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L'importanza dei Big Data è oggi una certezza nel mondo delle nuove professioni digitali. C'è chi pulisce i dati (data cleaning), chi prova a darne un senso (data exploration) e chi infine dà vita ai numeri, alle colonne, alle righe, attraverso la visualizzazione dei dati. La data visualization è solo cronologicamente l'ultima fase dell'analisi ma forse la più significativa, soprattutto per chi non è un esperto di dati. Pensiamo ai grafici a barre (bar charts) o a linee (line charts): li abbiamo sicuramente incontrati decine di volte, guardando il telegiornale o leggendo il quotidiano. Cosa attrae l'utente? La pulizia e l’intuitività del grafico. Perché a volte i numeri non bastano e, come si suol dire, anche l’occhio vuole la sua parte.
Che cos’è la data visualization?
In un mondo del lavoro sempre più data-driven, abbiamo bisogno di gestire e comprendere una mole di dati impensabile fino a qualche anno fa. Nonostante gli enormi sforzi di catalogazione, suddivisione e segmentazione, talvolta i soli numeri non sono sufficienti per prendere delle decisioni potenzialmente impattanti per la propria azienda. Entra qui in gioco la data visualization. La data visualization (in it. “visualizzazione dei dati”) è la rappresentazione grafica di informazioni e dati. La rappresentazione grafica dei dati nasce inizialmente per alleggerire la fruizione delle informazioni attraverso dei grafici. E’ più interessante, agli occhi di un utente medio, vedere un grafico a barre che una sequenza di cifre numeriche. Successivamente, con l’avvento dei Big Data, la data visualization ha aiutato gli analisti a estrapolare delle informazioni difficilmente percepibili senza l’aiuto di specifici grafici.
Strumenti per la data visualization
Oggi sono presenti decine di soluzioni che permettono di creare grafici dettagliati e complessi con pochi click. Per chi utilizza Excel e sente la necessità di restare all’interno del pacchetto Office, Microsoft ha la soluzione. PowerBI è un tool strettamente connesso a Excel e permette di trasformare i fogli di lavoro in rappresentazioni grafiche. E’ oggi uno degli strumenti più utilizzati in ambito Business Intelligence. Tuttavia, essendo Office un pacchetto a pagamento, negli ultimi anni abbiamo un nuovo leader indiscusso della data visualization, Tableau. Tableau è un software gratuito e, a differenza di PowerBI, è disponibile sia per dispositivi Windows che Apple. Difatti, la sua natura freeware assieme alla compatibilità hanno facilitato l’adozione di massa da parte di privati e aziende. Un’altra opzione, sempre di natura gratuita, è l’utilizzo di librerie Python, il linguaggio di programmazione più popolare in ambito data science e machine learning. Utilizzando poche linee di codice, librerie quali Seaborn, Matplotlib, permettono di dar vita ai vostri preziosi dati.
Tra scienza e arte
La potenza di tali strumenti di visualizzazione dei dati ha reso possibile lo sviluppo di una corrente a cavallo tra scienza e arte. In molti parlano di data art e, nonostante i conservatori sconsiglino l’utilizzo di grafici troppo arzigogolati, negli ultimi anni abbiamo assistito alla creazione di infografiche che potrebbero essere esposte in un museo d’arte contemporanea. Opere come quelle di Nadieh Bremer lasciano a bocca aperta e capita sempre più di trovare infografiche molto complesse all’interno di testate giornalistiche o programmi televisivi di divulgazione culturale.
Il futuro è Big Data
Nel corso degli anni, il volume dei dati disponibili è aumentato vertiginosamente, soprattutto grazie all'espansione dell'IoT (Internet of Things). Il mercato dei dati cresce quindi a dismisura ed è, secondo le ultime stime, destinato a raggiungere un valore di $103 miliardi entro il 2027. Di seguito, alcune pillole sui dati:
- Le aziende generano circa 2,000,000,000,000,000,000 di byte di dati al giorno.
- Il 97.2% delle organizzazioni investe in AI e Big Data.
Nonostante i numeri parlino da sé, le aziende fanno fatica a seguire l'incessante creazione di nuovi dati:
- Circa il 95% delle aziende dichiara l'incapacità di comprendere e gestire dati non strutturati.
- Solo il 26% circa delle aziende afferma di aver raggiunto una cultura basata sui dati.
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Fonti:
https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization
https://www.visualcinnamon.com/portfolio/
https://matplotlib.org/
https://www.storybench.org/nadieh-bremer-on-thinking-outside-the-lines/