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Data visualization: cos’è, a cosa serve e perché è importante per le aziende?

Sentiamo spesso parlare di Data Visualization, soprattutto negli ultimi anni in cui è diventato fondamentale il concetto di Big Data e l’idea di milioni di dati da gestire.

In questo articolo ti spiegherò alcuni concetti sulla rappresentazione grafica dei dati, consigli e alcuni strumenti che possono essere utilizzati per eseguire questa attività.

Cos’è data visualization?
Perché la data visualization è importante?
A cosa serve e come possiamo utilizzarla a nostro favore?
Come scegliere la visualizzazione migliore?
La differenza tra specialisti e non
Strumenti per la data visualization
Google Data Studio

Cos’è Data Visualization?

La Data visualization è la rappresentazione grafica di informazioni e dati, in poche parole si tratta dell’utilizzo di elementi visuali (come per esempio grafici a torta, a barra, mappe ed altri) fornendo in maniera visuale e rapida la possibilità di analizzare e comprendere andamenti di un determinato settore o business, scoprire ed esaminare tendenze ed inoltre individuare possibili problemi.

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Un esempio semplice e chiaro di rappresentazione grafica sono i grafici di serie temporale che sono abbastanza intuitivi da leggere e possono darci informazioni importantissime come nell’esempio sopra presentato: il trend per la parola chiave “spiaggia” in Italia. Qui risulta lampante l’interesse degli utenti verso la parola chiave nei mesi subito precedenti alla stagione estiva.

Perché la Data Visualization è importante?

Perché assomiglia molto alla maniera in cui il nostro cervello elabora una informazione.

L’essere umano non lavora come una macchina, per processare tantissimi dati all’interno della sua mente deve obbligatoriamente immaginarli attribuendogli una forma grafica.

Il grafico sull’interesse organico della parola spiaggia potrebbe risultare piuttosto banale, ma non in realtà non è sempre così. Infatti se avessimo un business che vende o si occupa di teli per il mare riusciremmo a capire quali sono i periodi in cui le persone sono più interessate e più predisposte a fare un acquisto di prodotti in questo segmento.

La data visualization può essere applicata per qualsiasi tipologia di dati, informazioni, settori e prodotti ed è per questo motivo che ha assunto negli ultimi anni un sempre più alto valore.

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A cosa serve e come possiamo utilizzarla a nostro favore?

Come abbiamo visto nell’esempio sopra, l’obiettivo principale della visualizzazione dei dati è proprio quello di aiutare le aziende a capire meglio e dargli un senso, siano questi piccoli o grandi, interni o esterni.

Ci sono diversi motivi per cui dovremmo utilizzare la data visualization, alcuni di questi sono:

 

  • Comprendere più velocemente le informazioni.

    Con l’utilizzo di una rappresentazione grafica le aziende hanno la possibilità di apprendere una determinata quantità di dati molto grande e in maniera veloce rispetto ad avere semplicemente accesso a questi dati all’interno di classiche tabelle o accedere al proprio database.

 

  • Evidenziare tendenze settoriali

    Come ho già detto, un’altra caratteristica positiva di utilizzare una rappresentazione grafica per visualizzare i dati è la possibilità di evidenziare facilmente le tendenze, queste possono essere sia tendenze settoriali che tendenze all’interno della propria azienda.

 

Riuscire a intercettare prima una tendenza può essere la chiave per una strategia di successo, inoltre ci può aiutare a risparmiare tempo e denaro evitando di investire l’uno o l’altro su settori o attività che in passato non si sono dimostrate essere proficue.

Come scegliere la visualizzazione migliore?

La prima e più importante domanda che dobbiamo porci prima di realizzare la bozza di una dashboard o un’infografica per la visualizzazione dei dati è :

  • A chi la presenteremo?
  • Cosa vuole apprendere?
  • Quali sono i dati per lui più interessanti?
  • Quali sono i suoi goals?
  • Come renderla facilmente leggibile ai suoi occhi?

La differenza tra specialisti e non

Come appena accennato è necessario conoscere bene chi saranno i destinatari ed usufruitori della dashboard che andremo a realizzare.

Possiamo raggrupparli in due macro categorie: tecnici e non-tecnici.

