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Visualização de dados

A visualização de dados é o processo de representar dados graficamente na forma de gráficos e diagramas. Isso ajuda os usuários a identificar padrões e tendências mais facilmente do que em sua forma numérica bruta. Em vez de processar linhas e números, quem visualiza pode ter uma representação visual que comunica as mesmas informações de forma mais direta.

A visualização de dados é compatível com a análise de dados e ajuda as equipes a lidar com problemas complexos com facilidade.

Tipos de visualizações de dados

Diferentes tipos de gráficos são criados para diferentes finalidades de análise. Usar o gráfico incorreto para um determinado conjunto de dados pode obscurecer a informação que você está comunicando.

Importância da visualização de dados

Ajuda a processar grandes blocos de dados

Alguns conjuntos de dados podem ser grandes demais para serem analisados e interpretados em sua forma bruta. Isso pode fazer com que informações importantes fiquem ocultas ou passem despercebidas. Transformar dados em formatos visuais torna-os gerenciáveis e ajuda as equipes a processá-los com precisão. Um gráfico que resume dez mil pontos de dados em alguns segundos levaria horas para ser interpretado em uma planilha.

Ajuda a identificar tendências e padrões

Os dados contêm todas as informações em sua forma bruta, mas raramente revelam qualquer estrutura por si sós. Representações visuais criam padrões recorrentes, anomalias e tendências imediatamente aparentes. Um exemplo histórico bem conhecido é o Mapa de pontos de 1854 de John Snow dos casos de cólera em Londres. Ao traçar geograficamente cada caso, Snow identificou uma bomba d'água contaminada na Broad Street como fonte do surto, uma informação que não poderia ter sido obtida somente a partir da lista de casos. Isso ajudou o departamento de saúde pública a responder rapidamente.

Permite uma tomada de decisão mais rápida

Quando as informações são apresentadas visualmente, com rótulos e contexto claros, isso ajuda os tomadores de decisão a identificar à origem do problema de forma mais fluida e rápida. Um formato visual reduz a carga cognitiva necessária para analisar os números e dá espaço para focar na solução.

Permite uma colaboração interdisciplinar

Informações brutas e resultados estatísticos são frequentemente interpretados somente por especialistas. Gráficos e ilustrações traduzem informações técnicas que facilitam a compreensão até mesmo por públicos não técnicos, permitindo a colaboração entre as equipes.

Ajuda à memória e à comunicação

As informações reunidas por meio de imagens são significativamente mais fáceis de lembrar do que tabelas numéricas. Isso torna os gráficos e ilustrações valiosos não só para análise, mas também para apresentações, relatórios ou qualquer contexto em que o público precise reter e agir com base nas informações.

Práticas recomendadas da visualização de dados

Embora seja importante e útil, para extrair o máximo de benefícios da visualização de dados, é importante seguir algumas práticas recomendadas.

Definir o propósito do gráfico: identifique a história que seu gráfico pretende contar. Um gráfico criado sem um propósito claro tende a incluir informações em excesso e perde sua mensagem. Conhecer seu objetivo também ajuda você a selecionar o tipo de gráfico mais adequado.

Preparar os dados a serem convertidos: dados brutos normalmente contêm valores ausentes, duplicatas e inconsistências. Gráficos ou ilustrações preparados usando dados não tratados revelam essas inconsistências. Certifique-se de que os dados utilizados sejam precisos, completos e consistentes antes de criar a visualização.

Fornecer contexto: deve ter um título claro que descreva o que apresenta, além de eixos rotulados com unidades, uma legenda e anotações que destaquem pontos de dados ou expliquem quaisquer anomalias. Isso ajudará os espectadores a interpretar os dados corretamente, sem necessidade de orientações adicionais.

Combinar o gráfico ao tipo de análise: use o tipo de gráfico adequado à análise que você está realizando. Usar um gráfico de pizza com doze fatias ou um gráfico de linhas vinculando categorias não relacionadas criará mais confusão. Você pode usar o guia abaixo para combinar seus dados ao tipo de gráfico correto.

Clareza e simplicidade: concentre-se na mensagem essencial e livre-se de jargões ou qualquer informação adicional. Isso criará mais confusão e distração em relação à mensagem central.

Usar a cor certa: as cores desempenham uma função importante ao comunicar o significado dos dados. Use uma paleta de cores coerente entre gráficos relacionados. Limite o número de cores diferentes somente ao que é necessário. Tons suaves sugerem neutralidade, enquanto cores fortes e quentes chamam a atenção e podem implicar urgência.

