Como qualquer tecnologia, ferramentas de visualização de dados podem ser mal utilizadas. Estas dicas ajudam a obter máximo valor no seu empenho
Uma coisa é ver um borrão de números nos relatórios gerados pelas plataformas de analytics. Outra coisa é ver gráficos detalhados e coloridos – também gerados pelo software de analytics – que ilustram instantaneamente tendências que podem ser facilmente compreendidas até pelos usuários menos técnicos.
As ferramentas de visualização de dados são o que torna o último possível. Eles colocam os dados em um contexto visual, criando gráficos, tabelas, mapas e outros elementos que podem tornar o analytics muito mais significativo para os usuários corporativos.
Com a visualização de dados, os analistas de negócios podem detectar com mais facilidade tendências, padrões e discrepâncias de mercado em um determinado conjunto de dados. Dada a maneira como o cérebro humano processa as informações, dizem os especialistas, o uso de elementos visuais como gráficos para visualizar dados complexos é muito mais fácil do que tentar decifrar tendências usando planilhas ou outros relatórios baseados em números.
Como em qualquer outra ferramenta de tecnologia, existem práticas recomendadas para obter o máximo valor da visualização de dados. Aqui estão algumas dicas de especialistas.
Embora o processo de analytics por trás da visualização de dados possa ser altamente complexo, a visualização em si não precisa ser.
“Existem limitações em relação ao que o cérebro humano pode processar eficientemente quando se trata de informações visuais, portanto, mantenha os recursos visuais limpos e fáceis de digerir rapidamente”, aconselha Daren Brabham, Analista Diretor Sênior do Gartner. Isso é particularmente importante na criação de painéis e relatórios destinados ao público executivo, diz Brabham.
Na unidade de saúde da University of California San Diego Health, a simplicidade é uma meta com a visualização. “Às vezes tentamos criar visualizações de tamanho único que são extremamente complicadas de usar, especialmente para um usuário que não é tecnicamente experiente”, diz Josh Glandorf, Diretor Sênior de Serviços de Informação.
“Mantenha-os simples com gráficos limitados, KPIs claramente posicionados e forneçam as informações instrucionais de suporte necessárias para que os usuários possam entender a construção dos dados visuais, nuances associadas etc.”, diz Glandorf.
A organização de assistência médica, que usa uma ferramenta de visualização do Tableau como parte de sua plataforma de inteligência de negócios, desenvolveu recentemente um conjunto de modelos de design padrão para facilitar a aparência comum de todos os painéis. “Isso garantirá que, independentemente do assunto, a estrutura do painel seja padronizada até certo ponto, promovendo uma navegação consistente”.
Na mesma linha, os gerentes precisam entender quem usará as visualizações e os painéis de design para atender às suas necessidades.
A H. & J. Brüggen, fabricante de produtos alimentícios de marca própria para varejistas e supermercados, começou a usar uma ferramenta de visualização da Qlik em 2016 para obter maior transparência em sua cadeia de suprimentos.
“Quando pensamos nas melhores práticas de analytics, aplicamos o que chamamos de método DAR – Dashboard, Analysis, Reporting – trabalhando no Qlik para agregar valor em todos os três aspectos”, diz Martin Gries, Diretor de Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. “Além de escolher quais dados serão inseridos no painel, você deve ter em mente o público e como as visualizações transmitirão esses dados com rapidez e utilidade. […] Os relatórios são mais fáceis de criar e podem oferecer uma perspectiva panorâmica ou delinear detalhes específicos conforme necessário, dependendo do usuário”.
Quando a empresa cria visualizações para gerenciamento, “aproveitamos elementos como medidores ou KPIs de medição únicos em um painel comum para ajudá-los a responder rapidamente à questão de estar ou não no alvo”, diz Gries.
Outro ponto importante é o fato de que muitos usuários têm conhecimento limitado sobre alfabetização de dados.
Hoje, muitas das principais plataformas de analytics e inteligência de negócios (A&BI) possuem recursos sofisticados de analytics aumentada, diz Brabham. Isso significa que os usuários não precisam ser particularmente conhecedores de dados ou de tecnologia para obter visualizações das plataformas de A&BI.
“Isso democratiza efetivamente o acesso a boas visualizações, mas também ressalta a importância da qualidade e da alfabetização de dados em sua organização”, diz Brabham. “Você precisa alimentar essas sofisticadas ferramentas de analytics aumentada com dados de boa qualidade e garantir que os usuários de negócios conheçam o suficiente sobre os dados para poder consumir criticamente o que as ferramentas de A&BI geram”.
O Gartner tem vários clientes que estão realizando treinamentos sobre alfabetização de dados e oficinas de design thinking, além de treinamentos básicos focados em ferramentas de A&BI.
“Isso garante que os usuários não apenas saibam como navegar pelas ferramentas de A&BI, mas também que pensem de maneira mais criativa e crítica sobre os dados que entram e saem dessas análises”, diz Brabham.
Pode haver uma tentação de implantar todos os tipos de tecnologias de visualização de dados. Mas as empresas precisam considerar para o que a visualização de dados é necessária e selecionar de acordo a isso.
Mike Leone, Analista Sênior da empresa de pesquisa ESG, diz que é fácil se encantar com novas e atraentes ferramentas, “mas a principal tecnologia usada para visualizar dados hoje ainda é o Microsoft Excel”.
Para as organizações que procuram uma ferramenta mais poderosa para integrar equipes ou linhas de negócios maiores, conectar vários conjuntos de dados de tamanho e estrutura diferentes, permitir que os usuários explorem e experimentem diferentes visualizações de dados e alavanquem recursos como machine learning, então o Excel não é a resposta, diz Leone.
“Encontrar uma plataforma de visualização única que atenda aos requisitos de todos e atenda ao nível de conhecimento de todos é uma tarefa impossível”, diz Leone. “Ao analisar as ferramentas de visualização, as organizações precisam considerar os requisitos e os níveis de habilidade de vários grupos de usuários dentro da empresa”.
À medida que as habilidades de visualização de dados de uma empresa aumentam, ela deve se esforçar para unir as visualizações em uma busca coerente de contar dados, diz Brabham.
“Isso pode significar o desenvolvimento de visualizações únicas e complexas e interativas que permitam detalhamento e exploração para contar uma história coerente sobre um determinado tópico”, diz Brabham. “Ou pode significar construir um painel ou uma série de visualizações em um relatório que, juntos e em ordem, contam uma história coerente sobre como e por que as coisas estão acontecendo nos negócios”.
Deixe os dados contarem uma história de como sua empresa pode atender aos principais indicadores de desempenho, diz Brabham.
A colaboração entre as partes interessadas é essencial para o sucesso na visualização de dados, afirma Leone. “Depois de criar uma visualização complexa que permite ótimas informações, você não termina aí”, diz ele. “Existem oportunidades para desenvolver essa percepção e ir mais fundo ou mais longe, mas a documentação e o uso da plataforma certa que promove a colaboração são essenciais”.
Se uma equipe alavancou determinados conjuntos de dados ou escolheu determinadas visualizações em detrimento de outras, precisa documentar tudo e explicar detalhadamente a outras pessoas, diz Leone.
“As organizações procuram dar a mais pessoas acesso a mais dados para explorar e visualizar”, diz Leone. “E a colaboração será fundamental para garantir níveis mais altos de produtividade e um retorno oportuno do investimento”.
