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I dati sono ovunque, ma ammettiamolo: fogli di calcolo e grafici fanno perdere l’attenzione alla maggior parte delle persone. È qui che il data storytelling diventa importante nel mondo odierno ricco di informazioni. Tuttavia, trasformare dati complessi in narrazioni chiare e coinvolgenti è spesso una sfida.
Molti faticano con analisi che richiedono tempo, la creazione di visualizzazioni accattivanti e la stesura di narrazioni che risuonino con pubblici diversi. Questi ostacoli possono spesso portare a insight mancati e a una comunicazione inefficace del valore dei dati.
L’IA generativa offre soluzioni promettenti a queste sfide del data storytelling. Automatizzando alcuni aspetti e potenziando la creatività umana, può snellire il processo e migliorare la qualità delle narrazioni basate sui dati.
Casi d’uso dell’IA generativa.
In questo articolo, vedremo alcuni modi in cui l’IA generativa sta cambiando il data storytelling, rendendolo più efficiente, coinvolgente e d’impatto.
Che cos’è il Data Storytelling?
Prima di vedere come l’IA generativa stia cambiando il data storytelling, capiamo che cos’è e perché è importante nel mondo odierno guidato dai dati. Se vuoi approfondire, il percorso di competenze Data Storytelling di DataCamp è la risorsa ideale.
Il data storytelling è l’arte di tradurre dati complessi in narrazioni avvincenti. Va oltre la semplice presentazione di numeri e grafici. Si tratta di intrecciare dati, visuali e narrazione in una storia coerente che risuoni con il tuo pubblico. Un data storytelling efficace rende le informazioni più accessibili, memorabili e azionabili.
Data Storytelling
Considera un’azienda che analizza il tasso di abbandono dei clienti. Invece di presentare un freddo foglio di calcolo di cifre, potremmo creare una narrazione che esplora le ragioni delle uscite, visualizza le tendenze nel tempo e suggerisce strategie di miglioramento. Questo approccio rende i dati più digeribili e più incisivi per chi deve prendere decisioni.
Data Storytelling: analisi del churn dei clienti
Questa visualizzazione mostra come il data storytelling trasformi i dati grezzi sul churn in una narrazione efficace. Combina un grafico di tendenza, una ripartizione delle cause e insight chiave con un piano d’azione.
Presentando i dati in questo modo, la storia del churn dei clienti diventa chiara e azionabile. I decisori possono cogliere rapidamente le tendenze, i problemi principali e le possibili soluzioni.
Tuttavia, creare storie sui dati così incisive può essere impegnativo e richiedere molto tempo, soprattutto con dataset ampi e complessi. Qui entra in gioco l’IA generativa, offrendo nuovi modi per migliorare e semplificare il processo di data storytelling. Puoi saperne di più con la nostra utile cheat sheet sul Data Storytelling.
Nelle sezioni seguenti, vedremo come l’IA generativa sta cambiando il data storytelling, rendendolo più efficiente, coinvolgente e d’impatto.
IA generativa per il Data Storytelling
Il data storytelling può colmare il divario tra analisi complesse e comprensione umana. L’IA generativa sta cambiando questo ambito, offrendo nuovi modi per interpretare, visualizzare e comunicare gli insight dei dati.
Data Storytelling con IA generativa
Questo diagramma illustra come l’IA generativa potenzi le varie fasi del processo di data storytelling, dalla scoperta degli insight alla visualizzazione e alla creazione della narrazione, mantenendo sempre il narratore umano al centro del processo.
L’IA generativa non sostituisce la creatività umana nel data storytelling, ma la potenzia. Fornisce strumenti che permettono ai professionisti dei dati di concentrarsi maggiormente su strategia e interpretazione, automatizzando molti degli aspetti dispendiosi in termini di tempo dell’analisi e della presentazione dei dati.
Nelle sezioni seguenti, vedremo nello specifico come usare l’IA generativa per migliorare vari aspetti del data storytelling, dalla preparazione dei dati alla creazione di narrazioni personalizzate.
