Come puoi ottenere di più dai tuoi dati? Cambiando punto di vista, letteralmente. La data visualization permette di organizzare i dati a tua disposizione per ottenere indicazioni strategiche che ti aiutano a prendere decisioni migliori. E questo, poi, si traduce in risultati di business migliori.

La digital trasformation, per essere efficace, deve partire da una gestione avanzata e smart dalla mole di dati prodotti dalla tua azienda. Una delle difficoltà che si incontrano nel data management è proprio riuscire a trovare un’interpretazione che trasformi i dati grezzi in informazioni utili ai tuoi obiettivi.

Scopri in questo articolo come migliorare la gestione dei tuoi dati sfruttando la data visualization.

Cos’è la Data Visualization?

La data visualization è la rappresentazione grafica dei dati con l’obiettivo di renderli più facili da comprendere. Il vantaggio di diagrammi, grafici e altre forme grafiche è proprio restituire una chiave visiva per interpretare meglio i dati, ricavandone così degli spunti di riflessione.

Il segreto dell’efficacia di questo metodo è piuttosto semplice: la nostra mente ragiona molto meglio davanti a un’immagine, cogliendo quasi all’istante connessioni e rapporti di grandezza tra gli elementi rappresentati. Una tabella, per quanto organizzata bene e ricca di dettagli, non riuscirà mai a “scatenare” nella mente di chi la guarda quegli insight che una dashboard favorisce in modo naturale.

Sintetizzando, la data visualization aiuta a ragionare meglio semplificando la complessità dei numeri. Per quanto sembri una novità degli ultimi anni, già mille anni fa venivano usate le prime rappresentazioni grafiche per comprendere meglio i dati delle osservazioni astronomiche o geografiche. A partire dall’800, la rappresentazione grafica dei numeri è diventata prima uno strumento scientifico e poi, negli ultimi decenni, un supporto alle attività di business.

Il ruolo della Data Visualization nella Business Intelligence

Occorre fare una premessa sui due termini, business intelligence e data visualization. Non sono sinonimi, anche se spesso vengono accomunati per errore.

La data visualization è infatti una parte della business intelligence, va quindi considerato come uno strumento che sfruttando elementi visivi aiuta a dare un senso più immediato alle informazioni raccolte.

La Business Intelligence, invece, riguarda tutto il processo tecnico-organizzativo di raccolta, conservazione e analisi dei dati generati dalle diverse attività aziendali. L’obiettivo finale è permettere al management di prendere decisioni supportate da un uso efficace dei dati, e per raggiungerlo la data visualization interviene ricercando la migliore rappresentazione dei dati.

I vantaggi dalla Data Visualization: il potere delle dashboard

Introdurre la data visualization in azienda orienta la gestione dei dati verso obiettivi di business. Una grande quantità di dati disponibili, uno dei grandi plus della digitalizzazione sta proprio nei Big Data, può trasformarsi in un labirinto in cui è facile perdersi.

I numeri spesso nascondono un potenziale inespresso che una dashboard ben costruita può abilitare in tempi piuttosto rapidi. Sfruttando il potere esplicativo delle immagini, è possibile:

  • Facilitare il monitoraggio delle attività aziendali attraverso diversi KPI
  • Trovare soluzioni più efficaci e creative a problemi complessi
  • Anticipare trend di mercato o coglierne di esistenti
  • Identificare elementi ricorrenti e ottimizzabili nell’operatività aziendale
  • Prevedere gli esiti di una strategia aziendale
  • Ridurre inefficienze organizzative o errori procedurali poco evidenti

Questi sono solo alcuni dei vantaggi che si possono raggiungere introducendo logiche più visuali nell’approcciare i dati. Si tratta di un cambio di prospettiva, da elenchi di numeri a rappresentazione grafica dei dati, applicabile in qualunque settore e per qualunque dimensione aziendale. L’adattabilità dei vari strumenti alla propria unicità aziendale é una delle caratteristiche vincenti della data visualization.

Un esempio: come introdurre la data visualization nel Finance

Il ruolo del finance è sempre più strategico nel migliorare la competitività di un’azienda e nel fissare gli obiettivi di sviluppo. I reparti contabilità, amministrazione e vendite producono dati fondamentali per l’imprenditore e il management, che a volte corrono però il rischio di esserne travolti senza ricavarne un valido supporto alle loro decisioni.

Come introdurre con successo la data visualization nel finance?

Lo strumento é tanto più efficace quanto più viene ritagliato su misura partendo dalle specifiche esigenze aziendali. Vanno però chiarite in un progetto che

  • Stabilisca gli obiettivi da raggiungere: non sempre la dirigenza aziendale li ha definiti con precisione, compito del project manager e del data analyst è quello di orientare questo processo preliminare attraverso una mappatura delle esigenze e dei dati a disposizione.
  • Definisca le informazioni e gli indici (KPI) da visualizzare: ogni azienda, ad esempio, ha diverse esigenze nella riclassificazione di bilancio, che nella manifattura può focalizzarsi maggiormente sui costi degli impianti e delle materie prime. Possono esserci anche differenze di stagionalità nelle vendite, oppure di linee di business con importanza diversa o fattori contabili che hanno un peso differente a seconda del settore (ad esempio il numero e le fonti delle fatture generate, l’esposizione finanziaria verso le banche, la gestione di cespiti e ammortamenti, ecc.).
  • Definisca l’utente finale o le categorie di utenti: il livello di dettaglio delle informazioni presentate, così come il tipo di aggregazione o le fonti da cui sono acquisite, cambiano a seconda delle figure che utilizzeranno le varie dashboard. Un imprenditore avrà bisogno di dati diversi rispetto a un CFO, così come un manager di linea rispetto a un utente amministrativo.
  • Scelga l’infrastruttura tecnologica: stiamo pur sempre parlando di un manufatto informatico, non va dunque sottovalutata la scelta di dove ospitare i dati, di come facilitare l’acquisizione e la rielaborazione delle informazioni, di quale prodotto utilizzare per la creazione delle dashboard (open source, con licenza, con quali compatibilità nei sistemi esistenti, ecc.) e se in cloud oppure on-premises. Queste e molte altre scelte saranno cruciali per abilitare una tecnologia performante, scalabile e sostenibile nel lungo periodo.

Il mondo finance é tra quelli dove la data visualization porta molto velocemente più efficienza. Grazie all’informatica, la quantità di analytics finanziari disponibili è in continuo aumento. Sempre grazie all’informatica, e alla visualizzazione grafica, è possibile un’analisi dei dati più veloce ed efficace.

Data visualization efficace: dati consistenti e business understanding

Ragioniamo meglio per immagini, tuttavia non va dimenticato che la qualità dei dati di partenza, come vengono raccolti ed elaborati, è fondamentale. Senza dati consistenti, e accade più spesso di quanto si creda nella tipica situazione di silos di dati aziendali che non comunicano tra loro, la data visualization é inutile.

In SAEP consideriamo ogni progetto di business intelligence, e poi di data visualization, come un qualcosa a sé stante. La creazione delle dashboard è l’ultima fase di un processo di tuning progressivo, a partire dalle specificità organizzative di un’azienda che spesso influiscono sulle fonti e sulla tipologia delle informazioni. Vanno mappate, analizzate ed eventualmente ottimizzate, per creare qualcosa che prima si integri con il sistema informativo esistente e poi aiuti concretamente il management nel prendere decisioni data driven.

Ciò che fa la differenza è il cosiddetto Business Understanding, la capacità di capire in profondità come funziona il business del cliente e quali sono gli obiettivi che gli permettono di ottenere di più dai suoi dati.


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