La Data Visualization, o visualizzazione dei dati, è una disciplina che si occupa di convertire i dati in rappresentazioni grafiche per facilitarne la comprensione e l’interpretazione. È l’arte – e la scienza – di rappresentare dati numerici o categorici attraverso elementi visivi come grafici, mappe, grafici a barre, e diagrammi. Il suo obiettivo è semplice quanto efficace: comunicare informazioni chiare e utili agli utenti, consentendo loro di vedere pattern, tendenze e anomalie che potrebbero non essere immediatamente evidenti nei dati grezzi.

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Questo campo si è notevolmente espanso con l’avvento dell’era digitale, dove la quantità di dati generati e raccolti è cresciuta enormemente, ed ha assunto un’importanza sempre più rilevante e critica nei processi decisionali (sia operativi sia più legati alle strategie di business).

Cos’è la Data Visualization

Grafici e modelli per la visualizzazione dei dati esempi
Grafici e modelli per la visualizzazione dei dati. Esempi esplicativi della Data Visualization

La Data Visualization costituisce una delle applicazioni più affascinanti e cross disciplinari nell’ambito della scienza dei dati, in cui convergono moltissimi fattori, determinanti per comprendere ed utilizzare al meglio le informazioni estratte dagli enormi flussi di dati che le moderne applicazioni digitali sono ormai in grado di acquisire ed analizzare in tempo reale.

La visualizzazione dei dati è definibile in maniera differente in moltissime applicazioni, rientrando nell’ampio spettro della comunicazione visiva. Per quanto concerne nello specifico la scienza dei dati, la data visualization coincide con la rappresentazione grafica di informazioni grazie a strumenti visivi, come grafici, diagrammi, tabelle e mappe, utili a rendere facilmente accessibili e comprensibili le tendenze, le particolarità e le anomalie provenienti dall’analisi dei dati.

In sostanza, è una pratica interdisciplinare che combina elementi di statistica, grafica, design, informatica e tecniche di intelligenza artificiale per trasformare dati complessi in rappresentazioni visive comprensibili. Questo processo permette agli utenti di osservare visivamente i dati per interpretarli e trarne conclusioni in modo più intuitivo rispetto all’analisi di fogli di calcolo, rapporti testuali o dashboard fatte solo di elenchi, righe, colonne, numeri… soprattutto quando si ha a che fare con i Big Data.Oggi è molto complesso parlare di Big Data senza l’adeguato supporto di una sintesi visuale, tali sono le variabili e le informazioni che possono essere richiamate e combinate. Tale affermazione assume una valenza critica se consideriamo come gli attuali strumenti di analisi dei dati, in particolare quelle cloud-native, si avvalgano di tecniche di intelligenza artificiale e machine learning, capaci di andare ben oltre la semplice funzione descrittiva, supportando i processi decisionali anche con indicazioni di carattere predittivo e prescrittivo.

Le diverse tipologie di Data Visualization

Le diverse tipologie di Data Visualization sono fondamentali per presentare i dati in modi che ne facilitino l’interpretazione, evidenzino pattern, correlazioni, distribuzioni e tendenze. La scelta della tipologia di visualizzazione dipende dalla natura dei dati che si vogliono esplorare e dall’obiettivo dell’analisi. Di seguito, una panoramica più dettagliata di alcune delle principali tipologie di visualizzazioni usate comunemente.

1. Grafici a barre e a colonne

Utilizzati per confrontare quantità relative a diverse categorie, le barre possono essere disposte orizzontalmente o verticalmente, facilitando il confronto visivo tra categorie. Simili ai grafici a barre, ma disposti verticalmente, i grafici a colonne sono efficaci per mostrare cambiamenti di dati su un periodo di tempo per diverse categorie.

2. Istogrammi

Gli istogrammi sono utili per visualizzare la distribuzione di dati numerici, raggruppando i dati in bin (intervalli) e mostrando la frequenza o il numero di dati in ogni bin. Sono particolarmente utili per identificare la forma della distribuzione dei dati, come la normalità o la presenza di skewness (asimmetria).

3. Grafici a Linee

I grafici a linee tracciano punti dati che sono poi connessi da linee. Sono ideali per visualizzare tendenze nel tempo, mostrando come una o più quantità cambiano lungo un asse temporale. Questo tipo di grafico è particolarmente utile per evidenziare l’aumento o la diminuzione dei valori nel tempo.

