“É preciso quebrar a barreira da falta de uma cultura de métricas, para que as pessoas passem a decidir em cima dos conteúdos que criamos nos dashboards. Não queremos mais ter discussões vazias, em cima de itens que não são dados, são só percepções”  – Cliente DP6

Você está satisfeito com a forma de visualizar seus dados hoje em dia? Seus gráficos, relatórios e painéis mostram a informação de forma simples e objetiva? Dá pra bater o olho na informação e já saber qual ação tomar?

O conhecimento sobre visualização de dados é capaz de tornar a ciência de dados muito mais relevante para as empresas. Nessa série de artigos, vamos compartilhar alguns desses conhecimentos essenciais para que você torne úteis os dados que tem à sua disposição. Afinal, não adianta repetir que Big Data é importante se esse mar de dados disponíveis não for analisado de forma fácil, rápida e útil para as decisões estratégicas do negócio.

O que é Data Visualization e por que é importante?

Chamamos de visualização de dados, Data Visualization ou “DataViz”, o estudo e a criação de representações visuais para dados. Em outras palavras, fazer gráficos! Um termo interessante que tem ganhado destaque nos últimos anos é “Visual Literacy”, que é a capacidade de expor e interpretar dados de forma visual. Ou seja, não só fazer gráficos, mas saber escolher os gráficos mais adequados para cada tipo de informação e entender a mensagem que os dados querem passar.

Visualização de dados é importante para comunicar a mensagem de forma rápida e eficiente. As informações visuais são processadas 60.000 vezes mais rápido do que texto, e grande parte das informações transmitidas para nosso cérebro no dia-a-dia são visuais. Além disso, nossa capacidade de absorver e armazenar informações visuais é maior do que em uma simples leitura ou palestra. Você quer ir muito além de fazer um gráfico bonito? Está na hora de criar visualizações que trazem insights.

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Quanta informação absorvemos com métodos audiovisuais
Adaptado de: Edgard Dale,
Audio-visual methods in Teaching

Talvez você já tenha se perguntado: por que entender mais do que o suficiente para criar gráficos de linha e de pizza? Porque as visualizações devem mostrar o contexto, ou seja, o sistema ao qual pertencem as informações, ou as correlações entre os dados. Isso traz clareza para as análises e gera insights. Entender sobre visualização de dados não é uma mera questão de estética dos gráficos: deve envolver questões estratégicas do negócio. Mostrar os dados de forma compreensível também é essencial como ponte de comunicação entre o operacional e o executivo. Só assim as decisões são realmente tomadas com base nos dados!

Quais são os desafios e tendências de DataViz?

O mercado de visualização de dados recebe mais investimentos a cada ano e há diversos fatores que dão impulso para que cresça ainda mais nos próximos anos. Com o fenômeno do “Big Data”, volumes cada vez maiores de dados estão disponíveis para as empresas, que precisam tornar viável a leitura desses dados, através de visualizações adequadas. A necessidade de tomar decisões cada vez mais ágeis em diversas indústrias torna essencial o uso de painéis gerenciais (dashboards) com a leitura fácil dos principais indicadores de desempenho do negócio, inclusive integrados a plataformas mobile.

Para tornar tudo isso possível, os rápidos avanços em desenvolvimento de software permitiram a criação de dezenas de ferramentas para atender a diferentes necessidades ligadas à visualização de dados. Saber escolher e usar essas ferramentas é um desafio, pois muitas exigem conhecimentos que nem sempre são familiares aos profissionais que conhecem as questões estratégicas do negócio, como processos de Extract Transform Load (ETL) . A demanda por ferramentas fáceis de usar e que tenham uma boa relação custo-benefício ainda é uma das dificuldades desse mercado.

Em resumo, a capacidade de expor e interpretar dados de forma visual se tornou indispensável para os negócios. Você consegue imaginar ter que interpretar sozinho milhões de linhas de dados sem ter gráficos para traduzir essas informações de forma visual?

Há novos processos e habilidades necessárias para lidar com essas crescentes demandas de visualização de dados. É preciso, por exemplo:

  • Gerenciar a qualidade dos dados exibidos, para garantir decisões certeiras;
  • Integrar dados de diferentes fontes, inclusive dados em tempo real;
  • Traçar uma linha de raciocínio clara na análise dos dados, com técnicas de storytelling;
  • Integrar os painéis gerenciais nas atividades diárias com plataformas mobile.

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Principais habilidades para qualquer trabalho de ciência de dados
Adaptado de: Dave Holtz,
8 Skills you need to be a Data Scientist

Entre as habilidades mais importantes para os trabalhos ligados à ciência de dados (Data Science), a visualização de dados e o pensamento guiado por dados são normalmente reconhecidas como relevantes para qualquer serviço nessa área. O desenvolvimento dessas habilidades é a linha condutora dessa série de artigos a serem publicados no blog da DP6.

Quais são suas principais dificuldades atuais com visualizações de dados? Quais foram as soluções de DataViz mais interessantes que você encontrou recentemente? Comente abaixo para trocarmos experiências!

Leia também os outros artigos da série de DataViz:

BÁSICOS

  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

INTERMEDIÁRIOS

  1. Por que DataViz é essencial e como provar pro seu chefe
  2. Como criar dashboards eficientes
  3. Guia de gráficos avançados
  4. Questões estratégicas para dashboards

 

ingrid.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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Author ingrid.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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