Iedereen kent wel het spreekwoord: “Eén beeld zegt méér dan duizend woorden”. En zelfs nog veel méér dan dat, laat daarover geen discussie bestaan. Voorwaarde is dan wel dat het verhaal grafisch volledig tot zijn recht komt, én dat het beeld ook goed is vormgegeven.
Zo zou je een hele dag naar een tabel met cijfers kunnen staren, maar nooit echt zien wat er moet gezien worden. Maar geef diezelfde tabel met diezelfde cijfers weer in een duidelijke visuele voorstelling, en de kans is heel groot dat je onmiddellijk een helder inzichtelijk beeld krijgt.

We illustreren dit even met een voorbeeld:

De cijfers hierboven zijn de verkoopcijfers voor een bepaald jaar, verdeeld over de verschillende maanden. Je kan zo bepalen hoeveel omzet lokaal en internationaal per maand werd gegenereerd.

Bekijk nu onderstaande grafiek die gebaseerd is op exact dezelfde cijfers als de tabel hierboven.

Verschillende zaken springen nu in het oog:

• De lokale verkoop is aanzienlijk hoger dan de internationale verkoop
• De lokale verkoop omvat meerdere maanden met een verhoogde omzet
• De lokale verkoop vertoont een sterke stijging van de verkoop vanaf de maand september
• De internationale verkoop blijft redelijk vlak met een relatief hoge stijging gedurende de laatste maand.

‍

Wat de cijfers voorgesteld in een tabel met tekst niet kunnen tot uiting brengen, namelijk wat in onze hersenen door verbale processen verwerkt wordt, wordt zichtbaar en begrepen wanneer we dit visueel voorstellen. Dit is de kracht van datavisualisatie.

Let dus wel op: datavisualisatie kan enkel succesvol zijn als de info zo voorgesteld is, dat ze eenvoudig te onderscheiden is voor de ogen, en zo de hersenen die info kunnen begrijpen. En om deze visualisatie dus zo goed mogelijk te laten uitkomen, zullen we ons méér focussen op de wetenschap dan op de kunst die hierachter schuilt. Zo houden we rekening met 4 belangrijke focuspunten: eenvoudig, efficiënt, nauwkeurig en zinvol.
Deze 4 punten omvatten het doel om abstracte info te vertalen naar visuele elementen:

• De info moet eenvoudig te decoderen zijn. Dit spreekt voor zich. We willen het onszelf immers gemakkelijk maken om de gegevens te analyseren, niet moeilijker.
• Het moet efficiënt zijn. Kan deze data in de toekomst nog worden aangevuld? Verspil ik hiermee niet te veel tijd? Gaat dit mij op termijn helpen om inzichten te creëren?
• De informatie moet nauwkeurig omgezet worden. Een visualisatie maak je niet ‘tussen de soep en de patatten’, maar doe je met je volle aandacht en zeer precies.
• De visualisatie dient zinvol te zijn. Iedereen ziet graag mooie cirkeldiagrammen, beelddiagrammen, staafdiagrammen en noem maar op, maar zal ik hierdoor meer inzicht verkrijgen in de cijfers en gegevens?

‍

Goede datavisualisatietechnieken en -technologieën kunnen, als ze goed worden toegepast, ons denken uitbreiden tot nieuwe gebieden van analytische zintuiglijke waarneming.

Datavisualisatie kan bijvoorbeeld ingezet worden voor:

• Het aantrekkelijk en licht verteerbaar te maken van data
• Trends en uitschieters in een set van gegevens te identificeren
• Een verhaal te vertellen dat vervat zit in de gegevens
• Een argument of mening kracht bij te zetten
• Het benadrukken van de belangrijke delen van een set van gegevens.

‍

Heeft jouw organisatie ook een goudmijn aan data, maar lukt het jou niet om hier de juiste analyses uit te interpreteren? Misschien heeft jouw organisatie dan nood aan een externe kijk.

Contacteer ons voor meer informatie.

‍