4. Mappe di calore (Heatmaps)

Le mappe di calore utilizzano colori per rappresentare la densità o l’intensità dei dati in diverse aree di una matrice o mappa. Sono efficaci per evidenziare variazioni di valori all’interno di un dataset, ad esempio, per mostrare l’attività in diverse regioni o per visualizzare matrici di correlazione.

5. Grafici a dispersione (Scatter Plots)

I grafici a dispersione mostrano la relazione tra due (o più) variabili, rappresentando ciascun punto di dato come un punto nello spazio bidimensionale. Sono utilizzati per identificare correlazioni, tendenze o raggruppamenti (clustering) di dati.

6. Mappe

Le mappe sono usate per rappresentare dati geografici, combinando informazioni visive con dati numerici. Possono includere mappe coropletiche, dove le aree sono colorate o ombreggiate in proporzione a una statistica (rappresentazioni cartografiche che utilizzano tonalità o simboli per indicare le variazioni spaziali di una determinata grandezza o caratteristica all’interno di una regione geografica), o mappe a bolle, dove le dimensioni di una bolla rappresentano la grandezza di un dato in una specifica località.

7. Diagrammi di flusso e alberi

I diagrammi di flusso rappresentano processi o sequenze di azioni, mostrando come diversi passaggi o eventi si connettono tra loro. Utilizzati per visualizzare strutture gerarchiche, gli alberi mostrando invece relazioni tra elementi attraverso livelli o rami.

8. Grafici ad anello e a torta

Questi grafici mostrano proporzioni e percentuali tra categorie, con ogni “fetta” che rappresenta una parte del totale. Sono efficaci per dati con un numero limitato di categorie che compongono un intero, ma possono diventare difficili da interpretare quando le categorie sono molte o le differenze tra le dimensioni delle fette sono minime.

9. Infografiche

Le infografiche combinano vari tipi di visualizzazioni dati con testo, icone e immagini per raccontare una storia o presentare una ricerca in modo visivamente coinvolgente. Sono particolarmente utili per comunicare complessi set di dati o concetti in un formato facilmente digeribile.

Cruscotti grafici esempi di come si concretizza la data visualization
Cruscotti grafici:esempi di come si concretizza la data visualization

Quelli presentati nell’elenco sono solo alcuni esempi di tipologie di Data Visualization. Queste ultime si declinano in una serie molto articolata di strumenti, ma soprattutto mettono in concerto le competenze e l’operato dei professionisti che li utilizzano per narrare i dati in contesti sempre più evoluti, sia per quanto riguarda le tecnologie, sia per quanto concerne le storie da raccontare, descritte dal flusso dei dati aziendali.

La scelta di una tipologia di visualizzazione dipende pertanto da molti aspetti e non vi è mai una risposta esatta a priori. La chiave è nel sapere analizzare le esigenze aziendali, così come di conoscere alla perfezione i processi interattivi con gli utenti a cui una determinata comunicazione è destinata, piuttosto che le tecnologie più idonee a soddisfare tali richieste in funzione del budget a disposizione.

I vantaggi della Data Visualization

La visualizzazione dei dati consente di rappresentare una serie di osservazioni e comparazioni molto ampia, tra cui possiamo evidenziare:

  • Ranking: tipico dei grafici a barre, che classificano i dati in ordine crescente/decrescente, piuttosto che ascendente/discendente;
  • Quote: tipiche dei grafici a torta, capaci di misurare le varie informazioni valutando il loro valore percentuale in relazione al totale;
  • Distribuzioni di frequenza: tipiche degli istogrammi, utili a descrivere la frequenza di un certo episodio in funzione di un intervallo di tempo;
  • Correlazioni: tipiche dei grafici a dispersione, capaci di rappresentare la correlazione tra due variabili in funzione della direzione del loro andamento;
  • Comparazioni: tipiche dei grafici a barre, per confrontare più informazioni senza un ordine definito;
  • Serie storiche: tipiche dei grafici a linee spezzate, in cui le variabili vengono osservate nel loro andamento lungo un intervallo di tempo noto.

