Kit de ferramentas SMB: como escolher a visualização de dados correta

As planilhas têm sido o pilar dos negócios há tanto tempo que algumas pessoas têm problemas para deixá-las ir. No entanto, hoje em dia, a maioria das empresas passou do impulso fugaz da nostalgia em favor de ferramentas mais poderosas de business intelligence (BI) de autoatendimento. Há muitas razões pelas quais essas ferramentas são superiores a uma planilha, mas a mais óbvia é a capacidade de produzir facilmente visualizações de dados eficazes e atraentes. Esse fator supera fortemente qualquer argumento em apoio a planilhas por uma simples razão: o cérebro humano absorve e processa representações visuais de informações de maneira mais rápida e melhor do que os números.

Essa propensão humana por imagens sobre números está longe de ser uma descoberta recente. A história mostra que o conceito foi testado com sucesso ao longo do tempo, desde os primeiros desenhos das cavernas até os modernos sinais de trânsito universais reconhecidos em todo o mundo, independentemente do idioma. Uma olhada nas mensagens baseadas em figuras e as informações são entendidas independentemente das suas habilidades de linguagem ou matemática. As visualizações de dados modernas levam esse meio de comunicação poderoso a um nível totalmente novo, impregnando os ricos gráficos e tabelas gerados com dados ricos.

Escolher a visualização correta dos dados, no entanto, não é simplesmente uma questão de escolher um gráfico de pizza em vez de um gráfico de barras ou gráfico de dispersão. Não é tão simples quanto escolher visualizações tradicionais em vez de vanguardistas, como as representações de realidade virtual 3D (VR). Há muito mais do que gosto e preferências pessoais em jogo.

Cada elemento de uma visualização transmite uma parte da mensagem geral. Desde opções de cores e proporção de tinta até os próprios dados (e todas as camadas que você pode detalhar), as visualizações de dados são uma representação simples e enganosamente simples de insights de negócios complexos e controlados por dados.

Então, qual visualização você deve escolher? Por fim, cabe a você identificar a representação visual que melhor se adequa à mensagem que você está tentando enviar com os dados que está apresentando. Aqui estão as coisas que você precisa saber para tomar uma decisão estratégica e informada.

Tipos de visualizações

Não vou aborrecer você com uma recapitulação de todas as tentativas e verdades. Se você trabalha há um tempo considerável ou trabalha com dados além de simplesmente inseri-lo em software, já conhece as formas tradicionais de visualização: gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão e mapas com símbolos Essas, entre outras representações gráficas, são geralmente organizadas por dois ou três recursos, incluindo tempo, número de unidades e custos ou vendas.

Não há nada de errado com esse grupo de visualizações. Eles estão em uso há muito tempo por um bom motivo: eles funcionam.

De fato, sua própria familiaridade significa que seu público não precisa parar e descobrir o formulário antes que possa entender a mensagem. É exatamente isso que você quer que aconteça. Então, por que você não para por aqui e escolhe um desses? Ou, como é uma opção em muitos aplicativos de BI, deixe o software escolher um para você?

Porque nem toda saída analítica pode ou deve ser expressa em um transporte tão simplificado. Um semáforo é reduzido para três recursos porque há apenas três mensagens a serem transmitidas: vá, diminua a velocidade e pare. Se você quiser dizer mais alguma coisa, precisará adicionar outro visual. Talvez uma placa com a mensagem "Não vire à direita no vermelho" ou talvez você adicione outro semáforo apenas para a faixa da curva. Nos painéis e nos relatórios, todos esses recursos visuais adicionados podem se acumular e, quando o público chega ao fim do heap, eles esquecem como essas informações se relacionam ao primeiro ou a outros recursos visuais na pilha. Isso não é eficiente nem instrutivo. Além disso, o uso de muitas visualizações pode causar fadiga do usuário. A mensagem está perdida na mente que vagueia.

De qualquer forma, você já conhece essas visualizações. Vamos seguir em frente e considerar novas formas.

'Twixt e' Tween

Essa classe de visualizações mostra mais recursos do que o grupo tradicional, mas a mensagem tende a ter um único impulso. Por exemplo, considere a "nuvem de palavras". Essa visualização mede muitas palavras uma em relação à outra, para que cada palavra seja representada em tamanho proporcionalmente ao seu uso em comparação com as outras palavras. As cores podem ser usadas para representar subgrupos dentro do grupo, ou outras informações, ou simplesmente para facilitar a visualização rápida dos tamanhos de palavras individuais.

Quando uma visualização em nuvem de palavras pode ser boa de usar? Existem vários casos de uso, incluindo o humor do cliente / usuário nas mídias sociais, escalando e / ou diminuindo os problemas do cliente em call centers, consultas de clientes sobre produtos específicos, vendas de produtos e outros casos. Outros exemplos desse tipo são vistos com frequência nos infográficos, pois representam dados com base em um tema.

Favorável ao fornecedor, mas avesso ao usuário

Depois, há as visualizações que os fornecedores de BI se orgulham de oferecer, mas poucos compradores e usuários entendem. Mas espere, você pode dizer. Se não consigo olhar para uma visualização e dizer como ela funciona, como meu público-alvo pode descobrir o que os dados estão dizendo a eles?

É verdade que, às vezes, a visualização contém as informações, mas não as entrega. Tomemos, por exemplo, "A Noite Estrelada", de Vincent van Gogh, que ele pintou em 1889. O trabalho icônico descreve com precisão a turbulência do vento, mas nenhum matemático ou cientista reconheceu esse entendimento até séculos depois. Fale sobre a falha na entrega das informações.

"Os cientistas lutaram durante séculos para descrever o fluxo turbulento - alguns dizem ter considerado o problema mais difícil do que a mecânica quântica", segundo um relatório da Nature. "Vários trabalhos de van Gogh mostram Kolmogorov escalando em suas distribuições de probabilidade de luminância. Para os olhos, esse padrão pode ser visto como redemoinhos de tamanhos diferentes, incluindo redemoinhos grandes e redemoinhos pequenos criados pelas pinceladas".

Embora o sucesso de qualquer visualização dependa, pelo menos em parte, da perspectiva e do conhecimento do espectador, às vezes a informação é tão complexa que requer visualizações mais sofisticadas e exatas. Caso contrário, as informações serão perdidas no transporte ou tradução.

Alguns fornecedores de BI oferecem esse nível de sofisticação em suas paletas de visualização. Um diagrama de Sankey, que é muito útil para descrever o fluxo de informações em um conjunto de dados, é um exemplo.

"Por exemplo, essa visualização pode mostrar o processo pelo qual um cliente bancário transfere dinheiro, medindo o fluxo de caixa por transação. Os diagramas de Sankey são úteis sempre que você deseja mostrar o fluxo de informações através de etapas distintas em um processo", explicou Daphne Tan, Gerente de Marketing de Produto da MicroStrategy, que produziu a visualização Sankey Diagram abaixo.

Pode ser necessário algum esforço para ensinar seu público a ler algumas das visualizações mais sofisticadas. No entanto, vale a pena se você precisar transmitir regularmente mais do que informações generalizadas e não quiser puxar um van Gogh. No entanto, você encontrará muitos públicos já familiarizados com essas métricas e representações de dados mais exatas, incluindo estatísticos, engenheiros e muitos profissionais que trabalham nas ciências.

Aqui está uma breve descrição de algumas das visualizações nesta categoria que vale a pena considerar e onde você deseja usá-las:

1. Diagramas de arco: esses diagramas são capazes de representar padrões complexos em dados de cadeia de caracteres, o que significa sequências que geralmente também contêm subsequências repetitivas. Pense em DNA e streaming de dados da Internet das Coisas (IoT). Você encontrará informações mais detalhadas sobre diagramas de arco neste documento da IBM Research.

2. Gráfico Sunburst: Também chamado de gráficos circulares de vários níveis, eles são usados ​​principalmente para visualizar dados hierárquicos usando círculos concêntricos. Você pode criá-los no Microsoft Excel, por exemplo. Abaixo está um exemplo:

3. Streamgraph: Microsoft e GitHub descrevem um streamgraph como "um gráfico de áreas empilhadas com interpolação suave, geralmente usado para exibir valores ao longo do tempo". Uma forma orgânica fluida se forma neste gráfico e o resultado pode ser exato e exasperante. Ainda assim, ele tem usos muito válidos, como exibir conjuntos de dados de alto volume para encontrar tendências e padrões ao longo do tempo em uma ampla variedade de categorias. Sim, esta é uma visualização de código aberto para que você possa obtê-la na loja do Microsoft Office ou no GitHub.

4. Árvore Hiperbólica: Também chamada de hiperárvore, essa visualização é inspirada na geometria hiperbólica e é basicamente uma maneira de desenhar uma árvore muito grande em um espaço limitado, evitando fazer um blob. Você coloca tudo em um disco e não em um plano, para que os galhos mais distantes pareçam menores. Mas você pode arrastá-las para você, tornando-as maiores e mais fáceis de examinar. As árvores hiperbólicas mostram grandes informações com detalhes e contexto em uma visualização (em oposição a paginação ou convocação e representação de detalhes granulares em outra visualização).

Visualizações surgiram de novas tecnologias

Existem tantos tipos diferentes de visualizações disponíveis hoje, que você pode esperar que todos os meios possíveis de representar visualmente os dados já tenham sido disponibilizados. Infelizmente, não. Novas tecnologias e casos de uso inevitavelmente geram novas formas de visualização também.

Os sistemas de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (VR) vêm imediatamente à mente. Os fornecedores de BI já estão trabalhando em visualizações exclusivas para esses sistemas. Um exemplo é o novo sistema de visualização de dados da Vantage Data Centers em um sistema de tour virtual em 3D habilitado para VR. Se parece com isso:

"Lançamos a plataforma concept3D em maio de 2017 para nos ajudar a promover nossa nova instalação de data center em Santa Clara, que estava em construção na época. A plataforma é incrível quando você tenta comercializar um prédio que não existe ", disse Steve Lim, vice-presidente e chefe de marketing da Vantage Data Centers.

Os dados aparecem como uma sobreposição na tela em VR, mas somente esse local seria muito limitador.

"No curto prazo, prevemos que a maioria de nossos clientes e funcionários use o sistema sem VR em seus computadores ou dispositivos móveis. É impressionante ver pela primeira vez, e há um grande potencial de como esse sistema pode nos ajudar nas operações e acessar informações reais. dados de qualquer lugar do mundo ", acrescentou Lim.

Escolha de acordo com a tarefa

Cada tipo de visualização é criado para uma tarefa analítica específica, como distribuição, composição, relacionamento ou comparação. Certifique-se de entender cada tarefa e escolher visualizações de acordo. Por exemplo, entender as vendas de produtos em feriados como o Natal é um estudo de relacionamento. Boas opções de visualização para isso seriam gráficos de dispersão, nuvens de palavras e diagramas de Venn.

Entender se casacos ou pneus vendem melhor é uma representação comparativa. Gráficos de barras, gráficos de setores circulares, gráficos de marcadores e gráficos de linhas são boas opções aqui. Representar participação de mercado e análise competitiva é uma tarefa de composição. Considere gráficos de barras / áreas empilhadas, gráficos de setores circulares, cascatas ou qualquer um dos mapas em árvore, dependendo da quantidade de informações no contexto que você precisa exibir.

As tarefas de distribuição envolvem a compreensão de que tipos de mercadorias são enviadas para quais lojas e / ou armazenadas em quais armazéns, bem como a visualização de como os recursos são distribuídos pelos governos por várias informações demográficas. Boas opções de visualização incluem histogramas, plotagens de tira e plotagens de caixa.

"Nesse caso, queremos uma visão em que possamos ver todos os dados de uma vez e tentar encontrar a faixa de valores, formas ou valores discrepantes", explica Patrik Lundbald, advogado de visualização da BI e empresa de software de visualização Qlik.

Lista de verificação para escolher uma visualização

1. Conheça seu público-alvo: escolha uma visualização que seu público-alvo provavelmente considere mais envolvente e envolvente. Portanto, se cachorros-quentes engraçados em um infográfico retratam melhor suas vendas de fornecedores de calçada, siga em frente. Mas não economize em informações se estiver transmitindo-as a um público repleto de estatística, ciência de dados, engenharia ou outras habilidades de primeira linha. Escolha uma visualização que forneça os detalhes e o contexto necessários para atuar nas informações, sem precisar classificar uma pilha aparentemente interminável de visualizações relacionadas.

2. Faça da clareza a sua principal prioridade: seja claro e conciso, mesmo com informações altamente detalhadas e complexas. Seu objetivo é produzir visualizações de fácil leitura, mesmo que o conteúdo seja qualquer coisa.

3. Preste atenção a todos os detalhes: você gostaria que o gráfico de barras desse aplicativo de BI transmitisse essa informação. Mas as barras se relacionam corretamente umas com as outras ou a escala está fora? Os detalhes são importantes. Tudo em todas as visualizações está contando uma história. Certifique-se de contar a história que você queria contar.

4. Planeje para evitar a fadiga do usuário: Muitas visualizações esgotam o visualizador, assim como as representações desconhecidas ou os gráficos excessivamente complexos. Entregue as informações em uma narrativa precisa e curta, para que o espectador permaneça engajado e se lembre do que aprendeu. Limite o número de visualizações em painéis e relatórios.

5. Teste de formulários de visualização: as visualizações são como piadas. Se você precisar explicá-los, falhará. Ele deve ser capaz de transmitir as informações com o mínimo de texto. Antes de começar a usar uma visualização rotineiramente, teste-a em pessoas que não estão próximas do assunto. Escolha pessoas que precisam encontrar as informações na visualização em vez de quem já as conhece. Eles são iluminados ou confusos? Se confuso, escolha outro formulário de visualização ou prepare-se para educar seu público.

"A menos que sejam informações especializadas que exijam conhecimento profundo em inteligência artificial, cadeias de blocos, hemorragia petecial ou física quântica, a visualização melhor serve ao leitor quando pode ser interpretada por si própria, não apenas no contexto do artigo", disse Mark Nicholson, vice-presidente de Marketing e Desenvolvimento de Negócios na NiceJob, uma empresa de construção de reputação em mídias sociais / clientes.

6. Lembre-se de van Gogh: informações complexas podem ser perdidas em uma representação enganosamente simples. Portanto, uma visualização simples pode não ser a escolha certa. Concentre-se em transmitir as informações, isso é importante. Van Gogh também nos ensinou que as cores não são a única ou a melhor maneira de transmitir informações rapidamente. As "magníficas pinceladas de Van Gogh fizeram uso de uma propriedade conhecida como luminância, uma medida do brilho relativo entre pontos diferentes. O olho é mais sensível à mudança de luminância do que à mudança de cor, o que significa que respondemos mais rapidamente às mudanças no brilho do que nas cores, "NPR relatado. Use níveis variados de brilho e cores para destacar informações ou mostrar movimento.

7. Aprenda as visualizações de novos fornecedores: peça tutoriais, exemplos e outras informações sobre as visualizações oferecidas por um fornecedor que você não entende. É melhor aprender no trabalho do que ficar com as visualizações que você já conhece. Por quê? Como a tecnologia está mudando e, como acontece, até novas formas de visualização aparecerão. É como nunca atualizar ou atualizar seu telefone. Mais cedo ou mais tarde, você não poderá alcançar ninguém.

8. Às vezes, automatizar é o melhor: alguns fornecedores de BI pensam bastante em seu recurso de visualização automatizada. Um exemplo que vem à mente é o Salesforce Einstein Analytics. A empresa tem anos de experiência em análises de clientes, vendas e marketing, que remontam aos seus primeiros dias de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM). Suas visualizações automatizadas refletem essa experiência. Portanto, se você está analisando dados de vendas e de clientes dia após dia, contar com o Einstein para lidar com as visualizações é uma solução prática e inteligente. Não há razão para reinventar a roda.

9. Considere a narrativa: escolha visualizações que aprimoram sua narrativa, que contam uma história. Caso contrário, você voltará a representar números e seus colegas de trabalho ou chefe não vão absorver e reter as informações também. Verifique se as representações estão no contexto, use as medidas corretas (por exemplo, valores absolutos versus relativos) e verifique a escala. Use cores para destacar pontos importantes, mas limite o número de cores que você usa. A visualização em si não deve ser o foco do espectador, o conteúdo deve ser.

10. Mantenha sua tarefa em mente: lembre - se de que as visualizações são projetadas para determinadas tarefas e use-as de acordo. No entanto, simples é quase sempre melhor que complexo. O objetivo é encontrar o melhor, mais rápido e mais claro meio de transferir informações de máquinas para humanos.