מה זה data visualization?

לצערי אין ממש מילה או ביטוי בשפה העברית ל-data visualization, אז נסתפק בתרגום הקרוב ביותר שיכולתי לחשוב עליו: הצגת נתונים בצורה חזותית. "נתונים" יכולים להיות אינפורמציה מכל סוג, בדרך כלל כזה שניתן לכמת בצורה כלשהי. "צורה חזותית" היא למעשה כל דרך ויזואלית או גרפית שאפשר לחשוב עליה: מפות, גרפים, דיאגרמות, תרשימי זרימה ועוד ועוד. ויזואליזציה של נתונים פופולארית במיוחד בתקשורת (עיתונים, אתרי חדשות וכו') ובעולם העסקי (דו"חות, פרזנטציות) אבל האמת היא שזאת דרך מצוינת להעביר מידע על כל תחום ובכל מסגרת.

למה כדאי לנו להשתמש ב-Data visualization כדי להעביר מידע?

המוח האנושי התפתח במשך הרבה שנים תחת אילוצים מסויימים ולכן הוא מאוד מאוד טוב בדברים מסויימים, וממש גרוע בדברים אחרים. קחו מספרי טלפון לדוגמא – אדם ממוצע זוכר כמה מספרי טלפון בודדים, רק את אלה שהוא משתמש בהם הרבה. הסיבה היא שמספרים היא המצאה חדשה יחסית ולרוב אבות אבותינו לא היה שום צורך לזכור מספרים כדי לשרוד. לעומת זאת, אנחנו מסוגלים להבדיל ולאחסן בזיכרון שלנו אלפי פרצופים שונים. אין ספק שתווי פנים של אדם הם מידע מורכב בהרבה ממספר בין 9 ספרות אבל אנחנו יצור חברתי וההישרדות של אבותינו הייתה תלוייה במידה רבה בקישורים החברתיים שלהם. בניגוד גמור אלינו, מחשבים מאוד טובים עם מספרים אך עדיין מתקשים להבין מידע חזותי. לכן הרעיון המרכזי ב-data visualization הוא לקחת מידע כמותי שמחשבים מבינים ולתרגם אותו לפורמט ויזואלי שיותר קל לנו כבני אדם להבין.

כדי להמחיש את הנקודה הזאת, המצאתי את התרחיש ההיפותטי הבא:
אתם משקיעים בעלי שם המחפשים הזדמנות להכנס לעסקי השעשועים. אתם מעוניינים להשקיע באחד מאולפני הסרטים הגדולים בשוק כרגע:

  • Blue INC
  • Green LTD
  • Red Studios
  • Purple Entertainment
  • Orange Productions

נתונה כאן טבלה המרכזת את נתוני ההכנסות של 5 החברות הנ"ל במהלך השנה האחרונה.
כל החברות הרוויחו בדיוק את אותו הסכום (780 מיליון דולר), אותו ממוצע חודשי (65 מיליון דולר) וכולן סיימו את השנה בעלייה ברווחים בהשוואה לתחילת אותה שנה.
טבלת הרווחים נראית ככה:

ProfitMonthCompanyProfitMonthCompany
17612Purple Entertainment 194Purple Entertainment
657Green LTD652Green LTD
1206Orange Productions6512Green LTD
7510Blue INC102Purple Entertainment
505Red Studios455Blue INC
457Blue INC1208Orange Productions
557Purple Entertainment 6511Green LTD
808Red Studios558Blue INC
554Blue INC303Red Studios
10010Red Studios285Purple Entertainment
12012Orange Productions8511Blue INC
12012Red Studios909Red Studios
91Purple Entertainment 601Green LTD
653Green LTD12010Orange Productions
133Purple Entertainment 11810Purple Entertainment
103Orange Productions654Green LTD
9512Blue INC356Blue INC
406Purple Entertainment 105Orange Productions
202Red Studios659Blue INC
659Green LTD658Green LTD
606Red Studios404Red Studios
1011Orange Productions1202Orange Productions
738Purple Entertainment655Green LTD
851Blue INC1204Orange Productions
6510Green LTD11011Red Studios
752Blue INC949Purple Entertainment
101Orange Productions107Orange Productions
101Red Studios653Blue INC
14511Purple Entertainment109Orange Productions
656Green LTD707Red Studios

לכאורה אפשר להתרשם שמדובר בחברות בעלות פעילות דומה מאוד ואם נתבקש להסיק תובנות או להחליט באיזו מהחברות להשקיע על סמך מבט מהיר בטבלה, זאת לא תהיה משימה פשוטה.  אבל מה יקרה כשנציג את אותו המידע בדיוק בצורה ויזואלית?

studio-profits

אני חושב שמספיק מבט אחד קצר כדי להחליט על מי כדאי לשים את הכסף עכשיו, לא? 🙂
איך זה יכול להיות? זה פשוט בגלל שהמוח שלנו הרבה יותר טוב בתירגום מידע חזותי ממידע חשבוני או טבלאי.
טכניקות שונות של Data Visualization מאפשרות לנו להציג מידע רב יותר, בצורה מעניינת יותר, ולהעביר מסרים בצורה ברורה הרבה יותר.
זאת הסיבה שכל תוצאה של סקר או מחקר תמיד תהיה מלווה באיזו ויזואליזציה כזאת או אחרת. אם יתנו לנו את המספרים היבשים נאבד עניין ונדפדף הלאה, אך כשמציגים לנו את המידע בצורה גרפית אנחנו מקבלים מייד את המסר שהחוקרים או הסוקרים רצו להעביר לנו.

Data Visualization בשוק העבודה

לפני כשניים עד שלושה עשורים התחילה לחלחל ההבנה שיש צורך בניתוח הנתונים שכל חברה צוברת בתחומים שונים כדי להסיק תובנות ולייעל תהליכים עסקיים שונים. תהליך זה התרחש בד בבד עם השתכללות טכנולוגיות איסוף הנתונים עצמן – בכל שנה שעוברת יש לנו פשוט יותר מידע לנתח. כמות המידע וכמות סוגי המידע שאנו מסוגלים לאסוף ולנתח עולות כל הזמן ולכן נדרשים אנשי מקצוע שידעו לקחת את המידע בצורתו הגולמית, הבלתי מובנת והבלתי קריאה שבה הוא יושב במסדי הנתונים, וידע לייצר מהם תצוגות גרפיות שבני אדם (מנהלים, משקיעים, חברי דירקטוריון, אנשי שיווק וכו')  יוכלו להבין בקלות ולבצע החלטות על פיהן.

מהצורך הזה נולד תחום שלם – תחום ה-BI – ומגוון מקצועות אשר תכליתם דומה: לעזור לחברה להרוויח יותר ולהוציא פחות על סמך המידע שהיא אוספת.

לסיום מצרף כאן קישור להרצאה יפה בנושא מאת TED. שם הם תרגמו את הביטוי ל"המחשת מידע". באמת שמישהו באקדמיה ללשון צריך להרים את הכפפה כאן…