1. Migliorare la visualizzazione dei dati
Dopo aver visto brevemente come l’IA generativa sta cambiando il data storytelling, vediamo una delle sue applicazioni più efficaci: il miglioramento delle visualizzazioni dei dati.
L’IA generativa agisce come un copilota nel processo di visualizzazione, potenziando le capacità umane con l’intelligenza delle macchine. Analizzando grandi quantità di dati e comprendendo il contesto, l’IA può suggerire modi di rappresentare le informazioni a cui gli umani potrebbero non aver pensato. Questa sinergia tra intuizione umana e capacità dell’IA porta a visualizzazioni più dinamiche, interattive e ricche di insight.
Migliorare la visualizzazione dei dati con l’IA generativa
L’IA analizza i tuoi dati e suggerisce il tipo di grafico più appropriato. Ad esempio, la funzione Ask Data di Tableau potrebbe raccomandare un grafico a linee per dati temporali, uno scatter plot per analisi di correlazione o un grafico a barre.
Gli utenti possono digitare richieste come "Mostrami le vendite per regione nel tempo" e l’IA genererà una visualizzazione appropriata, come una mappa geografica con dati di serie temporali. Un esempio di una di queste query in Tableau è mostrato di seguito.
Visualizzazione dei dati in Tableau da query in linguaggio naturale - Fonte
Anche Power BI ha una funzionalità simile chiamata “QnA”. Questa funzione consente di interrogare i dati con frasi in linguaggio naturale.
Visualizzazione dei dati in Power BI da query in linguaggio naturale - Fonte
Sotto il cofano, Tableau e Power BI utilizzano l’IA generativa per creare visualizzazioni dal dataset fornito tramite query in linguaggio naturale. Funzionalità come queste aiutano a ottenere rapidamente insight sui dati senza dover smanettare troppo con lo strumento.
Power BI ha un’altra funzione chiamata Co-pilot che porta la visualizzazione a un livello superiore. Possiamo creare visualizzazioni complesse usando query senza dover manipolare troppo il dataset. Per esempio, se hai un dataset di vendite del tuo prodotto, puoi scoprire l’andamento delle vendite con una query come quella mostrata sotto -
"Crea una pagina per analizzare l’importo delle vendite, i ricavi e il margine di profitto di diversi prodotti, categorie e sottocategorie nel tempo e nelle varie regioni."
Dashboard generata da una query - Fonte
Tutte queste operazioni utilizzano l’IA generativa per calcolare i valori e creare le visualizzazioni necessarie. Evidenziando automaticamente tendenze e correlazioni, l’IA generativa aiuta chi racconta i dati a concentrarsi sugli aspetti più d’impatto.
Come abbiamo visto, l’IA generativa potenzia in modo significativo la nostra capacità di creare visualizzazioni efficaci. Ma il potere dell’IA nel data storytelling non si ferma qui. Nella prossima sezione, vedremo come l’IA generativa stia cambiando un altro aspetto importante dell’analisi: la preparazione dei dati. Questo passaggio è spesso la parte più dispendiosa in termini di tempo del processo di data storytelling, e l’IA lo sta rendendo più veloce ed efficiente che mai.
2. Automatizzare la preparazione dei dati
L’IA generativa migliora notevolmente la visualizzazione, rendendo informazioni complesse più accessibili e ricche di insight. Tuttavia, prima che qualsiasi visualizzazione possa avere luogo, i dati devono essere preparati correttamente, un processo spesso lungo e tedioso. È qui che l’IA dà il meglio, cambiando il modo in cui affrontiamo la preparazione dei dati.
Preparazione dei dati con IA generativa
La preparazione dei dati in genere implica pulire, trasformare e strutturare i dati grezzi in un formato adatto ad analisi e visualizzazione. Tradizionalmente, questo processo poteva assorbire fino all’80% del tempo di un data analyst. Con strumenti basati sull’IA, questo equilibrio sta cambiando drasticamente, consentendo agli analisti di concentrarsi di più sull’estrazione degli insight e sulla creazione di narrazioni efficaci.
