La Data Visualization sta diventando il principale alleato dei decisori aziendali. Le strategie Data driven che si vanno diffondendo in tutti i dipartimenti e le LOB, infatti, si fondano sulla capacità che l’azienda ha di azionare i record trasformandoli rapidamente in insight, suggerimenti e indicazioni utili a orientare le scelte di business.
La materia prima di sicuro non manca: i dati abbondano, spesso anzi proliferano in modo incontrollabile. Diventa sempre più difficile, quindi, comprendere quali sono quelli utili, selezionarli, aggregarli e convertirli in insight e risposte concrete alle esigenze dell’organizzazione. Un modo efficace per comprendere i dati e renderli immediatamente fruibili consiste nel tradurli in un contenuto visuale.
La data visualization, con i suoi istogrammi, torte e mappe, trasforma i numeri in “fotografie” facilmente comprensibili dei fenomeni che riguardano l’azienda.
Cos’è la Data Visualization e a cosa serve
La visualizzazione dei dati fa riferimento alle tecniche usate per comunicare informazioni e record codificandoli in barre, linee e punti contenuti all’interno di tabelle, grafici e infografiche…
Le tabelle generalmente fotografano i numeri di un fenomeno mentre i grafici servono a definire pattern ricorrenti e relazioni tra più variabili. Rappresentare visualmente i dati permette di far comprendere in modo facile – spesso “a colpo d’occhio” – l’entità del fenomeno descritto, evidenziandone gli aspetti chiave.
La data visualization è essenziale per capitalizzare al massimo i benefici dell’analisi dei Big Data: il suo output, infatti, è solitamente un’immagine intuitiva, che mette in evidenza immediatamente le relazioni che intercorrono tra i fenomeni osservati. Questa comunicazione si ottiene attraverso la misurazione dei valori osservati e la loro mappatura.
In particolare, la mappatura evidenzia le modalità attraverso cui le grandezze esaminate saranno rappresentate – punti, linee, cerchi… – e come i colori o le dimensioni dovranno variare per riflettere i cambiamenti.
I vantaggi della Data Visualization per PMI e grandi aziende
Rappresentare graficamente i dati permette di effettuare comparazioni e comprendere le relazioni di causa-effetto che si generano tra le azioni messe in atto e i risultati ottenuti. Ma quali sono i principali vantaggi della data visualization?
La possibilità di esplorare i dati in maniera interattiva migliora i processi decisionali in diversi modi:
- Descrive fenomeni complessi in modo semplificato;
- Orienta il processo decisionale in modo più efficace;
- Permette di fare previsioni più accurate;
- Favorisce la collaborazione interfunzionale;
- Mostra subito le tendenze più rilevanti del fenomeno osservato;
- Assicura maggior coerenza ai set di dati anche molto complessi;
- Incoraggia l’utente a valutare lo stesso fenomeno sotto diversi punti di vista;
- Svela i dati di sintesi e offre la possibilità di passare dall’overview generale fino al dettaglio della loro struttura.
Tecniche di Data Visualization
La data visualization mette immediatamente in evidenza i trend emergenti, le performance, l’andamento dei fenomeni osservati e le relazioni di causa-effetto.
La rappresentazione grafica comprende un insieme molto ampio di osservazioni e comparazioni. Ecco le principali:
- Serie storiche: una variabile singola è osservata nel suo andamento lungo un certo periodo di tempo e visualizzata per esempio sotto forma di grafici a linee spezzate.
- Ranking: i dati e i fenomeni sono classificati in ordine ascendente o discendente. Questo avviene tipicamente nei grafici a barre.
- Quote: la misurazione di un fenomeno avviene con la valutazione della sua quota rispetto al totale (una percentuale). La rappresentazione tipica è quella del grafico a torta.
- Deviazione: una certa categoria di dati è confrontata con un valore di riferimento per un certo periodo di tempo e generalmente tradotta in un grafico a barre.
- Distribuzione di frequenza: mostra il numero di osservazioni di una particolare variabile rispetto a un intervallo di tempo. L’istogramma e il diagramma a scatola e baffi sono esempi di queste rappresentazioni.
- Correlazione: questa analisi rappresenta la comparazione tra due variabili (X e Y) per determinare se si muovono nella stessa direzione o all’opposto. Il grafico di dispersione è lo strumento usato per fare questo confronto.
- Comparazione nominale: si tratta del confronto tra categorie di oggetti che avviene senza un particolare ordine, rappresentato generalmente attraverso un grafico a barre.
- Rappresentazione geografica o geospaziale: un cartogramma è il grafico usato generalmente per questo tipo di comparazioni tra dati statistici su una cartina geografica o una mappa.
Gli utenti potranno avere particolari esigenze (in gergo si chiamano analytical tasks), come comparare o comprendere il nesso di casualità tra due o più grandezze, e il design dei grafici dovrà tenere conto di queste particolari necessità.
Gli analytical tasks determineranno quali dati si dovranno analizzare, come analizzarli e con quale frequenza.
