Resume Visualisasi Informasi part II

Frekuensi penggunaan data dan informasi sangat tinggi dalam kehidupan kita sehari-hari. Tergantung pada konteks makna dan penggunaannya.Baik data dan informasi merupakan tipe dari pengetahuan atau sesuatu yang digunakan untuk mencapai pengetahuan. Meskipun digunakan secara bergantian, ada banyak perbedaan antara makna dari data dan informasi.

•     Data mengacu pada abstrak terendah atau masukan mentah yang bila diproses atau diatur dapat menyediakan output yang bermakna.

•     Suatu bahan baku yang berkaitan dengan fakta, peristiwa dan transaksi.

•     Data dapat berupa angka, karakter, simbol, atau bahkan gambar.

•     Input mentah adalah data yang tidak memiliki signifikansi pada waktu itu dan juga dalam bentuk itu.

•     Data sering diperoleh sebagai hasil rekaman atau pengamatan. 

•     Sebagai contoh, suhu udara adalah data. Ketika data ini akan dikumpulkan, sistem atau orang yang memantau suhu harian akan mencatat data itu

Informasi dapat dijelaskan sebagai jenis pemahaman atau pengetahuan yang dapat ditukar dengan orang. Hal ini dapat berupa fakta-fakta, hal-hal, konsep, atau apapun yang relevan dengan topik yang bersangkutan.

Data yang telah diolah sedemikian rupa dan bisa menjadi berarti bagi orang yang menerimanya.

 Data yang dapat menyediakan jawaban dari pertanyaan  "who", "what", "where", and "when”.

 

Fungsi Informasi:

•     Stimulus mental.

•     Persepsi.

•     Representasi.

•     Pengetahuan.

•     Instruksi.

•     Setiap kumpulan data memiliki kebutuhan tampilan tertentu, kepentingan atau tujuan mengapa data itu di proses dan kumpulan data mempunyai efek kebutuhan terhadap data itu sendiri.

•     Disini kita akan mempelajari bagaimana karakteristik dari suatu himpunan data dapat membantu menentukan jenis visualisasi yang akan anda gunaka.  

      Karakteristik dari data:
1. terlalu banyak informasi
2. pengumpulan data
3. data tidak selalu sama
4. berfikir tentang data
5. what is the question??
6. a combination of many diciplines
7. proses
 

      Proses pemahaman data
1. acquire (bagaimana cara mendapatkan data terlebih dahulu)
2. parse (menyediakan beberapa strukur untuk data)
3. filter (menghapus semua data kecuali yang di butuhkan)
4. mine
5. represent (mewakili)
6. refine (memperhalus)
7. interact (interaksi)