Tipos de visualização de dados

A visualização de dados é a representação gráfica de grandes conjuntos de dados. No ambiente atual, orientado por dados, a visualização tornou-se essencial para a análise de dados. As empresas podem utilizar várias técnicas eficazes de visualização de dados para obter informações relevantes e tomar decisões baseadas em dados.

As ferramentas de visualização de dados proporcionam uma forma fácil de utilizar para observar e compreender tendências, valores atípicos e padrões nos dados através de elementos visuais, como gráficos, diagramas e mapas. Também permitem que os membros da equipa ou os proprietários das empresas comuniquem dados a públicos não técnicos.

Para analisar grandes volumes de dados e tomar decisões baseadas em dados, as ferramentas e tecnologias de visualização de dados são cruciais no ambiente de megadados.

O que é a visualização de dados?

A visualização de dados é a prática de representar informações e dados através de elementos visuais, como gráficos, diagramas ou mapas. O seu principal objetivo é destacar informações relevantes que poderiam passar despercebidas numa simples lista de valores e números, facilitando e acelerando a compreensão de dados complexos.

Como a visualização de dados impulsiona decisões estratégicas

Mais do que simplesmente criar gráficos circulares e diagramas apelativos, a visualização de dados desempenha um papel fundamental na tomada de decisões estratégicas, porque sintetiza informações complexas e torna-as fáceis de compreender e utilizar. Com o enorme volume de dados disponível atualmente, pode ser difícil interpretar tudo. 

No entanto, a visualização de dados simplifica este processo ao apresentar os dados num formato visual que nos permite compreender rapidamente padrões, tendências e informações relevantes. Permite aos decisores identificar oportunidades, detetar áreas problemáticas e tomar decisões informadas com base em dados em tempo real. Num mundo onde os dados são fundamentais, a visualização de dados é a arma secreta que ajuda as organizações a desbloquear o poder dos seus dados e a manter-se à frente da concorrência.

As visualizações são uma linguagem comum que transcende o jargão técnico e permite que todos participem em discussões estratégicas. Facilitam a colaboração, incentivam conversas baseadas em dados e permitem que as organizações alinhem os seus objetivos e tomem decisões mais informadas. 

Tipos essenciais de visualização de dados

Vamos abordar os tipos mais comuns de visualização de dados utilizados para apoiar a análise de dados. Alguns são métodos de visualização mais comuns, como os gráficos de barras ou os gráficos de linhas, que abrangem sobretudo dados numéricos, enquanto outros são mais específicos e lidam com dados mais complexos, como mapas de calor e painéis de controlo.

Gráficos e diagramas: os fundamentos da representação de dados

Os tipos mais básicos de representação de dados são os gráficos e os diagramas. São mais adequados para visualizar dados numéricos.

• Gráfico de barras: Um gráfico de barras é uma representação visual de dados que utiliza barras retangulares de comprimentos variados para comparar diferentes categorias ou valores.
• Gráfico circular: Os gráficos circulares utilizam um círculo dividido em setores para apresentar a proporção de cada categoria ou valor em relação ao total. São frequentemente utilizadas cores diferentes para distinguir os setores e facilitar a leitura e a compreensão.
• Gráfico em anel: Um gráfico em anel é semelhante a um gráfico circular, mas tem um espaço vazio no centro. Apresenta as percentagens de cada categoria ou valor em relação ao total e pode ocupar menos espaço do que um gráfico circular normal.
• Gráfico de linhas: Também conhecido como traçado de linhas ou gráfico linear, é um tipo de gráfico que utiliza linhas retas para ligar pontos de dados, ilustrando a relação entre diferentes variáveis ou pontos de dados ao longo do tempo. Os gráficos de linhas são frequentemente utilizados em várias áreas, incluindo finanças, engenharia e ciência, para apresentar tendências, padrões e alterações nos dados ao longo do tempo.
• Gráfico radar: Por vezes designado por gráfico de aranha ou gráfico de estrela, um gráfico radar é uma ferramenta gráfica utilizada para apresentar dados multivariados numa forma bidimensional. É composto por vários eixos que irradiam de um ponto central, representando cada eixo uma variável ou dimensão diferente. Os valores de cada variável são assinalados no eixo correspondente e ligados por uma linha ou forma, criando um padrão radial semelhante a uma teia de aranha. Os gráficos radar são frequentemente utilizados para comparar e visualizar o desempenho ou as características de várias entidades ou categorias em diferentes fatores. São especialmente úteis para comparar várias variáveis num único gráfico e permitem identificar facilmente pontos fortes, pontos fracos e padrões nos dados. 

Painéis de controlo interativos: dados em tempo real ao seu alcance

Formas mais complexas de visualizar dados são os painéis interativos. Os painéis interativos são ferramentas digitais que permitem aos utilizadores explorar e analisar dados de uma forma visualmente dinâmica e personalizável. Os utilizadores podem interagir com os dados em tempo real, manipulando-os e aprofundando detalhes específicos para obter melhores informações.

