> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://productoversee.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # DataViz: comunicando dados - URL: https://productoversee.com/blog/dataviz/ - Published: 2022-10-10T10:45:43.000Z - Updated: 2022-10-15T13:26:24.000Z - Description: Como acelerar o entendimento das informações e gerar mais valor - Author: Fernanda Sujto - Tags: Indicadores e Dados, #blog, Estratégia e Negócio Sabe quando você chega a um restaurante e se depara com um cardápio tão longo que até desanima? Quanto mais você folheia, menos interessante ele se torna... até que você recebe o menu executivo! A seleção do dia, com uma ou duas opções de entrada, prato principal e sobremesa. Pronto, agora ficou fácil. Que maravilha! > De acordo com o engenheiro de menu [Gregg Rapp](https://www.touchbistro.com/blog/9-restaurant-menu-design-tips-that-will-help-you-boost-profits/?ref=productoversee.com), “quando um cardápio possui mais de **sete itens**, as pessoas ficam cansadas e confusas". No mundo corporativo não é diferente. Gosto muito do *glance test*, ou "teste de relance", que diz que slides de sucesso são compreendidos em até **três segundos** (isso mesmo: 03). Para realizar o teste, basta olhar para um slide por três segundos e, em seguida, desviar o olhar; se você não for capaz de capturar a mensagem, ele está saturado. Então... como comunicar informações e dados extraindo seu máximo valor? ![](https://productoversee.com/content/images/2022/10/Captura-de-Tela-2022-10-02-a-s-18.08.36.png) *DataViz* é uma expressão que quer dizer visualização de dados. É **uma estratégia que transforma números ou informações em objetos visuais**: combina criatividade e poder de síntese e, quando bem feita, permite rápida assimilação pela audiência. É uma poderosa ferramenta de comunicação e grande aliada das pessoas tomadoras de decisão. Recursos visuais são a melhor maneira de entendermos os números, por conta da [cognição](https://www.interaction-design.org/literature/article/preattentive-visual-properties-and-how-to-use-them-in-information-visualization?ref=productoversee.com) humana (a maneira como percebemos o mundo). Podemos entender diferenças de cor, comprimento, forma, tamanho, movimento e posição em um nível subconsciente em menos de 500 milissegundos. Compare isso com o tempo necessário para analisar números ou ler um texto. A visualização de dados aproveita essa predisposição humana e lança luz sobre as informações mais importantes que estão "escondidas num mar de números". Veja como é fácil entender a cobertura vacinal contra Covid no Reino Unido por este gráfico: ![](https://lh5.googleusercontent.com/LPVd5QxuQZMESVwXJt4zQzYfA7MRH2o1xDyf_cz6HZlPjeEEZxIkadS0kthEwjMCB4zQAZHdyp1bPZMzgtV7g8Rla4ixxYxepFDWvp-EazZek-PWuGRfqC-GLlhYXVggRnn4JGpSMxLLYjV4C1VWXfEHcR1h7tmJyIqSXnDPMH0Dns_crYHDmvvFhg) Estamos cercados de *DataViz*, do aplicativo do banco à previsão do tempo, o que não significa que sabemos intuitivamente como aplicá-la de forma eficiente. Há técnicas para apresentar informações de uma maneira esteticamente agradável e didática. Mas antes de falar sobre elas, vamos dar um passo atrás e falar sobre o básico de dados. O princípio elementar é: dados chegam à empresa por diversas portas de entrada (site, telefone do suporte, mídias sociais, e-mail, aplicativo). As **informações brutas** (*raw data*) são categorizadas e armazenadas no banco de dados das suas respectivas origens, como Zendesk, Hubspot, Salesforce, Pipedrive. Bancos de dados isolados podem ser pouco eficientes - por isso, empresas com alto volume de negócios criam um *data lake*, que integra as bases de todos os sistemas. Adorei a explicação que um amigo me deu: um *data lake* é um supermercado, que recebe arroz, alface, balde, café de diversos fornecedores - os organiza direitinho nas