Ad esempio, la modalità autopilot di DataRobot usa l’IA per rilevare e gestire automaticamente valori mancanti, outlier e incoerenze nei dati. Può anche creare nuove trasformazioni di feature in base ai dati forniti.
Preparazione dei dati con l’IA - Fonte
Nell’esempio sopra, l’IA di DataRobot gestisce automaticamente la preparazione dei dati come parte del processo di modellazione, applicando trasformazioni appropriate in base alle caratteristiche dei dati e creando nuove colonne di feature per tutte le colonne di tipo data.
Il feature engineering è possibile anche con l’IA. Possiamo analizzare le relazioni all’interno dei dati e creare automaticamente nuove feature potenzialmente rilevanti per l’analisi. Ad esempio, la funzionalità “Feature Discovery” di DataRobot consente di fare feature engineering per scoprire nuove feature.
Feature Discovery con l’IA - Fonte
Come abbiamo visto, l’IA generativa ha trasformato la preparazione dei dati da un compito noioso a un processo intelligente e automatizzato. Nella prossima sezione, vedremo come l’IA generativa prenda questi dati preparati e li intrecci in narrazioni coinvolgenti tramite riepiloghi in linguaggio naturale.
3. Generare riepiloghi in linguaggio naturale
L’IA generativa può semplificare notevolmente il processo di preparazione dei dati. Ma cosa succede dopo che i dati sono puliti e pronti per l’analisi? Entra in gioco un’altra potente applicazione dell’IA generativa: generare riepiloghi in linguaggio naturale da dataset complessi.
Generare riepiloghi in linguaggio naturale con l’IA generativa
Sebbene dati puliti e ben strutturati siano fondamentali per l’analisi, da soli non bastano a guidare le decisioni. Molti stakeholder non hanno la competenza tecnica per interpretare dati grezzi o visualizzazioni complesse. Qui la generazione automatica del linguaggio naturale (NLG) basata su IA diventa preziosa.
L’IA generativa può trasformare dati grezzi in narrazioni chiare e concise che evidenziano insight chiave, tendenze e anomalie. Questi riepiloghi fanno da ponte tra dataset complessi e comprensione umana, rendendo i dati accessibili a un pubblico più ampio all’interno dell’organizzazione.
Per esempio, Arria NLG è specializzata in reportistica finanziaria, producendo riepiloghi dettagliati di dati finanziari complessi. Può generare riepiloghi dettagliati degli insight del dataset insieme alle loro visualizzazioni. Può persino creare narrazioni personalizzate in base al pubblico.
Riepilogo in linguaggio naturale con Arria NLG - Fonte
Un altro strumento che può generare riepiloghi dai dataset è Phrazor. Può creare visualizzazioni insieme agli insight a partire da una semplice query.
Riepilogo in linguaggio naturale con Phrazor - Fonte
Automatizzando la creazione di questi riepiloghi, data scientist e analisti possono concentrarsi su compiti più complessi che richiedono intuizione e creatività umane. Nel frattempo, i decisori ricevono insight chiari e azionabili senza dover entrare nei dati grezzi.
Nella prossima sezione, vedremo come l’IA generativa stia facendo fare un passo avanti al data storytelling creando dashboard interattive che si adattano alle esigenze e alle preferenze degli utenti.
4. Creare dashboard interattive
Le dashboard interattive sono strumenti potenti per esplorare e comunicare i dati. Consentono agli utenti di interagire dinamicamente con le informazioni, scoprendo insight che potrebbero non emergere da visualizzazioni statiche. L’IA generativa sta cambiando questo ambito creando esperienze di dashboard più intuitive, reattive e personalizzate.
Creare dashboard interattive con l’IA generativa
Uno dei modi chiave in cui l’IA migliora le dashboard è l’esplorazione intelligente dei dati. Ad esempio, la generazione di dashboard basata su IA di Luzmo può individuare le domande chiave a cui rispondere e creare automaticamente le dashboard, senza configurazione manuale. Questo approccio fa risparmiare tempo e porta alla luce insight che potrebbero essere sfuggiti in un’analisi manuale. Per chi vuole prototipare rapidamente, strumenti come Instachart tornano utili. Creato da Luzmo, Instachart è uno strumento gratuito basato su IA che consente di caricare lo screenshot di una dashboard, un mockup Figma o anche uno schizzo a mano e trasformarlo in pochi secondi in una dashboard funzionante.
