法國 Lascaux 洞窟的石器時代遺蹟被認定為最古老的史前壁畫，是人類最早的繪畫創作。事實上，這些壁畫也是當時人類利用「資訊圖表」（Infographics）記載生活的表現，能用以統計牲畜的種類和數量。

所謂「一圖勝千言」，這是因為大腦處理文字和影像的方式不同：文書處理是「循序線性的」，而影像處理則是「同步進行的」，對人腦來說影像比文字容易理解。科學研究發現影像思考是雙眼生物演化而來的天賦能力，圖畫是最基本而有效的表達工具，這也是在資料量爆炸的時代，數據視覺化、資訊圖表成為顯學的原因。

為何需要數據視覺化

試想如何利用目前的疫情統計，讓社會大眾瞭解保持「社交距離（Social Distancing）」是控制新冠肺炎疫情的最佳解？當代處理數據的裝置和技術，讓數據工程師和數據分析師減少大量作業時間，完成數據清理、整備、建模和分析的工作。然而在分析結果產生之後，透過數字來描述脈絡、述說故事、找到洞察並不容易。龐雜的資訊利用影像來呈現，往往會有出乎意料的效果。

以防疫衛教為例，華盛頓郵報在一篇探討如何對抗疫情的報導當中，先以時間序列圖描述新冠肺炎感染人數呈「指數成長」，再以不同阻絕策略動態模擬病毒的擴散。比對四種模擬之後，驗證「廣泛保持社交距離（Extensive Distancing）」的情況下，感染人數曲線最為平緩，控制效果最佳（見下圖）。此篇報導動態圖表的意涵深入淺出，在網路上被大量轉載和分享。

Simulation of Extensive Distancing
(圖表來源：Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to 「flatten the curve」https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/world/corona-simulator/)

數據視覺化的興起也產生了新型態的工作，「數據記者」（Data Journalist）即是新興職務之一。顧名思義，數據記者以數據視覺化工具產生資訊圖表，加強寫作和報導內容，讓新聞訊息更容易向社會大眾傳播。早期的數據記者出現于開源社群，利用開放數據和視覺化的技術產出圖表，分享政治、社會、文化和環境等議題內容，間接促進了政府建立更完整的開放數據平臺。隨著資訊圖表加入了更多設計元素，時至今日數據新聞（Data Journalism）已成為新聞媒體的標準配備，走在浪頭上的媒體甚至有專職數據記者的編制。

如同文字資訊的傳播，一組引人入勝的資訊圖表不但可以有效達到溝通的效果，更能快速地在社群中擴散。要製作一組有價值的資訊圖表，建議評估以下幾項要素：

• 誰是閱聽者
• 溝通目的和主題為何
• 資訊結構和圖表設計
• 數據使用是否具備即時性
• 圖表操作是否具備互動性

聚焦策略目標與診斷指標

數據視覺化在企業層面的應用，就是能夠即時幫助營運決策的數據儀錶板（Dashboard）。一個企業所擁有的數據，散佈于各個單位部門，要能第一時間掌握營運現況的數據並不容易。依據筆者的經驗，企業對於數據儀錶板的需求，通常隱含了兩個命題：「多來源數據整合」和「商業智慧（Business Intelligence, BI）」。視覺化是資訊呈現的方式，解決營運問題、達成企業目標要透過數據整合和分析找到答案。

管理大師彼得·杜拉克（Peter Drucker）倡導目標管理（Management by Objectives, MBO），其後世人衍生「駕駛艙內」的隱喻：關鍵結果領域（Key Result Areas, KRA）的指標，是引導企業發展方向之必要「儀錶板」。做為商業用途的視覺化資訊圖表，選定要呈現的策略目標和診斷指標（Diagnostic Metrics）甚為重要。策略目標具體的展現是「關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）」，必須有代表性並且可用科學方式衡量，診斷指標則是客觀的「度量」。

舉例來說，某個企業設定「三個月內官方網站的流量增長10%以促進銷售機會」，「促進銷售機會」是策略目標，「流量增長10%」是KPI，用來測量流量的「訪客數」則是診斷指標。

列舉數碼行銷常見的KPI與診斷指標

多來源數據整合與視覺圖表呈現

實務上，筆者經常遇到需要整合多來源數據的情境。例如企業想要了解數碼媒體投放成效，除了檢視媒體端的指標之外，也要同時觀察媒體導流訪客的網站使用行為，甚至要掌握這些訪客是否帶動電商轉換率。有什麼做法可以兼顧營運監測的即時性和互動性？

要滿足這樣的需求，除了在消費者互動的各個環節佈署數據蒐集機制，還可以將不同平臺上的數據呈現在同一組數據儀錶板當中。試想將 Google Ads、Facebook Ads 等媒體廣告數據，並同網站流量數據及電商銷售數據整合在一組儀錶板上，透過篩選器選擇任何時間區間進行觀察和比較，進一步挖掘（Drill-down）不同媒體管道和廣告素材的成效差異，可以大幅提升即時優化和績效管理的效率。

你或許聽過 Google Data Studio，或是 Tableau、Qlikview、微軟 Power BI 等，都是業界常見的數據視覺化解決方案。這些工具皆具備多來源的數據聯結器（Data Connectors）和圖表庫，幫助企業打造兼顧美感和易用性的數據儀錶板。

奧美應用案例

自2019年7月起，我們已陸續利用數據視覺化工具發展數據產品，為客戶開發儀錶板。目前有五種不同型別的模板，如下表所列（因應實際需求客制開發則不限於這五型別）：

數據儀錶板型別

由於客戶營運資訊不宜作為公開案例，我們利用範例資料建置了展示儀錶板供內外部測試，如下圖所示。這組範例儀錶板包含網站數據、電商數據以及 Google Ads 和 Facebook Ads 兩種媒體數據，可體驗「即時數據查詢」和「互動圖表操作」，讓複雜的數據更容易理解和使用。

供內外部測試的範例儀錶板

去年底我們也開始串接政府開放數據做視覺化應用。新冠肺炎抗疫期間，「衛服部健保署」和「疾管署」陸續釋出「健保特約機構口罩剩餘數量明細清單」、「COVID-19 臺灣最新病例、檢驗統計」、「COVID-19 各國家地區累積病例數與死亡數」、「地區年齡性別統計表-嚴重特殊傳染性肺炎」等開放數據，提供社群朋友開發應用界面。

我們將臺灣疫情統計、確診案例分佈、全球疫情統計、國際旅遊警示以及醫事機構口罩剩餘數量彙整於一組儀錶板，並透過數據源即時更新數據，提供關心疫情的民眾一個資訊分流的平臺：「Taiwan COVID-19 Situation Dashboard」 https://bit.ly/2T4gRUD。 （這組儀錶板被臺灣公共數碼創新空間的「口罩供需資訊平臺」 https://mask.pdis.nat.gov.tw/ 所收錄）

如果你對數據視覺化有興趣，不妨找我們聊聊！