Cosa è la Data Visualization e perché è importante

Le aziende al giorno d’oggi hanno la necessità di gestire un flusso continuo di dati. Ma per estrarne il valore in ottica business è necessario un sistema che consenta di visualizzare queste informazioni rendendole fruibili e accessibili.

Cos’è la data visualization e la sua importanza

Nei contesti aziendali le informazioni da elaborare sono sempre di più e per poter processare enormi volumi di dati occorrono soluzioni apposite. Le soluzioni che permettono di processare grandi quantità di dati sono ormai molte e adottate in numerosi contesti business, ma non è affatto semplice individuare ed estrarre valore dai dati. L’essere umano ha infatti una capacità limitata di elaborazione delle informazioni, rendendo quindi necessario un sistema di rappresentazione visuale dei dati.
In ottica di business questo approccio ricopre un ruolo chiave, perché rende il dato immediatamente fruibile, fornendo riscontri facili e immediati a determinati quesiti del tipo:

• Perché le vendite sono aumentate o diminuite?
• Come si comportano sul mercato i possibili acquirenti?
• Quale business plan conviene adottare?

Il poter disporre di una tecnologia che permette di dare forma ai dati, trasformandoli in grafici, tabelle e istogrammi permette di poter impostare determinate strategie di business e i relativi processi decisionali. Andiamo ad esaminare più nel dettaglio le dinamiche e i vantaggi di questa tecnologia.

Data Visualization: le attività che può facilitare

Lo scopo della Data Visualization è quello di rendere il dato analizzato il più fruibile e accessibile possibile. Ci sono una serie di opzioni di visualizzazione che vanno oltre quelle di grafici a torta, a barre e a linee, tra cui mappe termiche, mappe geografiche, istogrammi e altri elementi visivi speciali. Questi strumenti consentono agli utenti di analizzare i dati interagendo direttamente con una rappresentazione visiva di essi.  

Esempi di visualizzazione grafiche fornite da Kibana, la dashboard visiva di Elasticsearch

Comprendendo i dati analizzati più rapidamente si velocizzano anche le fasi decisionali nella procedura di business che una singola azienda sceglie di attuare. Con la Data Visualization è possibile vedere anche quelle informazioni che a colpo d’occhio non sarebbero così chiare a colpo d’occhio, permettendo così alle aziende di comprendere le difficoltà o rispondere alle domande in modo tempestivo.

Tramite le rappresentazioni grafiche delle informazioni è possibile fare anche delle previsioni individuando opportunità e criticità per indirizzare opportunamente le scelte aziendali e le decisioni collegate. Si può svolgere in modo chiaro e ordinato attività come:

• identificazione delle aree di business su cui quali intervenire con opportune modifiche
• elaborazione di determinate strategie per un più efficace posizionamento o il lancio dei prodotti.
• la comprensione dei fattori chiave che influenzano il comportamento dei clienti.
• previsioni sulle azioni di vendita.

Vantaggi e benefici della Data Visualization

Una strategia improntata sulla Data Visualization può aiutare ad orientarsi meglio nel momento in cui si ha a disposizione una quantità di informazioni mai prese in esame, avendone così una visualizzazione completa che può portare a scoprire nuovi punti di vista e modelli di business. Tutto questo valore ottenuto dai dati è chiaramente condivisibile tramite report visivi e interattivi ottimizzando i tempi e diminuendo i costi di gestione. I benefici che si hanno, riassumendo, sono:

• Interazione diretta con i dati con una visione più ampia delle informazioni
• Possibilità di personalizzazione dei grafici in modo da mettere in evidenza determinate informazioni
• Condivisione di dashboard con i decision maker aziendali
• Meno tempo nella preparazione dei dati con risultati migliori: gli strumenti avanzati di data visualization permettono di risparmiare tempo durante fase di preparazione dei dati e in quella di interpretazione delle informazioni

C’è quindi una grande differenza in termini di utilità scegliendo questo approccio per osservare i propri dati piuttosto che con altri formati, ad esempio griglie e tabelle!

Per fare un esempio pratico di questo tipo di applicazione, prendiamo Kibana, la dashboard di visualizzazione per la tecnologia Elasticsearch. Grazie agli ultimi miglioramenti è possibile fare approfondimenti dai propri dati semplicemente trascinando e rilasciando i campi e vedendo un’anteprima della loro visualizzazione, quindi sfruttando i suggerimenti forniti per esplorare altre possibili visualizzazioni e ottenere le informazioni richieste nuova in modo semplice rapido e intuitivo. Kibana fornisce infatti una creazione semplificata di dashboard, grafici e tabelle, istogrammi e mappe termiche basate sulla geo-localizzazione. Inoltre produce layout di visualizzazione che permettono di catturare a colpo d’occhio l’intero valore dei dati facilitandone la visione complessiva e il monitoraggio.

Esempi di dashboard Kibana

Data Visualization: real time e machine learning per una comprensione ancora più chiara dei dati

Alla base della Data Visualization c’è una componente di analisi che viene naturalmente effettuata sui dati, ed ogni azione specifica ha una sua funzionalità.
L’analisi completa su queste informazioni può essere infatti divisa in tre fasi di analisi.

• Descrittiva: fase preliminare dell’elaborazione dei dati che crea un riepilogo dei dati storici per fornire conoscenza e quasi sempre prepara i dati per ulteriori analisi.
• Prescrittiva: fase che aiuta il processo decisionale aziendale al fine di poter prendere decisioni che mettono l’azienda nella migliore posizione possibile per avere successo.
• Predittiva: fase che implica l’utilizzo di tecniche di Machine Learning utilizzate con il fine di desumere informazioni utili per il proprio business, dal patrimonio dati aziendale.

La visualizzazione grafica può essere associata a processi di Machine Learning per mostrare a livello visuale il risultato dell’applicazione di algoritmi, come evidenziare pattern ricorrenti, regole di associazione o individuazione di cluster. Si può avere possibilità di monitorare le attività di analisi in real time grazie all’integrazione con altre piattaforme, come ad esempio Apache Kafka. Ed è possibile ottenere un quadro migliore delle operazioni complessive integrando strumenti di machine learning appena menzionati.
La Data Visualization può essere applicata anche in un altro ambito informatico collegato al business, ovvero alla cybersecurity: in questo modo si può avere infatti una maggiore visibilità di tutti gli eventi che potrebbero impattare sulla sicurezza delle macchine. Approfondiremo questo aspetto in uno dei nostri prossimi articoli dedicato ai casi d’uso.

Fonti:

www.gartner.com