Il cervello umano non è cablato per interpretare il codice binario o comprendere rapidamente le informazioni scritte; ecco perché la visualizzazione dei dati è fondamentale per la comunicazione di idee e concetti complessi. Tuttavia, difficilmente c'è qualcosa di più noioso e che richiede tempo della costruzione di grafici e diagrammi da zero. La nostra Charts Collection (Part 1) offre una varietà di grafici, barre e diagrammi 100% personalizzabili, che vi faranno risparmiare ore di lavoro e vi permetteranno di concentrarvi su compiti più importanti.
Se avete bisogno di capire e spiegare gli outlier, la tendenza normale e l'intervallo di informazioni nei vostri valori, i grafici di distribuzione sono i vostri amici. I grafici Scatter Plot, Mekko, Line, Column e Bar servono meglio a questi scopi.
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È molto possibile che nella vostra presentazione, abbiate bisogno di dimostrare come un pezzo di dati si è comportato durante un periodo di tempo specifico. Questo compito richiede tipi di grafici specifici come Pyramid, Line, Dual-Axis Line o Column.
Per confrontare e contrastare uno o più set di valori e comunicare i valori bassi e alti nei set di dati al vostro team e agli stakeholder, grafici come Column, Mekko, Bar, Pie, Line, Scatter Plot e Bullet sono la scelta ottimale.
Scott Berinato, un senior editor presso Harvard Business Review (HBR) e l'autore di Good Charts Workbook, svela i segreti dei visualizzatori di dati che funzionano davvero.
Anche se i manager non pensano necessariamente alla visualizzazione come a uno strumento per supportare la generazione di idee, dice Berinato, la usano per fare brainstorming tutto il tempo, sia che si tratti di lavagne bianche o di carta da macelleria. "Come l'illustrazione di idee, la generazione di idee si basa su metafore concettuali, ma si svolge in contesti più informali, come off-site, sessioni strategiche e progetti di innovazione in fase iniziale. Viene utilizzata per trovare nuovi modi di vedere come funziona l'azienda e per rispondere a complesse sfide manageriali: ristrutturare un'organizzazione, ideare un nuovo processo aziendale, codificare un sistema per prendere decisioni," dice.
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La scoperta visiva è il quadrante più complicato perché consiste in due categorie: testare un'ipotesi e cercare modelli, tendenze e anomalie. Berinato dice: "La prima è focalizzata, mentre la seconda è più flessibile. Più grandi e complessi sono i dati, e meno si sa all'inizio, più aperto è il lavoro."
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Nella fase di conferma visiva, stai cercando risposte a queste domande: È vero quello che sospetto? e Quali sono alcuni altri modi di rappresentare questa idea? Secondo Berinato, acquisire le competenze di manipolazione dei fogli di calcolo e la conoscenza degli strumenti di prototipazione rapida sono utili in questa fase.
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Come esempio, Berinato usa il Data Scientist di Tesla Motors, Anmol Garg. Garg ha utilizzato l'esplorazione visiva per attingere alla vasta quantità di dati dei sensori prodotti dalle auto Tesla. Ha sviluppato un grafico interattivo che mostra la pressione nei pneumatici di un'auto nel tempo. "In vera forma esplorativa, [Grag] ha prima creato le visualizzazioni e poi ha trovato una varietà di usi per esse: per vedere se i pneumatici sono correttamente gonfiati quando un'auto lascia la fabbrica, quanto spesso i clienti li rigonfiano, e quanto tempo impiegano i clienti a rispondere a un avviso di bassa pressione; per trovare le velocità di perdita; e per fare un po' di modellazione predittiva su quando è probabile che i pneumatici si sgonfino. La pressione di tutti e quattro i pneumatici è visualizzata su un grafico a dispersione, che, per quanto incomprensibile a un pubblico generale, è chiaro al suo pubblico previsto," scrive Berinato.
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La piattaforma di soluzioni aziendali, CSG, ha raccolto importanti statistiche che dimostrano la potenza della visualizzazione dei dati:
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