A cosa serve la Data Disualization
La data visualization permette di superare i limiti interpretativi dei Big Data. Attraverso un grafico, una infografica, un report, una tabella è possibile comprendere meglio i record e generare insight che contengono indicazioni utili per migliorare il decision making.
La visualizzazione in forma grafica dei dati permette in particolare di svolgere 5 task fondamentali.
1. Comprendere meglio i dati
Le immagini sintetizzano meglio delle parole scritte, degli elenchi o delle liste le dimensioni di un fenomeno o il suo andamento, e soprattutto sono facilmente comprensibili anche a personale non tecnico.
Un grafico a barre che mostra l’andamento delle vendite, per esempio, offre una comprensione immediata del fenomeno: le vendite aumentano o diminuiscono? Da qui si potrà partire per andare più in dettaglio e comprendere quali sono le ragioni che hanno generato le performance nell’uno o nell’altro caso.
2. Condividere i dati e le informazioni
Dashboard e report visuali riassumono in un unico punto di consultazione tutte le informazioni rilevanti di un fenomeno. In questo modo, tutti le persone che all’interno dell’organizzazione ne hanno la necessità, potranno “interagire” con questi record, consultarli e aggiornarli senza doversi rivolgere obbligatoriamente a Data Scientist, esperti di Business Intelligence o anche solo banalmente al reparto IT.
Il risultato più evidente sono dati e informazioni più comprensibili e condivise sia all’interno dell’organizzazione che al suo esterno.
3. Supportare in modo più efficace i processi aziendali
Molti manager oggi prendono decisioni data driven. Solo lasciandosi guidare dai dati, infatti, è possibile individuare punti di forza e debolezze dell’offerta, opportunità di crescita e criticità del mercato intervenendo non solo in modo più rapido – e la velocità, nel contesto competitivo attuale, è uno dei principali fattori di successo – ma anche più preciso.
4. Prevedere fenomeni e trend
La data visualization permette di mettere in relazione diversi dataset, evidenziando immediatamente i trend che governano fenomeni anche molto complessi, e fare previsioni per il futuro.
5. Fare brainstorming
Grafici, tabelle e infografiche offrono la possibilità di vedere un fenomeno sotto nuovi punti di vista, stimolando il confronto aperto e il problem solving. Si parla, a questo proposito, di una vera e propria data driven innovation.
La visualizzazione nell’ambito delle strategie data-driven
Il mercato globale della visualizzazione dei dati, secondo un recente studio dell’analista Mordor Intelligence, ammonta a 9,84 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà i 16,54 miliardi di dollari entro il 2029, facendo registrare una crescita media annua del 10,95% nel periodo considerato (2024-2029).
La data visualization riveste un ruolo centrale nell’ambito delle analisi di business e sono sempre più numerose le aziende che ricercano profili professionali legati al Data Visualization Design. Lo confermano i dati dell’ultimo Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, secondo cui si consolida il ruolo dei team di Data Science che offrono supporto trasversale all’organizzazione (erano presenti nel 21% delle aziende nel 2021, oggi nel 36%). In particolare, per ciò che riguarda le attività di Data Management, aumenta il numero di grandi organizzazioni che prevede ruoli e responsabilità ben definite per gli specialisti dei dati (il 46% nel 2024, contro 25% nel 2021), con il Data Visualization Expert che diventa uno dei professionisti attualmente più ricercati in Italia.
Lo studio evidenzia, inoltre, come l’adozione di strumenti di Business Intelligence si ormai consolidata nelle grandi organizzazioni (93%), accanto alla consapevolezza che i fattori di evoluzione culturale sono fondamentali affinché questi tool portino un reale beneficio. In generale, ciò che emerge nel 2024 è un aumento nell’effettivo utilizzo delle soluzioni di BI tra i dipendenti non specialisti: tre aziende su quattro, tra quelle che monitorano l’utilizzo di tali soluzioni, dichiarano che l’adozione è elevata.
Principali applicazioni della Data Visualization in azienda
I casi d’uso più comuni per la data visualization all’interno di un’organizzazione includono queste tre aree:
Marketing e vendite
Dall’analisi delle performance delle campagne a quella della redemption, senza contare il traffico web e la marginalità dei prodotti, la visualizzazione sotto forma di grafici dei dati permette ai team Sales e ai marketer di verificare l’andamento di numerosissime variabili nel tempo.
Finance
I professionisti del controllo di gestione trovano nella data visualization un supporto indispensabile per il proprio lavoro. L’osservazione in un dato momento e l’andamento dinamico di valori quali il flusso di cassa, la posizione debitoria, l’esposizione finanziaria netta o gli interessi passivi mettono il CFO e al suo entourage nella condizione di attuare interventi utili a migliorare le grandezze finanziarie, ridurre gli oneri e supportare in modo più efficace la crescita del business.
Logistica e Supply Chain
Dalla valutazione delle migliori rotte di trasporto a quella della puntualità delle consegne, senza contare le statistiche sull’ottimizzazione degli spazi in magazzino, l’osservazione di mappe e grafici permette di comprendere immediatamente l’andamento nel tempo dei principali fenomeni che riguardano la filiera e intervenire prontamente per mitigare le criticità.
