Guida 2024 alla visualizzazione dei Big Data

La visualizzazione dei big data è il processo di rappresentazione di grandi insiemi di dati non strutturati mediante grafici o diagrammi. È possibile utilizzare le tecniche di visualizzazione dei big data per semplificare la comprensione di grandi insiemi di dati o di dati grezzi e trarne conclusioni più facili.

Avete mai sentito la frase “Un’immagine vale più di mille parole”? È certamente vero quando si parla di visualizzazione dei big data.

Analizzeremo alcuni degli usi e dei vantaggi della visualizzazione dei big data, alcune delle tecniche più comuni di visualizzazione dei big data, perché la visualizzazione dei dati è importante per le industrie e come le avvantaggia.

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La visualizzazione dei big data è utilizzata in un’ampia gamma di organizzazioni e può offrire numerosi vantaggi.

Le grandi serie di dati possono essere difficili da comprendere nella loro forma grezza. In effetti, quando si ha a che fare con i big data, la visualizzazione di un intero set di dati su un monitor è spesso impossibile.

La visualizzazione dei big data può facilitare l’esame di grandi quantità di dati grezzi rappresentandoli in modo facile da leggere e da capire, consentendo all’utente di creare una narrazione dai dati.

La visualizzazione dei big data rappresenta dati e insiemi complessi in modo facile da capire, senza sacrificare l’accuratezza. Ciò consente agli utenti di trarre conclusioni accurate e affidabili dai dati, che possono informare in modo affidabile il processo decisionale dei decisori.

I big data sono spesso archiviati in un formato di dati non strutturati o in una configurazione tabellare in un programma come pandas DataFrame. Può combinare diverse fonti di dati, tra cui testo, immagini, audio e video. Questo può rendere difficile il confronto tra i vari tipi di grandi quantità di dati per identificare modelli e correlazioni.

L’utilizzo della visualizzazione dei big data consente di leggere e comprendere insieme fonti di dati eterogenee e di esplorare i set di dati in modo che gli analisti possano identificare più facilmente qualsiasi correlazione di eventi tra vari tipi di dati.

Gli strumenti di visualizzazione dei big data operano spesso in tempo reale, raccogliendo, raffinando e presentando i dati rapidamente dopo la loro generazione. Ciò significa che ogni utente che accede agli strumenti di visualizzazione dei big data riceve dati aggiornati e pertinenti, consentendogli di prendere decisioni ben informate e di reagire rapidamente ai cambiamenti che si verificano.

Uno degli usi più importanti dei big data è quello di informare le decisioni aziendali. Questo può essere difficile da ottenere quando si lavora con grandi quantità di dati, poiché può essere difficile identificare i modelli da righe di testo e numeri ingombranti.

La visualizzazione dei big data può aiutare a portare in primo piano schemi e conoscenze precedentemente nascosti, consentendo ai responsabili delle decisioni e agli analisti di dati di prendere decisioni aziendali ben informate, presentando loro un quadro più chiaro dei dati.

Ad esempio, i grafici a linee o a torta possono mostrare chiaramente le tendenze e gli schemi di insiemi di dati complessi, evidenziando al contempo valori anomali e anomalie.

La visualizzazione dei big data non solo facilita la comprensione e l’analisi dei set di dati, ma anche la loro presentazione agli altri.

È facile identificare schemi e tendenze quando i dati vengono visualizzati, rendendo più semplice la presentazione di determinate decisioni aziendali ai dirigenti o agli stakeholder esterni. Questo è particolarmente vero per i tipi meno esperti di tecnologia che si ritrovano bloccati dalla loro e-mail o che devono chiedere “cos’è un’API?”.

L’utilizzo di strumenti di visualizzazione dei big data consente di riunire grandi insiemi di dati in un unico luogo, facilitando il confronto. È possibile visualizzare vari grafici e altre rappresentazioni dei dati in dashboard facilmente navigabili, consentendo agli utenti di confrontare rapidamente i dati storici.

