O que é visualização de dados?
Visualização de dados é o processo de usar elementos visuais, como diagramas, gráficos ou mapas para representar dados. Ela traduz dados complexos, de alto volume ou numéricos em uma representação visual que é mais fácil de processar. Ferramentas de visualização de dados melhoram e automatizam o processo de comunicação visual para precisão e detalhes. Você pode usar representações visuais para extrair insights acionáveis de dados brutos.
Por que a visualização de dados é importante?
As empresas modernas normalmente processam grandes volumes de dados provenientes de várias fontes de dados, como as seguintes:
- Sites internos e externos
- Dispositivos inteligentes
- Sistemas internos de coleta de dados
- Mídias sociais
Porém, dados brutos podem ser difíceis de compreender e usar. Portanto, os cientistas de dados preparam e apresentam os dados no contexto certo. Eles fornecem uma forma visual para que os tomadores de decisão possam identificar as relações entre os dados e detectar padrões ou tendências ocultos. A visualização de dados cria histórias que promovem a business intelligence e apoiam a tomada de decisões e o planejamento estratégico com base em dados.
Quais são os benefícios da visualização de dados?
Alguns benefícios da visualização de dados são:
Tomada de decisões estratégica
As principais partes interessadas e a alta gerência usam a visualização de dados para interpretar os dados de maneira significativa. Elas poupam tempo por meio de análises de dados mais rápidas e da capacidade de visualizar o panorama geral. Por exemplo, podem identificar padrões, descobrir tendências e obter insights para se manterem à frente da concorrência.
Melhor atendimento ao cliente
A visualização de dados destaca as necessidades e os desejos do cliente por meio da representação gráfica. Você pode identificar lacunas no atendimento ao cliente, melhorar estrategicamente produtos ou serviços e reduzir ineficiências operacionais.
Maior envolvimento dos funcionários
As técnicas de visualização de dados são úteis para comunicar os resultados de análises de dados a uma grande equipe. Todo o grupo pode visualizar dados em conjunto para desenvolver metas e planos comuns. Eles podem usar análises visuais para medir as metas e o progresso e aumentar a motivação da equipe. Por exemplo, uma equipe de vendas trabalha em conjunto para aumentar a altura do gráfico de barras de vendas em um trimestre.
Quais são os componentes da visualização de dados?
Os cientistas de dados combinam três componentes principais para visualizar dados.
História
A história representa o propósito por detrás das visualizações de dados. O cientista de dados se comunica com várias partes interessadas sobre o que elas desejam alcançar com a análise dos dados. Por exemplo, pode haver interesse em medir indicadores-chave de performance ou em prever volumes de vendas. Os cientistas de dados e usuários corporativos colaboram para identificar a história que desejam que os dados lhes contem.
Dados
Em seguida, os analistas de dados identificam os conjuntos de dados apropriados que os ajudarão a narrar a história dos dados. Eles modificam formatos de dados existentes, limpam os dados, removem valores atípicos e fazem análises adicionais. Após a preparação dos dados, eles planejam os diferentes métodos de exploração visual.
Elementos visuais
Em seguida, os cientistas de dados selecionam os métodos de visualização mais adequados para compartilhar novos insights. Eles criam diagramas e gráficos destacando os principais pontos de dados e simplificando conjuntos de dados complexos. Eles refletem sobre maneiras eficientes de apresentar dados sistematicamente para business intelligence.
Quais são as etapas do processo de visualização de dados?
Há cinco etapas para uma visualização eficaz dos dados.
Definir a meta
É possível definir uma meta de visualização de dados identificando perguntas às quais possivelmente o conjunto de dados existente é capaz de responder. Uma meta clara ajuda a determinar o tipo de:
- Dados que você usará
- Análise que você fará
- Recursos visuais que você usará para comunicar suas descobertas de modo eficaz
Por exemplo, um varejista pode tentar entender qual tipo de embalagem de produto gera mais vendas.
Coletar os dados
A coleta de dados envolve identificar fontes de dados internas e externas. Há enormes conjuntos de dados disponíveis online para compra e uso. Sua empresa também pode ter arquivos de dados disponíveis para análise. Por exemplo, você pode coletar históricos de dados sobre volume de vendas, campanhas de marketing e embalagens de produtos para descobrir qual é a melhor embalagem.
Limpar os dados
A limpeza de dados implica remover dados redundantes, executar operações matemáticas para análise posterior ou filtrar e converter dados para atender aos critérios da pergunta. Por exemplo, você pode remover dados do volume de vendas de natal e pós-campanhas de marketing para identificar as vendas médias por tipo de embalagem.
