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.

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 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. Cinco tipos principais de métodos de visualização de dados são fornecidos abaixo:

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.

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.

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.

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.

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.

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 popular plataforma de análise de código aberto para consultar, visualizar e entender suas métricas, independentemente de onde elas 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 sem servidor e nativo da nuvem que fornece elementos visuais de dados, painéis interativos e análises 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.

Comece a usar a visualização de dados na AWS criando uma conta gratuita hoje mesmo.

Próximas etapas para visualização de dados com a AWS

Confira outros recursos relacionados a produtos
Saiba mais sobre o AWS QuickSight 
Serviços de banco de dados da AWS no nível gratuito

Veja os serviços de banco de dados da AWS no nível gratuito

Veja serviços de banco de dados gratuitos 
Comece a criar no console

Comece a criar com a AWS no Console de Gerenciamento da AWS.

Fazer login