Introdução

Visualização de dados, no inglês Data visualization ou apenas "Data viz" é o estudo que se dedica à criação de representações visuais para os dados. Não se trata apenas de "fazer gráficos",  mas de transformar essas informações  em elementos visuais que sejam mais ágeis e fáceis de serem interpretados e consumidos.

Os dados podem gerar diversas interpretações, e a forma como são apresentados – especialmente em dashboards – tem sido crucial para as organizações entenderem melhor seus cenários. No contexto empresarial, a visualização de dados apoia equipes técnicas e de negócios ao identificar tendências, monitorar KPIs (Key Performance Indicators, ou Indicadores-Chave de Desempenho) e traduzir padrões complexos de forma rápida e eficiente.

‍Benefícios da Visualização de Dados nos Negócios

1. Eficiência Operacional: Reduz o tempo necessário para análises, fornecendo dados já organizados, interpretados e fáceis de entender.
2. Precisão e Qualidade: Diminui a necessidade de manipulação manual de dados, reduzindo erros e melhorando a qualidade das informações.
3. Identificação de Relações e Padrões: Dados complexos começam a fazer sentido quando apresentados em gráficos e outras visualizações.
4. Detecção de Tendências: Revela tendências que podem ser exploradas para obter vantagem competitiva.
5. Melhoria na Tomada de Decisão: Facilita a compreensão e a rápida absorção de informações, melhorando a qualidade das decisões.

Consequências da Não Utilização da Visualização de Dados

Por outro lado, a ausência de uma visualização eficaz  pode resultar em:

• Aumento dos custos de trabalho: Mais horas são necessárias para construir indicadores e realizar análises.
• Falhas manuais: Interpretações desconexas e erradas dos dados podem ocorrer com maior frequência.
• Atrasos na tomada de decisão: Decisões importantes podem ser atrasadas devido a interpretações incorretas e demoras na análise dos dados.

Ferramentas de Visualização de Dados

Atualmente, existem muitas ferramentas  no mercado para apoiar na visualização de dados - Looker Studio, Power BI, Tableau, Qlik Sense e QuickSight são algumas delas. No entanto, além de saber utilizar essas ferramentas, é fundamental entender como organizar os dados e contar a história que eles revelam. Só assim é possível definir os elementos essenciais e escolher os gráficos mais apropriados.

Em análises avançadas, os profissionais de Ciências de Dados desenvolvem algoritmos de aprendizado de máquina para compilar melhor os dados essenciais em visualizações que são mais fáceis de entender e interpretar, permitindo insights mais profundos e precisos, potencializando ainda mais os benefícios da visualização de dados.

‍Fundamentos da Boa Visualização de Dados

1.1   O caminho para uma boa visualização de dados

Como visto, a visualização de dados facilita a tomada de decisões mais objetivas, a medida que garante uma visão eficaz, rápida, confiável, compreensível e acessível. Seu papel é transformar dados complexos em representações visuais claras e intuitivas, de modo que um público mais amplo, independente do nível de especialização técnica, consiga explorar as informações e a partir disso identificar tendências, padrões e discrepâncias de uma maneira mais ágil e precisa.

Mas, para  garantir que os dados não gerem dúvidas e que dialoguem claramente com a audiência, uma visualização de dados precisa ser guiada pelas perguntas certas, tais como: Qual é o objetivo da visualização? Vai orientar a estratégia? Que perguntas de negócios ela responderá? Será um dashboard com atualizações automatizadas e objetivas, ou uma análise detalhada com maior periodicidade seria mais útil?

Vários outros fatores também impactam o formato, a organização dos dados e a estrutura das ferramentas utilizadas. Por exemplo, é importante determinar se a visualização será projetada para ser exibida em uma tela, se será exploratória ou estática, e qual será a frequência de consulta dos dados.

Além disso, é essencial considerar para quem a visualização será destinada. Diferentes públicos, como diretoria, gestão de projetos e operações, têm necessidades distintas. A compreensão de quem utilizará a informação permitirá ajustar a forma de linguagem e o grau de detalhamento adequado.

‍1.2 Elementos Essenciais de um Gráfico

Embora existam inúmeras formas de apresentar dados, é fundamental entender as necessidades específicas do seu público e da mensagem que deseja transmitir. A escolha correta do tipo de gráfico garante clareza e precisão nas informações apresentadas. Para alcançar esse objetivo, alguns elementos essenciais devem estar presentes em qualquer gráfico:

1. Título: Deve ser claro e descritivo, informando exatamente sobre o que o gráfico aborda.
2. ‍Eixo das Abscissas (Horizontal): Deve estar identificado com um título que descreva claramente a variável apresentada.‍
3. Eixo das Ordenadas (Vertical): Assim como o eixo das abscissas, deve ter um título claro que descreva a variável correspondente.
4. Legenda: Fundamental quando há múltiplas séries de dados ou categorias, ajudando a diferenciar visualmente os elementos do gráfico.
5. Fonte dos Dados: Garantir a credibilidade das informações apresentadas é essencial. Sempre indique a fonte dos dados.

Exemplo: Gráfico de combinação

O gráfico acima, combina dois tipos de gráficos, colunas e linhas, por essa razão, pode apresentar um ou dois eixos, como na imagem, portanto, ao prover um gráfico, é necessário examinar e garantir que todas as informações estão sendo contempladas. Bons gráficos são ferramentas poderosas para transmitir informações de forma rápida e clara. Eles orientam a tomada de decisões, facilitando a compreensão dos dados apresentados. Em contrapartida, gráficos ruins são difíceis de interpretar e podem levar a conclusões equivocadas, distorcendo a veracidade dos dados. No próximo post, descubra  como escolher o tipo de visualização mais adequado para suas necessidades.