• Gráfico de áreas: Os gráficos de áreas são semelhantes aos gráficos de linhas, mas a área entre a linha e o eixo é sombreada ou preenchida, proporcionando uma representação visual da magnitude ou proporção dos dados. Os gráficos de áreas são normalmente utilizados para mostrar tendências, comparações e padrões nos dados ao longo do tempo ou entre variáveis.
• Gráfico de Gantt: O gráfico é composto por barras horizontais que representam tarefas ou atividades individuais, dispostas ao longo do eixo vertical correspondente às tarefas do projeto. O comprimento de cada barra representa a duração da tarefa e a posição das barras mostra as respetivas datas de início e de conclusão. As dependências entre tarefas são apresentadas através de linhas de ligação. Os gráficos de Gantt são utilizados em vários setores para monitorizar o progresso dos projetos, planear recursos e acompanhar os prazos dos projetos. Ajudam os gestores de projeto e os membros das equipas a compreender as dependências entre tarefas, identificar os caminhos críticos, atribuir recursos de forma eficiente e visualizar facilmente os marcos do projeto.
• Diagrama de Venn: Um diagrama de Venn é uma representação visual que utiliza círculos sobrepostos para mostrar a relação entre diferentes conjuntos ou grupos de itens. Cada círculo do diagrama representa um conjunto e a área sobreposta entre os círculos representa a interseção desses conjuntos. Os diagramas de Venn são normalmente utilizados para ilustrar semelhanças, diferenças e sobreposições entre diferentes categorias ou conceitos, ajudando a visualizar e compreender as relações e ligações entre eles. São amplamente utilizados em vários domínios, incluindo a matemática, a lógica, a estatística e a análise de dados, para analisar e organizar informações de forma clara e concisa.
• Fluxograma: Um fluxograma é uma representação visual de um processo ou fluxo de trabalho, utilizando várias formas e setas para representar a sequência de etapas, decisões e ações envolvidas. Permite visualizar o fluxo de informações ou atividades num sistema ou processo, desde o início até ao fim. Cada forma no fluxograma representa uma ação ou tarefa específica e as setas indicam o fluxo direcional entre elas. Os fluxogramas são amplamente utilizados em diferentes áreas, como o desenvolvimento de software, a gestão de projetos e a análise de processos, para conceber, comunicar e analisar processos complexos, identificar estrangulamentos e melhorar a eficiência.
• Infográfico: Os infográficos combinam texto, imagens e elementos gráficos com o objetivo de apresentar informações de uma forma fácil de compreender e visualmente apelativa. São normalmente utilizados para simplificar conceitos complexos, apresentar estatísticas ou tendências de dados, contar uma história, comparar diferentes variáveis ou destacar mensagens importantes. Os infográficos são populares pela sua capacidade de captar a atenção, apresentar informações num formato fácil de assimilar e melhorar a compreensão através da utilização de elementos visuais para realçar a mensagem transmitida. 
• Mapa de calor: Um mapa de calor é uma representação visual de dados que utiliza células codificadas por cores numa matriz ou tabela. Os mapas de calor são frequentemente utilizados para mostrar a distribuição e a densidade dos valores num conjunto de dados. Cada célula do mapa de calor contém uma cor que corresponde a um valor específico, sendo que as cores mais escuras indicam valores mais elevados e as cores mais claras indicam valores mais baixos. Os mapas de calor são normalmente utilizados na análise de dados, na visualização estatística e na aprendizagem automática para identificar padrões, valores atípicos, tendências e correlações em grandes conjuntos de dados. Permitem aos analistas de dados e investigadores reconhecer intuitivamente agrupamentos, agrupamentos de pontos de dados ou zonas de concentração nos dados sem necessidade de cálculos complexos ou análises estatísticas, o que faz deles uma das ferramentas mais populares para a visualização e análise de dados.
• Histograma: Um histograma é uma representação visual da distribuição de dados numéricos. É composto por retângulos, ou barras, em que a largura de cada barra representa um determinado intervalo ou amplitude de valores e a altura representa a frequência ou contagem de pontos de dados incluídos nesse intervalo. Os histogramas são utilizados para revelar a forma, a tendência central e a dispersão de um conjunto de dados. Fornecem informações sobre a distribuição dos dados, como, por exemplo, se é simétrica, assimétrica ou se apresenta potenciais valores atípicos.

4 Pilares da Visualização de Dados

Noah Iliinsky, uma das figuras mais importantes na criação de diagramas e de diferentes tipos de visualização de dados, desenvolveu os principais pilares da visualização de informação. 

