Evren tek bir elementten oluşmuştur, o da VERİ! Peki, veri görselleştirme neden gerekli?

Bundan yaklaşık 2300 yıl önce Aristo, evrenin 4 temel elementten (şu meşhur hava, su, ateş ve toprak) oluştuğunu söyledi. 4 element iddiasından 2150 yıl sonra ise insanlar periyodik tabloyla tanıştı ve şu an varlığını algılayabildiğimiz her şeyin bu tablodaki 118 elementten oluştuğunu biliyoruz. Peki, neredeyse 2 asır arayla gerçekleşen bu olayların ilk veri görselleştirme örnekleri olduğu aklınıza gelir miydi?

Veri=Bilgi=Para

Veri her yerde, her zaman da öyleydi. Tek fark, bundan yüz yıllar önce veriye ulaşmak bugün olduğu kadar kolay değildi. Tüm bu gelişim yüzyıllar boyunca adım adım gerçekleşti: Önce bugüne kıyasla sınırlı olan verilere ulaştık, sonra sahip olduğumuz bu verilerle bizi daha fazla veriye ulaştıracak teknolojiyi ürettik. Veriyle olan ilişkimiz günümüzde de aynı kazan-kullan-kazan döngüsüyle devam ediyor. Modern dünyanın veri denklemi kısaca; “Veri=Bilgi=Para”.

Hâl böyle olunca, şirketler için kendilerini veri ile entegre etmek kaçınılmaz oldu. Veri-para eşitliği basit bir yol gibi gözükse de, verinin paraya dönüşümü başlı başına bir proses. Prosesin ilk adımı veriye ulaşmak, ki günümüzde veri gökten yağıyor desek abartmış olmayız.

Daha önce hiçbir dönemde veri akışının bu kadar hızlı olduğu bir zamana tanıklık etmemiştik. Teknolojinin kurumsal ve kamusal alanda kısıtlı kullanımından çıkıp evlerimize girmesiyle birlikte her birimiz birer veri bankasına dönüştük. Sosyal medya hareketlerimizden online alışveriş tercihlerimize kadar her hareketimiz, şirketlerin pazarlama planlarını oluşturabilecekleri birer kaynak sağlıyor. Yani, prosesin ilk adımı başarı ile tamamlanıyor.

Peki, elimizdeki veri yığını ile ne yapacağız?

Konseptten Bağlama Geçiş: Veri Görselleştirme

Tek başına veri, yorumlayacak bir araca sahip değilseniz hiçbir şeydir. İyi haber: Yorumlayacak araca hepimiz sahibiz. Kötü haber: Elimizde yalnızca tek bir araç var, o da beynimiz. Dağınık bir veri topluluğun bizim için anlam kazanabilmesi için öncelikle, ‘veri işleme’ olarak adlandırılan bir süreçle verilerin belli bir kategori ya da anlam benzerliğine göre ayrılması gerekiyor.

Beynimiz veri işlemeyi doğal olarak yapabilse de söz konusu tamamen yabancı olduğumuz bir konsepte gelince, bundan anlam çıkarmamız da zorlaşıyor. Beynin verilerden anlam çıkartacak seviyeye ulaşması uzun bir alışma ve öğrenme sürecini gerektiriyor. Tahmin edersiniz ki, şirketlerin reklam yapmak için beynimizin ısındırma turlarını beklemesi mantıklı bir hareket olmazdı.

Sonuç olarak; beynimiz ne kadar işlenmiş, hazır bilgiyle karşılaşırsa anlam çıkarması da kolaylaşacaktır. Veri hazırlığının sektördeki uygulamaları, artık adını daha sık duymaya başladığımız iki kavrama götürüyor bizi: ‘Data visualization’ ve ‘data storytelling’. Marketing yöntemleri olarak sınıflandırabileceğimiz bu iki kavram, veriyi insan beyni için en cazip hâle getiriyor.

Daha önce hiç gitmediğiniz bir şehir hakkında veriye 3 farklı şekilde maruz kaldığınızı varsayalım: İlkinde şehirle ilgili bir gezi yazısı okuyorsunuz, ikincisinde şehirde çekilmiş fotoğraflara bakıyorsunuz, son olarak da şehirle ilgili bir belgesel izliyorsunuz. Bir ay sonra şehirle ilgili bildiklerinizi anlatmanız istense, açık ara farkla belgesel izlediğiniz durumda daha çok şeyin aklınızda kaldığını göreceksiniz. Şirketlerin veri görselleştirme ile ‘storytelling’i harmanlamış hâli beyninizde, sizin örneğinizdeki belgesel ile aynı etkiyi yaratıyor.

Kısaca, karşınızda ulaşmak istediğiniz bir kitle ve elinizde bir yığın veriyle baş başa kaldıysanız, veri görselleştirme ile harmanlanmış iyi bir hikaye en büyük yardımcınız olacak.