Alla scoperta della Data Visualization per imparare a utilizzare gli strumenti di visualizzazione e lettura dei dati.
Indice
- Cos’è la Data Visualization?
- Caratteristiche comuni degli strumenti di Data Visualization
- Migliori strumenti gratuiti di visualizzazione e lettura dei dati
Cos’è la Data Visualization?
La Data Visualization (visualizzazione dei dati) è il processo di elaborazione di una rappresentazione visiva delle tendenze, dei pattern e delle informazioni critiche di un insieme di dati. Uno strumento di Data Visualization è un software che supporta l’analisi di dati generando un output necessario al fine di fare considerazioni su un determinato contesto o argomento.
Esistono diversi tipi di strumenti per la visualizzazione e lettura dei dati, tra i più comuni e tradizionali vediamo, ad esempio:
- Grafici a torta, che mostrano ripartizioni percentuali.
- Tabelle, che mostrano dati incasellati.
- Linee temporali, che mettono in evidenza una sequenza di eventi nel tempo.
- Istogrammi, che mostrano la distribuzione di un set di dati composto da dati continui o discreti.
- Grafici a dispersione, che mostrano una relazione tra due serie di dati.
- Grafici a barre, che mostrano la distribuzione dei dati in due categorie.
Quindi attraverso questi strumenti è più o meno possibile osservare, ad esempio, le tendenze del mercato dell’Automation o le caratteristiche demografiche di un insieme di individui.
Analizziamo ora cosa rende una visualizzazione dei dati di successo e quali sono i tre principali obiettivi della Data Visualization che non devono essere trascurati:
1. Impostare un formato chiaro
Prima che gli strumenti si popolino di dati, inizia a pensare che, se dovrai trasmettere quantità elevate di informazioni ad altri, dovrai impostare un formato chiaro e facile da comprendere.
2. Stabilire un linguaggio comune
Dovrai assicurarti che tutti coloro che visualizzano i dati, dopo di te, abbiano un terreno comune su ciò che stai rappresentando. Per fare ciò, devi impostare un quadro chiaro, che coinvolga la semantica e la sintassi in base alle quali le informazioni sui dati sono progettate per essere interpretate.
Ad esempio, le linee e le barre sono figure geometriche schematiche parte integrante di molti tipi di visualizzazioni: le linee si connettono, suggerendo una relazione. Le barre, invece, contengono e separano.
C’è un altro elemento nel framework: assicurati che i tuoi dati siano puliti e che tu ne comprenda le sfumature. Il tuo set di dati ha valori anomali? I dati del mondo reale sono spesso complessi, di diverso tipo e non sempre affidabili. Conoscere i tuoi dati ti aiuterà a selezionare e utilizzare in modo appropriato un framework.
3. Raccontare una storia
La visualizzazione è in realtà una forma dinamica di persuasione. A tal fine, la visualizzazione deve raccontare una storia al pubblico.
Le storie racchiudono le informazioni in una struttura facilmente ricordabile, il che è importante in molti scenari collaborativi quando un analista non è la stessa persona che prende le decisioni o semplicemente ha bisogno di condividere le informazioni con i colleghi. La visualizzazione dei dati si presta bene ad essere un mezzo di comunicazione per lo storytelling.
L’obiettivo è consentire allo spettatore di osservare, comprendere e dare un senso alle informazioni. Le tecniche di progettazione che danno la priorità allo storytelling possono influenzare in modo significativo l’interpretazione dell’utente finale.
Come accennavamo prima, la Data Visualization è un processo di creazione ed elaborazione di rappresentazioni visive dei dati.
Questo processo si basa su semplici step:
- Passo 1: riunite il set di dati.
- Passo 2: ripulite i dati per assicurarvi che siano coerenti e senza errori.
- Passo 3: esportate il set di dati nel software di Data Visualization.
- Passo 4: usate il software per generare visualizzazioni.
- Passo 5: valutate l’affidabilità e la validità della visualizzazione e usate il grafico per trasmettere informazioni ad altri soggetti.
Quando si parla di dati, è importante notare che “affidabilità” e “validità” sono cose separate. “Affidabilità” si riferisce a quanto bene i vostri dati e la metodologia dietro di essi misurano la cosa che state valutando, mentre la “validità” si riferisce a quanto sono accurati i vostri stessi dati.
Caratteristiche comuni degli strumenti di Data Visualization
Ogni strumento di visualizzazione dei dati è diverso, ma tutti condividono alcune caratteristiche comuni. Queste caratteristiche sono essenziali nella scelta del vostro strumento ideale.
Andiamo a vedere perché.