I primi sono gli addetti ai lavori, conoscono il linguaggio tecnico e le attività in maniera dettagliata. Rivolgendosi a questo target sarà necessario indicare in maniera più approfondita tutte le informazioni relative ai dati presentati. Questo tipo di esposizione risulterà più ampia e dettagliata dell’altra poiché verranno presentati numerosi affondi e dettagli.

Nel secondo caso invece il fruitore della dashboard non conosce il linguaggio tecnico e non vuole soffermarsi sui micro-dati, ma piuttosto dimostra più interesse per le macro-sezioni ed il risultato finale. È dunque consigliabile presentare i dati precedenti, quelli che hanno portato a tale risultato, in un secondo momento per evidenziare e i dati finali, ritenuti più rilevanti e comunque analizzati dal personale tecnico.

Strumenti per la data visualization

Esistono numerosi strumenti per la data visualization, i più famosi ed utilizzati sono:

  • Power BI prodotto da Microsoft,
  • Tableau prodotto da Salesforce,
  • Google Data Studio prodotto dalla casa omonima.

Esistono inoltre delle librerie Javascript che offrono la possibilità di creare e gestire a proprio piacimento le dashboard, queste presentano alcuni vantaggi e svantaggi.

Il vantaggio principale riguarda la possibilità di sviluppare qualunque tipologia di grafica di partenza e svilupparla, lo svantaggio principale invece è collegato alla competenza dello sviluppatore. E’ infatti necessario conoscere il linguaggio Javascript e le chiamate API dei singoli servizi che si vogliono collegare alla dashboard. Questo dunque esclude l’utilizzo delle librerie ad un pubblico non tecnico che dovrà obbligatoriamente utilizzare i programmi precedentemente citati o i loro simili.

Google Data Studio

Ho scelto questo strumento poiché è gratuito ed essendo uno strumento di Google si connette facilmente in maniera nativa a tutti gli altri strumenti di Google, spesso utilizzati per raccogliere ed analizzare i dati (Google Analytics, Google Ads, Google Search Console e Big Query).

Ciò significa che non è necessario effettuare chiamate esterne, ma le lettura dei dati di questi altri strumenti è diretta, più veloce ed aggiornata in tempo reale.

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Puoi utilizzare questa dashboard come modello per inserire anche i tuoi dati Cliccaci qui per verderla

 

Per le sorgenti esterne, ovvero non appartenenti a Google, come ad esempio Facebook, Mailchimp, Survey Monkey, Instagram etc. esistono connettori specifici che ci permettono di inserire i dati provenienti da queste piattaforme e poterli in questo modo analizzare e mettere a confronto.

Uno dei connettori di terze parti più utilizzato è Supermetrics, strumento a pagamento che annovera la connessione con tutte le sorgenti citate e molte altre.

Uno dei suoi vantaggi è l`interfaccia semplice ed intuitiva utile sia per la realizzazione della dashboard sia per chi ne usufruirà per la lettura.

Offre inoltre grafiche preimpostate che possono essere utilizzate per la rappresentazione dei dati, queste possono essere filtrate a piacere per offrire un dettaglio maggiore su un dato specifico, il filtro può essere anche impostato sulle date fornendo così informazioni per periodi diversi da quelli preimpostati.

Di recente Google ha aperto una propria community interna per la condivisione delle grafiche realizzate dagli utenti, è possibile quindi utilizzare questo enorme patrimonio messo in gentile condivisione!

 

Hai bisogno di una consulenza o ti piacerebbe avere una dashboard creata adhoc per il tuo business e i tuoi obiettivi?

Lasciami un messaggio con l’idea del tuo progetto!

 

Conclusione

 

Concludendo, i dati sono stati paragonati al petrolio poiché la loro importanza ed il loro valore hanno raggiunto livelli altissimi.

La conoscenza di questi dati viene appresa da una loro corretta lettura ed in generale da un iter lungo e complesso che parte dall`individuazione dell’obiettivo, passa per la raccolta del dato e arriva alla sua rappresentazione volta alla successiva analisi.

Risulta quindi evidente, affinchè tale analisi sia condotta correttamente, una rappresentazione semplice intuitiva e chiara.

Proprio da questa rappresentazione-interpretazione potrà dipendere la strategia successiva da attuare, che sia essa migliorativa, correttiva o di mantenimento sulla base dei dati stessi analizzati.