A era digital nos trouxe uma avalanche de informações. Com a quantidade massiva de dados disponíveis, é crucial encontrar maneiras eficientes de analisar e interpretar as informações que chegam até nós, e com o uso do Data Viz, ou Data Visualization integrado a sua realidade de negócio, é possível encontrar o caminho para tomar decisões informadas.
Mas, o que é o Data Visualization? Leia o texto completo para saber mais!
Ou veja mais em:
- Data marketing: conhecendo tudo sobre a estrutura baseada em dados
-
A cultura Data Driven e o universo Web Analytics: a importância da mensuração de dados
Um pouco sobre Data Visualization
Data Visualization, Data Viz ou Visualização de Dados é o processo de apresentar dados e informações de forma visualmente atraente e compreensível.
Neste contexto, é utilizado gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais para representar dados complexos de maneira clara e concisa. Ao transformar dados brutos em representações visuais, o Data Visualization facilita a identificação de padrões, tendências e pode fornecer insights valiosos quando o leitor possui aculturamento de dados.
Aculturar dados, por sua vez, dados envolve transformar dados brutos em informações significativas, processáveis e compreensíveis para diferentes públicos. No caso de equipes e times, é importante avaliar a necessidade e o nível de entendimento de leitura de informações para aplicar o Data Viz de acordo com a realidade.
Benefícios de uma visualização de dados elaborada
Ao transformar informações complexas em representações visuais claras, podemos identificar padrões, tendências e insights que, de outra forma, seriam difíceis de perceber. Entendendo seus benefícios, a integração de um Data Visualization com uma frente de negócio se torna mais real.
Entre os benefícios, temos três que são cruciais para iniciar essa jornada de dados. Sendo:
1. Compreensão rápida
Ao visualizar dados, é possível compreendê-los de forma mais rápida e intuitiva do que apenas analisando números e tabelas. A visualização permite que nosso cérebro processe informações complexas de maneira mais eficiente, facilitando a identificação de padrões e relações entre diferentes conjuntos de dados.
2. Comunicação eficaz
Gráficos e elementos visuais são mais impactantes e memoráveis do que grandes blocos de texto. Ao utilizar Data Visualization em apresentações, relatórios ou até mesmo em postagens como o postblog, é possível transmitir informações de forma clara e persuasiva, capturando a atenção do público e facilitando a compreensão dos dados.
3. Tomada de decisões embasada
A visualização de dados permite uma análise mais profunda e embasada, o que resulta em decisões mais informadas. Ao explorar diferentes perspectivas e visualizar correlações entre variáveis, é possível identificar oportunidades, resolver problemas e tomar decisões estratégicas com maior confiança.
Exemplos de ferramentas
Existem várias ferramentas disponíveis para realizar Data Visualization, cada uma com suas características e funcionalidades, e para entende-las e criar uma integração é preciso estuda-la e observar as necessidades específicas do projeto, do nível de habilidade técnica e da integração com outras ferramentas de análise de dados que por ventura sejam utilizadas.
No entanto, no mercado as mais comuns estão entre Tableau, Power BI, GDS, D3.js e o Plotly. Conheça-as:
- Tableau: O Tableau é uma plataforma amplamente utilizada para visualização de dados. Ele oferece uma interface amigável e recursos avançados para criar gráficos interativos, painéis de controle e relatórios dinâmicos.
- Power BI: Desenvolvido pela Microsoft, o Power BI é uma ferramenta poderosa para visualização de dados e análise de negócios. Ele permite criar visualizações interativas e personalizadas, além de oferecer recursos avançados de compartilhamento e colaboração.
- Google Data Studio: O Google Data Studio é uma ferramenta gratuita que permite criar relatórios personalizados e visualizações de dados usando várias fontes de dados. É uma opção popular para equipes que desejam compartilhar e colaborar em tempo real.
- D3.js: conhecido por ser uma biblioteca JavaScript amplamente utilizada para criar visualizações de dados personalizadas e interativas, o D3.js é uma opção mais técnica, que oferece flexibilidade total para criar gráficos personalizados, embora necessite de conhecimento em programação.
- Plotly: O Plotly é uma biblioteca de visualização de dados que suporta várias linguagens de programação, como Python, R e JavaScript. Ele oferece uma ampla gama de gráficos interativos e personalizáveis, bem como recursos de compartilhamento e colaboração.
Profissionais habilitados para criar narrativas em dados
Para essas ferramentas, algumas pessoas precisam estar mais habilitadas, como no caso da D3.js. Porém há uma gama de profissionais que podem se beneficiar deste uso, dada a compreensão, comunicação e a maneira de tomar decisões.
- Analistas de Dados: Estes são responsáveis por coletar, limpar e analisar grandes conjuntos de dados. Eles usam ferramentas de Data Visualization para criar visualizações que os ajudam a identificar padrões, tendências e insights nos dados.