É possível adotar uma abordagem mais sistemática e orientada para os processos relativamente à visualização, seguindo os pilares de Iliinsky, o que pode tornar muito mais simples a criação de relatórios que inspirem verdadeiramente o seu público a agir ou a começar a percecionar a informação de forma diferente. 

• Objetivo: Antes de decidir quais são os melhores dados para reforçar o seu argumento, deve primeiro compreender o que está a tentar dizer. Reorganizar os pontos de dados nos seus relatórios para refletir melhor os objetivos gerais da sua equipa pode ser útil. Deve escolher pontos de dados que mostrem a frequência e a causa principal dos incidentes se um dos objetivos da sua equipa for reduzir o número de ocorrências. 
• Conteúdo: Torna-se mais simples escolher os factos ou o conteúdo que melhor servirão o seu objetivo depois de ter uma ideia clara do que pretende transmitir. Inclua apenas conteúdo que reforce o ponto que está a apresentar; deixe tudo o resto de fora. A probabilidade de a sua mensagem ser compreendida diminui à medida que aumenta a quantidade de informação que o seu público tem de processar para a entender. 
• Estrutura: É mais fácil conceptualizar a estrutura dos dados quando consegue indicar claramente o seu objetivo e está ciente do material que apoia essa formulação. Na opinião de Iliinsky, a estrutura é a disposição física da sua visualização. Um diagrama de entidade-relação, um gráfico de linhas, um gráfico de dispersão ou um mapa podem ser componentes da estrutura.
• Formatação: É mais fácil conceptualizar a estrutura dos dados quando consegue indicar claramente o seu objetivo e está ciente do material que apoia essa formulação. Na opinião de Iliinsky, a estrutura é a disposição física da sua visualização. Um diagrama de árvore, um gráfico de linhas, um gráfico de dispersão ou um mapa podem ser componentes da estrutura. 

Ferramentas e tecnologias para uma visualização eficaz

Uma ferramenta de visualização de dados é um programa de software utilizado para a visualização de dados. Cada ferramenta tem funcionalidades diferentes, mas, essencialmente, todas permitem introduzir um conjunto de dados e efetuar alterações gráficas ao mesmo. A maioria, embora não todas, inclui modelos pré-criados para produzir elementos visuais básicos.

• Tableau: O Tableau é uma ferramenta de visualização de dados amplamente utilizada devido à sua facilidade de utilização e às suas funcionalidades robustas. Permite criar uma vasta gama de mapas e gráficos através da ligação a várias fontes de dados. O Tableau pertence à Salesforce e é utilizado tanto por inúmeras pessoas como por grandes empresas. O Tableau está disponível em várias versões, incluindo versões web, de servidor e de ambiente de trabalho, além de estar integrado em alguns programas de CRM. Com a sua capacidade de integração com bases de dados sofisticadas, como Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS e Hadoop, o Tableau gera eficazmente visualizações e gráficos a partir de conjuntos de dados vastos e dinâmicos em aplicações de megadados, IA e aprendizagem automática.
• Google Charts: Reconhecido pela sua capacidade de criar visualizações gráficas e pictóricas de dados, o Google Charts, um dos principais intervenientes no mercado da visualização de dados, é programado com SVG e HTML5. O Google Charts disponibiliza uma funcionalidade de zoom e os utilizadores podem usufruir de uma compatibilidade multiplataforma incomparável com iOS, Android e até versões mais antigas do Internet Explorer.
• Power BI: A ferramenta de visualização de dados da Microsoft, o Power BI, fácil de utilizar, pode ser implementada numa infraestrutura de nuvem ou instalada localmente. Uma das ferramentas mais abrangentes para a visualização de dados é o Power BI, que funciona com uma vasta gama de bases de dados de back-end, incluindo Excel, Teradata, Salesforce, PostgreSQL, Oracle, Github, Adobe Analytics, Azure e SQL Server. Esta ferramenta de nível empresarial oferece informações em tempo real para uma tomada de decisões rápida, juntamente com visualizações apelativas.
• Grafana: O Grafana de código aberto é uma ferramenta gratuita de análise e visualização. Pode consultar, visualizar, monitorizar e rever métricas, registos e rastreios. Inclui ferramentas para criar gráficos e visualizações esclarecedores a partir de dados de bases de dados de séries temporais (TSDB). Também está incluído um componente de nuvem Grafana. É uma plataforma OpenSaaS de registos e métricas totalmente controlada, rápida e altamente disponível. O Grafana Enterprise é a versão comercial do Grafana, com funcionalidades adicionais que não estão disponíveis na versão de código aberto. Inclui fontes de dados empresariais, opções avançadas de autenticação, restrições de permissões mais abrangentes, suporte 24 horas por dia e formação da equipa principal.
• plotly: Outra ferramenta de código aberto, o plotly integra-se totalmente com linguagens de programação orientadas para a análise, como Matlab, Python e R, permitindo criar visualizações complexas. Utilizado principalmente para trabalho colaborativo, divulgação, edição, criação e partilha de dados visuais interativos, o Plotly permite implementações locais e na nuvem. 
• RAWGraphs: Também conhecido como RAW, funciona com ficheiros de dados delimitados, como ficheiros CSV ou TSV. Atua como uma ponte entre folhas de cálculo e a visualização de dados. Apesar de ser uma aplicação baseada na web, o RawGraphs oferece uma forte segurança dos dados e uma variedade de esquemas convencionais e não convencionais.

Alinhar a visualização de dados com os objetivos empresariais

Planeamento estratégico com informações visuais dos dados

O planeamento estratégico analisa a situação atual de uma organização, define metas e objetivos e delineia um caminho para os alcançar. Uma das ferramentas mais poderosas para ajudar no planeamento estratégico são as informações visuais dos dados. Estas informações podem ajudar a identificar padrões e tendências que podem fundamentar a tomada de decisões estratégicas.

Os conhecimentos obtidos através de dados visuais podem ajudar a identificar indicadores-chave de desempenho (KPIs) de uma organização e a acompanhar os progressos no sentido de alcançar esses KPIs. Por exemplo, uma empresa de retalho pode utilizar conhecimentos obtidos através de dados visuais para acompanhar dados de vendas, níveis de inventário e métricas de satisfação dos clientes. Ao monitorizar estes KPIs ao longo do tempo, pode identificar áreas de oportunidade e efetuar alterações para melhorar o desempenho.

Para além de acompanharem os KPIs, os conhecimentos obtidos através de dados visuais também podem ajudar a identificar novas oportunidades de crescimento e inovação.

Através da análise das tendências do setor e dos dados de mercado, as organizações podem identificar mercados emergentes, preferências dos consumidores e potenciais oportunidades de parceria. Com estas informações, as organizações podem expandir estrategicamente as suas ofertas e alcançar novos públicos.

Comunicar dados complexos às partes interessadas

Outro benefício da utilização de conhecimentos obtidos através de dados visuais no planeamento estratégico é a possibilidade de comunicar ideias e dados complexos às partes interessadas. Ao apresentar os dados num formato visual e fácil de assimilar, as partes interessadas podem compreender rapidamente os principais conhecimentos e o impacto que estes podem ter na organização. 

Author's Tip

Uma abordagem para comunicar dados complexos consiste em utilizar técnicas de visualização de dados. A visualização de dados através de gráficos, diagramas e infografias pode ajudar a simplificar informações complicadas e facilitar a compreensão dos principais conhecimentos por parte das partes interessadas. Os elementos visuais ajudam a destacar padrões, tendências e correlações que, de outra forma, poderiam ser difíceis de compreender apenas através dos dados brutos.

Outra forma eficaz de comunicar dados complexos é através da narrativa. Ao apresentar os dados no âmbito de uma estrutura narrativa, as partes interessadas podem compreender melhor o contexto e a relevância das informações. Isto pode envolver a criação de uma narrativa cativante com um início, um desenvolvimento e um fim claros, utilizando dados para apoiar cada parte da história. Ao enquadrar os dados desta forma, as partes interessadas podem estabelecer uma ligação mais forte com as informações e as suas implicações.

É também essencial fornecer explicações claras e concisas sobre o significado dos dados e o potencial impacto na organização. Evite utilizar jargão técnico ou terminologia complexa que possa confundir as partes interessadas. Em vez disso, concentre-se em fornecer conhecimentos práticos e recomendações acionáveis que as partes interessadas possam compreender e aplicar facilmente.

A visualização de dados contribui para o sucesso

A visualização de dados é uma ferramenta útil para as empresas analisarem e interpretarem conjuntos de dados complexos, existindo muitos tipos de visualizações à escolha, consoante os conhecimentos necessários. Cada tipo tem pontos fortes e fracos, sendo importante encontrar o tipo de visualização adequado para representar os dados e garantir uma comunicação eficaz. Um mapa de calor pode ser adequado para identificar padrões em conjuntos de dados, enquanto um gráfico de barras pode ser ideal para comparar dados entre categorias.

Existem muitas ferramentas disponíveis para ajudar as empresas a criar visualizações, desde plataformas online gratuitas e fáceis de utilizar até software mais robusto e personalizável. Embora existam investimentos iniciais na recolha e análise de dados, uma visualização eficaz permite às empresas identificar oportunidades e tomar decisões mais informadas que aumentam a eficiência, geram receitas e reduzem custos. À medida que as empresas enfrentam desafios cada vez mais complexos e o ritmo da mudança tecnológica acelera, os dados continuarão a desempenhar um papel cada vez mais crítico, e a visualização de dados continuará a ser uma excelente ferramenta para o sucesso.

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