Khi khối lượng dữ liệu trên toàn cầu tăng nhanh, việc xác định, xử lý và trực quan hóa thông tin thành một dạng dễ hiểu và dễ chia sẻ để có thể hành động theo ngày càng trở nên phức tạp. Đây là lúc các bảng điều khiển (dashboard) phát huy tác dụng.
Dashboard là thành phần then chốt trong quy trình phân tích vì chúng cung cấp cái nhìn tổng quan cô đọng về thông tin ở dạng dễ tiếp thu cho nhiều nhóm đối tượng. Mục tiêu cuối cùng của một dashboard là giúp người dùng đưa ra quyết định tối ưu và tận dụng kho dữ liệu ngày càng lớn này có lợi cho mình.
Bài viết này sẽ mang đến góc nhìn về nghệ thuật và khoa học đằng sau việc thiết kế các dashboard chất lượng cao — và cung cấp tổng quan về những công cụ bạn có thể bắt đầu dùng ngay hôm nay để triển khai dashboard.
Có những loại dashboard nào?
Chọn đúng loại dashboard là yếu tố quyết định để truyền tải những insight dữ liệu có tác động. Tuy nhiên, với khối lượng và độ phức tạp dữ liệu ngày càng tăng cùng sự đa dạng của các nhóm đối tượng muốn tiếp cận dữ liệu qua dashboard, việc loay hoay không biết nên thiết kế ra sao là điều dễ hiểu. Khi xây dựng dashboard, bạn cần nắm rõ loại dashboard nào phù hợp nhất với đối tượng người xem cụ thể. Các loại dashboard phổ biến nhất gồm:
1. Dashboard vận hành (Operational)
Dashboard vận hành giám sát dữ liệu theo thời gian thực, theo dõi hiệu suất đầu-cuối của nhiều hoạt động kinh doanh và truyền tải insight thông qua trực quan hóa dữ liệu rõ ràng. Chúng được thiết kế để sử dụng trong quy trình làm việc hằng ngày, cung cấp insight nhạy thời gian và cảnh báo về các diễn biến thời gian thực. Dashboard vận hành được cập nhật liên tục để hỗ trợ quyết định nhanh tại thời điểm đó. Đối tượng chính là các quản lý và đội ngũ vận hành. Ví dụ bao gồm
- Dashboard Marketing—Các chỉ số hiệu suất website như tỷ lệ thoát, giá trị vòng đời người dùng, thời lượng phiên trung bình, v.v.
- Phát triển phần mềm—Phân tích sự cố hệ thống, theo dõi thời gian hoạt động (uptime), theo dõi hóa đơn dịch vụ đám mây, v.v.
2. Dashboard chiến lược (Strategic)
Dashboard chiến lược chủ yếu được dùng bởi lãnh đạo cấp cao, giám đốc hoặc chủ doanh nghiệp để theo dõi OKR và KPI dài hạn của công ty. Chúng cung cấp cập nhật cấp cao về hiệu suất của toàn bộ tổ chức hoặc phòng ban. Loại dashboard này cập nhật dữ liệu ít thường xuyên hơn dashboard vận hành vốn được xem hằng ngày. Dashboard chiến lược phức tạp ở khâu tạo lập vì cần theo dõi chính xác các chỉ số toàn tổ chức vốn nằm ở nhiều nguồn dữ liệu rời rạc. Ví dụ gồm
- Toàn tổ chức—Theo dõi doanh thu và OKR của công ty trong nháy mắt.
- Toàn phòng ban—Theo dõi phễu marketing từ giai đoạn thu hút đến mua hàng.
3. Dashboard phân tích (Analytical)
Đúng như tên gọi, các dashboard này dùng để phân tích và tiêu thụ lượng lớn dữ liệu phức tạp. Công cụ dashboard hiện đại cung cấp cho người dùng và chuyên gia các tính năng như drill-down, bộ lọc phong phú và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Với dashboard phân tích, bạn có thể đi xa hơn việc lướt qua chỉ số để tìm hiểu các yếu tố dẫn dắt và động lực phía sau dữ liệu.
