Con “Data Visualization” si intende la presentazione dei dati mediante grafici e illustrazioni, con lo scopo di rendere più concrete, comprensibili e praticamente utili le informazioni.
Siamo definitivamente nell’era digitale, con le nuove tecnologie e gli innovativi strumenti informatici disponibili, le imprese dispongono di un enorme mole di dati provenienti dai vari canali di feedback e di rilevamento statistico.
I cosiddetti Big Data rappresentano una risorsa dalle potenzialità pressoché infinite, ma parallelamente, nel caso di errata o inidonea gestione, possono ostacolare l’efficacia e l’efficienza aziendale.
La “data visualization” permette di perdere meno tempo sul dato in sé, focalizzando invece l’attenzione sulla comprensione del fenomeno, sull’ “insight” del dato.
L’impiego di immagini, grafici e mappe concettuali a supporto della comprensione dei dati permette di convertire numeri, dati e notizie in elementi “tangibili” tramite i quali elaborare ipotesi, individuare legami originali e tracciare percorsi alternativi, nel raggiungimento della mission aziendale.
Il ragionamento umano, tradizionalmente concepito come un qualcosa di astratto, si concretizza in linee, diagrammi e tabelle che garantiscono una comprensione immediata da parte di tutto il team lavorativo. Una volta compresi, i dati costituiscono la base di partenza per la progettazione di strategie aziendali efficienti, mirate al massimo profitto, applicabili alle più svariate situazioni.
Applicando sistematicamente la Data Visualization un’azienda disporrà in breve tempo di un notevole budget di informazioni facilmente fruibili e interpretabili, tramite le quali ottimizzare e implementare il proprio rendimento.
Analizzare i dati tramite l’approccio grafico della Data Visualization necessita di seguire alcuni passi strutturati e fondamentali:
- Definire l’obiettivo, per garantire la trasposizione grafica più idonea alle proprie esigenze bisogna avere chiare quest’ultime, ponendosi degli scopi precisi in riferimento ai quali procedere con la progettazione del modello
- Comprendere il contesto, definire i segmenti di clientela su cui si vuole intervenire affinché il linguaggio e il modello visivo utilizzato sia comprensibile, fruibile ed adeguato
- Eliminare il superfluo. Abbiamo già chiarito che lo scopo prioritario della Data Visualization è la semplificazione. Per garantire la comprensione si deve fare uso esclusivo di elementi essenziali, eliminando il superfluo che rischia di confondere e distrarre
- Focalizzare l’attenzione del pubblico su ciò che si vuole mettere in evidenza, sfruttando la gerarchia visuale tramite cui guidare la lettura
- Raccontare una storia. La Data Visualization non si limita a realizzare un’immagine, per raggiungere la massima efficacia ed efficienza operativa bisogna operare ad un livello superiore, costruendo una narrazione che susciti interesse e garantisca la fidelizzazione di tutti gli stakeholder aziendali.
Il must: rendere tangibili le informazioni e iniziare a concentrarti su ciò che davvero conta.