5 Strumenti open source di Data Visualization
La Data visualization è la rappresentazione di dati attraverso grafici, diagrammi, infografiche, animazioni e dashboard anche interattive. Le informazioni visualizzate comunicano dati complessi e le relazioni tra di essi e sono accompagnate da insights, in modo che risultino facili da comprendere e che aiutino a prendere decisioni basate sui dati.
Le tecniche di Data visualization possono essere utilizzate per tantissimi scopi e non solo all’interno dei team di analisi. I team che gestiscono i sistemi di reporting tipicamente sfruttano alcuni template e viste per monitorare le performance. Ma sarebbe riduttivo affermare che la data visualization consista solo in dashboard che tracciano le prestazioni. Ad esempio, un data analyst potrebbe utilizzare una word cloud per catturare concetti chiave, trend e relazioni nascoste. Ci sono infiniti modi per rappresentare i diversi tipi di dato ed è importante ricordare che la data visualizaton è una competenza che dovrebbe essere estesa anche all’esterno del team analitico. Ad esempio, spesso i manager utilizzano le tecniche della data visualization per esporre i cambiamenti che avverranno nella gerarchia o nella struttura organizzativa. I data analyst, invece, la utilizzano per scoprire e spiegare pattern e trend.
In questo articolo discutiamo gli scopri principali della Data Visualization e presentiamo 5 strumenti open source per la visualizzazione dei dati.
Gli scopi della Data Visualization
La data visualization viene prima di tutto per generare idee, trovare pattern e individuare trend: la visualizzazione dei dati è spesso utilizzata per stimolare nuove idee all’interno di un gruppo di lavoro. Nonostante questo tipo di visualizzazioni siano grezze e esto scopo consiste nel veicolare un’idea, come ad esempio un processo o un framework particolare. Si usa solitamente nei contesti di apprendimento e certificazione, ma può anche essere usata per rappresentare processi e strutture aziendali. Ad esempio, i project manager utilizzano spesso i diagrammi di gantt e grafici a cascata per illustrare i flussi di lavoro. Anche la modellazione dei dati utilizza l’astrazione per rappresentare e comprendere meglio i flussi di dati all’interno di un’organizzazione.
Le ultime due casistiche sono più vicine ai professionisti che lavorano con i dati. Mentre la scoperta visiva aiuta a identificare pattern e trend in un dataset, come ad esempio la stagionalità, la visualizzazione vera e propria aiuta a raccontare la storia dei dati, ad esempio dopo la scoperta di un nuovo insight.
In altre parole, la visualizzazione dei dati è uno step critico nel processo di data science e aiuta persone e team a veicolare e comunicare dati e storie di dati in modo più efficiente. Oggi è molto facile accedere agli strumenti di data visualization, anche per i principianti.
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5 strumenti open source di data visualization
Di seguito offriamo una panoramica di 5 strumenti open source per la Data Visualization, il loro stato attuale e le loro caratteristiche principali.
Apache Superset
Apache Superset è una delle principali piattaforme di esplorazione e visualizzazione dati open source, un progetto maturo e di alto livello della Apache Software Foundation. Progettato per essere una soluzione di BI enterprise-ready, Superset è in continuo sviluppo, con una community attiva e una crescente adozione in ambienti aziendali che cercano alternative potenti alle soluzioni proprietarie. Si presenta con un’architettura cloud-native leggera e scalabile e si integra con l’infrastruttura dati esistente senza richiedere un ulteriore strato di ingestione.
La forza di Superset risiede nel suo duplice approccio. Per gli utenti di business e gli analisti, offre un “Chart Builder” no-code con un’interfaccia drag-and-drop intuitiva per creare rapidamente dashboard e oltre 40 tipi di visualizzazioni preinstallate. Per i data engineer e i data analyst, Superset include “SQL Lab”, un potente editor SQL basato sul web per la preparazione avanzata dei dati e la creazione di query complesse. Apache Superset può inoltre integrarsi a quasi tutti i database o motori dati che utilizzano SQL, comprese le moderne piattaforme cloud-native a scalabilità petabyte, rendendolo estremamente versatile per qualsiasi stack di dati aziendale.
