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Data visualization: cos’è, definizione e migliori tools

L'obiettivo della visualizzazione dei dati consiste nel fornire una chiara e corretta rappresentazione delle informazioni, per produrre valore e ridurre la complessità, permettendo alle aziende di risparmiare tempo, risorse e migliorando l'intero processo decisionale [...]
Change data capture: cos'è e per cosa viene usato
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La data visualization è la rappresentazione dell’informazione nella forma di grafici (non solo a torta), diagrammi, infografiche, eccetera. Il motivo è semplice: i dati diventano conoscenza se acquistano un significato.

Infatti la visualizzazione dei dati può anche funzionare da reporting tool ovvero da strumento per effettuare report di dati in forma grafica. L’obiettivo è quello di ridurre la complessità e migliorare il processo decisionale, perché un’immagine vale più di tante parole.

Data visualization: cos'è, definizione e migliori tools
Esempio di grafici di Data visualization: diagramma a torta

Cos’è la data visualization

La visualizzazione dei dati è la rappresentazione delle informazioni in grado di trasformare i dati in valore e di poterli comunicare in modo efficace.

Infatti, tutti i dati contengono informazioni, ma per acquisire conoscenza dai dati, è necessario prima estrarli. E quindi visualizzarli, per analizzarli.

Dunque, l’obiettivo della data visualization consiste nel creare grafici che forniscano una chiara e corretta rappresentazione delle informazioni per poi passare all’analisi dei dati. E migliorare il processo decisionale.

Data visualization: cos'è, definizione e migliori tools
Data visualization: cos’è, definizione e migliori tools (Credits: Shutterstock)

Tipi di visualizzazione dei dati

Non c’è un’unica possibilità di visualizzazione dei dati, ma le opzioni di costruzione grafica possono avere numerose modalità. E in ogni situazione c’è una tipologia più adatta rispetto ad altre.

Per esempio, possiamo selezionare un tipo di data visualization diversa, fra le numerose opzioni disponibili. Ecco le principali:

  • grafici a barre;
  • mappe;
  • tabelle;
  • grafici lineari;
  • infografiche;
  • dashboard;
  • visualizzazione dei dati a torta;
  • grafico ad area;
  • cartogramma;
  • istogramma;
  • diagramma di Gantt;
  • diagramma a scatola e baffi o a bolle;
  • a barre orizzontali;21
  • mappa con distribuzione di punti;
  • grafico heat-map;
  • tavola degli highlight;
  • matrice;
  • area polare;
  • diagramma a rete;
  • albero radiale;
  • streamgraph;
  • grafico a dispersione (2D o 3D);
  • tabelle di testo;
  • linea temporale;
  • grafico wedge stack;
  • diagramma ad albero;
  • nuvola di parole;
  • ogni possibile combinazione e mix nelle dashboard.

Ognuno deve scegliere la tipologia migliore rispetto all’analisi da effettuare.

Infatti una visualizzazione errata o in cui la configurazione predefinita di visualizzazione dei dati possa generare confusione in chi deve interpretare i dati, potrebbe causare un’interpretazione errata di ciò che si sta visualizzando e quindi condurre ad analisi sbagliate e a prendere decisioni negative.

Rappresentazione basic di dati

Una data visualization di base spazia da un grafico a una mappa, da un KPI a una grafica.

Dashboard

La dashboard offre una visione complessiva di visualizzazioni singole e coerenti tra loro, associate a un tema mirato. Le aziende le usano per analizzare gruppi di variabili e per prendere decisioni in un approccio data-driven.

Inoltre, aiutano a rendere le visualizzazioni di dati più incisive. Infatti, è possibile ottimizzare le dashboard in base alle caratteristiche o alle esigenze degli utenti.

Infografiche

Le infografiche sono set di visualizzazioni, che si fondano su elementi differenti, ma che insieme acquistano un significato complesso. Sono infatti diffuse nello storytelling per offrire narrazioni svolte attraverso i dati.

