Cos’è la visualizzazione dati? Gli step da seguire e i migliori tools

Visualizzazione dati: cos’è?

La visualizzazione dati – anche detta “data visualization” o “InfoVis” – è uno strumento molto utile nell’ambito dell’analisi di dati e consiste nella rappresentazione grafica di enormi quantità di dati per consentire agli analisti di comunicare i risultati di un’analisi in maniera chiara e fruibile anche da un pubblico meno esperto. 

La data visualization è molto efficace in una varietà di ambiti, in primis nella creazione di report aziendali e nel marketing. Creare delle visualizzazioni chiare, come infografiche e diagrammi, permette di risparmiare tempo ed essere più diretti, scremando le informazioni più rilevanti anche tra enormi moli di dati. 

Nonostante possa sembrare un processo complicato, oggi abbiamo a disposizione numerosi tools di data visualization, ognuno con le sue funzionalità in base alle specifiche esigenze ed obiettivi di comunicazione.

 

 

Vantaggi della data visualization

La visualizzazione dati è molto utile per rappresentare informazioni complesse in maniera semplificata e quindi più fruibile da chiunque. Inoltre, c’è la possibilità di creare più rappresentazioni visuali a partire dalla stessa base di dati, utilizzando diversi strumenti in base alle informazioni e trend che si vogliono mettere in risalto. 

La data visualization è uno strumento molto potente: la percezione dell’informazione comunicata può variare di molto dal punto di vista dell’audience in base alla tipologia di grafica scelta (grafici a torta, a barre, diagrammi, infografiche, ecc.), ma anche dalla scelta dei vari elementi grafici al suo interno (ad esempio, colori usati, scale degli assi dei grafici, layout e didascalie). Inoltre, la scrematura dei dati è necessaria quando si ha a che fare con enormi moli di dati. Dunque, è bene selezionare solo i dati rilevanti per il messaggio che vogliamo comunicare, ed escludere invece ciò che è superfluo. 

In altre parole, la visualizzazione dati può essere usata a proprio vantaggio ed è ciò che avviene molto spesso, ad esempio, nella comunicazione giornalistica con lo scopo di suscitare certi sentimenti e reazioni dell’audience, oppure nella creazione di report aziendali per mettere in risalto dati rilevanti e nel marketing per visualizzare i trend nel medio/lungo periodo. Ecco, in sintesi, i principali vantaggi:

• comunicazione efficace: comunicazione di informazioni complesse in modo semplice e comprensibile, facilitando la relazione tra analisti e pubblico non specializzato;
• rilevamento di modelli e tendenze: individuare correlazioni, tendenze e pattern che potrebbero non essere immediatamente evidenti attraverso una semplice analisi numerica. Ciò permette un’analisi più precisa e anche la formulazione di domande di ricerca più specifiche per la prossima analisi;
• esplorazione dei dati in maniera interattiva: le rappresentazioni interattive consentono di analizzare e approfondire specifici aspetti dei dati, filtrare le informazioni o ottenere una panoramica generale;
• engagement: le rappresentazioni grafiche attirano di più l’attenzione del pubblico, migliorando il coinvolgimento e lasciando un’impressione duratura. Se la rappresentazione è visivamente accattivante, è più probabile che rimanga impressa nella memoria del pubblico e quindi che le informazioni vengano divulgate più facilmente;
• supporto alle decisioni: permette di valutare rapidamente le opzioni, confrontare alternative e valutare gli impatti potenziali, facilitando i processi decisionali delle aziende e non solo.

 

 

Tipi di visualizzazioni di dati

Esistono diverse tipologie di rappresentazioni utilizzate nella data visualization, ognuna delle quali è adatta a visualizzare diversi tipi di dati e a ricercare determinati pattern. 

