Cos’è la visualizzazione dei dati

Definizione di visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è la pratica di convertire i dati grezzi in rappresentazioni grafiche quali grafici, mappe e dashboard.

L'obiettivo principale è comunicare le informazioni in modo chiaro ed efficiente. È sia un'arte che una scienza, che combina i principi del design con la comprensione statistica per rendere i dati più accessibili, comprensibili e fruibili.

In sostanza, si tratta di raccontare una storia con i dati, consentendo agli spettatori di cogliere concetti difficili o identificare nuovi modelli con uno sguardo.

La visualizzazione dei dati è basata principalmente su dati puliti, ben strutturati e rilevanti all’interno di un data lake o di un data warehouse, per essere significativa e precisa. È qui che il processo ETL (Extract, Transform, Load) diventa di fondamentale importanza. I processi ETL estraggono i dati grezzi da varie fonti, li trasformano pulendoli, standardizzandoli e rimodellandoli in un formato utilizzabile.

Importanza della visualizzazione dei dati

Il mondo è guidato dai dati e l’enorme volume di informazioni disponibili per l’analisi dei dati può essere travolgente. La visualizzazione dei dati è fondamentale perché cambia radicalmente il modo in cui interagiamo con i dati e ne riceviamo valore:

• Chiarezza nella complessità: Le visualizzazioni sono eccellenti nel trasformare grandi e complessi dataset in formati digeribili e intuitivi. Questa semplificazione consente al cervello umano di elaborare più facilmente le informazioni, rendendo più facile discernere le strutture sottostanti e le relazioni che sarebbe quasi impossibile rilevare in numeri grezzi o in fogli di calcolo, favorendo così una comprensione più chiara tra diversi tipi di pubblico.
   
• Processi decisionali intelligenti: Grazie a una presentazione chiara di modelli, tendenze, correlazioni ed anomalie, la visualizzazione dei dati consente a individui e organizzazioni di prendere decisioni più informate e basate su evidenze. Non si limita alle sensazioni intestinali, ma fornisce una solida base per la pianificazione strategica, gli adeguamenti operativi e l'identificazione di nuove opportunità con maggiore rapidità e sicurezza.
   
• Favorire una comunicazione e una collaborazione efficaci: Le rappresentazioni visive dei dati servono come linguaggio universale, abbattendo le barriere tra stakeholder tecnici e non tecnici. Questa visione condivisa aiuta a promuovere discussioni più produttive che allineano i team verso obiettivi più comuni e garantiscono che le informazioni critiche vengano trasmesse in modo efficace a coloro che ne hanno bisogno per agire.

Visualizzazioni ben disegnate non si limitano alla semplice presentazione di informazioni, ma possono stimolare la curiosità e incoraggiare gli spettatori a esplorare i dati in modo più approfondito.

Rendendo i dati coinvolgenti e interattivi, le visualizzazioni invitano gli utenti a porre nuove domande, testare ipotesi e scoprire informazioni inaspettate che si trovano in superficie, favorendo un approccio più attivo e investigativo all'analisi dei dati.

Vantaggi della visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati offre numerosi vantaggi tangibili ai singoli utenti e alle aziende che intendono utilizzare al meglio le proprie risorse. Fornisce maggiori informazioni e rappresenta un modo migliore per prendere decisioni basate sui dati:

• Comprensione e analisi accelerate: Il cervello umano è collegato per elaborare le informazioni visive in modo molto più rapido ed efficace rispetto a testi o tabelle numeriche.
  
  Una visualizzazione ben progettata riduce in modo significativo il tempo necessario per comprendere dati complessi, consentendo un'identificazione più rapida di informazioni critiche, tendenze emergenti e informazioni utili che possono favorire un vantaggio competitivo.
   
• Miglioramento dello storytelling dei dati: Le visualizzazioni consentono di creare narrazioni avvincenti sui dati, trasformando le statistiche secche in storie coinvolgenti che risuonano con un pubblico.
  
  In questo modo è più facile comunicare l'importanza dei risultati, persuadere le parti interessate e ispirare azioni basate sulle prove presentate in modo memorabile e incisivo.
   
• Efficienza operativa migliorata Fornendo indicazioni visive chiare su prestazioni, colli di bottiglia o aree di opportunità, la visualizzazione dei dati aiuta le aziende a semplificare le operazioni e a prendere decisioni più intelligenti relativamente all'implementazione delle risorse.
  
  Ad esempio, l'identificazione di prodotti con prestazioni insufficienti o di processi inefficienti attraverso l'analisi visiva può portare direttamente a miglioramenti mirati e a un miglior ritorno sull'investimento (ROI) complessivo.

Gli strumenti visivi rendono inoltre i dati più accessibili e comprensibili per un maggior numero di utenti, indipendentemente dalla loro competenza statistica.

Questa democratizzazione permette a un maggior numero di persone all’interno di un’azienda di esplorare dati rilevanti per il proprio ruolo, promuovendo una cultura più data-literate e consentendo un processo decisionale distribuito.

