12 Agosto 2021

I 5 libri più belli sulla Data Visualization

In questo articolo abbiamo deciso di selezionare alcuni tra i migliori libri sulla Data Visualization che pensiamo siano i più utili in questo ambito.

La Data Visualization è una vera e propria scienza, per questo bisogna capirne le fondamenta, la storia, l’evoluzione, ed il modo di usarla.

Grazie ai 5 migliori libri sulla Data Visualization che stiamo per mostrarti, potrai fare un ulteriore passo in avanti, attraverso il fantastico strumento della visualizzazione, capendo come comunicare metriche, storie e dati complessi in modo conciso ed efficace, ma anche stimolante.

Questi sono i libri che abbiamo selezionato:

  1. “Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design” di Andy Kirk
  2. “Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” di Cole Nussbaumer Knaflic
  3. "Data Visualization - A Practical Introduction" di Kieran Healy
  4. “Infographics Designers’ Sketchbooks” di Steven Heller and Rick Landers
  5. “Beautiful Visualization, Looking at Data Through the Eyes of Experts” di Julie Steele, Noah Iliinsky

Vediamoli insieme!

Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design” di Andy Kirk

Questo libro votato tra i "6 migliori libri per i fanatici dei dati" dal Financial Times è un ottimo punto di partenza per approcciare e avvicinarsi alla materia, presenta tantissimi esempi di visualizzazioni e casi pratici, presi dal mondo reale, per far capire bene fino a dove si può spingere l'applicazione della Data Visualization.

Scritto con un linguaggio semplice e con tanti consigli pratici, fornisce anche accesso a tanti strumenti di analisi online più alcuni esercizi per potersi esercitare.
E' uno dei migliori libri per iniziare.

“Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” di Cole Nussbaumer Knaflic

Con questo libro la missione dell'autore è quella di insegnare ai lettori che non è sufficiente mostrare i dati, bisogna raccontare una storia. Knaflic mostra come andare oltre gli strumenti ed i processi tradizionali per raggiungere l'essenza dei dati: mette in evidenza i processi per creare delle dashboard che possano raccontare delle storie con un tasso di engagement molto alto e in un modo comprensibile a chiunque.

Si parla molto dell'audience e di come questa debba essere in grado di comprendere le dashboard, il lettore viene guidato per imparare a lavorare con la Data Visualization senza rischiare di rendere vano il proprio lavoro perché gli utenti finali non sono in grado di capire.

L'autrice ha lavorato per anni con organizzazioni data-driven aiutandole a diffondere i propri messaggi e ideali in forma visiva e questo libro racchiude tutta la sua esperienza.

Data Visualization - A Practical Introduction" di Kieran Healy

Se cerchi un libro che combina teoria ed esercizi pratici in modo facile e comprensivo, questo non può di certo mancare nella tua libreria. Scritto da un professore universitario, egli fornisce i risultati delle sue ricerche e di quelle dei suoi studenti con un focus speciale su R e ggplot2.

Che tu sia agli inizia o già un esperto/a, questo libro comunque ti mostra un lato della Data Visualization divertente ed un modo di comunicare in forma visuale poco conosciuto.

“Infographics Designers’ Sketchbooks” di Steven Heller and Rick Landers

Se non fai fatica nella gestione dei dati, ma nella parte di creazione delle dashboard, questo libro fa al caso tuo!
Ci sono le linee guida per creare delle presentazioni che catturino l'attenzione di chi le guarda e le istruzioni per ogni stage di creazione della dashboard.

Si parla molto di visualizzazione esaminando i lavori dei 50 grafici/designers nel campo analytics più famosi al mondo. L'autore cerca di entrare nella loro testa e di estrapolare i processi creativi, i punti di forza, i dettagli che hanno fatto la differenza, etc.
Come lettore quindi sarai in grado di capire quali sono gli strumenti ed il modo più corretto per approcciare una nuova visualizzazione e di conseguenza il modo di presentare informazioni importanti per trasmettere chiarezza e ispirazione.

“Beautiful Visualization, Looking at Data Through the Eyes of Experts” di Julie Steele, Noah Iliinsky

Questo è uno di una serie di libri chiamata "Beautiful" nel quale gli autori descrivono il design e lo sviluppo di alcune visualizzazioni molto famose esaminando i metodi di lavoro di 24 esperti.