Il progetto sta già adottando l’IA per migliorare l’esperienza della community, ad esempio attraverso un chatbot “Ask AI” addestrato sulla documentazione ufficiale per assistere gli sviluppatori.
RAWGraph
RAWGraphs è un progetto open source no code attivo e ben mantenuto. La forza di RAWGraphs risiede nella chiarezza della sua missione: Non cerca di essere uno strumento di BI o una piattaforma di dashboarding. Il suo scopo dichiarato è quello di agire come “l’anello mancante” tra le applicazioni a foglio di calcolo (come Microsoft Excel o Google Sheets) e gli editor di grafica vettoriale (come Adobe Illustrator, Inkscape o Figma). Si rivolge a un pubblico specifico: designer, data journalist, ricercatori e chiunque abbia bisogno di creare visualizzazioni dati di alta qualità, personalizzate e spesso statiche, destinate alla pubblicazione.
La galleria di RAWGraphs include infatti quasi 30 tipi di grafici. Oltre ai classici bar chart e line chart, offre layout complessi e meno comuni che sono difficili da produrre con strumenti standard, come diagrammi di Sankey, dendrogrammi circolari, mappe Voronoi e grafici a sciame (beeswarm plot). Lo strumento è completamente gratuito e offre anche tutorial per gli utenti.
Plotly
Plotly è una delle principali librerie di visualizzazione dati open source per Python. È attivamente sviluppata, con la versione 6.2.0 rilasciata a giugno 2025. La libreria plotly.py è il motore grafico alla base di Dash, un framework, anch’esso open source, per la costruzione di applicazioni web analitiche interamente in Python. Plotly funziona perfettamente con librerie come Pandas e NumPy e all’interno di ambienti come Jupyter Notebooks e IDE moderni.
Se quindi, da una parte, la libreria di visualizzazione plotly.py e il framework Dash sono completamente gratuiti e open source, dall’altra, le funzionalità di IA più avanzate, sono parte di Plotly AI, un insieme di capacità che potenziano sia i prodotti open source, sia la piattaforma commerciale Dash Enterprise.
L’integrazione con l’IA si può ritrovare in Plotly Studio, un ambiente di sviluppo che trasforma il processo di creazione di app. Permette a un utente di caricare un dataset e, tramite prompt in linguaggio naturale, di generare un’intera applicazione Dash interattiva in pochi minuti. Il sistema produce codice Python pulito e ben strutturato che può essere ulteriormente personalizzato dallo sviluppatore.
D3.js
D3.js è una libreria JavaScript gratuita e open source. D3 non ha un concetto predefinito di “grafico” (come un bar chart o un pie chart), ma fornisce allo sviluppatore un toolbox di basso livello per manipolare il Document Object Model (DOM) del browser in base ai dati.
Questo approccio offre una flessibilità e un controllo espressivo senza pari. Qualsiasi visualizzazione immaginabile può essere costruita con D3. Il rovescio della medaglia è che richiede uno sforzo di programmazione significativo, dal momento che anche un grafico semplice può necessitare di decine di righe di codice. D3.js è quindi la scelta ideale quando si necessita di visualizzazioni altamente personalizzate, interattive e innovative, ma è eccessivo per analisi rapide o dashboard standard.
Lightdash
Lightdash è una piattaforma di BI costruita per il moderno data stack e in particolare per i team che hanno adottato dbt (data build tool) come standard per la trasformazione dei dati. Il suo approccio tratta l’analisi dei dati come una disciplina ingegneristica, con pratiche mutuate dallo sviluppo software come il version control, i test e l’integrazione continua.
La caratteristica più distintiva di Lightdash è il suo semantic layer dbt-native. Con Lightdash metriche e dimensioni risiedono direttamente nei file di configurazione .yml del progetto dbt. Questo approccio crea una “single source of truth” che viene gestita con il version control tramite Git, proprio come il resto del codice. Questo garantisce coerenza, tracciabilità e riproducibilità. L’intero flusso di lavoro è pensato per gli sviluppatori di dati e gli analytics engineer. Lightdash fornisce un’interfaccia a riga di comando per gestire il progetto, supporta ambienti di preview e staging per testare le modifiche in sicurezza e si integra con le pipeline di CI/CD per la validazione automatica dei contenuti.
