O que é a visualização de dados?

Definição de Visualização de Dados

Visualização de dados é a prática de converter dados brutos em representações gráficas, como gráficos, mapas e painéis.

O objetivo principal é comunicar a informação de forma clara e eficaz. É ao mesmo tempo uma arte e uma ciência, combinando princípios de design com compreensão estatística para tornar os dados mais acessíveis, compreensíveis e utilizáveis.

Essencialmente, trata-se de contar uma história com dados, permitindo que os espetadores compreendam conceitos difíceis ou identifiquem novos padrões à primeira vista.

A visualização dos dados baseia-se fortemente em dados limpos, bem estruturados e relevantes num lago de dados ou armazém de dados - para ser significativa e precisa. É aqui que o processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) se torna criticamente importante. Os processos ETL extraem dados brutos de várias fontes, transformam-nos limpando, normalizando e reformulando-os num formato útil.

Importância da visualização de dados

O mundo é dirigido por dados e o simples volume de informação disponível para a análise de dados pode ser esmagador. A visualização de dados é vital porque altera fundamentalmente a forma como interagimos e obtemos valor a partir dos dados:

• Revelar a clareza na complexidade: As visualizações destacam-se na transformação de vastos e complexos conjuntos de dados em formatos intuitivos e de fácil digestão. Esta simplificação permite que o cérebro humano processe mais facilmente a informação, facilitando a compreensão das estruturas e relações subjacentes que seriam praticamente impossíveis de detetar em números brutos ou folhas de cálculo, promovendo assim uma compreensão mais clara entre diversos públicos.
   
• Dirigir uma tomada de decisões esclarecedora: Ao apresentar claramente padrões, tendências, correlações e valores atípicos, a visualização de dados possibilita que indivíduos e organizações tomem decisões mais informadas e baseadas em dados factuais. Vai além dos sentimentos intuitivos, fornecendo uma base sólida para o planeamento estratégico, ajustes operacionais e identificação de novas oportunidades com maior velocidade e confiança.
   
• Facilitar uma comunicação e uma colaboração eficazes: As representações de dados visuais servem como uma linguagem universal, derrubando barreiras entre intervenientes técnicos e não-técnicos. Este entendimento partilhado ajuda a promover discussões mais produtivas que alinham as equipas com objetivos mais comuns - e que garantem que os pontos de vista críticos são efetivamente transmitidos a quem precisa que intervenham.

Visualizações bem trabalhadas fazem mais do que apresentar informações; elas podem despertar a curiosidade e encorajar os espetadores a explorar os dados mais profundamente.

Ao tornar os dados atraentes e interativos, as visualizações convidam os utilizadores a colocar novas questões, testar hipóteses e descobrir informações inesperadas que se encontram sob a superfície, promovendo uma abordagem mais ativa e investigativa da análise de dados.

Benefícios da visualização de dados

A adoção da visualização de dados oferece muitas vantagens tangíveis aos indivíduos e às organizações que procuram explorar os seus recursos de dados de forma mais eficaz. Proporciona uma visão mais aprofundada e uma melhor forma de tomar decisões baseadas em dados:

• Compreensão e ideias aceleradas: O cérebro humano está programado para processar informação visual de forma muito mais rápida e eficaz do que texto ou tabelas numéricas.
  
  As visualizações bem concebidas reduzem significativamente o tempo necessário para compreender dados complexos, permitindo uma identificação mais rápida de informações importantes, tendências emergentes e informações reutilizáveis que podem obter vantagens competitivas.
   
• Narrativa de dados melhorada: As visualizações permitem a criação de narrativas convincentes em torno de dados, transformando estatísticas áridas em histórias cativantes que ressoam com um público.
  
  Assim, torna-se mais fácil comunicar o significado das conclusões, persuadir as partes interessadas e inspirar uma ação baseada nas provas apresentadas de forma memorável e com impacto.
   
• Eficácia operacional otimizada: Ao fornecer pistas visuais claras sobre o desempenho, os estrangulamentos ou as áreas de oportunidade, a visualização de dados ajuda as empresas a agilizar as operações e a tomar decisões mais inteligentes sobre a implementação dos recursos.
  
  Por exemplo, a identificação de produtos com um fraco desempenho ou de processos ineficientes através da análise visual pode conduzir diretamente a melhorias específicas e a um melhor retorno do investimento global (ROI).

As ferramentas visuais também tornam os dados mais acessíveis e compreensíveis para um leque mais alargado de utilizadores, independentemente da sua experiência em estatísticas.

Esta democratização permite que mais pessoas dentro de uma organização explorem dados relevantes para os seus papéis, promovendo uma cultura mais data-literate e permitindo a tomada de decisões distribuídas.

Principais Questões Respondidas Pela Visualização De Dados

A visualização de dados é particularmente eficaz no fornecimento de respostas a questões fundamentais sobre dados, tais como:

• Quais são as tendências ao longo do tempo? (por exemplo, crescimento das vendas, flutuações no tráfego do website)
• Como são distribuídos os diferentes valores? (por exemplo, repartição etária dos clientes, escalões de rendimento)
• Quais são as relações entre as variáveis? (por exemplo, os gastos de marketing correspondem às vendas? Como a temperatura afeta o consumo de energia?)
• Como é que o desempenho é comparado entre diferentes categorias ou grupos? (por exemplo, vendas de produtos por região, desempenho dos alunos por escola)
• Onde estão localizados geograficamente os eventos ou as entidades? (por exemplo, surtos de doenças, locais de armazenamento)
• Quais são os componentes de um todo? (por exemplo, repartição da quota de mercado, repartição orçamental)
• Existem anomalias ou valores atípicos significativos? (por exemplo, picos anormais na atividade de rede, ativos excecionalmente potentes ou de baixo desempenho)

Ao visualizar os dados de forma eficaz, podemos passar da simples recolha de informação à verdadeira compreensão e ação sobre a mesma.

Tipos de Visualizações de Dados

Depois de compreender o "porquê" da visualização de dados, é crucial explorar o "quê" — as diversas formas que estes elementos visuais podem ter. Os diferentes tipos de dados e as histórias que quer contar exigirão diferentes abordagens de visualização, desde gráficos fundamentais até técnicas mais inovadoras.

Ferramentas de Visualização Comuns

A criação de visualizações de dados convincentes é frequentemente facilitada por uma gama de softwares potentes e bibliotecas de programação.

Ferramentas como o Tableau e o Microsoft Power BI oferecem interfaces de arrastar-e-largar fáceis de utilizar, permitindo aos utilizadores criar rapidamente dashboards interativos.

Para aqueles com habilidades de codificação, linguagens de programação como Python (com bibliotecas como Matplotlib, Seaborn, e Plotly) e R (com gplot2) fornecem extensa personalização e controle. As visualizações baseadas na Web costumam utilizar bibliotecas JavaScript como D3.js para gráficos dinâmicos e interativos.

Gráficos de Barras, Circulares e de Dispersão

Entre as visualizações mais fundamentais e amplamente utilizadas estão os gráficos de barras, os gráficos circulares e os gráficos de dispersão. Gráficos de barras são excelentes para comparar quantidades em diferentes categorias ou rastrear alterações ao longo do tempo, usando barras retangulares cujas extensões são proporcionais aos valores que representam.

Gráficos circulares são comumente usados para ilustrar proporções ou porcentagens, dividindo um círculo em fatias para mostrar partes de um todo. Os gráficos de dispersão (ou gráficos de dispersão) apresentam valores para duas variáveis numéricas como uma coleção de pontos, tornando-os ideais para identificar correlações e padrões entre as variáveis.

Mapeamento de Dados com Gráficos

O mapeamento de dados com gráficos, frequentemente chamado de visualização geoespacial, envolve a representação de dados que têm um componente geográfico. Isso pode variar desde mapas de corolagem, onde áreas são sombreadas ou padronizadas em proporção a uma variável estatística, até mapas de pontos mostrando a localização de eventos ou entidades específicas.

Mapas térmicos sobrepostos em áreas geográficas também podem mostrar rapidamente concentrações. Estas técnicas são inestimáveis para a compreensão das distribuições espaciais, das tendências regionais e das abordagens baseadas na localização, desde o rastreio de surtos de doenças até à planificação logística.

Tipos Inovadores de Visualização de Dados

Além dos gráficos fundamentais, uma crescente gama de tipos de visualização inovadores é essencial para dissecar e representar conjuntos de dados mais complexos, relações intrincadas e histórias multidimensionais. Estes formulários avançados passam por comparações simples, oferecendo formas matizadas de explorar e compreender dados.

Gráficos de rede, por exemplo, são indispensáveis para ilustrar conexões e relações entre várias entidades, como redes sociais, estruturas organizacionais ou caminhos biológicos. Ao mapear nós (entidades) e bordas (relações), eles revelam padrões de influência, clusters e pontos críticos dentro de sistemas complexos.

Os diagramas Sankey fornecem uma forma clara e intuitiva de visualizar os fluxos e as suas quantidades entre várias etapas ou categorias. São particularmente eficazes para mostrar transferências de energia, fluxos de materiais num processo ou vias de percurso do cliente, sendo a largura das bandas a representar a magnitude do fluxo.

Além disso, existem tipos de gráficos (ou ThemeRivers) que mostram mudanças nos dados volumétricos ao longo do tempo em diferentes categorias, muitas vezes semelhantes a um rio fluído, ideal para visualizar tendências em evolução como a popularidade entre tópicos. Os Espaços de Coordenadas Paralelas ajudam a comparar várias variáveis para vários pontos de dados ao mesmo tempo, revelando clusters e correlações que podem estar ocultos noutros tipos de gráficos.