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Rappresentazione grafica dei dati: 7 tricks and tools

Superando i limiti interpretativi dei big data la rappresentazione grafica dei dati si rivela uno strumento prezioso per chi ha bisogno di comprendere a colpo d’occhio i record e generare insight per migliorare il decision making. È il modo per trasformare in immagini infinite serie di numeri che da soli sarebbero di difficile interpretazione, è il principale alleato di chi fa business perché evidenzia le informazioni rilevanti rendendole accessibili anche a chi non ha un background specifico.

Data Visualization e Visual Analytics: di cosa si tratta?

Fornendo una visione di insieme in cui spiccano però i trend più significativi, le immagini facilitano la comprensione dei dati raccolti, anche da fonti diverse, e permettono di individuare eventuali fenomeni da approfondire, come ad esempio un calo di vendite. Grafici e infografiche sono anche un’ottima base per i brainstorming perché consentono una condivisione sintetica di dati e suggeriscono nuovi punti vista. Per gli stessi motivi la visualizzazione dei dati si sta affermando anche come un supporto efficace alla gestione di processi aziendali e all’analisi dei trend che influiscono su fenomeni anche molto complessi.
In una società in cui è l’immagine a predominare, la rappresentazione grafica dei dati è anche il miglior modo per comunicarli attraverso report e dashboard utili verso l’esterno, per azioni di marketing, e verso l’interno per interagirvi, senza doversi rivolgere obbligatoriamente a Data Scientist, esperti di IT o di Business Intelligence.
Quanto specificato fin qui rientra nel noto concetto di Data Visualization. Il livello successivo è quello che si definisce Visual Analytics, ovvero il riuscire ad utilizzare la Data Visualization per analizzare immediatamente il dato e trarne degli insight (conoscenza) a supporto delle decisioni di business in modo intuitivo.

7 trucchi per una rappresentazione grafica dei dati efficace

Oggi le aziende hanno a propria disposizione una quantità immensa di informazioni ma non sempre possiedono gli strumenti o il know-how per capitalizzare questo loro patrimonio. Ecco quindi alcuni “tricks and tools” per una data visualization efficace.
1) Preparare i dati. Pulire e ordinare le informazioni “in entrata” è l’unico modo per ottenere risultati davvero utili ed esistono strumenti pensati ad hoc per farlo.
2) Scegliere una grafica adeguata ricercando l’equilibrio tra forma e funzionalità. A guidare la decisione devono essere il nostro obiettivo, ovvero cosa vogliamo “mostrare”, e il target di riferimento. Iniziamo a chiederci quante variabili vogliamo siano rappresentate in un singolo grafico fino ad arrivare a scegliere se realizzarlo statico o dinamico.
3) Arricchire con legende, misure utilizzate, assi di riferimento. Questi elementi sono essenziali per accompagnare l’utente nella lettura della grafica e ne facilitano l’immediata comprensione.
4) Mettere in rilievo le informazioni più importanti. Nelle rappresentazioni particolarmente ricche di dati e che offrono più possibilità di lettura è essenziale fornire la corretta gerarchia delle informazioni mostrate.
5) Comparare il presente e i mesi/anni precedenti e misurare i trend. Un passaggio utile soprattutto quando la data visualization è la base per processi di decision making o analisi predittive.
6) Indicare conclusioni ed eventuali next step. È importante contestualizzare la rappresentazione grafica dei dati ed esplicitarne il significato, meglio se inserendo anche spunti di miglioramento per ogni metrica analizzata.
7) Condividere il documento finale con tutti gli stakeholder. Comprensibile per tutti, grazie alla democratizzazione dei dati legata all’uso di immagini, il report è lo strumento adatto a raggiungere in modo trasversale tutte le diverse figure coinvolte nel processo analizzato per favorire un clima di proattività e partecipazione.

Come scegliere gli strumenti di Visual Analytics

Nel selezionare i tool per ottenere una rappresentazione grafica efficace dei dati e ricavarne intuitivamente insight è molto importante tener presente che non tutti sono adatti allo scopo. Se destinati a figure aziendali più orientate al business che alla data science, è importante che siano strumenti di immediato e facile utilizzo e, allo stesso tempo, scalabili per il nostro specifico settore. L’analisi e la rappresentazione del dato perché siano davvero efficaci devono avvenire “alla velocità del pensiero” consentendo all’utente di navigarlo sfruttando il proprio intuito e la propria esperienza di business: è dunque fondamentale che lo strumento non richieda competenze informatiche e capacità di programmazione.

Per meglio usufruire del tool scelto, qualunque esso sia, può essere utile crearsi col tempo una solida base di competenze attingendo alle numerose risorse disponibili. I blog rappresentano un punto di partenza ideale per conoscere sia le diverse soluzioni grafiche possibili, attraverso gli esempi riportati, sia le tendenze del settore e le ultime novità, grazie alle analisi degli specialisti. Chi desidera può completare la propria preparazione leggendo guide e libri sulla teoria alla base della visualizzazione dei dati, utili soprattutto all’inizio per comprenderne i termini e le potenzialità.

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