Domande Chiave Risposte Dalla Visualizzazione Dei Dati

La visualizzazione dei dati è particolarmente efficace per fornire risposte a domande fondamentali sui dati, quali:

• Quali sono le tendenze nel tempo? (ad esempio, crescita delle vendite, fluttuazioni del traffico dei siti Web)
• Come vengono distribuiti i diversi valori? (ad esempio, distribuzione per età dei clienti, fasce di reddito)
• Quali sono le relazioni tra le variabili? (ad esempio, le spese di marketing sono correlate alle vendite? In che modo la temperatura influisce sul consumo di energia?)
• Quali sono le differenze di performance tra le diverse categorie o gruppi? (ad esempio, vendite di prodotti per regione, prestazioni degli studenti per scuola)
• Dove sono localizzati gli eventi o le entità? (ad esempio, focolai di malattie, siti di stoccaggio)
• Quali sono i componenti di un intero? (ad esempio, ripartizione della quota di mercato, dotazione di bilancio)
• Vi sono anomalie o anomalie significative? (ad esempio, picchi insoliti nell'attività di rete, attività con prestazioni eccezionalmente alte o basse)

Visualizzando i dati in modo efficace, possiamo passare dalla semplice raccolta delle informazioni alla comprensione e all'azione effettive sulla base di esse.

Tipi di visualizzazioni dati

Una volta compreso il "perché" alla base della visualizzazione dei dati, è fondamentale esplorare il "cosa", ovvero le diverse forme che questi elementi visivi possono assumere. I diversi tipi di dati e le storie che si desidera raccontare richiederanno diversi approcci di visualizzazione, dai grafici di base alle tecniche più all'avanguardia.

Strumenti di visualizzazione comuni

La creazione di visualizzazioni di dati interessanti è spesso facilitata da una serie di potenti software e librerie di programmazione.

Strumenti come Tableau e Microsoft Power BI offrono interfacce di trascinamento della selezione di semplice utilizzo, consentendo agli utenti di creare rapidamente dashboard interattivi.

Per coloro che hanno abilità di programmazione, i linguaggi di programmazione come Python (con librerie come Matplotlib, Seaborn e Plotly) e R (con ggplot2) forniscono una personalizzazione e un controllo estesi. Le visualizzazioni basate sul Web spesso utilizzano librerie JavaScript come D3.js per la grafica dinamica e interattiva.

Grafici a barre, a torta e a dispersione

Tra le visualizzazioni più fondamentali e più ampiamente utilizzate vi sono i grafici a barre, i grafici a torta e i grafici a dispersione. I grafici a barre sono perfetti per confrontare le quantità tra diverse categorie o per tenere traccia delle modifiche nel tempo, utilizzando barre rettangolari le cui lunghezze sono proporzionali ai valori che rappresentano.

I grafici a torta vengono comunemente utilizzati per illustrare proporzioni o percentuali, dividendo un cerchio in sezioni per mostrare parti di un intero. I grafici a dispersione (o grafici a dispersione) visualizzano i valori di due variabili numeriche come un insieme di punti, rendendoli ideali per l'identificazione di correlazioni e pattern tra le variabili.

Mapping di dati con elementi grafici

La mappatura dei dati con gli elementi grafici, spesso definita visualizzazione geospaziale, implica la rappresentazione di dati con una componente geografica. Questo può variare dalle mappe coropletiche, dove le aree sono ombreggiate o in serie in proporzione a una variabile statistica, alle mappe puntiformi che mostrano la posizione di eventi o entità specifici.

Anche le mappe termiche sovrapposte su aree geografiche possono mostrare rapidamente le concentrazioni. Queste tecniche sono inestimabili per comprendere le distribuzioni spaziali, le tendenze regionali e le intuizioni basate sulla localizzazione, dal monitoraggio delle epidemie di malattie alla pianificazione logistica.

Tipi innovativi di visualizzazione dei dati

Al di là dei grafici di base, una gamma crescente di tipi di visualizzazione innovativi è essenziale per dissezionare e rappresentare dataset più complessi, relazioni intricate e storie multidimensionali. Questi moduli avanzati superano i semplici confronti, offrendo modi sfumati per esplorare e comprendere i dati.

I grafi di rete, ad esempio, sono indispensabili per illustrare connessioni e relazioni tra diverse entità, come i social network, le strutture organizzative o i percorsi biologici. Mappando nodi (entità) e bordi (relazioni), rivelano modelli di influenza, cluster e punti critici all'interno di sistemi complessi.

I diagrammi di Sankey forniscono un modo chiaro e intuitivo per visualizzare i flussi e le relative quantità tra più stadi o categorie. Sono particolarmente efficaci per mostrare i trasferimenti di energia, i flussi di materiale in un processo o i percorsi di viaggio del cliente, con la larghezza delle bande che rappresenta la grandezza del flusso.

A spingere oltre i limiti ci sono tipi come gli streamgraphs (o ThemeRivers), che descrivono i cambiamenti nei dati volumetrici nel tempo attraverso diverse categorie, spesso somiglianti a un fiume che scorre, ideali per visualizzare tendenze in evoluzione come la popolarità di argomenti. Coordinate parallele I grafici consentono di confrontare più variabili per numerosi punti dati contemporaneamente, rivelando cluster e correlazioni che potrebbero essere nascosti in altri tipi di grafico.