La digital transformation cresce a un ritmo vertiginoso e, con essa, aumentano la quantità e l’accessibilità dei dati. Ogni giorno vengono raccolti e processati miliardi di dati in formati diversi, spesso si tratta di infinite serie di bit date in pasto a processori potenti e difficilmente interpretabili da un occhio umano. Eppure i dati sono sempre più importanti in ogni ambito della vita, sia professionale che personale. È in questo contesto che la Data Visualization arriva in aiuto a chi necessita di trasformare i dati in conoscenza, ovvero in informazioni fruibili da poter utilizzare per monitorare un processo, studiare andamenti o prendere decisioni.
La Data Visualization, letteralmente visualizzazione dei dati, aiuta a trasformare dati numerosi e complessi in immagini, in modo da trasmettere numeri e concetti in modo più semplice e rapido.
Qualsiasi formato che rappresenti visivamente un dato è Data Visualization. Può essere un grafico, una tabella, un’immagine, un diagramma. Qualunque cosa consenta ai dati di comunicare ci aiuta nella loro lettura, analisi e interpretazione. Ci sono decine di software creati apposta per trasformare i dati in una forma grafica che li renda più fruibili, ma anche uno schizzo fatto a penna sul blocknotes che abbia la stessa funzione, ovvero semplificare la lettura di un dato perché qualcuno possa fruirne, sfrutta gli stessi principi di Data Visualization. Il cervello umano non è in grado di ricevere enormi quantità di informazioni grezze e non organizzate e, in autonomia, trasformarle in qualcosa di utilizzabile e comprensibile, ma elabora le immagini e i dati visivi 60.000 volte più velocemente rispetto ai dati testuali. La Data Visualization fa questo lavoro al posto nostro: parte da dati grezzi, li modella e li restituisce in un formato che ci consente di capirli, ottenere informazioni e prendere decisioni migliori in meno tempo.
Perché sfruttare la Data Visualization
La Data Visualization utilizza i dati visivi per comunicare le informazioni in modo universale, veloce ed efficace. Grazie alla capacità di renderli più naturali da comprendere per la mente umana, abilita chiunque ad accedere a dati complessi, leggerli, interpretarli e metterli in relazione per far emergere informazioni di valore.
La Data Visualization consente di:
- Analizzare i dati in modo migliore e, paradossalmente, più approfondito. Se gli stessi dati venissero letti in un formato meno fruibile, ad esempio un foglio Excel in cui sono distribuiti numeri e percentuali, la lettura che se ne potrebbe fare sarebbe più superficiale a causa del tempo necessario per comprenderli e individuarne le correlazioni.
- Ridurre il tempo di elaborazione del dato, concentrando l’attenzione di chi legge sulle aree di maggior interesse.
- Velocizzare e semplificare i processi decisionali.
- Dare un senso a dati complessi e riconoscere più velocemente pattern, modelli ed errori.
- Accedere ad informazioni complesse in tempo reale.
- Rendere la lettura di un dato meno noiosa e più visivamente gradevole. Può sembrare un elemento secondario, ma trasmettere dei dati ad un cliente, un collega, un superiore – costruendo un report interessante e chiaro – è considerato in molti ambiti professionali un kpi importante e un requisito per ogni presentazione.
Quali caratteristiche devono avere i dati per essere utili
Nel momento in cui viene reso in forma grafica, un dato deve assumere determinate caratteristiche che lo rendano accessibile e rapido da consultare:
- Semplicità: le informazioni devono essere chiare e non confusionarie, in modo che chi legge possa comprendere immediatamente gli aspetti più importanti. Questo implica che anche le legende debbano essere “parlanti” e non criptiche.
- Essenzialità: non basta che le informazioni siano chiare, il messaggio deve essere breve in modo da poter essere colto velocemente. Ciò significa che nella fase di trasformazione di un dato in forma visiva è fondamentale fare una selezione delle informazioni da mostrare tra tutte quelle disponibili, in modo da rendere visibili solamente quelle davvero necessarie.
- Correlazione: spesso i dati vengono letti in modo isolato, soprattutto se consultati in formati poco accessibili come i fogli di calcolo. La Data Visualization, al contrario, ha il compito di correlare le informazioni raccolte in modo da mostrare ai fruitori una prospettiva diversa, nuova oppure più approfondita.
- Colore: l’aspetto cromatico è fondamentale non solo per attirare l’attenzione del lettore sulle informazioni più importanti ma anche perché, in alcune forme grafiche come diagrammi e grafici, attraverso i colori, possono essere trasmesse delle informazioni. Anche in questo caso si rende indispensabile la legenda, che aiuta chi legge a tradurre linee e forme geometriche in dati.