Combinando gli approcci alla visualizzazione di persone molto diverse tra loro: artisti, scienziati, analisti, statisti, etc. il libro riesce a dare molteplici punti di vista e una visione d'insieme riguardo la materia. I maggiori argomenti trattati sono:

  • l'importanza dello storytelling mediante la data visualization
  • l'importanza dei colori e come essi influiscano sulla percezione delle informazioni
  • un bellissimo caso studio riguardo i viaggi in aereo

In Conclusione

Questi sono alcuni tra i libri che maggiormente ti possono aiutare se vuoi lavorare nel mondo della Data Visualization o se vuoi fare un salto di qualità.

Noi per approfondire, abbiamo creato un corso su Tableau, lo strumento più utilizzato per la Data Visualization, dove mettiamo le mani in pasta e vediamo come si lavora con i dati facendo applicazione pratica.
Dai un'occhiata, siamo sicuri che non rimarrai deluso!

E se hai domande Contattaci, saremo felici di aiutarti ðŸ™‚

11 Dicembre 2020

Tableau vs Data studio: quale il migliore per la Data Visualization?

In questo articolo confrontiamo Tableau e Data Studio per la Data Visualization, e vediamo quale tra i due potrebbe fare più al caso tuo.

La Data Visualization sembra essere il più grande trend degli ultimi anni nel mondo del digital analytics. Molto probabilmente perché una volta scoperti tutti i vantaggi di quest'arte, a partire dalla facilità di fruizione e di comprensione, fino alla comunicazione di concetti complessi in forma semplice, è difficile tornare indietro.

Se sei all’inizio potresti aiutarti a scegliere tra i due leggendo questo articolo, se invece sei già esperto potresti semplicemente scoprire che esiste un’alternativa che fa più al caso tuo, uno strumento che si adatta meglio alle tue esigenze.

Confronteremo

#1 Facilità d’uso

#2 Integrazione

#3 Tabella di comparazione

#4 Prezzi

#5 Funzionalità

Iniziamo!

Facilità d’uso

Non è un segreto che molte volte gli utenti scelgano un tool piuttosto che un altro basandosi principalmente sulla facilità d’uso di questo e su quanto tempo ci voglia per approcciarlo e prenderci dimestichezza.

Che tu sia un data analyst indipendente, o responsabile della tua area di business, o addirittura imprenditore, Google Data Studio è lo strumento più facile per cominciare. E’ ottimo per le visualizzazioni di dati in generale, e non include opzioni grafiche e capacità molto complesse che offre Tableau, altro strumento molto completo e intuitivo da usare, ma forse meno di Data Studio.

Integrazione

Se usi già gli strumenti di Google, come Analytics, AdWords, etc. conosci quanto bene si integrino tra di loro a livello di trasmissione ed elaborazione dei dati.

Data Studio non fa eccezione, rendendo la connessione ai dati degli strumenti di Google davvero semplicissima e velocissima.
Per connettersi invece ad altri data sources, esistono i Google Connectors, ovvero connettori, sia sviluppati da Google che da terzi, che permettono l’integrazione con praticamente qualsiasi fonte dati. Non sono complessi da usare, ma alcuni di essi richiedono un pagamento ricorrente mensile o annuale.

Tableau possiede anch’esso un ampio numero di connettori alle varie fonti dati, sviluppati tutti dalla piattaforma stessa. Sono nativi, perciò direttamente integrati e molto veloci, comprendo anche qui la maggior parte delle fonti dati disponibili.

Nell’ultimo periodo però Tableau ha sviluppato una nuova funzione chiamata Tableau ServiceNow che porta i suoi connettori nativi ad un livello di capacità superiore: ora è possibile non solo connettersi ad una data source, ma anche guardare come performa questa connessione in termini di velocità di trasmissione, di aggiornamento, di elaborazione, etc.

Tabella di comparazione

Per capire al meglio le differenze tra questi due strumenti questo articolo non sarebbe completo senza una tabella di confronto.

I prezzi mostrati nella tabella non sono definitivi, poiché Tableau offre varie opzioni in base alle varie necessità, ne parliamo nel prossimo paragrafo.

Prezzi

Il prezzo di questi 2 strumenti è molto diverso, e anche questo fattore può rivelarsi decisivo.