Questo approccio basato su IA può accelerare notevolmente il design delle dashboard, permettendo ai team di iterare rapidamente sulle idee di visualizzazione.
Creare una dashboard da uno schizzo a mano con Instachart - Fonte
Una delle caratteristiche chiave di Instachart è la capacità di generare automaticamente dati fittizi per la dashboard, offrendo un’anteprima realistica di come potrebbe apparire il prodotto finale. Quando si è pronti, è facile sostituire questi dati fittizi con le proprie metriche.
Instachart elimina la necessità di scrivere codice nelle fasi iniziali. Aiuta i product builder a passare rapidamente dal concetto al prototipo, rendendo la visualizzazione dei dati più accessibile ed efficiente.
5. Assistenti di storytelling con IA
L’IA generativa può agire come partner collaborativo per analisti e storyteller, aiutando a ideare angolazioni narrative, suggerire hook efficaci e persino abbozzare sezioni della storia in base ai dati forniti.
Assistente di data storytelling con IA
Questo concetto di assistente per il data storytelling mostra come integrare l’IA generativa nel processo di analisi e narrazione dei dati. Approfondiamo il concetto nel nostro webinar sul data storytelling.
Il diagramma sopra illustra i componenti e il flusso di lavoro chiave:
Questi strumenti accelerano notevolmente il processo di trasformazione dei dati grezzi in narrazioni efficaci. Consentono ad analisti e giornalisti di concentrarsi sul raffinamento della storia, sull’apporto di insight umani e sull’assicurare che il prodotto finale soddisfi gli standard attraverso un processo di revisione iterativo.
Ad esempio, Data Analyst di ChatGPT è un assistente in grado di analizzare un dataset e fornire insight chiave. Può svolgere molte altre operazioni, come creare grafici, dare raccomandazioni per prendere decisioni di business, ecc.
Assistente chat Data Analyst di ChatGPT
6. Migliorare le visualizzazioni AR/VR
L’IA generativa può migliorare le visualizzazioni AR/VR creando narrazioni attorno ai dati, guidando gli utenti attraverso le informazioni con spiegazioni contestuali e mettendo in evidenza gli insight chiave.
Visualizzazione dati AR/VR potenziata con IA generativa
Questa tecnologia abilita anche interazioni in linguaggio naturale, consentendo agli utenti di interrogare e manipolare i dati tramite comandi vocali all’interno dell’ambiente AR/VR.
Per esempio, Flowimmersive crea visualizzazioni interattive dei dati usando la Realtà Aumentata (AR). Utilizza tecnologie di IA generativa come gli LLM per derivare insight dal dataset e presentarli in AR.
Visualizzazione AR dei dati potenziata con IA generativa - Fonte
Conclusione
L’IA generativa sta trasformando il data storytelling, offrendo strumenti potenti per migliorare il modo in cui interpretiamo, visualizziamo e comunichiamo gli insight. Dall’automazione della preparazione alla creazione di narrazioni personalizzate, l’IA mette gli analisti in condizione di estrarre un valore più profondo dai dati.
I sei approcci esplorati in questo articolo dimostrano il potenziale della collaborazione uomo-IA nel creare data story più efficaci e d’impatto. Pur essendo un alleato potente, il controllo umano rimane cruciale.
Man mano che le organizzazioni si muovono in un mondo sempre più guidato dai dati, padroneggiare il data storytelling potenziato dall’IA offrirà un vantaggio significativo, consentendo di comunicare insight complessi con una chiarezza e una capacità di persuasione senza precedenti. Il futuro del data storytelling risiede in questo equilibrio tra competenza umana e capacità dell’IA.
Puoi approfondire le tecnologie e i metodi trattati in questo post su DataCamp con le seguenti risorse:
