Con volumi di dati in rapido aumento in tutto il mondo, identificare, elaborare e visualizzare queste informazioni in una forma facilmente comprensibile e condivisibile è diventato sempre più complesso, al punto da renderle davvero azionabili. È qui che entrano in gioco le dashboard.
Le dashboard sono un elemento chiave nel processo di analisi perché offrono una panoramica compatta delle informazioni in una forma fruibile da vari stakeholder. L’obiettivo finale di una dashboard è aiutare chi la usa a prendere decisioni ottimali e sfruttare a proprio vantaggio questo bacino di dati in continua crescita.
Questo articolo approfondisce l’arte e la scienza del design di dashboard di alta qualità e offre una panoramica degli strumenti che puoi iniziare a usare subito per metterle in produzione.
Quali sono i diversi tipi di dashboard?
Scegliere la dashboard giusta è fondamentale per offrire insight realmente incisivi. Tuttavia, con il crescente volume e complessità dei dati e la varietà di pubblici diversi che vogliono consultarli tramite dashboard, è normale sentirsi sopraffatti su come progettarle. Quando costruisci una dashboard, è essenziale capire quale categoria è più adatta al tuo pubblico specifico. I tipi più comuni sono i seguenti:
1. Dashboard operative
Le dashboard operative monitorano i dati in tempo reale, tengono traccia delle prestazioni end-to-end di varie operazioni aziendali e comunicano insight tramite visualizzazioni chiare. Sono pensate per essere usate nei flussi di lavoro quotidiani e forniscono insight e avvisi sensibili al tempo sugli sviluppi in tempo reale. Le dashboard operative sono aggiornate di continuo per favorire decisioni immediate. Il pubblico principale per queste dashboard sono i manager e i team operativi. Esempi:
- Dashboard di marketing—Metriche sulle prestazioni del sito web come frequenza di rimbalzo, valore del ciclo di vita dell’utente, durata media della sessione, ecc.
- Sviluppo software—Analisi dei crash di sistema, monitoraggio dell’uptime, monitoraggio della fatturazione dei servizi cloud, ecc.
2. Dashboard strategiche
Le dashboard strategiche sono usate principalmente da figure C-level, direttori o titolari per monitorare OKR e KPI di lungo periodo. Forniscono aggiornamenti di alto livello sulle prestazioni dell’intera organizzazione o dei reparti. Queste dashboard aggiornano i dati meno frequentemente rispetto a quelle operative, pensate per la consultazione quotidiana. La loro creazione è complessa perché devono tracciare con precisione metriche a livello aziendale reperibili in fonti dati eterogenee. Esempi di queste dashboard includono
- A livello di organizzazione—Monitoraggio dei ricavi e degli OKR aziendali a colpo d’occhio.
- A livello di reparto—Monitoraggio del funnel di marketing dall’acquisizione all’acquisto.
3. Dashboard analitiche
Come suggerisce il nome, queste dashboard servono per analizzare e fruire grandi quantità di dati complessi. I moderni strumenti di dashboarding offrono a utenti e addetti ai lavori funzionalità come drill-down, filtri estesi e la capacità di gestire grandi moli di dati. Con le dashboard analitiche si può andare oltre l’occhiata alle metriche e indagare i driver e le dinamiche sottostanti ai dati stessi.
Il pubblico principale per le dashboard analitiche è più tecnico e può spaziare da professionisti come data scientist e analyst a manager che vogliono scavare negli insight. Esempi di dashboard analitiche includono:
- Finanza—Dashboard sulle prestazioni finanziarie con possibilità di suddividere i ricavi per canali, prodotti, asset e altro
- Marketing—Dashboard di Google Analytics con metriche di alto livello e possibilità di fare drill-down per canali, referral, sorgenti di traffico e altro
Come creare ottime dashboard
L’obiettivo principale di una dashboard è ridurre la complessità e offrire chiarezza. Una buona dashboard semplifica informazioni complesse con visualizzazioni pulite e lineari. Ecco alcune best practice di design per comunicare efficacemente gli insight al tuo pubblico:
Mettiti nei panni del tuo pubblico
Se vuoi creare una dashboard d’impatto, devi entrare davvero in empatia con chi la userà. Significa comprendere bene l’area di competenza e il livello tecnico del tuo pubblico. Inoltre, devi riflettere a fondo su quali insight interessano di più durante la progettazione. Per esempio, a un marketing analyst importeranno molto di più le dashboard sui singoli campaign report. Al contrario, ai leader del marketing importerà una dashboard che copre l’intero funnel. Questo è probabilmente uno dei passaggi più importanti, perché garantisce l’adozione delle tue dashboard.
