Qual é a diferença entre análise e visualização de dados?

Os termos análise de dados e visualização de dados parecem ter se tornado sinônimos na linguagem cotidiana da comunidade de dados mais ampla. Inúmeros anúncios de emprego concentram-se nas habilidades de visualização, sem necessariamente especificar a importância das habilidades analíticas.

Os títulos de cargos refletem essa tendência com o surgimento de novos papeis como “cientista de dados”, “especialista em visualização de dados” e “especialista em análise de dados”, mas as organizações ainda procuram pessoas que possam extrair valor dessas informações. Portanto, esses papéis devem incluir habilidades analíticas.

A análise de dados é um processo exploratório que geralmente começa com perguntas específicas. Requer curiosidade, desejo de encontrar respostas e um bom nível de tenacidade, porque elas nem sempre são fáceis de encontrar. A visualização de dados, por sua vez, envolve a representação visual, variando de gráficos únicos a painéis abrangentes. As visualizações eficazes reduzem significativamente o tempo que o público leva para processar informações e acessar aquelas mais valiosas.

No entanto, isso não quer dizer que os dois nunca trabalham em harmonia – longe disso. Ao trabalhar com dados, a análise deve vir antes do visual, mas a primeira pode ser um excelente método para executar análises mais eficazes.

Um ‘dashboard’, infográfico ou história de dados pode ser um método excelente e muito eficaz para comunicar percepções. No entanto, não devemos parar aí. No momento em que seus interessados trabalham com o painel interativo, o relatório impresso ou a captura de tela que receberam por e-mail não permitem uma interação e exploração de dados relevante e eficaz.

Um conselho que compartilho com muitos profissionais é não apenas visualizar dados, mas mostrar ‘insights’ e demonstrar suas habilidades analíticas. Muitas ferramentas facilitam a criação de visualizações rapidamente. Seu papel como analista é garantir que as informações apresentadas sejam acessíveis, fáceis de entender e claras.

Recomendo fortemente que coloque suas descobertas em frases, anotações, títulos e legendas reais para orientar seu público através de seu relatório ou painel e tornar as informações acessíveis, independentemente do nível de conhecimento de dados. Faça a si mesmo a pergunta: as minhas conclusões são fáceis de entender para alguém que não passou pelo mesmo processo de análise e pesquisa com esse conjunto de dados?

A análise de dados e a visualização de dados podem ser atividades diferentes, mas estão intrinsecamente ligadas e geralmente uma pode apoiar a outra. Ao trabalhar com dados e criar seu próximo painel, incentivo você a pensar em como incorporar melhor suas descobertas de maneira mais eficaz. Como você pode mostrar os principais ‘insights’ para seu público de uma forma que seja mais acessível para eles?

Uma visualização eficaz e bem projetada é ótima, mas você corre o risco de perder seu público se a informação estiver oculta na arte de dados e não puder ser compreendida pelos interessados. Pense bem a respeito de tudo isso. O mercado quer, e exige, profissionais que estejam preparados para uma nova realidade.

*Mário Takami é CEO da IN10, uma das startups investidas pela Accesstage.