# Savonia-artikkeli: Työkaluja datan visualisointiin

> Green Datan Future Solutions -hankkeessa tekemisen yhtenä pääpainona oli tehdä yritysten kestävään kehitykseen liittyvästä datasta viestinnällistä sisältöä tiedon visualisoinnin keinoin.

## Johdanto
Green Datan Future Solutions -hankkeessa keskityttiin yritysten kestävään kehitykseen liittyvän datan muuttamiseen viestinnälliseksi sisällöksi tiedon visualisoinnin avulla. Hankkeessa toteutettiin pilotteja, jotka sisälsivät datan keruuta, analysointia, raportointia ja viestintämateriaalien tuottamista. Tämä artikkeli tarjoaa yleiskatsauksen tiedon visualisointiin osana data-analyysiprosesseja, tiedolla johtamista ja viestintää sekä esittelee käytettyjä työkaluja.

## Data-analyysi ja visualisointi
Data-analyysi on prosessi, jossa raakadasta etsitään hyödyllistä tietoa valmistelun, esikäsittelyn, analyysin ja jälkikäsittelyn kautta. Visualisointi on keskeisessä roolissa erityisesti analysoinnin ja raportoinnin vaiheissa.

Eksploratiivinen data-analyysi on iteratiivinen prosessi, jossa visualisointi auttaa:
* Poikkeamien paikantamisessa
* Jakaumien tutkimisessa
* Toistuvien kaavojen löytämisessä
* Ajanjaksojen ja muuttujien yhteyksien tarkastelussa

## Työkaluja data-analyysiin
Analyysiin käytettäviä työkaluja on monia, ja valinta riippuu lähestymistavasta:
* **Yleiset analyysityökalut:** R, Python, Jupyter, Excel, KNIME, Power BI, SPSS, Tableau, Matlab, RapidMiner.
* **Paikkatiedon analysointi:** ArcGIS, CARTO, QGIS.

## Visualisoinnin tyypit ja termistö
Tiedon visualisointi kattaa pylväs- ja viivakaavioiden lisäksi taulukot, kartat, verkkodiagrammit ja sanapilvet. Erilaisia visualisointityyppejä voi tarkastella esimerkiksi *Data Visualisation Catalogue* -palvelusta. Verkkojulkaisuissa visualisointeihin voidaan lisätä interaktiivisuutta, kuten suodattamista, zoomaamista tai lisätiedon näyttämistä hiiren avulla.

## Työkalut yksittäisten kaavioiden luomiseen
* **Peruskäyttö:** Microsoft 365 -tuoteperheen työkalut.
* **Koodauspohjaiset (Javascript-kirjastot):** D3.js, Google Charts, amCharts, Chart.js, FusionCharts, Recharts, Victory, CanvaJS, ECharts.
* **Helppokäyttöiset verkkotyökalut:** Datawrapper, Flourish, Plotly, Infogram, Visme, Canva.

## Tiedolla johtaminen ja dashboardit
Dashboardit (kojelaudat) kokoavat yhteen liiketoiminnan suorituskyvyn mittareita (KPI) ja tarjoavat seurantaa päätöksenteon tueksi. Ne eroavat raporteista siten, että dashboardit kertovat tyypillisesti "mitä on tapahtumassa", kun taas raportit kertovat "mitä on tapahtunut".

**Tiedolla johtamisen ohjelmistoja:**
* **Kaupalliset:** Tableau, Power BI, Qlik, Looker (+ Looker Studio), Zoho Analytics, Sisense.
* **Avoimen koodin:** R Shiny, Streamlit, Redash, Dash, Grafana, Superset, Metabase.

## Infografiikat
Infografiikan tavoitteena on tiedon välittämisen lisäksi viihdyttää ja vakuuttaa. Toisin kuin dashboardit, infografiikat ovat usein staattisia ja tarinallisia.
* **Staattiset työkalut:** Adobe Illustrator, InDesign.
* **Dynaamiset/Verkkopohjaiset työkalut:** Infogram, Prezi, Canva, Visme, Venngage, Adobe Express.

Hankkeessa hyödynnettiin erityisesti **Infogramia** sen ohjelmointirajapinnan ja datan päivitysmahdollisuuksien vuoksi, vaikka live-datan kohdalla erilliset dashboard-sovellukset osoittautuivat toimivammiksi.

## Yhteenveto
Tiedon visualisointi vaatii muotoilun, tilastotieteen ja tiedonkäsittelyn ymmärrystä. Oikeiden työkalujen valinta ja tarinallistaminen ovat taitoja, jotka kehittyvät kokemuksen myötä. Visualisoinnin rooli tiedon ymmärtämisessä on kriittinen datan määrän kasvaessa.

***

**Teksti ja taulukot:**
Jesse Honkanen, TKI-asiantuntija, Savonia-ammattikorkeakoulu (jesse.honkanen@savonia.fi)