È anche più facile condividere i grandi dati quando li si è visualizzati. È possibile inserire facilmente grafici e altre rappresentazioni visive dei dati in rapporti, e-mail o presentazioni, per poi condividerli all’interno dell’organizzazione o con partner esterni.

Esistono molti tipi di visualizzazione dei dati con diversi vantaggi per le aziende, e alcune nuove tecniche di visualizzazione sono più adatte a specifici tipi di dati rispetto ad altre.

Ad esempio, un informatico e un data scientist possono scegliere se utilizzare un grafico a torta o un grafico a barre per l’analisi dei dati. Se si vogliono analizzare i big data sulle località, l’utente dovrebbe considerare l’utilizzo di mappe di calore interattive o eventualmente di tabelle pivotanti.

In questo articolo esploreremo i 10 tipi di esempi di visualizzazione dei big data che possono essere utilizzati per aiutarvi a capire quale sia il tipo più facile da elaborare.

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I grafici sono tra i metodi più utilizzati per la visualizzazione dei dati.

• Linea

I grafici a linee rappresentano dati con un valore fisso su un asse, come il tempo, e una variabile sull’altro, come le entrate. Questi grafici mostrano la relazione tra i due valori, ad esempio se le entrate sono aumentate o diminuite nel tempo.

• Torta

I grafici a torta sono una forma grafica utilizzata per rappresentare i valori dei dati come proporzione dell’intero set di dati. Sono un buon modo per mostrare la dimensione relativa delle diverse porzioni di dati gerarchici, evidenziando le tendenze.

• Barre

I grafici a barre rappresentano le categorie su un asse e i valori sull’altro, consentendo di confrontare vari dati tra i punti o le serie di dati.

I grafici sono utili per identificare e confrontare le relazioni tra due o più insiemi di dati di grandi dimensioni.

• Dispersione

I grafici a dispersione utilizzano i punti per mostrare il valore di diverse variabili numeriche in un grafico a barre. Il modo in cui i grafici si raggruppano può identificare modelli e tendenze all’interno di un set di dati.

• Bolla

I grafici a bolle sono come i grafici a dispersione, ma possono mostrare informazioni aggiuntive variando le dimensioni del grafico. Sono utili quando più variabili sono mostrate in un grafico o in un diagramma a linee e possono evidenziare tendenze e modelli più profondi all’interno dei dati.

Le mappe possono aiutare a evidenziare i modelli geografici nei dati o a fornire un rapido riassunto visivo di un set di dati.

• Mappe di calore

Una mappa di calore è un metodo di visualizzazione delle informazioni su un grafico o una tabella organizzata per rappresentare le varie sfumature di colore e l’intensità del colore. L’uso di una termografia interattiva è utile per un’analisi dei dati che sembra non avere fine. Nel caso di valori molto ampi, le mappe di calore sono molto più facili da usare per analizzare rappresentazioni più complesse dei dati e visualizzarle rapidamente.

• Geospaziale

Le mappe geospaziali evidenziano i dati in relazione alla posizione geografica. È possibile utilizzare colori e altre annotazioni per evidenziare le relazioni tra località geografiche e altre variabili. Questo aiuta a visualizzare i big data e a identificare e analizzare le tendenze e i modelli basati su fattori geografici.

Un diagramma di rete mostra le connessioni e le relazioni tra i vari componenti, visualizzati come “nodi”. Possono essere utili per la mappatura dei dati provenienti dai social network o dalle vendite di prodotti in diverse località geografiche.

Gli istogrammi possono rappresentare la distribuzione di frequenza dei dati raggruppando i dati in intervalli e rappresentando il numero di punti di dati all’interno di tale intervallo.

Una nuvola di parole mostra la frequenza di parole e frasi specifiche all’interno di un set di dati, consentendo l’analisi di dati testuali. Più volte compare una parola, più è grande nella nuvola.

