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 tabelas e gráficos. A visualização de dados visa tornar os dados mais fáceis e rápidos de entender, mesmo por pessoas que não são treinadas em análise ou normalmente 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 discurso estatístico que acompanha conclusões de correlação escritas pode parecer assustador. Mas um gráfico de barras, mapa ou gráfico converte esses fatos e números assustadores em algo que quase todos podem entender.

A visualização é uma linguagem compartilhada. Mesmo sem treinamento formal, a maioria das pessoas consegue decifrar a mensagem básica por trás de algo como um gráfico de barras ou pizza. E quando você junta essa compreensão inata com o conhecimento do processo de negócios ou um pouco de explicação do analista ou apresentador, o resultado geralmente é um momento de "clique" quando, de repente, a transição do número do abstrato. Eles começam a contar uma história que o espectador entende e pode responder.

As pessoas são treinadas pela cultura para procurar esses tipos de pistas visuais. Cores significam coisas. Nas notícias, elas podem representar qual partido político está à frente na corrida. As cores da loja dizem qual desconto se aplica a um produto específico. Procurar padrões em cores, linhas e pontos é natural quando apresentados com tabelas e gráficos. Além disso, dados visuais são tipicamente mais chamativos e interessantes do que linhas de números e letras, então isso 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 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 maneiras pelas quais a visualização de dados é usada 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 integridade do processo
• Para identificar padrões, como se a primeira quarta-feira do mês sempre tem um volume de chamadas aumentado
• Identificar relacionamentos, como se os processos de produção noturna fracassam sempre que uma determinada pessoa está no comando
• Para examinar uma rede, por exemplo, quais públicos os profissionais de marketing devem segmentar com sua mensagem
• Analisar riscos e resolver problemas antes que eles se tornem problemas
• Para comunicar uma história que transmita a mensagem rapidamente à sua organização
• Para identificar a frequência, como a frequência com que um produto é comprado em uma área específica

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

Veja Reveal em ação

Tipos de visualização de dados

Infográficos são uma forma extremamente comum de visualização de dados. Na verdade, infográficos de alta qualidade têm 30x mais probabilidade de 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.

Os painéis são uma resposta organizacional ao infográfico. Os painéis, que normalmente podem ser personalizados para atender às necessidades de várias empresas, departamentos ou equipes, fornecem relatórios importantes de inteligência de negócios para as telas de computadores e dispositivos móveis de gerentes e outros tomadores de decisão. Muitas vezes, os dados exibidos em tabelas e gráficos em um painel são em tempo real ou pelo menos muito recentes, o que permite que as pessoas fiquem de olho nos processos ao longo do dia. Ao contrário dos infográficos, que geralmente são estáticos, os painéis podem vir com algumas ferramentas integradas de análise de dados. Eles podem permitir que o usuário toque ou clique para se aprofundar nas métricas ou ver diferentes exibições da mesma história de visualização de dados.

Em um ambiente empresarial, a visualização de dados geralmente inclui uma ampla variedade de gráficos e tabelas. Eles 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 tabelas

Gráficos e tabelas são normalmente 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 de BI. Aqui estão alguns outros gráficos e tabelas que são usados na visualização de dados:

• Os gráficos de caixa e bigode são uma ótima maneira de ver rapidamente se há valores discrepantes 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 a perguntas como "Esses dois processos são estatisticamente iguais?"
• Os 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 se deparar ou se sobrepor a outro e fazer previsões sobre (ou ver quando) os processos estão atrasados.
• Os gráficos de dispersão ou pontos usam pontos para indicar visualmente todos os pontos de dados que estão sendo considerados. Eles permitem que você veja possíveis tendências, valores discrepantes e agrupamentos. Por exemplo, se você estiver acompanhando a eficiência dos funcionários por dia, cada funcionário poderá ser representado por pontos coloridos diferentes. Isso torna mais fácil ver se um funcionário está tendo um desempenho significativamente acima ou abaixo do pacote. Os gráficos também permitem que você veja se algum outro elemento, como o dia da semana, afeta o desempenho geral.
• Os 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 pairando em torno da média certa ou se os valores discrepantes estão distorcendo os resultados para dados ou resultados.
• Os 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 exercendo seu peso ou se deseja ver quais fatores são mais importantes em um processo ou resultado.
• Os gráficos de controle são tipos específicos de gráficos de linhas ou pontos que rastreiam as alterações em um processo ao longo do tempo. Essas ferramentas estatísticas de controle de processos podem fornecer informações rapidamente sobre se um processo está "sob controle" ou não. Os gráficos de controle geralmente fazem parte dos painéis de análise porque podem ser usados para determinar se um processo está funcionando conforme projetado ou se alguma intervenção manual pode ser necessária para fazer uma melhoria ou corrigir um problema.
• Os gráficos de mapa de árvore são 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 gráfico de mapa 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 destinam-se a uma exibição de dados mais complexa e rica.

