É cada vez mais comum o uso de representações visuais em ambientes repletos de informações. Basta observar ao seu redor. Tanto no meio físico quanto no digital, encontramos uma variedade de representações visuais que tornam a leitura dessas informações mais acessível, incluindo mapas de navegação, catálogos de produtos e cardápios de restaurantes. Em muitos casos, a falta de imagens, com apenas nomes e preços de produtos, pode reduzir a chance do cliente realizar um pedido.
Sumário
Indo um pouco mais longe, já pensou se você precisasse ir ao mercado comprar um limão, e encontrasse todas as frutas verdes misturadas em um único local: limões, maçãs verdes, goiabas, abacates, entre outras. Todas agrupadas apenas pela cor verde. Imagine a bagunça que seria para localizar o limão desejado em meio a essa confusão de frutas, um verdadeiro ‘caos organizado’. Seria preciso muita paciência para isso!
Como seres visuais, não é exagero pensar que automaticamente começaríamos a separar as frutas em ‘grupos’, para facilitar a nossa própria escolha, ou simplesmente iríamos embora em busca de um hortifruti com uma organização melhor. A comunicação visual é crucial para tornar o layout de um hortifruti mais atrativo. Estamos mais inclinados a comprar produtos que são apresentados de maneira atraente e organizada.
A visualização de dados ajuda a dar sentido a informações complexas e a extrair insights valiosos. Ao apresentar os dados visualmente por meio de tabelas, gráficos e visualizações interativas, torna-se muito mais fácil identificar padrões, tendências e valores discrepantes. Isso permite uma compreensão mais rápida e uma tomada de decisão mais informada.
O que é visualização de dados?
Nas empresas, os dados são como as frutas. Quando misturados de forma confusa, fica difícil para o usuário encontrar o ‘limão’. Porém, ao serem organizados por atributos ou objetivos específicos, como mais vendidos, mais procurados, preço, ou tipos – isso diminui a sobrecarga de informações e trazem compressão e sentido para eles.
A visualização de dados não é apenas a criação de tabelas e gráficos bonitos; é traduzir conjuntos de dados complexos em insights significativos. É uma ferramenta poderosa para comunicar informações e tornar os dados mais compreensíveis. Bem mais prazeroso ver uma gôndola como essa, não é mesmo?
Qual a importância do processo de visualização de dados?
Imagine ser capaz de compreender facilmente tendências, padrões e valores discrepantes em seus dados apenas ‘batendo o olho’. Da análise de marketing à análise financeira, da pesquisa de saúde ao monitoramento de mídias sociais, técnicas eficazes de visualização de dados podem revolucionar sua abordagem de análise de informações. Veja alguns exemplos:
1. Saúde
No setor de saúde, os hospitais podem usar visualizações para monitorar o tempo de espera dos pacientes e identificar gargalos no departamento de emergência. Isso permite uma melhor alocação de recursos e redução do tempo de espera dos pacientes.
2. Marketing
A visualização de dados é uma virada de jogo para os profissionais de marketing que buscam analisar o desempenho de uma campanha e o comportamento do cliente. Ao visualizar dados de várias fontes, como plataformas de mídia social e análises de sites ou CRMs, pode-se obter insights sobre as preferências do consumidor, identificar tendências e tomar decisões informadas sobre estratégias de marketing.
3. Finanças
Em finanças, empresas de investimento podem usar gráficos interativos para visualizar os preços das ações ao longo do tempo ou comparar visualmente o desempenho de diferentes carteiras de investimento, permitindo identificar padrões ou anomalias que podem afetar as suas decisões de investimento.
4. Tecnologia
O setor tecnológico depende fortemente de técnicas de visualização de dados para analisar grandes quantidades de informações geradas, seja para acompanhar vendas, analisar desempenhos, gerenciar equipes, analisar o crescimento ou qualquer outro tipo de análise que envolva tecnologia.
Esses exemplos demonstram como empresas de vários setores podem aproveitar o poder das técnicas de visualização de dados.
