Data Visualization: D3.js o Tableau?

Il panorama dei tool per generare visualizzazioni di dati non è certo oggi povero di alternative. A partire da librerie di linguaggi web e non, fino ad arrivare a intere suite di programmi pensate per lavorare con i dati, i sofware per fare Data Visualization sembrano oggi in continuo aumento.

Abbiamo preparato una breve guida che permetta di fare scelte consapevoli in un ambiente in rapida evoluzione e che a tratti può apparire anche confusionario.

Libreria o software suite?

Per rispondere alla domanda del titolo potremmo cominciare a pensare se ciò che fa al caso nostro è una suite software o una libreria. La maggior parte dei programmi oggi utilizzati per lavorare a visualizzazioni sono infatti ascrivibili a queste due categorie, le quali hanno qualità e difetti da considerare quando si intraprende un progetto di dataviz.

Le software suite sono in genere caratterizzate da elementi come un’interfaccia grafica e da meccanismi predefiniti che permettono di ottimizzare gli sforzi verso la produzione di visualizzazioni standard.
Le librerie invece prevedono dimestichezza nella scrittura di codice, lasciano generalmente una maggiore libertà creativa a scapito di una curva di apprendimento più ripida e a una maggiore complessità nel gestire i risultati finali. La maggior parte delle librerie considerate in questa analisi sono librerie JavaScript utili a produrre visualizzazioni interattive per il web.

I software che sono stati presi in considerazione per il benchmark sono: Better World Flux, CartoDB, Chart.js, Crossfilter, D3.js, DataHero, Dygraphs, Microsoft Excel, Exhibit, Flot, Fusion Charts, Gephi, Google Charts, Highcharts, iCharts, InstantAtlas, JavaScript InfoVis Toolkit, jqPlot, jpGraph, Kartograph, Leaflet, Modest Maps, NodeBox, Openlayers, Polymaps, Plot.ly, Processing, Qlik, R, RawGraphs, Tableau, Timeline, Visualize Free, Weeka, WolframAlpha, Zingchart. Tra questi ne abbiamo scelti due che meglio rappresentano le rispettive categorie.

Di seguito, uno scatterplot che organizza le soluzioni in base a stime di semplicità d’uso, versatilità e qualità grafica degli output.

Soluzioni ordinate per stime di semplicità d’uso, versatilità e qualità grafica degli output. Il grafico è stato realizzato con RawGraphs e Adobe Illustrator.

D3.js

Mike Bostock è stato fino al 2015 graphics editor del New York Times. Al piccolo team da lui presieduto e a una fervente comunità di appassionati è da attribuire lo sviluppo di D3, una libreria JavaScript per l’implementazione di visualizzazioni di dati e grafica per il web.

Carousel di esempi sul sito ufficiale di D3.

Data-Driven Documents (il significato dell’acronimo “D3”) basa il suo successo su una comunità molto attiva, sul supporto di stakeholder autorevoli nel settore della dataviz e sulla garanzia di risultati solidi a fronte di una relativa semplicità nella programmazione.

Alcune tra le visualizzazioni in D3 più interessanti si possono ritrovare proprio sul New York Times. A partire dai classici grafici interattivi fino ad arrivare alle più varie animazioni per il web, uno dei punti di forza di questa tecnologia sta nella sua versatilità. Una volta appresa la logica della libreria, la si può impiegare sia per animare pagine web e per produrre grafici statici o interattivi.

Tra i punti a favore di D3 c’è il fatto che sia una tecnologia open source e completamente gratuita, all’opposto di molti competitor. Un altro punto a favore è che, basandosi su standard open del web come HTML, SVG, CSS e JavaScript, D3 è diventato a sua volta un sistema riconosciuto come uno standard.

Tra gli artefatti più interessanti ve ne segnaliamo per temi di società, politica e attualità.

Da segnalare è anche RawGraphs, un web app gratuita e tutta italiana che fornisce un’interfaccia grafica per lavorare con alcune delle funzionalità di D3.

Tableau

È un software sviluppato dall’omonima company basata a Seattle, Washington, la cui mission è “[to] help people see and understand their data”.

Si tratta di un software che permette di inserire dei dati e di visualizzarli con pochi clic tramite un’interfaccia grafica.

Un esempio di visualizzazione con Tableau.

Anche Tableau ha diversi pregi. Come D3, anch’esso vanta di una community molto attiva, e ciò rende molto semplice trovare soluzioni a dubbi e problemi di ogni tipo. Inoltre, l’interfaccia grafica rende lo rende un software piuttosto intuitivo. Con pochi clic si possono realizzare visualizzazioni esplorative di buona qualità.

Se dovessimo cercare dei difetti potremmo ricordare che Tableau è un software proprietario sviluppato su modello freemium. Esiste una versione Public, gratuita, che comprende un’ampia gamma di funzioni base, ma che presuppone per esempio che tutti i progetti di lavoro siano resi pubblici ed esplorabili sul sito di Tableau. Il fatto che sia un software proprietario significa anche che la libertà d’azione dipende strettamente dalle possibilità predefinite dettate dal software. Una libreria open come D3 ammette modifiche e migliorie virtualmente infinite, previa la comprensione del linguaggio JavaScript.

Da diversi anni Tableau ottiene anche dei buoni piazzamenti nel Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platform, e ciò contribuisce a rafforzare la sua posizione come una tra le soluzioni leader nel settore.

Immediatezza e agilità o completezza?

Tableau si conferma come un software estremamente rapido nella lettura e visualizzazione dei dataset. Gli output prodotti sono naturalmente interattivi e possono essere esportati in vari formati, sia come elementi da inserire in pagine web sia come cartelle di lavoro da condividere con altri utenti.

Non è un caso invece che D3 sia largamente utilizzato in contesti web editoriali. In queste situazioni i dati ed elementi visivi da mostrare sono definiti all’inizio del processo, e D3 è impiegato nelle visualizzazioni di dati che sono più esplicative che non esplorative.

La rapidità e relativa semplicità di Tableau lo rendono ottimo come software per esplorare i dati, mentre D3 si presta molto per la creazione di prodotti molto efficaci nella spiegazione dei dataset, grazie all’estrema versatilità e alle infinite possibilità di personalizzazione.


Data Visualization: D3.js o Tableau? was originally published in Blog Digital Marketing | H-FARM on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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