Tabelas

Imagens podem valer mais que mil palavras, mas às vezes gráficos e tabelas não fazem o trabalho por si só quando se trata de contar histórias de dados. Quando você quer acompanhar seus visuais com uma visão mais específica dos dados por trás deles, tabelas são normalmente 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 sabe que as partes interessadas desejarão 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 a análise de dados é incorporada ao software, ela 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 quiser informações adicionais antes de agir.

Mapas

Mapas são uma maneira ideal de exibir dados vinculados à localização. Para quais estados vocês mais enviam? Quais bairros têm as casas mais antigas e, portanto, podem precisar de certos tipos de serviços? Onde em suas instalações as temperaturas são mais frias? Todas essas são perguntas que podem ser melhor respondidas com dados de mapas.

Benefícios da visualização de dados

A visualização de dados traz muitos benefícios. Além de transformar dados brutos em insights acionáveis que qualquer pessoa pode entender, mas também pode acelerar o processo de tomada de decisão, identificar padrões e tendências e, por fim, aumentar sua receita.

Aqui estão nossos principais benefícios da visualização de dados:

Ele nos permite absorver grandes quantidades de dados num piscar de olhos

O cérebro humano é programado para pensar visualmente. Ele pode processar visuais 60.000 vezes mais rápido do que texto. Além disso, nossos cérebros podem efetivamente processar uma imagem em apenas 13 milissegundos. Pense em quão poderoso é ver um gráfico, tabela ou outra representação visual de dados. É muito mais fácil para o cérebro processar os dados dessa forma do que se você estivesse olhando 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 rápido, 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 em 21% a capacidade de chegar a um consenso rapidamente e avançar para a ação.

Ele mostra facilmente as relações entre operações e resultados

Encontrar uma correlação entre as operações comerciais e o desempenho do mercado é vital no espaço competitivo. É por isso que um dos principais benefícios da visualização de dados é que ela permite que os usuários rastreiem a conexão entre ambos e ajam adequadamente sempre que necessário.

Pode aumentar sua receita

A visualização de dados tem tudo a ver com 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 análises preditivas avançadas 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 primeiro o usuário, a pessoa que vai analisar sua história de dados. Aqui estão algumas perguntas que você pode fazer a si mesmo ou a seus usuários para ajudá-lo a começar:

• Quem usará a visualização?
• Quem é meu público? Quem estou tentando alcançar com minha história de dados?
• Que perguntas essa visualização deve responder?
• Preciso de uma visualização ou mais?
• 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: Que história de dados você está tentando contar com sua visualização – você deseja comparar dados ou mostrar a distribuição de dados? Você está fazendo análise de tendências 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 que as 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% de uma 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 de que a maneira mais simples geralmente é 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.
• A classificação em ordem crescente ajuda a contar a história do crescimento.
• A classificação em ordem decrescente ajuda a comparar do maior com o menor.
• Títulos descritivos e concisos dão uma razão para o gráfico.
• As linhas de tendência esclarecem conjuntos de dados de séries temporais.
• Sobreposições de valores fornecem detalhes durante a análise.

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

• O destaque de séries concentra o usuário no que ele deve observar.
• A formatação condicional chama a atenção para pontos de dados importantes 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 capacidade esperada.
• A regressão linear representa tendências entre variáveis dependentes e independentes.

Use interações eficazes– O uso de 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 outras pessoas para fornecer aos usuários insights mais profundos e detalhar a análise abrangente.

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

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

Use a escala certa– 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 ser independente

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 incorporado de autoatendimento). As representações visuais de dados nem sempre podem ser independentes, e é por isso que tantas ferramentas de relatórios de business intelligence e opções de painel permitem que você se aprofunde em níveis mais profundos das informações.

Um excelente exemplo de quando a visualização de dados não se sustenta 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 algumas estatísticas bem pesadas em ação por trás disso, e o visual nem sempre fornece detalhes suficientes para você fazer uma chamada sobre se os dois conjuntos de dados são estatisticamente relacionados. Além disso, se você publicar o visual sozinho, sem nenhuma explicação narrativa, há uma chance de que pessoas não 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 para as pessoas em toda a sua organização entender os dados mais claramente. Mas você provavelmente ainda precisa dos especialistas ou ferramentas de análise certos para conduzir o navio quando se trata de análises e apresentações de dados complexas.