I dati sono i componenti fondamentali di qualsiasi automazione, ma quello che conta davvero sono le informazioni che contengono. Ecco dove entra in gioco la data visualization, lo strumento che ti consente di trasmettere le informazioni e le loro connessioni in modo chiaro e conciso. La capacità di comunicare efficacemente attraverso la data visualization dipende da quattro pilastri: la distribuzione, la relazione, il confronto e la composizione.
Quando padroneggi questi quattro elementi, puoi trasformare il tuo ammasso di dati in una storia visiva, comprensibile per chiunque la osservi. Quindi, metti su il tuo cappello da architetto dei dati e inizia a costruire la tua casa di conoscenza, una visualizzazione alla volta!
Distribuzione - Rivelare la Probabilità
Il primo pilastro fondamentale è la distribuzione, vale a dire capire quanto spesso apparano determinati eventi nei dati. La visualizzazione della distribuzione ci aiuta a vedere con quanta frequenza si verificano questi eventi. Si possono utilizzare grafici come gli istogrammi o le curve per mostrare quante volte accade ogni evento. Ad esempio, possiamo usare un istogramma per vedere quante volte i clienti hanno fatto un certo numero di acquisti in un periodo di tempo specifico.
Relazione - Svelare le Connessioni
Il secondo pilastro riguarda la relazione tra due o più variabili nei dati. Una visualizzazione di successo deve aiutare a identificare queste relazioni intrinseche senza ricorrere a un'analisi statistica complessa. I grafici a dispersione, le mappe di calore e le reti sono esempi di visualizzazioni utili per rivelare connessioni tra variabili. Ad esempio, una mappa di calore potrebbe trasporre graficamente la correlazione tra le vendite di un prodotto specifico e la stagione o le condizioni meteorologiche.
Confronto - Comparare le Variabili
Il confronto tra più variabili nei dati o tra categorie all'interno di una singola variabile rappresenta il terzo fondamento della data visualization. Diventa particolarmente utile quando si desidera valutare le differenze o le similarità tra insiemi di dati. Grafici a barre, grafici a linee e altre tecniche di visualizzazione comparativa sono preziose in questo contesto. Un esempio potrebbe essere un grafico a barre che confronta le vendite di prodotti tra diversi periodi o regioni.
Composizione - Mostrare la Struttura
Il quarto pilastro riguarda la composizione, ossia la rappresentazione della struttura di una o più variabili in numeri assoluti e forme normalizzate. Ciò può essere realizzato tramite grafici a torta, grafici a barre impilati e altre visualizzazioni simili. Queste rappresentazioni aiutano a comprendere la distribuzione di una variabile all'interno di un insieme di dati o la composizione di un totale. Ad esempio, un grafico a torta potrebbe mostrare la suddivisione dei costi operativi totali di un'azienda.
La scelta del tipo di visualizzazione da utilizzare dipende sempre dalla natura dei dati e dalle informazioni che devono essere comunicate. Ogni pilastro della visualizzazione dei dati è un'importante freccia nell'arsenale di strumenti di qualsiasi azienda. Utilizzando in modo efficace questi quattro pilastri, è possibile sfruttare i dati per prendere decisioni informate, per individuare opportunità nascoste o per ottimizzare e automatizzare le operazioni aziendali. La data visualization è il mezzo attraverso il quale le informazioni prendono vita, diventando comprensibili e azionabili.