Data Visualisation e Visual Analytics non sono la stessa cosa. In un contesto in cui le aziende sono sempre più permeate dall’uso dei dati e dall’approccio data driven è bene fare chiarezza su alcuni concetti chiave. Ed è proprio quello che faremo in questo articolo.
Che cos’è la Data Visualisation e a cosa serve
La Data Visualisation è la rappresentazione grafica, esplorabile e interattiva di dati di qualsiasi tipo. Può essere usata anche per i big data. Non è semplice reportistica. Per anni, infatti, anche le aziende hanno utilizzato report statici e la loro comprensione richiedeva un set di competenze specifiche in ambito di data science, matematica o statistica. La Data Visualisation è un approccio che invece ha consentito un uso più democratico delle informazioni fornite dai dati, nel senso che anche gli utenti business possono decifrare il significato dei grafici esplorabili in maniera molto più intuitiva. Di conseguenza, ha abilitato manager e decision makers a comprendere i dati per migliorare le decisioni. Oggi la data Visualisation viene usata sia nelle aziende private che nel settore pubblico o nelle organizzazioni no-profit. Anche il settore pubblico sta progressivamente adottando la Data Visualization in seno ad un più ampio uso della Data Analytics. Rappresenta uno step del ciclo vita dell’analisi dei dati ed è appunto la fase di visualizzazione e comprensione.Perché la visualizzazione rende i dati più comprensibili
Attraverso la visualizzazione dei dati è più facile intuire e capire il significato delle informazioni che essi contengono perché è possibile sfruttare dei pattern che il nostro cervello è abituato a riconoscere ed elaborare immediatamente.Si tratta di “trucchi” che andrebbero sempre adottati quando si implementano le dashboard per la Data Visualization o la Visual Analytics, per esempio:- colori;
- font;
- dimensioni delle icone;
- posizione delle informazioni rilevanti all’interno della dashboard;
- scelta del giusto grafico in base al tipo di informazioni che contiene.
Data Visualisation vs Visual Analytics
Ma allora qual è la differenza rispetto alla Visual Analytics? La risposta è molto semplice. La Visual Analytics è un passo avanti in termini operativi rispetto alla Data Visualisation. Nella Visual Analytics la visualizzazione dei dati è utilizzata per eseguire analisi vere e proprie con processi molto semplici di drill down, click, drag and drop ecc.I tools per la Visual Analytics hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende tradizionalmente facevano Business Intelligence, imprimendo una grande accelerazione nell’adozione di modelli data driven. Di fatto, grazie alla Visual Analytics, tutti possono analizzare e interrogare i dati. Gli strumenti più moderni sfruttano anche tecnologie avanzate come il Machine Learning o l’intelligenza artificiale.Gli step della Visual Analytics
Se la Data Visualisation rappresenta una fase finale del ciclo vita dell’analisi dei dati, la Visual Analytics invece è una vera e propria metodologia di analisi che quindi ha un suo proprio ciclo vita. Gli step per eseguire correttamente l’analisi visuale dei dati sono almeno 4. Il processo inizia ben prima della costruzione di report e dashboard:- Definizione degli obiettivi e dei KPI;
- Governance dei dati (raccolta, preparazione, storage sicuro);
- Data Visualization attraverso la creazione di grafici e dashboard interattivi;
- Analisi self service da parte degli utenti business e fase decisionale.
Visual Analytics avanzata: Data Science + Data Visualisation
La Data Science è la scienza che analizza i dati per ricavarne insights e informazioni significative. Tra le colonne portanti della Data Science c’è l’analisi statistica. Unendo i due approccio è possibile realizzare operazioni di Visual Analytics avanzata, come previsioni, clustering e regressioni lineari. Una vera e propria sfida per i software di analisi self service.Già da anni, Tableau, una delle piattaforme più apprezzate in questo contesto, ha reso possibile l’integrazione con R. R è un linguaggio di programmazione, oltre che un ambiente di sviluppo open source, gratuito e specifico per l’analisi statistica e l’implementazione di algoritmi machine learning, che si basa sul lavoro di una community internazionale di milioni di utenti. Cosa cambia, quindi? Che anche gli utenti business (come manager e decision makers che non hanno competenze nella data science) possono sfruttare le potenzialità dell’analisi con R. La visualizzazione dei dati, quindi, mette in luce le informazioni ricavate dalla data science con R. Ma la Visual Analytics consente anche agli utenti business di approfondire l’analisi in autonomia, impiegando AI e ML per operazioni avanzate di analisi predittiva. Il tutto, senza conoscere il linguaggio di programmazione.Inizia a sfruttare Data Visualisation e Visual Analytics
Le aziende, gli Enti e le organizzazioni di tutte le dimensioni possono sfruttare i vantaggi della Data Visualisation e della Visual Analytics per avvicinarsi a un approccio sempre più data driven. Basta individuare la soluzione più adeguata a ciascuna realtà. Lasciarti guidare dai dati significa prendere decisioni migliori e in meno tempo e fornire una fonte di informazioni univoca e affidabile a tutto il tuo team. Questo modo di lavorare aumenta la fiducia e la collaborazione e fornisce un vantaggio significativo rispetto ai competitor.Ottimizzare gli investimenti e i risultati dell’analisi dei dati
Come dicevamo, bisogna individuare la soluzione più adeguata a ciascuna realtà che vuole dedicarsi alla Data Visualization e alla Visual Analytics.Le esigenze variano a seconda di una serie di fattori:- settore
- dimensioni del business
- numero di utenti coinvolti nella data strategy
- budget
- obiettivi
- competenze interne
- investimenti già sostenuti in tecnologie per l’analisi dei dati ecc.
- il software che intendi utilizzare
- il deploy
- le licenze (numero e tipo)
- gli aspetti legati alla governance dei dati (raccolta, dataset, data warehouse ecc).
