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I 5 livelli di visualizzazione dei dati: esempi e consigli [guida 2021]

Dopo aver pubblicato la mia guida alla visualizzazione dei dati, ho voluto sviluppare i 5 livelli di visualizzazione dei dati in un articolo separato che ho brevemente abbozzato in esso. Se vuoi sapere a che punto sei nella tua pratica di BI (Business Intelligence) e DataViz, questo articolo fa per te!

Sommario


Introduzione

Una buona immagine vale più di mille parole. Questo è ben noto e si applica perfettamente alla visualizzazione dei dati.
La visualizzazione dei dati è questa disciplina, democratizzata dalla “business intelligence” e che ha compiuto la sua trasformazione con l’aumento esponenziale del volume dei dati e delle soluzioni software dedicate (PowerBI, Tableau, Spotfire, ecc…).

Se hai letto il sommario hai già un’idea su cosa aspettarti dalla categorizzazione.
Prima di iniziare questo articolo, consentitemi un breve disclaimer per gli appassionati di R, Python, SAP BO, Qlik, ecc… Lo scopo di questo articolo non è in alcun modo quello di creare una gerarchia tra questi strumenti. Mi limito soltanto a fornire, nel mio modesto articolo, alcuni esempi tratti dalla mia esperienza. Per favore, non vederlo come un tentativo maligno di screditare questi strumenti ma, piuttosto, come un’ammissione dei miei limiti.


Livello 0: nessuna visualizzazione dei dati

Definizione: nessuna rappresentazione grafica
Strumenti: PowerPoint (principalmente)
Cosa: Tabelle con cifre e più cifre
Chi: ancora troppa gente

Il tempo per le tabelle Excel non è ancora finito. Ce n’è ancora un po’ per incollare tabelle piene di cifre nei rapporti di fine mese. Se hai iniziato il mese scorso e hai solo 2 cifre da mostrare, lo capisco, va bene, ma se stai cercando di realizzare qualcosa di un po’ più complicato, sarebbe, comunque, bello creare un piccolo grafico (come il livello 1, non troppo complicato).

In questa tabella pubblicata nel 1596, le date di nascita e di morte dei vescovi sono disposte in modo tale da poter dedurre la loro età al momento di ogni evento.

Ho guardato di nuovo nei miei archivi e non ho dovuto cercare molto per trovare i primi esempi di queste indescrivibili diapositive e, curiosamente, erano spesso il lavoro di ricercatori che presentavano il loro lavoro a conferenze scientifiche. Una volta per tutte: esporre cifre disordinate e tabelle sovraccariche non aiuta a rendere più credibile il lavoro scientifico.

Se tagli e incolli un foglio di calcolo Excel sei allo stesso livello di 500 anni fa. E poi ancora, nell’esempio qui sotto le figure sono disposte in un modo molto più creativo rispetto alla maggior parte dei DataViz che normalmente vedo.


Livello 1: il grafico di Excel

Definizione: rappresentazione di una variazione unidimensionale
Strumenti: Excel
Cosa: istogrammi, grafici a torta, curve…
Chi: tutti, in linea di principio

Il livello 1 in DataViz è quando un grafico mostra un’evoluzione (temporale, per esempio). Questo è più veloce da capire piuttosto che analizzare una tabella piena di cifre, tuttavia non va molto oltre questo. Il livello 1 di DataViz fa risparmiare tempo al tuo cervello. La maggior parte dei grafici realizzati in Excel rientrano in questa categoria.

Non c’è da vergognarsi nell’usare Excel per creare un grafico semplice. A volte è persino più veloce dell’utilizzo di Tableau o PowerBI. Non sarebbe un peccato accontentarsi di un grafico mal realizzato quando Excel ti dà ancora modo di creare qualcosa di interessante…

Excel histogram

quando è del tutto possibile, in Excel, ottenere un rendering più qualitativo? Cole Nussbaumer Knaflic, nel suo libro “Storytelling with data“, fornisce alcuni buoni esempi di ciò, come, per esempio, il grafico qui sotto.

data visualisation sous excel


Livello 2: dashboard e correlazioni

Definizione: rappresentazione di 2 o più variabili sullo stesso grafico
Strumenti: Excel, PowerBI, Tableau, Spotfire, ecc…
Cosa: visualizzazione di 2 o più variabili per rivelare correlazioni che, altrimenti, rimarrebbero invisibili, dashboard
Chi: analisti di dati e manager

Il livello 2 di visualizzazione dei dati viene preferibilmente effettuato in dei software specializzati e consente di andare oltre una rappresentazione unidimensionale. Gli assi delle ascisse e delle ordinate possono essere combinati con variazioni di colore e dimensione, dando la possibilità di visualizzazione in 4 dimensioni. Il livello 2 include anche le rappresentazioni cartografiche che consentono di catturare i collegamenti sottostanti tra i dati.