Ma c’è molto di più. La Data Visualization è uno strumento potentissimo che ha numerosi vantaggi nel contesto dell’analisi dei dati, della comunicazione e della presa di decisioni. Questi i vantaggi che porta all’interno delle organizzazioni aziendali:

1. Facilità di interpretazione

Uno dei principali vantaggi della Data Visualization è la sua capacità di rendere immediatamente comprensibili anche i più complessi set di dati. Attraverso l’uso di grafici, mappe e altre forme grafiche, trasforma grandi volumi di dati in formati visivi che possono essere rapidamente interpretati dall’occhio umano.

2. Miglioramento della comunicazione

Le visualizzazioni rendono i dati più accessibili a un pubblico più ampio, non limitato agli esperti di dati. Grafici e diagrammi possono essere compresi da persone con diversi livelli di competenza analitica, facilitando la comunicazione e la condivisione di insight tra team, dipartimenti e, in alcuni casi, tra diverse aziende o il pubblico generale.

3. Supporto alla presa di decisioni

Le decisioni basate su dati solidi sono fondamentali in qualsiasi ambito aziendale o di ricerca. La Data Visualization supporta la presa di decisioni evidenziando informazioni cruciali nascoste nei dati. La visualizzazione efficace permette ai decision maker di vedere connessioni, comprendere possibili scenari futuri e valutare i risultati di diverse strategie decisionali.

4. Scoperta di pattern e correlazioni

La visualizzazione dei dati può rivelare pattern e correlazioni che non sarebbero evidenti attraverso l’analisi statistica convenzionale o l’esame diretto dei dati grezzi. Questo può portare alla scoperta di nuove intuizioni, stimolare ulteriori indagini e generare nuove domande di ricerca.

5. Efficienza nel reporting

Nel contesto aziendale, la creazione di report comprende spesso la necessità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi. La Data Visualization rende i report più efficaci e meno soggetti a interpretazioni errate, riducendo il tempo necessario per spiegare i risultati e aumentando la chiarezza e l’impatto del messaggio.

6. Identificazione rapida di errori nei dati

La rappresentazione visiva dei dati può aiutare a identificare rapidamente anomalie, valori estremi o errori di inserimento, che potrebbero non essere immediatamente evidenti in un dataset. Questo permette una rapida correzione prima di procedere con analisi più dettagliate, garantendo l’accuratezza dell’analisi.

7. Memorizzazione e apprendimento migliorati

Diversi studi hanno dimostrato che il cervello umano elabora le informazioni visive molto più velocemente e in modo più efficace rispetto al testo. Le visualizzazioni aiutano quindi a migliorare la memorizzazione e l’apprendimento delle informazioni presentate, rendendo l’analisi dei dati non solo più efficiente ma anche più impattante.

8. Esplorazione interattiva dei dati

Con l’avanzamento delle tecnologie di Data Visualization, gli utenti possono ora interagire con le visualizzazioni, esplorando i dati in modi personalizzati. Questo permette un’analisi più profonda e personalizzata, dove gli utenti possono modificare parametri, filtrare i dati ed esplorare diverse dimensioni dei dati in tempo reale.

Software e tools utilizzati

I software di Data Visualization sono strumenti progettati per trasformare dati grezzi in rappresentazioni grafiche visivamente intuitive. Questi strumenti variano ampiamente in termini di complessità, funzionalità e campi di applicazione, ma tutti condividono l’obiettivo comune di rendere l’analisi dei dati più accessibile e comprensibile. La scelta del software giusto dipende dalle specifiche esigenze dell’utente, dalla complessità dei dati e dagli obiettivi di visualizzazione.

Tableau, a titolo di esempio, è uno dei software di visualizzazione dei dati più popolari e potenti sul mercato. È progettato per utenti di tutti i livelli di abilità e consente di creare una vasta gamma di visualizzazioni interattive e dashboard complessi. Tableau permette di connettersi a quasi ogni fonte di dati immaginabile, sia in cloud che on-premise. Gli utenti possono trascinare e rilasciare i dati per creare visualizzazioni, esplorare pattern e tendenze, e condividere insight con altri attraverso dashboard interattive.

