Cos'è la visualizzazione dei dati?
La visualizzazione dei dati è il processo di utilizzo di elementi visivi come grafici, diagrammi o mappe per rappresentare i dati. Traduce dati complessi, di grande volume o numerici in una rappresentazione visiva più facilmente elaborabile. Gli strumenti di visualizzazione dei dati migliorano e automatizzano il processo di comunicazione visiva per garantire precisione e dettaglio. È possibile utilizzare le rappresentazioni visive per estrarre informazioni utili dai dati grezzi.
Perché la visualizzazione dei dati è importante?
Le aziende moderne in genere elaborano grandi volumi da varie origini dei dati, tra cui le seguenti:
- Siti web interni ed esterni
- Dispositivi intelligenti
- Sistemi di raccolta di dati interni
- Social media
I dati grezzi, tuttavia, possono essere difficili da comprendere e utilizzare. Quindi i data scientist preparano e presentano i dati nel giusto contesto. Danno loro una forma visiva in modo che i responsabili delle decisioni possano identificare le relazioni tra i dati e rilevare schemi o tendenze nascosti. La visualizzazione dei dati crea storie che migliorano la business intelligence e supportano un processo decisionale e una pianificazione strategica basati sui dati.
Quali sono i vantaggi della visualizzazione dei dati?
Riportiamo qui sotto alcuni vantaggi della visualizzazione dei dati:
Processi decisionali strategici
Le parti interessate principali e l'alta dirigenza utilizzano la visualizzazione dei dati per interpretare i dati con maggior cognizione di causa. Risparmiano tempo grazie a un'analisi dei dati più rapida e alla capacità di visualizzare il quadro più ampio. Ad esempio, possono identificare pattern, scoprire tendenze e ottenere informazioni per rimanere al passo con la concorrenza.
Servizio clienti migliorato
La visualizzazione dei dati evidenzia le esigenze e i desideri dei clienti attraverso la rappresentazione grafica È possibile identificare le lacune nel servizio clienti, migliorare strategicamente prodotti o servizi e ridurre le inefficienze operative.
Maggiore coinvolgimento dei dipendenti
Le tecniche di visualizzazione dei dati sono utili per comunicare i risultati dell'analisi dei dati a un team di grandi dimensioni. L'intero gruppo può visualizzare i dati insieme per sviluppare obiettivi e piani comuni. Possono utilizzare l'analisi visiva per misurare obiettivi e progressi e migliorare la motivazione del team. Ad esempio, un team di vendita collabora per aumentare l'altezza del proprio grafico a barre delle vendite in un trimestre.
Quali sono i componenti della visualizzazione dei dati?
I data scientist combinano tre componenti principali per la visualizzazione dei dati:
Storia
La storia rappresenta lo scopo dietro le visualizzazioni dei dati. Il data scientist comunica con diverse parti interessate in merito a ciò che desiderano ottenere analizzando i dati. Ad esempio, potrebbero voler misurare gli indicatori chiave delle prestazioni o prevedere i volumi di vendita. I data scientist e gli utenti aziendali collaborano per identificare la storia che vogliono far raccontare ai dati.
Dati
Gli analisti dei dati identificano quindi i set di dati appropriati che li aiuteranno a narrare la storia dei dati. Modificano i formati di dati esistenti, puliscono i dati, rimuovono i valori anomali ed eseguono ulteriori analisi. Dopo la preparazione dei dati, pianificano i diversi metodi di esplorazione visiva.
Aspetto visivo
I data scientist selezionano quindi i metodi di visualizzazione più adatti per condividere nuove informazioni. Creano tabelle e grafici che evidenziano i punti dati principali e semplificano set di dati complessi. Pensano a modi efficienti per presentare sistematicamente i dati per la business intelligence.
Quali sono le fasi successive nel processo di visualizzazione dei dati?
Esistono cinque passaggi per una visualizzazione efficace dei dati.
Definizione dell'obiettivo
Puoi definire un obiettivo di visualizzazione dei dati identificando le domande a cui il set di dati esistente può potenzialmente rispondere. Un obiettivo chiaro aiuta a determinare il tipo di:
- Dati che utilizzi
- Analisi che fai
- Elementi visivi utilizzati per comunicare i risultati in modo efficace
Ad esempio, un rivenditore potrebbe cercare di capire quale tipo di confezione del prodotto ottiene il maggior numero di vendite.
Raccolta dei dati
La raccolta dei dati comporta l'identificazione di origini dei dati interne ed esterne. Ci sono enormi set di dati disponibili online per l'acquisto e l'uso. La tua azienda potrebbe anche disporre di archivi di dati esistenti disponibili per l'analisi. Ad esempio, puoi raccogliere il volume storico delle vendite, le campagne di marketing e i dati sulla confezione dei prodotti per trovare il packaging migliore.
Pulizia dei dati
La pulizia dei dati comporta la rimozione di dati ridondanti, l'esecuzione di operazioni matematiche per ulteriori analisi o il filtraggio e la conversione dei dati per soddisfare i criteri della domanda. Ad esempio, puoi rimuovere i dati sul volume delle vendite dai mesi festivi e dopo le campagne di marketing per identificare le vendite medie in base al tipo di imballaggio.