Tipos de visualização de dados
Mas afinal, qual visualização usar para cada tipo de dado? Aqui estão os tipos mais comuns, que funcionam bem na maioria dos casos.
- Gráficos de barras: ideais para comparar dados categóricos ou mostrar distribuições de frequência.
- Gráficos de linhas: eficazes para ilustrar tendências e mudanças ao longo do tempo.
- Gráficos de pizza: úteis para exibir proporções ou porcentagens em um todo.
- Gráficos de dispersão: adequados para mostrar relações entre duas variáveis. Mas lembre-se, para um público amplo, a percepção deste gráfico pode ser desafiadora.
- Mapas de calor: Ótimos para apresentar grandes quantidades de dados e identificar padrões.
- Treemaps: Úteis na exibição de estruturas de dados hierárquicos.
- Gráficos de Funil: Eficazes para visualizar as etapas progressivas de um processo.
- Gráficos de Área: Ideais para mostrar a distribuição das categorias como parte de um todo ao longo do tempo, onde o cumulativo não é importante.
Cada técnica serve a propósitos específicos, dependendo da natureza do conjunto de dados e dos insights desejados.
Melhores práticas para visualização de dados
Além dos diferentes tipos de visualização, existem diversas práticas recomendadas para realizar uma análise mais eficaz e impactante.
1. Entenda seu público
Antes de criar qualquer visualização, é crucial entender quem consumirá as informações. Adapte seus recursos visuais às suas necessidades e preferências.
2. Pense como um designer, mantenha a simplicidade
Evite sobrecarregar suas visualizações com elementos desnecessários ou muitos detalhes. Simplifique o design e concentre-se em transmitir com clareza os insights mais importantes.
3. Escolha os recursos visuais certos
Diferentes tipos de gráficos têm finalidades distintas, como mencionado acima, e é crucial familiarizar-se com elas para transmitir a mensagem mais precisa e apropriada ao seu público.
Exemplo: Gráfico de pizza com muitas categorias
Os gráficos de pizza são melhor usados quando há 2 a 3 itens que compõem um todo. Mais do que isso, será difícil para o olho humano distinguir entre as partes de um círculo. Veja como é difícil distinguir a quantidade de frutas vendidas no dia.
“Limão” é maior do que “Outros”, ou é igual?
É difícil para nossos olhos perceber a diferença. Mas se mudarmos para um gráfico de barras:
Veja como “Limão” e “Outro” estão distantes, mas podemos facilmente distinguir que um é maior que o outro, nossos olhos são mais sensíveis ao comprimento das barras do que às partes de um círculo.
4. O sequenciamento é importante
Organize os componentes de um conjunto de dados em uma ordem lógica para não confundir o leitor.
5. Inclua contexto
Forneça contexto suficiente em torno de suas visualizações para que os visualizadores possam interpretá-las corretamente sem ambiguidade.
6. Rótulos e títulos claros
Certifique-se de que todos os elementos de uma visualização estejam devidamente rotulados com títulos claros.
Em geral, ao adotar essas recomendações, você pode fazer grandes avanços na criação de visualizações e painéis excelentes.
O Looqbox possui uma vasta biblioteca customizada para visualização de dados que podem ajudar a representar seus dados da maneira mais adequada para os desafios da cultura de dados do seu negócio.
Trabalhamos com diversos tipos de clientes no Brasil, simplificando e ajudando diariamente na tomada de decisões baseada nos dados.
Conclusão
Não adianta ter um banco de dados extremamente robusto e populado se, na hora de apresentar os dados, todos ficarem confusos e incapazes de compreendê-los.
Assim como no exemplo do limão no mercado, usar seus dados de maneira correta e inteligente, através de visualizações eficazes, gera oportunidades valiosas. Se bem aproveitadas, essas oportunidades podem ser transformadas em grandes benefícios, como no ditado: ‘se a vida te der limões, faça uma limonada’. Portanto, ajude seu público a encontrar os ‘limões’ e a fazer a melhor ‘limonada’ possível, tornando a visualização de dados uma ferramenta poderosa para a tomada de decisões.
