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Data Visualization Specialist – Le nuove figure dell’AI

Gen 26, 2021

Data Visualization specialist

La Data visualization (o visualizzazione dei dati) è una disciplina che permette ai Data Visualization Specialist di riprodurre grandi quantità di dati in una veste visiva capace di essere compresa dalla mente umana con facilità e immediatezza attraverso l’utilizzo di grafici, elementi visivi, infografiche, ed altri strumenti statistici.

Realizzata ai suoi albori attraverso veri e propri disegni tecnici, ha ottenuto una crescente importanza in tutti gli ambiti professionali. Infatti, se prima i dati aggregati venivano disegnati a mano, oggi vengono per lo più creati automaticamente dai computer grazie al supporto di specifici tools e piattaforme che consentono all’utilizzatore finale di estrarre le informazioni che risiedono dentro i dati stessi e che risultano impossibili da cogliere, per un essere umano, senza uno strato di astrazione come quello visivo.

Fino a qualche tempo fa queste tecniche erano utilizzate solamente dai manager più attenti o in quelle aziende che, possedendo dimensioni e processi molto grandi e complessi, necessitavano obbligatoriamente di queste funzionalità al fine di poter prendere decisioni. In questa prima fase coloro che hanno beneficiato di questi strumenti sono stati principalmente decisori e manager aziendali sensibili al design e alla visualizzazione del dato, che decisero deliberatamente di investire nell’acquisizione di piattaforme o sistemi di Data Visualization.

Come per molte attività legate ai dati, in particolare al loro processamento e utilizzo, la nostra contemporaneità porta con se un grande cambiamento. Oggi giorno la comunicazione visiva del dato è un’abilità indispensabile per tutti, manager e non solo, essendo diventata l’unico modo per dare certezza al lavoro svolto e avviare processi decisionali data-driven in grado di aumentarne l’accuratezza delle scelte e la potenziale riuscita delle operazioni manageriali.

Data Visualization Specialist

Come viene descritto nel libro Fare Marketing con l’AI: Intelligenza Aumentata per comunicare brand, prodotti e idee, scritto da Guido di Fraia, CEO di IULM AI Lab, e edito da Hoepli, le grandi moli di dati che vengono generate dalle nostre abitudini di navigazione e dalle piattaforme che utilizziamo giornalmente diventano le basi dei Big Data e, pur essendo processate da sistemi di Intelligenza Aumentata, necessitano di essere elaborate e sintetizzate per risultare fruibili ai vari utenti che. traendone significato, andranno ad operare scelte strategiche.

Come riportato nell’articolo del GMS (Global Summit, marketing e digital), nel 2019 sempre più manager e decisori aziendali erano convinti che fosse possibile ottenere un vantaggio competitivo solamente attraverso un approccio data-driven.

A livello globale, il mercato della Data Visualization raggiungerà un valore pari a quasi 7 miliardi di dollari nel 2022, con un tasso di crescita del 9.2% dall’anno 2017. Pur con numeri inferiori, anche il mercato italiano della big data analytics è in crescita, con un valore pari a 1.4 miliardi di euro nel 2018 e un +26% rispetto al 2017.

GMSGlobal Summit, marketing e digital

Tenendo in considerazione queste evidenze e la possibilità di raccogliere e elaborare dati sempre più complessi ed eterogenei, negli ultimi anni si è affermata una vera e propria disciplina, appunto la Data Visualization, che, come abbiamo detto, ha il compito di raccontare e presentare i dati in modo semplice e comprensibile fornendo informazioni essenziali al processo decisionale di ogni azienda.

I Data Visualization Specialist, figure professionali esperte nella traduzione e nell’elaborazione dei dati statistici, hanno il compito di sintetizzare e rendere queste informazioni utili e fruibili sia per gli esperti, sia gli utenti che non conoscono in modo approfondito la materia. Il loro lavoro risulta fondamentale per assicurare ai vari team la possibilità di svolgere le attività in un’ottica data-driven.

Data Visualization specialist

Un Data Visualization specialist deve:

  • Conoscere in modo approfondito le tecnologie d’Intelligenza Artificiale e le tecniche e i principi di Digital Innovation
  • Dimostrare competenze tecniche nell’utilizzo di piattaforme di Data Visualization
  • Possedere nozioni generali di Data Analysis e Big Data
  • Avere conoscenze di statistica e di design del dato

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Piattaforme e tool di Data Visualization

Il lavoro dei Data Visualization Specialist, oggi, può godere del supporto di numerose piattaforme, generalmente dotate di sistemi di Intelligenza Artificiale, in grado di agevolare e rendere più efficente la raccolta, l’analisi e l’elaborazione dei dati.  

