BI e Visualização de dados para Gestão do Negócio – As 10 melhores dicas para criar análises e relatórios impactantes

O que será abordado?

Por que visualização de dados é importante?

Já parou para pensar na quantidade de dados que geramos no nosso dia a dia? Tudo que fazemos ou produzimos no mundo digital, desde conversas nas redes sociais, e-mails enviados, vídeo chamadas, sites visitados, compras online, e até transações financeiras, é registrado em um banco de dados de alguma empresa.

No mundo corporativo é dito que “os dados são o novo petróleo”, mas mais dados não é necessariamente uma coisa boa. Muitas dessas empresas que se preocupam com a coleta de dados não os utilizam da melhor forma. Segundo uma pesquisa feita pela Forester, entre 9.000 organizações de alto valor globalmente, pelo menos 60% não utilizam 73% dos dados não estruturados em seus bancos de dados. E com a falta de capacitação de dados entre os funcionários, a maioria dos colaboradores não querem lidar com esses dados gerados por se sentirem sobrecarregados.

É desafiador filtrar as informações pertinentes e interpretá-las, fazendo conexões entre um dado e outro, em busca de insights para o negócio. Mas não ter esse processo bem definido e estruturado é como se concentrar em extrair o tal petróleo e nunca o refinar.

Falamos mais afundo sobre esse processo de capacitação de dados no nosso ebook  ABC dos Dados, mas resumidamente, as organizações com maior aproveitamento de informação são aquelas que “Alfabetizam” seus funcionários em dados (Data Literacy). Uma vez que uma organização alcança essa maturidade com os dados, diferentes departamentos se alinham com facilidade, os processos ficam mais ágeis e a tomada de decisão fica mais assertiva, no que é chamado de uma cultura orientada a dados.

Cultura de dados essencialmente é sobre se comunicar da melhor forma com números, e nós sabemos que essa etapa de Visualização de Dados facilita, e muito, a interpretação e compartilhamento de informação.

Visualização de dados – Por onde começar?

Visualização de dados é a forma mais rápida e fácil de comunicar dados universalmente, é o que transforma dados em informação útil. É muito fácil se perder nos detalhes quando lidamos com uma grande quantidade de dados, mas ao seguir os fundamentos de visualização de dados, as suas análises e relatórios se tornarão muito mais simples de interpretar e intuitivas.

Saber utilizar elementos básicos, como paleta de cores, gráficos e tabelas, para deixar seus painéis mais bonitos não é o suficiente – apesar de ajudar – o que vale destacar é que tudo gira em torno de uma estrutura hierarquizada de informações que guie a atenção do usuário para conduzi-lo aos insights de negócio. A seguir separamos para você, caro leitor, 10 dicas de visualização de dados para você criar análises e relatórios mais impactantes e intuitivos.

1.Conheça seu público

Antes de qualquer coisa, se atente a sua audiência e o contexto nela presente. Cada usuário é diferente, e se você não sabe quem é seu público, terá dificuldades em criar Dashboards (painéis) eficazes, especialmente se não souber sobre seus requisitos, suas expectativas e suas necessidades de informação.

O primeiro passo para melhorar suas análises consiste em identificar e priorizar quem analisará os dados, para a partir daí criar um painel que acomode as necessidades específicas desses usuários. Se você tentar comportar todo e qualquer usuário em uma única análise, você correrá o risco de criar um painel complexo e ineficaz.

Por exemplo, você poderia criar uma análise comercial completa, onde possibilite acompanhar o número de vendas por região, loja, equipes de vendas e vendedor individual; onde tenha vendas por produto e sazonalidade. Para os gerentes comerciais essas informações bem detalhadas os servem muito bem, mas caso os vendedores também precisem consumir informação, talvez análises mais simples, ou até relatórios por e-mail, mostrando o desempenho individual de cada um, seria o suficiente.

Da mesma forma, talvez diretores e C-levels não precisem desse detalhamento todo em uma análise, e necessitem de informações mais panorâmicas e estratégicas sobre o desempenho dos departamentos e da empresa como um todo, já que lidam no seu dia a dia com questões de negócio mais abrangentes.

