Perbedaan data visual dengan data digital adalah hal dasar yang harus kamu tahu. Di dunia serba modern, kebutuhan data yang mudah dibaca dan diakses jadi pilihan utama. Oleh karena itu, kenali dulu jenis data yang ingin kamu bangun eksistensinya secara detail sekaligus jelas.
Tim Belajarlagi sudah siapkan pembahasan awal yang bisa tingkatkan pemahamanmu. Mulai dari pengertian sampai fungsi dari masing-masing jenis data. Baca selengkapnya melalui artikel di bawah ini, ya!
Arti Data Visual Dengan Data Digital
Meskipun kedengarannya mirip, keduanya memiliki makna dan fungsi yang berbeda namun saling melengkapi. Data digital adalah bentuk mentah dari informasi. Bentuknya berupa sekumpulan angka, teks, atau simbol yang disimpan, diproses, dan dikirim oleh perangkat elektronik.
Setiap kali kita mengetik pesan, mengunggah foto, atau melakukan transaksi online, kita sebenarnya sedang menghasilkan data digital. Baik itu olahan file spreadsheet, rekaman suara, foto digital, maupun metadata dari online activities.
Sementara itu, data visual adalah cara manusia memahami data tersebut melalui bentuk visual yang mudah dicerna. Visualisasi data menerjemahkan informasi digital yang kompleks menjadi bentuk yang bisa langsung dilihat dan dimengerti
Contoh umumnya adalah grafik batang dan diagram lingkaran. Salah satu fungsi data visual adalah menjembatani kesenjangan antara analisis data digital yang teknis dengan kemampuan manusia untuk menyerap informasi secara intuitif.
Secara sederhana, data digital adalah sumbernya, sementara data visual adalah hasil olahannya. Keduanya bekerja berdampingan untuk membantu kita memahami dunia berbasis data.
Tanpa data digital, tidak akan ada informasi yang bisa divisualisasikan. Tapi tanpa data visual, informasi digital hanya akan menjadi deretan angka yang sulit dipahami maksudnya. Bahkan, keduanya dibutuhkan manusia untuk melakukan analisis bisnis, pendidikan, hingga komunikasi publik karena mampu mengubah data menjadi insight yang valuable.
Perbedaan Data Visual Dengan Data Digital
.webp)
1. Bentuk dasar informasi
Data digital merupakan bentuk paling mentah dari informasi yang disimpan dan diproses dalam sistem elektronik. Wujudnya hadir dalam format numerik, teks, simbol, atau kode biner yang merepresentasi suatu subjek atau objek.
Setiap nilai di dalamnya memiliki arti spesifik dan dapat diukur secara eksak. Karena sifatnya yang sistematis, data digital menjadi dasar dari hampir seluruh teknologi modern, mulai dari sistem informasi bisnis hingga big data analysis.
Sebaliknya, data visual adalah hasil dari proses penerjemahan data digital ke dalam bentuk visual yang lebih humanis. Fokusnya bukan lagi pada angka mentah, tetapi cara mengolah angka tersebut supaya bisa dikomunikasikan dengan efektif melalui elemen visual seperti grafik, bagan, peta, atau infografik.
Tujuannya adalah memudahkan persepsi, mempercepat pemahaman, dan menyajikan insight tanpa harus membacakan barisan data angka.
2. Fokus dan tujuannya
Data digital berorientasi pada presisi dan aspek struktural. Setiap elemen disusun selogis mungkin agar dapat digunakan untuk penghitungan, analisis, dan pengambilan keputusan berbasis angka. Jenis data ini menuntut konsistensi dan validitas karena kesalahan kecil dapat menghasilkan interpretasi yang keliru.
Sementara itu, data visual memiliki fokus yang lebih komunikatif dan naratif. Perannya menampilkan data melalui presentasi yang menggugah secara visual. Tujuannya menyederhanakan kompleksitas dan meng-highlight tren. Selain itu, data visual membantu orang melihat hubungan atau pola yang tersembunyi dalam kumpulan data besar.
3. Processing dan implementasi
Dalam konteks pengelolaan informasi, data digital lebih sering digunakan pada tahap pengumpulan, penyimpanan, dan analisis komputasional. Sebagai bahan mentah bagi berbagai perangkat analisis dan algoritma, data digital berguna untuk laporan keuangan serta kecerdasan buatan.
Karena sifatnya mentah, data digital membutuhkan pemrosesan lebih lanjut sebelum dikomunikasikan atau sebagai dasar pengambilan keputusan.
Data visual justru muncul pada tahapan akhir, yaitu interpretasi dan penyampaian hasil. Fungsinya sebagai media untuk menampilkan hasil analisis kompleks dalam bentuk yang mudah dimengerti, bahkan oleh audiens yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Melalui warna, bentuk, dan layouting dari template atau preferensi internal, data visual mengubah data yang formal menjadi narasi visual yang menarik.
Baca juga: Mengenal Google Data Studio, Bisa Bantu Visualisasi Data!
