La data visualization è la presentazione dei dati in un formato grafico come un diagramma, un grafico o una mappa per rendere più facile per i responsabili delle decisioni vedere e comprendere tendenze, valori anomali e modelli nei dati. Mappe e grafici sono stati tra le prime forme di data visualization. Uno dei primi esempi più noti in questo ambito fu una mappa di flusso creata dall’ingegnere civile francese Charles Joseph Minard nel 1869 per aiutare a capire cosa subirono le truppe di Napoleone nella disastrosa campagna di Russia del 1812.

La mappa utilizzava due dimensioni per rappresentare il numero di truppe, distanza, temperatura, latitudine e longitudine, direzione di marcia e posizione rispetto a date specifiche. Oggi, la data visualization comprende tutti i modi di presentare i dati visivamente, da dashboard a report, grafici statistici, mappe di calore, grafici, infografiche e altro ancora.

Qual è il valore aziendale della visualizzazione dei dati?

La data visualization aiuta le persone ad analizzare i dati, in particolare grandi volumi di dati, in modo rapido ed efficiente. Fornendo rappresentazioni visive dei dati di facile comprensione, aiuta i dipendenti a prendere decisioni più informate sulla base di tali dati. La presentazione dei dati in forma visiva può semplificare la comprensione e consentire alle persone di ottenere informazioni dettagliate più rapidamente. Le visualizzazioni possono anche semplificare la comunicazione di tali informazioni e vedere come le variabili indipendenti si relazionano tra loro. Questo può aiutare a vedere le tendenze, comprendere la frequenza degli eventi e tenere traccia delle connessioni tra operazioni e prestazioni.

I principali vantaggi della data visualization includono:

  • Sbloccare il valore dei big data consentendo alle persone di assorbire grandi quantità di dati a colpo d’occhio
  • Aumentare la velocità del processo decisionale fornendo accesso a informazioni in tempo reale e su richiesta
  • Identificazione rapida di errori e imprecisioni nei dati

Quali sono i tipi di visualizzazione dei dati?

Esistono una miriade di modi per visualizzare i dati, ma l’agenzia di data design The Datalabs Agency suddivide la visualizzazione dei dati in due categorie di base:

  • Esplorazione: le visualizzazioni esplorative aiutano a capire cosa dicono i dati
  • Spiegazione: le visualizzazioni esplicative raccontano una storia a un pubblico utilizzando i dati

È essenziale capire quale di questi due scopi si intende raggiungere con una data visualizzazione. Il Data Visualization Catalogue, progetto sviluppato dal designer freelance Severino Ribecca, è una libreria di diverse tipologie di visualizzazione delle informazioni.

Alcuni dei tipi specifici più comuni di visualizzazioni includono:

  • Area 2D: si tratta in genere di visualizzazioni geospaziali. Ad esempio, i cartogrammi utilizzano distorsioni delle mappe per trasmettere informazioni come la popolazione o il tempo di viaggio. I coropleti utilizzano sfumature o motivi su una mappa per rappresentare una variabile statistica, come la densità di popolazione per stato.
  • Temporale: si tratta di visualizzazioni lineari unidimensionali che hanno un’ora di inizio e di fine. Gli esempi includono una serie temporale, che presenta dati come le visite al sito Web per giorno o mese, e diagrammi di Gantt, che illustrano le pianificazioni dei progetti.
  • Multidimensionale: queste visualizzazioni comuni presentano dati con due o più dimensioni. Gli esempi includono grafici a torta, istogrammi e grafici a dispersione.
  • Gerarchico: queste visualizzazioni mostrano come i gruppi si relazionano tra loro. I diagrammi ad albero sono un esempio di visualizzazione gerarchica che mostra come gruppi più grandi comprendano insiemi di gruppi più piccoli.
  • Rete: le visualizzazioni di rete mostrano come i set di dati sono correlati tra loro in una rete. Un esempio è un diagramma nodo-collegamento, noto anche come grafo di rete, che utilizza nodi e linee di collegamento per mostrare come le cose sono interconnesse tra loro.

