Visualização de dados

O que é visualização de dados?

A visualização de dados é o processo de transformar dados brutos em representações visuais. Normalmente, essas visualizações estão na forma de gráficos e diagramas. A visualização de dados tem como objetivo tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo para pessoas que não têm treinamento em análise ou que não são naturalmente boas com números.

Por que a visualização de dados é importante e tão eficaz?

Para alguém que não tem treinamento em análise de grandes volumes de dados, uma grande quantidade de números ou a linguagem estatística que acompanha as conclusões de correlação escritas pode parecer assustadora. Mas um gráfico de barras, um mapa ou um diagrama transforma esses dados e informações assustadores em algo que quase todos podem entender.

A visualização é uma linguagem compartilhada. Mesmo sem treinamento formal, a maioria das pessoas pode decifrar a mensagem básica por trás de algo como um gráfico de barras ou um gráfico de pizza. E, quando você combina esse entendimento inato com o conhecimento do processo de negócios ou com uma pequena explicação do analista ou apresentador, o resultado geralmente é um momento de compreensão, quando, de repente, o número deixa de ser abstrato. Eles começam a contar uma história que o espectador entende e pode responder.

As pessoas são treinadas culturalmente para procurar esses tipos de pistas visuais. As cores têm significados. Nas notícias, elas podem mostrar qual partido político está à frente na disputa. As cores da loja informam qual desconto se aplica a um determinado produto. Procurar padrões em cores, linhas e pontos é natural quando se apresenta gráficos e diagramas. Além disso, os dados visuais geralmente são mais atraentes e interessantes do que linhas de números e letras, o que ajuda a manter o público envolvido na história que está sendo contada com os dados.

Como a visualização de dados é usada?

A visualização de dados pode ser usada de várias maneiras. Muitas vezes, a narrativa da visualização de dados é limitada apenas pela disponibilidade de dados de qualidade e pelos recursos (sejam pessoas ou software) para converter esses dados em imagens. Algumas maneiras pelas quais a visualização de dados é usada incluem:

• Para identificar tendências, como se as vendas estão diminuindo ou se certos processos não estão tão produtivos quanto antes
• Para entender informações complexas rapidamente, como quando as pessoas visualizam painéis para realizar uma verificação geral da saúde do processo
• Para identificar padrões, como se a primeira quarta-feira do mês sempre tiver um aumento no volume de chamadas
• Para identificar relacionamentos, como se os processos de produção noturna apresentarem problemas sempre que uma determinada pessoa está no comando
• Para examinar uma rede, como quais públicos os profissionais de marketing devem segmentar com sua mensagem
• Para analisar riscos e resolver problemas antes que se tornem problemas
• Para comunicar uma história que transmita a mensagem à sua organização rapidamente
• Para identificar a frequência, como a frequência com que um produto é comprado em uma área específica

Compreender todos os tipos de dados acima ajuda as empresas a descobrir as causas raízes dos problemas, identificar cenários de sucesso e tomar decisões que levam a resultados mais positivos.

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Tipos de visualização de dados

Infográficos são uma forma extremamente comum de visualização de dados. De fato, infográficos de alta qualidade têm 30 vezes mais chances de serem lidos do que texto simples. Os profissionais de marketing online e os criadores de conteúdo usam essas imagens populares para transmitir informações rapidamente. Os componentes dos infográficos geralmente incluem gráficos de barras e linhas, gráficos de pizza e até mesmo mapas com códigos de cores.

Dashboards são uma resposta organizacional ao infográfico. Os painéis, que geralmente podem ser personalizados para atender às necessidades de várias empresas, departamentos ou equipes, fornecem informações importantes business intelligence para as telas de computadores e dispositivos móveis de gerentes e outros tomadores de decisão. Muitas vezes, os dados exibidos em gráficos e diagramas em um painel são em tempo real ou, pelo menos, muito recentes, o que permite que as pessoas monitorem os processos ao longo do dia. Ao contrário dos infográficos, que geralmente são estáticos, os painéis podem ter algumas ferramentas de análise de dados integradas. Eles podem permitir que o usuário toque ou clique para se aprofundar nas métricas ou visualizar diferentes perspectivas da mesma história de visualização de dados.

