Guida di Tableau Blueprint

L’analisi visiva non è un processo lineare. Ad esempio, ipotizziamo che l’utente intraprenda un’attività iniziale o formuli una domanda, per poi individuare i dati rilevanti e prepararli per l’analisi. Durante l’analisi si rende conto di aver bisogno di altri dati, quindi fa qualche passo indietro per ottenere più dati, scegliere una nuova mappatura visiva e sviluppare una nuova ipotesi in base ai dati. Questo esempio si può ripetere per qualsiasi altra fase del ciclo dell’analisi visiva.

Nella BI tradizionale è difficile o impossibile ottenere il flusso di analisi. Anziché sfruttare la potenza dei segnali visivi e delle iterazioni, è fortemente determinata da obiettivi fissi. L’attività di riunire i requisiti conduce allo sviluppo, quindi ai test e infine al lancio. Con l’analisi visiva le fasi diventano più fluide, perché la risposta a una domanda porta spesso ad altre domande e a cogliere nuove intuizioni.

Inizia con le domande

Se stai creando contenuti per te o per gli altri, in ogni caso il ciclo dell’analisi visiva inizia con un’attività o con delle domande relative all’azienda alle quali si vuole rispondere. Quando formuli domande sui dati, inizia da un argomento generale e aggiungi elementi specifici a ogni domanda. Ad esempio, le domande del manager di un call center, dal riepilogo ai dettagli, potrebbero essere di questo genere:

• Quante chiamate vengono ricevute ogni mese?
• Da dove arrivano le chiamate?
• Quali sono i principali tipi di chiamata?
• Chi risponde di più/meno alle chiamate?

Spesso la persona che analizza i dati conosce anche le domande aziendali sottostanti. In altri casi, qualcuno potrebbe interpellarti perché ha bisogno di una dashboard, chiedendoti quali domande considerare. Indipendentemente dal processo di richiesta di questo tipo di assistenza, le fasi per arrivare al successo sono simili.

• Costruisci una relazione che favorisca un rapporto di lavoro produttivo, basato sulla fiducia. Scopri le esperienze delle persone e cerca di “parlare la stessa lingua”.
• Poni domande aperte come “Cosa vorresti che questa dashboard ti dicesse?” o “A quale domanda vuoi rispondere?” anziché “Vuoi un grafico lineare?” o “Devo tracciare una linea di tendenza?”
• Fai degli esempi: mostra delle dashboard esistenti e chiedi come si potrebbero migliorare.

Ottieni i dati

I tuoi utenti hanno domande a cui si può rispondere con i dati, ma sanno come trovare l’origine di dati ideale e come connettersi a quell’origine? Capire dove ricavare i dati corretti tra molte differenti origini di dati strutturate, semi-strutturate, non elaborate e dati in silo, in diversi reparti dell’organizzazione, è uno dei principali ostacoli per diventare un’organizzazione basata sui dati.

Nella fase di scoperta, il Sondaggio sui dati e sull’analisi di Tableau, nel Pianificatore Tableau Blueprint, ha individuato le principali origini di dati e il modo in cui i dati vengono distribuiti e consumati in ogni reparto o team. Con origini di dati specifiche, indicate nella scheda Casi di utilizzo e origini dati di Tableau nel Pianificatore Tableau Blueprint, dovrai assegnare le priorità a quelle che avranno le conseguenze maggiori in base al numero di destinatari e creare origini dati pubblicate in Tableau Server o in Tableau Cloud.

Andando oltre i casi d’uso iniziali, i creatori di contenuti devono capire come ricavare dati per rispondere a nuove domande aziendali. Il Sondaggio sui dati e sull’analisi è uno strumento utilizzabile in modo ripetibile per scoprire nuovi casi d’uso e se i dati necessari esistono già in Tableau Server e in Tableau Cloud. Se sono già disponibili come origine dati pubblicata, i creatori di contenuti possono connettersi e iniziare ad analizzarli. Se non esistono, gli autori dovranno collaborare con gli amministratori dei dati e lavorare con quelli a loro disposizione, anche con i file dei dati di esempio, realizzando dei prototipi con i dati disponibili piuttosto che aspettare di poter procedere con un insieme di dati perfettamente funzionale. Quando l’insieme di dati completo sarà disponibile, una volta reso funzionale sostituirà il campione.

Scegli la mappatura visiva

Dopo aver ottenuto i dati, i creatori di contenuti iniziano a esplorarli aggiungendo misure e dimensioni e Tableau offre agli utenti la visualizzazione più efficace. Il tipo di visualizzazione si può modificare, in qualsiasi momento, durante la creazione di contenuti. Via via che i creatori esplorano i dati e li codificano visivamente con gli attributi preattentivi, potranno ricavarne delle informazioni.

