O que são dashboards?

Um dashboard é uma interface visual que reúne métricas principais, KPIs e visualizações de dados de uma ou mais fontes em uma única tela, para que os usuários possam ver o desempenho em relação a uma meta específica rapidamente.

Pode ser fácil confundir um dashboard com os gráficos ou relatórios específicos dentro dele. No entanto, um dashboard se refere à totalidade da visualização organizada e em tempo real projetada para responder a uma pergunta de negócios específica ou acompanhar um resultado específico. Em outras palavras, um dashboard exibe essas informações para ajudar você a determinar se está no caminho certo para atingir metas de negócios ou analíticas específicas.

O termo em si foi emprestado do painel do carro. Assim como os motoristas veem um painel com a velocidade, o nível de combustível e as luzes de alerta em um só lugar, o mesmo conceito é aplicado aos dados de negócios. Um dashboard de negócios bem projetado ajuda a filtrar qualquer ruído potencial e destaca os sinais e as informações que você precisa para tomar uma decisão.

Embora antes estivessem reservados ao domínio do business analytics, hoje os dashboards aparecem em praticamente todos os contextos digitais. Eles são a superfície central em ferramentas de business intelligence (BI), incorporados em aplicativos web e móveis, integrados em plataformas de análise de produtos e usados para monitoramento de segurança e gerenciamento operacional. Você pode até vê-los em produtos de consumo, já que rastreadores de fitness, aplicativos de finanças pessoais e monitores de energia usam alguma versão de dashboard para exibir os dados dos usuários.

À medida que o volume de dados aumentou, seu alcance também se expandiu junto com o volume de dados que as organizações coletam. Conforme os dados migraram de silos departamentais para plataformas centralizadas, o número de dashboards na maioria das organizações também cresceu. Por exemplo, uma grande empresa hoje pode ter centenas de dashboards mantidos por dezenas de equipes. Essa proliferação tornou a questão do design — o que define um bom dashboard? — mais importante do que nunca.

Como funciona um dashboard?

De forma simples, um dashboard reúne dados coletados em outro lugar. Pense no dashboard como uma camada visual sobreposta aos dados que residem em bancos de dados, data warehouses, aplicativos em nuvem, planilhas ou qualquer combinação dessas fontes.

Embora existam muitas variações na forma como um dashboard é construído, o fluxo básico é o seguinte: uma fonte de dados alimenta uma consulta ou pipeline de dados, que puxa as métricas relevantes para uma camada de visualização, que é renderizada como a interface que o usuário vê.

As arquiteturas de BI mais antigas criavam dashboards onde os dados eram extraídos para um sistema separado, depois transformados e carregados com uma cópia desses dados. Mas o resultado era um atraso nas informações em tempo real e oportunidades para inconsistências nas definições.

Hoje, a maioria dos dashboards modernos lida com esse processo automaticamente, atualizando de acordo com um cronograma ou em tempo real à medida que os dados subjacentes mudam. Ao contrário das versões anteriores, os dashboards de hoje consultam os dados diretamente em vez de armazenar uma cópia separada; eles funcionam como sobreposições visuais de suas consultas. Isso significa que um dashboard está sempre atualizado e reflete o estado dos dados subjacentes, em vez de ser uma cópia feita em um momento anterior.

Os usuários interagem com os dashboards de várias maneiras, geralmente começando com filtros que limitam a visualização por intervalo de datas, região, produto, equipe ou outras dimensões. Muitos dashboards também oferecem suporte a drill-downs — a capacidade de clicar em um número ou gráfico e ver os detalhes por trás dele. Essa combinação de resumo de alto nível e profundidade acessível é o que separa um bom dashboard de um relatório estático. Um relatório é um retrato dos dados em um momento específico, enquanto um dashboard ajuda você a investigar as fontes e a causalidade desses dados enquanto os visualiza.

Embora um dashboard possa oferecer conjuntos de dados abrangentes em um pacote de design impressionante, a medida para saber se um dashboard é “bem-sucedido” é se ele consegue responder a esta pergunta em uma única frase: “Para que serve este dashboard?” Saber para quem o dashboard foi criado, bem como o público-alvo e a finalidade a que se destina, é a diferença entre um dashboard útil e a poluição visual.

Para uma análise mais aprofundada de como os dashboards se encaixam na disciplina mais ampla de transformar dados em decisões, consulte o guia de relatórios de BI da Databricks.

Quais são os principais tipos de dashboards?

O tipo de dashboard que se constrói depende do público para o qual ele é feito, bem como das decisões estratégicas que ele apoia. Normalmente, os três principais dashboards são chamados de operacionais, analíticos e estratégicos, embora um quarto às vezes seja adicionado, chamado de tático, para preencher a lacuna entre a execução operacional e a estratégia executiva. Conhecer as diferenças — e os objetivos — de cada um deles ajuda a determinar a eficácia de um dashboard.

Quais são os 3 tipos de dashboards?

O modelo de três tipos é mais antigo e ainda amplamente utilizado, consistindo em operacional, analítico e estratégico. Os dashboards operacionais monitoram a atividade em tempo real, tornando-os ideais para usuários que precisam agir com base em informações em tempo real. Os dashboards analíticos mostram tendências e causas raiz em horizontes de tempo mais longos, o que ajuda as equipes a investigar por que algo aconteceu. Para uma visão de mais alto nível do desempenho em relação às metas de longo prazo, os dashboards estratégicos trazem informações relevantes para ajudar nas decisões de planejamento e recursos que ocorrem no nível executivo.

Quais são os 4 tipos de dashboards?

Os quatro tipos de dashboards são operacional, analítico, estratégico e tático. Embora os três primeiros sejam mencionados na seção acima, o quarto — tático — preenche a lacuna entre a execução e a estratégia. Isso pode ajudar a acompanhar o desempenho no nível do departamento ao longo de semanas até um trimestre, uma solução ideal para usuários que precisam de mais granularidade do que uma visão estratégica oferece, mas menos imediatismo do que uma visão operacional.

Entender os objetivos do seu dashboard molda quase todas as outras decisões de design: com que frequência ele deve ser atualizado, quais métricas devem constar nele, de quanta interatividade ele precisa e quem tem permissão para visualizá-lo. Por exemplo, um dashboard operacional em tempo real criado para uma equipe de suporte de linha de frente e um dashboard estratégico trimestral criado para um CFO não têm quase nada em comum, exceto a palavra "dashboard." Tratá-los como o mesmo formato leva a escolhas de design ruins para ambos e, no final das contas, não atende ao usuário final.

Na prática, essas categorias se sobrepõem. Um único dashboard geralmente atende a mais de um público e, à medida que as ferramentas se tornam mais interativas, as linhas entre cada tipo podem se confundir. Pode haver um caso em que um dashboard operacional com capacidade de drill-down comece a atender a necessidades analíticas, enquanto um dashboard estratégico com filtros pode funcionar também como uma visualização tática. Pense nas categorias menos como recipientes rígidos e mais como pontos de partida úteis para decisões de design.

Quais são os principais componentes de um dashboard?

Independentemente da ferramenta ou do setor, a maioria dos dashboards é construída a partir do mesmo punhado de blocos de construção. A lista abaixo descreve alguns dos recursos comuns:

• Bloco de KPI: Este é um número grande ou estatística resumida que mostra o desempenho em relação a uma meta principal (por exemplo, "Receita este mês: US$ 1,2M").
• Gráfico ou visualização: Um gráfico de barras, linhas, pizza, mapa ou tabela que mostra como uma métrica se move ou se divide.
• Filtro: Um controle que permite aos usuários limitar a visualização por data, região, produto, equipe ou outra dimensão.
• Drill-down: Uma maneira de clicar em um número ou gráfico e ver os detalhes subjacentes por trás dele.
• Alerta ou indicador de limite: Geralmente é uma dica visual, marcada por uma cor, ícone ou balão de destaque, que sinaliza quando uma métrica ultrapassa um limite definido.
• Anotação: Uma nota curta explicando o contexto, como o motivo de um pico ter ocorrido ou o que uma métrica significa.
• Elemento de comparação: Um ponto de referência, como uma meta, período anterior ou benchmark, que dá significado ao número. Cada métrica em um dashboard bem projetado deve fornecer aos usuários um benchmark para comparar os números.

Juntos, esses componentes formam o vocabulário compartilhado do design de dashboards. Quer você esteja revisando um pipeline de vendas ou uma ferramenta de análise de produtos, verá essas métricas (ou variações delas) de uma forma ou de outra.

Dashboard vs. relatório vs. scorecard vs. visualização de dados

O termo "dashboard" costuma ser usado de forma bastante ampla. Em muitas organizações, o termo é utilizado para se referir a relatórios, scorecards e gráficos isolados – às vezes tudo ao mesmo tempo. Esclarecer as diferenças pode ajudar as equipes a escolher o formato certo para o trabalho e evitar a criação de uma ferramenta que não comunique informações relevantes ao público-alvo.

Embora os dashboards sejam diferentes dos outros formatos, eles geralmente contêm elementos tanto de visualizações de dados quanto de scorecards. As categorias em si não são mutuamente exclusivas; o que difere é a intenção por trás do formato. Leia mais sobre como os dashboards se encaixam em business intelligence de forma mais ampla, incluindo como as ferramentas de BI conectam dados brutos às decisões que dependem deles.

Quais perguntas um bom dashboard deve responder?

A função principal de um dashboard é responder a perguntas específicas que o usuário está fazendo. Um bom teste para qualquer dashboard — seja ao projetar ou avaliar um — é perguntar se ele responde claramente a estas sete perguntas:

1. O que aconteceu: Qual é o estado atual da métrica que está sendo acompanhada?
2. Quando aconteceu: Trata-se de uma mudança repentina, uma tendência ou um evento único?
3. Quanto: Qual é a magnitude do número e o tamanho da mudança?
4. Comparado a quê: Como isso se compara a uma meta, período anterior ou benchmark?
5. Por quê: O que está gerando esse resultado — qual segmento, canal ou fator?
6. Quem se importa: Quem é o responsável por essa métrica e quem precisa agir com base nela?
7. O que fazer a seguir: Qual é a ação recomendada ou o próximo passo com base no que o dashboard mostra?

Os melhores dashboards tornam essas respostas óbvias, sem forçar o usuário a fazer perguntas adicionais. Um dashboard de qualidade destacará claramente as métricas relevantes e sugerirá os próximos passos para reduzir a carga cognitiva de quem o visualiza e encurtar o caminho do insight à ação.

Exemplos de dashboards por função de negócios

Os dashboards terão aparências diferentes dependendo da equipe, pois cada função acompanha métricas distintas. No entanto, a estrutura subjacente permanece consistente. Os mesmos componentes (blocos de KPI, gráficos, filtros, elementos de comparação) aparecem em todos os lugares; o que muda é quais métricas são acompanhadas e o público para o qual elas são exibidas.

Leia mais sobre como funciona a visualização de dados e como torná-la eficaz.

Dashboards estáticos, em tempo real e interativos

A principal função de um dashboard é destacar pontos de dados relevantes para que os usuários possam tomar decisões informadas e oportunas. No entanto, a forma como esses dados se comportam e são exibidos pode variar. Explicamos os três tipos diferentes abaixo, mas eles não são mutuamente exclusivos. Pense neles como dimensões, não como categorias exclusivas. Isso significa que um único dashboard, por exemplo, pode ser tanto em tempo real quanto interativo.

Dashboards estáticos: São instantâneos (snapshots) fixos de dados em um momento específico e não são atualizados automaticamente entre as publicações. Eles podem ser úteis para relatórios periódicos, compartilhamento de uma visão de um momento específico com um stakeholder que não precisa de dados em tempo real ou arquivamento de desempenho no fechamento de um trimestre. Naturalmente, sua principal limitação é que, no momento em que os dados subjacentes mudam, o dashboard fica desatualizado. Os dashboards estáticos ainda têm seu espaço; por exemplo, uma revisão trimestral de negócios não precisa de dados em tempo real. No entanto, eles não serão adequados para qualquer caso de uso em que você precise de informações oportunas e atualizadas.

Dashboards em tempo real: Como o nome sugere, esses dashboards são atualizados continuamente ou em intervalos muito curtos. Eles são comuns em operações, suporte ao cliente, segurança e monitoramento de eventos ao vivo, onde dados desatualizados podem criar problemas reais. Os dashboards em tempo real acarretam um custo de infraestrutura mais alto do que os dashboards estáticos, mas para os casos de uso que os exigem, o risco de tomar decisões com base em conjuntos de dados desatualizados pode ser ainda mais caro.

Dashboards interativos: Este formato permite que os usuários filtrem, façam drill down, alterem intervalos de datas ou mudem métricas dinamicamente. A maioria dos dashboards de BI modernos se enquadra nessa categoria. O valor da interatividade é que ela transforma o usuário de um consumidor passivo em um investigador ativo; ele pode fazer perguntas adicionais aos dados e, quando um número parecer incorreto, pode clicar nele imediatamente em vez de esperar que outra pessoa o explique. Essa capacidade muda a forma como as organizações se relacionam com seus dados; ela distribui a capacidade analítica além de um pequeno grupo de especialistas e a coloca nas mãos das pessoas mais próximas das decisões.

O que torna um dashboard eficaz — ou ineficaz?

A diferença entre um dashboard útil e um inútil geralmente se resume a alguns princípios claros. A maioria dos dashboards falha não por causa da ferramenta, mas devido à forma como foram projetados — ou, mais frequentemente, porque foram projetados sem um usuário claro em mente.

O que torna um dashboard eficaz:

• Único propósito claro: A razão de existir do dashboard cabe em uma única frase.
• Público-alvo definido: O designer sabe exatamente quem o revisa e com que frequência.
• Contexto de comparação: Cada número é associado a uma meta, período anterior ou benchmark.
• Orientação para ação: O usuário sabe o que fazer a seguir com base no que visualiza.
• Hierarquia visual: A métrica mais importante é o elemento de maior destaque na tela.
• Fonte de dados confiável: Todos concordam que os números subjacentes estão corretos e consistentes.

O que torna um dashboard ineficaz:

• Excesso de KPIs: A tela fica tão cheia que nada se destaca. Profissionais do setor geralmente recomendam no máximo de cinco a sete métricas principais por visualização.
• Falta de contexto: Os números aparecem sem nenhum benchmark, meta ou tendência para comparação.
• Falta de "porquê": O dashboard mostra o que aconteceu, mas não oferece um caminho para identificar a causa.
• Falta de "o que fazer a seguir": Não há um próximo passo claro para o visualizador tomar.
• Incompatibilidade de público: O dashboard foi criado sem a participação das pessoas que realmente o utilizam.

Para saber mais sobre as bases de qualidade de dados que evitam esse problema, consulte o que é qualidade de dados.

O ChatGPT ou a AI podem criar dashboards?

As ferramentas de AI agora podem ajudar a gerar dashboards, mas há algumas limitações importantes a serem compreendidas.

A AI pode ajudar os usuários a descrever quais métricas eles desejam ver em linguagem simples e receber uma visualização funcional, tudo sem escrever uma única linha de SQL. Qualquer pessoa pode pedir à ferramenta para recomendar quais dados são importantes para um determinado objetivo, gerar as consultas que extraem os dados e resumir o que um dashboard finalizado está mostrando. Com a ajuda da AI, o trabalho que costumava ser limitado a analistas de dados ou outros especialistas agora está amplamente disponível para quem precisar de um dashboard.

No entanto, o uso de AI para criar dashboards tem algumas limitações. Os dashboards gerados por AI são tão bons quanto os dados, a governança e as definições de métricas por trás deles. Por exemplo, se "receita" significa algo ligeiramente diferente no sistema de vendas em relação ao sistema financeiro, uma AI apresentará fielmente ambos os números e os chamará da mesma forma. O resultado é um dashboard que está confiantemente errado.

É por isso que a base de qualquer bom processo de BI em geral, e de dashboards especificamente, são dados de qualidade. O que ajuda é ter excelentes frameworks de governança e definições consistentes para tornar a análise assistida por AI confiável.

Também há uma mudança mais fundamental em andamento. Os dashboards estão evoluindo de telas estáticas pelas quais você navega para interfaces conversacionais com as quais você interage. Ferramentas como o Genie permitem que os usuários de negócios façam perguntas em linguagem simples — "Como está meu pipeline de vendas?" ou "Qual região não atingiu a meta no último trimestre?" — e obtenham respostas baseadas em dados governados e consistentes, sem precisar encontrar o dashboard certo primeiro. O Genie também funciona em conjunto com os Databricks AI/BI Dashboards em vez de substituí-los: os dashboards lidam com as visualizações predefinidas que as equipes consultam regularmente; o Genie lida com as perguntas ad-hoc que ficam fora dessas visualizações.

A força da AI é que ela torna os dashboards mais acessíveis para mais pessoas, mas apenas se tiver dados limpos e governados de onde extrair as informações.

Consulte AI generativa para uma análise mais detalhada sobre a AI generativa e como ela funciona.

Por que os dashboards são importantes para a análise moderna

Os dashboards continuam sendo a maneira mais rápida de alinhar equipes em torno de métricas compartilhadas, identificar o que precisa de atenção e converter dados em sinais operacionais que ajudam os usuários a agir. O que está mudando, no entanto, é a infraestrutura subjacente ao dashboard, bem como as expectativas sobre o que um dashboard pode fazer.

Onde os dashboards costumam falhar com seus usuários é quando operam a partir de práticas de gerenciamento de dados desatualizadas, conflitantes ou legadas. Isso pode incluir (mas não se limita a) pilhas de dados fragmentadas, definições de métricas conflitantes e a falta de uma única fonte da verdade. Quando os dashboards são construídos sobre bases frágeis, eles não conseguem extrair os insights corretos sobre seus dados.

Nesse caso, la solução não é se livrar dos dashboards; é resolver o problema dos dados que alimentam os dashboards. Os dashboards funcionam melhor quando estão diretamente na plataforma de dados, compartilham a mesma governança e definições de métricas de negócios que qualquer outra ferramenta na pilha e podem ser combinados com AI conversacional para as perguntas de acompanhamento que ficam fora da visualização predefinida. Quando as definições de métricas são estabelecidas na camada de dados e se estendem a todas as superfícies, os usuários podem confiar plenamente nas respostas do dashboard. Todos trabalham a partir da mesma definição, porque existe apenas uma definição.

Esse é o princípio de design por trás do Databricks AI/BI: dashboards que rodam diretamente em dados governados na Databricks Platform, com semântica integrada garantindo uma única versão da verdade em dashboards de BI, agentes de AI e ferramentas downstream. O objetivo é um dashboard no qual um usuário de negócios possa confiar porque as definições são consistentes na camada de dados e se estendem a todas as superfícies.

A próxima geração de analytics torna os dashboards mais confiáveis, mais acessíveis e mais conectados aos dados que os alimentam.

Perguntas frequentes

Quais são os tipos de dashboards?

