Business Intelligence & Analytics
Sep 24, 2018
BY SERGIO GARCÍA ÁVILA

Consigli per una Data Visualization funzionale e smart

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A cosa servono i dati se non li sappiamo interpretare? Sono utili e hanno significato solo se si trasformano in conoscenza. Ma l’attuale quantità di informazioni che immagazziniamo sui nostri server è così grande che il nostro cervello non potrà mai essere in grado di assorbirla e di trarne conclusioni. La soluzione viene dalla tecnologia e in particolare dai sistemi di visualizzazione dati.

Viviamo nell’epoca dell’informazione e costantemente inviamo e riceviamo stimoli che il nostro cervello interpreta e analizza per prendere decisioni. Negli ultimi anni queste stimolazioni sono aumentate per diversi motivi: vengono prodotte più informazioni (dai social media, dai device, ecc…) e allo stesso tempo riusciamo ad accedervi più facilmente grazie a Internet.

Lo stesso scenario si verifica nelle realtà aziendali: le aziende possono avere accesso e archiviare una quantità immensa di dati sui propri clienti, ma spesso non hanno le tool o il know-how necessari per trarne vantaggio.

I dati da soli, infatti, non hanno nessun valore concreto e nessun significato. Se, come persone o come aziende, non sappiamo trarre deduzioni basate sui dati raccolti, allora questi sono inutili. Ecco perché abbiamo bisogno di strumenti che possano fare questo lavoro di interpretazione al nostro posto.

Cos’è la Data Visualization?

La Data Visualization dimostra la veridicità del detto “un’immagine vale più di mille parole”, anche se, in questo caso, non si tratta di parole.

La Data Visualization consiste nella rappresentazione grafica di dati e informazioni, al fine di renderne più semplice la comprensione. I sistemi di visual aiutano la lettura dei dati con un clic e creano elementi visivi come grafici e mappe che rivelano trend, modelli o anche anomalie.

Nel mondo dei Big Data, la tecnologia e le tool che usano sistemi di Data Visualization sono fondamentali per analizzare le informazioni, per trarre conclusioni e per prendere decisioni.

All’interno di questo spazio, ci sono moltissime tecniche, ma sono tre le categorie di Data Visualization più frequenti:

  • Basica rappresentazione di dati
    Una visualizzazione di base può essere un grafico, una mappa, un KPI, una tavola dati, una grafica o altro ancora.
  • Dashboard
    Il dashboard è la visione complessiva di singole visualizzazioni coerenti tra loro e collegate a uno specifico argomento. Sono ampiamente diffuse nelle aziende per analizzare gruppi di variabili e per prendere decisioni.
  • Infografiche
    Le infografiche consistono in gruppi di visualizzazioni, basate su elementi diversi, ma che insieme acquisiscono un significato complesso per l’utente. Sono più usate in caso di narrazioni fatte attraverso i dati. Si usano infatti per lo storytelling.

Come funziona il processo di analisi e visualizzazione dei dati?

In qualità di Data Expert nel dipartimento Corporate di WAM, sono incaricato di analizzare i dati relativi a Goals & Metrics, KPI, strategia e business. Per fare questo, abbiamo stabilito un processo che culmina in una presentazione mensile delle metriche e delle conclusioni più importanti raccolte durante l'analisi.

1. Recupero dei dati

Lo strumento principale per noi è Google Analytics. Attraverso questo strumento abbiamo una overview di tutto quello che succede sul sito di WAM che ci aiuta a capire non solo i nostri clienti, ma anche noi stessi. Tra tutti i dati che possediamo, questi sono quelli che riteniamo più interessanti:

  • traffico web (per il blog viene fatta un’analisi specifica);
  • Bounce Rate;
  • Out Rate;
  • tempo di permanenza per pagina;
  • numero nuove sessioni;
  • numero utenti frequenti;
  • sessioni per canale. Il traffico viene suddiviso per fonti e può essere organico, diretto, a pagamento, da social media o da email referral.
  • traffico generato dagli account social di WAM;
  • PPC performance;
  • azioni SEO;
  • blog post con più visite;
  • durata delle sessioni, tassi di ripetizione, di engagement e altro…

2. Organizzazione dei dati in Excel

Una volta raccolti i dati, la cosa più interessante è raggrupparli tutti in un unico documento (nel nostro caso usiamo Excel) per avere un quadro completo di tutte le informazioni che abbiamo elencato prima. Così facendo costruiamo anche un database sempre aggiornato con tutte le informazioni rilevanti per WAM.

3. Sviluppo di un report per facilitare la visualizzazione dei dati

Una volta arrivati a questo punto, abbiamo tutti i numeri che ci servono, ma dobbiamo ancora trasformarli in conclusioni facili da capire così da poterli presentare in una forma visiva attraente e comprensibile.

Consigli per una visualizzazione ottimale dei dati

Per presentare i dati estratti durante il processo di analisi, è consigliabile seguire queste linee guida:

  • Usare una grafica adeguata perché non tutte comunicano o esprimono la stessa cosa; alcuni tipi potrebbero confondere o non adattarsi a ciò che si desidera comunicare.
  • Enfatizzare le informazioni più importanti per aiutare il lettore mentre procede nell’analisi e cerca di comprendere i dati e le conclusioni.
  • Evitare di rappresentare i dati usando le tabelle. E se proprio dovessi usarle, assicurati di includere colori, dimensioni ed elementi distintivi per facilitarne la comprensione.
  • Concentrarsi nel trarre conclusioni, perché è questa la parte più importante del processo di analisi.
  • Indicare possibili punti di miglioramento per ciascuna delle metriche analizzate.
  • Evidenziare sia il bene sia il male così da mettere in luce i dati positivi e per migliorare le azioni che non hanno ben performato.
  • Riunire tutti coloro che sono coinvolti nel miglioramento del processo per offrire una panoramica generale a chi è invece coinvolto nell'evoluzione e nello sviluppo dell'azienda.
  • Favorire un clima di proattività e partecipazione poiché la cosa importante, quando si tratta di Data Visualization, è migliorare e auto-alimentare il processo.
  • Proporre i "next step" o gli obiettivi di miglioramento per il futuro.
  • Comparare il presente e i mesi/anni precedenti e misurare i trend.

Ci sono molte tool sul mercato che ti permettono di creare grafiche a partire da Excel o con altri template.

Usandoli sarai in grado di creare elementi differenti e attraenti per aiutare i tuoi clienti a capire meglio le loro metriche. Uno di questi è Power BI di Microsoft, che è una buona opzione per chi lavora in questo settore.

La Data Visualization è uno strumento potente. Ecco perché è fondamentale utilizzarla per ottenere il massimo dai tuoi dati.

Come abbiamo detto all’inizio, qualche volta un’immagine vale più di mille parole... o di un foglio Excel.

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