Selecionar os elementos visuais de dados
É possível escolher entre vários tipos de gráficos diferentes para obter uma descoberta visual eficiente. As relações entre os pontos de dados e os insights que você deseja comunicar determinarão as melhores representações gráficas. Por exemplo, é possível usar um gráfico de barras para representar as vendas de embalagens por cor durante o último mês. Porém, pode ser mais adequado usar um gráfico de pizza para mostrar a porcentagem de embalagens coloridas do inventário. Há dois tipos principais de visualizações de dados.
Visualização estática
A visualização estática fornece apenas uma visão única de uma história de dados específica. O infográfico é um exemplo de visualização estática.
Visualização interativa
A visualização interativa permite que os usuários interajam com diagramas e gráficos. Os visualizadores podem alterar variáveis em parâmetros de visualização para encontrar novos insights ou acessar informações detalhadas. Os softwares de visualização de dados normalmente incluem um painel para interação dos usuários com o sistema.
Criar os elementos visuais de dados
Use as ferramentas de visualização de dados para criar os visuais de dados necessários. A maioria das ferramentas importa seu conjunto de dados final e gera os relatórios necessários automaticamente. Estes são alguns princípios de design para uma visualização de dados eficaz:
- Chame a atenção do público para detalhes importantes usando tamanhos, cores, fontes e gráficos
- Use pistas visuais para fornecer o contexto dos dados
- Escolha as combinações de cores certas
- Use títulos explicativos para fornecer insights importantes ao público e ajudá-lo a se concentrar nas perguntas certas
- Adicione rótulos e números precisos
Quais são os diferentes tipos de técnicas de visualização de dados?
Embora diagramas e gráficos sejam os mais comuns, você pode usar vários métodos diferentes de visualização de dados. Veja abaixo os cinco tipos principais de métodos de visualização de dados.
Visualização de dados temporais
As visualizações de dados temporais são usadas para representar objetos lineares unidimensionais, como um gráfico de linhas, um grafo de linhas ou uma linha do tempo. Por exemplo, você pode usar gráficos de linhas para mostrar as alterações que ocorrem continuamente ao longo de um determinado período. Várias linhas nesse gráfico demonstram variações de diferentes fatores no mesmo período.
Visualização de dados hierárquica
A visualização de dados hierárquica refere-se a um grupo ou conjunto de itens que têm vínculos comuns com um item pai. É possível usar essas árvores de dados para exibir clusters de informações. Por exemplo, você pode mostrar quantidades de dados de inventário como uma árvore com um nó pai (roupas) e nós filhos (camisas, calças e meias).
Visualização de dados de rede
A visualização de dados de rede é útil para representar a relação complexa entre diferentes tipos de dados correlacionados. Por exemplo:
- Gráficos de dispersão que representam dados como pontos em um grafo
- Gráficos de bolhas que adicionam um terceiro fator de dados ao gráfico de dispersão
- Nuvens de palavras que representam a frequência das palavras com o uso de palavras de diferentes tamanhos
Visualização de dados multidimensional
A visualização de dados multidimensional representa duas ou mais variáveis de dados como uma única imagem 2D ou 3D. Gráficos de barras, gráficos de pizza e gráficos de barras empilhadas são exemplos populares dessas visualizações. Por exemplo, um gráfico de barras compara dois ou mais fatores de dados e demonstra as alterações de uma variável ao longo de um período de tempo. Gráficos de pizza visualizam partes do todo em cada categoria.
Visualização de dados geoespacial
A visualização de dados geoespacial, como mapas de calor, mapas de densidade ou cartogramas, apresenta dados em relação a locais do mundo real. Por exemplo, uma visualização de dados mostra o número de clientes que visitam diferentes filiais de lojas de varejo.
O que são práticas recomendadas de visualização de dados?
Práticas recomendadas de visualização de dados adicionam clareza, integridade e precisão aos seus relatórios de dados.
Elementos de projeto
O uso de elementos de projeto criativos pode tornar sua visualização de dados mais envolvente. Você pode usar cores, tons e formas para acrescentar mais detalhes ao elemento visual. Por exemplo, você pode usar ícones de gota d'água para representar valores de dados em um relatório de consumo de água.
Evidência abrangente
Usar um grande volume de dados na sua análise pode melhorar a precisão da visualização dos dados. Mais evidências aumentam a confiança e também ajudam os valores atípicos a se destacarem. Você sempre pode incluir um relatório de resumo de dados ou uma representação de dados consolidada para obter uma visão geral de uma visualização mais detalhada.