gôndolas, gera códigos de barras e permite que você vá lá buscar o que precisa. ![](https://productoversee.com/content/images/2022/10/Captura-de-Tela-2022-10-02-a-s-17.02.46.png) Agora vamos falar de **ferramentas de visualização**. Alguns programas extraem dados dos bancos e sua exibição em *views* palatáveis: volume de *leads* por canal, conversão (por dia, mês, trimestre, safra), motivos de negócios perdidos no período, etc. Neles, é possível criar e salvar *dashboards*. Alguns exemplos: Tableau, Looker, DataStudio, PowerBI, QlikView. Qual a ferramenta de visualização eu recomendo para principiantes? Sem dúvida nenhuma, o Sheets (ou Excel). Ele pode funcionar como um atalho, permitindo criar tabelas e gráficos com dados extraídos diretamente do CRM, "pulando a etapa" das ferramentas de visualização. Sheets é excelente para você exercitar sua capacidade analítica até que consiga criar suas próprias *views*. É muito empoderador acompanhar seus OKRs por meio de relatórios automatizados! Vale destacar que o valor concreto do consumo dos dados vem da interpretação deles. Para isso, é preciso ter o hábito de acompanhá-los diariamente, sendo capaz de reconhecer padrões, mudanças de comportamento e tendências. --- ## DataViz na prática Agora, vamos entender qual o uso adequado para cada tipo de gráfico. Para te ajudar a absorver este conhecimento, criei esta **[planilha](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jnfGu3exEp1oZDJjkHrlBVrT%5F%5FQdUEEm98SKuGGCpAw/edit?ref=productoversee.com#gid=902126646)**. Minha recomendação é que continue a leitura do artigo enquanto acompanha cada tipo de gráfico aplicado no arquivo. Vamos lá? ### 1\. Colunas ou barras (bar / column chart) Ideal para acompanhar volumes em diversas dimensões. Você pode optar pelo empilhamento (*stack*) para mostrar participação de categorias, totalizando 100%. ![](https://lh5.googleusercontent.com/4QxII4J649qcsMt0-bGEwr3o5n4MdPIgxkRnWbIhkHL-eB-txtPtD4CWkAlDF-E0VUWjYqDylCiIhf0iNC1G1yC-bUsnqsWNEwRsAqGGUpc92w41sLLPExWxoHFYWXl3xibg0y76mU9FWMEz9_A6p7IHWgfFLqvbQkFQ9txyj3lY8MZ8dMTcRBTJYA "Gráfico") ### 2\. Linhas (line chart) Perfeito para acompanhar tendências temporais de dados contínuos. É possível visualizar o progresso na série histórica, identificando sazonalidade, por exemplo. ![](https://lh4.googleusercontent.com/Vl-d18Xugi81FOyMZyIoNJgHbuf8H-2mCjuDPR5Dmd3YCceQ1ZwVBmMYvEE-k_U-Jje1NcpD9z6m6Vy9kdUo7rMe_VexBk0STqzLBH6AecRiui91FPca5iTRnm1T6Kr5F5UDJBEFqFO1jOLfLifQTHUbeTAfaedXIn2UEVVRq1cfT_slXoGdatm96Q "Gráfico") ### 3\. Colunas e linhas (bar-line chart) Mostram duas dimensões de métricas combinadas. São úteis para mostrar volume e participação, por exemplo, ao longo do tempo. Você deverá trabalhar com dois eixos Y, um à esquerda e outro à direita. ![](https://lh6.googleusercontent.com/YyhIQL2Fp_OZzlHfLZFziIBxxiICX1qZ-rKz4l6EMEDAvMgxFQB1dRyE29JcNQyRseFFxGlhIxNg7TF2xWfMyJKAn_2cctoPlagI7TQzMNaD1KJ39efjeb2aMGX0vYoUjEHDNFD2S-RypcCcmc2P2J7M07It-p-A9skXuOTwbg_LQIVqQv6N5Y8iXQ "Gráfico") ### 4\. Pizza ou rosca (pie chart) Mostra porcentagens de um todo num ponto definido no tempo. Ao contrário dos gráficos de barras e de linhas, a pizza não mostra alterações temporais e/ou tendências. ![](https://lh6.googleusercontent.com/VytaZa0mfFQWAaZZajVLGu38M0fiyiDRsVF9Haqx6RdlMDwXJImBQTmQ1SHRz66FLwo_LpXAL6PLEjN9AFIVrEAawNvcTGwOeee71wWHOnGgNg9z89EUJVEnHZM9fmYfGV-ngtXzBtli413mkLrIfgFLoIxox4LyRHMMYSbuqi1EC9eePtBQanw42w "Gráfico") Preciso te dizer que gráfico pizza sofre certo *hate*, por alguns motivos. Em alguns casos são *ultra-fatiados*, sendo pouco insightful; além disso, *o olho humano não consegue atribuir corretamente valores quantitativos no espaço bidimensional* (Cole Nussbaumer Knaflic); por fim, quando aplicados em 3D, podem distorcer a compreensão das fatias pelo tamanho relativo. Uma alternativa interessante é o