Đối tượng chính của dashboard phân tích thiên về kỹ thuật, từ các chuyên viên như nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích đến các quản lý muốn đào sâu insight. Ví dụ về dashboard phân tích gồm:
- Tài chính—Dashboard hiệu suất tài chính với khả năng phân rã doanh thu theo kênh, sản phẩm, tài sản và hơn thế
- Marketing—Dashboard Google Analytics cung cấp chỉ số cấp cao và khả năng drill-down theo kênh, giới thiệu (referral), nguồn truy cập, v.v.
Cách tạo dashboard hiệu quả
Mục tiêu chính của một dashboard là giảm độ phức tạp và mang lại sự rõ ràng. Một dashboard tốt đơn giản hóa thông tin phức tạp bằng trực quan hóa dữ liệu mạch lạc và sạch sẽ. Sau đây là một số thực tiễn thiết kế dashboard để truyền đạt insight hiệu quả đến khán giả của bạn:
Đặt mình vào vị trí người xem
Nếu muốn tạo ra một dashboard có tác động, bạn cần thấu hiểu sâu sắc nhóm đối tượng sẽ sử dụng dashboard của mình. Điều này đồng nghĩa bạn phải nắm rõ lĩnh vực chuyên môn và mức độ hiểu biết kỹ thuật của họ. Hơn nữa, hãy suy nghĩ kỹ về những insight họ quan tâm nhất khi thiết kế dashboard. Ví dụ, một nhà phân tích marketing sẽ quan tâm nhiều hơn đến các dashboard báo cáo chiến dịch marketing cụ thể. Ngược lại, lãnh đạo marketing sẽ chú trọng hơn đến dashboard báo cáo toàn bộ phễu marketing. Đây có lẽ là một trong những bước quan trọng nhất, vì nó bảo đảm dashboard của bạn được đón nhận.
Dọn dẹp sự rối rắm
Dashboard có thể rất lộn xộn. Đặc biệt vì rất dễ bị cám dỗ muốn cung cấp cho người xem mọi dạng biểu đồ, đồ thị và bảng có sẵn. Để tránh tạo ra dashboard khó đọc và rối mắt, hãy tự hỏi những gì bạn đưa vào có liên quan đến người xem không và loại bỏ các yếu tố không cần thiết càng nhiều càng tốt. Ngoài ra, hãy nhận thức rằng xây dựng dashboard là một quá trình lặp. Vì vậy, hãy ghi nhớ phản hồi của người dùng khi bạn tiếp tục hoàn thiện dashboard.
Sử dụng bố cục dạng lưới
Bạn nên cân nhắc sử dụng bố cục dạng lưới khi thiết kế dashboard. Theo Andy Cotgreave, Nhà truyền bá kỹ thuật tại Tableau và đồng tác giả Big Book of Dashboards, con người có xu hướng tự nhiên là nhìn từ trái sang phải và từ trên xuống dưới. Dùng bố cục lưới giúp người xem điều hướng dashboard một cách độc lập và trực quan. Về thực hành, điều này có nghĩa là bắt đầu với các chỉ số cấp cao ở góc trên bên trái, rồi đi sâu dần khi bạn đi xuống và sang phải của lưới.
Chú ý phông chữ
Dù có thể bị hấp dẫn muốn dùng nhiều phông và cỡ chữ khác nhau, quy tắc chung là chỉ dùng một phông với không quá 3 cỡ. Bạn nên theo hệ bậc phông chữ, giữ tiêu đề lớn hơn nội dung, và dùng kiểu chữ đậm để làm nổi bật các phần tử và tiêu đề quan trọng. Việc thay đổi cỡ chữ và hiệu ứng cũng là công cụ tuyệt vời để hướng sự chú ý của người xem đến các phần cụ thể trên dashboard. Tuy nhiên, hãy dùng một cách chừng mực.
Sử dụng màu sắc một cách sáng tạo
Có thể nói màu sắc là một trong những yếu tố bắt mắt nhất của bất kỳ trực quan hóa dữ liệu hay dashboard nào. Vì vậy, hãy cân nhắc kỹ khi chọn bảng màu cho trực quan hóa dữ liệu. Điều này đồng nghĩa bạn cần có một bảng màu nhất quán trên các biểu đồ và dùng màu một cách có hệ thống để phân biệt giữa các nhóm, mức độ quan trọng và các tầng bậc thông tin khác nhau.
