WHOOP migliora le previsioni finanziarie tramite AI/ML e ottimizza l’esperienza degli utenti
Con Snowflake e Apache Iceberg, WHOOP dispone di un accesso centralizzato ai dati, riduce la complessità, abbassa i costi e migliora i processi critici.
Data visualization: vantaggi, tecniche e settori
Scopri i vantaggi della data visualization, le tecniche principali ed esempi di utilizzi reali per migliorare il processo decisionale e la comunicazione data‑driven.
- Presentazione
- Il valore della data visualization
- Tecniche di data visualization più diffuse
- La data visualization nella pratica
- Clienti che hanno scelto Snowflake per l’analisi dei dati
- Risorse sull’analisi dei dati
Presentazione
La data visualization trasforma data set complessi in narrazioni grafiche o per immagini, facilitando la comprensione e l’interpretazione dei dati. In questo articolo esploreremo i principali vantaggi della data visualization e le tecniche di visualizzazione più diffuse per la comunicazione di insight. Ci saranno anche esempi riferiti a quattro settori specifici che illustrano come la narrazione data-driven stia migliorando i processi decisionali e la comunicazione tra organizzazioni.
Il valore della data visualization
La data visualization si avvale della capacità della mente umana di comprendere le informazioni visive. La presentazione dei dati in un formato visivo offre diversi vantaggi ai moderni team aziendali.
Comunicazione più agevole di insight sui dati complessi
La data visualization consente agli stakeholder di trarre conclusioni in modo efficiente dai dati. Gli strumenti di data visualization presentano dati complessi in modi convincenti che incoraggiano l’esplorazione interattiva, consentendo agli utenti di filtrare, ordinare e analizzare le informazioni per rispondere a importanti questioni aziendali.
Scoprire tendenze e schemi nascosti
La presentazione dei dati in un formato visivo aiuta gli utenti a scoprire tendenze e schemi importanti all’interno di data set grandi e complessi che altrimenti rimarrebbero nascosti. Visualizzazioni di dati come grafici a dispersione e diagrammi di rete illustrano le interconnessioni tra i dati, aiutando i responsabili decisionali a identificare schemi e relazioni all’interno di un data set che non sono prontamente evidenti nella loro forma grezza.
Accessibilità dei dati migliorata
La data visualization democratizza i dati, fornendo insight data-driven a chi può sfruttarne il valore. La rappresentazione dei dati in formati visivi consente a chi non ha esperienza di data science di sfruttare tutto il potenziale delle informazioni in suo possesso. Le applicazioni di data visualization forniscono un menu di funzioni intuitive, come filtraggio, drill-down ed esplorazione interattiva. Gli utenti possono accedere e analizzare rapidamente i dati più rilevanti, per porre ai dati le domande giuste e ricevere le risposte più pertinenti per le loro esigenze.
Collaborazione e condivisione delle conoscenze migliorate
La data visualization apre le porte a nuove opportunità di collaborazione e trasferimento di conoscenze tra team. I dati visivi superano le barriere linguistiche e culturali e consentono alle organizzazioni globali di sfruttare la sinergia che si instaura quando persone con esperienze e conoscenze diverse lavorano insieme per risolvere problemi aziendali difficili. Inoltre, le dashboard di data visualization interattive promuovono una cultura decisionale data-driven, che consente a diversi team di analizzare e interpretare insieme i dati.
Supporto decisionale avanzato
La data visualization riduce il time to value e consente ai responsabili decisionali di comprendere e reagire rapidamente a schemi, tendenze e relazioni scoperti durante l’analisi. Le visualizzazioni interattive incoraggiano gli utenti a porre domande, testare ipotesi e sviluppare una comprensione più completa della storia che i dati hanno da raccontare.
Tecniche di data visualization più diffuse
Una varietà di tecniche di data visualization aiuta i responsabili decisionali a utilizzare meglio i dati complessi. Di seguito sono riportate diverse opzioni di data visualization.
Mappe di calore
Le mappe di calore hanno un aspetto simile alle immagini di calore. Tuttavia, invece di evidenziare dove si concentra il calore, le mappe di calore utilizzate per la visualizzazione dei dati aiutano a identificare alte concentrazioni di attività comportamentale. Attraverso una combinazione di colori da caldi a freddi, le mappe di calore possono essere utilizzate per una varietà di scopi, tra cui l’analisi del comportamento dei consumatori su un sito web.