É por isso que você deve conhecer seu público-alvo e o contexto em que os dados são apresentados. Considere quais informações são críticas para entregar aos seus destinatários e quais perguntas sua análise deve responder do ponto de vista do usuário final.

2.Construa uma História

Na história, narrativas (ou storytelling) foram usadas para passar conhecimento. E por que usamos narrativas para isso? Porque narrativas são lembradas. Nós literalmente tentamos recriar o que vimos e ouvimos em nossa mente, e porque vários sentidos são acionados neste processo, o conhecimento é mais facilmente lembrado quando associado a uma história.

Ao criar Dashboards, a narrativa também é usada para melhorar a percepção e a compreensão do usuário, guiando o usuário de um ponto de partida a um ponto final e apresentando informações relevantes ao longo do caminho, dentro de um contexto específico e, assim, chamando a atenção dos usuários para a informação certa, na ordem correta. Para criar tal narrativa, tente contar a história em uma frase e dividi-la em “pedaços” menores, onde pareça natural. Transforme esses pedaços em títulos para cada elemento em seu Dashboard.

Outro benefício de apresentar dados em narrativas é que, ao sequenciar os dados e as visualizações, você introduz uma pequena lacuna entre cada ponto da história. Essas lacunas dão ao seu cérebro um tempo extra valioso para processar a informação que acabou de ser apresentada, e isso aumenta as suas chances de relembrá-la e recuperá-la mais tarde.

Use gatilhos para controlar a navegação do usuário e conduzi-lo para a próxima etapa em sua história. Os gatilhos podem ser usados ​​para fornecer oportunidades para obter insights sobre uma sequência adicional de informações detalhadas dentro do mesmo contexto e para dar acesso a outras análises relacionadas ou relevantes.

Narrativa: quantos produtos foram vendidos no total ano passado e quem foram os 5 melhores vendedores por trás disso? E como a receita, comparada com a meta, se desenvolveu durante os últimos 12 meses?

Às vezes, criar uma narrativa é difícil, se você só tem que apresentar dados, e cabe ao usuário explorá-los, por exemplo, Dashboards de vários níveis e camadas. Mas se for possível criar uma narrativa, sempre será uma maneira mais eficaz de apresentar os dados. De qualquer forma, é importante que o usuário não se perca repentinamente. Você sempre deve ser capaz de manter uma visão geral, sabendo onde está, onde esteve e para onde pode ir a seguir. Então, tente apresentar os dados pouco a pouco para reduzir a complexidade e encontrar o equilíbrio entre a exploração do usuário e a navegação controlada, use gatilhos ao seu favor, pois o usuário será direcionado para elementos-chave, independentemente do nível de liberdade disponível dentro do painel.

3.Crie uma Visão Geral

Se você preencher suas análises com vários elementos detalhados e informações muito complexas, isso necessitará de uma interpretação de alto nível e, portanto, o destinatário pode ter dificuldades em obter uma visão geral e entender o conteúdo. Para uma boa visualização de dados o usuário deve ser capaz de simplesmente escanear o painel e entender facilmente as mensagens-chave na análise.

Uma boa conduta inicial é considerar o uso de elementos gráficos para apoiar a mensagem, uma vez que esses elementos chamam a atenção, e as pessoas geralmente são muito boas em detectar padrões visuais. Portanto, usar objetos instantaneamente reconhecíveis tem um impacto maior e é mais provável que sejam lembrados, permitindo que os usuários tomem melhores decisões baseadas em dados.

Primeiro, identifique a questão central que suas análises devem abordar e determine quais dados e visualizações são necessários para respondê-la. Esteja ciente de que as respostas às questões de negócios devem ser óbvias na visualização e que todas são orientadas por metas e objetivos de negócios. Além disso, aplicar títulos e rótulos objetivos para seus elementos permitirá que o usuário entenda mais facilmente o contexto em que seus dados são apresentados.

