Traduzida como visualização de dados, a Data Visualization existe desde que o mundo é mundo. Os desenhos das cavernas evoluíram para os quadros e os papéis na mesa de reuniões de tomada de decisões dentro de escritórios. A forma de apresentação mudou, mas eles nunca deixaram de ser dados. Visualizar imagens e formas e chegar a conclusões a partir do que eles representam se tornou bastante natural e eficaz para garantir os melhores resultados. No entanto, para entender a fundo esse universo, há um longo caminho a ser seguido. O processo é formado pela representação de dados de forma visual.
Por exemplo: você tem em mãos os resultados de uma pesquisa. Se optar por publicá-lo de forma escrita, seria legível. No entanto, exigiria muito tempo e esforço dos leitores para entender todas as informações e descobrir qual é a mensagem principal, além de ser difícil descrever tudo isso em palavras. É nesse sentido que entra em cena o uso de recursos gráficos. Com eles, pode-se prestar muito mais atenção aos detalhes, afinal, existem imagens, tendências, formas, padrões e um universo inteiro diante de nossos olhos, que podem ser muito mais agradáveis aos olhos.
Uma boa data visualization garante diversas vantagens, como provocar uma resposta emocional, facilitar a comparação, permitir previsões mais rápidas, favorecer a tomada de decisões, auxiliar a abraçar as tendências mais emergentes, além de ser muito mais compartilhável.
IDEIAS PARA UMA DATA VISUALIZATION EFICIENTE
O mundo está cada vez mais orientado por dados. Os negócios evoluem com base neles e as marcas prosperam nesse sentido. Mas, nem sempre é tão fácil de entender esse universo e a necessidade de visualização de dados de qualidade é cada vez maior. No entanto, ainda assim, é possível se aperfeiçoar por meio de ideias que tornam essa forma de visualizar dados por meio de gráficos melhor e mais eficiente:
Escolha o tipo de gráfico correto
Optar pelo gráfico errado ou o tipo mais comum pode confundir os usuários ou levar a interpretações erradas.
Inicie um gráfico de barras na linha de base 0
A limitação leva ao erro. Começar na linha de base zero garante uma representação mais precisa dos dados.
Use a escala do eixo y adaptável para gráficos de linhas
Como o principal objetivo de um gráfico de linhas é representar a tendência, é importante adaptar a escala com base no conjunto de dados para um determinado período e manter a linha ocupando dois terços do intervalo do eixo y.
Considere sua série temporal ao usar um gráfico de linhas
Isso funciona bem com intervalos curtos, ajudando a ilustrar como os valores mudam ao longo do tempo.
Evite confundir o eixo duplo
Muitas vezes, para economizar espaço de visualização, você usa gráficos de eixo duplo em duas séries de dados na mesma medida, mas com magnitudes opostas. No entanto, os usuários não prestarão atenção às escalas e só examinarão o gráfico, tirando conclusões erradas.
Rotule diretamente no gráfico
Sem rótulo adequado, o gráfico não vai fazer sentido. Consultar a legenda requer tempo e energia mental para vincular valores e segmentos correspondentes.
Evite aleatoriedade
Não use como padrão a classificação alfabética. Coloque os maiores valores na parte superior ou à esquerda, reduzindo os movimentos dos olhos e o tempo de leitura.
Deixe os dados falarem por si
Evite elementos 3D; sombras, gradientes e distorções de cores; padrões de zebra, linhas de grade excessivas; fontes decorativas, itálicas, em negrito ou serifadas.
Concentre-se na legibilidade
Certifique-se de que a tipografia esteja comunicando informações e ajudando os usuários a se concentrarem nos dados, em vez de distraí-los.
Vá além dos relatórios estáticos
Ajude os usuários a explorar alterando parâmetros, tipo de visualização, linha do tempo… Tire conclusões para maximizar o valor e a percepção.
