Os dashboards nos dão a visão gerencial sobre os principais indicadores que temos no digital e no nosso negócio em geral. Com uma zapeada rápida sobre os painéis, conseguimos identificar pontos de melhoria na nossa operação ou eventuais falhas, tomar atitudes instantâneas para oferecer a melhor experiência, e eliminar desperdícios.

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

Os gráficos são o principal meio de dar poder para as pessoas tomarem melhores decisões de negócio baseadas em dados. Na nossa série básica de artigos sobre Data Visualization, desenvolvemos a capacidade de expor e interpretar dados de maneira visual. Agora iremos além, para aprender a demonstrar a importância de DataViz, dominar a criação de dashboards eficientes e gráficos mais avançados, e descobrir como fazer as perguntas de negócio certas.

Por que conhecer sobre DataViz é essencial para as empresas?

Um dos principais movimentos de mercado dos últimos anos é a mudança de cultura das empresas para uma cultura orientada por dados, ou “data-driven”. Isso exige que as decisões estratégicas sejam tomadas de forma mais ágil e assertiva, e para interpretar dados de forma rápida e precisa é preciso transformar números em informações visuais.
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“Como podemos avaliar de forma rápida os resultados do quarto trimestre em comparação com os anteriores?”

Data Visualization ou Visualização de Dados significa estudar e criar representações visuais para dados. Seu grande objetivo é construir uma ponte de comunicação entre operacional e executivo, para que as análises e relatórios de resultados se tornem decisões e ações efetivas.

Mas o que importa são os números! Não é?

Muitas vezes, olhar apenas para os números sem se preocupar com a representação gráfica dos seus dados pode gerar interpretações incorretas e decisões prejudiciais para o negócio.

Vamos ver um exemplo simples do poder dos gráficos? Abaixo temos quatro conjuntos de dados que são muito parecidos quando fazemos uma análise de estatística descritiva (média, correlação…).

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Esses conjuntos de dados são conhecidos como Quarteto de Anscombe.

Média de X: 9 (exato)

Variância de X: 11 (exato)

Média de Y: 7.50 (2 casas decimais)

Variância de Y: 4.122 ou 4.127 (3 casas decimais)

Correlação entre X e Y: 0.816 (3 casas decimais)

Regressão Linear: y = 3.00 + 0.500x (2 e 3 casas decimais, respectivamente)

À primeira vista esses quatro conjuntos de dados são muito parecidos, mas quando colocamos os dados de cada conjunto em um gráfico, vemos que são todos muito diferentes:

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Dados só têm valor quando são entendidos, não basta estarem disponíveis. Hoje em dia as empresas querem analisar grandes volumes de dados por conta do fenômeno do “Big Data”, porém não adianta ter muitos dados e não saber interpretar o que eles significam. E as visualizações de dados são o melhor caminho para compreender melhor esse universo de informações.

Os gráficos que fazemos hoje em dia não são suficientes?

Um conjunto de dados pode ser exibido de diversas formas. DataViz não deve servir para criar gráficos mais bonitos, mas para criar gráficos mais úteis para as decisões estratégicas do negócio.

O exemplo abaixo é um gráfico muito comum nos relatórios que recebemos diariamente, porém com algumas modificações ele pode responder de forma muito mais ágil e assertiva as questões estratégicas e levar a decisões de maior impacto:

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Eliminamos o efeito 3D, o fundo colorido, as tabelas e linhas de guia, e alteramos o tipo do gráfico, as legendas e o destaque. Na versão abaixo, os mesmos dados podem ser analisados de forma muito mais direta: enquanto os outros estados permaneceram com resultados estáveis ou que tiveram aumento, o Rio de Janeiro teve uma queda significativa.

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Meras alterações visuais já provocam um grande impacto no valor que um gráfico tem como instrumento para uma cultura data-driven, de decisões baseadas em dados. E se as visualizações de dados pudessem mudar de forma ainda mais profunda como as decisões estratégicas são tomadas nas empresas?

Para isso, é preciso pensar nos objetivos do negócio. Por que estamos vendo esses números? O que eles significam nos resultados da empresa? Que ações podemos tomar a partir deles?

O exemplo a seguir mostra uma grande mudança de paradigma sobre as visualizações de dados. Quando nos questionamos o que esses números significam para o negócio e que ações podemos tomar a partir deles, vemos que o primeiro formato da visualização de dados não responde essas questões.

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Quando olhamos as informações de downloads de um aplicativo, queremos saber: Quais apps tiveram mais downloads? Qual é o perfil de usuários de cada app?

Quando olhamos as informações de updates de um aplicativo, queremos saber: Os usuários adotaram as últimas versões de cada app? O que pode levar os usuários a não adotarem as últimas versões?

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As visualizações de dados devem responder as principais questões do negócio, e se não respondem, devem ser totalmente repensadas.

Nos próximos artigos da série intermediária sobre DataViz, vamos dominar a criação de dashboards eficientes e gráficos mais avançados, e descobrir como fazer as perguntas de negócio certas.

Seus gráficos atendem suas necessidades de negócio? O que vocês recomendam para repensar a forma como visualizamos os dados? Não deixem de comentar aqui e de ler os artigos da série básica sobre Data Vizualization:

  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

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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