Em um ambiente de negócios, a visualização de dados geralmente inclui uma ampla variedade de gráficos e diagramas. Estes são incorporados em painéis e outros softwares de processo, exibidos em monitores ou painéis em áreas comuns ou inseridos em apresentações para a sala de reuniões. Alguns exemplos dos tipos de recursos comuns em análise de dados e visualização são resumidos abaixo.

Gráficos e diagramas

Gráficos e diagramas são geralmente as primeiras ferramentas consideradas ao discutir a narrativa da visualização de dados. Um gráfico de linhas pode contar a história geral das tendências de dados ao longo do tempo mais rapidamente do que uma narrativa ou números, e um gráfico de barras pode permitir que o espectador compare rapidamente contagens ou desempenho entre diferentes categorias. Mas linhas e barras não são as únicas ferramentas gráficas na caixa de ferramentas de análise de dados e relatórios de BI. Aqui estão alguns outros gráficos e diagramas que são usados na visualização de dados:

• Diagramas de caixa e bigode são uma ótima maneira de ver rapidamente se há valores discrepantes que estão afetando um processo para cima ou para baixo. Eles também são valiosos ao comparar médias, desvios padrão e médias de um processo — fatores de análise que são úteis ao responder a perguntas como: “Esses dois processos são estatisticamente os mesmos?”
• Gráficos de Gantt fornecem uma visualização rápida de projetos ou processos ao longo do tempo. Eles são uma ótima maneira de determinar se um cronograma complexo é realista conforme planejado, descobrir onde um processo pode encontrar ou se sobrepor a outro e fazer previsões sobre (ou ver quando) os processos estão atrasados.
• Gráficos de dispersão ou pontos usam pontos para indicar visualmente cada ponto de dados que está sendo considerado. Isso permite que você veja tendências, valores discrepantes e agrupamentos potenciais. Por exemplo, se você estiver rastreando a eficiência dos funcionários por dia, cada funcionário pode ser representado por pontos de cores diferentes. Isso facilita a visualização se um funcionário está tendo um desempenho significativamente acima ou abaixo da média. Os gráficos também permitem que você veja se algum outro elemento, como o dia da semana, afeta o desempenho geral.
• Histogramas mostram a distribuição de seus dados. Os histogramas são ferramentas estatísticas que ajudam a tirar conclusões de probabilidade. Mas, como uma ferramenta de narrativa de visualização, eles podem demonstrar rapidamente se um processo está se mantendo na média correta ou se os valores discrepantes estão distorcendo os resultados para dados ou resultados.
• Gráficos de pizza são uma maneira rápida de ilustrar quais fatores estão em jogo em um processo. Várias versões de gráficos de pizza são boas se você precisar ver se cada parte do todo está cumprindo seu papel ou se deseja ver quais fatores são mais importantes em um processo ou resultado.
• Gráficos de controle são tipos específicos de gráficos de linhas ou pontos que rastreiam as mudanças em um processo ao longo do tempo. Essas ferramentas de controle estatístico do processo podem fornecer informações rápidas sobre se um processo está “sob controle” ou não. Os gráficos de controle geralmente fazem parte de painéis de análise porque podem ser usados para determinar se um processo está funcionando conforme o esperado ou se alguma intervenção manual pode ser necessária para fazer uma melhoria ou corrigir um problema.
• Gráficos de árvoresão ferramentas de visualização de dados que mostram dados hierárquicos usando nós aninhados (retângulos) de tamanhos e cores variados, facilitando a identificação de padrões de dados ou a comparação de quantidades de dados. As visualizações de gráficos de árvore devem ser usadas em cenários específicos. Eles não resolvem o mesmo problema que uma visualização como um gráfico de barras ou um gráfico de linhas, mas são projetados para exibições de dados mais complexas e ricas.

Tabelas

As imagens podem valer mais do que mil palavras, mas, às vezes, gráficos e diagramas não são suficientes quando se trata de contar histórias com dados. Quando você deseja acompanhar seus recursos visuais com uma análise mais específica dos dados por trás deles, as tabelas são geralmente a melhor maneira de exibir essas informações. Isso ocorre, em parte, porque todos sabem como ler as estruturas de coluna e linha das tabelas.

