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Analisi dati con Tableau: i cardini della Visual Analytics

Alzi la mano chi vuole ottenere un valore reale e concreto dai dati aziendali, o meglio, dai Big Data. Se fossimo in un’aula gremita di manager, imprenditori, influencer, professionisti di più e diversi settori, le mani in alto sarebbero tante, tantissime, forse tutte. Il motivo è ovvio: i dati sono lo strumento principale per compiere scelte strategiche, per conoscere il mercato e il target di riferimento, per carpire informazioni dai milioni di utenti, per incrementare le possibilità di business.
I dati ci sono, esistono e probabilmente tutti li hanno a disposizione. Ma allora cosa impedisce di ottenere le informazioni? Cosa non consente di trasformare i Big Data in decisioni? Probabilmente la mancanza di uno strumento efficace in grado di analizzare e mostrare i dati in modo puntuale e preciso, ma in modo semplice e immediato. L’analisi dati con Tableau è la soluzione al problema.

 

La Visual Analytics e l’analisi dati con Tableau

Cosa sto cercando? Perché questi dati sono così rappresentati? Sono queste le principali domande che ci si pone alla vista di tabulati, tabelle, schede e grafici. Le risposte sono più complesse e variano da scenario a scenario. Per i non addetti ai lavori, però, le operazioni di analisi e comprensione dati sono state semplificate. L’analisi dati con Tableau, per esempio, non richiede particolari competenze tecniche per essere attuata. Si tratta di un sistema molto simile al Drag&Drop e non necessita di alcuna riga di codice o query. Non occorre, dunque, essere specialisti del settore: a qualsiasi dipartimento aziendale apparteniate, l’uso di Tableau è proficuo e interessante.

Grazie a Tableau è possibile lavorare su grandi quantità di dati attraverso il metodo grafico e l’analisi visiva.
In real time si modificano e si comprendono i Big Data grazie alle visualizzazioni realizzate ad hoc, sempre in modo chiaro e intuitivo, fornendo diversi tipi di risposte, anche sullo stesso dato.

La rappresentazione migliore

Piuttosto che leggere e analizzare una tabella piena di numeri, è meglio optare per grafici a barre o heat map. I primi sono i più completi: il connubio tra colori e lunghezza delle barre fa intuire immediatamente quale sia l’andamento e lo scenario in analisi. Le heat map, invece, sono molto utili e di impatto per l’uso dei colori: il metodo più veloce per comprendere la situazione.

 

analisi dati con tableau

 

analisi dati con tableau

Le regole della visualizzazione dati

Quando si parla di Visual Analytics bisogna sempre tenere a mente l’obiettivo: visualizzazioni e comunicazioni chiare volte a favorire la comprensione degli utenti finali. Per assolvere a questo dogma è bene affidarsi ad attributi strategici che catalizzano l’attenzione mettendo in moto la memoria sensoriale-visiva.

Quali sono i punti che enfatizzano il valore aggiunto degli elementi iconici sensoriali?

1) la velocità di comunicazione e d’informazione. Si riducono sensibilmente i tempi di comprensione e analisi.

2) la riduzione dello sforzo cognitivo

Grazie all’impiego degli elementi pre-attentivi (quali il colore, la forma, la lunghezza e la posizione) e degli elementi sensoriali, si riducono sia i tempi per arrivare allo scopo prefissato sia le probabilità di errore a causa di perdita d’attenzione e grafici non ottimali.

 

Per domande e approfondimenti, non esitare a contattarci!

 

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