Ecco alcune delle rappresentazioni più popolari:

• Grafici a barre: mostrano le relazioni tra categorie diverse utilizzando barre orizzontali o verticali. Sono particolarmente efficaci per confrontare quantità tra diverse categorie;
• Grafici a torta: mostrano le proporzioni relative delle categorie rispetto a un totale. Sono adatti per rappresentare percentuali e parti di un tutto;
• Grafici a dispersione (scatter plot): rappresentano coppie di dati come punti in un piano cartesiano. Sono utilizzati per identificare correlazioni e relazioni tra due variabili;
• Grafici a linea: mostrano la relazione tra una variabile continua rispetto a un’altra variabile, utilizzando una linea continua per connettere i punti dei dati. Sono ideali per mostrare tendenze e andamenti nel tempo;
• Istogrammi: sono simili ai grafici a barre ma rappresentano dati continui in intervalli discreti. Sono utilizzati per monitorare la distribuzione dei dati in un intervallo;
• Heatmap: rappresentano dati in una matrice utilizzando colori per mostrare l’intensità o la concentrazione delle variabili. Sono adatte per visualizzare dati multidimensionali e rivelare modelli di correlazione;

 

 

• Mappe: sono utilizzate per rappresentare dati geospaziali su una mappa geografica. Sono ampiamente usate per visualizzare dati demografici, distribuzioni territoriali e fenomeni geograficamente correlati;
• Diagrammi a fiocco di neve (Treemap): dividono un rettangolo in sottorettangoli di dimensioni proporzionali alle quantità che rappresentano. Sono utilizzati per visualizzare dati gerarchici in modo strutturato;
• Diagrammi di Gantt: mostrano la pianificazione di attività e progetti nel tempo. Sono utilizzati per visualizzare le attività, le scadenze e le sovrapposizioni temporali;
• Diagrammi a barre impilate: mostrano le categorie sovrapposte, impilate verticalmente o orizzontalmente. Sono utilizzati per mostrare come le categorie si compongono di diverse parti.

Queste rappresentazioni sono solo alcune delle opzioni più comuni, ma il mondo della data visualization offre una vasta gamma di varianti e combinazioni che possono essere adattate alle specifiche esigenze dei dati e degli obiettivi di visualizzazione. La scelta della rappresentazione è fondamentale poiché influisce sulla chiarezza e sull’efficacia della comunicazione dei dati.

Quando ci si avvicina alla creazione di visualizzazioni dei dati, è importante considerare attentamente la natura dei dati da rappresentare. Le domande da farsi per iniziare a creare una visualizzazione sono: quali relazioni vogliamo evidenziare? Quali tendenze o pattern desideriamo mostrare? Quali dettagli sono cruciali per il nostro messaggio?

Inoltre, è essenziale considerare il pubblico a cui ci rivolgiamo. La visualizzazione deve essere accessibile e comprensibile per il pubblico specifico a cui ci rivolgiamo, senza tralasciare l’accuratezza dei dati. A volte, può essere necessario semplificare o suddividere i dati in modo da fornire informazioni chiare e pertinenti.

Oltre alle tipologie di rappresentazioni menzionate, è possibile sperimentare con combinazioni innovative di grafici, l’uso di animazioni per mostrare il cambiamento nel tempo o l’aggiunta di interattività per coinvolgere il pubblico. Mantenendo il focus sui dati e sugli obiettivi, possiamo creare visualizzazioni coinvolgenti e potenti, in grado di trasmettere con efficacia il messaggio desiderato.

 

Esempi di visualizzazioni di dati in azienda

Le visualizzazioni di dati possono rivelarsi estremamente utili in azienda per una grande varietà di impieghi, eccone alcuni.

• Report di analisi delle vendite:

Una visualizzazione dati può essere utilizzata per creare un report sulle vendite, mostrando le prestazioni delle diverse linee di prodotti o categorie di prodotti. Un grafico a barre può illustrare le vendite totali di ogni categoria, mentre un grafico a linee può evidenziare le variazioni delle vendite nel tempo. Questo tipo di report aiuta a identificare le tendenze di vendita, i picchi di domanda e le aree che richiedono attenzione.

 

• Report delle campagne di marketing:

Per fini di marketing, la data visualization può essere utilizzata per monitorare le performance delle campagne pubblicitarie online. Un grafico a torta può mostrare la suddivisione delle conversioni in base alle fonti di traffico (ad esempio, ricerca organica, annunci pagati, social media). Un grafico a dispersione può evidenziare le correlazioni tra il budget di marketing e il tasso di conversione, aiutando a identificare le campagne più efficaci.

 

• Heatmap di analisi dei comportamenti degli utenti:

Per capire meglio come gli utenti interagiscono con un sito web o un’applicazione, si può utilizzare una heatmap. Questa visualizzazione mostra le aree del sito o dell’applicazione dove gli utenti hanno interagito di più, evidenziando le aree di interesse e i punti di clic più comuni. Questo tipo di report aiuta a ottimizzare la user experience e a identificare potenziali problemi di navigazione.