I vantaggi di una buona visualizzazione dei dati

Uno degli ostacoli principali in cui un’azienda rischia inciampare ogni giorno si riferisce alla necessità di stare al passo con il proprio mercato di riferimento. Il rischio è quello di perdere l’orientamento a rincorrere l’operatività del day by day. Errori umani e controllo di gestione sono problemi quotidiani: al personale aziendale portano via tempo prezioso e risorse.

Spesso informazioni molto complesse, risultano di difficili interpretazione, soprattutto in tempi brevi e senza margine d’errore.

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Invece in un’azienda agile e che affronta la trasformazione digitale serve una reportistica dettagliata e precisa.

I vantaggi di una buona visualizzazione dei dati sono:

  • offrire un puntuale supporto al management, per esempio in caso di ri-contrattazione di condizioni di forniture;
  • fornire informazioni complesse in grafici semplici, in modo tale da rendere le aziende consapevoli del controllo dei dati (per esempio: costi di gestione significativi per il budget aziendale);
  • accorciare i tempi per prendere decisioni;
  • evitare margini d’errore nella lettura dei dati;
  • offrire massima flessibilità nel rispetto della compliance normativa;
  • consentire e velocizzare la reattività ai cambiamenti legislativi eventualmente introdotti in vari settori.

Come creare visualizzazioni dei dati

La nostra matrice culturale è visiva: dall’arte alla Tv, dal marketing pubblicitario al cinema, siamo immersi in immagini e in un contesto che privilegia le immagini e la visione delle informazioni. Colori e ricorrenze ci aiutano a estrarre informazioni, individuando subito valori o trend anomali.

Inoltre, la visualizzazione grafica dei dati è il modo più efficace per apprendere e acquisire informazioni, dal momento che l’occhio umano è in grado di elaborare immagini 60mila volte più velocemente di un contenuto di testo o cifre.

Per fare ciò, è necessario studiare le best practice, elaborando uno stile personale in tema di data visualization. Per realizzare dashboard e creare visualizzazione dei dati, è cruciale costruire:

  • basi di analisi solide;
  • storytelling;
  • esplorazione da usare a prescindere dai tool o dal software, per sfruttare la visualizzazione in ogni contesto.

Creare visualizzazioni dei dati è dunque fondamentale per estrarre informazioni in modo semplice e in breve tempo.

Inoltre, dopo aver scelto la grafica opportuna, ecco gli step successivi:

  • occorre enfatizzare le informazioni principali;
  • è meglio evitare l’uso di tabelle, ma, se necessario, conviene ricorrere a colori (tenendo presente l’accessibilità), a dimensioni e ad elementi distintivi che semplifichino la comprensione;
  • la data visualization deve indurre la proattività;
  • coinvolgere la partecipazione, per ottimizzare e auto-alimentare i processi;
  • una buona visualizzazione dati aiuta a confrontare il presente con i mesi/anni precedenti, misurando le tendenze.

Infine, il Design Thinking consente di abbracciare un approccio innovativo, attraverso un modello a doppio diamante in quattro momenti: Discover, Define, Develop, Deliver.

Discover

Il momento Discover serve a identificare le cosiddette personas, ovvero gli “utenti tipo”. Occorre conoscere a chi orientare un prodotto. Quindi bisogna effettuare ricerche tra gli utenti, intervistandoli per definire i loro pain e i loro target, così da individuare le personas, in modo da chiarire le necessità da soddisfare.

Define

Nel momento Define, si realizza una user story. Dopo aver individuato gli utenti tipo, è l’ora di elaborare una user story, calando le personas nel contesto delle attività quotidiane, per identificare gli obiettivi da conseguire tramite l’uso del prodotto.

Develop

Il momento sviluppo o Develop avviene in tre fasi:

  • preparazione del wireframe;
  • prototipazione;

Il wireframe è un documento che delinea il layout e il comportamento delle personas verso il prodotto definitivo. A seconda del pubblico e della familiarità con la materia, l’uso degli strumenti di visualizzazione richiede che i dati riportati siano nella quantità opportuna e coerenti con le aspettative.