Esistono infatti soluzioni di Intelligenza Aumentata che trasformano i dati in narrazioni o addirittura verbali e vocali. Per esempio, l’utente finale può chiedere all’interfaccia qual è il target più interessante che mostra un determinato comportamento e ricevere una risposta in linguaggio colloquiale

Fare Marketing con l’AI: Intelligenza Aumentata per comunicare brand, prodotti e idee, Guido di Fraia, CEO di IULM AI Lab

DI seguito alcune delle più importanti piattaforme di Data Visualization:

  • Chart.js: libreria open source di grafici per designer e sviluppatori, che fornisce ben otto visualizzazioni dinamiche e personalizzabili dei dati.
  • ChartBlocks: strumento per la creazione di grafici online, con procedura guidata per l’importazione dei dati, che permette la condivisione sui principali social media.
  • D3.js: libreria JavaScript open source per la manipolazione di documenti basati su dati utilizzando HTML, CSS e SVG. E’ considerata la principale soluzione tra i framework di visualizzazione.
  • Datawrapper: strumento online per la creazione di grafici e mappe interattive, rivolto principalmente a giornalisti, che permette di creare visualizzazioni in grado di attirare facilmente l’attenzione dei lettori e illustrare in modo ottimale i contenuti. 
  • ECharts: libreria di visualizzazione open-source implementata in JavaScript. Permette la visualizzazione e la ricomposizione dei dati tramite drag-and-drop, il roaming del dominio e molte altro ancora.
  • Ember Charts:  libreria di grafici open source che disegna diagrammi di serie temporali, istogrammi, grafici a torta e grafici a dispersione.
  • Gephi: software open source di visualizzazione ed esplorazione che elabora i dati relazionali per tutti i tipi di grafici e reti.
  • Google Charts: libreria di Google in JavaScript che fornisce tool gratuiti agli sviluppatori.
  • Google Data Studio: strumento gratuito che trasforma i dati in dashboard e rapporti informativi facili da leggere, condividere e completamente personalizzabili.
  • Grow: strumento di business intelligence, rivolto a utenti business, che permette di tenere traccia di dati significativi e creare dashboard personalizzate.
  • Highcharts: libreria di grafici open source in JavaScript che fornisce grafici interattivi per siti o applicazioni Web. Disponibile gratuitamente per l’apprendimento personale, siti Web di proprietà e utilizzi non commerciali.
  • iCharts: strumento di reporting per gli utenti NetSuite e Google Cloud che permette di analizzare i dati e aggiornare automaticamente i report settimanali.
  • Infogram: strumento che consente di creare infografiche, grafici e mappe attraverso modelli gratuiti che possono essere scaricati e incorporati nei siti Web.
  • InstantAtlas: piattaforma SaaS che fornisce report visivi e servizi di supporto professionali. Consente agli analisti e ai ricercatori di creare report con mappe dinamiche interattive che combinano dati statistici e cartografici.
  • Plot.ly: framework di visualizzazione dei dati che permette di visualizzare le informazioni costruendo grafici e mappe interattive basati su browser Web.
  • Power BI: suite di strumenti di analisi aziendale di Microsoft che permette agli utenti di importare qualsiasi dato (file, cartelle, database) e visualizzare i dati ovunque tramite software, editor Web online e app mobili.
  • QlikView: strumento di business intelligence che permette di analizzare i dati per supportare il processo decisionale.
  • RAWGraphs: strumento open-source di visualizzazione dei dati che permette di creare un collegamento tra le applicazioni di calcolo e gli editor di grafica.
  • Tableau: strumento che consente di trasformare i dati in una visualizzazione efficace. E’ inoltre una piattaforma di analisi molto potente.
  • Visme: con una ricchissima libreria di foto, elementi grafici e modelli consente di creare presentazioni e report con immagini dinamiche e dati in tempo reale.
  • Visual.ly: strumento che permette di creare infografiche, video, report ed ebook per le campagne di marketing e condividerli sui principali social network.
  • Wolfram|Alpha: motore di conoscenza computazionale, basato su Mathematica, che gestisce le operazioni e l’elaborazione dei dati. Permette di ottenere grafici e mappe attraverso calcoli dinamici.
Data Visualization specialist

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