La scelta del tipo di mappatura visiva per il tipo di analisi è fondamentale per ricavare informazioni e prepararsi all’azione. Esistono cinque tipi principali di mappature visive che i creatori di contenuti e i consumatori devono conoscere:

• Di confronto, rappresentata attraverso una barra
• Spaziale, rappresentata attraverso una mappa
• Temporale, rappresentata attraverso una linea
• Di confronto tra due misure, rappresentata attraverso un grafico a dispersione
• Numero preciso, rappresentato attraverso una tabella di testo

Visualizzare i dati

Le visualizzazioni di Tableau mostrano spesso degli imprevisti: relazioni, outlier e tendenze. Una scoperta inaspettata stimola la riflessione, incoraggiando un’analisi più approfondita o la scelta di un percorso di esplorazione diverso. Il modello di interazione di Tableau si basa sul concetto di cambiamento incrementale: ogni volta che esegui un’azione (ad esempio, l’applicazione di un filtro), Tableau mostra immediatamente il nuovo risultato.

Perché il cambiamento incrementale è importante? Consente di esplorare in modo intuitivo molte possibili visualizzazioni per trovare quella giusta. Consente di concentrarsi sull’attività di esplorazione, in cui le domande non portano solo alle risposte ma anche a ulteriori domande. Consente anche di imparare a lavorare con l’analisi visiva al proprio ritmo. Possiamo creare rappresentazioni sofisticate di dati lentamente e in modo incrementale, via via che impariamo a osservare le informazioni. L’interfaccia di Tableau si basa sul processo di affinamento graduale della domanda per arrivare alla risposta. Ogni utente di Tableau (non solo gli analisti) può ricavare dai dati informazioni significative e prendere decisioni basate sui dati.

Elabora le informazioni

Un tempo l’analisi e la visualizzazione dei dati erano attività separate. Un analista eseguiva delle query o svolgeva dei calcoli per ricavare risposte da un’origine dati, quindi esportava i risultati in un grafico o in un diagramma specifico. Con l’interrogazione visiva dei dati invece esplori i tuoi dati in un modo più completo e significativo. L’analisi visiva permette di analizzare e imparare contemporaneamente, mentre emergono le opportunità per ulteriori indagini.

Il pensiero critico nei confronti dei dati permette di trovare informazioni e di comunicarle in modo ottimale, coinvolgente. Con l’analisi visiva sia i creatori che i consumatori possono interrogare i dati in modo intuitivo e ricevere risposte altrettanto intuitive, continuando a chiedersi “perché”.

Lavorando con i dati, il pensiero critico è importante per il processo decisionale, sia per i creatori di contenuti (generalmente analisti, sviluppatori o data scientist) sia per i consumatori di informazioni. Entrambe le categorie dovrebbero porsi queste domande mentre elaborano le informazioni:

• Che domanda porre?
• Posso fidarmi della risposta?
• Sono in grado di capire se i miei dati sono utili? Sono corretti?
• Sto usando tutti i dati disponibili? Sto forse cercando di confermare i miei pregiudizi?

Agisci (condividi)

Condividere le scoperte fatte determina azioni, risultati e soluzioni. D’altra parte, le scoperte non condivise sono inutili. Con Tableau Server o Tableau Cloud puoi condividere diversi tipi di contenuti:

• Flussi di Tableau Prep: i flussi di Tableau Prep si possono pubblicare in Tableau Server e in Tableau Cloud; sono programmabili in modo da eseguirli quando necessario, con Prep Conductor.
• Origini dati pubblicate: puoi pubblicare origini dati che altre persone potranno utilizzare per creare nuove cartelle di lavoro. Un’origine dati può contenere una connessione diretta (o live) al tuo database oppure un’estrazione aggiornabile in base a una pianificazione. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Procedure consigliate per le origini dati pubblicate e il whitepaper Accesso controllato ai dati con Tableau Data Server.
• Cartelle di lavoro: le cartelle di lavoro contengono viste, dashboard, storie e connessioni dati. Puoi inserire risorse locali, come immagini di sfondo e una geocodifica personalizzata, se si trovano in un percorso non accessibile al server o ad altri utenti di Tableau.

Una checklist per la dashboard è utile per garantire che i contenuti pubblicati siano adatti allo scopo e rispondano alle domande previste. Anche gli amministratori dei dati devono avere un ruolo nel garantire la correttezza ed esaminare le origini dati incorporate valutandone le potenzialità per la pubblicazione e la certificazione. Oltre a confermare la correttezza dei dati e dei calcoli, la convalida dei contenuti deve prevedere una revisione del branding, del layout, della formattazione, delle prestazioni, dei filtri, delle azioni della dashboard e del comportamento nei casi limite, da parte dell’amministratore del sito o del responsabile del progetto. Per ulteriori informazioni sulla convalida, sulla promozione e sulla certificazione dei contenuti, consulta la sezione Governance di Tableau.