Viviamo in un mondo sempre più data-driven. La quantità di dati prodotti ogni giorno dalle aziende di qualsiasi settore cresce a livello esponenziale: dove una volta c’era l’esperienza, qualche ricerca a supporto e l’intuito del grande professionista, oggi c’è il dato. È ‘lui’ che indirizza le scelte importanti, che è alla base dell’automazione dei processi e delle conquiste dalla data science: senza i dati, l’intelligenza artificiale, il Machine Learning e i Big Data, solo per citarne alcuni “volti noti”, sarebbero poco più che scatole vuote.

 

L’ecosistema aziendale è diventato data-driven, dicevamo. Il che rende migliori le decisioni, perfeziona i processi e rende tutto molto più efficiente, ma porta con sé anche qualche sfida: bisogna innanzitutto selezionare i dati davvero utili, poi aggregarli tra loro, arricchirli e, infine, visualizzarli, cioè presentarli in forma grafica, visuale e che li renda immediatamente utili non solo a descrivere i fenomeni aziendali, ma anche a prendere decisioni strategiche. La visualizzazione dei dati permette infatti di identificare facilmente pattern, correlazioni, deviazioni, serie e tutto ciò che può essere utile per l’azienda nelle due grandi macro-aree dell’ottimizzazione dei costi e della crescita del business.

 

Questo è, di fatto, il ruolo della Data Visualization, un concetto intimamente connesso a quello dei Big Data: la Visualization è il “volto” dei Big Data, è ciò che permette di dare un senso agli enormi volumi di dati che ogni giorno vengono acquisiti ed elaborati nel contesto aziendale. Essa consiste in un insieme di tecniche atte a ‘trasformare’ in una manifestazione grafica e tangibile i dati in ingresso, che a quel punto diventano vere e proprie informazioni essenziali. La visualizzazione dei dati offre infatti svariati benefici, tra cui la semplificazione di fenomeni complessi e il miglioramento delle capacità di analisi e di comprensione delle dinamiche aziendali. Inoltre, essa semplifica le previsioni, permette di rilevare nuovi trend in maniera rapida e intuitiva, funge da supporto per le decisioni, permette ai manager di valutare l’efficacia dei processi e favorisce anche la collaborazione, poiché le informazioni diventano comprensibili da tutti e non solo dal personale tecnico.

 

Le caratteristiche dei software di Data Visualization

I software di Data Visualization servono precisamente a questo, cioè a fornire data-driven insight ai decisori aziendali, presentandoli sotto forma grafica partendo da dati che vengono forniti dai sistemi e database aziendali: si parte dal classico Excel o CSV per arrivare all’ERP, ai sistemi industriali, logistici, CRM, ma anche ai social media e molto altro.

 

Parlando di soluzioni software, di solito la funzionalità di visualizzazione è un aspetto centrale delle piattaforme di Business Intelligence, nonostante il concetto non sia propriamente lo stesso. Mentre infatti la Data Visualization è incentrata sull’output, ovvero sulla rappresentazione dei dati in forma di grafici, chart e immagini che siano utili al business, la Business Intelligence si concentra sull’input, ovvero sull’acquisizione, organizzazione, rilevamento di pattern e, più in generale, sull’analisi e la comprensione dei dati. Nonostante le indubbie differenze, i software dedicati all’analisi dei dati offrono anche funzionalità avanzate di visualizzazione.

 

I prodotti disponibili sul mercato sono moltissimi poiché il tema della Data Visualization è molto esteso: non appena le aziende hanno compreso l’importanza dell’analisi dei dati ai fini della propria competitività, si è subito posta la necessità di tool per la visualizzazione, il che spiega l’estremo “affollamento” del mercato. Per esigenze più semplici ci si può rivolgere a tool completamente gratuiti, come ad esempio quelli di Google (Google Charts e Google Data Studio), ma diventando più complesse le necessità si possono facilmente identificare strumenti enterprise come Microsoft Power BI, IBM Watson Analytics o Qlikview, certamente adatti a gestire ampie quantità, tipi e complessità di dati. Esistono peraltro software on-premise e cloud, gratuiti, open source e proprietari: insomma, la scelta è molto ampia.

 

Le funzionalità tipiche dei software di Data Visualization

Data l’estrema varietà di soluzioni disponibili sul mercato, la scelta del software di Data Visualization potrebbe non essere così agevole. Si possono però identificare caratteristiche centrali di tutte le soluzioni, per poi basarsi su di esse per selezionare quella più corretta in funzione delle esigenze specifiche.

 

  • Dashboard di qualità: chiare, semplici e customizzabili

Stiamo parlando di visualizzazione, quindi la qualità delle dashboard è fondamentale. La regola n.1, secondo cui la sostanza è più importante della forma, qui va un po’ rivista: il software deve non solo presentare una grafica pulita e una user interface ottimizzata (attenzione alla fruizione mobile, oltretutto), ma deve permettere elevatissime capacità di personalizzazione da parte degli utenti. Colori, stili, tipi di presentazione, grafici, torte, pattern, mappe di calore e via dicendo: maggiori sono le possibilità offerte, meglio è. A patto che, poi, il risultato sia facilmente intelligibile.

 

  • Funzionalità di acquisizione e gestione dei dati

Al di là degli aspetti grafici, tenuti volutamente in cima alla lista, c’è tutto un tema di gestione del dato che va affrontato. Anche da questo punto di vista, non tutte le soluzioni sono identiche: alcuni dataset possono essere importati direttamente, altri necessitano di attività di aggregazione, alcuni tool acquisiscono dati da fonti diverse e li aggregano nella stessa dashboard, altri sono più limitati sotto questo profilo. Centrale anche valutare la capacità del tool di filtrare i dati ed effettuare attività di data cleansing, che permettono all’utente di rimuovere dai report dati non accurati o incompleti.

