Dashboard Power BI e progetti di analisi dati
Qui trovi alcuni esempi di dashboard Power BI realizzate per aziende reali in settori diversi: ristorazione, retail, sport.
Ogni progetto nasce da un problema concreto del cliente: dati sparsi, report manuali, numeri difficili da leggere.
Il risultato è sempre uno strumento utile per il lavoro di ogni giorno.
*I dati utilizzati sono reali ma anonimizzati.
Case Study 1: Pizzeria - Analisi performance Social
Questa dashboard raccoglie e aggrega i dati provenienti da diverse piattaforme utilizzate da una pizzeria per la propria presenza online.
Le fonti includono:
Facebook
Instagram
sito web
Google Business
Google Ads
piattaforme di delivery
L’obiettivo era avere una visione unica delle performance digitali, evitando di dover controllare ogni piattaforma separatamente.
Tecnologie utilizzate: Power BI, Power Query, DAX, Excel (Fonte dati)
La dashboard mostra:
metriche di copertura e engagement
andamento delle interazioni nel tempo
confronto tra i diversi canali
overview complessiva delle performance online
Questo permette di capire rapidamente quali canali portano più risultati e dove conviene investire tempo o budget.
Case Study 2: Ristopub - Analisi vendite
Questa dashboard è stata progettata per analizzare le vendite di un ristopub e comprendere meglio le abitudini dei clienti.
Il report mostra:
quantità vendute per categoria di prodotto
(hamburger, pizze, ecc.)distribuzione delle vendite per giorno della settimana
andamento delle vendite nel tempo
confronto tra i diversi tipi di pasto
Tecnologie utilizzate: Power BI, Power Query, DAX, Excel (Fonte dati)
Una sezione specifica analizza nel dettaglio l’andamento delle vendite nei diversi giorni, permettendo di identificare pattern settimanali.
Queste informazioni aiutano il ristorante a:
organizzare meglio il personale
pianificare gli acquisti
ottimizzare il menu
Case Study 3: Preparatore atletico - Monitoraggio recupero infortuni calciatori
Questa dashboard è dedicata al monitoraggio del processo di recupero degli atleti dopo un infortunio.
L’obiettivo è fornire allo staff medico e atletico una visione chiara del percorso di riatletizzazione.
La dashboard include:
andamento temporale del recupero
tabelle di monitoraggio delle metriche fisiche
indicatori dello stato dell’atleta
Tecnologie utilizzate: Power BI, Power Query, DAX, Google Sheets (Fonte dati)
Una visualizzazione particolarmente utile è la rappresentazione grafica del corpo umano (fronte e retro), dove i punti di possibile infortunio sono indicati da marker.
Quando un atleta subisce un infortunio, il punto corrispondente viene evidenziato, permettendo di visualizzare immediatamente la zona interessata.
Viceversa, evidenziando un atleta è possibile vedere i punti in cui si è infortunato (ora o in passato) e le informazioni mediche riguardo al suo recupero.
Questo tipo di visualizzazione aiuta lo staff a monitorare più facilmente la situazione degli atleti.
Case Study 4: Catena di negozi - Analisi vendite e previsioni
Questa dashboard è stata sviluppata per una catena di negozi al dettaglio con l’obiettivo di monitorare l’andamento delle vendite e migliorare la pianificazione degli ordini.
Il report include diverse sezioni dedicate a:
fatturato
margini
categorie di prodotto
scontrini
fornitori
giacenze di magazzino
performance dei negozi in franchising
Tecnologie utilizzate: Power BI, Power Query, DAX, Maria DB (Fonte dati SQL), Azure Dataflow (Previsioni)
Una parte importante del progetto riguarda le previsioni di vendita.
Utilizzando modelli di machine learning è possibile stimare l’andamento delle vendite con diversi mesi di anticipo. Questo permette ai responsabili di pianificare gli ordini e gestire meglio le scorte.
Il risultato è una gestione più efficiente del magazzino e una riduzione del rischio di rotture di stock.
Come nascono queste dashboard
Ogni progetto segue un processo simile:
1️⃣ analisi delle fonti dati disponibili
2️⃣ pulizia e preparazione dei dati
3️⃣ modellazione del dataset
4️⃣ creazione delle visualizzazioni e delle metriche
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L’obiettivo non è solo costruire dashboard esteticamente curate, ma creare strumenti che possano essere utilizzati quotidianamente per prendere decisioni migliori.
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