Siamo perennemente circondati da dati quantitativi, molto spesso non ce ne accorgiamo perché non ci vengono mostrati come numeri nudi e crudi, ma vengono visualizzati in altra forma.

Quando utilizziamo Google Maps, per esempio, per raggiungere un luogo, o semplicemente consultiamo il meteo online, ci troviamo di fronte a dati tradotti in rappresentazioni grafiche per essere immediatamente comprensibili dal nostro cervello con poco sforzo cognitivo.

Per “data visualization” si intende la pratica di tradurre elementi informativi in rappresentazioni grafiche allo scopo di agevolare la comprensione degli stessi.

Il concetto di data visualization non deve, però, essere legato esclusivamente a grafici e tabelle poiché esistono tanti altri modi per comunicare informazioni in maniera rapida e facile da capire.

Data visualization: i vantaggi di utilizzarla 

I vantaggi di una corretta visualizzazione di dati in 4 punti sono:

  1. Comprensione dei dati: permette di far elaborare al cervello una grande quantità di dati in pochi instanti; 
  2. Percezione dei pattern: consente alle persone di individuare immediatamente tendenze o correlazioni tra ciò che viene mostrato.
    Ad esempio, quando osserviamo in un grafico una retta in costante salita, la interpretiamo automaticamente come un trend che continuerà nel tempo, pur non disponendo, necessariamente, di basi di formazione statistica;
  3. Percezioni di problemi e opportunità: agevola l’individuazione di problemi e opportunità di miglioramento senza eccessivo sforzo cognitivo;
  4. Formulazione di ipotesi: grazie ai tre vantaggi precedenti, la data visualization permette di formulare ipotesi utili per un business.

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I principi della comunicazione in relazione con la data visualization

Possiamo affermare che gli elementi di base della comunicazione visiva sono, in linea di massima, gli stessi della comunicazione verbale, ossia: emittente, messaggio, mezzo (o canale) e destinatario (o ricevente).

Prima di tutto occorre l’emittente, ovvero chi dà forma ai dati per trasmettere un insieme di significati comprensibili, cioè un messaggio al destinatario. Per fare ciò, l’emittente si serve di un canale, ossia il mezzo attraverso cui avviene la comunicazione, come ad esempio un determinato grafico.

Affinché il ricevente possa comprendere appieno il messaggio deve esserci alla base un codice condiviso da entrambe le parti. Normalmente il codice è un insieme di “regole” conosciute sia dall’emittente sia dal destinatario per consentire una corretta comunicazione.

schema-comunicazione

Avere un codice in comune non è per nulla scontato poiché non esistono aspetti universali in quanto, fin dalla nascita, veniamo influenzati dalla cultura e dagli usi del Paese in cui cresciamo.

Osserva questa immagine: possiamo attribuirle a prima vista un significato univoco di allerta, attenzione, pericolo. La conoscenza del codice ci consente di adattare il suo significato anche in contesti diversi, come quando nei testi dei post o nei messaggi viene inserita sottoforma di emoticon “⚠” proprio per trasmettere tale significato.

segnale-pericolo

Osserva ora quest’altra immagine che è una cosiddetta “mappa di calore”.

Il messaggio è chiaro e immediato come nell’esempio precedente? Probabilmente non per tutti.

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Fonte: analytics.google.com

Nella data visualization è essenziale tenere a mente che il destinatario non sempre possiede le giuste conoscenze o capacità per interpretare un messaggio. Bisogna quindi ricorrere a diversi accorgimenti per permettere che il processo di decodifica del ricevente sia il più semplice possibile, specie a livello interculturale.

Sfortunatamente accade spesso che il contesto comunicativo in cui operiamo non sia lineare. Di frequente ci imbattiamo in elementi disturbanti che ci distraggono dal senso centrale della comunicazione denominati “rumore”. Come vedremo nei prossimi articoli, esistono delle tecniche di decluttering che hanno lo scopo di sottrarre alla vista dettagli inutili della nostra visualizzazione al fine di evidenziare al nostro destinatario le informazioni rilevanti.
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In questo articolo abbiamo fornito una panoramica su cosa si intenda per data visualization e sui suoi principi fondanti. Nelle prossime pubblicazioni entreremo più nello specifico per attraversare questo universo ricco di possibilità da esplorare. Seguici!

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