Tốc độ tải nhanh là một lợi thế
Tốc độ tải là tất cả đối với sản phẩm số, và dashboard cũng không ngoại lệ. Dù dashboard của bạn nhiều thông tin và hấp dẫn về mặt thị giác đến đâu, nó cũng khó được sử dụng nếu mất quá nhiều thời gian để tải. Thời gian tải lâu có thể do khối lượng dữ liệu lớn, các phép biến đổi diễn ra trong chính dashboard, quá nhiều bộ lọc và các trực quan hóa quá phức tạp tốn thời gian render. Một cách hay để giảm thời gian tải là cắt giảm các yếu tố rườm rà và bảo đảm các phép biến đổi dữ liệu phức tạp được lưu trong các view ở cơ sở dữ liệu.
Kiểm thử khả năng sử dụng của dashboard
Một trong những yếu tố quan trọng nhất khi thiết kế dashboard là cần được kiểm thử. Khi bạn xây xong nguyên mẫu, hãy đặt mình vào vị trí người dùng và suy nghĩ về cách họ nhìn nhận và sử dụng dashboard. Ghi lại hoạt động và xem bạn có thể làm dashboard hiệu quả hơn như thế nào. Để dự án thành công, kiểm thử là chìa khóa. Bạn sẽ hiểu được dashboard được đón nhận ra sao, từ đó lặp lại thiết kế dựa trên phản hồi này.
Liên tục lặp và cộng tác
Hoàn toàn bình thường nếu bạn không làm đúng ngay từ lần đầu. Tạo dashboard là một quá trình dài và toàn diện, bạn cần dành thời gian cho nó. Để trình bày phiên bản tốt nhất, bạn cần cho mình thời gian xem xét và có góc nhìn tốt hơn. Những dashboard tốt nhất cũng trải qua vô số lần lặp; quá trình liên tục cải thiện mỗi ngày cần thời gian — điều đó hoàn toàn chấp nhận được.
Công cụ tạo dashboard tuyệt vời
Bắt đầu với dashboard khá dễ và có rất nhiều công cụ để bạn sử dụng. Tuy nhiên, vì quá nhiều lựa chọn, bạn rất dễ rơi vào tình trạng phân vân quá mức. Phần này sẽ phân tích những công cụ được dùng phổ biến nhất mà các chuyên gia dữ liệu có thể dùng để tạo dashboard ngày nay. Khi đánh giá công cụ dữ liệu để tạo dashboard, hãy cân nhắc các tính năng sau:
- Kết nối nguồn dữ liệu: Dễ hay khó để kết nối công cụ với các nguồn dữ liệu khác nhau?
- Tính năng cộng tác: Công cụ có hỗ trợ cộng tác như bình luận, chỉnh sửa, chia sẻ và lưu trữ không?
- Tốc độ render: Dashboard mất bao lâu để render và tải?
- Dễ sử dụng: Có cần kiến thức lập trình không, hay là giao diện kéo-thả với rào cản gia nhập thấp?
- Chi phí: Là khung nguồn mở hay cần mua bản quyền?
Dưới đây là danh sách các công cụ giàu tính năng để bắt đầu xây dựng dashboard và trực quan hóa dữ liệu ấn tượng:
1. Power BI
Power BI của Microsoft là một trong những công cụ business intelligence phổ biến nhất hiện nay. Nó trở thành lựa chọn mặc định cho các chuyên gia dữ liệu và người dùng doanh nghiệp nhờ giao diện đơn giản và bộ tính năng phong phú. Công cụ có giao diện kéo-thả tinh gọn đi kèm danh sách lớn các kết nối nguồn dữ liệu để bạn xây dựng dashboard sẵn sàng cho sản xuất ngay từ đầu. Power BI giúp cộng tác với đồng đội khá dễ dàng, cho phép bạn xây dựng, chỉnh sửa và chia sẻ liền mạch — trải nghiệm tương tự các sản phẩm Microsoft khác như SharePoint.
TÍNH NĂNG CHÍNH
- Giao diện trực quan: Giao diện Power BI rất trực quan, đặc biệt với người quen thuộc bộ Microsoft.
