Visualização de Dados

O que é visualização de dados?

Visualização de dados é o processo de transformar dados brutos em representações visuais. Tipicamente, essas visualizações estão na forma de gráficos e diagramas. A visualização de dados visa tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo por pessoas que não são treinadas em análise ou que não são tipicamente boas com números.

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

Para alguém não treinado em análise de big data, uma parede de números ou o jargão estatístico que acompanha conclusões de correlação escritas pode parecer assustador. Mas um gráfico de barras, mapa ou diagrama converte esses fatos e números assustadores em algo que quase todo mundo pode 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 de pizza. E quando você combina esse entendimento inato com o conhecimento do processo de negócios ou um pequeno pouco de explicação do analista ou apresentador, o resultado é geralmente um momento de “clique” quando a transição do número do abstrato. Eles começam a contar uma história que o visualizador entende e pode responder.

As pessoas são treinadas pela cultura para procurar esses tipos de pistas visuais. Cores significam coisas. Nas notícias, elas podem mostrar qual partido político está na frente da corrida. As cores da loja dizem qual desconto se aplica a um produto específico. Procurar padrões em cores, linhas e pontos é natural quando se está diante de gráficos e diagramas. Além disso, os dados visuais são tipicamente mais chamativos e interessantes do que linhas de números e letras, o que ajuda a manter o público engajado 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 de visualização de dados é limitada apenas pela disponibilidade de bons dados e pelos recursos (sejam pessoas ou software) para converter esses dados em imagens. Algumas formas de uso da visualização de dados incluem:

• Para identificar tendências, como se as vendas estão caindo ou se certos processos não são 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 tem um volume de chamadas alto
• Para identificar relacionamentos, como se os processos de produção noturnos falham 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 eles se tornem problemas
• Para comunicar uma história que passa a mensagem para sua organização rapidamente
• Para identificar a frequência, como com que frequência um produto é comprado em uma área específica

Entender todos os tipos de dados acima ajuda as empresas a descobrir causas raiz dos problemas, identificar cenários vencedores 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. Na verdade, infográficos de alta qualidade são 30 vezes mais propensos a serem lidos do que texto simples. Profissionais de marketing online e produtores 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 mapas codificados por cores.

Painéis são uma resposta organizacional ao infográfico. Os painéis, que geralmente podem ser personalizados para atender às necessidades de várias empresas, departamentos ou equipes, fornecem relatórios importantes de business intelligence para as telas de computador e 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 acompanhem os processos ao longo do dia. Diferentemente dos infográficos, que são geralmente estáticos, os painéis podem vir com algumas ferramentas de análise de dados embutidas. Eles podem permitir que o usuário toque ou clique para se aprofundar em métricas ou ver diferentes visualizações da mesma história de visualização de dados.

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

Gráficos e Diagramas

Gráficos e diagramas são tipicamente as primeiras ferramentas consideradas ao discutir a narrativa de visualização de dados. Um gráfico de linhas pode contar a história geral das tendências de dados ao longo do tempo mais rápido do que uma narrativa ou números, e um gráfico de barras pode permitir que o visualizador 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 BI. Aqui estão outros gráficos e diagramas usados em visualização de dados:

• Gráficos de caixa e bigodes são uma ótima maneira de ver rapidamente se há valores atípicos arrastando 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 perguntas como “Estes dois processos são estatisticamente os mesmos?”
• Gráficos de Gantt fornecem uma visualização rápida de projetos ou processos ao longo do tempo. É uma ótima maneira de determinar se um cronograma complexo é realista conforme planejado, descobrir onde um processo pode encontrar ou sobrepor 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 dado considerado. Eles permitem ver tendências potenciais, valores atípicos e agrupamentos. Por exemplo, se você está rastreando a eficiência dos funcionários por dia, cada funcionário pode ser representado por pontos de cores diferentes. Isso facilita ver se um funcionário está tendo um desempenho significativamente acima ou abaixo da média. Os gráficos também permitem ver se algum outro elemento, como o dia da semana, impacta o desempenho geral.
• Histogramas mostram a distribuição dos seus dados. 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 flutuando em torno da média correta ou se os valores atípicos 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 precisa ver se cada parte do todo está contribuindo ou se você quer 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 de processo estatístico podem fornecer informações rapidamente sobre se um processo está “sob controle” ou não. Os gráficos de controle são frequentemente partes de painéis de análise porque podem ser usados para determinar se um processo está funcionando conforme o projetado ou se alguma intervenção manual pode ser necessária para fazer uma melhoria ou corrigir um problema.
• Gráficos de treemap são ferramentas de visualização de dados que mostram dados hierárquicos usando nós aninhados (retângulos) de vários tamanhos e cores, facilitando a identificação de padrões de dados ou a comparação de quantidades de dados. Os gráficos treemap devem ser usados em cenários específicos. Eles não resolvem o mesmo problema que uma visualização como um gráfico de barras ou um gráfico de linhas, mas são destinados a exibição de dados mais complexos e ricos.

Tabelas

As imagens podem valer mil palavras, mas às vezes gráficos e diagramas não cumprem o trabalho sozinhos quando se trata de contar histórias com dados. Quando você deseja acompanhar seus visuais com um olhar mais específico sobre os 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 colunas e linhas das tabelas.

Você pode incluir tabelas em seus relatórios de visualização de dados quando souber que os stakeholders vão querer ver informações mais granulares. Você também pode incluí-las se quiser apontar especificamente como um dado está distorcendo as conclusões que podem ser tiradas de um gráfico.

Quando dados analíticos são incorporados em software, eles geralmente vêm com opções para visualizar tabelas. Por exemplo, se alguém pode ver um gráfico de barras em seu painel, ele pode 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 gostaria de informações adicionais antes de agir.

