Como visualizar os dados: 5 Poderosos exemplos de visualização de dados

Se você já olhou para uma planilha cheia de dados, você provavelmente está familiarizado com essa sensação de sobrecarga de informação. E se você é um comerciante, proprietário de negócios ou analista com múltiplas fontes de dados na ponta dos dedos todos os dias, você está definitivamente familiarizado com isso. Como você organiza e apresenta todos os dados que seu negócio (ou sua equipe) gera de uma forma que outros possam facilmente entender – e isso o ajuda a obter os insights mais relevantes para a estratégia e a tomada de decisões? Claro, você pode sempre escrever um resumo do que os dados estão indicando, mas se você quiser que seus relatórios causem impacto junto às partes interessadas, potenciais investidores ou outros parceiros de negócios – sem mencionar a melhor escala à medida que os dados e insights mudam com o tempo – você vai querer usar a visualização de dados. A visualização é a forma mais eficiente e eficaz de dar sentido aos seus dados multicanal – e usá-la para impulsionar a sua estratégia de negócios. Aqui, vamos cobrir o que é visualização de dados, como você pode começar a executá-la, diferentes tipos de visualizações de dados e quando usá-los, bem como suas opções para fornecer visualizações de dados e relatórios para as partes interessadas.

O que é visualização de dados?

Em resumo, visualizações de dados são gráficos que revelam dados, ou mapeamento entre marcas gráficas e valores de dados correspondentes. Eles ajudam a simplificar planilhas esmagadoras ou tabelas de dados em imagens que são mais fáceis de digerir e obter insights a partir deles. A beleza deste tipo de apresentação? Ela pode pegar uma enorme quantidade de dados e compactá-los em sua forma mais simples, para que idéias e insights complexos possam ser comunicados com clareza. Os humanos são uma espécie visual (65% de nós somos aprendizes visuais), e podemos processar muita informação a partir da visualização de séries de cores, formas e padrões apresentados com o contexto adequado. Isto torna fácil para nós reconhecer tendências repetidas, insights e outliers que depois nos ajudam a informar as escolhas que fazemos sobre como conduzir o nosso negócio. À medida que o nosso mundo se torna cada vez mais orientado pelos dados, acompanhar a capacidade de consolidar, classificar e apresentar um volume de dados cada vez maior é uma necessidade para qualquer negócio – e a visualização de dados pode ajudar.

Como funciona a visualização de dados?

Se quiser começar a usar a visualização de dados para melhorar os seus relatórios e melhorar as suas operações de negócio, há uma série de maneiras diferentes de começar. Existem muitas plataformas diferentes de business intelligence para ajudá-lo a organizar e visualizar seus dados – ao mais alto nível, você precisará de um sistema que conecte as fontes de dados que você deseja analisar (sejam elas planilhas que você criou ou as próprias fontes de dados via API) e permita que você acesse visualizações pré-construídas ou crie seus próprios relatórios. Qual delas funcionará melhor para você depende das fontes de dados que você quer analisar, do seu nível de experiência em análise de dados e de quanta personalização você precisa. Mas para obter o máximo dos dados que você está coletando, é importante ter uma compreensão básica de quais visualizações usar e quando. Sem essa base, suas visualizações e relatórios de dados não serão tão impactantes para o seu negócio.

• Faça estas perguntas a si mesmo e à sua equipa antes de começar:
• Para quem é concebida a visualização ou relatório (stakeholders internos vs. externos, executivos vs. analistas de marketing)?
• Que métricas estão a ser analisadas, e quantos conjuntos de dados estão a ser reportados?
• Como faz sentido agrupar os seus dados (diário, semanal ou mensal)
• Qual é a questão central que você está tentando responder ou insight que você está tentando alcançar?
• Que tipo de visualização se encaixa melhor?

Tenha estas questões em mente enquanto lê a lista de opções de visualização abaixo. Existem vários métodos de visualização para escolher, mas esta não é de forma alguma uma lista exaustiva – veja os recursos sugeridos no final para mais formas de fazer brilhar os seus dados.

