Che cos'è la visualizzazione dei dati?

La visualizzazione dei dati è diventata anche una componente fondamentale della business intelligence (BI). I flussi di lavoro di BI fanno affidamento sulle visualizzazioni per aiutare le organizzazioni a misurare le prestazioni, comprendere i comportamenti operativi e prendere decisioni basate su evidenze.

Perché la visualizzazione dei dati è importante

La visualizzazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nell'analisi dei dati e nel processo decisionale. Molti set di dati sono troppo grandi o complessi per essere interpretati direttamente e, senza un modo intuitivo per valutarli, c'è il rischio che non si riesca a far emergere insight significativi. Le rappresentazioni visive aiutano gli utenti a individuare in modo rapido e preciso tendenze, anomalie e modelli comportamentali che potrebbero non essere evidenti nei dati in forma grezza.

I team di BI si affidano a dashboard e report per consolidare dati provenienti da tutta l'organizzazione e presentarli in formati che consentano un'interpretazione rapida e coerente. Elementi come grafici a serie temporale, riquadri KPI, mappe di calore e scorecard rendono semplice per gli stakeholder monitorare le prestazioni, controllare le operazioni o identificare problemi emergenti. Senza la visualizzazione, le dashboard e i flussi di lavoro di BI non sarebbero in grado di supportare la consapevolezza situazionale in tempo reale né di guidare la pianificazione strategica.

Consideriamo, ad esempio, un fitness tracker di fascia consumer. Esaminare una settimana di dati sul conteggio dei passi in un foglio di calcolo può presentare all'utente dei valori, ma un semplice grafico a linee rivela immediatamente quali giorni sono stati i più attivi, se l'attività complessiva è in aumento o in flessione e in quali punti si registrano cali di continuità che potrebbero portare all'abbandono. La stessa dinamica si applica a metriche aziendali, esiti clinici, performance finanziarie, telemetria operativa e innumerevoli altri contesti del mondo reale.

La visualizzazione rafforza anche la comunicazione. Un grafico ben progettato trasforma un'analisi complessa in una narrazione concisa facile da interpretare tanto per gli stakeholder tecnici che per quelli non tecnici. Questo rende più semplice per i team allinearsi sui risultati, accelerare il processo decisionale e intraprendere azioni più significative e informate. Rendendo i dati universalmente accessibili, la visualizzazione dei dati diventa uno strumento centrale per la condivisione degli insight all'interno di un'organizzazione.

Tipi comuni di visualizzazione dei dati ed esempi concreti

Non tutte le visualizzazioni di dati sono uguali. Tipi di grafico diversi rispondono a finalità analitiche differenti; la scelta del grafico giusto può dipendere dalla domanda posta, dal pubblico a cui è destinato e dai data point che un utente intende comunicare. Di seguito sono riportati alcuni dei formati visivi più comuni, insieme a semplici esempi che illustrano quando ciascuno può risultare più utile.

Grafici a barre

I grafici a barre vengono utilizzati per confrontare quantità tra categorie. Ogni barra rappresenta un gruppo distinto, rendendo semplice valutare le differenze a colpo d'occhio. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio può utilizzare un grafico a barre per confrontare le vendite su base annua tra categorie di prodotti e capire quali segmenti stanno trainando la crescita.

Poiché i valori vengono visualizzati uno accanto all'altro, i grafici a barre sono ideali per identificare quali categorie contribuiscono maggiormente alla spesa complessiva o per confrontare le categorie tra loro.

Grafici a linee

I grafici a linee sono ideali per mostrare tendenze o variazioni nel tempo. Collegano i punti dati in sequenza, rivelando modelli come aumenti, diminuzioni, volatilità o stagionalità.

Questo può essere utile per i provider SaaS, che potrebbero analizzare gli utenti attivi mensili su un grafico a linee per osservare tendenze di adozione a lungo termine, flessioni stagionali o l'impatto del rilascio di una nuova funzionalità. Visualizzare i numeri grezzi in una tabella fornisce informazioni, ma un grafico a linee mostra immediatamente se i livelli di attività stanno migliorando, diminuendo o oscillando nel corso della settimana.

Grafici a torta

I grafici a torta illustrano come i singoli componenti contribuiscono a un insieme. Mostrano suddivisioni proporzionali sotto forma di spicchi di un cerchio, risultando ideali per composizioni semplici con un numero ridotto di categorie.