Você pode incluir tabelas em seus relatórios de visualização de dados quando souber que as partes interessadas desejarão ver informações mais detalhadas. Você também pode incluí-las se quiser apontar especificamente como um determinado dado está distorcendo as conclusões que podem ser tiradas de um gráfico.

Quando a análise de dados é incorporada ao software, geralmente vem com opções para visualizar tabelas. Por exemplo, se alguém puder ver um gráfico de barras em seu painel, poderá clicar nele para ver a tabela e os dados por trás dele. Isso pode ser útil se o gráfico de barras parecer preocupante e o gerente do processo desejar informações adicionais antes de agir.

Mapas

Mapas são uma maneira ideal de exibir dados que estão vinculados à localização. Para quais estados você envia mais? Quais bairros têm as casas mais antigas e, portanto, podem precisar de certos tipos de serviços? Onde em suas instalações as temperaturas são mais baixas? Estas são todas as perguntas que podem ser melhor respondidas com dados de mapa.

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Benefícios da visualização de dados

A visualização de dados oferece muitos benefícios. Não só pode transformar dados brutos em insights acionáveis que qualquer pessoa pode entender, mas também pode acelerar o processo de tomada de decisãoprocesso de tomada de decisão, identificar padrões e tendências e, em última análise, aumentar sua receita.

Aqui estão os nossos principais benefícios da visualização de dados:

Permite que absorvamos grandes quantidades de dados com um rápido olhar

O cérebro humano é programado para pensar visualmente. Ele pode processar visuais 60.000 vezes mais rápido do que texto. Além disso, nosso cérebro pode processar efetivamente uma imagem em cerca de 13 milissegundos. Pense em como é poderoso ver um gráfico, diagrama ou outra representação visual de dados. É muito mais fácil para o cérebro processar os dados dessa forma, em vez de olhar para uma planilha com linhas de números.

Acelera o processo de tomada de decisão

Quando seu cérebro pode processar os dados de uma representação visual tão rapidamente, isso significa que você também pode tomar uma decisão baseada em dados mais rapidamente. De acordo com a Wharton School of Business, a visualização de dados pode aumentar a capacidade de chegar a um consenso rapidamente e avançar em direção à ação em 21%.

Mostra facilmente as relações entre operações e resultados

Encontrar uma correlação entre as operações de negócios e o desempenho do mercado é vital no ambiente competitivo, por isso, um dos principais benefícios da visualização de dados é que ele permite que os usuários rastreiem a conexão entre ambos e ajam de acordo, sempre que necessário.

Pode aumentar sua receita

A visualização de dados tem como objetivo encontrar as informações certas para ajudar os tomadores de decisão a tomar as decisões de negócios corretas. Com a ajuda de recursos visuais de dados em tempo real, você e sua equipe terão a capacidade de realizar análises preditivas para diferentes aspectos do seu negócio. Por exemplo, você terá acesso a dados de vendas atualizados que podem ajudar a determinar as estratégias de marketing ou a popularidade do produto entre os clientes-alvo.

Melhores práticas de visualização de dados

Entenda o usuário primeiro – A primeira coisa que queremos fazer ao criar uma visualização de dados é entender o usuário, a pessoa que analisará sua história de dados. Aqui estão algumas perguntas que você pode fazer a si mesmo ou aos seus usuários para ajudá-lo a começar:

• Quem usará a visualização?
• Quem é meu público? Quem estou tentando alcançar com minha história de dados?
• Quais perguntas esta visualização deve responder?
• Preciso de uma única visualização ou de várias?
• Esta é uma visualização exploratória ou uma visualização explicativa?

Use o tipo de gráfico correto – Antes de decidir qual tipo de gráfico usar, pergunte a si mesmo: qual história de dados você está tentando contar com sua visualização – você quer comparar dados ou mostrar a distribuição de dados? Você está fazendo uma análise de tendências ou algo mais? Depois de ter a resposta para essa pergunta, você escolherá facilmente o tipo de gráfico que melhor contará sua história de dados.