Usar escalas apropriadas: rotule todas as unidades de forma clara e certifique-se de que as escalas e eixos usados sejam precisos. Sempre inicie os eixos do gráfico de barras em zero, a menos que haja um motivo claro e declarado para não fazê-lo. Eixos truncados (eixos que não começam em zero) podem induzir quem visualiza o gráfico ao erro.

Usar interatividade: gráficos estáticos mostram uma visualização fixa dos dados. Elementos interativos, como filtros, dicas de ferramentas ao passar o cursor do mouse ou intervalo de datas dinâmico, permitem que os usuários explorem os dados e encontrem as informações por conta própria. Priorize a interatividade, especialmente quando o público estiver explorando os dados e não simplesmente recebendo um resultado.

Vantagens da visualização de dados

1. A visualização de dados ajuda a identificar tendências, padrões ou desvios em dados que, de outra forma, seriam difíceis de identificar em uma planilha. As ferramentas comerciais normalmente incluem uma opção para converter seus dados em formatos visuais. Por exemplo, o Zoho Sheet, disponível no Zoho Workplace, ajuda a criar gráficos intuitivos com os dados que você adiciona na sua planilha.
2. As informações na forma de gráficos ou diagramas são mais fáceis de compartilhar do que dados brutos. É mais provável que sejam compreendidas e retidas pelo público. Por exemplo, um gerente de vendas que apresenta receitas trimestrais pode compartilhar um único gráfico de barras em uma apresentação de slides ou por e-mail. Isso facilita explicar claramente as tendências de crescimento a todos, sem anexar linhas de dados brutos.
3. Formatos visuais tornam os dados interpretáveis pelo público leigo, eliminando a barreira da necessidade de conhecimento especializado na área. Por exemplo, uma equipe de RH que acompanha as taxas de rotatividade pode apresentar um painel simples com gráficos codificados por cor, permitindo que as lideranças cheguem a conclusões rapidamente.
4. Dados apresentados visualmente são significativamente mais fáceis de relembrar do que tabelas numéricas ou resumos por escrito. Por exemplo, uma equipe de marketing que analisa o desempenho de uma campanha tem muito mais probabilidade de se lembrar de que as taxas de abertura de e-mails atingiram o pico em março ao visualizar um gráfico de linhas claramente identificado, em comparação com a simples leitura dos mesmos números ocultos entre as linhas de uma planilha.

Desvantagens da visualização de dados

1. Elementos visuais correm o risco de serem mal interpretados se não forem apresentados corretamente. Um gráfico mal desenhado pode fazer com que pessoas diferentes cheguem a conclusões diferentes. Para evitar isso, é sempre melhor rotular os dados e definir um contexto para a visualização.
2. A criação de gráficos precisos e de alta qualidade exige um certo nível de conhecimento técnico que nem sempre é viável. Isso dificulta a adoção desse modelo em todas as situações. Embora as ferramentas de visualização tenham derrubado essa barreira, elas não a eliminaram totalmente.
3. A qualidade dos gráficos e diagramas depende da qualidade dos dados a partir dos quais foram gerados. Se a qualidade dos dados não for satisfatória, ou se os dados não estiverem corretos, o gráfico ou diagrama vai revelar isso.
4. A visualização de dados pode simplesmente representar esses dados e a relação entre eles. Eles não explicam a razão por trás dessa correlação. Sem o contexto adequado, analisá-los pode ser maçante.

Ferramentas de visualização de dados

As ferramentas de inteligência de negócios (BI) ajudam os analistas a converter dados complexos em formatos visuais que auxiliam em uma tomada de decisão mais fácil e consciente. Essas ferramentas concentram-se no que aconteceu e por que aconteceu, para fornecer às empresas insights que embasam decisões operacionais. As ferramentas de BI facilitam a análise ao fornecer painéis, KPIs e vários tipos de relatórios, entre outros recursos.

Com várias ferramentas à disposição das empresas, levar em conta os fatores a seguir as ajudará a escolher a ferramenta correta para suas necessidades.

• Facilidade de uso: algumas ferramentas oferecem uma interface simples que facilita a navegação até para analistas inexperientes. Além disso, algumas contam com documentação e tutoriais vastos, tornando seu uso intuitivo.
• Dimensionável: a ferramenta de BI deve conseguir lidar com grandes conjuntos de dados, caso sua empresa necessite.
• Personalizável: a ferramenta deve ser capaz de fornecer diferentes tipos de gráficos ou diagramas com a flexibilidade de modificar o design ou o layout para adequá-los à voz da sua marca.
• Econômica: o preço de uma ferramenta deve ser justificável considerando o suporte ao cliente oferecido, os recursos competentes e valor geral que agregam.