Grafici a dispersione
I grafici a dispersione mappano i punti dati tra gli assi x e y e illustrano visivamente la relazione tra due variabili numeriche. Questo metodo di data visualization viene spesso utilizzato per identificare la correlazione, consentendo di analizzare le relazioni tra due variabili. I grafici a dispersione sono frequentemente utilizzati nella visualizzazione di dati finanziari, come la relazione tra i prezzi delle obbligazioni e i tassi di interesse.
Istogrammi
Gli istogrammi vengono utilizzati per tracciare la distribuzione delle frequenze, illustrando visivamente la frequenza con cui si verifica ogni valore in un insieme. Nelle applicazioni di analisi dei dati, servono per comprendere schemi e caratteristiche di data set di grandi dimensioni. Utilizzando questa tecnica di data visualization, i responsabili della supply chain possono monitorare le variazioni dei tempi di consegna e dei livelli di inventario.
Tabelle
Le tabelle offrono la classica visualizzazione a fogli di calcolo con dati organizzati per intestazione, righe e colonne. Sebbene l’organizzazione dei dati in forma tabulare sia ideale per alcuni casi d’uso, ad esempio per illustrare i dati di vendita mensili, le tabelle sono difficili da scalare e non forniscono il forte elemento visivo delle altre tecniche di data visualization sopra descritte.
Grafici a torta
Come suggerisce il nome, i grafici a torta visualizzano i dati in un grafico circolare, dove ogni porzione di dati rappresenta una percentuale del totale. I grafici a torta sono utili per illustrare le relazioni tra le parti e l’insieme. Spesso vengono utilizzati per visualizzare i dati in un formato tabulare, ad esempio per illustrare la percentuale del fatturato totale per i singoli prodotti.
La data visualization nella pratica
Le visualizzazioni dei dati sono utilizzate in un’ampia varietà di settori. All’aumentare dell’importanza dell’analisi dei big data, aumenta anche la necessità di comunicare in modo efficace gli schemi, i trend e gli insight che rivelano.
Business intelligence
Gli strumenti di business intelligence combinano funzionalità di analisi dei dati, data mining e data visualization per fornire informazioni strategiche che migliorano il processo decisionale. La natura interattiva di molti strumenti di data visualization consente di visualizzare dati provenienti da più fonti, creando dashboard e report che illustrano visivamente più metriche aziendali come i livelli di inventario, le entrate dalle vendite e le prestazioni delle campagne di marketing.
Settore manifatturiero
Il settore manifatturiero è ricco di dati. La data visualization aiuta a comprendere l’enorme ondata di dati in streaming provenienti da fornitori, linee di produzione e sensori installati sulle macchine. Gli strumenti di data visualization visualizzano questi dati in dashboard e grafici facili da esplorare, fornendo in tempo reale gli insight necessari per ottimizzare la produzione e gestire i fornitori. Le tecniche di data visualization possono essere utilizzate per localizzare rapidamente i colli di bottiglia, individuare la causa alla radice dei problemi di controllo qualità e monitorare i progressi verso gli obiettivi di produzione.
Assistenza sanitaria
La data visualization ha un ruolo importante nel settore dell’assistenza sanitaria a livello macro e di singolo paziente. A livello macro, le tecniche di data visualization, come i grafici dei social network, aiutano strutture sanitarie e amministratori pubblici a comprendere meglio in che modo le epidemie si diffondono tra le comunità, consentendo di individuare tendenze e schemi che potrebbero altrimenti passare inosservati. La data visualization viene utilizzata anche per monitorare i parametri vitali dei pazienti, come pressione sanguigna, battito cardiaco e frequenza cardiaca. La disponibilità di queste informazioni in un formato visivo consente alle strutture sanitarie di prendere decisioni terapeutiche più rapide e valutarne l’efficacia.
Analisi dei dati nel settore sportivo
Squadre sportive e media company fanno largo affidamento sulle visualizzazioni dei dati per aumentare il coinvolgimento, connettendosi con i fan a un livello più profondo di quello che le statistiche visualizzate in formato tabellare possono consentire. Incorporare dati grezzi nelle infografiche e animazioni interattive può creare narrazioni coinvolgenti che evidenziano i successi e le sfide affrontate dalle squadre e dai singoli giocatori.
