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Data Visualization: Definizione ed esempi

Ogni giorno vengono prodotti circa 2,5 quintilioni di byte di dati creati. Solo negli ultimi due anni è stato generato il 90% dei dati nel mondo. In questa era dei Big Date è fondamentale saper ben comunicare e visualizzare queste informazioni. Ma come si può trasformare tutta questa mole di dati tecnici e primitivi in informazioni chiare, efficaci e puntuali?

La risposta è la Data Visualization che altro non è che la rappresentazione grafica di dati che possono anche essere esplorarli in maniera interattiva. Per farlo ci sono molteplici metodi (tabelle, grafici, diagrammi, mappe e infografiche..) attraverso sistemi di Business Intelligence e Data Analytics.

 

L’importanza della Data Visualization

La Data Visualization è quindi un’attività sempre più centrale nell’ambito dell’Analytics. Si parla spesso proprio di Data Design, cioè di un approccio strutturato alla creazione di report visivi e interattivi che permettono a chi li osserva di interpretarli con facilità e cogliere velocemente le informazioni più significative.

Se da una parte abbiamo sempre più a disposizione un’enorme mole di dati, dall’altra  spesso, proprio a causa di questo eccesso quantitativo, non riusciamo a individuare quelli realmente significativi. La Data Visualization trasforma i dati in insight utili al nostro business permettendoci quindi di analizzare informazioni, comprendere tendenze e ad individuare valori anomali nei dati.

Ne consegue che la Data Visualization ha un ruolo fondamentale in diversi punti. Fa comprendere più velocemente e più a fondo i dati. Ti permette di fare previsioni migliori e condividere più facilmente le vostre analisi. Infine ti consente di orientare il processo decisionale e scoprire nuovi punti di vista.

 

I vantaggi di una buona visualizzazione

La Dataviz (Data Visualization) permette di navigare facilmente da un’informazione ad un’altra, trattando contemporaneamente dati molto importanti. Il tutto grazie a dei grafici e dashboard interattivi con design accattivanti. Queste dashboard sono riordinate secondo criteri di logica e funzionalità.

Se da una parte è vero che i dati sono spesso associati a oggettività, puntualità e razionalità dall’altra possono essere consideri a anche una forma di arte a sé, il cui obiettivo è attirare l’interesse dell’utilizzatore e focalizzare l’attenzione. La visualizzazione dei dati aiuta a raccontare storie presentando i dati in una forma più efficace da comprendere ed interpretare. Vediamone di seguito un esempio.

 

Esempi di visualizzazione: Come sono suddivise le città per derby?

Data visualization 3

Next 14 ha studiato la distribuzione dei tifosi di calcio in tre città italiane (Roma, Genova e Torino). Per ognuna di questa città si è confrontato le due squadre storiche che si sfidano nei vari derby ogni anno ( Roma/Lazio, Genoa/Sampdoria, Torino/Juventus).

Queste visualizzazioni sono state possibili grazie alla raccolta di dati di geo localizzazione mobile e l’utilizzo di complessi algoritmi proprietari. Queste tecniche hanno permesso di rilevare la posizione di casa dei vari tifosi.

Data visualization 2

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