Data Visualization

Che cos'è e a cosa serve

La Data Visualization è definita come l’esplorazione visuale/interattiva e la relativa rappresentazione grafica di dati di qualunque dimensione (small e big data), natura e origine. Permette, in estrema sintesi, a manager e decision maker di identificare fenomeni e trend che risultano invisibili ad una prima analisi dei dati.

Grazie alla visualizzazione interattiva, puoi portare il concetto di analisi ad un passo successivo: utilizza tecniche di drill-down sui grafici per scoprire ulteriori dettagli e modifica in modo interattivo i dati visualizzati e la loro elaborazione.

La storia della Data Visualization

L'utilizzo di immagini per rappresentare i dati ha una storia lunga secoli, dalle mappe e grafici del 17 secolo all'invenzione del grafico a torta, risalente al primo '800. E' di pochi anni più tardi uno dei più noti esempi di grafica applicata alla statistica: Charles Minard crea una infografica sull'invasione napoleonica della Russia: una mappa che illustra le dimensioni dell'esercito napoleonico e la direzione seguita durante la ritirata da Mosca, legando queste informazioni alle temperature gelide e alle altitudini raggiunte, per una comprensione più approfondita di quanto accadde.

Ma è la tecnologia che ha dato ancora più slancio alla data visualization: i computer hanno reso possibile elaborare enormi quantità di dati alla velocità della luce. Oggi, la data visualization si è rapidamente evoluta in un concetto che unisce scienza e arte, e che certamente modificherà il panorama del business nei prossimi anni.

Data visualization: un investimento per il futuro

Da quando esistono i big data esistono opportunità di business. Potenziali. Ad esempio, molte banche retail non sanno come valutare un investimento nei big data: come utilizzarli per migliorare la relazione con i clienti? Come – e quanto – dovrebbero investire nei big data?

In questo video Q&A, Simon Samuel, Head of Customer Value Modeling di una principale banca UK, prende in esame queste e altre sfide sui big data che lui e i colleghi del settore si trovano ad affrontare.

 

The Importance of Data Visualization

Perché la data visualization è importante?

Perché è esattamente il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni; il nostro cervello non funziona come un calcolatore e non è in grado di processare in parallelo centinaia di migliaia di dati come quelli generati in azienda. Ecco perché è nata la Data Visualization: per esplorare e analizzare i dati in maniera visuale e avere una vista di sintesi sul business che, all’occorrenza, può essere approfondita.

Inoltre, con la data visualization è possibile:

  • Identificare le aree di business in cui apportare modifiche o miglioramenti.
  • Comprendere i fattori chiave che influenzano il comportamento dei clienti.
  • Elaborare un più efficace posizionamento dei prodotti.
  • Effettuare previsioni sui volumi di vendita.
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La Data Visualization per PMI e grandi aziende

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Analisi che in passato richiedevano ore o giorni di elaborazione ora possono produrre risultati nell'arco di pochi secondi.
Marco Cecchella, Country CIO di Deutsche Bank per l'Italia e Direttore Generale Deutsche Bank Consorzio

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Come utilizzarla

La data visualization aiuta le aziende a dare un senso ai loro dati, indipendentemente dalla loro dimensione e dal loro settore di mercato. Ecco come.

Comprendere velocemente le informazioni 

Utilizzando una rappresentazione grafica, le aziende sono in grado di visualizzare enormi volumi di dati in modo semplice e ottenere le informazioni necessarie a prendere le giuste decisioni di business. Data la facilità di analizzare le informazioni in un formato grafico rispetto a quanto avviene con i fogli di calcolo, le aziende possono comprendere le difficoltà o rispondere alle domande in modo tempestivo.

Identifcare relazioni e modelli

Anche i volumi più estesi di dati complessi acquistano un senso se visualizzati graficamente; grazie alla data visualization, le aziende possono riconoscere le correlazioni tra i dati più semplicemente. Alcune di queste sono scontate, mentre altre non lo sono. Identificare queste relazioni aiuta le aziende a concentrarsi su quelle aree che influenzano maggiormente il raggiungimento degli obiettivi più importanti.

