Análise e Consumo de Dados
Na DB1, para a análise e consumo de dados, utilizamos técnicas e metodologias que impulsionam a tomada de decisões. Transformamos dados em insights acionáveis, promovendo uma cultura data-driven em todos os níveis da organização. Por meio de ferramentas modernas, visualizações intuitivas e indicadores relevantes, entregamos valor ao negócio, antecipamos tendências e apoiamos decisões mais rápidas, precisas e eficazes.
A seguir, falaremos sobre algumas dessas técnicas e metodologias que utilizamos para garantir a cultura data-driven e gerir insights sobre os dados, obtendo o máximo valor deles.
Data Storytelling
Data Storytelling é a ponte entre dados complexos e decisões inteligentes. Mais do que apresentar números, é a arte de contar histórias com dados — combinando análise, contexto e visualizações claras para transmitir mensagens que engajam, informam e direcionam ações. Utilizando narrativas baseadas em evidências para tornar os insights compreensíveis, despertando interesse e facilitando o alinhamento entre áreas técnicas e estratégicas.
Em resumo, transformar dados em decisões exige mais do que gráficos e números — exige propósito, contexto e clareza. O data storytelling conecta pessoas à informação certa no momento certo, guiando a tomada de decisão com significado e direção.
Representação de Dados além dos gráficos
A maneira como os dados são apresentados influencia diretamente na clareza e no impacto da mensagem. Nem sempre um gráfico é a melhor escolha — em algumas situações, uma simples tabela ou até uma frase bem estruturada comunica melhor a informação.
Texto simples
Quando você possui apenas 1 ou 2 números para compartilhar, o texto simples é uma boa maneira de representação. Utilizamos de duas a três linhas no máximo, curtas e alinhadas com o número. Além disso, para que o texto tenha um maior destaque e contraste com as cores, utiliza-se a cor cinza ao invés do preto.
Algumas dicas para deixar seu texto visualmente melhor:
- Destaque bem o número.
- Use palavras de apoio que reforcem a ideia que deseja transmitir.
- Trabalhe o contraste de cores.
Aqui está um exemplo em que o uso do texto simples conseguiu representar os dados melhor que a utilização de gráfico:
Tabelas
As tabelas são outro tipo de representação de dados comummente utilizada porém, deve-se atentar no modo de sua utilização para que os dados sejam transmitidos da maneira correta.
Dicas ao utilizar tabelas:
- Tabelas interagem com nosso sistema verbal, nosso cérebro demora mais para processar.
- O design deve assumir um papel secundário, onde os dados devem estar em primeiro plano.
- Não deixe as bordas chamarem mais atenção que os dados.
- Prefira bordas claras ou espaços em branco.
Entretanto, há alguns problemas ao utilizar tabelas que devemos ter cuidado:
- Ninguém irá prestar atenção em você por algum tempo, estarão focados em ler a tabela.
- Caso seja uma tabela muito grande, considere enviá-la por email ou colocar em um apêndice, podendo até ser enviado antes da apresentação.
- Evite usar tabelas em apresentação ao vivo.
Heatmaps
Os heatmaps, ou mapas de calor, é uma representação visual de dados onde os valores são mostrados usando cores. São utilizados quando precisamos demonstrar numericamente relações entre variáveis.
Dicas para utilização de heatmaps:
- Diminuem a carga cognitiva (esforço mental) utilizada por quem visualiza.
- Cores são elementos pré-atrativos, ativando nossa memória icônica (instantânea) e mostrando a magnitude relativa dos números.
- Considere utilizar tons de uma única cor.
- Incluir uma legenda com escala das cores.
Exemplo de uso inadequado de heatmap:
Exemplo de uso adequado de heatmap:
De modo geral, nem todo dado precisa virar gráfico. Textos simples funcionam bem quando há poucos números, e tabelas são úteis para comparações detalhadas. Já heatmaps destacam padrões e relações visuais. A escolha certa depende do objetivo da mensagem e do tipo de insight que se quer enfatizar.