• Grafico delle tendenze social media:

Un report per scopi di marketing potrebbe includere un grafico a linee che traccia il numero di menzioni di un brand o un prodotto sui social media nel corso del tempo. Questo tipo di visualizzazione aiuta a identificare picchi di interesse e l’efficacia di specifiche campagne di social media.

• Grafico a barre per analisi di feedback dei clienti:

Per misurare la soddisfazione dei clienti, un grafico a barre può essere utilizzato per riepilogare le valutazioni dei clienti su diversi aspetti di un prodotto o servizio. Ciò aiuta a individuare le aree di forza e di debolezza e a identificare i punti su cui concentrare gli sforzi per migliorare l’esperienza del cliente.

• Mappa geografica delle vendite:

Un’analisi geografica delle vendite può essere presentata tramite una mappa geografica interattiva, mostrando le vendite in diverse regioni o paesi. Questa visualizzazione aiuta a identificare le aree con maggiori opportunità di mercato e consente di pianificare strategie di distribuzione e marketing più efficaci.

 

Quali sono i tools più utilizzati?

È possibile avvalersi di numerosi strumenti per la visualizzazione dati: vediamo di seguito i più utilizzati e i loro principali impieghi, con i loro pro e contro.

Tableau 

Tableau è una potente piattaforma di data visualization che offre sia una versione a pagamento che una versione gratuita (Tableau Public). È utilizzato principalmente da professionisti dell’analisi dei dati, aziende e organizzazioni. Con Tableau, gli utenti possono connettersi a diverse fonti di dati, creare visualizzazioni interattive, sviluppare dashboard personalizzate e analizzare i dati in modo approfondito.

• Vantaggi: Facilità d’uso con un’interfaccia intuitiva, connessione a numerose origini dati, visualizzazioni interattive e possibilità di creare dashboard personalizzate;
• Svantaggi: La versione a pagamento può essere costosa e alcune funzionalità avanzate richiedono una curva di apprendimento.

Google Data Studio

Google Data Studio è uno strumento di data visualization gratuito offerto da Google. È particolarmente popolare tra coloro che utilizzano già altre soluzioni Google come Google Analytics o Google Sheets. Con Google Data Studio, gli utenti possono connettersi a diverse fonti dati, creare grafici interattivi, dashboard e report personalizzati.

• Vantaggi: Gratuito, facilità d’uso, integrazione diretta con altri servizi Google, possibilità di condividere report e dashboard in modo collaborativo;
• Svantaggi: Alcune funzionalità avanzate possono essere limitate rispetto ad altre piattaforme a pagamento.

D3.js

D3.js è una libreria JavaScript potente e flessibile per la creazione di visualizzazioni di dati personalizzate. D3.js offre un alto livello di controllo sulla creazione e la personalizzazione delle visualizzazioni, consentendo agli sviluppatori di creare grafici unici e interattivi.

• Vantaggi: Flessibilità e controllo completo sulla creazione di visualizzazioni personalizzate, possibilità di integrazione con altre librerie e strumenti JavaScript;
• Svantaggi: Richiede una conoscenza avanzata di JavaScript e sviluppo web per utilizzarlo in modo efficace, ha una curva di apprendimento più ripida rispetto ad altre soluzioni.

Power BI

Power BI è un altro strumento di data visualization sviluppato da Microsoft. È ampiamente utilizzato da aziende e organizzazioni per creare report, analizzare i dati e condividere informazioni con il team.

• Vantaggi: Integrazione con l’ecosistema Microsoft, connessione a numerose fonti dati, possibilità di sviluppare report avanzati e dashboard interattive.
• Svantaggi: La versione completa di Power BI è a pagamento, quindi potrebbe non essere accessibile a tutti, alcune funzionalità avanzate potrebbero richiedere una curva di apprendimento

In conclusione, ognuno di questi strumenti ha i suoi punti di forza e di debolezza e la scelta dipende dalle esigenze specifiche e dalle competenze degli utenti. Tableau offre un’esperienza completa di analisi e visualizzazione dei dati, Google Data Studio è una scelta solida per coloro che preferiscono un’opzione gratuita e l’integrazione con Google, D3.js offre una flessibilità e un controllo elevati per gli sviluppatori esperti e Power BI è una soluzione popolare per chi è già integrato nell’ecosistema Microsoft.

Autore: Silvia Mangia
Tecnico specializzato in digital marketing

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