Dopo aver definito il wireframe, si può creare una versione in parte navigabile e affine alla release definitiva. Quando è pronta la Beta, si effettua il test di usabilità.

Deliver

Dopo il semaforo verde al prototipo, si passa a sviluppare il prodotto definitivo.

Esempi di data visualization

La data visualization può essere impiegata in numerosi ambiti:

  • socio-sanitario (per scoprire valori anomali in una cartella clinica o cause nascoste di mortalità);
  • in azienda (per monitorare conti e bilanci e abilitare risparmi);
  • in campo militare (una mappatura delle forze in campo e di conquiste storiche);
  • nel cinema (per analizzare copioni di film);
  • in demografia;
  • nel marketing

Nel marketing

Visualizzare i dati consente di osservarli da vicino, scorgere tendenze o anomalie e quindi aiuta a cambiare le azioni a seconda dei risultati ottenuti. Inoltre offre una visione a lungo termine.

La data visualization permette di verificare le performance di una campagna pubblicitaria, attraverso la creazione di grafici.

Per esempio, un manager, cerca sintesi veloci, chiare e affidabili sull’andamento di una campagna. Invece un analista probabilmente privilegia un insieme di dati più ricco in grado di sottolineare modelli e tendenze o eventuali anomalie. Nel marketing, è importante identificare parametri che riflettano gli obiettivi dell’impresa.

Esempio in azienda

In azienda una buona visualizzazione dei dati, per controllare le bollette dei fornitori, può abilitare risparmi significativi.

Prima di visualizzare i dati, bisogna estrarre i dati necessari alla contabilizzazione analitica. Per esempio, dagli allegati tecnici dei fornitori è possibile estrarre informazioni, in modo da fornire tutti i dettagli necessari in pasto all’analitica.

Nel caso di una bolletta di un fornitore, per esempio, si estraggono le righe di dettaglio che contengono gli imponibili divisi per contropartite. A quel punto, la data visualization permette al CFO aziendale di ottenere il pieno controllo su costi e consumi.

Usando algoritmi di normalizzazione e correlazione, è possibile risparmiare tempo e denaro, impiegando le risorse umane aziendali in attività a più alto valore aggiunto.

Un altro esempio di data visualization riguarda il miglioramento della liquidità in azienda: il CFO necessita di uno strumento che abiliti la detrazione immediata di voci di natura fiscale senza dover attendere settimane o mesi.

I migliori tools di data visualization

Innanzitutto è necessario realizzare un template di data visualization per:

  • ottimizzare la gestione con i clienti, personalizzando un servizio;
  • elaborare i dati e mostrare la necessità di cambiamenti in azienda;
  • adottare una pianificazione strategica;
  • monitorare i dati in real time.

I migliori tools di data visualization sono:

Google Analytics

Il servizio di Google serve per analizzare il traffico web, bounce e out rate, il tempo di permanenza su ogni pagina, contare il numero di nuove sessioni e di utenti frequenti; inoltre suddivide il traffico per canali e fonti – può essere organico, diretto, a pagamento, da social media, da mail o da referral -; performance PPC; azioni SEO; misurare i post con più visite; misurare la durata delle sessioni, tassi di ripetizione ed engagement eccetera).

Tableau

Il tool è una piattaforma di analisi visiva per conseguire il massimo risultato dai dati: le business dashboard in tempo reale offrono molteplici opzioni per visualizzare i dati (tabelle, mappe, grafici, infografiche). La Business Intelligence di Tableau consente di valorizzare i dati

Mulesoft

Si tratta di un software di system integration. La piattaforma, tramite le API, mette in collegamento varie applicazioni alla volta, consentendo un interscambio dei dati in real time; Mulesoft risponde alle esigenze di un mondo multicanale, in cui gli utenti comunicano con le aziende attraverso le piattaforme, e dove le aziende impiegano varie app per gestire le informazioni (la platform integration permette di centralizzare le informazioni al fine dell’analisi e della visualizzazione dei dati)

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