A visualização de dados é a apresentação de dados em um formato gráfico para tornar mais fácil para os tomadores de decisão ver e entender tendências
A visualização de dados é a apresentação de dados em um formato ilustrativo, como um plot, um gráfico ou um mapa, para tornar mais fácil para os tomadores de decisão ver e entender tendências, discrepâncias e padrões nos dados.
Mapas e gráficos estavam entre as primeiras formas de visualização de dados. Um dos primeiros exemplos mais conhecidos de visualização de dados foi um mapa de fluxo criado pelo engenheiro civil francês Charles Joseph Minard, em 1869, para ajudar a entender o que as tropas de Napoleão sofreram na desastrosa campanha russa de 1812. O mapa usava duas dimensões para representar o número de tropas, distância, temperatura, latitude e longitude, direção de viagem e localização em relação a datas específicas.
Hoje, a visualização de dados abrange todas as maneiras de apresentar dados visualmente, de painéis a relatórios, gráficos estatísticos, mapas de calor, gráficos, infográficos e muito mais.
Qual é o valor comercial da visualização de dados?
A visualização de dados ajuda as pessoas a analisar dados, especialmente grandes volumes de dados, de forma rápida e eficiente.
Ao fornecer representações visuais de dados fáceis de entender, ele ajuda os funcionários a tomar decisões mais informadas com base nesses dados. Apresentar dados em forma visual pode facilitar a compreensão, permitindo que as pessoas obtenham insights mais rapidamente. As visualizações também podem facilitar a comunicação desses insights e ver como as variáveis independentes se relacionam umas com as outras. Isso pode ajudá-lo a ver tendências, entender a frequência de eventos e rastrear conexões entre operações e desempenho, por exemplo.
Os principais benefícios da visualização de dados incluem:
– Desbloquear o valor do big data, permitindo que as pessoas absorvam grandes quantidades de dados rapidamente;
– Aumentar a velocidade da tomada de decisões fornecendo acesso a informações em tempo real e sob demanda;
– Identificar erros e imprecisões nos dados rapidamente.
Quais são os tipos de visualização de dados?
Existem inúmeras maneiras de visualizar dados, mas a agência de design de dados The Datalabs Agency divide a visualização de dados em duas categorias básicas:
Exploração: As visualizações de exploração ajudam você a entender o que os dados estão dizendo.
Explicação: As visualizações de explicação contam uma história para um público usando dados.
É essencial entender qual desses dois fins uma determinada visualização pretende alcançar. O Data Visualisation Catalogue, projeto desenvolvido pelo designer freelancer Severino Ribecca, é uma biblioteca de diferentes tipos de visualização de informação.
Alguns dos tipos específicos mais comuns de visualizações incluem:
Área 2D: Normalmente são visualizações geoespaciais. Por exemplo, os cartogramas usam distorções de mapas para transmitir informações como população ou tempo de viagem. Os coropléticos usam tons ou padrões em um mapa para representar uma variável estatística, como densidade populacional por estado.
Temporal: São visualizações lineares unidimensionais que possuem um horário de início e fim. Os exemplos incluem uma série temporal, que apresenta dados como visitas ao site por dia ou mês, e diagramas de Gantt, que ilustram os cronogramas do projeto.
Multidimensional: Essas visualizações comuns apresentam dados com duas ou mais dimensões. Os exemplos incluem gráficos de pizza, histogramas e gráficos de dispersão.
Hierárquico: Essas visualizações mostram como os grupos se relacionam uns com os outros. Diagramas de árvore são um exemplo de visualização hierárquica que mostra como grupos maiores abrangem conjuntos de grupos menores.
Rede: As visualizações de rede mostram como os conjuntos de dados estão relacionados entre si em uma rede. Um exemplo é um diagrama node-link, também conhecido como diagrama de rede, que usa nós e linhas de link para mostrar como as coisas estão interconectadas.
Quais são alguns exemplos de visualização de dados?
O Tableau coletou o que considera 10 dos melhores exemplos de visualização de dados. O número um na lista do Tableau é o mapa de Minard da marcha de Napoleão para Moscou, mencionado acima. Outros exemplos proeminentes incluem:
– Um mapa de distribuição de pontos criado pelo médico inglês John Snow, em 1854, para entender o surto de cólera em Londres naquele ano. O mapa usava gráficos de barras nos quarteirões da cidade para indicar as mortes por cólera em cada residência em um bairro de Londres. O mapa mostrou que as residências mais afetadas estavam todas extraindo água do mesmo poço, o que acabou levando à percepção de que poços contaminados por esgoto haviam causado o surto.