Evidenziare i trend emergenti

Utilizzare la data visualization per scoprire i trend – sia della propria azienda che del mercato – può fornire un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza e, di conseguenza, migliorare il processo decisionale. Diventa così più semplice evidenziare le variabili che influiscono sulla qualità dei prodotti o sull'abbandono dei clienti e rispondere alle difficoltà prima che diventino problemi veri e propri.

Condividere le proprie scoperte con gli altri

Una volta scoperti gli insight grazie a visual analytics, il passo successivo è quello di condividerli con gli altri. Utilizzare tabelle, grafici o altre rappresentazioni di dati dall'accativante impatto visivo è un passaggio importante poiché crea coinvolgimento e rende possibile diffondere più velocemente il messaggio.

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Come funziona

SAS® Visual Analytics in azione

Nonostante sia semplice comprendere il concetto che la data visualization ti aiuta a dare un senso agli enormi volumi di dati in tuo possesso, non è altrettanto facile capire cosa accade dopo. Di quale tipo di tecnologia hai bisogno, e come la puoi utilizzare?

Questo breve video ti fornisce una panoramica su SAS Visual Analytics e dimostra come sia possibile esplorare miliardi di righe di dati in pochi secondi utilizzando differenti configurazioni. La tecnologia SAS ti supporta nella preparazione dei dati, nella creazione di report e grafici, nella scoperta degli insight e nella condivisione delle visualizzazioni con altri utenti, via Web, PDF o mobile.

Predisporre le basi per la data visualization

Prima di utilizzare una nuova tecnologia, ci sono alcuni passaggi da prendere in considerazione. Non basta essere consapevoli dell'importanza dei tuoi dati, ma devi capire anche quali sono i tuoi obiettivi, bisogni e la tua audience. Predisporre quindi la tua azienda alla data visualization richiede di:

  • Comprendere i dati che desideri visualizzare, incluse le loro dimensioni e cardinalità (l'unicità dei valori dei dati in una colonna).
  • Determinare cosa stai visualizzando e quale tipo di informazioni vuoi comunicare.
  • Conoscere la tua audience e comprendere come elabora l'informazione visiva.
  • Utilizzare una visualizzazione che trasmetta le informazioni nella maniera più appropriata e semplice per la tua audience.

Una volta trovata la risposta a queste domande, devi prepararti a gestire un'enorme quantità di dati: i big data comportano nuove sfide per la data visualization poiché sono diversi tra loro e provengono da fonti eterogenee. Inoltre, i dati sono spesso generati più velocemente di quanto sia possibile gestirli e analizarli.

Sono questi i fattori principali da prendere in considerazione, così come la cardinalità delle colonne che intendi visualizzare. Un'elevata cardinalità significa avere un'alta percentuale di valori unici (es. numeri dei conti bancari, codice fiscale, etc.). Una bassa cardinalità significa che una colonna di dati contiene un'alta percentuale di valori ripetuti (es. la colonna “sesso”).

Scegliere la visualizzazione migliore

Una delle sfide maggiori per gli utenti di business è decidere quale visualizzazione utilizzare per rappresentare al meglio le informazioni. SAS Visual Analytics utilizza funzioni quali l'intelligent autocharting per creare la migliore visualizzazione possibile basata sui dati selezionati.

Quando stai esplorando per la prima volta un nuovo data set l'autochart è particolarmente utile perché ti offre una panormica più veloce dei tuoi volumi di dati. Questa funzionailtà è utile anche agli statistici più esperti, poiché riduce il processo di analisi eliminando la necessità di duplicare le visualizzazioni per trovare quella corretta.

Example of data visualization bar chart
Example of data visualization scatter plot
Example of data visualization geographic chart

Alcune testimonianze

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