Data Visualization: tool e consigli per creare report efficaci

La Data Visualization o visualizzazione dei dati è un approccio visuale incredibilmente utile per comprendere, comunicare ed estrarre informazioni significative dai dati.

In questo articolo, gli esperti del team di Modern BI & Analytics di Ecoh Media ci parlano degli strumenti di visualizzazione dei dati. Inoltre, ci danno preziosi consigli per creare report da veri professionisti.

Cosa è la data visualization

La visualizzazione dei dati è il processo di rappresentare visivamente i dati attraverso grafici, diagrammi e altre forme interattive. Questo approccio permette di identificare pattern, tendenze e relazioni nascoste che potrebbero non emergere facilmente da dati grezzi o testuali. La visualizzazione dei dati consente di trasformare i dati complessi in informazioni facilmente comprensibili.

Sebbene si tratti di un approccio utile e con un potenziale enorme, molte aziende non riescono a sfruttarlo appieno. Spesso anche team molto esperti di data science e analisi dei dati non hanno le skills specifiche per creare dashboard interattive efficaci. 

L’efficacia della dataviz infatti dipende dall’uso di alcuni attributi preattentivi, che il cervello umano è in grado di processare immediatamente. Per creare report visuali realmente utili e fruibili, bisogna lavorare su colori, forme, dimensioni, posizione degli oggetti ecc, come vedremo di seguito,

Suggerimenti per creare dataviz subito comprensibili per tutti

Creare visualizzazioni efficaci e comprensibili richiede attenzione ai dettagli e una buona comprensione del pubblico di riferimento. In questo paragrafo, trovi i consigli degli esperti Ecoh Media per realizzare viz che tutti possono interpretare correttamente e con facilità.

1. Conosci e usa gli attributi preattentivi

Gli attributi preattentivi sono caratteristiche visive che attirano automaticamente l’attenzione dell’osservatore, già prima che inizi a elaborare consapevolmente le informazioni.

Nella visualizzazione dei dati, gli attributi preattentivi sono utilizzati per evidenziare parti specifiche dei grafici o delle visualizzazioni. Ti suggeriamo di utilizzarli sempre e in modo corretto per trasmettere informazioni in modo rapido e diretto.

Ecco alcuni degli attributi comunemente utilizzati nella data visualization:

• Colore: il colore è un attributo preattentivo molto potente. Un colore diverso o un contrasto di colore può essere utilizzato per evidenziare un particolare elemento all’interno di una visualizzazione;;
• Dimensione: la dimensione è un altro attributo preattentivo davvero efficace. Oggetti di dimensioni diverse possono essere utilizzati per indicare relazioni o differenze significative;
• Posizione: puoi usare anche la posizione di un elemento all’interno di una dataviz come attributo preattentivo;
• Forma: puoi usare oggetti di forme diverse per evidenziare particolari categorie o cluster di dati.
• Altri attributi preattentivi: larghezza, spessore, orientamento di un oggetto rispetto agli altri, raggruppamenti di oggetti, variazioni nell’intensità di colore. Sono tutti elementi che il cervello umano processa e comprende in modo quasi immediato.

Inizia ad utilizzare in modo consapevole gli attributi preattentivi nella visualizzazione dei dati per catturare l’attenzione dell’utente e dirigerla sulle informazioni più rilevanti. Riuscirai a facilitare la comprensione e l’interpretazione delle tue dataviz, migliorando il processo decisionale in azienda.

2. La scelta del grafico più appropriato

Quando fai data visualization puoi scegliere tra diverse tipologie di grafico. Ognuna di esse è più indicata per comunicare informazioni differenti.

Di seguito trovi un elenco dei tipi di grafici più comuni e le loro applicazioni:

• Grafici a barre: sono efficaci per confrontare valori tra diverse categorie:
• Grafici a linee: sono ideali per mostrare andamenti, trend e fluttuazioni nel corso del tempo. Sono spesso utilizzati per analizzare dati finanziari, dati meteorologici, serie storiche, ecc.
• Grafici a dispersione: sono adatti per identificare correlazioni tra misure o pattern all’interno dei dati. Possono essere arricchiti con attributi preattentivi come dimensione o colore;
• Grafici a torta (o a ciambella): sono adatti per rappresentare dati categorici e la loro percentuale rispetto al totale. Tuttavia, possono essere meno efficaci nel mostrare differenze precise tra le categorie, è consigliabile utilizzarli con un massimo di 2/3 “fette”;
• Grafici a istogramma: Gli istogrammi sono utilizzati per rappresentare la distribuzione di una variabile continua attraverso intervalli. Sono composti da barre adiacenti di altezze diverse, dove l’asse x rappresenta gli intervalli e l’asse y rappresenta la frequenza o la densità.

