Software di data visualization, 6 cose che devi sapere

Fornire una corretta e precisa rappresentazione del dato caratterizzata da una semplice e intuitiva possibilità di interpretazione: è la missione principale di un data visualization software.

La data visualization è la materia che si occupa di trovare i modi migliori per rappresentare i dati in modo grafico e di renderli fruibili in qualsiasi momento anche a coloro che non abbiano particolari competenze tecniche. L’esposizione in formato grafico (mediante diagrammi, grafici, mappe, nuvole di parole, etc.) consente infatti un’assimilazione veloce ed efficace e rende concretamente l’idea delle informazioni che i dati, tutti i dati possibili e opportunamente elaborati, possono trasmettere, siano essi per esempio i trend di mercato, i comportamenti dei clienti, o i valori anomali relativi a una campagna informativa, a un lancio di un prodotto, etc.

Cosa sono i data visualization software e a cosa servono

I data visualization software servono a descrivere i fenomeni complessi frutto dell’analisi dei dati o più precisamente dei big data (ossia quell’insieme di informazioni che si caratterizzano per la loro grandezza di volume, velocità e provenienza da fonti differenti), in modo semplificato.

Più nello specifico, il compito dei data visualization software è selezionare i dati davvero utili, aggregarli tra loro, arricchirli e alla fine visualizzarli. Questo step finale renderà possibile l’identificazione di pattern, correlazioni, deviazioni e serie per fornire, in ultima analisi, insights ai decisori aziendali (ovvero intuizioni originali basate sui dati posseduti). Negli ultimi anni questi strumenti si sono evoluti diventando sempre più cloud-based e “self-service”, spesso con funzionalità di analisi assistita da intelligenza artificiale che rendono ancora più semplice esplorare i dati anche per gli utenti non tecnici.

Questo significa avere materiale per poter gestire il processo decisionale in modo più efficace, permettere di fare previsioni più accurate e incoraggiare l’utente a valutare lo stesso fenomeno sotto diversi punti di vista. A quest’ultimo proposito, il fatto che il dato sia presentato in modo facile e intuitivo, favorisce l’avvicinamento ai dati stessi da parte di più figure professionali che mettono così immediatamente a frutto competenze diverse sui risultati ottenuti.

Big data visualization tool, le caratteristiche principali

Il mercato dell’offerta di data visualization software è particolarmente affollato. Seguono alcune caratteristiche di questi prodotti che è importante valutare nel momento in cui si decida di procedere al loro acquisto e cioè di compiere una scelta.

1. Ampie potenzialità di connessione con le piattaforme da cui trarre i dati e di integrazione con gli altri applicativi aziendali. Per poter avere un quadro completo della situazione, i software devono poter fruire di tutte le informazioni possibili, da quelle racchiuse negli ERP e CRM sino a quanto si può ottenere monitorando i social network. Oggi questo significa anche collegarsi in modo nativo ai principali data warehouse e data lakehouse in cloud (es.  BigQuery, Snowflake, Databricks), a sistemi SaaS e a flussi di dati in tempo quasi reale.
2. Funzioni di data mining e intelligenza artificiale. La data visualization rappresenta l’output del tool, ma naturalmente è fondamentale che l’analisi compiuta per arrivare ai risultati sia il più avanzata possibile. Strumenti dotati di tecnologie evolute (augmented analytics, tecniche di machine learning, etc.) in tale ambito arrivano, per esempio, a offrire autonomamente analisi predittive, ossia di identificazione di avvenimenti futuri basandosi su dati storici. Negli ultimi anni si sono diffuse anche funzionalità di generative AI e di interrogazione in linguaggio naturale (natural language query), che permettono di fare domande ai dati “scrivendo o parlando” come faremmo con una persona e ottenere spiegazioni automatiche delle visualizzazioni.
3. Chiarezza, semplicità e possibilità di personalizzazione delle dashboard. La qualità del cruscotto informativo presso cui attingere i dati è fondamentale, l’interfaccia deve essere semplice ma allo stesso tempo garantire elevate capacità tecnologiche per assicurare la possibilità all’utente di identificare in maniera veloce quel che gli serve. Gli strumenti devono inoltre poter essere customizzabili in base alle esigenze dell’azienda, delle diverse aree di business e così via ed è fondamentale che non siano richiesti particolari skill tecnici per rendere autonomi coloro che vi lavorano. 
4. Capacità di offrire report dettagliati e funzioni di interattività. Il risultato dell’analisi deve essere il più accurato e dettagliato possibile, ma per poter essere fruito in maniera semplice è importante che sia possibile un’interazione facile con i data visualization software affinché, per esempio l’utente possa filtrare velocemente le informazioni, oppure modificare le variabili per far affiorare i risultati per lui di rilievo. Oggi rientrano in questa categoria anche funzionalità come filtri dinamici, drill-down, evidenziazione dei punti di interesse e, sempre più spesso, commenti o riassunti automatici generati dall’AI direttamente all’interno del report.
5. Velocità di scaricamento delle analisi anche off line e accessibilità da qualsiasi dispositivo anche mobile. Avere accesso al dato sempre e ovunque è ormai imprescindibile per poter impostare davvero processi aziendali data driven efficaci. Questo implica la necessità di creare visualizzazioni ottimizzate per tutti devices di utilizzo, così da poter ricavare il massimo risultato a prescindere dal dispositivo di accesso all’analisi.
6. Funzionalità di collaborazione. Il fatto stesso di rendere agevole la consultazione dei dati promuove maggiore condivisione di informazioni all’interno dell’azienda, perciò tanto più sofisticato e tecnologicamente potente sarà lo strumento per la data visualization, quanto più i dati saranno davvero patrimonio conoscitivo condiviso dell’organizzazione, sfruttabile per ottimizzare i processi aziendali. Sempre più spesso questo significa poter commentare direttamente i grafici, condividere viste personalizzate con i colleghi, integrare le dashboard con strumenti di collaborazione (come Teams o Slack) e definire obiettivi comuni monitorati tramite metriche condivise.