Em seguida, vá direto ao ponto e concentre-se nos números ou elementos para os quais deseja chamar a atenção do usuário, colocando as informações mais simples e importantes no topo, destaque-as para torná-las proeminentes e coloque itens secundários e mais detalhados abaixo. Além disso, se você alinhar seus elementos e tentar equilibrar o impacto deles no Dashboard, isso os tornará visualmente mais atraentes. A aparência parecerá bem estruturada e equilibrada, permitindo assim que o usuário escaneie mais facilmente um painel e, assim, obtenha uma melhor visão geral e compreensão do conteúdo.

Como dito antes, as análises com muitas informações criam ruídos facilmente, logo uma das tarefas mais difíceis na construção dos Dashboards é priorizar e restringir as informações mais importantes para inclui-las na visão. Você pode simplificar essa questão indicando informações apenas se houver algum problema a ser abordado. Isso chama a atenção do usuário para os dados mais importantes, pois eles podem resolver o problema com facilidade e rapidez.

Outra abordagem para chamar a atenção é apresentar dois elementos semelhantes e usar indicadores para mostrar suas diferenças. Nosso cérebro instintivamente tentará comparar elementos semelhantes e se atentar as diferenças, como um mecanismo de alerta. Neste exemplo, você está desencadeando esses instintos; elementos são semelhantes em forma<. gráficos, rótulos de texto e escalas, e são facilmente comparados, o indicador Visual é a única diferença, por isso chama a atenção para os números negativos.

4. Estruture os elementos

Ao projetar Dashboards, é possível usar alguns recursos visuais para produzir visualizações de dados mais intuitivas. Uma maneira é explorar as percepções culturais, como a direção de leitura natural, para determinar e priorizar a ordem e o posicionamento da informação. Isso também ajudará na criação da sua narrativa, apresentando, portanto, a informação certa na ordem correta.

Outras características visuais também são muito eficazes (como dimensão, cor e simetria) porque podem ser processadas de forma automática pelo cérebro e, portanto, percebidas com rapidez. Embora texto e números não possam ser processados ​​dessa forma, os recursos visuais apresentados à direita (img³) podem ser aplicados ao projetar suas visualizações e estruturar os elementos de seu painel, e assim melhorar o tempo usado para assimilar as informações dentro das análises pelos usuários finais.

Simetria

Agrupamos os primeiros quatro e os últimos quatro pontos em duas linhas em vez de oito pontos.

Oclusão

Fechamos automaticamente o quadrado e o círculo em vez de ver três caminhos desconectados.

Agrupamento

Agrupamos os primeiros quatro e os últimos quatro pontos em duas linhas em vez de oito pontos.

Conexão

Agrupamos os pontos conectados como pertencentes ao mesmo grupo.

Proximidade

Vemos três linhas de pontos em vez de quatro colunas de pontos porque elas são colocados mais horizontalmente do que verticalmente

Similaridade

Vemos objetos de aparência semelhante como parte do mesmo grupo, neste caso um grupo de pontos pretos e um grupo de pontos brancos.

De qualquer forma, nem todos são relevantes, mas os tenha em mente ao criar suas análises. Coloque os elementos relacionados juntos em grupos ou use quadros para indicar a relação entre eles. Conecte elementos com linhas ou matrizes para indicar que eles estão relacionados. Deixe os elementos, que devem ser comparados, na mesma forma, aproxime-os uns dos outros e mantenha o padrão visual. Por outro lado, separe e afaste os elementos que não têm correlação.

Logo, a utilização desses princípios nos facilita, e muito, a reduzir da poluição gráfica, tornando as comparações mais fáceis de entender e mostrando as relações entre os elementos com mais clareza.

Exemplo: dois gráficos são agrupados usando fundo colorido e são facilmente comparados devido ao tipo de gráfico, cores e dimensões semelhantes.

5. Use a visualização ideal

O modo como os dados são compreendidos depende muito de como são apresentados. A visualização eficaz ajuda os usuários a analisar e raciocinar sobre dados e evidências, pois você pode representar grandes quantidades de dados de forma coerente e torna os dados complexos mais acessíveis, compreensíveis e utilizáveis.