Data Studio è completamente gratuito e per usarlo basta semplicemente un account Google.
L’unica, eventuale, spesa che potrebbe esserci è quella che riguarda i connettori, se ovviamente non trovi già i connettori che possono collegarsi alla fonte dati che ti interessa e che sono gratuiti.

Come visto in tabella tuttavia, non si spendono più di 19$ al mese.

Tableau da parte sua è un software a pagamento, con soli 14 giorni di prova. Esistono vari pacchetti in base al numero delle persone del tuo team che lo vorranno usare, ma anche in base alle funzioni che si vogliono utilizzare.

Se lavori da solo potrebbero bastarti 70$ al mese, ma per un business ce ne vogliono di più.

Esiste un modo per usare Tableau gratuitamente. Si chiama Tableau Public e consente la creazione di visualizzazioni da rendere pubbliche online e visibili a tutti. Ha pochissimi limiti rispetto alla versione completa a pagamento, il più grande rimane quello di non poter lavorare con dati privati, da condividere soltanto con il proprio team o con i propri clienti. Potrebbe esserti utile se vuoi prendere dimestichezza con la piattaforma o se volessi semplicemente provarla.

Funzionalità

Come menzionato prima, Data Studio è un software di data visualization completamente gratuito, e (forse com’è giusto che sia) ha meno funzionalità rispetto a Tableau.

Comunque resta un ottimo tool per la data visualization, facile da usare, buono per chi approccia questa materia per la prima volta. Creare dashboard accattivanti e interattive non sarà affatto un problema.

Con Tableau invece puoi avere accesso a una miriade di funzioni, molte più di Data Studio, e dove quelle preimpostate non bastino, puoi usare linguaggi di programmazione, come Python,  per creare funzioni di gestione dei dati molto sofisticate, e addirittura il Machine Learning.

Non esiste davvero alcun rivale a Tableau per quel che riguarda le possibilità che ha l’utente di gestire, organizzare ed elaborare i dati. E’ anche molto più ricco in termini di opzioni di design, dà ampi margini di personalizzazione ed è flessibile, senza ricordare le sue impressionanti capacità di gestire enormi database.

Nonostante tutto questo, anche Tableau si presenta con un'interfaccia user friendly e molto intuitiva.

In fine...

Sicuramente Tableau e Google Data Studio come strumenti per la Data Visualization sono diversi per molti aspetti sebbene servano a fare, in sostanza, le stesse cose.

Se lavori per una grande azienda (o anche piccola) e c’è un intero team che si occupa dei dati, Tableau è l’opzione più indicata. Ti aprirà davvero gli orizzonti della data visualization, fornendoti tutti gli strumenti di cui potrai mai aver bisogno.
Qualsiasi visualizzazione tu abbia in testa, non sarai mai limitato dalle capacità della piattaforma.
Se vuoi scoprire tutte le potenzialità di questa piattaforma, e come sfruttarle al meglio, visita la pagina dedicata a Tableau! Dagli un'occhiata, siamo sicuri che non resterai deluso/a.

Se al contrario sei indipendente, o lavori in una piccola azienda, e sei il solo che lavora con i dati, Data Studio è l’opzione migliore. Ti permetterà di creare dashboard più che soddisfacenti in modo rapido, senza alcun costo.
Se pensi che sia questo lo strumento che fa per te, abbiamo preparato un corso che ti guiderà per poterlo usare al meglio.

Se hai domande Contattaci, saremo felici di aiutarti ðŸ™‚

3 Dicembre 2020

6 Motivi per cui dovresti usare Tableau

In questo articolo ti parliamo dei motivi per usare Tableau e di che cosa consente di fare questo strumento.

Tableau nasce come Business Intelligence Tool, uno strumento che ha lo scopo di rendere il più facile possibile la creazione di visualizzazioni di dati in forma di dashboards, grafici, fogli di lavoro, etc.
Parliamo quindi di uno strumento che serve a rappresentare graficamente i dati, in modo che siano comprensibili a tutti, ma anche in modo che rispondano alle domande di chi li guarda.

Sin dall’inizio il loro motto è stato:

"Put the power of data into the hands of everyday people, allowing a broad population of business users to engage with their data, ask questions, solve problems and create value"

Ma Tableau non è solo una piattaforma grazie alla quale vengono mostrati i dati in forma non numerica, è una vera e propria macchina usata da molti per poter vedere e rendere visibili insight del proprio business che sarebbero molto difficili, se non impossibili, da vedere altrimenti.