- Chi phí thấp: Giá cả hợp lý so với các giải pháp BI đầy đủ tính năng khác
- Tích hợp Azure: Tích hợp rất tốt với các dịch vụ đám mây Azure như Azure Data Factory, Azure Synapse và các kết nối dữ liệu khác
- Tính năng AutoML: Power BI dễ dàng tích hợp ML tự động từ Azure Machine Learning để xây dựng mô hình.
Ví dụ về dashboard Power BI
2. Tableau
Tableau là một trong những công cụ business intelligence giàu tính năng nhất hiện nay. Ra đời năm 2003 tại Mountain View, California, Tableau đã trở thành một trong các công cụ BI mặc định cho nhà phân tích hiện đại. Công cụ cung cấp giao diện kéo-thả, giúp người không viết code vẫn tạo dashboard dễ dàng. Tableau hỗ trợ số lượng kết nối nguồn dữ liệu nhiều nhất, nên việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau không phải vấn đề. Công cụ cho phép cộng tác trên dự án và chia sẻ, lưu trữ dashboard bằng Tableau Server. Tốc độ render có thể được tối ưu với kế hoạch phù hợp, hỗ trợ lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ và data extract. Tableau gợi ý dùng các mẹo hiệu năng này để đạt tốc độ render cực nhanh.
Tableau cũng có một cộng đồng rất mạnh và sôi động, được hậu thuẫn bởi hàng nghìn người dùng và quyền truy cập miễn phí vào Tableau Public. Mức giá cho phiên bản chuyên nghiệp của Tableau Desktop nằm ở phân khúc cao hơn so với các công cụ BI khác.
TÍNH NĂNG CHÍNH
- Render nhanh: Với hỗ trợ lưu trữ trong bộ nhớ và data extract, Tableau rất phù hợp khi làm việc với tập dữ liệu lớn
- Cộng đồng: Cộng đồng cực kỳ năng động để truyền cảm hứng và hỗ trợ xử lý sự cố
- Sản phẩm tinh gọn: Tableau đã liên tục lặp và cải tiến từ năm 2003, nên trải nghiệm sử dụng rất mượt và hầu như không lỗi.
- Tùy biến cao: Các tính năng như đa dạng trực quan hóa, phông chữ, màu sắc, kích thước, hàng, cột, lưới, kích thước màn hình, v.v. giúp bạn tạo dashboard tùy biến cao
- Kết nối nguồn dữ liệu: Bạn có thể kết nối nhiều loại dữ liệu, lưu trữ ở nhiều nơi bằng các trình kết nối dữ liệu của Tableau tích hợp sẵn
Ví dụ về dashboard Tableau
3. Gói Dash của Python
Dash là thư viện mã nguồn mở do những người tạo ra Plotly phát triển. Nó cho phép bạn xây dựng các dashboard Python tương tác mà không cần học HTML, CSS và JavaScript. Đây là gói miễn phí, cài đặt dễ dàng. Thay vì giao diện kéo-thả, Dash cung cấp cách tiếp cận ưu tiên code để xây dựng biểu đồ và dashboard. Đối tượng là người dùng kỹ thuật hơn như nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML, lập trình viên Python và kỹ sư dữ liệu. Để kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau, bạn có thể dựa vào các gói Python sẵn có, nhưng cần cấu hình bằng code — gây thêm chi phí công sức.
Vì dựa trên Python, giải pháp này cho phép linh hoạt hơn rất nhiều để xây dựng dashboard tùy biến cao. Tuy nhiên, đường cong học tập dốc với người chưa quen Python và các gói của nó. Do bạn tự quản lý mọi thứ, trực quan hóa tập dữ liệu lớn đôi khi có thể bị giật lag. Hơn nữa, xuất bản một dashboard xây bằng Dash không đơn giản như bấm nút — bạn cần đóng gói và triển khai lên các dịch vụ đám mây như AWS, Heroku, GCP, v.v.
TÍNH NĂNG CHÍNH
- Dựa trên Python: Dù dựa trên Python khiến Dash có đường cong học tập dốc hơn so với công cụ kéo-thả — nhưng cũng là ưu điểm lớn — vì mang lại mức độ linh hoạt cao
- Kiểm soát phiên bản: Là công cụ ưu tiên code, bạn có thể lưu trữ và lưu các phiên bản lặp khác nhau của dashboard Dash bằng công cụ kiểm soát phiên bản như Git
- Mã nguồn mở: Là gói mã nguồn mở, nghĩa là miễn phí sử dụng.