- Estetica: la grafica deve essere innanzitutto chiara e comprensibile ma, poiché sempre di aspetti visivi si tratta, anche l’occhio deve avere la sua parte. Una grafica piatta e monocromatica rischia di disperdere l’attenzione di chi legge i dati, così come un’infografica o un diagramma eccessivamente complessi o colorati rischiano di risultare confusionari. Due piccoli accorgimenti possono aiutare in questo senso: mantenere gli elementi grafici ben distinti, dando loro lo spazio “bianco” necessario per non apparire soffocati, e utilizzare un numero di colori adeguato al dato da trasmettere, sufficientemente diversi tra loro per non creare ambiguità.
Tecniche di visualizzazione dei dati
L’elaborazione dei dati è il compito della Data Visualization, ma l’interpretazione spetta a chi li legge. Per facilitare questa fase, esistono molte tecniche diverse per rendere i dati più comprensibili possibile.
Una delle forme grafiche più utilizzate è l’infografica, termine che deriva proprio dall’unione di Information e Graphic. Si tratta di una visualizzazione che prevede l’unione di più elementi in un’unica rappresentazione visiva completa, al fine di riassumere molte informazioni in poco spazio. Questa forma è particolarmente indicata per tradurre argomenti complessi in modo semplice. Il framework di Surf the Market, che in un’unica immagine sintetizza la nostra metodologia, è un esempio di infografica.
Tra le tecniche di Data Visualization più sfruttate figurano poi diverse tipologie di grafici, primo tra tutti l’areogramma, conosciuto come grafico “a torta” o anche “ad anello”. Questa forma grafica risulta utile per rappresentare la composizione percentuale di un dato elemento, ovvero la distribuzione proporzionale dei sottoelementi che lo compongono. Ha solitamente una forma circolare divisa in “spicchi”, il cui angolo è proporzionale alla quantità che rappresenta.
Nella piattaforma Surf the Market, ad esempio, questa forma grafica è utilizzata per mostrare la distribuzione del campione di rispondenti secondo le diverse domande di profilazione.
Un altro grafico di facile comprensione, diventato ormai di uso comune, è il grafico ad istogramma: è formato da una sequenza di rettangoli di altezze diverse posti sull’asse delle ascisse di un piano cartesiano. A differenza del grafico a torta, l’istogramma non mostra la composizione percentuale dei dati ma la loro distribuzione, ad esempio è utile per visualizzare l’andamento temporale di un fenomeno, in cui ogni istogramma può rappresentare un intervallo di tempo (es. giorni, mesi, anni).
In Surf the Market sfruttiamo questa forma grafica nel quadro strategico, il cruscotto decisionale che incrocia in un’unica immagine i dati relativi alle tre dimensioni del mercato: Domanda, Offerta, Concorrenza. Troviamo gli istogrammi ad indicare i fattori di significatività, posti nell’asse delle ascisse in ordine decrescente, dal più rilevante al meno rilevante per i clienti. Chiamiamo infatti questa visualizzazione il “ranking dei bisogni”.
Un’altra forma grafica che si trova nel quadro strategico è il grafico a linee, anch’esso molto sfruttato e di facile comprensione. Anche questo tipo di grafico si basa su un piano cartesiano e serve per visualizzare l’andamento di un dato elemento oppure la sua frequenza. È ideale per visualizzare come cambia un aspetto al variare del tempo, se nell’asse delle ascisse viene inserita la variabile temporale.
Spesso prevede la visualizzazione di più linee all’interno dello stesso spazio in quanto è la tipologia di grafico più adatta per confrontare diversi valori.
In Surf the Market, il quadro strategico utilizza linee spezzate per rappresentare la capacità dell’azienda e dei suoi concorrenti di soddisfare i bisogni dei clienti, rappresentati dal ranking presente sull’asse delle ascisse. Questo è un esempio di quanto l’aspetto cromatico sia centrale nella Data Visualization, in quanto ogni attore dell’arena competitiva è rappresentato da un colore diverso.
Altre tipologie di visualizzazione sono: la matrice, che mostra la relazione tra più gruppi di informazioni, la mappa termica, in cui sono evidenziati diversi punti di colore diverso a seconda dell’incidenza di un fenomeno o di altri criteri, i cartogrammi, che utilizzano come base le cartine geografiche, ma anche diverse tipologie di grafici (ad area, a barre, a pila, a dispersione, ad albero, a cascata).
Reagire al mercato in modo semplice e veloce
La Data Visualization dà la possibilità di trasformare i dati in conoscenza in modo rapido e senza la necessità di competenze tecniche. Questo consente alle aziende di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, se le informazioni sono raccolte nel modo corretto.
Proprio su questi principi si basa la piattaforma Surf the Market, in cui i fondamenti del marketing scientifico sono stati tradotti in algoritmi al fine di fornire alle aziende un cruscotto decisionale chiaro su cui prendere decisioni migliori in meno tempo.