4. Aksesibilitas dan tingkat pemahaman
Data digital memiliki tingkat aksesibilitas yang terbatas pada kalangan yang memahami struktur data dan metode analisisnya. Angka dan teks mentah seringkali tidak memberikan makna tersirat bagi banyak orang sehingga dibutuhkan interpretasi dari analis, ilmuwan data, atau profesional yang memahami konteks teknisnya.
Sebaliknya, data visual memiliki daya jangkau yang lebih universal. Melalui desain dan bahasa visual yang mudah dicerna, siapa pun dapat memahami pesan yang ingin disampaikan tanpa perlu keahlian teknis.
Visualisasi data mengurangi beban kognitif dan membuat informasi lebih inklusif. Untuk memenuhi kebutuhan perusahaan, processing ini mempercepat proses kolaborasi antar departemen dan menyamakan persepsi dalam menyusun goals dari project.
5. Fungsi strategis
Dalam ranah strategis, data digital bertindak sebagai sumber utama kebenaran atau single source of truth. Hasilnya harus menjamin keakuratan dan validitas seluruh informasi yang digunakan oleh perusahaan.
Dengan data digital yang dikelola dengan baik, keputusan dapat diambil secara berbasis bukti. Kamu akan mendukung terjaganya integritas dalam proses bisnis, terutama di dunia yang semakin digerakkan oleh data.
Sementara itu, data visual berperan dalam menjembatani data digital dengan tindakan nyata. Ia mengubah data yang kompleks menjadi cerita yang dapat meng-influence arah strategi serta membangun pemahaman lintas fungsi. Presentasi yang kamu buat akan memperkuat penyampaian ide dalam forum manajerial atau publik.
Baca juga: 12 Jenis Platform Digital yang Harus Kamu manfaatkan
Tantangan dan Kesalahan Umum dalam Mengelola Data
1. Ketidakseimbangan antara kuantitas dan kualitas data
Perusahaan atau individu masih menganggap bahwa semakin banyak data berarti semakin kuat dasar untuk mengambil keputusan. Padahal, data yang tidak akurat bisa menyesatkan arah dan menghasilkan insight yang salah.
Di sisi lain, kualitas data menuntut perhatian yang lebih detail, biasanya mencakup cara data dikumpulkan, disimpan, dan di-update. Data yang tidak diperbaharui secara berkala bisa kehilangan relevansi terhadap kondisi saat ini.
2. Visualisasi hanya berorientasi pada estetika
Banyak tim terjebak pada tampilan yang estetis tanpa memperhatikan makna di balik visualisasi. Grafik yang menarik memang memikat, tetapi kalau kamu tidak menyajikan konteks atau metrik yang tepat, visualisasi tersebut justru menimbulkan kekeliruan.
Tantangannya terletak pada kemampuan menggabungkan keindahan visual dengan keakuratan analitis. Desainer dan analis harus memahami bagaimana audiens menafsirkan bentuk, warna, dan skala. .
Baca juga: 5 Cara Membuat Grafik di Excel dalam Sekejap! (Step-by-Step)
3. Minimnya literasi data di kalangan stakeholders
Masalah lain yang sering diabaikan adalah rendahnya tingkat literasi data di antara pihak pembuat keputusan. Banyak pemimpin atau manajer bisa membaca laporan, tetapi belum tentu memahami makna di balik angka tersebut.
Literasi data bukan hanya kemampuan membaca tabel atau grafik, tapi juga memahami bagaimana data dikumpulkan, apa batasannya, dan apa yang bisa atau tidak bisa disimpulkan darinya. Tantangannya adalah membangun budaya organisasi yang melek data, di mana setiap orang, dari eksekutif hingga staf, mampu berbicara dengan bahasa data tanpa kehilangan konteks manusiawinya.
4. Mengabaikan keamanan dan privasi data
Dalam upaya mengoptimalkan analisis, banyak organisasi tergoda untuk mengumpulkan dan membagikan data tanpa memperhatikan aspek keamanan. Padahal, pelanggaran data atau kebocoran informasi bisa berakibat fatal, baik dari sisi reputasi maupun hukum.
Kesalahan umum adalah menganggap keamanan data hanya urusan tim IT, padahal tanggung jawabnya bersifat kolektif. Setiap individu yang mengakses data memiliki peran dalam menjaga integritas dan kerahasiaannya. Tantangan adalah kemampuan mengolah data secara etis dan transparan di tengah tuntutan era digital.
Kesimpulan
Perbedaan data visual dengan data digital adalah strategi untuk menyambungkan keduanya. Sebagai fondasi, data digital harus dikumpulkan dalam bentuk lengkap supaya analisis jadi lebih mudah. Setelah itu, penguatan pembacaan analisis akan semakin kuat dengan bantuan visualisasi.
Supaya makin jago mengolah data digital dan data visual, kamu bisa bergabung ke program CertiHub by Belajarlagi. Ada program yang sudah disesuaikan kurikulum industri, termasuk pengolahan data di Excel maupun bidang kerja lainnya. Dipandu para profesional di expertise-nya masing-masing, jangan sampai kamu ketinggalan kesempatan. Daftar sekarang!
.webp)
.webp)