Carga Cognitiva na visualização de dados
A Carga Cognitiva refere-se ao esforço mental requerido para realizar uma tarefa ou processar informações, dependendo da quantidade da complexidade do problema ou até mesmo do número de elementos a serem processados e conectados.
Ao analisar um gráfico ou uma tabela contendo dados, cada informação adicionada em sua apresentação aumenta a carga cognitiva da pessoa que está visualizando, ou seja, quanto mais informações um gráfico ou tabela conterem, mais esforço mental é requerido por parte de quem a visualiza. Portanto, é de extrema importância reduzir a carga cognitiva ao apresentar os dados.
Algumas dicas para reduzir a carga cognitiva são:
- Eliminar informações desnecessárias dos recursos educacionais.
- Uso de elementos visuais como itálicos, setas ou texto em negrito para destacar informações importantes.
- Uso de ilustrações acompanhadas de termos relevantes.
- Apresentação simultânea de termos e imagens.
Exemplo de gráfico que exige alta carga cognitiva:
Exemplo de gráfico que exige baixa carga cognitiva:
Em linhas gerais, carga cognitiva é o esforço mental necessário para entender uma informação. Quanto mais elementos, rótulos e complexidade visual, maior o esforço do público. Reduzir esse peso torna os dados mais acessíveis e a mensagem mais clara. Um bom design simplifica, destaca o essencial e evita distrações.
Princípios de Gestalt
O termo Gestalt foi usado para definir o estudo da psicologia cognitiva que explora as leis da percepção a partir dos dados que os indivíduos obtêm do mundo. Esses atalhos são conhecidos como princípios de percepção visual e mostram como o nosso cérebro cria um padrão. Esse padrão está presente e influencia na percepção e comportamento que temos diante de uma interface visual.
A seguir, temos os 7 princípios de Gestalt:
Proximidade
O princípio da proximidade afirma que coisas que estão próximas parecem ser mais relacionadas entre si do que se estivessem distantes.
Similaridade
O princípio de Gestalt da similaridade explora o fato de que elementos parecidos são percebidos como parte do mesmo grupo e tendo a mesma função.
Continuidade
O princípio da continuidade afirma que elementos posicionados em uma linha ou curva são percebidos como mais relacionados do que se não estivessem dispostos desta forma.
Fechamento
Esse princípio de Gestalt afirma que você utiliza de sua memória para converter objetos complexos em formas simples e/ou já conhecidas.
Neste exemplo, apesar de não possuir uma forma definida, nosso cérebro reconhece a forma de um cachorro, quando são somente várias manchas pretas.
Figura-Fundo
Este princípio de Gestalt afirma que nossa percepção instintivamente percebe objetos como estando ou à frente ou ao fundo.
Região Comum
O princípio da região comum têm relação com princípio da proximidade, podendo ser até mesmo considerado um sub-princípio deste primeiro. Dessa forma, esse principio afirma que quando objetos são posicionados dentro da mesma região fechada estes são percebidos como parte do mesmo grupo.
Ponto Focal
O princípio do ponto focal afirma que qualquer elemento que se destacar visualmente vai capturar e prender a atenção de quem está vendo.
Concluindo, os princípios de Gestalt ajudam a entender como nosso cérebro organiza informações visuais. Ao aplicar conceitos como proximidade, similaridade e ponto focal, é possível criar visualizações mais intuitivas e eficazes. Esses princípios guiam o olhar, reforçam a hierarquia da informação e facilitam a leitura dos dados.
Self-service de Dados/BI
Self-service de dados, ou self-service BI, é uma abordagem no campo da análise de dados que permite que os usuários finais, que podem não ter conhecimento técnico, acessem e explorem dados de forma autônoma e sem depender de especialistas em TI ou analistas de dados. Além disso, envolve o uso de ferramentas de software de BI amigáveis e intuitivas que permitem aos usuários criar relatórios, painéis de controle e análises personalizadas com facilidade.
Abordagem tradicional do BI
Antes da aparição do self-service BI, as empresas dependiam muito dos departamentos de TI e dos analistas de dados para lidar com todas as suas necessidades relacionadas a dados.Os usuários corporativos tinham que enviar solicitações de análise de dados, e os analistas passavam horas ou até dias preparando os relatórios necessários.
Essa abordagem tradicional do BI tem algumas desvantagens:
- Os usuários têm de esperar que os analistas atendam às suas solicitações.
- Limita a capacidade dos usuários de explorar e manipular os dados por conta própria.
- Algumas vezes resulta em falhas de comunicação e mal-entendidos entre os usuários e os analistas.
De modo geral, a abordagem tradicional do BI centralizava o acesso aos dados nas mãos da TI, o que tornava o processo lento e pouco flexível. A dependência de analistas gerava gargalos e limitava a autonomia dos usuários. Essa realidade evidenciou a necessidade de soluções mais ágeis e acessíveis, como o self-service BI.
Benefícios do self-service BI
Esta abordagem traz vários benefícios para seus usuários, dentre eles:
- Empoderamento dos usuários corporativos: Coloca o poder da análise de dados nas mãos dos próprios funcionários, permitindo que acessem dados, criem relatórios e visualizem informações de forma independente.
- Tomada de decisão ágil: A autonomia dos usuários corporativos resulta em decisões mais rápidas, pois eles podem explorar dados, fazer perguntas ad-hoc e obter respostas imediatas, identificando padrões e tendências de forma eficaz.
- Personalização de relatórios e painéis: Permite a criação de relatórios e painéis personalizados, adaptados às necessidades individuais.
- Promoção da colaboração: Facilita a colaboração e o compartilhamento de conhecimento, uma vez que os usuários têm acesso direto aos dados e ferramentas de análise.
Em resumo, o self-service BI transforma a relação dos usuários com os dados, promovendo autonomia, agilidade e personalização na análise. Além de acelerar a tomada de decisões, estimula a colaboração e amplia o uso estratégico das informações dentro das empresas.
Principais ferramentas
Há várias ferramentas de self-service BI disponíveis no mercado, cada uma com seus próprios pontos fortes e fracos. Ao escolher uma ferramenta de self-service BI para sua organização, é importante avaliar e comparar diferentes opções com base em suas necessidades e requisitos específicos.
Veezoo
O Veezoo® é uma ferramenta suíça de BI self-service. De todas, essa é a plataforma mais fácil de implementar e também a mais fácil de manusear para os usuários de negócio. O seu principal diferencial está na integração com inteligência artificial, o que torna possível fazer análises através de perguntas. A ferramenta ainda faz sugestões inteligentes, aprofundando ainda mais as análises.
Qlik Sense
O Qlik Sense é uma ferramenta de BI que possui recursos self-service, mas sua implementação requer o trabalho de técnicos na área de dados. Essa é uma ferramenta mais indicada para grandes empresas e corporações, que produzem um grande volume de dados. Sua tecnologia consegue comprimir bases de dados em até 10x o próprio tamanho, transformando-as em um arquivo próprio chamado .qvd, o que facilita a montagem da arquitetura dos dados e as análises posteriores.
Power BI
O recurso de autoatendimento do Power BI capacita os usuários a criar seus próprios relatórios e análises a partir de dados centralizados e compartilhados. Além disso, os usuários podem publicar relatórios em locais diferentes dos conjuntos de dados, facilitando a gestão e a aplicação de segurança. A visualização das dependências entre dados compartilhados e relatórios ajuda na análise de impacto e no gerenciamento de alterações.
De forma geral, o mercado oferece diversas ferramentas de self-service BI, cada uma com características voltadas a diferentes perfis e necessidades. A escolha ideal depende do grau de autonomia desejado, da complexidade dos dados e da estrutura da organização. Avaliar usabilidade, recursos e escalabilidade é essencial para garantir uma implementação eficaz.
Acreditamos que dados só geram valor quando são compreendidos. Por isso, na DB1, aplicamos práticas que combinam clareza visual, storytelling e autonomia analítica para impulsionar decisões com mais agilidade e propósito.
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