Uso adequado de cores e texto– As cores nos comunicam de forma mais eficaz do que as palavras e se comunicam conosco em um nível emocional. Podemos não perceber isso na maioria das vezes, mas, em um nível subconsciente, cada cor desencadeia uma emoção diferente nas pessoas. De 62% a 90% da primeira impressão é baseada em como alguém reconhece a cor na situação. Portanto, o desafio aqui é usar o poder da cor de forma eficaz para comunicar a mensagem que você deseja transmitir.

Evite elementos visuais desnecessários nos gráficos****– Edward Tufte, o pai da visualização de dados, diz: ''Acima de tudo, mostre os dados''. Não confunda seu público adicionando informações ou gráficos desnecessários, como imagens de fundo, linhas de grade pesadas, sombreamento, etc. Lembre-se sempre de que a maneira mais simples é geralmente a melhor maneira de mostrar seus dados.

Seja claro com seus dados– Use os recursos de visualização disponíveis para garantir a clareza em sua história de dados.

• A classificação alfabética ajuda as pessoas a encontrar o que estão procurando.
• A classificação crescente ajuda a contar a história do crescimento.
• A classificação decrescente ajuda a comparar do maior para o menor.
• Títulos descritivos e concisos fornecem um motivo para o gráfico.
• As linhas de tendência esclarecem conjuntos de dados de séries temporais.
• As sobreposições de valores fornecem detalhes durante a análise.

Destaque o que é importante – Concentre as pessoas no que é importante sobre a história que você está tentando contar.

• O destaque da série concentra o usuário no que ele deve observar.
• A formatação condicional chama a atenção para os principais pontos de dados com paletas de cores divergentes.
• As anotações podem dar suporte à narrativa, seja em um gráfico ou com colaboração.
• A detecção de outliers mostra intervalos de dados dentro ou fora dos valores esperados.
• A previsão de séries temporais é uma funcionalidade esperada.
• A regressão linear traça tendências entre variáveis dependentes e independentes.

Use interações eficazes – Usar interações eficazes também faz parte das melhores práticas de visualização de dados. Algumas das coisas que os usuários devem ter a capacidade de fazer incluem filtrar dados e vincular painéis e visualizações a outros para fornecer aos usuários insights mais profundos e permitir que eles analisem os dados de forma abrangente.

Use o 3D com sabedoria – As visualizações 3D têm seu lugar se você estiver fazendo análise de superfície, análise de volatilidade ou pesquisa de terreno. Evite o 3D para uso comercial padrão.

Use o nível de detalhe correto– Não use detalhes excessivos que não contribuam para a história dos dados.

Use a escala correta – Evite alterar a escala do eixo Y, pois isso tende a contar uma história diferente da que os dados deveriam.

Exemplo de visualização de dados em ação

A visualização de dados nem sempre pode funcionar sozinha

É importante reconhecer que, por mais poderosa que seja a visualização de dados, ela não é a única ferramenta de análise de dados que sua empresa deve estar usando (considere uma ferramenta de análise, como um software de análise incorporada e autoatendimento). As representações visuais de dados nem sempre podem funcionar sozinhas, e é por isso que muitas ferramentas e opções de painel de relatórios de inteligência de negócios permitem que você aprofunde os níveis de informação.

Um excelente exemplo de quando a visualização de dados não funciona bem sozinha é quando você está tentando determinar se algo tem uma correlação. Você pode usar um gráfico de correlação, que traça dois conjuntos de pontos de dados em cores diferentes. Se os pontos de ambos os conjuntos de dados se moverem ao longo da mesma linha, isso pode indicar uma relação. Mas há algumas estatísticas consideráveis em jogo por trás disso, e a visualização nem sempre fornece detalhes suficientes para que você possa decidir se os dois conjuntos de dados estão relacionados estatisticamente. Além disso, se você publicar a visualização sozinha, sem nenhuma explicação narrativa, há uma chance de que as pessoas que não estão familiarizadas com estatísticas presumam que causa e efeito estão em jogo. Mas correlação não significa necessariamente causalidade.

Em última análise, a narrativa visual de dados facilita que as pessoas em toda a sua organização entendam os dados com mais clareza. Mas você ainda provavelmente precisará dos especialistas ou ferramentas de análise certas para orientar o processo quando se trata de análises e apresentações de dados complexas.