Con “Data Visualization” (Visualizzazione dei Dati) ci si riferisce alla rappresentazione grafica di informazioni derivanti da una grande quantità di dati grezzi, al fine di rendere ordinata, chiara, semplice e intuitiva la realtà rappresentata.
Premessa
In un contesto profondamente trasformato dal digitale, in cui le aziende affidano in maniera sempre più impattante il loro processo decisionale a una logica data-driven, è indispensabile fissare regole e linee guida volte a rendere davvero efficace la Data Visualization.
I dati derivanti dalle operazioni aziendali sono spesso intricati, complessi e disorganizzati e interpretarli adeguatamente non vuol dire soltanto rappresentarli, ma tenere conto di tutte le dinamiche, i fattori e i fenomeni alla base di essi. La Data Visualization si pone l’obiettivo di rendere comprensibili tutti gli elementi fondanti una determinata produzione di dati, così da individuare immediatamente gli insight giusti, le tendenze, i pattern e le anomalie non sempre rilevabili nei dati grezzi. La visualizzazione che ne deriva deve necessariamente essere inequivocabile e veritiera.
Sono molte le ragioni per cui è fondamentale saper utilizzare i dati correttamente: nuove opportunità di business, conoscenza del proprio mercato, migliore comunicazione, decisioni più consapevoli ed efficaci, risparmi derivanti da un corretto utilizzo delle risorse e degli investimenti.
I primi passi
Per progettare adeguatamente un’eccellente Data Visualization è necessario preparare il giusto contesto, seguendo alcuni passi:
- Conoscere il proprio pubblico: conoscere bene le esigenze degli utenti fruitori della rappresentazione grafica da produrre, in modo da renderla più semplice e chiara possibile, adattandola al loro livello di competenza e ai loro interessi.
- Definire l’obiettivo: prima di creare una rappresentazione grafica, è essenziale definire esattamente cosa essa deve portare alla luce, dunque è essenziale rispondere a una domanda o sapere esattamente la storia che si vuole raccontare.
- Alfabetizzare tutta l’organizzazione: in un contesto sempre più orientato ai dati, sta diventando molto importante che tutta l’organizzazione sia in grado di visualizzare e comprendere adeguatamente la loro rappresentazione, di conoscere sia il set di dati stesso che la rilevanza che riveste nel contesto in cui è inserito, da dove nasce e come viene analizzato. Un buon livello di alfabetizzazione dell’organizzazione in questo senso, garantisce maggiori e migliori risultati.
- Conoscere le due componenti di un’eccellente Data Visualization: per ottenere risultati ottimali dalla Data Visualization, bisogna tenere presente i due elementi su cui essa pone le basi. Un’ottima Data Visualization parte dall’obiettivo della Data Analysis per poi svilupparsi attraverso il design e l’estetica della rappresentazione, finalizzati a una comunicazione fluida e intuitiva.
I grafici per i diversi progetti di Data Visualization
Esistono differenti tipi di rappresentazione grafica dei dati, la scelta di ognuno di essi dipende, principalmente, da due fattori base: il contesto nel quale è inserita l’indagine e l’obiettivo della stessa.
In sostanza: ogni tipo di grafico è adatto ad un particolare tipo di relazione che si intende mostrare.
I grafici più conosciuti e utilizzati sono i seguenti:
Grafico a Barre (Bar Chart)
Quando usarlo:
Per confrontare valori tra categorie diverse.
Ideale per dati discreti (es. vendite per prodotto, popolazione per nazione).
Esempio: Numero di studenti per facoltà universitaria.
- Grafico a Linee (Line Chart)
Quando usarlo:
Per visualizzare l’andamento nel tempo (trend).
Ottimo per serie temporali, crescita, variazioni mensili o annuali.
Esempio: Fatturato mensile di un’azienda negli ultimi 12 mesi.
- Grafico a Torta (Pie Chart)
Quando usarlo:
Per mostrare la composizione percentuale di un insieme.
Solo con poche categorie (max 5-6) per evidenziarne le proporzioni.
Esempio: Percentuale di utenti per tipo di dispositivo (desktop, mobile, tablet).
- Grafico a Dispersione (Scatter Plot)
Quando usarlo:
Per mostrare relazioni o correlazioni tra due variabili numeriche.