- Interazione self-service: utenti non esperti nel campo dell’analisi dei dati possono importare dati e creare modelli analitici anche complessi in maniera del tutto autonoma facendo affidamento su approcci guidati che non richiedono la conoscenza di codici specifici. Il punto di forza è la facilità con cui gli utenti possono preparare i dati con semplici drag-and-drop (trascina e rilascia), creare e modificare grafici e dataset, eliminando la scomoda dipendenza dall’IT.
- Ricerca ed esplorazione: gli strumenti di Visual Analytics tendono a incorporare la capacità di calcolo unendo due step fino a quel momento separati, analisi e rappresentazione. La capacità di analisi è un abilitante necessario per garantire l’interattività, viceversa, risulterebbe poco efficace il concetto di interazione self-service. Tali strumenti garantiscono generalmente analisi descrittive e predittive.
- Esperienza near real-time: gli strumenti di Visual Analytics si arricchiscono anche dell’esperienza sempre più in tempo reale. La velocità con cui i dati circolano è sempre più rilevante, in quanto garantisce tempestività nel processo decisionale, un aspetto che la business intelligence tradizionale ha sempre faticato a garantire.
Migliori strumenti gratuiti di visualizzazione e lettura dei dati
Abbiamo assemblato un elenco di strumenti di visualizzazione dei dati gratuiti e di facile utilizzo che aiuteranno a trasformare i tuoi dati in insight di valore.
Google Analytics
Google Analytics è uno strumento di Business Intelligence perfetto per le piccole, medie e grandi imprese che cercano di analizzare l’attività del loro sito web. Google Analytics può tracciare informazioni critiche come la frequenza di rimbalzo, la durata media della sessione e le pagine per sessione. Ma in concomitanza a questa attività, Analytics offre report rappresentativi dei dati, oltre alla possibilità di tracciarli. Questo permette di avere delle dashboard accurate sui dati che si vogliono vedere. Alcune delle sue caratteristiche principali sono: le integrazioni con Google Ads, Google Search Console e WordPress; i report in tempo reale che mostrano l’attività corrente del tuo sito web e un cruscotto flessibile e interattivo.
I suoi vantaggi riguardano principalmente la facilità di configurazione e la possibilità di esportare i tuoi dati in altri programmi per ulteriori analisi. Soprattutto Google Analytics raccoglie, analizza e mostra i dati sul vostro pubblico, le conversioni, l’acquisizione del pubblico e il loro comportamento automaticamente.
Mentre tra i suoi svantaggi individuiamo la verticalità del servizio ad analizzare solo i dati del traffico web e inoltre, la possibilità di offrire solo alcune visualizzazioni pre-impostate prima del recente arrivo di Google Analytics 4.
Google Charts
Google Charts è uno strumento web che può creare semplici visualizzazioni da serie di dati piccole e grandi. Le sue caratteristiche principali sono: compatibilità cross-browser, questo significa che le visualizzazioni funzioneranno su altri browser (non Microsoft) come Safari, Mozilla Firefox e Google Chrome, e anche la possibilità di utilizzare grafici interattivi.
Parlando di vantaggi, potrai usarlo per creare molti tipi diversi di visualizzazioni, per analizzare i dati di qualsiasi database di vendita, per personalizzare le tue visualizzazioni con la modifica dei CSS (un linguaggio usato per programmare la resa grafica di documenti). Vantaggio fondamentale è la sua facilità di utilizzo se non si è esperti di Data Analysis.
Lo svantaggio, invece, è la necessità di avere una conoscenza di base di JavaScript per pubblicare la visualizzazione sul sito web.
WebDataRocks
WebDataRocks è una tabella pivot web che fornisce analisi e visualizzazione dei dati integrando ed elaborando dati complessi. Caratterizzato da una moderna interfaccia utente, la tabella pivot aggrega rapidamente i dati e mostra le intuizioni in tempo reale: dopo aver caricato un file CSV o JSON, gli utenti possono immediatamente vedere, comprendere e interagire con i propri dati grazie a campi di trascinamento e selezione facili, strumenti di ordinamento e filtraggio.
Information is Beautiful
Information is Beautiful è una libreria curata di visualizzazioni predefinite. Le visualizzazioni, basate su fatti e dati reali, sono costantemente aggiornate, riviste e ruotate per riflettere l’accuratezza e il clima attuale. La mission di Information is Beautiful è aiutare il pubblico a prendere decisioni più consapevoli. Queste visualizzazioni sono un modo semplice per aggiungere immagini sorprendenti e ricche di informazioni a presentazioni interne. Assicurati di controllare i loro accordi di licenza, però, perché mentre danno libero accesso alle persone, fanno pagare per gli utilizzi commerciali.