Dalle PMI e fino alle grandi multinazionali, non c’è impresa o organizzazione che oggi non abbia esigenza di gestire la vasta mole di dati e record che si genera quotidianamente in azienda. Ecco, quindi, che la data visualization sta diventando un valido alleato per CEO e dirigenti aziendali di alto livello.
Le strategie di Data Driven trovano sempre più spazio in tutti i dipartimenti aziendali e si basano principalmente sulla capacità di sfruttare i dati convertendoli velocemente in insight ed indicazioni utili per indirizzare le scelte operative.
Di certo la materia prima non manca in quanto informazioni e dati abbondano e spesso proliferano in maniera incontrollata. Non a caso diventa sempre più difficile capire quali sono quelli migliori e come gestirli e trasformarli poi in risposte concrete.
Uno dei sistemi più efficaci per studiare i dati e renderli subito fruibili è senza dubbio la loro conversione in contenuti visuali. La data visualization è appunto il meccanismo di traduzione dei dati in appositi schemi grafici o altri componenti visivi.
Fatta di torte, istogrammi e mappe, la data visualization tramuta i numeri in immagini facilmente accessibili delle attività che riguardano la società. Ci sono moltissimi motivi per affidarsi ad un approccio del genere, tra cui nuove occasioni di business, decisioni più rapide e migliore comunicazione.
Cos’è la data visualization
La data visualization si riferisce alla rappresentazione in forma visuale o grafica dei dati prodotti da un’impresa. Dunque, si fa riferimento alle tecniche utilizzate per trasmettere informazioni attraverso linee, barre e punti presenti all’interno di tabelle, grafici e infografiche.
Le tabelle di solito fotografano in modo preciso i numeri inerenti a un determinato fenomeno, mentre i grafici definiscono pattern ricorrenti e connessioni tra più variabili. Riprodurre visivamente i dati consente di far capire velocemente e “a colpo d’occhio” le caratteristiche dei fenomeni descritti, sottolineandone gli aspetti salienti.
La data visualization è allora di vitale importanza per capitalizzare i vantaggi derivanti dall’analisi dei cosiddetti Big Data. L’output si compone di un’immagine intuitiva che evidenzia in forma immediata le relazioni tra le attività osservate.
La comunicazione avviene mediante la misurazione dei valori e la loro mappatura dovrà rappresentare le modalità con cui le grandezze sono riprodotte (cerchi, linee, punti…) e come colori e dimensioni varieranno per manifestarne i cambiamenti.
A cosa serve la data visualization?
La visualizzazione grafica dei dati permette di risolvere i limiti interpretativi poiché grazie a report, tabelle e diagrammi è possibile comprendere meglio i record e produrre insight contenenti indizi utili per il decision making.
Con la data visualization si potrà dare soluzione a 5 compiti di enorme rilevanza per qualsiasi azienda:
- Interpretare meglio i dati: le immagini riescono a sintetizzare in maniera più efficace contenuti e fenomeni rispetto alle parole scritte o agli elenchi e soprattutto assicurano una più facile comprensione anche a personale non strettamente tecnico. Per esempio, un diagramma a barre sull’andamento delle vendite di un’impresa offre una rappresentazione chiara e lampante della situazione;
- Condividere informazioni e dati: report grafici e dashboard riescono a riassumere in un unico luogo di consultazione tutte le informazioni riguardanti un certo tema. Così facendo, tutti coloro che ne hanno bisogno in azienda potranno entrare in contatto con tali record, senza doversi necessariamente rivolgere al data scientist o all’ufficio IT. Il risultato più immediato è avere a disposizione informazioni condivise sia internamente che verso l’esterno;
- Sostenere adeguatamente le attività aziendali: molti dirigenti e direttori d’azienda oggi prendono decisioni affidandosi al Data Driven. Infatti, soltanto facendosi guidare dai dati si possono individuare chiaramente i punti di forza e quelli deboli dell’offerta e le criticità del mercato. Sarà così possibile intervenire in modo più rapido e preciso per correggere eventuali mancanze e problematiche;
- Fare previsioni su trend e fenomeni: la data visualization è di grande aiuto per connettere i differenti dataset, mettendo in evidenza i trend che regolano fenomeni spesso molto complessi e producendo previsioni e teorie per il futuro;
- Fare attività di brainstorming: tabelle e grafici danno l’opportunità di guardare un fenomeno sotto diversi punti di vista, spingendo al confronto aperto e al problem solving tra persone che lavorano in uno stesso dipartimento o ufficio. Ecco perché si parla anche di una data driven innovation.