Comparações relevantes
Comparações dão contexto aos dados e reforçam o ponto de vista que você está expondo. Elas também tornam os dados mais acionáveis. Por exemplo, exibir dados atuais após a avaliação de uma nova ideia juntamente com dados relevantes antes dessa avaliação mostra ao leitor como as coisas eram e como poderiam ser.
Quais são os desafios na visualização de dados?
A visualização de dados apresenta alguns desafios que podem levar à deturpação das informações ou ao exagero de certos fatos.
Simplificação excessiva dos dados
Os cientistas de dados devem encontrar um equilíbrio entre compreensão e comunicação dos dados. Simplificá-los pode resultar na perda de informações importantes. Por exemplo, considere um relatório de dados científicos sobre performance acadêmica. O relatório mostra um gráfico de barras indicando que a performance acadêmica diminuiu, ao mesmo tempo em que o uso de videogames pelos alunos aumentou na última década. O relatório conclui que o uso de videogames afetou negativamente o meio acadêmico. No entanto, a visualização de dados é simplificada demais: ela não considera dados demográficos e vários outros fatores que também afetam a performance acadêmica.
Preconceito humano
O preconceito humano afeta negativamente a visualização de dados. A equipe que cria relatórios de dados pode influenciar os resultados ao pré-selecionar os dados mais adequados às suas agendas pessoais. Embora as ferramentas de visualização de dados sejam mais precisas, a equipe que as opera pode involuntariamente introduzir tendenciosidades por meio de práticas preconceituosas de seleção e limpeza de dados. Portanto, é importante que você inclua equipes e opiniões diversificadas em seus esforços de visualização de dados.
Exagero
Você pode visualizar dados não relacionados para criar correlações inexistentes. Pessoas mal-intencionadas podem usar essa visualização de dados imprecisa para justificar comportamentos prejudiciais ou a tomada de decisões ruins. Por exemplo, uma equipe gasta demais em equipamentos de fabricação para apoiar um fornecedor que possui uma relação familiar. A compra é então justificada com o uso de relatórios de visualização de dados que destacam como a segurança dos trabalhadores melhorou após a instalação dos novos equipamentos. No entanto, vários fatores contribuíram para a segurança dos trabalhadores que nada tiveram a ver com os novos equipamentos.
O que você deve procurar ao selecionar um software de visualização de dados?
Existem várias ferramentas de visualização de dados gratuitas e pagas, e selecionar a melhor delas depende das suas exigências.
Suporte à infraestrutura
Seu software de visualização de dados deve se integrar à sua infraestrutura de TI e aos seus bancos de dados existentes. Ele também deve oferecer suporte a várias fontes de dados de terceiros, para que você possa importar dados externos diretamente quando necessário.
Relatórios interativos
Relatórios interativos melhoram a análise de big data e ajudam na descoberta de padrões por usuários não técnicos. Eles podem filtrar, classificar ou mover variáveis de dados em um gráfico interativo à medida que plotam valores de dados. Além disso, não dependem de uma equipe técnica todas as vezes que mudanças são sugeridas ou necessárias.
Segurança
As ferramentas de visualização de dados podem criar vulnerabilidades adicionais no seu sistema de business intelligence. Elas devem ter sólidos recursos de segurança que limitem o acesso a usuários e funções não autorizados.
Escalabilidade
Recomendamos ferramentas de visualização de big data capazes de manipular conjuntos de dados massivos com facilidade. Elas também devem ter recursos de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) para automatizar tarefas de visualização de dados em alta escala.
Como a AWS pode ajudar com a visualização de dados?
A AWS tem duas ferramentas principais de visualização de dados que você pode usar para criar relatórios detalhados sobre todos os tipos de dados.
Amazon Managed Grafana
O Amazon Managed Grafana é um serviço totalmente gerenciado para o Grafana de código aberto, uma plataforma bastante conhecida de análise de código aberto para consultar, visualizar e entender suas métricas, onde quer que estejam armazenadas. O Amazon Managed Grafana integra-se nativamente a fontes de dados da AWS na sua conta da AWS. Você pode escolher entre várias visualizações pré-criadas para começar a analisar métricas, logs e rastreamentos rapidamente, sem precisar criar um painel do zero.
Amazon QuickSight
O Amazon QuickSight é um serviço de business intelligence com tecnologia sem servidor e nativo de nuvem que fornece elementos visuais de dados, painéis interativos e análise de dados com a tecnologia de ML. Você pode usá-lo para extrair insights ocultos dos seus dados, realizar previsões precisas e possibilitar novas oportunidades de monetização. O QuickSight usa ML para gerar respostas precisas a perguntas de linguagem natural sobre dados.
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