- Tùy biến cao: Thuộc nhóm hàng đầu về khả năng tùy biến, thể hiện qua thư viện dashboard
Ví dụ về dashboard Dash
4. Gói Streamlit của Python
Streamlit là một gói Python mã nguồn mở khác, tập trung nhiều hơn vào việc tạo và triển khai các ứng dụng dữ liệu nặng về machine learning. Tuy vậy, nó cũng là công cụ tạo dashboard rất tốt. Thư viện trực quan hóa này được thiết kế phục vụ nhà khoa học dữ liệu và có đường cong học tập khá thấp cho người dùng Python. Streamlit có sẵn các phương thức dựng trực quan hóa đơn giản. Nếu bạn biết thao tác dữ liệu cơ bản bằng pandas, thư viện này khá dễ để bắt đầu. Nó cung cấp các tính năng như làm mới nền, bộ nhớ đệm dữ liệu để tăng tốc giao diện và tính năng ghi màn hình để chia sẻ.
TÍNH NĂNG CHÍNH
- Dựa trên Python: Tương tự Dash, mang lại mức độ linh hoạt cao
- Đường cong học tập thấp: Xây dựng dashboard Streamlit giống như dùng pandas trên Jupyter, nên người dùng Python nào cũng dễ làm quen.
- Kiểm soát phiên bản: Là công cụ ưu tiên code, bạn có thể lưu trữ và lưu các phiên bản lặp khác nhau của dashboard Streamlit bằng Git
- Mã nguồn mở: Streamlit miễn phí sử dụng
Ví dụ về dashboard Streamlit
5. Gói Shiny của R
Được xem là một trong những “ứng dụng sát thủ” của R, Shiny là một trong những công cụ tạo dashboard dựa trên code tốt nhất hiện nay. Shiny cho phép người dùng phát triển ứng dụng web hoàn chỉnh bằng R mà không cần biết HTML, CSS hay JavaScript. Ra mắt từ năm 2012, Shiny đã có cả thập kỷ lặp và cải tiến, khiến nó trở thành công cụ dashboard mã nguồn mở cực kỳ ổn định và giàu tính năng. Giống các công cụ dựa trên code khác trong bài, Shiny mang lại mức linh hoạt và tùy biến cao, và hoạt động rất tốt với các gói R khác.
TÍNH NĂNG CHÍNH:
- Dựa trên R: Tương tự các công cụ dựa trên code khác trong danh sách, mang lại mức linh hoạt cao
- Kiểm soát phiên bản: Là công cụ ưu tiên code, bạn có thể lưu trữ và lưu các phiên bản lặp khác nhau của dashboard Streamlit bằng Git
- Mã nguồn mở: Là gói mã nguồn mở, nghĩa là miễn phí sử dụng.
- Tùy biến cao: Thuộc nhóm hàng đầu về khả năng tùy biến, thể hiện qua thư viện dashboard
Ví dụ về dashboard Shiny:
Phá vỡ khuôn mẫu
Không có cách nào truyền đạt dữ liệu tốt hơn một dashboard có thiết kế hướng người dùng và trực quan hóa dữ liệu chất lượng cao. Mỗi dashboard đều khác nhau về mục tiêu, yêu cầu và giới hạn. Tuy nhiên, có một yếu tố chung chi phối thành công của tất cả, đó là quá trình lặp chủ động. Hãy nhớ rằng không có dashboard nào hoàn hảo ngay lần đầu. Phản hồi liên tục và cải tiến không ngừng là cách duy nhất để làm cho dashboard của bạn hiệu quả và trực quan hơn.
Đồng thời, một dashboard không nhất thiết phải thuần công năng. Sự đánh đổi giữa thẩm mỹ và chức năng thường là một lưỡng phân giả. Vì vậy, hãy thoải mái không quá cứng nhắc theo những hướng dẫn khắt khe, và hãy vui vẻ với các dashboard và trực quan hóa của bạn, miễn là luôn ghi nhớ đối tượng người xem và cách họ tương tác với sản phẩm bạn tạo ra.
Để tìm hiểu thêm về trực quan hóa dữ liệu, dashboard và kể chuyện bằng dữ liệu — hãy xem các bài viết sau:
