Grandi e piccoli numeri

Riproduciamo un articolo di Cole Nussbaumer Knaflic, di cui Apogeo ha pubblicato Data Storytelling, libro con tentativi di imitazione. Il post originale, numbers of different magnitudes, è tratto dal blog storytelling with data.

Rappresentare insieme numeri di grandezze molto diverse può costituire un problema. Come mostrare le cifre più piccole? Come dare un senso reale della scala? Vi mostro nel giro di due articoli come mi è capitato di affrontare recentemente un problema di questo tipo (i dati autentici sono stati modificati per riservatezza). Oggi formuliamo le premesse.

Si fa credito

Contesto: lavoriamo sul rischio crediti in una banca (il mio primo lavoro!). Accade per forza che qualcuno ottenga un prestito e fallisca, o non voglia ripagarlo. Bisogna stimare l’ammontare di queste situazioni per avere una riserva di denaro a coperture di queste perdite attese. Per farlo, presupposto un portafoglio prestiti, esiste una procedura per valutare il rischio di ciascun prestito. Per semplicità ipotizziamo che i valori assegnabili siano Pass (rischio praticamente zero) oppure livelli di rischio Very Low, Low, Moderate, High e Very High). Vogliamo capire il rapporto tra i valori dati e il profilo di rischio per un certo portafoglio.

Il grafico di partenza somigliava a questo:

Davvero molti dati in questo diagramma e pure poco chiari. Bisogna fare pulizia.

I dati sono tanti. Quando lavoravo in banca usavamo tonnellate di grafici con tabelle di dati come questa. La mia reazione iniziale è stata eliminare la tabella; se quei valori contano, devono vedersi nel grafico. Ma non può funzionare. Molti dei segmenti sono piccolissimi e non c’è spazio fisico per inserirli. Ci vuole un altro metodo.

Occorre capire che cosa vogliamo illustrare con il grafico. QUando lo guardo e cerco di determinare informazioni – da tempo non è la mia area di competenza e traggo conclusioni solo a scopo illustrativo – arrivo a queste conclusioni:

1. Il portafoglio è cresciuto. Il volume totale dei prestiti è cresciuto dell’81 percento, da 392 milioni a gennaio 2016 a 709 milioni in gennaio 2017. È una crescita notevole. Probabilmente c’è dietro un contesto interessante.
2. I Pass sono cresciuti in proporzione al totale. Nel gennaio 2016 era Pass l’89 percento dei prestiti nel portafoglio (rischio pressoché zero); a gennaio 2017, siamo al 95 percento. Sembra un progresso sostanziale (qui non teniamo conto delle complicazioni: per esempio potrebbero esserci prestiti aggiunti da poco che non hanno avuto tempo di peggiorare la propria valutazione, o altro che non ci interessa qui).
3. Nonostante la crescita del portafoglio, i volumi dei prestiti a rischio sono tutti diminuiti, con l’eccezione dei Moderate. Dal grafico è veramente difficile capirlo, perché le barre impilate non lo evidenziano e analizzare la tabella richiede tempo. Potrebbe trattarsi di un segnale preoccupante all’interno di un quadro positivo, quindi voglio essere sicura che si noti.

Ora che so cosa evidenziare, posso pensare a come mostrare questi dati in modo da aiutare il pubblico ad accorgersene. Enfatizzare tutto in solo grafico sarebbe difficile e dunque ne produrrò più di uno, con viste multiple, che richiamino l’attenzione sui punti sopra elencati e raccontino una storia.

Esercizio per i lettori: come affrontereste questa sfida? Domani mostrerò fase per fase il mio percorso narrativo grafico e darò la (mia) soluzione. Nel frattempo, pensate a come procedereste.

Un ausilio per creare rappresentazioni grafiche sempre più parlanti.