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  • 1 Gennaio 2021

Data Visualization: tecniche, metodi e tool

Data Visualization: tecniche, metodi e tool

Data Visualization: tecniche, metodi e tool 1024 576 3rdPlace

di Marco Belmondo (Chief Marketing Officer del gruppo Datrix)

Le attività di visualizzazione e analisi dei dati sono sempre più rilevanti nel mondo moderno. La Data Visualization, o visualizzazione dei dati, comprende tutte quelle attività volte a creare delle rappresentazioni grafiche delle informazioni e quindi effettuare un’esplorazione visuale e, in molti casi, interattiva dei dati rappresentati.

Ma tra il dire e il visualizzare, soprattutto al tempo dei Big Data, può davvero esserci di mezzo il mare. Creare delle rappresentazioni grafiche che permettano di accedere e comprendere la complessità dei Big Data non è per nulla banale. Per questo motivo, stanno nascendo, sia nelle aziende private sia grazie a corsi universitari ed extra-universitari, delle figure specializzate nella Data Visualization, dette Data Visualization Expert o Information Designer.

Vediamo in questo articolo, in breve, tutto ciò che c’è da sapere per dotarsi in azienda di una Data Visualization funzionale, interattiva e moderna.

La storia della Data Visualization

Quando è nata la visualizzazione dei dati? Ben prima dei Big Data, anzi, ben prima dei computer. Di certo non possiamo fissare una data precisa ma può essere interessante citare alcuni studiosi che, con modalità diverse, possono essere considerati i fondatori di questa disciplina.

Nel campo economico, William Playfair, statistico scozzese che nel 1786, con il suo libro “The Commercial and Political Atlas”, iniziò a rappresentare le variabili dell’economia inglese sotto forma di grafici. Fu una vera rivoluzione per l’epoca, ciò che oggi per noi è di uso quotidiano. Tutt’altri obiettivi quelli di John Snow, medico britannico che, nel 1854, grazie alla rappresentazione su una mappa del numero di casi di colera accertati nel quartiere di Soho riuscì a comprendere la causa del fenomeno. Un approccio – di fatto quello della Data Visualization – tutt’ora in uso negli studi epidemiologici! Ultima citazione quella di Charles Minard, ingegnere civile francese che ad inizio ‘800 rappresentò in modo molto originale la campagna napoleonica in Russia, al fine di approfondire le cause della sconfitta a partire da dati certi, quali temperature, informazioni geografiche, dimensioni degli eserciti e così via.

Questi brevi cenni storici ci insegnano che la Data Visualization nasce per semplificare l’accesso alle informazioni e, al contempo, fa sì che alcuni fenomeni siano di più immediata comprensione.

Tecniche e tool di Data Visualization (+ nuove competenze!)

Dal 1800 atterriamo di nuovo nel 2020. Ad oggi, abbiamo a disposizione tecnologie che permettono di gestire grandi moli di dati, spesso acquisendoli e analizzandoli in tempo reale, con fonti e formati eterogenei. La sfida, dunque, è ancora più grande: come tradurre tutti questi dati in conoscenza e, inoltre, come diffondere la conoscenza ottenuta con rappresentazioni grafiche veloci e intuitive? Proviamo ad analizzare il problema da due punti di vista: nuove tecniche e nuovi strumenti.

Tecniche

La Data Visualization si sta evolvendo. Gli istogrammi e i grafici a torta rimangono fondamentali ma non sono sempre sufficienti. Oggi sono disponibili tecniche di visualizzazione dei dati più efficaci, in grado di rappresentare dati complessi. Ad esempio, vi sono visualizzazioni che nascono per rappresentare dati in tempo reale o in streaming, visualizzazioni basate sulle relazioni (ad esempio rappresentazioni a grafo) oppure visualizzazioni che sfruttano tecnologie abilitanti quali realtà virtuali o realtà aumentata per creare dei contesti più immersivi.

Tool

Sono ormai diffusi degli strumenti di Data Visualization estremamente interattivi che nascono proprio per essere accessibili – e quindi utilizzati – anche da utenti non esperti. Ad esempio, gli strumenti offerti da Google – tra i più noti Google Analytics o Google Data Studio – vengono utilizzati in molti contesti aziendali, sia da grandi sia da piccole aziende. Questi strumenti offrono solitamente dei semplici menu e, con logiche drag-and-drop, permettono di creare delle visualizzazioni. 

Detto ciò, non vanno sottovalutate le nuove competenze necessarie per accedere ad un utilizzo ampio e pervasivo della Data Visualization in azienda. Coloro che si occupano di analizzare i dati (Data Analyst o Data Scientist) o preparare i dati per le analisi (Data Engineer) possono trarre vantaggio da un approccio maggiormente visuale e, ancor di più, gli utenti di business devono saper interpretare le visualizzazioni nella maniera corretta.

What’s next? La Data Visualization incontra gli Augmented Analytics

In questo articolo abbiamo già avuto modo di citare alcune evoluzioni che la visualizzazione dei dati sta vivendo, soprattutto per ciò che riguarda il suo ruolo in azienda. Ma vi è un trend che non possiamo non citare, nel suo incastro con la Data Visualization. Si tratta degli Augmented Analytics, ossia l’utilizzo degli algoritmi di apprendimento automatico in tutto il ciclo di vita dei dati. Utilizzare gli Analytics aumentati nella fase di visualizzazione significa potersi avvalere di viste intuitive e di utilizzare soluzioni di attivazione automatizzata dei dati.

3rdPlace, tech company del gruppo Datrix, offre una piattaforma di Marketing Predittivo, DataLysm, che si avvale delle migliori tecnologie sul mercato e di algoritmi proprietari di intelligenza artificiale. Utilizzando DataLysm le aziende possono accedere a visualizzazioni interattive sempre più intelligenti, esplorando i dati integrati e unificati dei propri clienti con un approccio visuale.

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