Esistono molte altre tipologie di grafici, come i grafici a bolle, i diagrammi a fiocco di neve, le mappe termiche ecc. Ricorda sempre che la scelta del tipo di grafico dipende dai dati che desideri rappresentare e dagli obiettivi specifici del tuo report.

I data visualization tools più usati

Oggi i professionisti del settore hanno a disposizione tanti strumenti di visualizzazione dei dati. Uno dei più popolari è Tableau, la piattaforma di Business Intelligence di Salesforce che permette di creare visualizzazioni e vere e proprie user experience interattive e coinvolgenti.

Inoltre le funzionalità di data visualization di Tableau possono essere personalizzate ed estese tramite API o estensioni di terze parti, come quelle di Infotopics 

Quale strumento di data visualization scegliere…

Se stai scegliendo il tuo data visualization tool, ti suggeriamo di considerare con attenzione diversi fattori.

1. Prima di tutto, valuta la tua esperienza e il tuo livello di competenza tecnica. Alcuni strumenti sono meno usabili di altri e richiedono uno sforzo maggiore per acquisire le  competenze base per iniziare a fare data visualization;
2. In seconda battuta, considera le esigenze specifiche della tua azienda o organizzazione e i tipi di dati che intendi visualizzare. Alcuni strumenti potrebbero essere più adatti per dati strutturati, mentre altri potrebbero offrire funzionalità avanzate per dati non strutturati o in tempo reale;
3. Ancora, prendi in considerazione il budget disponibile, poiché alcuni strumenti potrebbero richiedere un investimento significativo;
4. Un altro aspetto da considerare è l’ambiente tecnologico che hai già a disposizione: meglio scegliere un data visualization tool che si integra con gli altri software che già usi, per ridurre le spese e massimizzare gli investimenti;
5. Infine, valuta attentamente di quanta flessibilità hai bisogno: accesso da mobile, collaborazione, approccio self service analytics possono essere elementi irrinunciabili per le organizzazioni che vogliono lavorare in modo agile, anche da remoto.

…e perché proprio Tableau di Salesforce

Tableau Software, oggi acquisito da Salesforce, è tra gli strumenti di Business Intelligence e Data Visualization più usati e amati in tutto il mondo. Infatti consente di esplorare, analizzare e comunicare i dati in modo intuitivo e coinvolgente, anche per utenti business.

Con una vasta gamma di funzionalità e una semplice interfaccia drag-and-drop, Tableau rende l’analisi dei dati accessibile anche ai non esperti di programmazione. Di fatto, il suo approccio di visual analytics e self service analytics ha cambiato la storia dei processi decisionali nelle aziende di tutto il mondo, abilitando manager e utenti business a analizzare i dati in autonomia e a prendere decisioni data driven.

I vantaggi di Tableau come data visualization tool sono molti. Tra i principali, possiamo sicuramente annoverare:

1. La facilità d’uso: Tableau offre un’interfaccia intuitiva che ti consente di creare visualizzazioni senza la necessità di competenze tecniche avanzate. Basta trascinare e rilasciare i dati e scegliere il tipo di visualizzazione desiderato;
2. L’interattività: questo tool permette di creare dashboard interattive che consentono all’utente di esplorare i dati in modo dinamico e visuale. Puoi filtrare, aggiungere o rimuovere dati e ottenere risposte immediate alle domande;
3. La connessione a diverse fonti di dati: si integra con numerose fonti di dati, inclusi database, file di fogli di calcolo Excel, servizi cloud e altro ancora. Ciò ti consente di accedere facilmente a una vasta gamma di dati e di creare visualizzazioni basate anche su dati aggiornati in tempo reale;
4. L’ampia scelta di visualizzazioni: Tableau ti offre una vasta gamma di opzioni di visualizzazione, tra cui grafici a barre, grafici a linee, mappe, diagrammi a dispersione e molto altro ancora. Questa varietà ti consente di scegliere la visualizzazione più adatta per rappresentare i dati in modo efficace;
5. La collaborazione e la condivisione: attraverso Tableau di Salesforce puoi condividere le visualizzazioni create in modo semplice e sicuro, con tutto il tuo team. Le dashboard possono essere pubblicate online o integrate all’interno di documenti o pagine web, facilitando la condivisione dei risultati dell’analisi con i colleghi o il pubblico;
6. Le analisi avanzate: ha delle funzionalità avanzate per l’analisi dei dati, come il trascinamento di campi per creare calcoli personalizzati, la creazione di previsioni e la scoperta automatica di relazioni e tendenze all’interno dei dati. Non solo analisi self service e real time, quindi, ma anche analisi predittiva e prescrittiva per tutti gli utenti. Le analisi dati avanzate sono sempre più efficaci grazie all’apporto dell’intelligenza artificiale;