Grafici corretti, ma inefficaci: perché serve un corso di Data Visualization
Capita spesso di guardare un grafico e pensare: “Sì, è giusto… ma quindi?”
I numeri tornano, le scale sono corrette, il tool è usato bene. Eppure, dopo averlo osservato, non resta molto. Nessuna intuizione chiara, nessuna conclusione immediata, nessuna decisione che ne discenda naturalmente. Ci succede anche in aula, durante le formazioni aziendali: esaminiamo con i professionisti che sono davanti a noi quello che hanno prodotto (in base a un esercizio o guardando report passati) e chiediamo “e quindi?”. Risposta tipica “sono i dati dello scorso trimestre, il grafico è corretto, cos’ha che non va?”. E la risposta è sempre la stessa “per carità, è corretto, ma non mi dice nulla. È come una sequenza di parole che costruiscono frasi sensate, ma alla fine non c’è morale, non c’è messaggio, non c’è nulla che mi lascia”.
Ecco, questo tipo di grafici è estremamente diffuso nel lavoro quotidiano. Oseremmo dire la norma. Non sono sbagliati, ma sono inermi. Non aiutano chi guarda a capire cosa è importante, cosa cambia, cosa dovrebbe fare dopo. Ed è proprio in questo spazio che si inserisce la nostra formazione, aziendale e non. Il valore di un corso di data visualization fatto bene non sta nell’imparare a “disegnare grafici”, ma nell’imparare a farli funzionare. Hai detto niente…
La correttezza non è il problema
Molti professionisti che lavorano con i dati sanno già costruire grafici corretti. Conoscono le basi, rispettano le regole, evitano gli errori più evidenti (almeno… spesso!). Il problema non è la mancanza di competenze tecniche, anzi: a volte sanno anche usare tool avanzati, sono dei maghi di PowerBI o esperti utilizzatori di Tableau. Solo che il rischio “tool potente” è dietro l’angolo: che succede se ti metti alla guida di una Ferrari o di una Lamborghini senza essere un guidatore esperto? Probabilmente ti schianti. Ecco, con i grafici accade qualcosa di simile: l’assenza di progettazione intenzionale fa sì che si creino cose spesso complicatissime perché “si può”. Ma questo livello di complessità va di pari passo con la mancanza di chiarezza, generando veri e propri mostri comunicativi.
Un grafico corretto risponde alla domanda: “È formalmente giusto?”
Un grafico efficace risponde a una domanda diversa: “Che cosa deve capire chi lo guarda?”
Quando questa seconda domanda non viene posta, il risultato è un grafico che mostra tutto ma non comunica nulla.
Perché nel lavoro reale l’inefficacia pesa (molto)
Nel lavoro quotidiano nessuno guarda un grafico con calma accademica. I grafici vengono letti di fretta, in mezzo a una riunione, su uno schermo condiviso, spesso senza spiegazioni dettagliate. Se poi siamo in call, l’interlocutore magari ha anche un occhio al telefono o al cane che intanto sta sbranando l’ennesima pantofola. Insomma: la concentrazione è ai minimi storici.
In questo contesto, un grafico inefficace ha conseguenze concrete: rallenta le decisioni, genera interpretazioni diverse, costringe a spiegazioni verbali che dovrebbero essere superflue. I tempi si allungano, le discussioni si moltiplicano, spesso tutto si conclude in un “vedremo” oppure “approfondiremo”. Questo accade perché, per dirla senza mezzi termini, si scarica sul pubblico un lavoro che il grafico avrebbe dovuto fare da solo.
Un buon corso di data visualization parte proprio da questa consapevolezza: il grafico non è un esercizio tecnico, ma uno strumento di lavoro. Se non funziona in quel contesto, ha fallito.
Il vero errore: pensare al grafico come output
Uno degli errori più comuni è considerare il grafico come la fase finale del processo. Si analizzano i dati, si costruisce il grafico e si passa oltre. Ma la visualizzazione non è un output neutro: è una scelta interpretativa (e lo sappiamo che molti non saranno d’accordo: in aula ci stiamo anche mezz’ora a discutere su questo punto. Poi, alla fine, tutti concordano sulla cosa).
La verità è che ogni singola decisione grafica – cosa mostrare, cosa omettere, come ordinare, dove mettere l’accento, persino quale scala usare, come etichettare, che colori scegliere – influenza la lettura, che ne siamo consapevoli o meno. Ignorarlo significa lasciare il messaggio al caso. Comprenderlo significa poter scegliere COSA dire.
Un corso di data visualization efficace insegna a pensare prima di disegnare. A chiarire il messaggio prima ancora di aprire il tool. A usare il grafico come mezzo, non come fine.
Quando i tool diventano un alibi
Excel, Tableau, Power BI e strumenti simili sono potenti, alcuni più, altri meno. Ma proprio per questo rischiano di diventare un alibi, in positivo o negativo. “Eh ma il tool non mi consente di fare questo”, oppure “eh ma io sono bravissimo a usare questo strumento”. Spesso si tratta di programmi che offrono decine di grafici, opzioni, impostazioni, suggerimenti automatici. È facile pensare che, se il tool lo permette, allora sia una buona scelta.
Nel lavoro reale questo approccio porta a visualizzazioni ridondanti, confuse o, come dicevamo, eccessivamente complesse. Il problema non è mai il tool, ma l’assenza di un criterio di scelta. Ed infatti dai nostri corsi in aula scegliamo volutamente di non insegnare nessuno strumento: anzi, lasciamo ai corsisti la libertà di scegliere quale tool utilizzare per le fasi di esercitazione.
Possiamo farlo perché un corso di data visualization non serve a imparare nuove funzioni, ma a sviluppare un senso critico. A capire quando una soluzione è appropriata e quando, pur essendo possibile, è sbagliata. Insegniamo principi, regole, best practice applicabili sempre, a prescindere dallo strumento. A guidare, insomma. Non a portare una specifica auto.
Perché l’esperienza da sola non basta
Molti professionisti migliorano col tempo, imparando dai propri errori. Ma l’esperienza non sempre porta a consapevolezza: anzi, spesso si continua a fare “quello che ha sempre funzionato”, anche quando non funziona più, in un meccanismo che consolida gli errori e che fa della disfunzionalità il nuovo standard. Purtroppo non c’è niente di più difficile che “disimparare” le cose sbagliate che abbiamo consolidato nel tempo.
Un corso strutturato accelera questo processo di destrutturazione e successiva ristrutturazione, perché rende espliciti i meccanismi che altrimenti resterebbero impliciti. Aiuta a riconoscere pattern ricorrenti, limiti delle soluzioni abituali e alternative più efficaci. Non sostituisce l’esperienza, ma la ri-organizza.
Quando un corso fa davvero la differenza
Un corso di data visualization fa la differenza quando non promette scorciatoie e non si limita a mostrare esempi “belli”. Quando insegna a ragionare sulle visualizzazioni come strumenti cognitivi, non come oggetti grafici.
Nel lavoro reale, questa differenza si vede subito. I grafici diventano più chiari, le discussioni più focalizzate, le decisioni più rapide. Non perché i dati siano cambiati, ma perché sono finalmente leggibili. Un grafico corretto è un buon punto di partenza, ma un grafico efficace è ciò che serve davvero nel lavoro.
Un corso di data visualization ben progettato aiuta a colmare questo scarto, insegnando a progettare visualizzazioni che non si limitano a mostrare dati, ma li rendono comprensibili, utili e decisionali. Ed è proprio questa la differenza che, giorno dopo giorno, conta più di tutte. Se vuoi, noi siamo qui per aiutarti a sviluppare questa competenza.
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