Ad esempio, una rete sanitaria potrebbe utilizzare un grafico a torta per visualizzare la distribuzione dei tipi di appuntamento tra visite di routine, cure urgenti e telemedicina. Questi schemi possono identificare distribuzioni di alto livello per orientare il processo decisionale.

Grafici a dispersione

I grafici a dispersione sono ideali per esaminare relazioni o correlazioni tra due variabili numeriche. Ogni punto rappresenta un'osservazione e la forma complessiva del grafico può rivelare relazioni lineari, cluster o anomalie.

Un produttore potrebbe utilizzare un grafico a dispersione per analizzare il tempo di funzionamento di una macchina rispetto alla frequenza dei guasti, così da identificare se tempi di utilizzo più lunghi siano correlati a tassi di guasto più elevati.

Grafici a bolle

I grafici a bolle si basano sui grafici a dispersione e rappresentano simultaneamente più dimensioni di dati senza compromettere la leggibilità. Possono codificare una terza variabile utilizzando la dimensione di ciascun indicatore. Ad esempio, un'operazione di supply chain potrebbe confrontare la distanza di spedizione (asse x) e il tempo di consegna (asse y), con la dimensione della bolla a rappresentare il volume di spedizione, aiutando così i team logistici a individuare colli di bottiglia. 

Altri tipi comuni di visualizzazione

Oltre ai grafici fondamentali sopra descritti, una varietà di altri formati di visualizzazione supporta casi d'uso più specializzati:

• Mappe di calore: utilizzano gradienti di colore per rappresentare l'intensità o la magnitudine dei valori all'interno di una matrice e possono essere utili per evidenziare schemi di concentrazione. Ad esempio, un team di cybersecurity può utilizzare mappe di calore per tracciare i tentativi di accesso falliti per ora e per regione, rendendo più facili da individuare cluster anomali o schemi di attacco.
• Mappe coropletiche: colorano le regioni geografiche in base a un valore numerico, consentendo agli utenti di cogliere rapidamente le variazioni nei dati attraverso l'intensità del colore. Queste mappe sono comunemente utilizzate per riportare i risultati elettorali o per mostrare la densità della popolazione, mentre i servizi finanziari potrebbero usarle per visualizzare i tassi di approvazione dei prestiti per stato al fine di identificare disparità geografiche.
• Diagrammi di Sankey: questo tipo di schema visualizza i flussi, il che lo rende ideale per mostrare come le quantità si suddividono, si uniscono o si muovono attraverso diverse fasi. Un'organizzazione può ad esempio monitorare come il consumo energetico si distribuisca tra riscaldamento, illuminazione e altri macchinari.
• Grafici a imbuto: rappresentando le fasi sequenziali di un processo, questi grafici possono rivelare dove si verifica un calo. Un team di vendite B2B potrebbe utilizzare un grafico a imbuto per monitorare la progressione dei lead dal primo contatto fino alla chiusura dell'accordo, evidenziando in quale punto della catena l'abbandono è più elevato.
• Tabelle a doppia entrata (cross-tab): presentano i dati in una tabella che scompone una variabile rispetto a un'altra, risultando utili per esaminare come le categorie interagiscono. Questo tipo di tabella è utile per i fornitori di telefonia mobile, che potrebbero utilizzare una tabella a doppia entrata per analizzare i tassi di abbandono dei clienti suddivisi per tipo di piano e regione geografica, così da individuare dove sono necessarie strategie di retention.

Best practice per una visualizzazione dei dati efficace

Una visualizzazione dei dati efficace non dipende solo dalla scelta del grafico giusto, ma anche dalla presentazione delle informazioni in un modo che sia chiaro, accurato e facilmente interpretabile dal pubblico. I principi seguenti delineano alcune delle best practice più comuni per trasformare elementi visivi grezzi in insight significativi.

Adattare le visualizzazioni al pubblico: pubblici diversi richiedono livelli di dettaglio differenti. Un data scientist potrebbe voler visualizzare distribuzioni complete, indicatori di varianza o intervalli di confidenza, mentre uno stakeholder di livello executive può aver bisogno di una visione dei trend semplificata e di alto livello. Adattare la complessità al pubblico garantisce che la visualizzazione supporti il processo decisionale.