Come diventare un esperto di data visualization: corsi e competenze
La data visualization richiede il supporto fondamentale di software che permettono di trasformare i dati in immagini e grafici. Per questo motivo, oltre all’attitudine alla gestione dei numeri e alla creatività, all’esperto di visualizzazione dei dati viene richiesta la conoscenza dei principali tool e applicazioni di data modeling, Business Intelligence e analytics.
Online è possibile trovare informazioni su numerosi corsi di formazione sul tema. I corsi più generici si rivolgono a project manager, analisti, responsabili marketing e più in generale figure professionali che sistematicamente devono rendicontare la propria attività e quella del loro reparto o team. Questi percorsi puntano a migliorare l’efficacia comunicativa dei report di business attraverso dashboard che sintetizzano quantità più o meno rilevanti di dati.
I corsi di data design, invece, che si rivolgono ai data scientist e più in generale ai data expert, mirano a sviluppare le competenze di analisi e trasformazione dei record in insight e indicazioni strategiche per l’azienda.
Data Visualization e AI, binomio vincente
La visualizzazione dei dati è un importante caso d’uso dell’Intelligenza Artificiale e, in particolare, della GenAI. Gli strumenti di BI e Business Analytics hanno dei limiti evidenti nel trasformare i dati in rappresentazioni visive, con il risultato di infografiche e output grafici complessi e poco intuitivi, difficili da comprendere per chi non è un esperto della materia.
La GenAI cambia radicalmente il modo in cui si generano visualizzazioni, immagini e modelli di rappresentazione grafica degli insight. A differenza degli strumenti di Data Visualization tradizionali, infatti, queste tecnologie permettono di personalizzare l’output utilizzando dei prompt, ovvero dei comandi scritti in linguaggio naturale. Inoltre, le visualizzazioni possono essere rese interattive, sempre attraverso l’utilizzo di un comando impartito in modo molto semplice.
Infine, la Generative AI identifica automaticamente i dati necessari per un pubblico specifico, generando il testo o le immagini più pertinenti per quel profilo di utente. La stessa tecnologia permette anche analizzare le visualizzazioni per identificare tendenze o relazioni significative e accelerare i tempi di comprensione di un fenomeno.
Casi d’uso della GenAI nella visualizzazione dei dati
Le prestazioni degli strumenti di Data Visualization possono essere migliorate grazie all’integrazione della GenAI in diversi modi:
Generazione di grafici
Le funzionalità di AI Generativa permettono di creare tabelle, grafici ed elementi grafici utili a illustrare tendenze e fenomeni. Gli strumenti GenAI possono consigliare la migliore visualizzazione per i dati e le raccomandazioni automatiche riducono significativamente il livello di competenza richiesto agli utenti per determinare se un grafico a barre, un grafico a linee o un diagramma di Sankey sia lo strumento migliore per il loro lavoro.
Analisi di Big Data
La GenAI può analizzare automaticamente grandi insiemi di dati per identificare modelli e tendenze. Può anche aggiornare e modificare le visualizzazioni in tempo reale attraverso l’impostazione di aggiornamenti dinamici.
Esplorazione dei dati
La GenAI, combinata con l’arricchimento dei dati, o Data Enrichment, può accelerare l’esplorazione dei dati per attività quali l’analisi di record non strutturati, la geocodifica, la traduzione o la combinazione di dati con fonti dati esterne.
Trasformazione degli insight in azioni
Gli strumenti di AI Generativa applicati alla Data Visualization permettono di accelerare il processo di trasformazione delle intuizioni in azioni, rendendo più facile per l’utente trovare somiglianze, anomalie e differenze.
Semplificazione dei processi di analisi
Con l’ausilio degli strumenti di automazione intelligente è possibile semplificare attività come la segmentazione e la categorizzazione dei dati, particolarmente time consuming.
I migliori software e strumenti di data visualization
Solitamente, le funzionalità di visualizzazione grafica dei dati sono contenute all’interno dei software di Business Intelligence e analisi dei dati, anche se questa attività richiede spesso l’intervento “umano” dello specialista di data science, del data visualization expert, del Business Analyst o del data visualization designer.
Sono tantissimi gli strumenti che permettono di creare grafici e mappe dando “forma” ai dati, per renderli più comprensibili e fruibili dai decisori aziendali.
Un buon data visualization expert dovrà aver maturato un’ottima conoscenza dei principali linguaggi di programmazione come Python, SQL ed ER, e delle librerie di data analytics come Pandas, SciPy o NumPy. Queste competenze sono fondamentali per capire come sfruttare tutte le potenzialità di elaborazione visiva offerta dai software di BI e analytics.
Alcuni tool di data visualization disponibili gratuitamente come Tableau Public, Zoho Analytics, Chartbuilder, Google Charts e Google Data Studio, permettono di creare facilmente insight grafici e dashboard intuitive, con la possibilità di usufruire di template pronti all’uso.
Per le esigenze più complesse servono strumenti enterprise gestiti da data visualization expert come IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI, SAS Visual Analytics, SAP Analytics Cloud Tableau, Oracle Analytics Cloud o Qlikview, solo per citarne alcuni.