gráfico de barras horizontal. [Saiba mais](https://bernardodeazevedo.com/conteudos/por-que-voce-deve-evitar-usar-graficos-de-pizza-3d-em-seus-documentos/?ref=productoversee.com#:~:text=Veja%20o%20que%20acontece%20quando,menores%20do%20que%20realmente%20s%C3%A3o.). ### 5\. Bolhas (bubble chart) Perfeito para comparar variáveis simultaneamente: uma no eixo X, outra no Y e a terceira pelo tamanho e posição de cada círculo. As cores também podem ser distinguir categorias ou representar uma variável adicional. ![](https://lh3.googleusercontent.com/M61Gp9Yc15uzYNSM7zC4H6y5hVbi27HZorSOsTOVFZ58yquRyh-G8ICucgC0vpEP57TVgollPq-1qNYXslgPi9RdFZoMU0PnozanFXAuHz31sxCOlGiS75H9lfI5gNdx3DzjuVI80Rn7Hq7JjRKVdeCDM4erfL6rqnuvd40igPuBMy3SQw2KcttA9Q "Gráfico") ### 6\. Cascata (waterfall chart) Mostra uma coluna com o valor final e uma sequência de valores que a compõe, sendo positivos e negativos. É bem comum para representar valores financeiros. ![](https://lh4.googleusercontent.com/ZYQmq5Gki3i4uhXCyWvuF0gBQqpfRQX8Ebj7w8iUEBYM8N3Xg9iJ8QuH01TTHNtvoqljxI09G08cfhDzVC9zMTiWiBLKvsAJlMNJsuutuzO0vAKovi_8ZyUTslxPaaWFIdxlLvjC48GIZJCGhs3Ii1Vl-sTD6-KYQWiF8AeT97XVIyvEVh-vYaAjAA "Gráfico") ### 7\. Histograma (histogram) Mostra a distribuição de dados em um intervalo. O histograma evidencia onde os valores estão concentrados, quais são os extremos e se existem lacunas ou valores incomuns (ou seja, *outliers*). ![](https://lh6.googleusercontent.com/EDO6zt1Jg0iZCH5pxcYpSvVo5U9e1aK_3t4OmDawX6UvAdvgffFs3_BGb40K-hEZ6bTkvTd4A_Aym3rBNe4XcMLQOXFFp_Y6BX2RKiw5jHBeElpQ_k-fqiBlKCQbXVmXVFfbcna-F5awWW8EYcEAfL5rRwtfrEY7amZ5e99nVzAPry28KdSiXrPN "Gráfico") ### 8\. Mapa de calor (heatmap) Gráfico especializado que usa cores para representar valores. Útil para plotar dados grandes e complexos; pode ser tão simples quanto esta versão ou muito mais elaborado. Ferramentas como Hotjar permitem que você aplique o mesmo princípio para entender as "zonas quentes" do seu produto - é o mesmo princípio. ![](https://lh4.googleusercontent.com/uazPYTS3oT6IG2HwyvHWMZb19ImhsjGX1FvMfXHgrsdbH5E6E43hgrfczn3nZv2m_XfonheJILo_TbraT2VfvRSyRHTJynwGOcfXmAz1cBtBR_2dzEyk98D-50kVPU87wmCERDdzPqKJYn3S2q9tHA9HzfiTIM4eJJll8OUxSY1FwB7Eeht35xGAHg) ### 9\. Nuvem de palavras (word cloud) Exibe a frequência com que as palavras aparecem em um texto, tornando o tamanho de cada uma proporcional à sua repetição. As palavras podem ser organizadas em diferentes cores e formatos. ![](https://lh3.googleusercontent.com/a5lCPhfX4CaZhjKtScq4CdfLDJ7BBApZjLxm1Ha7wXrO8ZloctNw4lXwND62yhZpIqAzcj5EyLAlpTI1CfEItjwNMQfpHfQCJLREGTHwYSEVYvGObxhboG8b-AdQGVKFWx7bfkiR6rN81nc16kGvcOuSm12UH5wx2CT9D4jQtGyomSZWWsHXiuO3DQ) Confira alguns links adicionais: - [Information is beautiful](https://informationisbeautiful.net/?ref=productoversee.com): dados apresentados de forma criativa e interessante; - [DataViz catalogue](https://datavizcatalogue.com/search.html?ref=productoversee.com): explica como usar cada gráfico e qual a aplicação ideal; - [Nuvem de palavras](https://www.wordclouds.com/?ref=productoversee.com): site gratuito para você construir a sua; - [Meu Google Sheets](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jnfGu3exEp1oZDJjkHrlBVrT%5F%5FQdUEEm98SKuGGCpAw/edit?ref=productoversee.com#gid=902126646), com gabaritos dos principais gráficos. É frustrante apresentar um slide que as pessoas sofrem para entender. Dominar o basicão de *DataViz* tem me ajudado muito no dia-a-dia, porque além de conseguir compreender mais rápido o que cada gráfico quer comunicar (em relatórios e reuniões), sou capaz de me expressar melhor quando sou a fonte - o que alimenta um ciclo virtuoso de autoconfiança. Espero que o mesmo aconteça com você. Me conte se estas informações te ajudaram. Adoro receber exemplos de *DataViz* (do's e dont's) - fique à vontade para compartilhar comigo pelo Linkedin.