดงข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ในแต่ละช่วงเวลาของวันก็เป็นสิ่งที่สามารถทำได้ดี
ความท้าทายในการสร้าง Data Visualization
การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสื่อสารและการให้ข้อมูลแต่ในทางกลับกันหากไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสม ก็อาจทำให้ผู้รับชมเกิดความสับสนหรือเข้าใจผิด โดยในส่วนนี้เราจะมาดูกันว่าความท้าทายที่มักคือเรื่องอะไรบ้างที่ผู้ทำ Data Visualization ต้องระวังเป็นพิเศษ
- การศึกษาและเข้าใจในข้อมูลอย่างดี
ทุกแผนภูมิหรือการนำเสนอข้อมูลจากข้อมูลเบื้องต้น มีความท้าทายอยู่ที่การตีความและคัดกรองข้อมูลที่เหมาะสม และที่สำคัญคือการเข้าใจเนื้อหาที่ข้อมูลนั้นต้องการสื่อ นี่คือประตูด้านแรกที่คุณจำเป็นต้องตีโจทย์ให้แตกก่อนว่าต้องการนำเสนออะไรเพื่อจะเลือกแบบแผนของกราฟิกที่เหมาะสม - การเลือกชนิดของแผนภูมิ
ไม่ใช่ทุกชนิดของแผนภูมิที่เหมาะกับข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ การเลือกแผนภูมิที่ไม่เหมาะกับเนื้อหาข้อมูลก็อาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดพลาดได้ แต่ข้อดีก็คือ คุณสามารถออกแบบได้อย่างอิสระเช่นกันภายใต้ชนิดที่เลือกใช้ ซึ่งแน่นอนว่าชนิดที่ดีไม่จำเป็นต้องซ้ำกับด้านบนที่เราแนะนำ! - การใช้สี
สีมีความหมายและสามารถกระตุ้นความรู้สึก การเลือกสีที่ไม่ตรงประเด็นหรือสีที่มีความหมาย อาจส่งผลให้ข้อมูลมีการตีความออกมาได้ตามการออกแบบ เพราะฉะนั้นนอกจากจะสามารถใช้ได้อย่างสร้างสรรค์ก็ต้องใช้อย่างระมัดระวังด้วยนั้นเอง - ความซับซ้อนของข้อมูล
การนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนในรูปแบบที่เรียบง่ายและเข้าใจง่ายเป็นความท้าทายอย่างยิ่ง การจัดการและการสรุปข้อมูลให้เหมาะสมสำคัญมาก เพราะนี่คือขั้นตอนของการเรียบเรียง ซึ่งนักสื่อสารที่ดีจะทำขั้นตอนนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - การปรับตามเป้าหมายผู้ชม
ผู้ชมของเราทุกคนมีความต้องการและความสนใจที่แตกต่างกัน การสร้างภาพกราฟที่ตรงกับเป้าหมายและความสนใจของผู้รับชมเป็นความท้าทายในตัวเองอย่างมาก นี่คือเรื่องที่คุณต้องทำการบ้านก่อนว่าผู้ชมของคุณเป็นใคร และพวกเขาจะได้อะไรจากสิ่งที่นำเสนอ - การอัปเดตข้อมูล
เมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลง แผนภูมิของเราก็ควรจะเปลี่ยนด้วย การรักษาข้อมูลให้เป็นปัจจุบันคือหัวใจสำคัญ อย่าลืมว่าในกราฟิกแต่ล่ะภาพ ข้อมูลเปลี่ยนเพียงแค่นิดเดียวย่อมทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมหาศาล ฉะนั้นการตรวจอสบข้อมูลอย่างสม่ำเสมอจึงเป็นเรื่องที่พลาดไม่ได้ทีเดียว
ยุคที่ทุกอย่างควรเข้าใจได้รวดเร็ว Data Visualization คือคำตอบ!
ให้ลองนึกภาพว่าเมื่อคุณนั่งอยู่ในห้องประชุมและมีการนำเสนอข้อมูลจำนวนมาก ๆ ในรูปแบบข้อความหรือต้องวิเคราะห์รายงานที่ยาวเป็นหน้า ๆ คุณจะรู้สึกอย่างไร? ส่วนมากแล้วปฏิเสธไม่ได้เลยว่าต้องเกิดความเบื่อ ความง่วงนอน และความสับสน ซึ่งมักเข้ามาหาก่อนที่เราจะเข้าใจถึงสาระของข้อมูลดังกล่าว แต่เมื่อเราเห็นข้อมูลเหล่านี้เป็นภาพ หรือ “Data Visualization” ทุกอย่างก็แทบจะก็เปลี่ยนไปในทันที
นี่คือข้อดีที่ทำให้เราโฟกัสเรื่องที่ถูกเล่าได้ดีขึ้น สามารถเข้าใจรายละเอียด แนวโน้ม หรือภาพรวมของข้อมูลได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วินาที ซึ่งเป็นสิ่งที่เราต้องการในยุคที่เรามีเวลาจำกัด และต้องการข้อมูลแบบ real-time เพื่อใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจ
สรุปคือ Data Visualization ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้รวดเร็วและแม่นยำ แต่ยังทำให้เรามีความเชื่อมโยงกับข้อมูลดังกล่าวมากยิ่งขึ้น การมีเครื่องมือในการแปลงข้อความซับซ้อนเป็นภาพสวยงาม ที่ทุกคนเข้าใจได้ง่ายนั้น เป็นความจำเป็น และแทบจะเป็นมาตรฐานในปัจจุบัน ที่มีผลกับหลายด้านนับตั้งแต่เรื่องส่วนตัวไปจนถึงการทำธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการเป็นนักการตลาดที่ยกระดับฝีมือการนำเสนอข้อมูล คุณต้องไม่พลาดเรื่องนี้อย่างแน่นอน