Utile per individuare pattern, outlier, trend.
Esempio: Relazione tra età e reddito.
- Istogramma (Histogram)
Quando usarlo:
Per visualizzare la distribuzione di un insieme di dati numerici.
Mostra come sono distribuiti i dati in intervalli.
Esempio: Analisi delle ore medie lavorate a settimana dai dipendenti.
-
- Heatmap (Mappa di Calore)
Quando usarlo:
Per mostrare valori in una matrice tramite colori.
Ottimo per grandi volumi di dati dove il colore aiuta a individuare pattern.
Esempio: Frequenza delle vendite per giorno e ora.
- Mappa (Map Chart)
Quando usarlo:
Per rappresentare dati geografici.
Perfetto per visualizzare distribuzioni per paese, regione o città.
Esempio: Tasso di disoccupazione per regione.
Regole basilari per una corretta progettazione e realizzazione di Data Visualization
Una volta effettuati i primi passi di un’adeguata progettazione di Data Visualization, una volta individuato il tipo di grafico da utilizzare, è fondamentale seguire alcuni princìpi che guidino nella realizzazione:
- Chiarezza, semplicità, pulizia: le informazioni che si trasmettono devono essere immediatamente fruibili, quindi non eccessive. Una volta individuato l’insight, è necessario che il design sia semplice e pulito, focalizzato ad evidenziarlo, quindi allineato ad esso.
- Colore: il colore attira immediatamente l’attenzione, pertanto è un elemento che va utilizzato con consapevolezza e competenza. Utile a evidenziare categorie o regioni, ad esempio, va scelto in base alla leggibilità e alla diversa importanza dei dati contenuti. L’insight principale può essere evidenziato con un colore più deciso, lasciando i colori neutri alle informazioni non cruciali.
- Gerarchia visiva: come anticipato, in un grafico possono essere presenti informazioni fondamentali e informazioni di contesto, meno importanti. Utilizzare elementi visivi che le distinguano è utile e funzionale al reperimento e classificazione delle stesse al momento della visualizzazione e lettura.
- Leggibilità; al fine di garantire un’ottima leggibilità è importante utilizzare il contrasto tra colore di sfondo del grafico e colori degli elementi che lo compongono e che indicano gli insight da individuare.
- Distribuzione degli spazi: per facilitare il colpo d’occhio e la fruizione del grafico bisogna distribuire in maniera equilibrata gli spazi bianchi che dividono gli elementi, con un layout uniforme e ordinato. In questo modo si evita la sensazione di essere sopraffatti dalla complessità.
- Uniformità: uniformità vuol dire mantenere la coerenza di tutti gli elementi presenti in uno o più grafici (colori, etichette, elementi tipografici, legende, dimensioni e posizionamento), in modo da guidare la comprensione e rafforzare la credibilità.
L’etica nella Data Visualization
Il dato e la sua presentazione possono influenzare l’utenza alla quale si espongono, ed è dunque molto importante seguire alcuni princìpi che possano garantire l’obiettività e la correttezza dell’interpretazione:
- Trasparenza: se possibile citare le fonti e rendere disponibili i dati grezzi.
- Onestà e Integrità: limitarsi a mostrare i dati, senza artifici che ne possano alterare la comprensione, non omettere, presentare solo la verità.
- Responsabilità: evitare di trasmettere qualsiasi opinione relativa ai dati presentati, affinché chi ne fruisce possa trarre le proprie conclusioni senza essere influenzato da altro. La responsabilità di una corretta fruizione dei dati è di chi li rende pubblici.
- Contesto: specificare sempre il contesto dal quale il dato si è sviluppato, e successivamente è stato estrapolato, è fondamentale per offrire la possibilità di una interpretazione corretta e veritiera.
- Accuratezza: rappresentare con correttezza valori numerici, proporzioni, scale e usare formati coerenti per evitare di creare ambiguità.
Conclusioni
La Data Visualization è ormai uno strumento fondamentale di enorme valore strategico: saperla progettare e utilizzare garantisce senza dubbio un importante vantaggio competitivo, ma affinché ciò possa realizzarsi va studiata e applicata secondo alcune regole, guidata da determinati princìpi e sulla base di solide premesse.
Scritto da Anna Minutillo
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