Associare il tipo di grafico alla domanda: ogni tipo di visualizzazione si presta a specifiche attività analitiche. Un grafico a barre è ideale per il confronto tra categorie, un grafico a linee per le tendenze e un grafico a dispersione per le relazioni tra variabili. Allineare il formato del grafico alla domanda specifica dello stakeholder previene interpretazioni errate e consente agli insight di emergere in modo naturale.

Evitare disordine e decorazioni superflue: uno dei più importanti principi di progettazione di Tufte è che i dati dovrebbero essere rappresentati in un modo facile da cogliere a colpo d'occhio, pur rimanendo sufficientemente accurati da reggere un'analisi approfondita. Elementi decorativi superflui come griglie marcate, distorsioni 3D, icone non necessarie o variazioni eccessive di colore possono oscurare i dati sottostanti. Un design pulito e minimalista mantiene l'attenzione dell'osservatore su ciò che conta. Dare priorità a elementi come etichette degli assi chiare, caratteri leggibili e legende concise migliora l'interpretabilità del grafico.

Usare colore e contrasto con criterio: il colore dovrebbe evidenziare il significato all'interno della visualizzazione. Applicare una palette coerente aiuta gli osservatori a distinguere tra categorie senza introdurre ambiguità. Colori ad alto contrasto dovrebbero essere usati con parsimonia per attirare l'attenzione su anomalie, soglie o valori chiave, mentre tonalità più tenui aiutano a mantenere la leggibilità complessiva.

Fornire contesto con titoli ed etichette: titoli, didascalie, etichette degli assi e annotazioni forniscono un contesto vitale per interpretare una visualizzazione. Un titolo efficace dovrebbe essere semplice e diretto per aiutare gli osservatori a comprendere rapidamente unità di misura, scale e categorie.

Verificare la chiarezza: infine, prima che una visualizzazione venga condivisa su larga scala, è importante testarla con un pubblico rappresentativo. Se il messaggio chiave non è immediatamente evidente, potrebbe essere necessario affinare il design.

Tecniche e strumenti moderni di visualizzazione dei dati

Con la crescente complessità degli ecosistemi di dati, le pratiche di visualizzazione si sono evolute oltre i grafici statici. Gli strumenti di visualizzazione supportano ora interattività in tempo reale, automazione intelligente ed esperienze immersive, il tutto per aiutare le organizzazioni ad analizzare set di dati sempre più grandi e dinamici.

Visualizzazioni interattive e in tempo reale

Le moderne piattaforme di visualizzazione dei dati offrono dashboard interattive in cui gli utenti possono analizzare dettagli, filtrare categorie ed esplorare viste alternative senza modificare il set di dati sottostante. L'interattività trasforma una visualizzazione da un output fisso a un'interfaccia facilmente navigabile per un'esplorazione più approfondita e un riconoscimento dei pattern più rapido.

In ambienti operativi come l'analisi della sicurezza o il monitoraggio della supply chain, le visualizzazioni si aggiornano anche in tempo reale. Le fonti di dati in streaming aiutano le dashboard a riflettere i nuovi eventi man mano che si verificano e offrono ai team visibilità immediata sui cambiamenti nel comportamento degli utenti, nelle prestazioni dei sistemi o nelle operazioni aziendali.

Tecniche avanzate (AI, AR/VR)

La visualizzazione dei dati è stata influenzata anche dai progressi nel campo dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Le funzionalità di AI negli strumenti di BI tradizionali possono ora consigliare i tipi di grafico ottimali in base alla struttura del set di dati, rilevare automaticamente anomalie da evidenziare e persino generare intere dashboard e insight visivi senza richiedere configurazione manuale. Questi sistemi accelerano il passaggio dai dati grezzi agli insight visivi e aiutano a garantire che le visualizzazioni siano allineate alle best practice di analisi. 

Sebbene promettenti a livello concettuale, quando si trovano di fronte ai dati disordinati, al linguaggio ambiguo e alle complessità sfumate dell'analisi dei dati reale, queste esperienze di intelligenza artificiale faticano a fornire risposte utili e accurate.

La realtà è che non si può semplicemente indirizzare un LLM su uno schema di database e aspettarsi immediatamente risultati ottimali. Questo perché lo schema, di per sé, non incorpora una quantità significativa di conoscenza di dominio, come le definizioni di processi e metriche aziendali, o le indicazioni su come gestire dati disordinati. L'approccio alternativo consiste nel formalizzare questa conoscenza in modelli semantici, ma questi richiedono un investimento iniziale significativo, non sono in grado di cogliere tutte le sfumature e risultano difficili da mantenere aggiornati man mano che dati e processi aziendali evolvono.