Exemplos poderosos de visualização de dados

Gráficos de linhas

Gráficos de linhas são um dos tipos mais comuns de visualização de dados e já existem há muito tempo – por uma boa razão. Eles são mais eficazes em mostrar o progresso dos dados ao longo do tempo. Se seguir uma determinada métrica ao longo de um determinado período de tempo é o seu objetivo principal, um gráfico de linhas é provavelmente a sua melhor opção. Os gráficos de linha são excelentes para acompanhar as vendas, campanhas publicitárias e KPIs de desempenho ao longo do tempo. As vantagens dos gráficos de linhas incluem:

• São fáceis de criar e compreender
• Podem representar múltiplas métricas ao mesmo tempo
• Eles destacam tendências e insights relevantes ao longo do tempo
• São úteis para previsão e tomada de decisões

Quando é que os gráficos de linhas não fazem sentido? Eles não serão tão úteis se você estiver tentando exibir quantidades, dados categóricos, comparações entre partes ou conjuntos de dados muito esparsos.

Exemplo: Um gráfico de linhas em Glew mostrando receitas por semana durante um período de dois meses, comparado com o mesmo período do ano anterior

Gráficos de barras verticais e horizontais

Gráficos de barras são melhor usados quando você tem dados comparativos que você precisa visualizar. Se você tiver várias métricas ou categorias diferentes de dados que seria útil ver lado a lado, um gráfico de barras será a melhor opção de gráfico. Se você quiser apresentar os dados vertical ou horizontalmente, dependerá do seu conjunto de dados. Verticalmente é normalmente ideal; no entanto, se você tiver categorias com nomes mais longos, ou um conjunto de dados muito maior, horizontal pode ser o caminho a seguir. Gráficos de barras podem ser usados para comparar muitos tipos de dados, incluindo KPIs de marketing e desempenho do canal, grupos de clientes (como clientes novos versus clientes repetidos) e percepções de produtos (como pedidos totais para diferentes categorias de produtos ou SKUs).

Exemplo: Um gráfico de barras em Glew mostrando receitas por canal, agrupadas por semana, por um período de dois meses

Gráficos de pizza

Quando os dados coletados requerem uma relação part-to-whole para serem representados, um gráfico de pizza é a melhor maneira de resumir isso. Um relacionamento entre partes é importante quando você quer saber que porcentagem do seu negócio uma determinada categoria representa, tal aquisição de novos clientes ou gastos com anúncios de diferentes canais de marketing, ou representação de uma determinada categoria de produtos ou de determinado segmento de clientes em comparação com o todo. Isto pode ajudá-lo a ver onde mudar o foco ao tomar decisões para a sua empresa. Siga estes procedimentos e não o faça ao usar gráficos de torta para garantir simplicidade e clareza. Faça:

• Limite as secções a 5 ou menos para facilitar a leitura e a compreensão
• Utilize apenas tantas cores quantas forem necessárias para distinguir secções – demasiadas podem ser visualmente confusas
• Certifique-se de que a torta totaliza 100% quando utiliza percentagens, e certifique-se de que é um todo significativo

Não o faça:

• Utilize efeitos 3D ou exploda seu gráfico
• Utilize mais de um gráfico de torta e exija uma audiência para comparar através deles
• Omitir as porcentagens de cada parte para o todo, se estiver usando porcentagens

Exemplo: Um gráfico de torta em Glew mostrando zero, um, dois, três, quatro e múltiplos clientes de compra no último ano (emparelhado com um gráfico de linhas correspondente)

Gráficos de área

Gráficos de área são semelhantes aos gráficos de linhas, mas diferem ligeiramente na medida em que são preenchidos com cores abaixo das linhas para indicar a magnitude das mudanças ao longo do tempo. Enquanto este tipo de dados pode ser representado com um gráfico de linhas, ele pode ser mais marcante com um gráfico de área, especialmente quando as métricas que você está medindo tiveram um grande salto ou queda ao longo do tempo que você quer destacar.

