Data visualization, ou visualização de dados, é a representação de dados por meio de elementos visuais, como gráficos, diagramas, infográficos e até mesmo animações. Essas exibições visuais de informações comunicam relações de dados complexas e insights baseados em dados de uma maneira fácil de entender.
É importante salientar que o uso da visualização de dados não se limita às equipes de dados, ela pode ser utilizada para diversos fins.
A gerência também a aproveita para transmitir a estrutura e a hierarquia organizacional, enquanto os analistas e cientistas de dados a utilizam para descobrir e explicar os padrões e as tendências. A Harvard Business Review (link fora do site ibm.com) categoriza a visualização de dados em quatro finalidades principais: geração de ideias, ilustração de ideias, descoberta visual e visualização de dados cotidiana. Vamos nos aprofundar nelas a seguir:
A visualização de dados costuma ser usada para estimular a geração de ideias entre as equipes. Elas são frequentemente aproveitadas durante sessões de processo criativo ou design thinking no início de um projeto, apoiando a coleta de diferentes perspectivas e destacando as preocupações comuns do coletivo.
Embora essas visualizações geralmente não sejam refinadas e acabadas, elas ajudam a definir a base dentro do projeto para a equipe se manter alinhada com o problema que pretende resolver para os principais stakeholders.
A visualização de dados para ilustração de ideias ajuda a transmitir uma ideia, como uma tática ou processo.
É muito usada em ambientes de aprendizagem, como tutoriais, cursos de certificação, centros de excelência, mas também pode ser empregada para representar estruturas ou processos organizacionais, facilitando a comunicação entre as pessoas certas para tarefas específicas. Os gerentes de projeto frequentemente utilizam diagramas de Gantt e gráficos em cascata para ilustrar os fluxos de trabalho.
A modelagem de dados também usa abstração para representar e esclarecer o fluxo de dados no sistema de informações de uma empresa, facilitando a compreensão das relações de um banco de dados ou data warehouse por parte de desenvolvedores, analistas de negócios, arquitetos de dados e outros profissionais.
A descoberta visual e a visualização diária de dados cotidiana geralmente são mais associadas com as equipes de dados. Embora a descoberta visual ajude analistas de dados, cientistas de dados e outros profissionais de dados a identificar padrões e tendências em um conjunto de dados, a visualização diária de dados auxilia a narrativa subsequente após a descoberta de um novo insight.
A visualização de dados é uma etapa crítica no processo da ciência de dados, ajudando as equipes e os profissionais a transmitir os dados de forma mais eficaz aos colegas e tomadores de decisão.
As equipes que gerenciam sistemas de relatórios geralmente aproveitam visualizações de modelos definidos para monitorar o desempenho. Entretanto, a visualização de dados não se limita a dashboards de desempenho. Por exemplo, durante a mineração de texto, um analista pode utilizar uma nuvem de palavras para capturar conceitos-chave, tendências e relacionamentos ocultos dentro desses dados não estruturados. Como alternativa, eles podem utilizar uma estrutura de gráfico para ilustrar relacionamentos entre entidades em um gráfico de conhecimento.
Existem diversas maneiras de representar tipos de dados diferentes, e é importante lembrar que essas habilidades não devem se restringir à sua equipe principal de análise de dados.
A forma mais antiga de visualização de dados remonta aos egípcios, anteriormente ao século XVII, e era amplamente usada na navegação.
Com o passar do tempo, as pessoas passaram a aproveitar visualizações de dados para outros usos, como em disciplinas econômicas, sociais e de saúde.
Um exemplo notável é o de Edward Tufte, que publicou o livro: The Visual Display of Quantitative Information, e mostrou que as pessoas poderiam utilizar a visualização de dados para apresentar as informações de maneira mais eficaz. Seu livro continua atual ainda hoje, sobretudo pelo fato de que as empresas continuam recorrendo a dashboards para relatar suas métricas de desempenho em tempo real.
Os dashboards são ferramentas eficazes de visualização de dados para acompanhar e visualizar dados provenientes de diversas fontes, oferecendo visibilidade sobre os efeitos de comportamentos específicos de uma dada equipe sobre o desempenho. Os dashboards utilizam técnicas comuns de visualização, como:
O acesso a ferramentas de visualização de dados nunca foi tão fácil. Bibliotecas de código aberto, como a D3.js, permitem que os analistas apresentem dados de forma interativa e envolvam um público mais amplo com novos dados. Algumas das bibliotecas de visualização de código aberto mais populares são:
Com tantas ferramentas de visualização de dados prontamente disponíveis, também houve um aumento na visualização ineficaz de informações.
A comunicação visual deve ser simples e deliberada para garantir que a visualização de dados ajude seu público-alvo a chegar ao insight ou à conclusão pretendida. As melhores práticas a seguir fazem com que sua visualização de dados seja útil e clara:
É importante apresentar informações gerais de base para embasar o público sobre a importância desse ponto de dados específico.
Por exemplo, se as taxas de abertura de e-mails de uma empresa estiverem com baixo desempenho, podemos ilustrar como essa taxa se compara ao setor em geral, demonstrando que a empresa tem um problema nesse canal de marketing. Para impulsionar uma ação, o público precisa entender como o desempenho atual se compara a algo palpável, como uma meta, referência ou outros indicadores-chave de desempenho (KPIs).
Pense para quem sua visualização foi criada e verifique se sua visualização de dados atende às necessidades deles.
O que essas pessoas estão tentando realizar? Com que tipo de perguntas elas se preocupam? Sua visualização aborda as preocupações delas? Sua intenção é fornecer dados que motivem as pessoas a agir dentro do escopo de sua função. Se não tiver certeza se a visualização está clara, apresente-a a uma ou duas pessoas do seu público-alvo para receber feedback. Isso permitirá que você faça alterações adicionais antes de uma grande apresentação.
Recursos visuais específicos são criados para tipos específicos de conjuntos de dados.
Por exemplo, os gráficos de dispersão são bons para exibir a relação entre duas variáveis, enquanto os gráficos de linha são ótimos para dados de séries temporais. Verifique se o recurso visual realmente ajuda o público a entender sua conclusão principal. O desalinhamento de gráficos e dados pode ter o efeito inverso, confundindo ainda mais o público em vez de esclarecê-lo.
As ferramentas de visualização de dados podem facilitar a inclusão de todo tipo de informação ao seu recurso visual. Porém, não é porque você pode incluí-las que deve realmente fazê-lo!
Na visualização de dados, é preciso ter cuidado com as informações que você acrescenta para concentrar a atenção do usuário. Por exemplo, você precisa de rótulos de dados em todas as barras do seu gráfico de barras? Talvez você só precise de um ou dois para ajudar a ilustrar o argumento. Você precisa de um monte de cores para comunicar sua ideia? Você está utilizando cores acessíveis a um público variado (por exemplo, para um público daltônico)? Crie uma visualização de dados para ter o máximo impacto, eliminando informações que possam distrair o público-alvo.
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