Si rivela dunque in molti casi essenziale anche per coloro che che sono del settore, perché aiuta a mettere in evidenza le sole informazioni di cui si ha bisogno e, di conseguenza, a non perdere il focus.

Ci sono una miriade di motivi per preferire Tableau ad altri strumenti usati nell’ambito della Data Visualization, tra i quali:

#1 è uno strumento user friendly e intuitivo

#2 è uno strumento facile da usare e veloce

#3 lo puoi usare al massimo senza saper programmare

#4 riesce a gestire enormi quantità di dati

#5 si connette facilmente a (quasi) tutte le piattaforme di cui hai bisogno

#6 ha una community potentissima

Speriamo di averti incuriosito/a,
quindi iniziamo ad esplorare tutti questi vantaggi uno ad uno!

1. User Friendly e Intuitivo

Tableau è dichiaratamente progettato pensando in primo luogo ai propri utenti. Si contraddistingue da tutti gli altri strumenti della categoria per l’attenzione che i suoi sviluppatori hanno riposto nel progettarlo in modo da rendere quasi banale il suo uso.

Se dovessi usarlo per la prima volta, é molto probabile che per arrivare ad un risultato che hai in testa seguendo i passaggi in modo intuitivo tu segua il processo giusto.
Gli elementi essenziali sono disposti in modo da essere sempre ben visibili, raggiungibili con 1 solo click e le visualizzazioni si possono costruire nel giro di pochi minuti.

Allo stesso modo, a vantaggio dei fruitori delle dashboards, Tableau propone delle visualizzazioni standard che nella maggior parte dei casi risultano soddisfacenti e comprensibili ad un pubblico generico al primo colpo.

2. Facile da usare e veloce

Se la prima caratteristica di Tableau era il fatto di essere intuitivo come strumento, di certo non può essere poi così difficile usarlo.
Una volta collegato alla fonte dati infatti, tutte le principali opzioni saranno a portata di mano, senza che l’utente debba passare attraverso innumerevoli finestre per trovare le opzioni che cerca.

In generale, gli elementi per costruire una dashboard, una visualizzazione o un report, sono posizionati in modo tale da indurre ad un workflow che parta dalle basi: prima si scelgono i dati, poi la tipologia di grafico, poi i colori, etc.
L’utente così lavora in modo organizzato e ordinato, quasi senza neanche accorgersene.

Ovviamente questo non significa che sarà semplicissimo dalla prima volta ma che, dopo un po' di pratica, sarà molto semplice muoversi al suo interno.

3. Lo si usa senza saper programmare

Una delle caratteristiche che rende unico Tableau è la possibilità di sfruttarlo al massimo senza dove conoscere alcun linguaggio di programmazione. Anche per le visualizzazioni interattive!

Infatti anche le più complesse tra le funzionalità sono impostabili con semplici comandi predisposti già dallo strumento stesso.
In generale tutta la piattaforma si basa sull’utilizzo “drag and drop”, cosicché l’utente abbia dimestichezza sin dai primi click.

Rimane comunque la possibilità di effettuare ed impostare operazioni molto specifiche con Python e altri linguaggi di programmazione, conferendo così a chi usa Tableau un margine di personalizzazione davvero molto ampio.

4. Riesce a gestire enormi quantità di dati

Anche se dovessi aver bisogno di connettere i dati di un arco temporale di 10 anni con infinite variabili, Tableau riesce a rimanere veloce e affidabile per la loro gestione.

Non ha alcun tipo di problema nel connettersi, analizzare ed elaborare anche i database delle dimensioni più grandi.
Senza ripetere il fatto che supporta nativamente SPSS, Excel, Google Sheets, etc. e ovviamente ne mostra i risultati  e gli aggiornamenti in tempo reale.

E’ davvero uno strumento che non ha limiti per quel che riguarda la gestione di grandi database, e questo non ne comprometto in alcun modo la velocità, né di costruzione né di fruizione.

5. Si connette facilmente a (quasi) tutte le piattaforme di cui hai bisogno

Tableau riesce anche a risolvere il problema della connessione alle fonti dati integrando nativamente la possibilità di attingere alle banche dati delle piattaforme più conosciute con dei semplicissimi passaggi.

