Trực quan hóa dữ liệu là tạo ra các đồ họa, hình ảnh, đồ thị dễ hiểu để biểu diễn dữ liệu khối lượng lớn. Trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Bài viết này, BAC sẽ tổng hợp 23 công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất cho năm 2024.
1. Tableau
Hai lý do Tableau trở thành công cụ phổ biến để trực quan hóa dữ liệu là dễ sử dụng và các tính năng mạnh mẽ. Công cụ này cho phép kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và tạo ra tất cả các loại biểu đồ, đồ thị và bản đồ phổ biến. Tableau thuộc sở hữu của Salesforce và sử dụng rộng rãi bởi cả cá nhân và doanh nghiệp.
Tableau là công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất
Tableau có các phiên bản khác nhau như máy tính để bàn, máy chủ và tùy chọn dựa trên web, cùng với một số phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Tableau có thể tích hợp với các cơ sở dữ liệu nâng cao, bao gồm Teradata, SAP, MySQL, Amazon AWS và Hadoop. Tableau tạo trực quan hóa và đồ họa đơn giản và hiệu quả từ các bộ dữ liệu lớn, không ngừng phát triển được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo, học máy và ứng dụng Big Data.
Ưu điểm của Tableau là khả năng hiển thị tuyệt vời, dễ sử dụng, hiệu suất cao, kết nối đa nền tảng, hỗ trợ di động và một cộng đồng đông đảo. Nhược điểm lớn nhất của Tableau là giá thành cao và không có tùy chọn tự động làm mới cũng như lập lịch báo cáo.
2. Dundas BI
Dundas BI có khả năng trực quan hóa dữ liệu và tùy chỉnh cao với thẻ điểm, bản đồ, thước đo và biểu đồ tương tác. Công cụ này tối ưu hóa việc sáng tạo đặc biệt và tạo các báo cáo nhiều trang. Dundas cho người dùng toàn quyền kiểm soát các yếu tố trực quan, đơn giản hóa hoạt động phức tạp trong việc làm sạch, kiểm tra, chuyển đổi và lập mô hình các tập dữ liệu lớn.
Ưu điểm của Dundas BI gồm tính linh hoạt, một lượng lớn các nguồn dữ liệu và biểu đồ, nhiều tính năng tích hợp sẵn để trích xuất, hiển thị và sửa đổi dữ liệu. Nhược điểm của nó là không có tùy chọn cho phân tích dự đoán, biểu đồ 3D không được hỗ trợ.
3. JupyteR
JupyteR là một ứng dụng dựa trên web, giúp người dùng tạo và chia sẻ các tài liệu có chứa hình ảnh trực quan, phương trình, văn bản tường thuật và mã trực tiếp. JupyteR là công cụ hoàn hảo cho việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, lập mô hình thống kê, mô phỏng số, tính toán tương tác và học máy.
JupyteR có khả năng làm sách và chuyển đổi dữ liệu khá tốt
Ưu điểm của JupyteR là tạo mẫu nhanh, trực quan hấp dẫn, tạo điều kiện dễ dàng chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu. Nhược điểm của JupyteR là tính năng hợp tác giữa các thành viên tương đối khó, việc xem xét mã có thể chưa tối ưu.
4. Zoho Reports
Zoho Reports hay Zoho Analytics, là một công cụ trực quan hóa dữ liệu toàn diện. Công cụ này được tích hợp Business Intelligence và các dịch vụ báo cáo trực tuyến. Bạn có thể dễ dàng tạo và chia sẻ các báo cáo mở rộng, làm việc với Big Data từ các cơ sở dữ liệu và ứng dụng chính.
Zoho Reports có ưu điểm là khả năng tạo và sửa đổi báo cáo dễ dàng, nhiều tính năng hữu ích như lập lịch gửi email và chia sẻ báo cáo, đội ngũ hỗ trợ làm việc nhanh chóng. Nhưng vẫn còn những hạn chế như các hướng dẫn và đào tạo người dùng chưa thực sự chi tiết, bảng điều khiển khi có khối lượng dữ liệu lớn tương đối khó hiểu.
5. Google Charts
Google Charts là sản phẩm từ công ty công nghệ lớn nhất thế giới. Công cụ trực tuyến này sử dụng SVG và HTML5 cho phép hoạt động trên nhiều trình duyệt và thiết bị. Google Charts nổi tiếng với nhiều tùy chọn, tính năng biểu đồ được trình bày chi tiết trên website chính thức.
Google Charts có giao diện thân thiện, dễ sử dụng
Google Charts có ưu điểm là nền tảng thân thiện, dễ tích hợp, đồ thị dữ liệu trực quan hấp dẫn, khả năng tương thích với các sản phẩm khác của Google. Nhược điểm là tính năng xuất cần được tinh chỉnh, demo về công cụ chưa thực sự đầy đủ, thiếu tùy biến, cần kết nối mạng để sử dụng.
