DataViz: comunicando dados

Como acelerar o entendimento das informações e gerar mais valor

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, “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?

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 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:


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.

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. 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%.

2. Linhas (line chart)

Perfeito para acompanhar tendências temporais de dados contínuos. É possível visualizar o progresso na série histórica, identificando sazonalidade, por exemplo.

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.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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.

Confira alguns links adicionais:

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.

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