Para criar análises de sucesso, você deve entender por que precisa de um elemento e qual é o principal objetivo dele. Não estando suficientemente cientes disso, e dada a grande quantidade de tipos de visualização disponíveis, os designers muitas vezes falham em alcançar um equilíbrio entre forma e função, criando análises de dados gigantescas que se distanciam muito do objetivo principal – comunicar informações de forma clara e eficiente. Na pior das hipóteses, isso pode causar confusão na mente do usuário, levar a uma interpretação errônea dos dados e, por fim, resultar em más decisões de negócio. Como um exemplo geral, os gráficos tridimensionais podem ser visualmente eficazes para apresentações, mas a distorção os torna difíceis de ler com precisão, e quando há uma necessidade de leituras e comparações de dados precisas, outros formatos devem ser usados.

Para ajudar na busca de uma visualização adequada para seus dados, destacamos algumas disposições de elementos gráficos mais comuns e recomendáveis.

• Comparação
• Ranqueamento
• Parte de um todo
• Mudança com o tempo

Quando você quer mostrar medidas comparadas por tamanho e magnitude.

Gráficos de colunas e barras são usados para mostrar as diferenças entre os valores dos elementos. O gráfico de colunas é mais útil para gráficos com poucos elementos, como o primeiro gráfico, pois é mais difícil ler muitos rótulos e combiná-los com a visualização, considerando que, como um gráfico de barras, como mostrado no segundo gráfico, é melhor mostrar dados com muitos elementos.

A exceção para usar gráficos de barras com muitos elementos é quando for mostrar dados sequenciais em gráficos de barras empilhadas, como visto no exemplo acima.

Quando você quer mostrar medidas por ordem de ranqueamento.

Os gráficos de barras (ou colunas) agrupados podem ser usados quando você coloca gráficos diferentes próximos uns dos outros, em vez de empilhados uns sobre os outros.

Quando você quer mostrar partes que compõem medidas.

Os gráficos de pizza e rosca são úteis ao exibir como os membros representam uma parte de um todo. Os valores exibidos sempre devem ser classificados em ordem crescente e os gráficos de pizza e rosquinha devem ser limitados a casos de uso com apenas alguns elementos..

Quando você quer mostrar mudanças de tendências de medidas

Duas medidas comparáveis são exibidas. Nesse caso, ambos usam o mesmo eixo de medida. O rótulo exibe os detalhes do desempenho de cada mês.

Mostra três membros da mesma dimensão (grupos de produtos). A visualização suporta todos os membros disponíveis, mas torna-se mais difícil exibir as tendências à medida que mais dimensões são adicionadas

Exibe duas medidas em que as escalas variam significativamente. Para facilitar a visualização da correlação entre as tendências, eles usam um eixo duplo.

6. Formate e distribua seus dados

Depois de adicionar um gráfico ao seu Dashboard, você pode formatar a exibição dos elementos; por exemplo. defina atributos ou métricas, escolha se deseja exibir barra de título, grades ou legendas e defina cores.

Exemplo 1: Um título define as fontes legíveis pelo contexto e os valores atualizados que são fáceis de decodificar. Os melhores vendedores podem ser encontrados facilmente e as comparações são mais fáceis de fazer, pois os dados são classificados.

Use texto quando necessário, mas tente deixar seus elementos mostrarem a mensagem principal. Um título curto e preciso ou uma barra de título pode ajudar os leitores a entender o contexto, enquanto textos explicativos mais longos seriam desnecessários para boas visualizações. Lembre-se de formatar números, valores e medidas para facilitar a decodificação e compreensão. Além disso, pense sobre onde seus elementos devem ser vistos e avalie a legibilidade da fonte em termos de finalidade, distância, tamanho e escala.

Exemplo 2: Nenhum cabeçalho para definir o contexto (do que se trata?), fonte difícil de ler no eixo de dimensão e muitos membros para mostrar todos os rótulos. A falta de classificação torna difícil fazer comparações e encontrar os melhores e os piores vendedores. Devido aos valores não formatados no eixo de medição, eles são mais difíceis de decodificar.