- Cientistas de Dados: Trabalham com dados complexos e aplicam técnicas estatísticas e algoritmos para extrair informações valiosas. Eles usam ferramentas de Data Visualization para comunicar suas descobertas e insights de maneira clara e impactante.
- Analistas de Negócios: Usam ferramentas de Data Visualization para ajudar na tomada de decisões estratégicas. Eles criam visualizações que destacam métricas-chave, identificam tendências de mercado e fornecem insights para impulsionar o desempenho dos negócios.
- Profissionais de Marketing: Podem usar ferramentas de Data Visualization para analisar e apresentar métricas de desempenho de campanhas, como taxas de conversão, retorno sobre investimento (ROI) e segmentação de público-alvo. Isso os ajuda a tomar decisões informadas e otimizar suas estratégias de marketing.
- Gestores e Executivos: Tornam a utilizar ferramentas de Data Visualization para acompanhar o desempenho dos negócios e obter insights em tempo real. Visualizações claras e intuitivas ajudam a identificar áreas problemáticas, oportunidades de crescimento e tomar decisões estratégicas.
Como interpretar e explorar informações com Data Visualization
Sabendo quais profissionais estão aptos para seu uso e quais ferramentas podem auxiliá-los durante a jornada sendo o Data Viz, separamos algumas sugestões de como interpretar e explorar essas informações.
Escolha o tipo certo de gráfico
Cada conjunto de dados requer um tipo de gráfico específico para destacar as informações relevantes. Existem diferentes tipos de gráficos neste caso que é importante compreender as características de cada um e escolher o mais adequado para representar seus dados de maneira clara e precisa. Vamos aos exemplos:
- Gráficos de Barras: Os gráficos de barras são úteis para comparar diferentes categorias ou grupos. Eles consistem em barras horizontais ou verticais que representam quantidades. Utilize gráficos de barras quando desejar comparar valores entre diferentes categorias ou mostrar mudanças ao longo do tempo.
- Gráficos de Pizza: Os gráficos de pizza são ideais para mostrar a proporção de diferentes partes em relação ao todo. Eles são compostos por setores que representam porcentagens ou proporções. Use gráficos de pizza quando quiser destacar a contribuição de cada parte em um todo.
- Gráficos de Dispersão: Os gráficos de dispersão são utilizados para exibir a relação entre duas variáveis numéricas. Eles consistem em pontos dispersos em um plano cartesiano. Utilize gráficos de dispersão para identificar padrões, tendências ou correlações entre variáveis.
- Gráficos de Linhas: Os gráficos de linhas são usados para visualizar mudanças ou tendências ao longo do tempo. Eles são compostos por pontos conectados por linhas retas. Use gráficos de linhas quando desejar mostrar a evolução de uma variável ao longo de um período específico.
- Gráficos de Área: Os gráficos de área são semelhantes aos gráficos de linhas, mas as áreas abaixo das linhas são preenchidas. Eles são úteis para mostrar a contribuição relativa de diferentes categorias em relação a um todo. Utilize gráficos de área para destacar mudanças percentuais ou proporções ao longo do tempo.
- Gráficos de Histograma: Os gráficos de histograma são utilizados para visualizar a distribuição de um conjunto de dados contínuos. Eles são compostos por barras adjacentes que representam a frequência ou a contagem de dados em intervalos específicos. Use gráficos de histograma para identificar a forma e a dispersão dos dados.
Simplifique e foque
Evite a tentação de sobrecarregar suas visualizações com muitos elementos. Simplifique a apresentação dos dados, removendo informações desnecessárias e destacando apenas os pontos-chave. Uma visualização limpa e focada é mais eficaz para transmitir sua mensagem e permitir que os espectadores interpretem os dados corretamente.
Utilize cores de forma estratégica
As cores podem ser usadas para enfatizar informações importantes e criar hierarquia visual nos gráficos. No entanto, é essencial escolher cores que sejam fáceis de distinguir e que não causem confusão. Evite o uso excessivo de cores vibrantes, pois isso pode distrair o público e comprometer a legibilidade dos dados.
Conclusão
Por fim, temos o Data Visualization como uma ferramenta poderosa para interpretar e explorar informações complexas.
Ao transformar dados em visualizações claras e envolventes, é possível:
- Acelerar a compreensão;
- Melhorar a comunicação;
- Tomar decisões com mais embasamento.
Portanto, não esqueça de passar por aculturamento da equipe para ampliar o entendimento na criação de um storyline sobre os dados e sua leitura para simplificar as visualizações e utiliza-los estrategicamente.
Com a habilidade de interpretar e explorar informações por meio da Data Visualization, é possível ter ainda mais preparo a fim de enfrentar os desafios de um mundo cada vez mais orientado por dados.
Confira com a MATH atua em prol disso acompanhando-nos.