Non si tratta di connettori a parte da installare, e che magari richiedono pure un pagamento ricorrente, bensì di opzioni standard di questo fantastico strumento che ti permettono di connetterti ai dati di Google, Facebook, etc. in modo rapido. Questo è possibile anche grazie al fatto che tantissimi di questi fornitori di dati essi stessi usano Tableau internamente, dato che è davvero un tool senza eguali nella sua categoria.

6. Ha una community potentissima

Questa è forse la prima caratteristica (anche se la presentiamo per ultima) che rende Tableau diverso da tutti gli altri.

La community non è solo un punto dove tutti gli utenti di Tableau possono incontrarsi, parlarsi e mostrare le proprie idee, ma anche il punto in cui gli utenti e gli sviluppatori stessi di Tableau possono comunicare.

Il Tableau Development team è costantemente all’ascolto, prestando attenzione alle necessità dei propri utilizzatori e portando nel tempo, in modo continuo, gli upgrade più richiesti.

Riamane ovviamente un servizio di supporto continuo per i nuovi utenti e in generale un punto di aggregazione dove ispirarsi, interagire e condividere.

Per Concludere...

Pensiamo che tu abbia capito perché ci piace così tanto Tableau.

Ci sono ancora tantissime caratteristiche di cui non ti abbiamo parlato in questo articolo, ma abbiamo preparato un intero corso dedicato a questo strumento: lo trovi qui.
Spieghiamo come approcciarsi nel modo corretto, come creare delle dashboard parlanti ed efficaci, come condividere i tuoi lavori, e molto altro ancora... Una volta finito il corso, Tableau non avrà più segreti per te!

2 Maggio 2020

Google Maps in Google Data Studio

Google ha appena rilasciato una funzionalità davvero interessante nel del suo software di data visualization Google Data Studio: la possibilità di integrare Google Maps direttamente all'interno delle dashboard. Si tratta di una funzionalità che apre un nuovo mondo di possibilità.

Come funziona Google Maps in Data Studio

Come al solito ho girato un piccolo video che dimostra questa funzionalità, che trovate al termine di questo articolo. I dati che ho utilizzato provengono dal demo account di Google Analytics. Ecco come impostare il vostro primo grafico che utilizza Google Maps.

A livello di dimensioni troverete 3 controlli: bubble location (obbligatorio), tooltip e bubble color.

data-studio-google-maps

  • Bubble location indica il criterio con il quale vogliamo che le nostre bolle siano posizionate sulla mappa: possiamo usare ad esempio il nome della nazione, il codice postale e molte altre dimensioni - basta che siano codificate correttamente e che quindi Data Studio sia in grado di riconoscerle.
  • Tooltip indica l'etichetta che vogliamo sia associata ad ogni punto sulla mappa. ATTENZIONE deve essere univoca se no non funziona.
  • Bubble color ci permette di modificare il colore in base al valore della dimensione, come già accade in molti altri grafici di Data Studio.

A livello di metriche, invece, come nei grafici a bolle già presenti in Data Studio l'utente può controllare la dimensione della bolla (ad esempio inserendo bolle più grandi dalle città che portano più sessioni sul nostro sito) e il colore della bolla.

Gestire lo stile delle mappe

Al momento sono già molte e interessanti le impostazioni sullo stile della mappa, che immaginiamo si amplieranno ancora nel prossimo futuro. Possiamo inserire o rimuovere i controlli sullo zoom, abilitare o disabilitare street view, e scegliere se visualizzare una mappa in stile mappa o satellite.

Interessantissima anche l'opzione per selezionare uno stile tra quelli di default o modificare direttamente il JSON. Vi consiglio ad esempio di andare a fare un giro su https://snazzymaps.com/, prendervi uno stile gratuito tra le centinaia a disposizione nella gallery e provare ad utilizzarlo sulla vostra dashboard. Nel video mostro come fare, è davvero semplice.

Al momento ho notato che manca (o non sono riuscito a trovarlo? Nel caso fatemelo sapere nei commenti) il controllo sullo zoom, se per esempio volessi mostrare solo un'area specifica.

Insomma, una bella novità che ci regala big G in questo weekend di inizio maggio! Ecco il breve video tutorial che ho girato.

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