6. Visual.ly
Visual.ly là công cụ trực quan hóa dữ liệu khá nổi tiếng với mạng lưới phân phối ấn tượng minh họa kết quả dự án. Visual.ly sử dụng đội ngũ sáng tạo chuyên trách cho các dịch vụ trực quan hóa dữ liệu, hợp lý hóa quy trình nhập và thuê ngoài dữ liệu, ngay cả đối với bên thứ ba.
Visual.ly có ưu điểm là chất lượng đầu ra, dễ tạo đồ họa nhưng nhược điểm là ít tùy chọn nhúng, chỉ hiển thị một điểm, không hiển thị nhiều điểm, giới hạn về phạm vi.
7. RAW
RAW hay RawGraphs là phần mềm trực quan hóa dữ liệu nguồn mở dựa trên nền tảng web. Công cụ này được tạo ra từ JavaScript và sử dụng D3.js để tạo trực quan ở định dạng SVG. Điều đặc biệt là RawGraphs có khả năng bảo mật dữ liệu mạnh mẽ dù là một ứng dụng dựa trên web.
Ưu điểm của RAW phải kể đến giao diện tối giản, phản hồi trực quan rất nhanh, cung cấp nền tảng cấp cao để sắp xếp, lưu giữ và đọc dữ liệu người dùng, tính năng bản đồ cũng rất dễ sử dụng, khả năng đọc tuyệt vời cho đồ họa trực quan, tùy chọn mở rộng tuyệt vời. Dù vậy, RAW vẫn có những hạn chế như không có sẵn cân đo log, không trực quan với người dùng.
8. IBM Watson
IBM Watson là công cụ trực quan hóa dữ liệu hiệu suất cao. Công cụ này sử dụng các thành phần phân tích và trí tuệ nhân tạo để phát hiện thông tin chuyên sâu và mẫu từ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. IBM Watson Tận dụng NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), công cụ trực quan hóa tự phục vụ, thông minh để hướng dẫn người dùng trong toàn bộ hoạt động khám phá thông tin chi tiết.
IBM Watson có ưu điểm là khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép truy cập từ nhiều thiết bị, phân tích dự đoán, bảng điều khiển tự phục vụ. Hạn chế của IBM Watson là cần cải thiện dịch vụ hỗ trợ khách hàng, chi phí bảo trì còn cao.
9. Sisense
Sisense là một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu linh hoạt nhất hiện nay. Sisense cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào phân tích dữ liệu tức thời ở mọi nơi, mọi lúc. Công cụ này có thể xác định các mẫu dữ liệu chính và tóm tắt số liệu thống kê, từ đó giúp con người đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Sisense giúp doanh nghiệp xử lý những bộ dữ liệu lớn
Những ưu điểm của Sisense bao gồm khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn, giao diện tin cậy, hỗ trợ khách hàng chất lượng cao, nâng cấp nhanh, tùy chỉnh liền mạch. Dù vậy, Sisense vẫn có những nhược điểm như khó phát triển và duy trì các khối phân tích, không hỗ trợ định dạng thời gian, phiên bản trực quan hạn chế.
10. Plotly
Plotly là công cụ trực quan hóa dữ liệu nguồn mở. Công cụ này cung cấp khả năng tích hợp đầy đủ với các ngôn ngữ lập trình tập trung vào phân tích như Matlab, Python và R, giúp bạn hiển thị những trực quan phức tạp nhất. Plotly được sử dụng phổ biến cho công việc cộng tác, sửa đổi, tạo và chia sẻ dữ liệu đồ họa, tương tác, hỗ trợ cả cài đặt tại chỗ và đám mây.
Plotly có những ưu điểm như chỉnh sửa biểu đồ trực tuyến, xuất hình ảnh chất lượng cao, giao diện có tính tương tác cao, chia sẻ dễ dàng. Nhược điểm của Plotly gồm có tốc độ bị hạn chế, phiên bản miễn phí chưa thực sự cung cấp đủ tính năng, có thể bị nhầm lẫn và mất tập trung do nhiều màn hình nhấp nháy.
11. Data Wrapper
Data Wrapper là công cụ trực quan hóa dữ liệu hoàn toàn miễn phí. Data Wrapper giúp tạo biểu đồ nhanh chóng và biểu diễn số liệu thống kê đồ họa trên Big Data. Với giao diện đơn giản và trực quan, bạn dễ dàng tạo ra các bản đồ và biểu đồ để nhúng vào báo cáo.
Ưu điểm của Data Wrapper gồm có không yêu cầu cài đặt, dễ sử dụng cho người mới bắt đầu, sử dụng miễn phí. Nhược điểm của Data Wrapper là khó có thể xây dựng các biểu đồ phức tạp như Sankey, tính bảo mật chưa được đảm bảo.
Trên đây là danh sách những công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu. Trong phần sau, chúng ta sẽ tiếp tục điểm qua tất cả những công cụ còn lại. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.
Nguồn tham khảo: