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visualização de dados

Importância da visualização de dados no processo de análise

Veja os principais aspectos que podem impactar em uma boa visualização de dados.

De nada adianta uma análise perfeita sem uma boa apresentação do resultado. Pode parecer uma afirmação exagerada, mas a visualização criada a partir da análise tem o potencial de enaltecer cada aspecto importante de ser observado, mas também tem o potencial de arruinar um trabalho que pode ter custado meses de esforço.

Antes de começar o planejamento de uma análise e de uma visualização de dados, precisamos definir qual é o resultado esperado. Ou seja, o primeiro passo é entender o problema. É recomendado que seja investido um bom tempo nessa etapa para que todos os envolvidos possam compreender bem qual será a consequência e repercussão desse trabalho. Será que os dados respondem às perguntas? Serão necessárias outras análises? Os dados devem ser exibidos em tempo real? Por quanto tempo a análise é válida? Esses são alguns exemplos de perguntas que podem direcionar a criação da visualização mais adequada à situação.

Quando se fala em visualização de dados é comum lembrar de gráficos e dashboards, que são estilos mais visuais de apresentação. É fundamental compreender que a visualização de dados deve ser uma forma acessível e prática de ver os dados e entender diversos aspectos como exceções, tendências e padrões. O usuário deve ser capaz de analisar as informações e tomar decisões a partir daquilo que vê. A escolha correta da visualização pode influenciar plenamente a interpretação. Isso porque nossos olhos são atraídos por cores e padrões. Ao invés de ler valores individualmente, como em tabelas ou texto, através de representações visuais podemos perceber e compreender inúmeros valores de uma só vez. São diversos os recursos que podemos utilizar como gráficos, tabelas, mapas, infográficos, painéis e assim por diante.

Processamento pré-atentivo

Existe um conceito extremamente importante que deve ser conhecido e utilizado sempre que possível, com a devida prudência. É o chamado “Processamento pré-atentivo”. O nosso cérebro consegue identificar vários detalhes antes mesmo da nossa atenção consciente. Isso significa que, quando visualizamos algo, antes de percebermos a imagem como um todo, nosso cérebro já dedicou uma atenção especial a alguns elementos ou objetos. É um processamento rápido e paralelo, sobre o qual temos pouco controle. Isso é um artifício que determina quais objetos são importantes e pode facilitar a obtenção de insights por parte do usuário. Veja alguns exemplos retirados do livro Information Visualization: Perception for Design.

visualização de dadosOutro aspecto fundamental a ser observado na criação de visualizações é o posicionamento dos dados e das imagens de forma que valorize e facilite a interpretação dos dados. Veja um exemplo de dois gráficos que mostram exatamente a mesma informação, como um comparativo do saldo de algumas pessoas. Porém o gráfico da esquerda mostra claramente que existem pessoas com saldo negativo, enquanto o gráfico da direita não favorece esse tipo de análise. Situações como essa são tão comuns, que foram publicados livros como o “How to lie with statistics”. Esse livro mostra como o mau uso dos dados e da estatística pode manipular resultados de análises e direcionar os leitores a tirar conclusões que não representam de fato a realidade.

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Design Thinking

Já foi dito que a dica é definir o resultado esperado antes de começar a análise, garantindo que todos os envolvidos possam compreender bem qual será o produto final de um projeto. 

Adotando essa prática você utilizará o tão falado Design Thinking, que é um mindset e significa focar em identificar e entender o problema que você está resolvendo. Dessa forma, todas as outras etapas da análise serão direcionadas para o usuário final, para algo que resolva seus problemas e gere valor. 

Em outras palavras, é o processo que permite organizar as informações e ideias para abordar problemas, tomar decisões, e adquirir conhecimento. Dessa forma o foco passa a ser a experiência do público-alvo na busca por respostas aos problemas encontrados. No caso da visualização de dados, deve ser bem conhecido quem é o usuário final, aquele que deve tirar conclusões, tomar decisões e ter insights a partir dos dados. A proposta é que o analista responsável pela criação da visualização se coloque no lugar do usuário, que não tem a obrigação de conhecer detalhes técnicos da análise, mas ao mesmo tempo deve entender o motivo de cada decisão tomada durante o processo. O que nos leva a um outro conceito, o data storytelling.

Data Storytelling

Muito se fala em apresentar os dados de forma que as pessoas entendam a linha de raciocínio utilizada em cada etapa da análise. Esse é o chamado Data Storytelling. É a arte de contar história. A premissa dessa técnica é que a jornada de construção da análise é tão importante quanto o resultado. Ou seja, não é necessário explicar apenas onde chegou. É preciso explicar o que fez, como fez e por que fez, sem deixar de lado todos os recursos disponíveis de visualização, para que a atenção seja direcionada e o leitor seja envolvido no resultado. Para aplicar essa técnica devemos seguir alguns passos básicos:

  1. Entenda o contexto. Faça as perguntas certas para entender o problema por completo.
  2. Escolha uma apresentação visual adequada. Pode ser qualquer elemento visual, o importante é que represente bem o seu resultado.
  3. Elimine a saturação. Foque a atenção onde você deseja. Utilize com discernimento os elementos pré-atentivos e busque a atenção do leitor para as informações mais relevantes.
  4. Pense como um designer. Utilize as técnicas do “Design Thinking”, principalmente o pensamento empático para entender o problema e a melhor forma de apresentá-lo.
  5. Por fim, conte uma história. Para isso pode ser necessário apresentar o contexto, comparar o antes e o depois, justificar as escolhas e decisões, e por aí vai. 

Como foi falado, ao criar uma visualização de dados mostre que a jornada é tão importante quanto o resultado final. É comum que essa fase seja feita apenas ao final de um projeto, quando os prazos já estão curtos. Mas devemos lutar contra essa tendência e dedicar o tempo necessário e suficiente para criar uma boa visualização, tomar o cuidado de não sabotar o resultado e valorizar todas as outras etapas. Lembre-se que a visualização deve ser uma maneira simples e rápida de transmitir conceitos de modo universal. Seja criativo!

Professor autor: Angelo Ferreira Assis