Pubblicato il 16 Settembre 2021Ultimo Aggiornamento: 4 Ottobre 2021

La Data Visualization, detta anche Dataviz dagli addetti ai lavori, permette di rendere fruibili i dati raccolti, facilitando così l’analisi successiva e il processo decisionale da parte dei responsabili dell’azienda. Cerchiamo di capire meglio, quindi, i diversi vantaggi che offre.

La Data Visualization è un complemento indispensabile alla raccolta dei dati. Nei nostri articoli ribadiamo infatti continuamente l’importanza di un approccio data driven alle decisioni strategiche: fanno parte di questo approccio l’organizzazione di un sistema di raccolta dati, la loro elaborazione, un successivo processo decisionale basato sui numeri.

Per poter utilizzare con efficacia questo approccio, però, i dati raccolti devono essere resi fruibili a chi dovrà prendere le decisioni; estrapolare dai numeri il loro senso infatti non è né semplice né banale, e anzi interpretare una massa di dati grezzi rasenta l’impossibile.

Ecco quindi che interviene la Data Visualization, o Dataviz per gli addetti ai lavori, che permetterà di dare un senso di immediata lettura alle informazioni raccolte. I vantaggi che offre possono essere così schematizzati:

  • la comprensione dei dati
  • la percezione dei pattern
  • la percezione di problemi e opportunità
  • la formulazione di ipotesi.

Vediamoli nel dettaglio.

La comprensione dei dati

La rappresentazione grafica, da sempre, permette di sintetizzare e rendere comprensibili dati e processi in modo immediato ed efficace. Il nostro cervello risponde con estrema efficacia e immediatezza a uno stimolo visivo: una freccia è molto più efficace della scritta “gira a destra”, così come un diagramma a flusso è molto più efficace di una spiegazione completamente verbale dei passaggi di una ricetta.

Si tratta di un fatto connaturato al modo in cui è strutturata la nostra mente ed è un fenomeno così forte che i risultati di una buona visualizzazione si apprezzano tanto nelle serie di dati più semplici quanto in quelle più complesse. Persino quando abbiamo a che fare con una semplice serie di numeri singoli, infatti, un banale istogramma rende molto più immediata la percezione del fenomeno e delle grandezze in questioni rispetto a una tabella. La stessa tabella, poi, a ben vedere rappresenta una sintesi grafica e dietro a ogni numero mostrato in chiaro possono esserci diversi calcoli e variabili prese in considerazione.

Quando poi i numeri in gioco diventano molteplici, poi, un’elaborazione visuale raffinata e scelta con attenzione diventa praticamente indispensabile. 

Oggi, abituati come siamo alle sintesi visive, tendiamo a scordarci quale miriade di dati si nasconda dietro a una tabella con le previsioni meteo o a un’analisi statistica visualizzata tramite un grafico a bolle. Eppure, per rendere quai valori comprensibili ci sono stati valutazioni, test, studi per capire quale forma visiva fosse migliore a darci una panoramica immediata del fenomeno rappresentato.

La Data Visualization efficace, in altre parole, non è automatica ma richiede una buona dose di capacità logica e di competenza specifica.

La percezione dei pattern

Una volta che i dati hanno trovato un’adeguata rappresentazione grafica, ecco che possono iniziare quei processi di analisi e interpretazione che li renderanno effettivamente intellegibili e che saranno la base per le successive decisioni aziendali.

Davanti a un grafico ben costruito spesso basta una rapida occhiata per identificare eventuali pattern, ovvero delle tendenze visibili o delle correlazioni che avvicinano tra loro determinate grandezze.

  • Il grafico a linea che si trova davanti ai nostri occhi ha un trend in salita? In discesa? Oppure mostra variazioni irregolari?
  • Ci sono delle tendenze settimanali che si riescono a identificare, ad esempio un aumento degli incassi nei weekend?
  • Troviamo altre regolarità nei valori davanti ai nostri occhi?

Grazie a queste osservazioni diventa facile anche fare previsioni con relativa sicurezza. Ovviamente, per non rischiare di sbagliare previsioni, ogni trend apparente deve essere verificato con attenzione, perché potrebbe essere solo apparente: ad esempio controllando se resta invariato periodi abbastanza lunghi o per campioni abbastanza estesi da essere considerato effettivamente rilevante.

La percezione di problemi e opportunità

Proprio per la sua immediatezza, la reportistica elaborata tramite la Data Visualization permette di identificare eventuali problemi  o opportunità che altrimenti sarebbero rimasti nascosti, non rilevabili dal semplice insieme dei dati grezzi.

Gli esempi sono infiniti: un trend negativo per gli incassi è sicuramente un problema (ma analizzando i dati può essere individuato e contrastato per tempo); un miglioramento dei dati relativi solo a certi segmenti potrebbe essere invece la spia di una possibile opportunità.

Non solo: un occhio esperto, che conosce il mercato di riferimento, sarà in grado anche di accorgersi se ci sono anomalie che potrebbero essere semplicemente la spia di un problema nella raccolta dei dati. La raccolta dei dati infatti non è un procedimento perfetto e gli errori o i problemi da affrontare possono essere tanti; la Data Visualization permette quindi anche di avere un importante segnale di allarme.

La formulazione di ipotesi

Tutto il lavoro che si compie sui dati ha come obiettivo quello di descrivere e comprendere un determinato fenomeno per poterlo meglio gestire. Che si tratti della distribuzione statistica dell’utilizzo di un certo prodotto o dell’andamento degli indici di redditività principali, dietro a un grafico ci sono una serie di fenomeni che vanno compresi e indagati.

Per farlo, però, occorre poter formulare ipotesi sul perché si stanno osservando certi andamenti o certi fenomeni.

Questo è un altro dei vantaggi della Data Visualization: grazie alla sua immediatezza e alla facilità nell’individuare eventuali pattern, diventa anche il supporto più adatto per valutare ipotesi sui motivi alla base di ciò che osserviamo. 

Una volta formulata, ogni ipotesi dovrà essere verificata tramite la ricerca di conferme (che potrebbero arrivare, ad esempio, incrociando altri dati) o tramite test. È così che la conoscenza del mercato progredisce e diventa possibile elaborare nuove strategie efficaci, potendo contare su una solida base.

In conclusione…

Oggi la Data Visualization è un procedimento quanto mai diffuso. Per impostare un sistema adeguato ci si può appoggiare a mille strumenti, a seconda dei dati da trattare, degli obiettivi e del budget: dai semplici grafici dei programmi Office al Google Data Studio, dai programmi specifici per l’elaborazione statistica fino ai software per l’analisi di singoli fenomeni.

È importante, in ogni caso, considerarla come un supporto importante all’attività decisionale e non un semplice elemento decorativo; i grafici prescelti devono essere effettivamente in grado di sintetizzare al meglio i fenomeni che stiamo osservando.

Solo così tutta la raccolta e l’analisi dei dati potranno dare i massimi benefici.

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Un articolo scritto da Noemi Speciale

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"Data is more than numbers, and to visualize it, you must know what it represents. Data represents real life." Nathan Yau

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