Per quanto riguarda le funzionalità di intelligenza artificiale, Lightdash ha introdotto un “AI Analyst” (disponibile solo nel piano Cloud Enterprise), che consente agli utenti di porre domande in linguaggio naturale per creare report e grafici.
È importante per un data analyst scegliere sempre il miglior strumento per la visualizzazione dei dati e ci sono alcuni accorgimenti da tenere in considerazione per fare questa scelta: ti consigliamo infatti di controllare la frequenza con cui il tool viene aggiornato, quali tipologie di visualizzazioni fornisce (2D, 3D, spaziali e finanziarie, semplici grafici di base), quali sono le opzioni di personalizzazione e design, quali sono le eventuali funzionalità di AI e analisi assistita e qual è la licenza.
| Criterio | Apache Superset | RAWGraphs | Plotly | D3.js | Lightdash |
|---|---|---|---|---|---|
| Che cos’è | Piattaforma di BI open-source, full-stack e generalista. | Applicazione web no-code per la creazione di visualizzazioni statiche. | Libreria di programmazione Python di alto livello per grafici interattivi. | Libreria JavaScript di basso livello per la manipolazione del DOM. | Piattaforma di BI open-source, dbt-nativa e focalizzata sulla governance. |
| Utente ideale | Team con competenze SQL che cercano un’alternativa self-hosted a Tableau/Power BI. | Designer, giornalisti, ricercatori che necessitano di grafici non standard per pubblicazioni. | Data scientist e analisti che lavorano nell’ecosistema Python (Jupyter, Pandas). | Sviluppatori web front-end che costruiscono visualizzazioni su misura e complesse. | Team di analytics engineering che utilizzano dbt e cercano una BI governata. |
| Curva di apprendimento | Ripida, specialmente per l’amministrazione e la gestione dei permessi. | Molto bassa; interfaccia intuitiva e guidata. | Moderata; molto bassa con Plotly Express, più alta con Graph Objects. | Ripida; richiede una profonda comprensione degli standard web. | Bassa per gli utenti business; moderata per gli sviluppatori. |
| Competenze richieste | SQL, Python (per personalizzazioni), competenze di amministrazione di sistema/DevOps. | Nessuna competenza di programmazione richiesta per l’uso base. | Python, Pandas. | JavaScript (avanzato), HTML, SVG, CSS. | Utenti business: nessuna. Sviluppatori: dbt, YAML, Git. |
| Libreria di visualizzazione | 40+ tipi di grafici basati su Apache ECharts; estensibile con plug-in. | Circa 30 tipi di grafici, molti dei quali non standard (Alluvial, Treemap, etc.); estensibile. | 40+ tipi di grafici interattivi (inclusi 3D e mappe). | Nessuna “libreria”; fornisce valori primitivi per costruire qualsiasi visualizzazione da zero. | Set di grafici standard; estensibile tramite la specifica Vega-Lite (JSON). |
| Interattività | Elevata; dashboard con cross-filtering, drill-down, zoom e pan. | Nessuna; l’output è statico. | Molto elevata; zoom, pan, hover, selezioni e controlli personalizzati di default. | Illimitata; ogni interazione è programmabile manualmente dallo sviluppatore. | Elevata; filtri, drill-down e dashboard interattive per l’esplorazione. |
| Output principale | Dashboard web interattive. | File di immagine statici (SVG, PNG) per l’uso in documenti e design. | Grafici interattivi incorporabili in notebook, file HTML o applicazioni Dash. | Componenti web (HTML/SVG) dinamici e interattivi. | Dashboard web interattive e report. |
| Caso d’uso | Creare una piattaforma di BI self-service centralizzata e personalizzabile per un’intera azienda. | Creare un grafico di alta qualità e non standard per un articolo di data journalism o un report scientifico. | Esplorare dati interattivamente in un notebook Jupyter e/o costruire un’applicazione analitica Python con Dash. | Costruire una visualizzazione dati unica e di punta come parte di un prodotto web più grande. | Abilitare il self-service BI per gli utenti business, garantendo al contempo la coerenza e la governance delle metriche definite in dbt. |