Os quatro tipos principais são operacionais, analíticos, estratégicos e táticos. Os dashboards operacionais monitoram atividades em tempo real ou quase em tempo real, e podem ser ideais para acompanhar itens como volume de pedidos, tempo de atividade do sistema e filas de suporte. Os dashboards analíticos ajudam as equipes de dados a investigar tendências e causas raiz em horizontes de tempo mais longos. Enquanto isso, os dashboards estratégicos oferecem aos executivos uma visão de alto nível do desempenho em relação às metas de longo prazo. Por fim, os dashboards táticos ficam entre o estratégico e o operacional, ajudando os usuários a acompanhar o desempenho ao longo de semanas ou de um trimestre. Embora esses dashboards sejam referidos como "tipos" diferentes, na prática, essas categorias se sobrepõem, e um único dashboard frequentemente atende a mais de um público.

Qual é a diferença entre um dashboard e um relatório?

Um dashboard é uma visualização interativa e em tempo real projetada para monitoramento contínuo. Ele é atualizado automaticamente e permite que os usuários filtrem e detalhem (drill down) os dados em tempo real. Um relatório é um documento estruturado projetado para explicar o que aconteceu durante um período específico, normalmente gerado de forma programada ou pontual. Os dashboards priorizam a velocidade e a percepção imediata, enquanto os relatórios sintetizam dados importantes e priorizam a profundidade e a explicação narrativa. A maioria das organizações usará ambos em conjunto: dashboards para monitoramento diário e relatórios para análise periódica e comunicação com as partes interessadas.

Quais são os principais componentes de um dashboard?

Os blocos de construção essenciais são blocos de KPI (números de resumo que acompanham as principais metas), gráficos e visualizações (barras, linhas, mapas, tabelas), filtros (controles para restringir a visualização por data, região ou outra dimensão), drill-downs (a capacidade de clicar em um número e ver os detalhes por trás dele), indicadores de limite (sinalizações visuais quando uma métrica ultrapassa um limite definido), anotações (notas de contexto explicando picos ou anomalias) e elementos de comparação (metas, benchmarks ou números do período anterior que dão significado a cada número).

Qual é a diferença entre um dashboard estático e um em tempo real?

Um dashboard estático é um instantâneo fixo dos dados em um momento específico. Ele não muda depois de publicado, o que o torna útil para relatórios periódicos ou compartilhamento de desempenho arquivado. Um dashboard em tempo real é atualizado continuamente — em intervalos de segundos a minutos — para que os usuários sempre vejam os dados atuais. Os dashboards em tempo real são comuns em operações, segurança e suporte ao cliente, onde agir com base em dados desatualizados gera problemas. A maioria dos dashboards modernos também é interativa, o que é uma dimensão separada: a interatividade permite que os usuários filtrem e detalhem os dados dinamicamente, independentemente da frequência com que os dados subjacentes são atualizados.

Quais perguntas um dashboard deve responder?

Um dashboard bem projetado responde a sete perguntas: o que aconteceu, quando aconteceu, quão grande foi a mudança, o que deve ser comparado a ela, por que o resultado tem essa aparência, quem é o responsável por ele e o que o visualizador deve fazer a seguir.

A maioria dos dashboards lida razoavelmente bem com as quatro primeiras. As perguntas mais difíceis, como por que, quem e o que fazer a seguir, exigem um design intencional. Isso pode incluir recursos de drill-down, propriedade clara dos dados e um layout orientado à ação que destaca a próxima etapa, em vez de apenas o estado atual.

O que faz um dashboard ser feito para durar

Um dashboard é uma interface visual que reúne as principais métricas em um só lugar para que as pessoas possam ver o desempenho rapidamente, identificar o que precisa de atenção e decidir o que fazer a seguir. Os melhores dashboards têm um único propósito claro, um público definido, dados confiáveis por trás deles e contexto suficiente para dar significado a cada número.

A próxima geração de dashboards combina análise visual com AI conversacional, para que os usuários possam passar a fazer perguntas aos seus dados em linguagem simples. Os dashboards que se sustentam nesse ambiente devem ser baseados em uma única fonte de dados governada, onde as definições são consistentes, a linhagem é rastreável e as respostas são aquelas sobre as quais as equipes podem agir.

Veja como o Databricks AI/BI reúne dashboards e análises conversacionais em uma única plataforma governada

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original