La Data visualization è uno degli ambiti che più mi affascina: ritengo il rendere i dati comprensibili al maggior numero di persone l’elemento chiave di ogni analisi e la visualizzazione della stessa è la parte più preponderate, più dell’analisi stessa.
Attraverso la visualizzazione dei dati possiamo rendere comprensibile un set di dati e le conclusioni di un’analisi rendendo il nostro lavoro di analisti più sexy. Spesso siamo immaginati come nerd rinchiusi al buio dei loro laboratori: ma noi analisti siamo molto più di questo.
Sono stato uno dei primi estimatori di Google Data Studio e lo ritengo uno strumento che ha rivoluzionato il mercato portando la visualizzazione del dato disponibile a tutti in maniera semplice ed efficace. Usare strumenti come Data Studio, Tableau, PowerBi è semplice ed intuitivo, ma può generare anche dei mostri in cui il dato passa in secondo piano rendendo il tutto incomprensibile più e peggio di una tabella di spreadsheet.
Un articolo di Amy Cesal su medium mostra quali sono le guidelines per rendere il nostri dati più comprensibile nei diversi ambiti. Per Amy questo ambito è talmente importante da avere realizzato la prima guideline nel 2014 e realizzando poi uno spreadsheet che raccoglie le diverse linee guida disponibili
Amy in questo momento ha categorizzato le seguenti linee guida
Non-profit
Government
Journalism/news
For Profit
Potete partecipare anche voi alla classificazione semplicemente indicato nuove guidelines attraverso questo form