 

  • Data Mining e AI

Business Intelligence e Data Visualization sono manifestazioni tangibili di un mondo sempre più data-driven. Per questo, non è infrequente trovare tool capaci di identificare autonomamente pattern e trend, offrendo inoltre capacità predittiva.

 

  • Interattività e reporting

Più che elementi separati, il fatto di poter generare report interattivi è un aspetto centrale di una buona soluzione di Data Visualization. Il tool deve essere estremamente interattivo, permettendo di modificare variabili, cambiare dati, filtrarli in modo rapido e intuitivo. Altro aspetto fondamentale è la possibilità di impostare KPI standard e customizzati, di modo tale da rendere semplice la lettura e far affiorare subito le informazioni più rilevanti.

 

Le 5 soluzioni top

 

Tableau

Tableau

La suite Tableau rientra nell’area dei leader del Magic Quadrant Gartner dedicato alle Analytics and Business Intelligence Platforms. L’offerta della Data Visualization software company americana si compone di applicazioni per desktop, server e anche una versione SaaS chiamata Tableau Online. La suite Tableau è un riferimento nel mondo della Data Visualization: secondo gli analisti, le soluzioni dell’azienda americana offrono massima semplicità di manipolazione dei dati e di visual exploration, potendo interfacciarsi con moltissime sorgenti e permettendone la visualizzazione analitica con estrema rapidità. La suite Tableau è infatti rinomata anche per l’attenzione alla customer experience.

 

  • Completezza funzionale e user experience ottimizzata
  • Possibilità di realizzare dashboard interattive in tempo reale
  • Ampie capacità di connessione con sorgenti di dati
  • Funzionalità di collaborazione

 

Microsoft

Microsoft Power BI

Insieme a Tableau, Power BI di Microsoft è il “volto noto” della Business Intelligence self-service e della Data Visualization. Anch’essa tra i leader del quadrante magico di Gartner, Power BI offre dashboard interattive, augmented analytics e funzionaità di data preparation all’interno di una sola piattaforma, peraltro disponibile per deployment on-premises ma anche come opzione SaaS. La piattaforma dispone di svariate opzioni di connessione ai dati e di visualizzazione in dashboard completamente personalizzabili, oltre a fornire funzionalità di intelligenza artificiale, connettori dati personalizzati, funzionalità di sicurezza e conformità dei dati.

 

  • Dashboard interattive completamente personalizzabili
  • Reportistica personalizzata
  • Semplice connessione a molteplici fonti di dati
  • Costo contenuto

 

ThoughtSpot

ThoughtSpot

Una piattaforma senza dubbio originale, quella di Thoughtspot, azienda fondata nel 2014 da ex dirigenti Google e ora posizionata, con l’offerta omonima, nell’area dei leader del Magic Quadrant Gartner. Proprio come Google, la piattaforma (on-premises o SaaS) è fondata su un semplicissimo motore di ricerca, che viene fornito al personale (autorizzato) dell’azienda: da qui è possibile, con ricerche testuali o vocali (versione mobile), accedere a grafici e visualizzazioni di ogni genere basate sull’analisi dei dati connessi alla piattaforma. Secondo Gartner, che ha recentemente portato la soluzione nell’area del leader, è possibile ottenere risposta anche a domande piuttosto complesse. Tra le lingue supportate, c’è anche l’italiano.

 

  • NLP come interfaccia di accesso ai dati
  • Ampie capacità di indagine sui dati
  • Supporto lingua italiana
  • Estrema semplicità di utilizzo e completezza di funzioni

 

Qlik

Qlik Sense

Sempre nell’ambito dei leader del Magic Quadrant di Gartner, la soluzione di Data Analytics targata Qlik (Qlik Sense) è basata sulla Qlik Analytics Platform e si adatta a ogni genere di architettura IT, compresi i più complessi modelli multi-cloud. Nel presentarla come uno strumento di trasformazione, Qlik pone l’accento sul motore associativo alla base della soluzione e sull’Intelligenza Artificiale, mentre gli analisti riconoscono, tra i punti di forza, la ricchezza di funzionalità abilitate dal Cognitive Engine, le avanzate capacità self-service e di automazione, tra le quali la generazione automatica di grafici e report.

 

  • Customer Experience ottimizzata
  • Automazione basata su AI (Intelligenza Aumentata)
  • Rapidità di creazione app di Analytics
  • Supporto multi-cloud
  • Set completo di API aperte
  • Analytics interattive anche da dispositivo mobile

 

Tibco

Tibco Spotfire

Inclusa nell’area dei visionaries del Magic Quadrant di Gartner, la soluzione Tibco è uno strumento di Visual Data Analytics tra i più apprezzati del mercato. Il produttore pone l’accento sulla semplicità e rapidità nell’effettuare ricerche e visualizzazioni, nonché sulla disponibilità di un motore di AI che rende più semplice rilevare informazioni utili all’interno dei propri dati. Tra le funzionalità integrate, visual analytics, data wrangling, predictive analytics, location analytics e streaming analytics in tempo reale.

 

  • Semplicità e rapidità d’uso
  • Completezza funzionale
  • Customer Experience ottimizzata
  • Analisi predittive integrate
  • Data Wrangling
  • Location Analytics con mappe multilivello e funzioni geocodifica e geocodifica inversa