Dados e visualizadores que são sarados sequencialmente (maior para o menor e vice-versa) são mais fáceis de comparar, portanto, mais fáceis de decifrar e entender (Ver exemplo I). Se os dados forem organizados de forma aleatória, pode ser muito difícil formar uma visão geral desses contextos. Ao usar visualizações para mostrar a variação em seus dados, você sempre deve ter uma linha de base começando do zero, se possível, para evitar diferenças exageradas (ver o problema no exemplo 3).

Exemplo 3: Diferença entre valores estão exageradas, já que a linha de base não começa do zero.

7.Use as cores certas

A paleta de cor é um excelente recurso de visualização de dados para destacar elementos-chave em seus visualizadores, mas as cores devem ser usadas com cuidado, pois também estão ligadas a emoções humanas, e o uso inadequado pode levar a confusão e má interpretação.

Exemplo 1: Uso impróprio de cores, aqui são usadas somente para mostrar diferenças dos dados.

No entanto, deve-se mencionar que o uso de escalas vermelha e verde no mesmo visualizador pode ser problemático devido ao daltonismo especialmente na população masculina, onde aproximadamente 12% são afetados

Exemplo 2: Melhor uso dos agentes de cores, onde elas têm um propósito em relação a um objetivo em específico.

No entanto, deve-se mencionar que o uso de escalas vermelha e verde no mesmo visualizador pode ser problemático devido ao daltonismo especialmente na população masculina, onde aproximadamente 12% são afetados (novamente, veja o exemplo I).

Use apenas escalas diferentes se a segmentação for necessária, mas mantenha-se dentro da paleta de cor, para que os contrastes não fiquem muito grandes, pois podem dar uma expressão bagunçada e confusa. Uma cor em diferentes gradações pode ser suficiente para apontar com clareza, no entanto, é importante que as cores difiram o suficiente para que não haja dúvidas sobre as diferenças e você seja claramente capaz de distingui-las (consulte o exemplo 3). Mas lembre-se sempre que o uso de elementos coloridos que não melhoram a informação pode ser problemático, uma vez que nossos olhos são automaticamente atraídos por cores brilhantes e se as cores estiverem aparecendo por todo o painel, será difícil ter foco e distinguir a importância de cada elemento.

Exemplo 3: Cores bem balanceadas tornam os elementos fáceis de diferenciar, mas ainda no mesmo grupo, indicados pela mesma paleta de cor.

Frequentemente, é mais eficiente apenas usar um único indicador como um destaque, como um dado de alerta ou uma única barra colorida (VER exemplo 4). Ou você nem precise usar cores, tudo depende da sua análise e se é necessário ou não chamar atenção para os números. Use as cores para destacar o que você realmente deseja que o usuário preste atenção.

Exemplo 4: Único ponto vermelho para destacar os indicadores-chave

8. Simplifique e reduza a complexidade

Você pode ser facilmente tentado a reunir todos os seus elementos em um painel para obter uma visão geral, ou incluir vários gráficos em uma visualização para apresentar o máximo de informações detalhadas possível, tudo de uma só vez (exemplo I). Mas o efeito pode ser o contrário: se o nível de complexidade for muito alto para o usuário e ele não conseguir descobrir quais elementos são os mais importantes, é bem provável que ele se perca e não alcance seu objetivo com a sua análise.

Exemplo 1: muita informação no mesmo gráfico, com muitos elementos redundantes que disputam a atenção do usuário.

Sempre preste atenção na quantidade de informações e detalhes em suas análises, e inclua apenas as métricas mais críticas em um Dashboard. Se sua análise contiver mais de uma mensagem principal, considere a divisão em várias visualizações menores para destacar os resultados individuais, pois o usuário entenderá a mensagem com mais facilidade.

Remova itens redundantes nos gráficos, incluindo linhas de grade, planos de fundo e rótulos, a menos que contribuam para a mensagem principal do visualizador. Reduza as cores nos eixos e outros elementos próximos e mantenha o foco nos dados. Inclua apenas os elementos necessários para a compreensão do seu painel e não tenha medo de ter espaços em branco no seu Dashboard.

