La
data visualization è uno strumento che consente agli utenti di visualizzare i dati per illustrare e trasmettere informazioni in modo chiaro e puntuale. Nel gergo più comune è anche conosciuta come
dataviz ed è utilizzata sempre più dalle realtà aziendali che hanno compreso il valore aggiunto dei big data. Dashboard interattive e dinamiche sono il cuore della data visualization. Per comprendere bene questi concetti, è bene fare un passo indietro e capire la distinzione tra
reportistica statica e
reportistica dinamica.
Dataviz e reportistica statica
Tutti i report in formato PDF corredati di tabelle e KPI rappresentano il classico esempio di reportistica statica. Non hanno alcuna flessibilità e spesso sono addirittura difficili da leggere e comprendere. Anche le infografiche sono report statici: raccontano in modo accattivante la storia che collega i dati sfruttando un’unica grande visualizzazione con tutte le informazioni da trasmettere, siano esse semplici o complesse. L’infografica, se realizzata bene, rispetta il requisito dell’
appealing, ossia un effetto chiaro e invitante agli occhi degli ascoltatori.
Dataviz e reportistica dinamica
Un report dinamico è definito tale quando è flessibile. È possibile variare alcuni parametri e osservare in real-time i cambiamenti delle metriche di riferimento. Esempi di modifiche possibili sono rappresentate dall’intervallo temporale o dai filtri per sottoinsiemi dei dati. Fare discovering ed exploration è sinonimo di flessibilità. Si cercano, cioè, insight o tendenze dati, si creano visualizzazioni e analisi ad hoc, confrontando scenari e indagando su tutti i dati e i trend. In linea generale, la dataviz permette di aggregare dati provenienti da più e differenti sorgenti di informazione, realizzando un
central data repository. L’esplorazione del dato diventa pertanto centrale, rispondendo a domande importanti come “
cosa è successo?”, “
perché è successo?“.
Quale opzione scegliere?
Per chi è alla ricerca di libertà e autonomia, l’opzione della reportistica dinamica è la migliore. Non sempre però è la più efficace, occorre sempre considerare il contesto e il pubblico a cui ci si rivolge. Si è soliti differenziare i
grafici esplorativi, costruiti per se stessi, dai
grafici esplicativi, realizzati per mostrarli agli altri.
Lo scopo principale delle dataviz esplorative è la velocità perché si deve trovare rapidamente l’insight (discovery). Strumenti che creano in fretta e facilmente molti grafici sono a tal proposito indispensabili.
La creazione di dataviz esplicative è in generale più lento: è fondamentale comunicare in modo semplice, chiaro ed efficace tutto ciò che si è scoperto.
La data visualization è lo strumento che può coniugarsi in più e differenti modalità di rappresentazione. L’obiettivo primario resta sempre la
comprensione rapida e immediata dei dati a disposizione. Avere le informazioni giuste al momento giusto, significa avere la possibilità di generare maggiori profitti e vantare una maggiore efficienza.
