{"id":16605,"date":"2021-04-02T07:30:02","date_gmt":"2021-04-02T05:30:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.unilab.eu\/?p=16605"},"modified":"2021-03-23T11:16:10","modified_gmt":"2021-03-23T10:16:10","slug":"data-visualization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.unilab.eu\/it\/articoli\/coffee-break-it\/data-visualization\/","title":{"rendered":"Data Visualization: l&#8217;importanza di rendere i dati comprensibili"},"content":{"rendered":"<p>La <strong>data visualization <\/strong>\u00e8 il metodo pi\u00f9 efficace per visualizzare determinati dati in modo chiaro, mediante la rappresentazione grafica degli stessi. Essa si adatta bene alle caratteristiche del cervello umano, che riesce a interpretare in maniera immediata proprio le informazioni acquisibili da un contesto visivo.<\/p>\n<p>Utilizzare un grafico per mostrare i valori raccolti da ricerche di mercato o analisi, permette di trarre conclusioni abbastanza precise e di fare previsioni per il futuro. Tale realt\u00e0 \u00e8 particolarmente evidente nei progetti basati sulla raccolta di una grande quantit\u00e0 di dati (<strong>big data<\/strong>) che, senza un riscontro grafico, sarebbe impossibile da decifrare.<\/p>\n<p><strong>I vantaggi di rendere comprensibili i dati<\/strong><\/p>\n<p>La <strong>comunicazione visiva<\/strong> \u00e8 da sempre apprezzata, perch\u00e9 risulta molto pi\u00f9 semplice interpretare una figura, piuttosto che leggere una serie di numeri e metterli in relazione fra loro. Per beneficiare a pieno di tale strumento \u00e8 per\u00f2 necessario conoscerne le principali capacit\u00e0, che possono essere riassunte in quanto segue:<\/p>\n<ul>\n<li>assorbire le informazioni, avere intuizioni e prendere decisioni;<\/li>\n<li>individuare le misure da adottare per ottimizzare l\u2019organizzazione;<\/li>\n<li>suscitare l\u2019interesse del pubblico a cui vengono presentati i valori raccolti;<\/li>\n<li>condividere rapidamente i dati con le persone coinvolte;<\/li>\n<li>ridurre la necessit\u00e0 di data scientis per interpretare dati complessi;<\/li>\n<li>abbassare la possibilit\u00e0 di commettere errori per raggiungere gli obiettivi con rapidit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In un contesto ampio tipo quello aziendale, la data visualization aiuta le imprese a comprendere quali fattori generano il <strong>comportamento dei propri clienti<\/strong>. Avere a disposizione i suddetti elementi, consente di fare cose come capire quando e dove piazzare certi prodotti, prevedere i volumi di vendita, ecc.<\/p>\n<p>Nonostante quanto detto, va tuttavia ricordato che se si vogliono ottenere benefici tangibili la data visualization di big data implica l\u2019investimento di risorse importanti. \u00c8 quindi cruciale assumere uno <strong>specialista della visualizzazione<\/strong>, che sappia estrapolare i dati pi\u00f9 significativi per l\u2019azienda e scegliere lo stile di presentazione migliore.<\/p>\n<p>Serve inoltre il <strong>coinvolgimento del reparto IT<\/strong>, poich\u00e9 l\u2019acquisizione dei valori su cui fare le analisi richiede una componente hardware adeguata, sistemi di archiviazione affidabili e (nella maggior parte dei casi) un passaggio in cloud.<\/p>\n<p><strong>L\u2019evoluzione di data visualization e applicazioni<\/strong><\/p>\n<p>I primi esempi di data visualization sono quelli rappresentati dai grafici a colonna o a torta (molto utilizzati all\u2019interno dei <strong>fogli di lavoro elettronici<\/strong>). Tali metodi sono tuttora in auge, perch\u00e9 semplici e di facile realizzazione, ma purtroppo anche piuttosto limitati.<\/p>\n<p>L\u2019aumento dei valori da inserire e il bisogno di scremare quelli di maggiore impatto, hanno reso necessaria la nascita di <strong>nuove tipologie di visualizzazione<\/strong>, ancora pi\u00f9 articolate. Alcuni esempi interessanti sono: infografiche, bollicine, grafici puntati, mappe termiche e grafici di serie temporali.<\/p>\n<p>I sistemi di presentazione dei dati odierni sono contraddistinti da <strong>animazioni<\/strong>, che ne mostrano in tempo reale l\u2019evoluzione. Si possono usare, ad esempio, per monitorare la crescita della popolazione mondiale (partendo da un determinato anno fino ai giorni nostri), cos\u00ec da vedere quali nazioni hanno avuto il maggior impatto.<\/p>\n<p>I settori in cui la data visualization svolge un ruolo decisivo sono moltissimi. Si parte da <strong>marketing<\/strong> (in cui si traccia principalmente il traffico web), <strong>politica<\/strong> (per scoprire i partiti pi\u00f9 votati durante le elezioni) o <strong>sanit\u00e0<\/strong> (con mappe coropletiche per tenere sotto controllo informazioni sanitarie rilevanti) e si arriva ad ambiti di ricerca scientifica, finanziaria, ecc.<\/p>\n<!--themify_builder_content-->\n<div id=\"themify_builder_content-16605\" data-postid=\"16605\" class=\"themify_builder_content themify_builder_content-16605 themify_builder tf_clear\">\n    <\/div>\n<!--\/themify_builder_content-->\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La data visualization \u00e8 il metodo pi\u00f9 efficace per visualizzare determinati dati in modo chiaro, mediante la rappresentazione grafica degli stessi. 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