Il grafico a imbuto è un modo popolare per rappresentare i dati di vendita, raffigurando il numero di utenti o clienti in ogni fase dell’imbuto di vendita. In questo modo le aziende possono identificare dove perdono e guadagnano clienti e quindi dove i team di marketing e di vendita devono concentrare i loro sforzi.

Le dashboard consentono di visualizzare più grafici e diagrammi affiancati in una dashboard interattiva. Ciò consente un rapido confronto tra i set di dati e facilita la condivisione di rappresentazioni visive dei dati con persone interne ed esterne all’organizzazione.

Le infografiche possono combinare diverse rappresentazioni visive dei dati per trasmettere rapidamente il significato a colpo d’occhio. Questo può includere testo, grafici, diagrammi, diagrammi interattivi, immagini e icone. Date un’occhiata a questi esempi di infografiche per averne un assaggio.

Le visualizzazioni animate e interattive dei dati possono coinvolgere gli spettatori e incoraggiarli a riflettere su ciò che viene comunicato. Gli spettatori possono scoprire ulteriori livelli di dati interagendo con le informazioni, fornendo un’analisi ancora più approfondita e rivelando ulteriori modelli e tendenze che altrimenti sarebbero rimasti nascosti.

Molte organizzazioni di diversi settori utilizzano la visualizzazione dei big data per analizzare i dati a loro vantaggio.

Le organizzazioni del settore bancario e finanziario gestiscono quotidianamente enormi volumi di dati. In questo modo, i data scientist possono identificare le tendenze del mercato, comprendere il comportamento dei clienti e rilevare frodi e altri rischi.

La visualizzazione dei big data può consolidare i dati provenienti da varie fonti, consentendo alle organizzazioni di generare report in tempo reale e di fornire analisi pertinenti. Questo è particolarmente utile per chi opera nel settore bancario e finanziario quando si tratta di reportistica sui rischi, reportistica finanziaria e analisi delle prestazioni.

La capacità di identificare rapidamente schemi, tendenze e anomalie può anche aiutare gli istituti finanziari a individuare casi di frode o altri rischi potenziali.

Il settore sanitario utilizza la visualizzazione dei big data per rappresentare statistiche mediche complesse in modo più facilmente digeribile.

Il settore sanitario può avvalersi di rappresentazioni geografiche dei dati, come le mappe coroplete, per mostrare gli schemi di diffusione delle malattie o per identificare correlazioni e tendenze tra le località geografiche e le problematiche sanitarie.

Il settore dell’istruzione può utilizzare il software di visualizzazione dei big data per analizzare i dati sulle prestazioni degli studenti, consentendo agli educatori di sviluppare piani di apprendimento che garantiscano un maggiore coinvolgimento e portino a risultati migliori.

La visualizzazione dei big data facilita l’identificazione di modelli e tendenze nella gestione dell’apprendimento e nei risultati dell’apprendimento e può mostrare la correlazione tra questi e altri fattori, come l’investimento in risorse e attrezzature. Ciò consente ai leader del settore dell’istruzione di prendere decisioni più informate e basate sui dati in merito alla distribuzione delle risorse e dei finanziamenti.

Nel settore dell’ospitalità, le organizzazioni possono sfruttare la visualizzazione dei big data in vari modi. Ad esempio, le catene alberghiere possono utilizzare la visualizzazione dei big data per monitorare metriche come l’indice di penetrazione del mercato, che misura il livello di occupazione di un hotel rispetto al livello medio di occupazione del mercato.

Allo stesso modo, le organizzazioni possono analizzare l’indice delle tariffe medie per determinare quanto siano competitive le tariffe di un determinato hotel. L’analisi di queste metriche con l’ausilio della visualizzazione dei big data consente ai leader aziendali di identificare la necessità di apportare modifiche per rimanere competitivi.

