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Data visualization: un tool strategico per le aziende

La data visualization è una disciplina della data science che utilizza strumenti grafici per tradurre grandi quantità di dati in immagini comprensibili. Rende intelleggibili i dati raccolti per trasmettere informazioni attraverso rappresentazioni accessibili a tutti.

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Sommario

1. Che cos'è la data visualization (o rappresentazione grafica dei dati)?

2. A cosa serve la rappresentazione grafica dei dati?

2.1 Condividere le informazioni con tutti

2.2 Assorbire rapidamente i dati

2.3 Individuare l’emergere di tendenze

2.4 Favorire il processo decisionale

3. Perché la data visualization è importante?

3.1 Rende accessibile l’inaccessibile

3.2 Si tratta di un importante strumento strategico

3.3 Offre un notevole risparmio di tempo

4. Quali sono i campi di applicazione della data visualization?

5. Quali sono i tipi di grafici utilizzati nella data visualization?

5.1 Per esprimere una variazione nel tempo

5.2 Per confrontare variabili

5.3 Per stilare una classifica

5.4 Per effettuare una ripartizione

5.5 Per stabilire una relazione

Che cos'è la data visualization (o rappresentazione grafica dei dati)?

La data visualization, o rappresentazione grafica dei dati, è una forma di comunicazione che consiste nel tradurre le informazioni contenute nei dati utilizzando strumenti visivi. Si tratta di una delle fasi del processo di estrazione di informazioni utilizzabili a partire dai dati grezzi come parte della data science.

La data science ha lo scopo di raccogliere, elaborare e modellare tendenze, modelli, connessioni e correlazioni in grandi insiemi di dati, che la data visualization consente di leggere. La rappresentazione grafica dei dati può assumere la forma di mappe, grafici, diagrammi o tabelle e ha come obiettivo il facilitare la comprensione dei dati analitici.

Nel mondo dei Big Data, gli strumenti di rappresentazione grafica dei dati sono essenziali per rendere accessibili e sfruttare le informazioni provenienti da enormi volumi di dati.

A cosa serve la rappresentazione grafica dei dati?

La data visualization è uno strumento che permette di decifrare le informazioni contenute in un grande insieme di dati, utilizzato per determinare tendenze influenti in un settore di attività.

Condividere le informazioni con tutti

Oltre a mettere in evidenza informazioni per coloro che la praticano, la data visualization è anche fondamentale per portare queste informazioni a conoscenza dei neofiti. Poiché il valore dei dati risiede nella possibilità che essi hanno di essere compresi, il ricorso a strumenti visivi incisivi garantisce la trasmissione del messaggio a un vasto pubblico.

Assorbire rapidamente i dati

Grazie alla data visualization, le aziende possono sfruttare le enormi quantità di dati che raccolgono e renderli intelligibili. Questa "traduzione" avvantaggia il maggior numero di persone, poiché offre a tutti la capacità di comprendere le informazioni contenute in questi dati a colpo d’occhio e di migliorare la reattività alle informazioni che rivelano.

Individuare l’emergere di tendenze

La data visualization dei dati fa risparmiare tempo alle aziende. Che si tratti di tendenze emergenti del mercato o di valori anomali specifici dell'azienda, la data visualization consente di scoprire i movimenti, di identificare i problemi e di prendere rapidamente le decisioni del caso.

Favorire il processo decisionale

Una grande quantità di dati ha senso solo se viene presentata in modo visivo e gerarchico. Con la data visualization, i team di gestione di un'azienda avranno maggiori possibilità di rilevare fluttuazioni o informazioni che potrebbero orientare i loro obiettivi o i loro processi decisionali.

Perché la data visualization è importante?

La data visualization è un modo rapido, intelligibile ed efficace per trasmettere concetti a tutti. Presenta le informazioni nel modo più semplice, accessibile e comprensibile per il cervello umano. Il cervello umano, infatti, fa meno fatica a elaborare dati complessi rappresentati visivamente con tabelle o grafici che apprendere dati puramente testuali, presentati sotto forma di rapporti o di fogli di calcolo.

Rende accessibile l’inaccessibile

La data visualization facilita l’analisi dei dati raccolti, in quanto li valorizza per attirare l'attenzione sulla lettura che deve essere fatta. L’attenzione umana tende a essere catturata da schemi ripetitivi o colori e la data visualization sfrutta questa tendenza naturale.

Traduce un record di dati in un messaggio grafico per aumentare la capacità della persona che lo osserva di visualizzare uno scenario, una tendenza o un valore insolito e sfruttare al massimo le informazioni. Permette di gerarchizzare i dati in modo memorizzabile in modo che qualsiasi tipo di pubblico possa cogliere l’idea che veicolano e partecipare al processo.

Si tratta di un importante strumento strategico

La data visualization evidenzia comportamenti e fattori che le aziende hanno tutto l'interesse a identificare. Questo strumento offre ai team di gestione la possibilità di visualizzare un problema o una tendenza e implementare una strategia correttiva o prevedere volumi di vendita futuri, ad esempio. Evidenzia il modo in cui alcune operazioni influenzano i risultati di un'azienda identificando le relazioni di causa-effetto.

Offre un notevole risparmio di tempo

La data visualization trasforma i dati complessi in rappresentazioni accessibili attraverso una manipolazione che ne aumenta la comprensione. Con questo strumento, i team di gestione possono integrare un messaggio e agire rapidamente nel processo decisionale.