In generale, comunque, le funzionalità chiave che caratterizzano i software di Data Visualization, racchiudono:

Connessione a fonti di dati

Un software di Data Visualization tipicamente supporta la connessione a una vasta gamma di fonti di dati, inclusi database, fogli di calcolo, file di testo, flussi di dati in tempo reale e servizi cloud. Questa flessibilità permette agli utenti di aggregare e visualizzare dati da molteplici fonti, facilitando un’analisi olistica.

Pulizia e preparazione dei dati

Prima di procedere con la visualizzazione, i dati spesso necessitano di essere puliti e preparati. Ciò può includere la rimozione di valori nulli o duplicati, la normalizzazione di formati di dati incoerenti, e la trasformazione di dati grezzi in formati più adatti all’analisi. Alcuni software offrono strumenti integrati per facilitare queste operazioni.

Creazione di visualizzazioni

La funzionalità principale di questi strumenti è la capacità di creare una varietà di visualizzazioni, come grafici a barre, linee, mappe di calore, scatter plots e molti altri. Gli utenti possono solitamente personalizzare aspetti visivi come colori, font, e legende per migliorare la leggibilità e l’impatto visivo delle loro visualizzazioni.

Dashboard e reporting

Molti software di Data Visualization permettono di creare dashboard interattive e report. Queste dashboard possono combinare diverse visualizzazioni di dati e widget per fornire una panoramica completa e in tempo reale delle metriche chiave. Gli utenti possono spesso interagire con le dashboard per esplorare i dati più in dettaglio, ad esempio filtrando per specifiche dimensioni o intervalli temporali.

Analisi e scoperta di insight

Oltre alla pura visualizzazione, alcuni strumenti offrono funzionalità avanzate di analisi dei dati, come l’identificazione automatica di pattern e anomalie, la previsione basata su modelli statistici o machine learning, e l’analisi di correlazione. Queste funzionalità aiutano gli utenti a passare dalla semplice rappresentazione dei dati alla generazione di insight azionabili.

Collaborazione e condivisione

La capacità di condividere facilmente visualizzazioni, report e dashboard con altri è una componente chiave. Ciò può includere l’export in vari formati, la pubblicazione su web, o la condivisione attraverso piattaforme cloud. Alcuni strumenti supportano anche la collaborazione in tempo reale, permettendo a più utenti di lavorare contemporaneamente sulle stesse visualizzazioni.

Personalizzazione e sviluppo

Per gli utenti con esigenze specifiche, alcuni software di Data Visualization offrono API o framework di sviluppo che consentono una maggiore personalizzazione o lo sviluppo di visualizzazioni e funzionalità su misura. Questo è particolarmente utile per creare visualizzazioni uniche o integrare capacità di visualizzazione dei dati in applicazioni esistenti.

In generale, un buon software di Data Visualization si distingue per la sua intuitività e usabilità. Ciò include un’interfaccia utente pulita e comprensibile, supporto drag-and-drop per la creazione di visualizzazioni, e una curva di apprendimento accessibile per utenti di tutti i livelli. In sintesi, i software di Data Visualization offrono una suite di strumenti che consentono agli utenti di trasformare dati complessi in rappresentazioni visive, scoprire insight, e comunicare efficacemente le loro scoperte. La scelta dello strumento giusto dipenderà dalle specifiche esigenze dell’utente, inclusi i tipi di dati con cui lavorano, gli obiettivi di visualizzazione e il livello di personalizzazione richiesto.

Esempi di dasboard per la Data Visualization
Esempi di dasboard per la Data Visualization

Le tipologie di visualizzazione si declinano in una serie molto articolata di strumenti, ma soprattutto mettono in concerto le competenze e l’operato dei professionisti che li utilizzano per narrare i dati in contesti sempre più evoluti, sia per quanto riguarda le tecnologie, sia per quanto concerne le storie da raccontare, descritte dal flusso dei dati aziendali.

La scelta di una tipologia di visualizzazione dipende pertanto da molti aspetti e non vi è mai una risposta esatta a priori. La chiave è nel sapere analizzare le esigenze aziendali, così come di conoscere alla perfezione i processi interattivi con gli utenti a cui una determinata comunicazione è destinata, piuttosto che le tecnologie più idonee a soddisfare tali richieste in funzione del budget a disposizione.