Le tecniche di data visualization
È evidente come la data visualization metta in risalto le tendenze emergenti e l’andamento delle attività monitorate, nonché le relazioni di causa-effetto. La visualizzazione grafica dei dati include poi un gruppo ampio di metodi e osservazioni. Vediamo quali sono quelli più importanti:
- Ranking: i dati vengono classificati in ordine crescente o decrescente, come avviene soprattutto nei grafici a barre;
- Serie temporali: una singola variabile è analizzata nel suo andamento secondo un certo periodo di tempo ed è rappresentata poi in forma di grafici a linee spezzate;
- Deviazione: una parte dei dati è comparata con un valore di riferimento per un determinato periodo temporale ed in genere viene convertita in un grafico a barre;
- Quote: il monitoraggio di un preciso fenomeno si esegue con la valutazione della sua quota rispetto al totale, cioè in percentuale. In questo caso la visualizzazione più utilizzata è il diagramma a torta;
- Distribuzione di frequenza: in questi casi viene mostrato il numero di osservazioni di una certa variabile rispetto a un intervallo temporale. Diagrammi a scatola e baffi e istogrammi sono classici esempi di queste rappresentazioni;
- Comparazione nominale: è un paragone tra classi di oggetti che si struttura senza un ordine preciso e si visualizza solitamente tramite grafico a barre;
- Raffigurazione geografica/geospaziale: il cartogramma è il grafico più diffuso per questo tipo di confronti tra dati statistici su una carta o mappa geografica;
- Correlazione: questa analisi serve a comparare due variabili X/Y per comprendere se si spostano nella stessa direzione o meno. Il grafico di dispersione è il più comune per tale confronto.
Grazie a questa gran quantità di diagrammi e tabelle, gli utenti con specifiche esigenze possono confrontare due o più grandezze in modi differenti e lo stesso design dei grafici deve considerare queste particolari necessità.
I benefici della data visualization per le imprese
Tradurre in forma visuale i dati consente di eseguire comparazioni e cogliere le connessioni di causa-effetto che si producono tra le azioni svolte ed i risultati prodotti. Andiamo allora a sintetizzare i principali vantaggi offerti dalla data visualization:
- Indirizzare i processi decisionali in modo più efficace e veloce;
- Rappresentare in forma semplificata fenomeni complessi;
- Fare previsioni più precise e accurate;
- Agevolare la cooperazione interfunzionale;
- Evidenziare i trend più rilevanti inerenti il fenomeno analizzato;
- Garantire una maggiore coerenza ai dataset, anche ai più complessi;
- Spingere l’utente a considerare il medesimo fenomeno sotto differenti punti di vista;
- Rivelare i dati di sintesi ed offrire l’opportunità di passare dalla panoramica generale al dettaglio della loro struttura.
I più importanti settori d’applicazione della data visualization
Attualmente ci sono 3 ambiti aziendali che fanno un uso intensivo della data visualization:
- Marketing e vendite: gli uffici marketing e vendite si affidano alla data visualization per tutta una serie di attività, tra cui l’analisi delle performance delle campagne, il traffico web e così via. La visualizzazione grafica dei dati permette a questi reparti dell’impresa di controllare l’andamento di tantissime variabili nel tempo, per poter poi correggere eventualmente il tiro;
- Finanza: gli addetti al contro di gestione considerano la data visualization un enorme aiuto e supporto per il proprio lavoro. Il monitoraggio di alcuni valori specifici come la posizione debitoria, il flusso di cassa, gli interessi passivi e l’esposizione finanziaria mettono i dirigenti nella posizione di migliorare tali parametri, ridurre gli oneri e sostenere al meglio la crescita del business;
- Supply chain e logistica: dall’analisi delle rotte commerciali a quella della puntualità delle consegne e fino alle statistiche degli spazi in magazzino, la realizzazione di grafici e diagrammi è di grande utilità per conoscere tempestivamente l’andamento delle attività più rilevanti per la filiera ed intervenire con prontezza per contenere le criticità.