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Alcuni esempi di data visualization

Tableau ha raccolto quelli che considera i 10 migliori esempi di visualizzazione dei dati. Il numero uno nell’elenco di Tableau è la mappa di Minard della marcia di Napoleone a Mosca che abbiamo già menzionato poco sopra. Altri esempi importanti includono:

  • Una mappa a punti creata dal medico inglese John Snow nel 1854 per comprendere l’epidemia di colera a Londra quell’anno. La mappa utilizzava grafici a barre sugli isolati per indicare i decessi per colera in ogni famiglia in un quartiere di Londra. La mappa mostrava che le famiglie più colpite stavano attingendo acqua dallo stesso pozzo, il che alla fine ha portato all’intuizione che i pozzi contaminati dalle acque reflue avevano causato l’epidemia.
  • Una piramide animata di ripartizione demografica per età e genere creata dal Pew Research Center nell’ambito del suo progetto The Next America, pubblicato nel 2014. Il progetto è ricco di visualizzazioni di dati innovative. Questo mostra come la demografia della popolazione sia cambiata dagli anni ’50, con una piramide di molti giovani in basso e pochissimi anziani in alto negli anni ’50 a una forma rettangolare nel 2060.
  • Una raccolta di quattro visualizzazioni di Hanah Anderson e Matt Daniels di The Pudding che illustrano la disparità di genere nella cultura pop scomponendo le sceneggiature di 2.000 film e confrontando le linee di dialogo parlate per personaggi maschili e femminili. Le visualizzazioni includono una ripartizione dei film Disney, la panoramica di 2.000 sceneggiature, una barra del gradiente con cui gli utenti possono cercare film specifici e una rappresentazione dei pregiudizi relativi all’età mostrati nei confronti dei ruoli maschili e femminili.

Strumenti di data visualization

I software di data visualization comprendono molte applicazioni, strumenti e script e forniscono ai progettisti gli strumenti necessari per creare rappresentazioni visive di grandi set di dati. Alcuni degli strumenti più popolari includono:

  • Domo: Domo è una società di software cloud specializzata in strumenti di business intelligence e data visualization. Si concentra sulle dashboard distribuite dagli utenti aziendali e sulla facilità d’uso, rendendolo una buona scelta per le piccole imprese che cercano di creare app personalizzate.
  • Dundas BI: Dundas BI è una piattaforma BI per visualizzare dati, creare e condividere dashboard e report e incorporare analisi.
  • Infogram: Infogram è uno strumento di visualizzazione drag-and-drop per la creazione di visualizzazioni per report di marketing, infografiche, post sui social media, dashboard e altro ancora. La sua facilità d’uso lo rende una buona opzione anche per i non designer.
  • Klipfolio: Klipfolio è progettato per consentire agli utenti di accedere e combinare i dati di centinaia di servizi senza scrivere alcun codice. Sfrutta metriche istantanee predefinite e curate e un potente modellatore di dati, rendendolo un ottimo strumento per la creazione di dashboard personalizzate.
  • Looker: ora parte di Google Cloud, Looker offre un marketplace di plug-in con una directory di diversi tipi di visualizzazioni e blocchi analitici predefiniti. Dispone inoltre di un’interfaccia drag-and-drop.
  • Microsoft Power BI: Microsoft Power BI è una piattaforma di business intelligence integrata con Microsoft Office. Ha un’interfaccia facile da usare per creare dashboard e report. È molto simile a Excel e può anche contare su un’app mobile.
  • Qlik: Qlik Sense presenta un motore di dati “associativo” per l’analisi dei dati e consigli basati sull’intelligenza artificiale per le visualizzazioni.
  • Sisense: Sisense è una piattaforma di analisi end-to-end meglio conosciuta per l’analisi incorporata. Molti clienti lo usano in una forma OEM.
  • Tableau: tra le piattaforme di visualizzazione dei dati più popolari sul mercato, Tableau supporta l’accesso, la preparazione, l’analisi e la presentazione dei dati. È disponibile in una varietà di opzioni, tra cui un’app desktop, versioni online hosted e una versione pubblica gratuita. Tableau ha una curva di apprendimento ripida, ma è eccellente per creare grafici interattivi.

Certificazioni di data visualization

Le capacità nel campo della data visualization sono molto richieste e queste certificazioni possono aiutare a diventare esperti in materia.

  • Data Visualization Nanodegree (Udacity)
  • Professional Certificate in IBM Data Science (IBM)
  • Data Visualization with Python (DataCamp)
  • Data Analysis and Visualization with Power BI (Udacity)
  • Data Visualization with R (Dataquest)
  • Visualize Data with Python (Codecademy)
  • Professional Certificate in Data Analytics and Visualization with Excel and R (IBM)
  • Data Visualization with Tableau Specialization (UCDavis)
  • Data Visualization with R (DataCamp)
  • Excel Skills for Data Analytics and Visualization Specialization (Macquarie University)