Esempi di Data Visualization

Come accennato in questo nostro approfondimento, esistono differenti tecniche che possono essere impiegate per rappresentare i dati e facilitarne la comprensione. Ogni tipo di visualizzazione è adatto a specifici tipi di dati e obiettivi di analisi, offrendo modi unici per esplorare e presentare le informazioni. Vi forniamo alcuni esempi per meglio comprendere come sfruttare al meglio le visualizzazioni dei dati per specifiche esigenze e/o contesti di business.

1. Utilizzo di grafici a barre o a linee

Un grafico a barre può essere utilizzato per mostrare le vendite mensili di diversi prodotti, permettendo di identificare rapidamente quale prodotto ha generato più entrate in un determinato periodo.

Un grafico a linee può essere impiegato per rappresentare l’andamento delle temperature medie in una località nel corso di un anno, evidenziando le variazioni stagionali.

2. Esempio di utilizzo delle mappe di calore (Heatmaps)

Una mappa di calore può essere usata per visualizzare la distribuzione geografica di un fenomeno, come la densità della popolazione in diverse regioni, o l’intensità dell’uso di un servizio in diverse aree di una città.

3. Uso dei grafici a dispersione (Scatter Plots)

Un grafico a dispersione può essere utilizzato per esplorare la relazione tra l’età e il reddito annuo delle persone, permettendo di identificare pattern o correlazioni tra queste due variabili.

4. Impiego dei diagrammi ad albero

I diagrammi ad albero sono utilizzati per mostrare relazioni gerarchiche tra diversi elementi, organizzati in nodi e rami. Un diagramma ad albero può essere impiegato per rappresentare la struttura organizzativa di un’azienda o per visualizzare la decomposizione di un progetto in compiti e sotto compiti.

5. Esempio di utilizzo delle infografiche

Le infografiche combinano elementi grafici, testo e dati per raccontare una storia o presentare informazioni complesse in modo visivamente coinvolgente. Un’infografica può essere creata per illustrare i risultati di un’indagine su abitudini alimentari, combinando grafici, diagrammi e punti elenco per presentare dati chiave, tendenze e statistiche interessanti.

6. Utilizzo delle dashboard interattive

Le dashboard interattive consentono agli utenti di esplorare i dati attraverso una serie di visualizzazioni collegate. Queste dashboard supportano l’interazione, come il filtraggio e il drill-down, per esaminare i dati da diverse prospettive. Una dashboard interattiva può essere utilizzata da un’azienda per monitorare le performance di vendita in tempo reale, combinando grafici a barre, a linee e mappe di calore per fornire una panoramica completa delle tendenze di vendita, delle performance regionali e delle categorie di prodotti.

Considerazioni finali

Visualizzazione dei dati Cruscotti e grafici per visualizzare i Big Data
Visualizzazione dei dati: i cruscotti e grafici diventano molto importanti per l’analisi dei Big Data

La Data Visualization rappresenta una componente cruciale nell’ambito dell’analisi dei dati, offrendo un ponte indispensabile tra complessi set di dati e la capacità umana di interpretare visivamente queste informazioni.

Attraverso l’esplorazione delle diverse tipologie di visualizzazioni, dai grafici a barre e a linee alle mappe di calore e dashboard interattive, abbiamo visto come ogni tecnica possa essere impiegata per evidenziare specifici pattern, tendenze e insight nascosti nei dati.

I software di Data Visualization, pur variando in termini di complessità e funzionalità, condividono l’obiettivo comune di rendere l’analisi dei dati più accessibile e comprensibile per un pubblico ampio. Che si tratti di decision makers aziendali, ricercatori, o semplicemente appassionati di dati, l’abilità di visualizzare e interagire con i dati in modi significativi apre nuove porte alla scoperta di conoscenza e alla presa di decisioni informate.

In conclusione, la Data Visualization è molto più di una semplice trasposizione di numeri in grafici; è un linguaggio visivo che, se ben sfruttato, può rivelare la storia nascosta dietro ai dati, stimolare la curiosità e guidare verso nuove scoperte. L’evoluzione continua degli strumenti e delle tecniche di visualizzazione promette di rendere questo campo sempre più ricco e accessibile, permettendo a chiunque di trasformare i dati in decisioni informate e storie persuasive. La capacità di interpretare e comunicare efficacemente i dati attraverso la visualizzazione diventa quindi una competenza fondamentale in un mondo sempre più guidato dai dati.

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