Selezione degli elementi visivi dei dati
Puoi scegliere tra diversi tipi di grafici per una scoperta visiva efficiente. Le relazioni tra i punti dati e le informazioni che si desidera comunicare determineranno le migliori rappresentazioni grafiche. Ad esempio, puoi utilizzare un grafico a barre per rappresentare le vendite di imballaggi in base al colore nell'ultimo mese. Tuttavia, un grafico a torta può essere più adatto per mostrare la percentuale di imballaggi colorati nel tuo inventario. Esistono due tipi principali di visualizzazioni dei dati.
Visualizzazione statica
Una visualizzazione statica fornisce solo una singola vista di una storia di dati specifica. Un'infografica è un esempio di visualizzazione statica.
Visualizzazione interattiva
La visualizzazione interattiva consente agli utenti di interagire con grafici e diagrammi. Gli utenti possono modificare le variabili nei parametri di visualizzazione per trovare nuove informazioni o accedere a informazioni approfondite. Il software di visualizzazione dei dati in genere include un pannello di controllo per l'interazione dell'utente con il sistema.
Creazione degli elementi visivi dei dati
Puoi creare gli elementi visivi dei dati di cui hai bisogno utilizzando gli strumenti di visualizzazione dei dati. La maggior parte degli strumenti importa il set di dati finale e genera automaticamente i report richiesti. Alcuni principi di progettazione per una visualizzazione efficace dei dati includono quanto segue:
- Attirare l'attenzione del pubblico su dettagli importanti utilizzando dimensioni, colori, caratteri e grafica
- Fornire un contesto ai dati utilizzando indicazioni visive
- Scegliere le giuste combinazioni di colori
- Usare titoli esplicativi per fornire informazioni chiave al pubblico e aiutarlo a concentrarsi sulle domande giuste
- Aggiungere etichette e numeri chiari
Quali sono i diversi tipi di tecniche di visualizzazione dei dati?
Sebbene tabelle e grafici siano i più comuni, si possono utilizzare diversi metodi di visualizzazione dei dati. Di seguito vengono forniti cinque tipi principali di metodi di visualizzazione dei dati:
Visualizzazione dei dati temporale
Le visualizzazioni dei dati temporali vengono utilizzate per rappresentare oggetti lineari unidimensionali come un grafico a linee, una tabella a linee o una sequenza temporale. Ad esempio, è possibile utilizzare i grafici a linee per mostrare le modifiche che si verificano continuamente in un determinato periodo. Diverse linee nel grafico mostrano variazioni di diversi fattori nello stesso periodo.
Visualizzazione dei dati gerarchica
La visualizzazione dei dati gerarchica si riferisce a un gruppo o un insieme di elementi che hanno collegamenti comuni a un elemento padre. È possibile utilizzare questi alberi di dati per visualizzare cluster di informazioni. Ad esempio, è possibile visualizzare le quantità di dati di inventario come un albero con un nodo padre (abbigliamento) e nodi figlio (camicie, pantaloni e calzini).
Visualizzazione dei dati di rete
La visualizzazione dei dati di rete è utile per rappresentare la complessa relazione tra diversi tipi di dati correlati. Ad esempio:
- Diagrammi a dispersione che rappresentano i dati come punti su un grafico
- Grafici a bolle che aggiungono un terzo fattore di dati al diagramma a dispersione
- Nuvole di parole che rappresentano la frequenza delle parole utilizzando parole di dimensioni diverse
Visualizzazione dei dati multidimensionale
La visualizzazione dei dati multidimensionale rappresenta due o più variabili di dati come una singola immagine 2D o 3D. I grafici a barre, i grafici a torta e i grafici a barre in pila sono esempi popolari di queste visualizzazioni. Ad esempio, un grafico a barre confronta due o più fattori di dati e mostra le modifiche di una variabile in un periodo di tempo. I grafici a torta mostrano parti dell'intero in ciascuna categoria.
Visualizzazione dei dati geospaziale
La visualizzazione dei dati geospaziale, come mappe di calore, mappe di densità o cartogrammi, presenta i dati in relazione alle posizioni del mondo reale. Ad esempio, una visualizzazione dei dati mostra il numero di clienti che visitano diverse filiali di negozi al dettaglio.
Quali sono le best practice per la visualizzazione dei dati?
Le best practice per la visualizzazione dei dati aggiungono chiarezza, completezza e accuratezza ai report sui dati.
Elementi di progettazione
L'utilizzo di elementi di progettazione creativi può rendere la visualizzazione dei dati più coinvolgente. È possibile utilizzare colori, sfumature e forme per aggiungere più dettagli all'oggetto visivo. Ad esempio, si possono utilizzare le icone delle gocce d'acqua per rappresentare i valori dei dati in un report sull'utilizzo dell'acqua.
Prove complete
L'utilizzo di un grande volume di dati nell'analisi può migliorare l'accuratezza della visualizzazione dei dati. Più prove aumentano la fiducia e aiutano anche i valori anomali a distinguersi. È sempre possibile includere un report di riepilogo dei dati o una rappresentazione dei dati consolidata per una panoramica di una visualizzazione più dettagliata.
