La Data Visualization è spesso l’ostacolo finale tra la trasformazione dei dati in insight e la garanzia che le informazioni provenienti da essi siano comprese dalle persone chiave capaci di intraprendere azioni appropriate. Evitare gli errori più comuni può garantire che l’analisi dei dati e le attività di reporting abbiano l’impatto desiderato.

Comunicare i risultati delle ricerche in modo inappropriato può vanificare ore di esplorazione e analisi dei dati

Nonostante questa consapevolezza, gli errori di Data Visualization sono molto comuni. Trovare il modo migliore per rappresentare graficamente i dati ed esplorarli in maniera interattiva è spesso considerata una riflessione da rimandare a un secondo momento, piuttosto che un elemento critico del processo. Una Data Visualization scadente veicola messaggi confusi e impedisce di prendere decisioni efficaci.

Vediamo cinque errori molto comuni. Evitandoli, l’analisi dei dati e la creazione di rapporti avranno l’impatto desiderato.

1. Iniziare senza una strategia chiara

Come per ogni altro aspetto del processo di analisi, avere in mente una strategia e un obiettivo chiari è essenziale per pianificare come utilizzare le visualizzazioni.

L’obiettivo della Data Visualization è generalmente trasmettere la saggezza acquisita attraverso il data wrangling e l’esplorazione dei dati alle persone giuste, in modo che la usino per fare la differenza.

Determinare la strategia dovrebbe avvenire fin dall’inizio, come primo passo per creare un piano di trasformazione basata sui dati. Così come bisogna avere chiaro quali sono gli obiettivi della raccolta e dell’analisi dei dati (che cosa vuoi scoprire?), bisogna pensare subito ai possibili formati e ai metodi più efficaci per presentarli visivamente.

2. La Data Visualization non ha una struttura

La narrazione di dati è un elemento essenziale per trasmettere il messaggio e il significato. Come tutte le storie, anche una data story avrà un inizio, uno svolgimento e una fine. Ma spesso si rivela meglio iniziare dalla fine.

Una storia basata sui dati (soprattutto una storia aziendale) dovrebbe essere raccontata come un articolo di un giornale. Evidenziando i risultati chiave in un titolo nella parte superiore, e dopo sostenendoli attraverso prove che catturino l’attenzione del pubblico.

Se non si costruisce una struttura intorno alla presentazione di una propria ricerca, il pubblico sarà confuso e incerto su cosa dovrebbe pensare, finendo per farsi idee “sbagliate” basate su una propria errata interpretazione.

Qualunque direzione prenda l’esposizione, è essenziale costruire una narrazione solida ed intuitiva. Fatti correlati dovrebbero seguirsi l’un l’altro in un percorso dall’analisi alle conclusioni.

3. La Data Visualization mostra troppi dati

È molto facile esagerare nella quantità di informazioni da inserire in grafici, infografiche e dashboard. Diventa quindi importante identificare i messaggi chiave in un set di dati e presentarli senza che siano oscurati da dettagli marginali.

Per presentare i dati aziendali è meglio attenersi a un numero ridotto di trame cruciali. Se alcuni dati, osservazioni o affermazioni non cooperano per sviluppare la narrazione di base della presentazione perché non pertinenti, vanno tagliati.

Grafiche e visualizzazioni troppo piene stancano occhi e cervello. E non restano in mente quanto quelle che arrivano al punto in modo semplice e conciso, supportato da dati e statistiche aggiornati e calzanti.

4. La Data Visualization non è stata adattata al pubblico

Gli stessi dati possono raccontare storie diverse a un pubblico diverso. Parte dell’abilità di costruire una narrazione con i dati è capire come sarà usata e interpretata dai vari tipi di pubblico.

  • Un ingegnere può trovare preziosa una dettagliata enumerazione dei diversi macchinari e delle loro condizioni di funzionamento. Potrà così prevedere se e quando un singolo dispositivo potrebbe rompersi.
  • Un dirigente può aver bisogno di una visione d’insieme concisa, ma più ampia della situazione. Per capire come funzionano le macchine dell’azienda nel loro complesso e il loro apporto nel raggiungimento degli obiettivi di business.

Le informazioni di cui ogni membro dell’azienda ha bisogno saranno probabilmente contenute all’interno dello stesso set di dati. Devono però essere presentate in modo diverso per soddisfare le esigenze di ciascun tipo di pubblico.

5. I dati non sono connessi al mondo reale

La storia raccontata dai dati non è altro che ciò che grafici astratti e statistiche significano nel mondo reale. Pertanto, i dati devono mostrare il loro impatto sul reale. Che effetto avranno sulla vita dei clienti, del team o del pubblico a cui li presentate?

Per es., riorganizzare le informazioni in una finestra web o in una e-mail personalizzata può aumentare il numero di contatti utili. Ma in che modo questo permette di raggiungere i vostri obiettivi o di promuovere un cambiamento positivo e sostenibile?

Se i dipendenti hanno obiettivi specifici (e il punto di un’iniziativa basata sui dati è quello di aumentare la frequenza con cui tali obiettivi vengono raggiunti), allora la Data Visualization dovrebbe tenerne conto. Visto che di norma e è concepita per mostrare ai dirigenti le opportunità realizzabili percorrendo percorsi divergenti, dovrebbe mostrare chiaramente l’impatto di ciascuno su metriche quali profitti, fatturato e gestione del personale.

Per concludere

Evitare questi errori di visualizzazione dei dati costituirà un grande passo avanti verso un uso più efficace dei dati, una visione più chiara e, in ultima analisi, un migliore processo decisionale basato sui dati che porterà a migliori prestazioni aziendali.