Visualizzazioni di questo tipo popolano il mondo della BI (Business Intelligence), che si nutre di dashboard. In genere, sono il lavoro di persone che hanno una buona padronanza di strumenti come Tableau o PowerBI, ma che non hanno il background tecnico per andare oltre le rappresentazioni standard. A loro difesa direi che è anche complicato, in alcune organizzazioni, elaborare rappresentazioni visive fuori dall’ordinario. Alcuni reparti di BI, infatti, lavorano da anni senza mettersi in discussione. I dashboard vengono serviti tutto l’anno ai top manager incapaci di digerire cifre diverse da quelle a cui sono abituati. Ho visto che, anche nelle organizzazioni che affermano di essere guidate dai dati, la mancanza di conoscenza dei dati di alcuni top manager è un peso morto che imbavaglia gli analisti più dotati. Il “principio di Peter” è una realtà viva.

Dal momento che il livello 2 della visualizzazione dei dati è quello in cui la maggior parte delle persone è bloccata, permettetemi di approfondire un po’ l’argomento.

È abbastanza possibile utilizzare Excel per creare visualizzazioni complesse, tuttavia se opti per lo strumento di Microsoft, tieni presente i consigli dati da Jorge Camoes nel suo libro “Data at work“:

Non vuoi che il tuo pubblico pensi: <<questo è un grafico Excel>> o, peggio ancora, <<stiamo pagando per i grafici Excel 2003?>>. Vuoi che il tuo pubblico veda i dati, non lo strumento.

E infatti, quando vedi cosa riesce a ottenere Jorge Camoes con Excel, ti rendi subito conto di quanto siamo lontani dal meglio (vedi sotto).

jorge camoes troops vs. costs

Il lavoro e le capacità di Jorge rimangono un’eccezione. La maggior parte della produzione di visualizzazioni di livello 2 viene eseguita su strumenti di BI. Per dare un’occhiata al meglio di Tableau, basta andare alla pagina “Viz of the Day“. Lì, troverai dashboard come “Shape of Democracy” di George Gorczynski.

data visualisation sous Tableau : "shape of democracy"

Power BI offre anche una pagina di ottimi esempi di dashboard creati con questo strumento. La dashboard seguente è atipica perché la visualizzazione radiale proposta (una variante del diagramma degli accordi), viene utilizzata raramente, qui, invece, ha senso.

data visualisation sous PowerBI


Livello 3: la visualizzazione dei dati diventa interattiva

Definizione: l’utente diventa attore delle sue scoperte grazie a funzionalità che gli permettono di interagire con la visualizzazione
Cosa: visualizzazione dei dati in forma interattiva; possibilità per l’utente di esplorare personalmente le relazioni tra i dati
Strumenti: strumenti specializzati per BI e DataViz
Chi: data scientist e data analyst avanzati

Il livello 3 della visualizzazione dei dati aggiunge la nozione di interattività. Richiede alcune abilità di programmazione o una conoscenza avanzata di strumenti specializzati (Tableau, PowerBI, ecc…) per sfruttare questi ultimi al massimo delle loro potenzialità

La particolarità del livello 3 è che l’utente diventa attore delle sue scoperte intorno ai dati. Affinché questa interazione con l’utente funzioni, deve anche aggiungere uno “storytelling”. In genere, ciò avviene attraverso diversi livelli visivi che, uno dopo l’altro, consentono all’utente di immergersi nei dati e diventare autonomo. L’utente non consuma più passivamente grafici e rappresentazioni visive proposte da altri. Lo scopre da solo selezionando dati specifici, variando le scale, ingrandendo, ecc… In breve, non è più passivo e si assume la proprietà dei dati, il che aumenta la sua capacità di utilizzarli in altri ambienti.

Ecco alcuni esempi di DataViz di livello 3. Apri gli occhi!

Il lavoro di Christian Felix gli è valso il premio Iron Viz 2020 con la visualizzazione qui sotto. Ti invito a “giocare” tu stesso con i dati andando qui.