Exemplo: Um gráfico de área em Glew mostrando a receita de todos os clientes em comparação com os novos clientes no período de um mês

Tabelas de dados

Tabelas são excepcionalmente úteis quando você precisa ser capaz de rapidamente resumir, ordenar, agrupar, filtrar, somar ou fazer uma média de grandes quantidades de dados. Embora uma tabela não seja uma visualização muito impactante por si só, ela é útil quando se trata de organizar os dados em subconjuntos úteis – que podem então ser usados para criar visualizações mais convincentes. Enquanto um gráfico de torta ou gráfico de linha pode ser capaz de representar perfeitamente um conjunto estático de dados, uma tabela é dinâmica e pode ajudá-lo a organizar seu conjunto de dados de várias maneiras diferentes. Na tabela abaixo, você pode classificar seus clientes por duração do relacionamento, número total de pedidos ou status do cliente, ou filtrar por um número de pontos de dados adicionais, incluindo data do primeiro ou último pedido, receita, status VIP ou de fidelidade ou valor médio do pedido.

Exemplo: Um exemplo de tabela de clientes em Glew, mostrando métricas para clientes individuais e filtráveis/segmentáveis por diferentes métricas e comportamentos
Você pode então usar dados dessa tabela para criar visualizações mais específicas, como o segmento abaixo em compradores de AOVs altos que inclui gráficos de linha para número de pedidos e valor médio do pedido ao longo do tempo.

Exemplo: Um segmento de clientes em Glew mostrando clientes AOV altos, incluindo número total de clientes, receita do segmento, número total de pedidos ao longo do tempo e valor médio dos pedidos ao longo do tempo

Entrega de visualização de dados

Depois de determinar que tipos de visualizações funcionam melhor para os dados coletados, é hora de escolher qual método de entrega faz sentido. Se você precisar obter informações para clientes, interessados, investidores ou funcionários, um relatório enviado por e-mail pode ser um bom método de distribuição, especialmente se esses dados estiverem sendo rastreados durante um período de tempo em que atualizações regulares seriam benéficas para o seu público. Se você estiver usando uma análise de dados ou uma plataforma de business intelligence, muitas vezes há opções de visualização em um aplicativo, tais como painéis de controle (templates) ou personalizados, entrega de relatórios por e-mail ou PDF e até mesmo relatórios contínuos programados. Para decidir sobre o melhor método para a sua entrega de visualização de dados, considere:

• Quem precisa de ver as suas visualizações de dados? Eles estão dentro ou fora da sua organização?
• As suas visualizações precisam ser interativas ou estáticas?
• Os dados devem ser atualizados automaticamente ao longo do tempo?
• Você precisa de relatórios periódicos diários, semanais ou mensais?

Visualizações de dados facilitadas com as ferramentas de business intelligence do Glew Glew fornecem a opção para visualizações e dashboards personalizados e prontos para uso (como os exemplos que você viu aqui), bem como relatórios programados e automatizados para os interessados internos e externos. Saiba mais sobre visualização de dados e relatórios com Glew:

Brapping up

Visualização de dados é uma maneira poderosa de fazer sentido de todos os dados que você tem na ponta dos dedos – e usá-los para obter insights significativos para o seu negócio. No entanto, a visualização eficaz dos dados requer a compreensão do seu conjunto de dados, ter as ferramentas certas para ajudar a visualizá-los e saber que tipo de visualização de dados faz sentido para as perguntas que você está tentando responder. Antes de ir, lembre-se destas importantes conclusões:

• Visualizações de dados são gráficos que mapeiam marcas visuais para valores de dados correspondentes
• Visualizações de dados tornam mais fácil para nós reconhecer tendências repetidas, insights e outliers que podem nos ajudar a entender conjuntos de dados complexos e tomar decisões mais inteligentes
• Para executar visualizações de dados, você precisará de uma plataforma que possa conectar suas fontes de dados e permitir que você acesse ou crie visualizações – seja painéis de controle pré-construídos, relatórios personalizados ou algo entre
• Tipos de visualizações de dados incluem gráficos de linha, gráficos de barra, gráficos de torta, gráficos de área e tabelas. O melhor trabalho de visualização depende do seu conjunto de dados e que insights você está tentando obter dele
• Quando criar suas visualizações de dados, considere quem é o público, que métricas e fontes de dados você precisa incluir, como você deve agrupar seus dados, que pergunta central você está tentando responder, e que tipo de visualização melhor atende às suas necessidades
• Visualizações de dados podem ser entregues via relatório de e-mail único, relatório programado ou automatizado, PDF, painel interativo ou uma série de outros métodos, dependendo do seu software de relatório e análise. Considere quem precisa visualizar seu relatório e que funcionalidade eles precisam para determinar o melhor método de entrega.