Nella vendita al dettaglio, i big data possono essere utilizzati per qualsiasi cosa, dalla previsione della domanda alla previsione delle abitudini di spesa dei clienti, analizzando i dati storici e cercando tendenze e modelli. Questa scienza dei dati aiuta a prendere decisioni quando si riordina lo stock e si progettano campagne di marketing, consentendo ai rivenditori di pianificare con precisione il raggiungimento degli obiettivi.

I rivenditori possono anche utilizzare la visualizzazione dei big data quando cercano di personalizzare l’esperienza del cliente. Possono utilizzare i dati delle transazioni, la cronologia degli ordini e le richieste del servizio clienti per tracciare un quadro delle tipologie di clienti di un’azienda. Ciò consente di fornire un marketing e un servizio clienti personalizzati, che possono portare a una maggiore soddisfazione dei clienti e a un aumento del fatturato complessivo.

La visualizzazione dei big data trova applicazione in ambito governativo e di sicurezza. Numerose fonti generano dati in questi settori, tra cui telefonate, e-mail, post sui social media, dati di censimento, immagini satellitari e persino telecamere a circuito chiuso.

Le organizzazioni visualizzano questi dati in diversi modi, tra cui le mappe, per aiutare a pianificare servizi essenziali come l’istruzione, la sanità e le infrastrutture.

Identificando le aree in rapida crescita demografica, i responsabili delle decisioni possono decidere dove rafforzare o espandere le infrastrutture per continuare a servire il pubblico in modo efficiente.

Le forze dell’ordine e le organizzazioni di pubblica sicurezza possono utilizzare questo strumento di visualizzazione dei big data per monitorare l’emergere di potenziali minacce alla sicurezza pubblica. Questo può includere minacce come gli attacchi informatici che possono portare a violazioni dei dati.

Molti pianificatori del trasporto utilizzano la visualizzazione dei big data per pianificare i servizi e comunicare le informazioni al pubblico.

I grafici a barre e i grafici a linee sono metodi efficaci per confrontare gli acquisti di biglietti nel tempo, consentendo ai pianificatori di vedere la domanda di servizi di trasporto pubblico in quartieri specifici.

I grafici a dispersione possono approfondire queste informazioni, mostrando la correlazione tra le vendite dei biglietti e l’identità di coloro che li hanno acquistati, consentendo ai pianificatori di identificare modelli relativi al reddito, all’età e al sesso degli utenti del servizio.

Le mappe sono una visualizzazione dei dati incredibilmente utile quando si tratta di pianificare i trasporti. Possono facilmente evidenziare tendenze e schemi nei dati, come ad esempio quali rotte registrano i volumi più o meno elevati di passeggeri e quali servizi possono subire interruzioni o ritardi. Questo può essere di grande aiuto nella pianificazione dei servizi e nell’allocazione delle risorse.

Anche il settore delle comunicazioni può utilizzare la visualizzazione dei big data con grande efficacia. Il monitoraggio dell’esperienza del cliente può aiutare i fornitori a garantire un buon servizio al cliente e ad avvisarli di potenziali interruzioni o altri disservizi.

La visualizzazione dei big data aiuta anche i fornitori di comunicazioni a realizzare un marketing mirato, identificando i modelli di comportamento dei clienti e la loro fedeltà. Possono utilizzare questi dati per cercare di ridurre il turn-over dei clienti.

La visualizzazione dei big data è uno dei modi più potenti con cui le organizzazioni possono estrarre valore dai loro dati. Saper rappresentare visivamente i dati è importante quanto conoscere i termini agili o prevedere con precisione i costi. Presenta ai leader aziendali e ai responsabili delle decisioni rappresentazioni grafiche accurate dei dati, consentendo loro di prendere decisioni ben informate.

Ogni metodo di rappresentazione visiva dei dati ha i suoi vantaggi, per cui è essenziale assicurarsi che il grafico, la mappa o l’infografica giusti siano utilizzati per il lavoro giusto. Una volta che lo sarà, identificare modelli e tendenze e prendere decisioni aziendali basate sui dati sarà più facile che mai.

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