Elimina il superfluo
Le dashboard possono diventare caotiche. Soprattutto perché è molto allettante includere ogni tipo di grafico, schema e tabella a disposizione. Per evitare di creare dashboard illeggibili e affollate, chiediti se ciò che stai includendo è rilevante per il pubblico e rimuovi gli elementi non necessari il più possibile. Inoltre, ricordati che costruire dashboard è un processo iterativo. Quindi tieni in considerazione i feedback del tuo pubblico mentre le sviluppi.
Usa il layout a griglia
Dovresti prendere in considerazione un layout a griglia quando progetti la tua dashboard. Secondo Andy Cotgreave, Technical Evangelist di Tableau e coautore del Big Book of Dashboards, gli esseri umani tendono naturalmente a guardare da sinistra a destra e dall’alto verso il basso. L’uso di una griglia aiuta il pubblico a navigare le dashboard in modo autonomo e intuitivo. In pratica, significa partire con le metriche di alto livello in alto a sinistra e poi scendere nel dettaglio man mano che si procede verso il basso e a destra della griglia.
Occhio ai font
Anche se può essere allettante usare font e dimensioni diversi, come regola generale resta su un solo font con non più di 3 dimensioni. Segui la gerarchia tipografica mantenendo i titoli più grandi del corpo testo e usa il grassetto per evidenziare elementi chiave e intestazioni. Varie dimensioni ed effetti dei font sono anche un ottimo modo per attirare l’attenzione su elementi specifici della dashboard. Tuttavia, usali con moderazione.
Usa i colori in modo creativo
Si può dire che il colore sia uno degli aspetti più accattivanti di qualsiasi visualizzazione o dashboard. Per questo, dedica tempo a scegliere lo schema cromatico delle tue visualizzazioni. Significa avere una palette coerente tra le diverse visualizzazioni e usare il colore in modo sistematico per distinguere gruppi, livelli di importanza e diverse gerarchie informative.
Tempi di caricamento rapidi: un vantaggio
Il tempo di caricamento è tutto nei prodotti digitali, e le dashboard non fanno eccezione. Per quanto informativa e gradevole sia la tua dashboard, verrà adottata a fatica se soffre di caricamenti lenti. I tempi lunghi possono dipendere da volumi di dati elevati, trasformazioni effettuate all’interno della dashboard, un gran numero di filtri e visualizzazioni molto complesse che richiedono tempo per il rendering. Un ottimo modo per ridurre i tempi è eliminare il superfluo e assicurarsi che le trasformazioni dati complesse siano salvate in viste nel database.
Metti alla prova l’usabilità della tua dashboard
Uno degli elementi più importanti nel progettare una dashboard è che va testata. Una volta completato il prototipo, devi metterti nei panni del tuo pubblico e pensare a come percepisce e usa la tua dashboard. Prendi nota delle attività e valuta come renderla più efficiente ed efficace. Per la riuscita del progetto, il testing è fondamentale. Impari come vengono percepite le tue dashboard e puoi iterare sul design in base ai feedback dei test.
Itera e collabora
È assolutamente normale se non azzecchi la dashboard perfetta al primo colpo. Creare dashboard è un processo lungo e articolato, e devi prenderti il tempo necessario. Per presentare la tua migliore dashboard, devi darti il tempo di riesaminarla e ottenere una prospettiva migliore. Le migliori dashboard passano attraverso tantissime iterazioni e un processo costante di miglioramento quotidiano che richiede tempo—ed è assolutamente normale.
Strumenti per creare dashboard eccezionali
Iniziare con il dashboarding è molto semplice e ci sono molti strumenti che puoi usare. Tuttavia, con un eccesso di opzioni è facile bloccarsi nell’analisi paralizzante. In questa sezione analizziamo gli strumenti più usati che i professionisti dei dati possono impiegare oggi per creare dashboard. Quando valuti quali strumenti usare per creare dashboard, considera le seguenti caratteristiche:
- Connettori alle fonti dati: Quanto è facile collegare uno strumento a diverse fonti dati?