Al momento, sta emergendo un nuovo tipo di soluzione di BI che utilizza un insieme di agenti AI per ragionare su quesiti di business e generare risposte utili. Ogni agente è responsabile di un compito ristretto ma importante, come pianificazione, generazione di SQL, spiegazione, visualizzazione dei dati e certificazione dei risultati. 

Il sistema è progettato per apprendere continuamente e migliorare le proprie prestazioni in base al feedback umano. Inoltre, è dotato delle funzionalità di BI standard che ti aspetteresti, tra cui visualizzazioni dei dati efficaci, filtri incrociati e snapshot periodici in PDF inviati via e-mail.

Correlato: Il nuovo paradigma per la BI: insight visivi assistiti dall'AI, disponibili senza backlog, integrati nella tua piattaforma dati.

Oltre all'AI, le tecniche di visualizzazione emergenti includono ambienti di realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR). Queste tecnologie consentono di rappresentare set di dati spaziali più complessi in formati immersivi. Sebbene ancora in una fase iniziale di adozione, questi metodi possono risultare utili per scenari come l'esame di dati di sensori 3D, la visualizzazione di informazioni geospaziali o l'interazione con output di simulazioni su larga scala.

Strumenti e librerie più diffusi

Un'ampia gamma di strumenti e librerie supporta i moderni flussi di lavoro di visualizzazione. Alcune piattaforme si concentrano su dashboard di business intelligence, offrendo interfacce drag-and-drop per report interattivi. Altre forniscono librerie di visualizzazione programmatiche per sviluppatori e data scientist che necessitano di un controllo granulare sulla progettazione dei grafici o che lavorano in notebook di analytics e ambienti orientati al codice.

In generale, gli strumenti di visualizzazione sono stati raggruppati in categorie quali:

1. Piattaforme di BI e dashboarding: forniscono funzionalità di reportistica interattiva e monitoraggio in tempo reale.
2. Librerie per la creazione di grafici open-source: spesso utilizzate in ambienti Python o JavaScript per lo sviluppo di visualizzazioni personalizzate.
3. Strumenti orientati al design: enfatizzano l'estetica e il controllo preciso del layout per presentazioni o pubblicazioni.

Attualmente stiamo assistendo all'emergere di un nuovo tipo di strumenti di visualizzazione, progettati sull'AI fin dalle fondamenta. Definiremo questo nuovo approccio BI agentica. Si tratta di soluzioni di business intelligence che utilizzano l'AI per migliorare l'analisi dei dati. Un'AI che comprende così bene i dati unici di un'organizzazione, i modelli di utilizzo e i concetti di business da poter essere utilizzata per creare rapidamente set di dati e visualizzazioni utilizzando il linguaggio naturale. Questa nuova BI agentica sta cambiando il modo in cui le persone concepiscono la business intelligence e sta democratizzando l'accesso a essa. Anziché rimanere bloccate in un backlog analitico, le richieste di visualizzazione possono ora essere tradotte rapidamente dagli analisti in dashboard e visualizzazioni dei dati condivisibili con un pubblico più ampio di stakeholder. 

Man mano che le organizzazioni continuano ad adottare flussi di lavoro ad alta intensità di dati e strumenti di AI, il panorama dei software di visualizzazione continuerà a espandersi, offrendo opzioni flessibili per team di diverse discipline.

Conclusione

La visualizzazione dei dati svolge un ruolo centrale nel rendere i dati comprensibili, utilizzabili e azionabili. Trasformando informazioni grezze in formati visivi intuitivi, consente ai team di identificare pattern, confrontare valori e monitorare cambiamenti in modo molto più efficiente rispetto alla sola ispezione tabellare. Che venga utilizzata nell'analisi esplorativa, nella reportistica di business intelligence o nel monitoraggio operativo in tempo reale, la visualizzazione aiuta a convertire set di dati complessi in insight che supportano una comunicazione più chiara e un processo decisionale più rapido. Con la continua crescita dei volumi di dati, una visualizzazione efficace rimane essenziale per garantire che le organizzazioni possano interpretare accuratamente le proprie informazioni e trasformare tale comprensione in azioni significative.

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