Data Visualization ไม่ใช่เรื่องใหม่
ย้อนกลับไปช่วงก่อนประวัติศาสตร์ Babylonian Maps ถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้เป็นตัวแทนของแผนที่นำทาง และจุดสำคัญต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นถนน เมือง แหล่งอาหารที่คนยุคนั้นค้นพบระหว่างเดินทาง
การสร้างแผนที่นำทางผ่านรูปภาพยังคงมีให้เห็นเรื่อยมาจนกระทั่งในช่วง 950 AD นักดาราศาสตร์ชาวยุโรปได้สร้างแผนที่แสดงตำแหน่งของพระอาทิตย์ พระจันทร์ และดวงดาวที่พบเห็นตลอดทั้งปีขึ้นซึ่งแผนที่นั้นมีการแสดงผลทั้งในมุมมองของเวลาและสถานที่ในภาพเดียวกัน (เหมือนกับนำเสนอกราฟแกน X และแกน Y ในปัจจุบัน)
อีกหนึ่งตัวอย่างในประวัติศาสตร์ของการแสดงข้อมูลผ่านรูปภาพที่น่าสนใจคือผลงานการนำเสนอข้อมูลเชิงสถิติโดย William Playfair วิศวกรชาว Scotland ที่ถูกขนานนามให้เป็นบิดาแห่ง Statistical graphic ซึ่งผลงานของเค้าถือว่าเป็นจุดกำเนิดของการแสดงผลข้อมูลผ่านรูปภาพ Bar chart, Pie chart และ Trend lines ในปัจจุบัน
จะเห็นว่าข้อดีของการทำ Data Visualization ไม่ได้ทำขึ้นมาเพื่อใช้เป็นภาพสรุปให้เข้าใจข้อมูลหรือแผนที่นำทางให้กับคนทำข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถเอาไปใช้สื่อสารกับคนอื่นให้เข้าใจและเห็นภาพตรงกันได้อีกด้วย … บร๊ะ!! Effective communication ในเวลาเดียวกันไปอี๊กกก
จากประสบการณ์ส่วนตัวขอการันตีอีกหนึ่งเสียงว่าชีวิตการนำเสนอสินค้า-การบริการให้ลูกค้าจะง่ายขึ้นเมื่อมี Visualization ประกอบด้วยตอนเล่า ยิ่งกลุ่มลูกค้าที่มีเวลาจำกัดในการประชุมแล้วการนำเสนอโดยมี Visualization จะยิ่งช่วยประหยัดเวลาจากการตอบคำถามทั่วไปจากลูกค้าได้ เช่น โรงงานนี้ผลิตได้เท่าไหร่ เมื่อเทียบรายโรงแล้วปีนี้สินค้าชิ้นนี้โรงงานไหนผลิตได้มากที่สุด บลา บลา บลา แล้วเอาเวลาที่เหลือไปคุยกันเรื่องสำคัญอื่นแทน ไม่ว่าจะเป็นหาข้อสรุปของการประชุม... ทางคุณลูกค้าอยากให้เรา Support แบบไหนดีคะ ไปจนกระทั่งเปิดดีลใหม่ของรอบถัดไป … แล้วดีลถัดไปสนใจจองไว้ก่อนมั๊ยค๊า ยิ้มแบบนางงามรักเด็กพร้อมเอียงหัวแต่พองาม ผสานศาสตร์ Body language สื่อให้รู้ว่าเป็นมิตรนะคะไปต่อกับเราเถอะค่า
รูปแบบการนำเสนอข้อมูลขั้นพื้นฐาน
ทั่วไปแล้วเรามักจะเจอข้อมูลที่นำเสนอผ่านรูปภาพทั้งแบบจุดข้อมูล (Point) เส้นแนวโน้ม (Trend line) และรูปทรงเฉพาะ (Shape) ซึ่งแต่ละแบบสามารถใช้ร่วมกันเพื่อนำเสนอข้อมูลได้ โดยแบ่งออกเป็น 4 รูปแบบ ได้แก่
1. จุดบอกตำแหน่ง (Position)
รูปแบบการนำเสนอประเภทนี้ใช้จุดแทนตำแหน่งของข้อมูลซึ่งตำแหน่งจะแปรผันขึ้น-ลงตาม Scale ของข้อมูลที่เอามาใช้แสดงผลซึ่งจุดบอกตำแหน่งนี้ยังสามารถใช้แสดงจุดข้อมูลในเวลาใดเวลาหนึ่งหรือตามช่วงเวลาได้ ช่วยให้สามารถเข้าใจภาพรวมและแนวโน้มของข้อมูลได้ภายในไม่กี่นาที และหากมีการแบ่งหมวดด้วยสีที่ต่างกันก็จะยิ่งช่วยเสริมให้เราเข้าใจได้แทบจะทันทีว่ามีมากกว่าหนึ่งชุดข้อมูลที่ถูกหยิบขึ้นมานำเสนอในครั้งนี้
2. ขนาดข้อมูล (Size)
รูปแบบการนำเสนอข้อมูลลักษณะนี้เป็นการใช้ขนาดของสัญลักษณ์แสดงให้เห็นถึง Scale ของข้อมูล มักนิยมใช้ในกรณีที่ต้องการให้คนที่เห็นภาพเข้าใจได้อย่างรวดเร็วผ่านการแยกแยะขนาดเล็ก ขนาดใหญ่ ตัวอย่างของการนำเสนอข้อมูลด้วยขนาดข้อมูลที่มักเห็นกันเป็นประจำคือ Bubble charts และ Scatter charts
3. รูปร่าง (Shape)
รูปแบบการนำเสนอข้อมูลผ่านรูปร่าง หรือสัญลักษณ์เฉพาะส่วนมากเน้นให้คนที่เห็นเข้าใจได้ทันทีว่าข้อมูลนี้เป็นข้อมูลเกี่ยวกับอะไร เช่น จำนวนประชากร จำนวนต้นไม้ และจำนวนยานพาหนะ ร่วมกับการนำเสนอ Scale ข้อมูล การนำเสนอแบบรูปร่างยังมีข้อดีตรงที่ช่วยให้เกิดภาพจำแก่ผู้รับสารได้ง่ายขึ้นเมื่อเทียบกับการแสดงผลแบบตำแหน่งทั่วไป
4. สี (Color)
รูปแบบการนำเสนอในหมวดนี้ใช้สีเป็นสัญลักษณ์ในการแสดงว่า ชุดข้อมูลนี้มีปริมาณมาก-น้อยในระดับไหน หรือแม้กระทั่งใช้เป็นสัญลักษณ์แสดงระดับความหนาแน่น ความเข้มข้นของข้อมูลในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น ปริมาณน้ำฝนในแต่ละพื้นที่ ความหนาแน่นของจำนวนประชากรในแต่ละประเทศ โดยส่วนใหญ่มักจะใช้สีไล่จากโทนเข้มไปโทนอ่อน เพื่อสื่อถึงความหนาแน่นของข้อมูลในกลุ่มนั้นจากมากไปน้อย