- Funzionalità di collaborazione: Lo strumento offre funzioni di collaborazione come commenti, modifica, condivisione e hosting?
- Velocità di rendering: Quanto tempo impiega una dashboard a renderizzare e caricarsi?
- Facilità d’uso: Richiede conoscenze di programmazione o offre un’interfaccia drag and drop con bassa barriera d’ingresso?
- Costo: È un framework open source o richiede l’acquisto di una licenza?
Ecco un elenco di strumenti ricchi di funzionalità per iniziare a costruire dashboard e visualizzazioni dei dati di alto livello:
1. Power BI
Power BI di Microsoft è uno degli strumenti di business intelligence più popolari in circolazione. È diventato la scelta predefinita per professionisti dei dati e utenti business grazie alla semplicità dell’interfaccia e all’ampiezza delle funzionalità offerte. Ha un’interfaccia drag and drop molto curata abbinata a un elenco enorme di connettori alle fonti dati per aiutarti a creare dashboard pronte per la produzione fin da subito. Power BI semplifica la collaborazione con altri membri del team, consentendo di creare, modificare e condividere senza soluzione di continuità—un’esperienza simile a quella di altri prodotti Microsoft come SharePoint.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI
- Interfaccia utente intuitiva: L’interfaccia di Power BI è davvero intuitiva, soprattutto per chi è abituato alla suite Microsoft.
- Basso costo: Prezzi ragionevoli rispetto ad altre soluzioni BI complete
- Integrazione con Azure: Si integra molto bene con i servizi cloud Azure come Azure Data Factory, Azure Synapse e altri connettori dati
- Funzionalità AutoML: Power BI si integra facilmente con l’automated ML di Azure Machine Learning per creare modelli.
Esempi di dashboard Power BI
2. Tableau
Tableau è uno degli strumenti di business intelligence più ricchi di funzionalità oggi disponibili. Fondato nel 2003 a Mountain View, California, è diventato uno degli strumenti di riferimento per gli analyst moderni. Offre un’interfaccia drag and drop che consente anche a chi non programma di creare dashboard con facilità. Tableau supporta il maggior numero di connettori alle fonti dati, quindi recuperare dati da sorgenti diverse non è un problema. Consente la collaborazione sui progetti e permette di condividere e ospitare dashboard tramite Tableau Server. Le velocità di rendering possono essere ottimizzate con la giusta pianificazione, il supporto allo storage in-memory e gli estratti. Tableau suggerisce questi consigli sulle prestazioni per ottenere tempi di rendering fulminei.
Tableau ha anche una community molto forte e attiva, supportata da migliaia di utenti e dall’accesso gratuito a Tableau Public. Il prezzo della versione professionale di Tableau Desktop è nella fascia alta rispetto ad altri strumenti BI.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI
- Rendering veloce: Con il supporto allo storage in-memory e agli estratti, Tableau è ottimo con dataset di grandi dimensioni
- Community: Community super attiva per ispirazione e troubleshooting
- Prodotto maturo: Tableau itera e migliora dal 2003, quindi l’esperienza d’uso è davvero fluida e priva di bug.
- Personalizzazione: Funzioni come visualizzazioni multiple, font, colori, dimensioni, righe, colonne, griglie, formati schermo e altro ti aiutano a creare dashboard altamente personalizzabili
- Connettori alle fonti dati: Puoi collegare un’ampia varietà di dati, archiviati in luoghi diversi, usando gli inbuilt tableau data connectors
Esempi di dashboard Tableau
3. Pacchetto Dash di Python
Dash è una libreria open source creata dagli autori di Plotly. Ti permette di costruire dashboard interattive in Python senza dover imparare HTML, CSS e JavaScript. È un pacchetto gratuito e facile da installare. Invece di una GUI drag and drop, Dash offre un approccio code-first per creare grafici e dashboard. È rivolto a un pubblico più tecnico come data analyst, data scientist, ML engineer, sviluppatori Python e data engineer. Per connetterti a diverse fonti dati puoi fare affidamento sui pacchetti Python esistenti, ma dovrai configurarli via codice, il che comporta un certo overhead.
