Data Visualization: come scegliere il tipo di grafico giusto

La Data Visualization è diventata una parte importante delle strategie di BI delle aziende, perché è il modo più immediato per condividere i dati anche con gli utenti che non hanno skills tecniche.

Attraverso la rappresentazione visuale dei dati, in report grafici e interattivi, infatti, è più facile condividere gli insights che migliorano le decisioni manageriali e strategiche. Quanti più utenti vengono coinvolti nel lavoro con i dati, più l’azienda sarà capace di prendere decisioni informate, prevedere trend, scovare pattern e relazioni tra i dati.
In definitiva, un’azienda data driven è più competitiva.

Ma come rendere una Data Viz più comprensibile ed immediata? La scelta del grafico giusto per comunicare le informazioni è una parte importante del processo.

Come scegliere il grafico adatto ad ogni Data Visualization

Come anticipato, a seconda del tipo di informazione / relazione tra i dati che vogliamo mettere in luce possiamo scegliere la tipologia di grafico più adeguata. Ecco alcuni esempi:

• I grafici a barre e a linee mostrano la relazione tra gli elementi nel tempo;
• I grafici a torta che mostrano le componenti di un insieme intero, o le proporzioni tra gli elementi dell’insieme intero;
• I grafici a dispersione mostrano la relazione tra due variabili
• I grafici a bolle mostrano la relazione tra tre variabili
• I diagrammi a scatola o box-plot mostrano la distribuzione dei dati rispetto alla mediana e ai quartili e sono molto usati per i big data
• Le Heatmaps mostrano i dati attraverso variazioni di colore, facilitando l’identificazione di pattern, tendenze e anomalie;
• I cartogrammi mostrano le variazioni numeriche su mappe geografiche, per esempio per reddito, popolazione, servizi ecc;
• I diagrammi (gerarchici, multidimensionali o ad albero) mostrano relazioni complesse e collegamenti tra dati;
• Le matrici mostrano la correlazione tra più insieme di dati che si aggiornano costantemente.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale per la Data Visualizazion

Grazie all’ausilio di strumenti di Data Visualization alimentati dall’AI è più facile scegliere il grafico giusto.

Ad esempio, Tableau AI, disponibile solo su Tableau Cloud, suggerisce la tipologia di grafico da utilizzare per ogni Data Visualization. Inoltre, consente anche di svolgere operazioni avanzate di Visual Analytics, trasformando le viz in veri e propri strumenti di analisi.

Tableau AI costruisce automaticamente anche gli insights, rendendo la Data Visualization più profittevole per tutti gli utenti, a prescindere dalle competenze tecniche. Si interagisce con il tool come con gli strumenti dotati di intelligenza artificiale generativa e cioè inserendo prompt nel linguaggio naturale: non è più necessario conoscere il codice o essere data scientist esperti per ottenere il massimo dai dati.