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Data visualization, i migliori tool per analizzare i big data

I programmi per la data visualization permettono di rendere più semplice la lettura dei big data attraverso infografiche, immagini e video. Ecco quali sono i migliori

programmi data visualization

I Big Data stanno assumendo un ruolo sempre più importante nella vita delle persone e in quella delle aziende. Andiamo a correre al parco e lo smartphone registra quanti passi abbiamo compiuto, quanti chilometri abbiamo percorso, le calorie bruciate e la velocità media. Se abbiamo un'azienda i sensori registrano lo stato di salute degli impianti e ci avvertono quando dobbiamo fare la manutenzione. Questi sono solamente due esempi, ma ogni giorno sensori, smartphone e dispositivi raccolgono centinaia di migliaia di dati che vengono raccolti all'interno dei data center e che possono essere utilizzati per l'analisi statistica. Grazie alle correlazioni e agli altri indici statistici è possibile prevedere come cambierà un dato settore e anticipare sul tempo le imprese concorrenti.

I Big data hanno un solo grande problema: non sono facilmente leggibili dalla gente comune. Essendo principalmente numeri messi all'interno di un foglio Excel, bisogna solamente essere dei professionisti (data scientist) per riuscire a trovare delle connessioni tra i diversi dati. Un modo molto più semplice per capire cosa i numeri ci vogliono dire è rappresentarli sotto forma di grafico o immagine. In questo caso si parla di data visualization, ovvero un insieme di tecniche per "trasformare" i numeri in infografiche accessibili a tutti. Se dobbiamo analizzare un database con centinaia di migliaia di dati, è molto più semplice realizzare un grafico dove vengono mostrate le varie correlazioni, piuttosto che scrivere un report di decine e decine di pagine. Per realizzare le infografiche esistono dei programmi di data visualization ad hoc: sono abbastanza semplici da utilizzare e basta un po' di pratica per costruire un grafico riassuntivo. Ecco i migliori programmi per la data visualization, sia gratuiti sia a pagamento.

Tableau

 

tableau

 

Tableau è uno dei tool per la data visualization più utilizzati dalle imprese e il motivo è abbastanza semplice: oltre a mettere a disposizione una quantità sterminata di grafici, può essere utilizzato da chiunque, anche da coloro che non hanno una grande dimestichezza con i programmi di editing grafico. Tableau supporta decine di programmi per l'analisi di Big Data: Hadoop, Amazon AWS, My SQL e SAP, solo per citarne alcuni. Inserendo i dataset all'interno di Tableau, il programma offre delle infografiche che possono essere utilizzate all'interno dei report per far capire le correlazioni tra i diversi indici statistici. Il tool non è gratuito ma prevede il pagamento di un abbonamento mensile.

Qlickview

 

qlickview

 

Uno dei principali competitor di Tableau è Qlickview. Anche in questo caso il tool è molto utilizzato dalle aziende e conta migliaia di clienti in tutto il mondo. Uno dei segreti del successo di Qlickview è la semplicità di utilizzo e le decine di impostazioni messe a disposizione degli utenti per personalizzare le infografiche. Inoltre, il programma di data visualization ha delle funzionalità dedicate appositamente al mondo del business che permettono di rendere molto più semplice la lettura dei big data. Infine, il programma ha una community di utenti molto attiva e sempre pronta ad aiutare gli utenti in difficoltà nel caso in cui non si riesca a realizzare un'infografica. Il programma ha sia una versione gratuita sia una a pagamento.

Fusion Charts

 

fusion charts

 

Fusion Charts mette a disposizione degli utenti oltre 90 grafici basati su librerie JavaScript e che possono essere integrati molto facilmente all'interno delle proprie infografiche. Il programma è molto utilizzato nel mondo del business ed è facile da utilizzare: basta inserire il proprio dataset, decidere quale tipo di grafico utilizzare e si avrà immediatamente un esempio di quello che si potrà realizzare. Il tool supporta anche altri linguaggi informatici e librerie. Fusion Charts non è gratuito e prevede l'acquisto di un abbonamento annuale che varia a seconda del tipo di utilizzo che si fa del programma.

Highcharts

 

highcharts

 

Highcharts è un altro tool dedicato alla data visualization. Anche in questo caso gli utenti hanno a disposizione decine di grafici differenti per realizzare i propri report e lavori. Una delle funzionalità migliori del tool è il supporto a tutti i principali browser presenti sul mercato: non è necessario realizzare delle versioni ad hoc per ogni programma di navigazione, ma sarà Highcharts ad adattare in automatico il grafico al browser. Anche Highcharts utilizza delle librerie Javascipts. Il programma è a pagamento.

Datawrapper

 

datawrapper

 

Programma per la data visualization meno famoso rispetto ai precedenti, ma molto utilizzato soprattutto nel mondo del giornalismo. I quotidiani lo utilizzano per realizzare infografiche da inserire all'interno delle inchieste pubblicate online, in modo da rendere la lettura dell'articolo più interessante e interattiva. Realizzare delle infografiche è molto semplice e anche il giornalista meno smanettone può riuscirci con un po' di pratica. Datawrapper offre una versione gratuita con la quale poter divertirsi, ma per avere tutte le funzionalità è necessario acquistare la versione completa.

Google Fusion Table

Se si è alla ricerca di un programma gratuito e abbastanza semplice da utilizzare uno dei migliori presenti online è Google Fusion Table. Oltre a offrire decine di grafici diversi, il tool per la data visualization realizzato dall'azienda di Mountain View permette di utilizzare gli altri programmi di Google per i propri report. Ad esempio, per realizzare delle mappe interattive si può utilizzare Google Maps, mentre su Google Drive è possibile salvare i grafici e condividerli con i propri colleghi di lavoro. Le infografiche non hanno lo stesso appeal di quelle create con programmi a pagamento, ma se non abbiamo soldi a disposizione Google Fusion Table è una delle poche soluzioni sul mercato.

 

4 novembre 2017

A cura di Cultur-e
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