Mapas

Mapas são uma maneira ideal de exibir dados ligados a uma localização. Em quais estados você mais envia? Quais bairros têm as casas mais antigas e, portanto, podem precisar de certos tipos de serviços? Onde em sua instalação as temperaturas são mais frescas? Estas são todas perguntas que podem ser melhor respondidas com dados de mapa.

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Benefícios da visualização de dados

A visualização de dados vem com 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 decisões, identificar padrões e tendências e, finalmente, impulsionar sua receita.

Aqui estão nossos principais benefícios da visualização de dados:

Permite-nos absorver grandes quantidades de dados em um piscar de olhos

O cérebro humano é programado para pensar visualmente. Ele pode processar visuais 60.000 vezes mais rápido que o texto. Além disso, nossos cérebros podem processar uma imagem de forma eficaz em apenas cerca de 13 milissegundos. Pense em quão poderoso é ver um gráfico, diagrama ou outra representação visual de dados. É muito mais fácil para o cérebro processar os dados dessa forma do que se você estiver olhando para uma planilha com linhas de números.

Acelera o processo de tomada de decisões

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

Mostra facilmente as relações entre operações e resultados

Encontrar uma correlação entre operações de negócios e desempenho de mercado é vital no espaço competitivo, por isso um dos principais benefícios da visualização de dados é que ele permite aos usuários rastrear a conexão entre ambos e agir de acordo sempre que necessário.

Pode impulsionar sua receita

A visualização de dados é sobre encontrar as informações certas para ajudar os tomadores de decisão a tomar as decisões de negócios corretas. Com a ajuda de visuais de dados em tempo real, você e sua equipe terão a capacidade de realizar análise preditiva avançada para diferentes aspectos do seu negócio. Por exemplo, você terá acesso a dados de vendas atualizados que podem ajudar a determinar estratégias de marketing ou 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 primeiro, a pessoa que vai analisar sua história de dados. Aqui estão algumas perguntas que você pode fazer a si mesmo ou aos seus usuários para ajudar a começar:

• Quem usará a visualização?
• Quem é meu público? Com quem estou tentando falar com minha história de dados?
• Que perguntas esta visualização deve responder?
• Preciso de uma visualização ou mais?
• É uma visualização exploratória ou uma visualização explicativa?

Use o tipo de gráfico certo – Antes de decidir qual tipo de gráfico usar, pergunte a si mesmo: Que história de dados você está tentando contar com sua visualização – você quer comparar dados ou mostrar a distribuição de dados? Você está fazendo análise de tendência ou outra coisa? 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 falam conosco mais alto do que palavras e se comunicam conosco em um nível emocional. Podemos não perceber na maioria das vezes, mas em um nível subconsciente, cada cor desencadeia uma emoção diferente nas pessoas. 62 – 90% da primeira impressão é baseada em como alguém está reconhecendo a cor na situação. Portanto, o desafio aqui é usar o poder da cor de forma eficaz para comunicar a mensagem que você deseja enviar.

Evite “lixo gráfico”****– 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 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 clareza em sua história de dados.

• Classificar em ordem alfabética ajuda as pessoas a encontrar o que procuram.
• Classificar em ordem crescente ajuda a contar a história do crescimento.
• Classificar em ordem decrescente ajuda a comparar do maior para o menor.
• Títulos descritivos e concisos dão um motivo para o gráfico.
• Linhas de tendência esclarecem conjuntos de dados de séries temporais.
• Sobreposições de valores fornecem detalhes enquanto analisam.

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

• O destaque de séries foca o usuário no que ele deve observar.
• A formatação condicional chama a atenção para pontos de dados chave com paletas de cores divergentes.
• Anotações podem apoiar a narrativa, seja em um gráfico ou com colaboração.
• A detecção de valores atípicos mostra faixas de dados dentro ou fora dos valores esperados.
• A previsão de séries temporais é uma capacidade esperada.
• Gráficos de regressão linear mostram 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 dar aos usuários insights mais profundos e aprofundar a análise abrangente.

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

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

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

Exemplo de visualização de dados em ação

A visualização de dados nem sempre pode ficar sozinha

É importante perceber que, por mais poderosa que seja a visualização de dados, ela não é a única ferramenta de análise de dados que sua empresa deve usar (considere uma ferramenta de análise como um software de análise incorporada de serviço próprio). As representações visuais de dados nem sempre podem ficar sozinhas, razão pela qual muitas ferramentas de relatórios de business intelligence e opções de painel permitem que você se aprofunde em níveis mais profundos da informação.

Um exemplo primário de quando a visualização de dados não fica bem sozinha é quando você está tentando determinar se algo tem uma correlação. Você pode usar um gráfico de correlação, que plota dois conjuntos de pontos de dados em cores diferentes. Se os pontos de ambos os conjuntos de dados pairarem ao longo da mesma linha, isso pode indicar um relacionamento. Mas há estatísticas bastante robustas em jogo por trás disso, e o visual nem sempre fornece detalhes suficientes para dar um parecer sobre se os dois conjuntos de dados estão estatisticamente relacionados. Além disso, se você publicar o visual sozinho, sem qualquer explicação narrativa, há uma chance de que pessoas não familiarizadas com estatísticas assumam que causa e efeito estão em jogo. Mas correlação não significa necessariamente causalidade.

Em última análise, contar histórias visuais com dados facilita para as pessoas em toda a sua organização entender os dados com mais clareza. Mas você ainda provavelmente precisará dos especialistas ou ferramentas de análise certos para guiar o navio quando se trata de análise e apresentações de dados complexos.