O que é visualização de dados?

A visualização de dados também se tornou um componente fundamental do business intelligence (BI). Os fluxos de trabalho de BI dependem de recursos visuais para ajudar as organizações a medir o desempenho, entender o comportamento operacional e tomar decisões baseadas em evidências.

Por que a visualização de dados é importante

A visualização de dados desempenha um papel fundamental na análise de dados e na tomada de decisões. Muitos datasets são grandes demais ou complexos demais para serem interpretados diretamente, e percepções significativas podem permanecer ocultas se não houver uma maneira de tornar os dados mais intuitivos para avaliação. As representações visuais ajudam os usuários a destacar de forma rápida e precisa tendências, valores atípicos e padrões de comportamento que podem não ser óbvios em sua forma bruta.

As equipes de BI dependem de painéis e relatórios para consolidar dados de toda a organização e apresentá-los em formatos que permitam uma interpretação rápida e consistente. Elementos como gráficos de séries temporais, indicadores-chave de desempenho (KPIs), mapas de calor e painéis de indicadores facilitam o acompanhamento do desempenho, o monitoramento das operações ou a identificação de problemas emergentes por parte das partes interessadas. Sem visualização, os dashboards e os fluxos de trabalho de BI não seriam capazes de fornecer informações em tempo real sobre a situação ou servir de guia para o planejamento estratégico.

Por exemplo, considere um rastreador de condicionamento físico de nível consumidor. Analisar uma semana de dados de contagem de passos em uma planilha pode apresentar valores ao usuário, mas um gráfico de linhas simples revela imediatamente quais dias foram mais ativos, se a atividade geral está aumentando ou diminuindo e onde os hábitos podem estar falhando. A mesma dinâmica se aplica a métricas de negócios, resultados clínicos, desempenho financeiro, telemetria operacional e inúmeros outros contextos do mundo real.

A visualização também fortalece a comunicação. Um gráfico bem elaborado transforma análises complexas em uma narrativa concisa que pode ser interpretada tanto por pessoas que têm conhecimento técnico quanto pelas que não têm. Isso facilita o alinhamento das equipes em relação às descobertas, acelera a tomada de decisões e permite ações mais significativas e informadas. Ao tornar os dados universalmente acessíveis, a visualização de dados se torna uma ferramenta essencial para o compartilhamento de percepções em toda a organização.

Tipos Comuns de Visualização de Dados e Exemplos do Mundo Real

Nem todas as visualizações de dados têm a mesma estrutura. Tipos diferentes de gráficos servem a diferentes propósitos analíticos, e escolher o certo pode depender da questão sendo proposta, do público que se pretende atender e dos pontos de dados que um usuário pretende transmitir. Abaixo estão vários dos formatos visuais mais comuns, juntamente com exemplos simples que ilustram quando cada um pode ser mais útil.

Gráficos de barras

Os gráficos de barras são usados para comparar quantidades entre categorias. Cada barra representa um grupo discreto, tornando mais fácil avaliar diferenças de relance. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar um gráfico de barras para comparar as ventas ano a ano entre as categorias de produtos para ver quais segmentos estão impulsionando o crescimento.

Como os valores são exibidos lado a lado, os gráficos de barras são ideais para identificar quais categorias mais contribuem para os gastos gerais ou como as categorias se comparam entre si.

Gráficos de Linha

Gráficos de linha são ideais para mostrar tendências ou mudanças ao longo do tempo. Eles conectam pontos de dados sequencialmente, revelando padrões como aumentos, diminuições, volatilidade ou sazonalidade.

Isso pode ser útil para provedores de SaaS, que podem analisar os usuários ativos mensais em um gráfico de linhas para observar tendências de adoção de longo prazo, quedas sazonais ou o impacto do lançamento de um novo recurso. Visualizar os números brutos em uma tabela fornece informação, mas um gráfico de linhas mostra imediatamente se os níveis de atividade estão melhorando, diminuindo ou flutuando ao longo da semana.

Gráficos de Pizza

Os gráficos de pizza ilustram como os componentes individuais contribuem para o todo. Elas mostram as divisões proporcionais como fatias de um círculo, tornando-as adequadas para composições simples com um pequeno número de categorias.

Por exemplo, uma rede de saúde pode usar um gráfico de pizza para visualizar a distribuição de tipos de consultas entre visitas de rotina, atendimento de urgência e telemedicina. Esses padrões podem identificar distribuições de alto nível para ajudar a informar a tomada de decisões.

Gráficos de Dispersão

Os gráficos de dispersão são ideais para examinar relações ou correlações entre duas variáveis numéricas. Cada ponto representa uma observação e o formato geral do gráfico pode revelar relações lineares, clusters ou valores discrepantes.

Um fabricante pode usar um gráfico de dispersão para analisar o runtime da máquina versus a frequência de falhas para ajudar a identificar se Runtimes mais longos estão correlacionados com taxas de falhas mais altas.

Gráficos de Bolhas

Os gráficos de bolhas são uma evolução dos gráficos de dispersão, pois representam múltiplas dimensões de dados simultaneamente sem sobrecarregar quem vê. Eles podem codificar uma terceira variável usando o tamanho de cada marcador. Por exemplo, uma operação de cadeia de suprimentos pode comparar distância de envio (eixo x) e tempo de entrega (eixo y), com o tamanho da bolha representando o volume de remessas, ajudando assim as equipes de logística a identificar gargalos. 

Outros Tipos Comuns de Visualização

Além dos gráficos básicos acima, diversos outros formatos de visualização oferecem suporte a casos de uso mais específicos:

• Mapas de Calor: usam gradientes de cor para representar a intensidade ou magnitude dos valores dentro de uma matriz e podem ser úteis para destacar padrões de concentração. Por exemplo, uma equipe de cibersegurança pode usar mapas de calor para mapear tentativas de login malsucedidas por hora e por região, tornando mais fácil identificar clusters de anomalias ou padrões de ataque.
• Mapas coropléticos: ao sombrear regiões geográficas de acordo com um valor numérico, os usuários podem visualizar rapidamente as variações nos dados pela intensidade da cor. Esses mapas são comumente usados para reportar resultados eleitorais ou mostrar a densidade populacional, enquanto os serviços financeiros podem usar isso para visualizar as taxas de aprovação de empréstimos por estado, a fim de identificar disparidades geográficas.
• Diagramas de Sankey: este padrão visualiza fluxos, tornando-os ideais para mostrar como as quantidades se dividem, se merge ou se movem através de estágios. Uma organização pode monitorar como o consumo de energia é distribuído entre aquecimento, iluminação e outras máquinas.
• Gráficos de Funil: ao representar estágios sequenciais em um processo, esses gráficos podem revelar onde ocorre uma queda de desempenho. Uma equipe de vendas B2B pode usar um gráfico de funnel para acompanhar a progressão do lead desde o contato inicial até o fechamento do negócio, revelando onde a taxa de abandono é maior ao longo do processo.
• Tabulação Cruzada (ou Cross-Tab): apresentam dados em uma tab que divide uma variável em relação a outra, sendo úteis para examinar como as categorias interagem. Esse tipo de tabela é útil para provedores de celular, que podem usar uma cross-tab para examinar as taxas de abandono de clientes detalhadas por tipo de plano e região geográfica, a fim de identificar onde estratégias de retenção são necessárias.

Práticas recomendadas para uma visualização eficaz de dados

Uma visualização eficaz de dados depende não apenas da escolha do gráfico certo, mas também de apresentar as informações de forma clara, precisa e fácil de interpretar para seu público. Os princípios abaixo descrevem algumas das melhores práticas comuns que ajudam a transformar visuais brutos em percepções significativas.

Personalize os visuais para o público: públicos diferentes exigem diferentes níveis de detalhes. Um cientista de dados pode querer distribuições completas, marcadores de variação ou intervalos de confiança, enquanto uma parte interessada executiva pode precisar de uma tendência simplificada e de alto nível. Adaptar a complexidade ao público garante que a visualização apoie o processo de tomada de decisão.

Associe o tipo de gráfico à pergunta: cada tipo de visualização se presta a tarefas analíticas específicas. Um gráfico de barras é mais adequado para comparação de categorias, um gráfico de linhas para tendências e um gráfico de dispersão para relações entre variáveis. Alinhar o formato do gráfico com a questão específica do stakeholder evita interpretações errôneas e permite que as percepções surjam naturalmente.

Evite desordem e decorações estranhas: um dos principais princípios de design de Tufte é que os dados devem ser representados de uma forma que seja fácil de ver em uma olhada rápida, mas que seja precisa o suficiente para resistir a um exame minucioso. Elementos decorativos estranhos, como linhas de grade pesadas, distorções em 3D, ícones desnecessários ou variação excessiva de cores podem obscurecer os dados subjacentes. Um design limpo e minimalista mantém o foco de quem vê no que é importante. Priorize recursos como rótulos de eixo claros, fontes legíveis e legendas concisas para melhorar a interpretabilidade.

Use cores e contrastes com sabedoria: a cor deve realçar o significado em toda a sua visualização. Utilize uma paleta de cores consistente para ajudar os espectadores a distinguir entre as categorias sem gerar ambiguidade. Cores de alto contraste também devem ser usadas com moderação para chamar a atenção para anomalias, limites ou valores-key, enquanto tons suaves ajudam a manter a legibilidade geral.

Forneça contexto com títulos e rótulos: títulos, legendas, rótulos de eixos e anotações fornecem contexto vital para interpretar uma visualização. Um título forte deve ser simples e direto para ajudar os espectadores a entender rapidamente unidades, escalas e categorias.

Teste de clareza: por fim, antes de compartilhar amplamente uma visualização, é importante testá-la com um público representativo. Se a mensagem principal não for imediatamente óbvia, o design pode precisar de ajustes.

Técnicas e ferramentas modernas de visualização de dados

À medida que os ecossistemas de dados se tornaram mais complexos, as práticas de visualização evoluíram além dos gráficos estáticos. As ferramentas de visualização agora oferecem suporte à interatividade em tempo real, automação inteligente e experiências imersivas, tudo para ajudar as organizações a analisar datasets cada vez maiores e dinâmicos.

Visuais interativos e em tempo real

As plataformas modernas de visualização de dados oferecem painéis interativos onde os usuários podem explorar detalhes, filtrar categorias e analisar alternative views sem modificar o dataset subjacente. A interatividade transforma uma visualização de uma saída fixa em uma interface que pode ser facilmente navegada para uma exploração mais aprofundada e um reconhecimento de padrões mais rápido.

Em ambientes operacionais, como analítica de segurança ou acompanhamento da cadeia de suprimentos, os recursos visuais também são atualizados em tempo real. As fontes de dados de transmissão ajudam os painéis a refletir novos eventos à medida que eles ocorrem e oferecem às equipes visibilidade imediata das mudanças no comportamento do usuário, no desempenho do sistema ou nas operações comerciais.

Técnicas Avançadas (AI, AR/VR)

A visualização de dados também foi influenciada pelos avanços na inteligência artificial e no machine learning. Os recursos de AI nas ferramentas tradicionais de BI agora podem recomendar tipos de gráficos ideais com base na estrutura do dataset, detectar automaticamente anomalias que merecem destaque e até mesmo gerar painéis inteiros e percepções visuais sem a necessidade de configuração manual. Esses sistemas aceleram a passagem dos dados brutos para as percepções visuais e ajudam a garantir que as visualizações estejam alinhadas com as práticas recomendadas de análise. 

Embora essas ofertas sejam promissoras em conceito, diante dos dados confusos, da linguagem ambígua e das complexidades nuançadas da análise real de dados, essas experiências de AI têm dificuldade em fornecer respostas úteis e precisas.

Na realidade, não basta simplesmente apontar um LLM para um esquema de banco de dados e esperar ótimos resultados imediatamente. Isso ocorre porque o próprio esquema carece de uma quantidade significativa de conhecimento, como definições de processos de negócios e métricas, ou orientações sobre como lidar com dados desorganizados. A outra abordagem é capturar esse entendimento em modelos semânticos formais, mas eles exigem um investimento inicial significativo, não conseguem captar todas as nuances e são impraticáveis de manter atualizados à medida que dados e processos de negócios evoluem.

O que estamos vendo agora é um novo tipo de solução de BI que utiliza um conjunto de agentes de IA para raciocinar sobre questões comerciais e gerar respostas úteis em troca. Cada agente é responsável por uma tarefa específica, porém importante, como planejamento, geração de SQL, explicação, visualização de dados e certificação de resultados. 

O sistema foi projetado para aprender e melhorar continuamente seu desempenho com base no feedback humano. E ele vem com os recursos de BI padrão que o senhor espera, incluindo visualizações de dados elegantes, filtragem cruzada e Snapshots periódicos em PDF por email.

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Além da AI, as técnicas de visualização emergentes incluem ambientes de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV). Essas tecnologias possibilitam datasets espaciais mais complexos em formatos imersivos. Embora ainda estejam no início da adoção, esses métodos podem ser úteis em cenários como examinar dados 3D de sensores, visualizar informações geoespaciais ou interagir com resultados de simulação em grande escala.

Ferramentas e Bibliotecas Populares

Uma ampla variedade de ferramentas e bibliotecas suporta fluxos de trabalho de visualização modernos. Algumas plataformas focam em dashboards de Business Intelligence, oferecendo interfaces de arrastar e soltar para relatórios interativos. Outros fornecem bibliotecas de visualização programática para desenvolvedores e cientistas de dados que precisam de controle refinado sobre o design de gráficos ou que trabalham em notebooks analíticos e ambientes orientados por código.

Em termos gerais, as ferramentas de visualização foram agrupadas em categorias como:

1. Plataformas de BI e dashboards: Elas oferecem recursos de geração de relatórios interativos e monitoramento em tempo real.
2. Bibliotecas de gráficos de código aberto: frequentemente utilizadas em ambientes Python ou JavaScript para desenvolvimento visual personalizado.
3. Ferramentas orientadas ao design: enfatizam a estética e o controle preciso da disposição para apresentações ou publicações.

Agora, estamos testemunhando o surgimento de um novo tipo de ferramenta de visualização – uma que foi construída com base em AI desde sua concepção. Chamaríamos isso de BI Agêntica. São soluções de Business Intelligence que utilizam AI para aprimorar a análise de dados. IA que entende tão bem os dados únicos, os padrões de uso e os conceitos de negócios de uma organização que pode ser usada para criar rapidamente conjuntos de dados e visuais usando linguagem natural. Essa nova BI Agética está mudando a forma como as pessoas pensam sobre BI e também democratizando o acesso à BI. Em vez de as solicitações de visualização de dados ficarem acumuladas em uma fila de solicitações de analítica, os analistas agora podem publicar e compartilhar rapidamente painéis e visualizações de dados com um conjunto mais amplo de partes interessadas. 

À medida que as organizações continuarem adotando fluxos de trabalho mais intensivos em dados e ferramentas de AI, o cenário do software de visualização continuará a se expandir, oferecendo opções flexíveis para equipes de todas as disciplinas.

Conclusão

A visualização de dados desempenha um papel central para tornar os dados compreensíveis, utilizáveis e acionáveis. Ao transformar as informações brutas em formatos visuais intuitivos, ele permite que as equipes identifiquem padrões, comparem valores e monitorem as mudanças com muito mais eficiência do que apenas com a inspeção tabular. Quer seja usada em análises exploratórias, relatórios de Business Intelligence ou monitoramento operacional em tempo real, a visualização ajuda a converter datasets complexos em percepções que apoiam uma comunicação mais clara e uma tomada de decisão mais rápida. Como os volumes de dados continuam a crescer, a visualização eficaz continua sendo essencial para garantir que as organizações possam interpretar suas informações com precisão e transformar esse entendimento em ações significativas.

O que ler em seguida: BI Encontra AI 

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