Confronti significativi
I confronti forniscono contesto ai dati e rafforzano le argomentazioni. Inoltre, rendono i dati più fruibili. Ad esempio, la visualizzazione dei dati attuali dopo aver sperimentato una nuova idea accanto ai dati rilevanti e prima del processo mostra al lettore lo stato passato e potenzialmente futuro delle cose.
Quali sono le sfide nella visualizzazione dei dati?
La visualizzazione dei dati presenta alcune sfide che possono portare a una rappresentazione errata delle informazioni o all'esagerazione di determinati fatti.
Semplificazione eccessiva dei dati
I data scientist devono trovare un equilibrio tra comprensione e comunicazione dei dati. La semplificazione eccessiva dei dati può comportare la perdita di informazioni fondamentali. Ad esempio, si consideri un report di dati scientifici sul rendimento scolastico. Il report mostra un grafico a barre che indica che nell'ultimo decennio il rendimento accademico è diminuito, mentre l'utilizzo dei videogiochi da parte degli studenti è aumentato. Dal report si evince che l'uso dei videogiochi ha avuto un impatto negativo sul mondo accademico. Tuttavia, la visualizzazione dei dati è eccessivamente semplificata: non tiene conto dei dati demografici e di molti altri fattori che contribuiscono a influire sul rendimento accademico.
Pregiudizio umano
Il pregiudizio umano ha un impatto negativo sulla visualizzazione dei dati. Il team che crea report sui dati potrebbe falsare i risultati preselezionando i dati che si adattano ai loro interessi personali. Sebbene gli strumenti di visualizzazione dei dati siano più accurati, il team che li utilizza potrebbe introdurre inconsapevolmente pregiudizi attraverso la selezione e la pulizia dei dati compromessi. È quindi importante includere team e opinioni diversi nelle operazioni di visualizzazione dei dati.
Esagerazione
È possibile visualizzare dati non correlati per creare correlazioni inesistenti. I malintenzionati possono utilizzare una visualizzazione dei dati così imprecisa da giustificare comportamenti dannosi o scarso processo decisionale. Ad esempio, un team spende troppo in apparecchiature di produzione per supportare un fornitore con un legame familiare. Quindi giustificano l'acquisto utilizzando report di visualizzazione dei dati che evidenziano come la sicurezza dei lavoratori è migliorata dopo l'installazione di nuove apparecchiature. Tuttavia, diversi fattori che non avevano nulla a che fare con le nuove apparecchiature hanno contribuito alla sicurezza dei lavoratori.
Cosa va cercato quando si seleziona un software di visualizzazione dei dati?
Esistono diversi strumenti di visualizzazione dei dati gratuiti e a pagamento: la selezione del migliore dipende dalle esigenze di ciascuno.
Supporto dell'infrastruttura
Il software di visualizzazione dei dati deve integrarsi con l'infrastruttura IT e i database esistenti. Deve anche supportare diverse origini dei dati terze in modo da poter importare direttamente dati esterni quando necessario.
Reporting interattivo
I report interattivi migliorano l'analisi dei big data e aiutano nella scoperta di pattern da parte di utenti non tecnici. Possono filtrare, ordinare o spostare le variabili di dati in un grafico interattivo mentre tracciano i valori dei dati. Non devono dipendere da un team tecnico ogni volta che vengono suggerite o richieste modifiche.
Sicurezza
Gli strumenti di visualizzazione dei dati possono creare ulteriore vulnerabilità nei sistemi di business intelligence. Devono avere funzionalità di sicurezza avanzate che limitino l'accesso a utenti e ruoli non autorizzati.
Scalabilità
Consigliamo strumenti di visualizzazione di big data in grado di gestire con facilità set di dati di grandi dimensioni. Devono inoltre disporre di capacità di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (IA) per automatizzare le attività di visualizzazione dei dati su larga scala.
In che modo AWS può fornire il suo contributo alla visualizzazione dei dati?
AWS dispone di due strumenti principali di visualizzazione dei dati che si possono utilizzare per creare report dettagliati su tutti i tipi di dati.
Amazon Managed Grafana
Grafana gestito da Amazon è un servizio completamente gestito per Grafana, una popolare piattaforma di analisi open source utile per eseguire query, visualizzare e comprendere statistiche indipendentemente da dove sono archiviate. Grafana gestito da Amazon si integra in modo nativo con le origini dei dati AWS nell'account AWS. È possibile scegliere da varie visualizzazioni precostruite per iniziare subito ad analizzare parametri, registri e tracce senza bisogno di costruire un pannello di controllo da zero.
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight è un servizio di business intelligence serverless nativo per il cloud che fornisce elementi visivi dei dati, pannelli di controllo interattivi e analisi dei dati basati sul ML. Può essere usato per scoprire informazioni nascoste nei dati, eseguire previsioni accurate e sbloccare nuove opportunità di monetizzazione. QuickSight utilizza il ML per generare risposte accurate a domande in linguaggio naturale sui dati.
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