– Uma pirâmide animada de discriminação demográfica por idade e gênero criada pelo Pew Research Center, como parte de seu projeto The Next America, publicado em 2014. O projeto está repleto de visualizações de dados inovadoras. Ele mostra como a demografia da população mudou desde a década de 1950, com uma pirâmide de muitos jovens na parte inferior e muito poucos idosos no topo, na década de 1950, para uma forma retangular em 2060.
– Uma coleção de quatro visualizações de Hanah Anderson e Matt Daniels, da editora The Pudding, que ilustram a disparidade de gênero na cultura pop, dividindo os roteiros de 2.000 filmes e registrando falas de diálogos para personagens masculinos e femininos. As visualizações incluem um detalhamento dos filmes da Disney, a visão geral de 2.000 roteiros, uma barra de gradiente com a qual os usuários podem pesquisar filmes específicos e uma representação de preconceitos de idade mostrados para papéis masculinos e femininos.
Ferramentas de visualização de dados
O software de visualização de dados abrange muitos aplicativos, ferramentas e scripts. Eles fornecem aos designers as ferramentas necessárias para criar representações visuais de grandes conjuntos de dados. Alguns dos mais populares incluem o seguinte:
– Domo: Domo é uma empresa de software em nuvem especializada em ferramentas de inteligência de negócios e visualização de dados. Ele se concentra em painéis implantados por usuários de negócios e facilidade de uso, tornando-o uma boa opção para pequenas empresas que buscam criar aplicativos personalizados.
Dundas BI: Dundas BI é uma plataforma de BI para visualizar dados, construir e compartilhar painéis e relatórios e incorporar análises.
Infogram: Infogram é uma ferramenta de visualização de arrastar e soltar para criar visualizações para relatórios de marketing, infográficos, postagens de mídia social, painéis e muito mais. Sua facilidade de uso também o torna uma boa opção para não designers.
Klipfolio: O Klipfolio foi projetado para permitir que os usuários acessem e combinem dados de centenas de serviços sem escrever nenhum código. Ele aproveita métricas instantâneas pré-criadas e selecionadas e um poderoso modelador de dados, tornando-o uma boa ferramenta para criar painéis personalizados.
Looker: Agora parte do Google Cloud, o Looker tem um mercado de plug-ins com um diretório de diferentes tipos de visualizações e blocos analíticos pré-fabricados. Ele também possui uma interface de arrastar e soltar.
Microsoft Power BI: A Microsoft Power BI é uma plataforma de business intelligence integrada ao Microsoft Office. Possui uma interface fácil de usar para fazer dashboards e relatórios. É muito semelhante ao Excel, então as habilidades do Excel são bem transferidas. Ele também tem um aplicativo móvel.
Qlik: O Qlik Sense da Qlik apresenta um mecanismo de dados “associativo” para investigar dados e recomendações baseadas em IA para visualizações. Ele continua desenvolvendo sua arquitetura aberta e recursos multicloud.
Sisense: Sisense é uma plataforma de análise de ponta a ponta mais conhecida por análises incorporadas. Muitos clientes o utilizam em forma de OEM.
Tableau: Uma das plataformas de visualização de dados mais populares do mercado, o Tableau é uma plataforma que oferece suporte ao acesso, preparação, análise e apresentação de dados. Está disponível em uma variedade de opções, incluindo um aplicativo de desktop, servidor e versões on-line hospedadas e uma versão pública gratuita. O Tableau tem uma curva de aprendizado íngreme, mas é excelente para criar gráficos interativos.
Certificações de visualização de dados
As habilidades de visualização de dados estão em alta demanda. Indivíduos com a combinação certa de experiência e habilidades podem exigir altos salários. As certificações podem ajudar.
Algumas das certificações populares incluem o seguinte:
Data Visualization Nanodegree (Udacity)
Professional Certificate in IBM Data Science (IBM)
Data Visualization with Python (DataCamp)
Data Analysis and Visualization with Power BI (Udacity)
Data Visualization with R (Dataquest)
Visualize Data with Python (Codecademy)
Professional Certificate in Data Analytics and Visualization with Excel and R (IBM)
Data Visualization with Tableau Specialization (UCDavis)
Data Visualization with R (DataCamp)
Excel Skills for Data Analytics and Visualization Specialization (Macquarie University)
Trabalhos e salários em visualização de dados
Aqui estão alguns dos cargos mais populares relacionados à visualização de dados e o salário médio para cada cargo, de acordo com dados da PayScale.
Analista de dados: US$ 64 mil
Cientista de dados: US$ 98 mil
Especialista em visualização de dados: US$ 76 mil
Analista de dados sênior: US$ 88 mil
Cientista de dados sênior: US$ 112 mil
Analista de BI: US$ 65 mil
Especialista em analytics: US$ 71 mil
Analista de dados de marketing: US$ 61 mil