Exemplo 2: O mesmo gráfico do exemplo 1, mas dividido em dois. Já os elementos redundantes foram removidos para simplificar a visualização.

Os números em destaque, como medidores, devem ser usados ​​apenas para apresentar informações de alto nível, e sempre tente limitar o número de dígitos usados ​​neles. Eles também permitirão que o usuário processe mais rapidamente as informações e aumente as chances deles de relembrarem os dados do seu Dashboard posteriormente.

O usuário tem menos de dez segundos para bater o olho em um painel e chegar à mensagem principal, antes de perder a atenção, e é por isso que os painéis devem ser claros, precisos e não excessivamente recheados com gráficos e outros elementos. Concentre-se no que é importante e guie o usuário passo a passo dentro do seu Dashboard.

9. Mantenha a consistência

O uso de design consistente e bem estruturado para todas as análises e Dashboards torna muito mais fácil para os usuários finais não apenas identificar rapidamente tendências e desvios, mas também interpretar novos painéis.

Para conseguir isso, use as recomendações e melhores práticas vistas anteriormente e evite muitas variações visuais, pois isso confundirá os usuários. Atenha-se aos mesmos tipos de elementos na mesma análise e use a mesma escala de cores nos Dashboards. Mesmo que diferentes Dashboard mostrem dados diferentes, pois podem representar diferentes áreas de uma empresa, tente sempre garantir que cada Dashboard tenha a mesma estrutura e design. Isso irá criar uma sensação de uniformidade e aumentará a confiança e a usabilidade do usuário na sua análise.

Como discutimos anteriormente, o uso excessivo de elementos de cor nos Dashboards é desencorajado, pois distrai a atenção da mensagem geral que precisa ser transmitida. No entanto, a inclusão de elementos que tenham uma aparência que corresponda a identidade visual da marca de sua empresa trará mais credibilidade para as suas análises. Isso passa uma mensagem de que todas as informações dentro dos seus painéis são confiáveis e fazem parte de uma estratégia corporativa.

Exemplo: Dashboards da Uniagro onde todos os elementos mantêm um padrão visual atrelado a identidade da marca.

Portanto, uma maneira de determinar as cores certas para as o suas análises de dados é usar as diretrizes de branding da empresa, que é um documento que muitas vezes define claramente o logotipo da empresa, cores específicas, fontes e até mesmo formas e texturas que são usadas em qualquer coisa que leva a marca da sua organização.

Se as diretrizes de branding da empresa não estiverem disponíveis, tente criar suas próprias diretrizes simples. Tente identificar os dados mais comuns que você visualiza em toda a empresa e comece a criar seu próprio guia de estilo, especificando uma lista simples de tabelas e gráficos que devem ser uniformes no design e crie modelos mais específicos conforme a necessidade. Compartilhe entre colegas para obter feedback e obter uma aplicação mais ampla do estilo. Refine o estilo de forma iterativa e deixe-o expandir continuamente para incluir novos elementos, como tipografia, ícones, paleta de cores etc.

10. Aprenda e melhore com feedbacks

Boas visualizações precisam de iterações, você não precisa esperar até que seus requisitos sejam 100% compreendidos antes de iniciar o processo de design. Quando você tiver uma boa compreensão dos requisitos, poderá começar a projetar provas de conceitos e protótipos. Você pode começar desenhando wireframes em primeiro lugar, usando apenas papel e caneta, porque permite que você esboce as principais características muito rapidamente e as adaptações podem ser feitas com agilidade.

Use wireframes ou visualizações prototipadas para obter feedback rápido do usuário final em um ambiente interativo. Pergunte ao usuário final se seus requisitos, suas necessidades e, em particular, suas expectativas são atendidas na visualização. O que funciona bem? Quais são as adaptações necessárias? Eles podem usar a análise como base para a tomada de decisões e podem agir de acordo com isso? Você deve reunir continuamente informações construtivas dos usuários finais para melhorar seus visualizadores.