The air we breathe iron viz 2020 winner
Anche Joy Plot di Alexander Varlamov è notevole. È abilmente combinato con la rappresentazione geografica per rivelare le intuizioni. Clicca qui per “giocare” con i dati.

data visualisation : Joy Plot

In una visualizzazione dedicata alle migrazioni verso l’Unione Europea, ho cercato modestamente di avvicinarmi al livello 3 e ho ripetuto l’esercizio durante l’IronViz 2020.


Livello 4: arte e visualizzazione dei dati vanno di pari passo

Definizione: si aggiunge una dimensione estetica, a volte a scapito dell’aspetto funzionale
Strumenti: Illustrator, Photoshop, in combinazione con strumenti tecnologici
Cosa: si preferisce la dimensione estetica della visualizzazione dei dati, a volte a scapito degli aspetti funzionali.
Chi: data artist, graphic designer

Il livello 4 della visualizzazione dei dati è un livello diverso, che va oltre le esigenze superficiali e funzionali coperte dai livelli precedenti. Il livello 4 aggiunge una dimensione estetica alla visualizzazione dei dati. Deve essere bello, anche se significa perdere l’interattività o rendere il messaggio meno ovvio da capire. Questo tipo di visualizzazione viene generalmente effettuato con strumenti diversi da quelli utilizzati nelle aziende. In effetti, Tableau, PowerBI e altri Spotfire non sono progettati per “creare bellezza”, ma per creare efficienza. Di conseguenza, il livello 4 richiede strumenti come Photoshop o Illustrator. In questa categoria troviamo anche animazioni video e altri formati innovativi e accattivanti

Ecco alcuni esempi di visualizzazione che rientrano nel livello 4.

Visualizzazione della musica sotto forma di video (Nicholas Rougeux)

Nicholas Rougeux ebbe l’idea di rappresentare brani di musica classica in forma di dati. Ha usato file .mdi per convertire la musica in dati e poi ha testato diversi tipi di visualizzazione. Il risultato finale è una rappresentazione circolare che permette di comprendere i vari movimenti, ottave e lunghezze delle note. Trovate le sue spiegazioni nel video qui sotto.

Poesia e dati possono andare di pari passo (Federica Fragapane)

Ciò che caratterizza il lavoro di Federica Fragapane è senza dubbio un innato senso di leggerezza ed eleganza. Attraverso una sottile scelta di forme e colori, Federica, riesce a infondere una certa poesia nel suo lavoro. Collabora in particolare con la sezione culturale del Corriere Della Serra. Puoi scoprire il suo lavoro tramite il suo account Instagram.

Una visualizzazione dei dati al servizio della democrazia (Karim Douieb)

Karim Douieb ha goduto di una gloria unica nel periodo apocalittico successivo alle elezioni americane. Una visualizzazione che ha creato nel 2019 è stata riutilizzata per contrastare gli argomenti del campo repubblicano. Quest’ultimo stava cercando di spacciare i risultati elettorali come una marea rossa. L’animazione di Karim ha fatto scalpore perché mostra in modo affascinante che non esiste alcun legame tra l’estensione dei territori che hanno votato repubblicano e il numero di persone che vi abitano. Ringrazio Karim per avermi prestato il suo video per questo articolo.


Conclusione

Questo articolo ti ha presentato una classificazione dei diversi tipi di visualizzazione dei dati. L’esplosione del volume di dati disponibili ha portato alla nascita di soluzioni software specializzate come Tableau, PowerBI, Spotfire. Tuttavia, molte visualizzazioni vengono ancora eseguite con Microsoft Excel (Livello 1) e chi utilizza software specializzati, spesso, si attiene alla visualizzazione dei dati molto convenzionale (Livello 2).

Mentre il livello 4 è rivolto a particolari esperti con una buona padronanza degli strumenti grafici, penso che il livello 3 sia alla portata di tutti. Andare oltre i dogmi e raggiungere il livello 3 ti permetterà, in particolare, di far risaltare il tuo lavoro. Per raggiungere questo obiettivo, dovrai metterti nei panni dell’utente e raccontare loro una storia in cui saranno degli eroi. Aggiungi interattività ai tuoi DataViz, progettali come mappe del tesoro. Gli utenti si sentiranno intelligenti e diventeranno dipendenti dal tuo lavoro.

Pierre-Nicolas ha un dottorato in marketing e dirige l'agenzia di ricerche di mercato IntoTheMinds. I suoi principali campi di interesse sono BigData, e-commerce, commercio locale, HoReCa e logistica. È anche un ricercatore di marketing all'Université Libre de Bruxelles e serve come coach e formatore per diverse organizzazioni e istituzioni pubbliche. Può essere contattato via email, Linkedin o per telefono (+32 486 42 79 42)

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