Um exemplo prático de data visualization
Falar sobre dados e gráficos em palavras pode confundir. Mas, visualizá-los é sempre muito fácil – ou não, né? O que queremos dizer é que, mesmo que eles sejam uma forma de facilitar, muitas pessoas ainda criam gráficos “assustadores”, que não apresenta nada de informação ou cansam os olhos. Que tal um exemplo disso? Elencamos o antes e depois de um gráfico, que era cansativo e complexo, mas que, com boas práticas de visualização, se tornou fácil, simples e compreensível.
Esse gráfico acima trata sobre horários e dias da semana com mais nascimentos de pessoas. Mas, ele é confuso. Há muita informação, distraindo o usuário do que realmente importa: os dados! E como resolver esse problema? Antes de tudo, é necessário fazer uma lista: o que se pode e/ou deve eliminar para mudar ou reduzir essa confusão? Com pequenos ajustes! Veja algumas alterações que podem ser feitas:
Remover a borda do gráfico, já que ela não está adicionando nenhum valor informativo.
Deletar grades.
Poupar o uso de rótulos. Utilize-os em casos onde os valores exatos são importantes para a platéia. Caso contrário, remova-os e utilize eixos.
Deixar as barras mais finas.
Intitular os eixos de forma apropriada, para permitir o entendimento do público, antes que ele chegue aos dados.
Abreviar os dias da semana para que eles sejam renderizados horizontalmente.
Deixar a legenda ao lado dos dados que ela descreve.
Usar cores com moderação, para não dispersar a atenção do que realmente importa: os dados.
Adicionar um título chamativo.
Pareceram detalhes bobos e inofensivos? Olha como esses pontos ficam quando aplicados no gráfico:
Ao organizar o gráfico, o público consegue decidir quais ações potenciais podem ser necessárias, em vez de tentar descobrir como ler o gráfico.
AS TENDÊNCIAS DO DATA VISUALIZATION
Gráficos e outros meios de data visualization são usados para decisões de negócios há muitos anos. Porém, a maneira como fazemos isso pode mudar e se tornar mais eficiente à medida que ferramentas e processos melhoram. Veja como a tecnologia está impactando essa área por meio de tendências:
Conteúdo interativo
Transforme as reuniões internas e a forma de se comunicar com o público com a interação – com infográficos interativos, por exemplo. Proporcionar essa ação é uma maneira de educar o público e incentivar a pessoa dar opróximo passo: clicar, seguir, comprar…
Responsividade
As empresas precisam dar aos colaboradores acesso a informações objetivas e fáceis de entender. Esqueça os gráficos em um pedaço de papel ou em uma tela. Agora, eles devem vir em plataformas especializadas e layouts responsivos, dando acesso aos dados em qualquer tamanho de tela, com fácil leitura.
Integração de dados
Aliar soluções de gestão de forma centralizada e integrada a ferramentas visuais é a nova melhor forma de exibir e seguir indicadores. Um exemplo é a Inteligência Artificial aplicada ao Big Data, permitindo visualização de informações com facilidade e objetividade.
Colaboração social
Possibilitar que usuários contribuam com indicadores, dicas visuais e interpretações de números permite uma nova cara para dados já estagnados. A colaboração em tempo real é a chave para que uma empresa se modernize.
Suporte de soluções especializadas
As ferramentas especializadas oferecem algo que os gráficos do passado não podiam: interação dinâmica em tempo real com números, segmentação fácil de fazer e manipulação gratuita de informações.
DATA VISUALIZATION + ESTRATÉGIA + DECISÕES: TUDO A VER
Pense que você está em uma reunião de negócios baseada em estratégias ou na fase de planejamento de um novo projeto. Todos os benefícios que envolvem a data visualization, destacados ainda no início do texto (qualquer coisa, volte lá e dê mais uma conferida) vão ajudar você a tomar as melhores decisões com base na visualização dos dados.
Ou seja, a data visualization está totalmente ligado à estratégia e a tomada de decisões, e os três termos fazem parte de maneira constante no cenário de negócios e de todos os líderes e executivos, uma vez que a visualização de dados auxilia a exibir visões rápidas e objetivas do assunto em questão, oferecendo uma melhor compreensão do que precisa ser reforçado, aprimorado ou até mesmo colocado em prática.
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