“Os dashboards tornam as decisões de negócio mais eficientes, na medida em que suportam o monitoramento do desempenho da marca e dos produtos no digital e de como estamos em relação aos objetivos. Isso nos permite obter uma visão a médio prazo se a estratégia está seguindo o rumo desejado e desenhar ações táticas para melhorar os resultados ainda em curso.”

Barbara Pamplona, Coordenadora de Operação da Sala de Performance da Fiat Chrysler Automobiles, cliente DP6

O que faz um dashboard ser eficiente?

Um dashboard pode ser considerado eficiente se ajuda a tomar melhores decisões estratégicas.

Para isso, é necessário entender a diferença entre medir e agir. É comum os relatórios recorrentes apenas informarem qual é a situação de determinado ativo ou unidade do negócio. Ou seja, apenas fazem a atividade de medir os dados. Mudar esse paradigma, para agir com base nos dados, demanda esforço analítico. E nem sempre há tempo para análises profundas antes de tomar as decisões!

Um dashboard comum apenas exibe o estado dos principais indicadores do negócio.

Contudo, o papel do dashboard deve ser facilitar a interpretação desses dados, e expor as principais ações para melhorar os resultados, da forma mais direta possível.

O dashboard pode ser considerado eficiente se exibe as principais necessidades e possibilidades de ação para melhorar os indicadores do negócio, de forma fácil de entender.

Como planejar um dashboard?

Para todas as fases do planejamento de um dashboard eficiente é necessário ter conhecimento sobre os objetivos e estratégias do negócio.

Um projeto de dashboard deve cuidar essencialmente de três camadas:

  1. Fontes de dados: é a coleta dos dados brutos. Na prática, envolve as ferramentas de coleta dos dados, que podem ser da própria empresa, de fornecedores parceiros ou de terceiros (1st, 2nd e 3rd party data). Para essa camada, é recomendável ter um conhecimento básico sobre as ferramentas, entender quais dados estão disponíveis e como podem ser extraídos – por exemplo, via API.
  2. Base de dados: é onde os dados estão organizados para alimentar os gráficos. Na prática, envolve as ferramentas de armazenamento de dados (data warehouse), o planejamento de métricas e dimensões e a configuração dos cruzamentos de dados. Para essa camada, recomenda-se ter conhecimento sobre estruturação de base de dados e linguagens de programação voltadas para a pesquisa de bancos de dados, como SQL.
  3. Interface do usuário: é onde os usuários visualizam e interagem com os dados através de gráficos. Na prática, envolve as ferramentas de visualização de dados (data visualization), com a criação dos gráficos e configurações visuais. Para essa camada, é recomendável ter no mínimo um conhecimento básico sobre visualização de dados e princípios de design. 

A interface do usuário pode ser dividida em dois aspectos:

Desenvolvimento: Consiste na identificação dos gráficos mais eficientes para acompanhar cada indicador de performance do negócio. As ferramentas comuns de visualização de dados oferecem um conjunto padrão de gráficos, mas gráficos mais avançados podem ser configurados usando linguagens de programação como JavaScript. Para esse aspecto, recomendamos também consultar nosso “Guia de gráficos básicos” e o artigo “Como escolher o melhor gráfico para meus dados”.

Visual: O planejamento visual não tem apenas o intuito de deixar os gráficos bonitos, pois sem uma boa configuração visual simplesmente corremos o risco de ninguém entender os dados que estão no dashboard! Por isso, para que um dashboard seja eficiente, é indispensável pensar em aspectos visuais. Para esse aspecto, recomendamos o artigo “5 dicas para facilitar a leitura e entendimento de gráficos”.

Como colocar em prática um dashboard eficiente?

Para criar um bom dashboard, é preciso passar por algumas etapas essenciais. Reduzimos o processo a alguns passos básicos:

Passo 1 – Levantamento de requisitos: é entender o que o negócio precisa e que pode ser resolvido ou ajudado com o dashboard. Significa compreender os objetivos e estratégias do negócio, e identificar os principais indicadores de performance (KPIs – Key Performance Indicators). Para essa etapa, recomendamos seguir a metodologia do Modelo de Mensuração de Marketing Digital (DM3 – Digital Marketing and Measurement Model).

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fonte: https://www.kaushik.net/avinash/digital-marketing-and-measurement-model/

Passo 2 – Planejamento de Dashboard: no planejamento é imprescindível reunir todos os envolvidos na construção do dashboard, juntamente com quem irá receber os dados, para definir métricas, dimensões e entender as particularidades e necessidades da equipe que vai consumir os dados. Além disso, nesta fase  é importante encontrar a melhor ferramenta para a criação do painel com base nos dados que serão extraídos.  

É possível dividir o planejamento em três áreas:

Usabilidade: Quais áreas da empresa vão acessar esses dados e de quais funcionalidades precisam? Quais são as ferramentas ou plataformas mais adequadas para as necessidades desse projeto?

Estrutura de dados: Quais são as métricas e dimensões que é preciso incluir no dashboard? Como esses dados se cruzam? De quais fontes vêm? Como devem ser estruturadas as bases de dados?

Visual: Quais são os gráficos mais adequados para cada conjunto de dados? Quais são os principais indicadores que devem ser mostrados como “big numbers” logo no início do dashboard? Qual é o padrão visual que o dashboard deve seguir? Como os aspectos visuais podem facilitar a interpretação dos dados?

Passo 3 – Configuração técnica: nesta etapa é necessário entender a viabilidade técnica  para construir o painel, sendo importante a participação de alguém com conhecimento sobre a ferramenta que vai ser utilizada e também sobre onde os dados serão  extraídos.

É necessário dividir a configuração técnica em duas frentes:

Configuração da base – é a integração dos dados em uma única base de dados ou armazém de dados (data warehouse). É configurar o nível intermediário entre as fontes de dados e a interface que será acessada pelos usuários finais.

Configuração da interface – é a criação visual dos gráficos na ferramenta, com alertas e esquema de cores, além do desenvolvimento avançado de gráficos com fórmulas ou linguagens como JavaScript.

Passo 4 – Refinamento: é acompanhar as ações tomadas a partir da interpretação do dashboard, e trabalhar em melhorias constantes. Esse passo é importante para que o dashboard permaneça útil para as estratégias da empresa, que podem mudar ao longo do tempo.

Quais medidas você tomou para tornar seus dashboards mais eficientes? Compartilhe aqui nos comentários!

Não deixe de ler os outros artigos sobre visualização de dados.

Série básica:

  1. Desafios e tendências da visualização de dados
  2. Como escolher o melhor gráfico para meus dados?
  3. Guia de gráficos básicos
  4. 5 dicas para facilitar a leitura e entendimento de gráficos

Série intermediária:

  1. Por que DataViz é essencial e como provar pro seu chefe – DataViz Intermediate: 1 de 4

Coautoria de:

20160601_110209-Copia-96x96Ingrid Pino: Participa de projetos de Data Science e Data Visualization em cinco países e atua há quatro anos com Inteligência de Negócios na área de Marketing, com foco em Digital Analytics e Análises de Mercado.

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Renata Galindo: Atua há 5 anos no mercado de Marketing Digital, tendo passado pela área de Performance Media e atualmente trabalha em Digital Analytics, com foco em análise, criação de dash’s e DataViz.