Migliora quindi il tasso di successo di un'analisi e riduce al minimo gli errori. Offre la possibilità di effettuare proiezioni e di capire quali saranno i prossimi passi del processo per l'adeguamento delle decisioni durante l'implementazione di un'operazione.

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Quali sono i campi di applicazione della data visualization?

Poiché i dati contengono informazioni strategiche molto importanti, è fondamentale che i professionisti di tutti i settori li sfruttino al meglio. La data visualization in azienda trasforma i dati in strumenti decisionali e si rivela indispensabile sotto molti aspetti.

La vendita

Le aziende possono ricorrere alla data visualization per comprendere e analizzare un mercato o per confrontare la loro collocazione su questo mercato rispetto ai suoi concorrenti. Grazie a questo strumento, possono assimilare meglio le loro specificità riferite a prodotti e servizi, ma anche in riferimento alle vendite. Si rivela indispensabile per conoscere meglio i propri clienti, le loro preferenze e i loro comportamenti, affinché sia possibile indirizzare con maggiore efficacia le azioni commerciali e migliorare l’esperienza del cliente.

Il marketing

La data visualization è un modo per sintetizzare le informazioni dei vari report di marketing e visualizzarle con chiarezza. Consente all'azienda di monitorare i suoi indicatori di performance per prendere le decisioni giuste, ma anche di ordinare e utilizzare i dati online per comprendere meglio il percorso dei suoi clienti.

Finanza

I professionisti della finanza devono monitorare le prestazioni delle loro decisioni di investimento. Attraverso la traduzione visiva di queste prestazioni, sono in grado di analizzare le fluttuazioni dei prezzi nel tempo, quando scelgono di acquistare o vendere una risorsa. È seguendo questi sviluppi nel tempo che è possibile individuare le tendenze.
L’uso della data visualization è molto diffuso anche in campo informatico, scientifico, medico, politico e logistico.

Quali sono i tipi di grafici utilizzati nella data visualization?

L’aspetto visivo di un grafico influenza notevolmente la percezione che si ha dei dati. La scelta di un tipo di grafico per tradurre un messaggio non deve quindi essere casuale. Questo è un criterio essenziale, perché l'immagine deve raccontare i dati nel modo più accurato possibile. Esistono diverse tecniche per trascrivere un messaggio, a seconda della sua natura e del tipo di analisi associata.

Per esprimere una variazione nel tempo

Il grafico lineare è il più utilizzato per rappresentare le evoluzioni di una variabile nel tempo. Sono anche molto usati diagrammi a barre o a barre impilati, diagrammi ad albero, a orizzonte, a settori o a cascata.

Per confrontare variabili

I grafici comparativi vengono utilizzati per confrontare più insiemi o evidenziare differenze nel tempo. Per questo tipo di analisi vengono spesso utilizzati grafici a barre o a barre raggruppate, così come grafici multilinea o a coordinate parallele.

Per stilare una classifica

Per gerarchizzare le informazioni, le tecniche più utilizzate sono i diagrammi a barre o a colonne ordinati.

Per effettuare una ripartizione

In questi casi, i grafici servono per indicare il modo in cui le variabili sono distribuite nel tempo per distinguere le tendenze. La piramide delle età, in particolare, utilizza un grafico a barre impilato per visualizzare come sono ripartite in una popolazione. Sono anche molto usati istogrammi, grafici di densità e diagrammi a violino o a scatola e baffi.

Per stabilire una relazione

I grafici hanno lo scopo di evidenziare una connessione o una correlazione tra più variabili. Per questi utilizzi, vediamo diagrammi a nuvole di punti o bolle, ma anche treemaps. Questo metodo di mappa a caselle visualizza i dati gerarchici in un formato nidificato. La dimensione dei rettangoli che rappresentano ogni categoria è proporzionale alla loro percentuale nell'insieme.

FAQ: Domande frequenti

Quanto è importante il colore nella data visualization?

Come il grafico, anche il colore è una componente essenziale della comprensione di una rappresentazione grafica. I colori influenzano il sentire e il processo decisionale, perché toccano le emozioni. Mettono in evidenza i dati e assegnano loro priorità; vengono quindi utilizzati per fornire informazioni su una presentazione. Il loro simbolismo contribuisce spesso a valutare l’interesse da attribuire all'insieme dei dati: l’importanza, la negatività, la positività, il livello di pericolosità, le quantità, ecc.

Perché utilizzare la data visualization?

La data visualization facilita la comprensione trasformando i dati grezzi presenti in quantità eccessive in un messaggio chiaro e condivisibile. Questo strumento di analisi democratica permette di effettuare proiezioni per prendere decisioni circostanziate. L’accesso a informazioni comprensibili è un vantaggio per ottimizzare le campagne commerciali e di marketing e migliorare la relazione con i clienti.

Quali sono le fasi della data visualization?

Il primo passo è quello di raccogliere dati grezzi da più fonti (ad esempio CRM o social network). Questi dati vengono quindi elaborati, ordinati e gerarchizzati in modo da poter proporre una rappresentazione grafica coerente, che si basa sulla loro logica. Dopo la selezione, si passa alle trasformazione in immagine, alla "messa in scena" di questi dati grezzi in forma di rappresentazioni grafiche.

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