Poiché è basata su Python, questa soluzione consente molta più flessibilità nel creare dashboard altamente personalizzabili. Tuttavia, per chi non conosce Python e i suoi vari pacchetti, la curva di apprendimento è ripida. Gestendo tutto in autonomia, la visualizzazione di dataset molto grandi può a volte risultare lenta. Inoltre, pubblicare una dashboard costruita con Dash non è semplice come cliccare un pulsante: serve impacchettarla e distribuirla su servizi cloud come AWS, Heroku, GCP, ecc.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI
- Basata su Python: Essendo basata su Python, Dash ha una curva di apprendimento più ripida rispetto agli strumenti drag and drop—ma può essere considerato un grande vantaggio—perché offre alti livelli di flessibilità
- Controllo di versione: Essendo uno strumento code-first, puoi archiviare e salvare le diverse iterazioni delle dashboard Dash con strumenti di versionamento come Git
- Open source: È un pacchetto open source, quindi gratuito.
- Personalizzabile: È al top per livello di personalizzazione, come evidente dalla loro galleria di dashboard
Esempi di dashboard Dash
4. Pacchetto Streamlit di Python
Streamlit è un altro pacchetto Python completamente open source, più incentrato sulla creazione e distribuzione di app dati con forte componente di machine learning. Tuttavia, è anche un ottimo strumento di dashboarding. Questo pacchetto di visualizzazione è stato progettato per i data scientist e la curva di apprendimento è piuttosto bassa per un utente Python. Streamlit ha metodi predefiniti per costruire visualizzazioni semplici. Se conosci le basi della manipolazione dati con pandas, questa libreria è abbastanza facile da adottare. Offre funzionalità come aggiornamento in background, caching dei dati per velocizzare il frontend e una funzione di registrazione dello schermo per la condivisione.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI
- Basata su Python: Come Dash, offre alti livelli di flessibilità
- Bassa curva di apprendimento: Creare dashboard con Streamlit è simile a usare pandas in Jupyter, quindi per qualunque utente Python la curva di apprendimento è bassa.
- Controllo di versione: Essendo uno strumento code-first, puoi archiviare e salvare le diverse iterazioni delle dashboard Streamlit con strumenti di versionamento come Git
- Open source: Streamlit è gratuito
Esempi di dashboard Streamlit
5. Pacchetto Shiny di R
Probabilmente una delle killer app di R, Shiny è uno dei migliori strumenti di dashboarding basati su codice. Shiny consente di sviluppare web app complete in R senza conoscenze di HTML, CSS o JavaScript. Rilasciato nel 2012, Shiny vanta un decennio di iterazioni e miglioramenti che lo rendono un tool open source estremamente stabile e ricco di funzionalità per il dashboarding. Come altri strumenti basati su codice in questo articolo, offre un alto livello di flessibilità e personalizzazione e funziona molto bene con altri pacchetti R.
CARATTERISTICHE PRINCIPALI:
- Basato su R: Come gli altri strumenti basati su codice di questo elenco, offre alti livelli di flessibilità
- Controllo di versione: Essendo uno strumento code-first, puoi archiviare e salvare le diverse iterazioni delle dashboard Streamlit con strumenti di versionamento come Git
- Open source: È un pacchetto open source, quindi gratuito.
- Personalizzabile: È al top per livello di personalizzazione, come evidente dalla loro galleria di dashboard
Esempi di dashboard Shiny:
Infrangi le regole
Non c’è modo migliore di comunicare i dati di una dashboard con design incentrato sull’utente e visualizzazioni di alta qualità. Ogni dashboard è diversa per obiettivi, requisiti e vincoli. C’è però un elemento comune che ne guida il successo: un processo iterativo attivo. Ricorda che nessuna dashboard è perfetta al primo tentativo. Solo feedback continui e miglioramenti costanti rendono la tua dashboard più efficiente e intuitiva.
Inoltre, una dashboard non deve essere solo utilitaristica. Il compromesso tra estetica e funzionalità è spesso una falsa dicotomia. Quindi sentiti libero di non aderire a linee guida rigide e divertiti con le tue dashboard e visualizzazioni, purché tu tenga sempre a mente il tuo pubblico e il modo in cui interagisce con le tue creazioni.
Per ulteriori risorse su data visualization, dashboarding e data storytelling, dai un’occhiata a queste letture:
