Análise Visual de Dados: Por Que Utilizar?

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análise visual de dados é fundamental para o bom desenvolvimento dos negócios, mas para que o processo seja rápido e eficaz, é preciso de técnicas para realizá-lo. A visualização de dados proporciona a aceleração da compreensão dos ativos mais relevantes para os negócios: os dados.  

Ou seja, analisar visualmente as informações é uma maneira prática e rápida para explorar os dados e compreendê-los com maior facilidade. Assim, os decisores podem elencar perguntas, obter respostas e levantar questionamentos para o acompanhamento de estratégias. Tudo isso dentro de uma interface visual.  

A união entre os resumos das perguntas e respostas se transforma na história de um determinado período. Com o tempo, é possível revisitar essas histórias para refletir, explorar as características do negócio mais a fundo e compartilhar cada situação para seus respectivos interessados. 

Resumidamente, a análise visual dos dados entrega aos decisores a capacidade de seguirem a direção apontada por seus insights e, ao mesmo tempo, visualizarem os resultados e interagirem de acordo com o que é visto, o que resulta em maior eficiência, agilidade e redução de custos

Análise Visual de Dados: Explorando e Entendendo as Informações 

Para realmente sentir a importância da visualização das informações, é fundamental compreender como é realizado esse processo para poder explorar e entender o que os dados apresentam. Uma análise visual de dados é composta de atributos pré-atencionais e codificação visual para facilitar a compreensão dos números e aumentar a velocidade das análises de dados. A seguir, vamos te explicar os dois pontos que constituem uma análise visual: 

# 1- Atributos pré-atencionais  

A primeira parte de uma análise visual são os atributos pré-atencionais. Esses atributos são como sinalizações para encaminhar o leitor instantaneamente ao caminho mais eficaz. Eles podem ser setas, palavras grifadas, destaques no tamanho, cor, formato, agrupamento de informações, posicionamento diferenciado, etc.  

A comunicação por meio desses atributos garante que certos pontos sejam entendidos sem a necessidade de processar uma série de informações em nossos cérebros. Isso porque os dados são sintetizados e dispostos de uma maneira fácil de identificar e compreender.  

Utilizar os atributos pré-atencionais é a melhor maneira de dispor dados, pois a comunicação segue padrões identificáveis, acelerando a avaliação humana de uma determinada situação. Caso algo saia do padrão, é fácil de identificar e decidir se vale ou não a pena reagir. 

# 2- Codificação visual 

Outro ponto que destaca a importância da análise virtual de dados é a codificação visual. Um documento para análise visual utiliza um conjunto de atributos pré-atencionais, e a união desses conjuntos formará sua codificação visual. Para você entender melhor, vamos te passar algumas dicas de codificação visual utilizando como exemplo uma planilha, que tem clássico formato tabular.  

Imagine uma planilha de vendas e lucros, sem configuração nenhuma, somente com os dados inseridos nas células e colunas para classificá-los. Para encontrar uma informação específica, é preciso explorar toda a planilha, em muitos casos mais de uma vez, para achar o que realmente está sendo procurado. 

O que pode ser feito para encurtar o caminho de identificação das informações requisitadas? Observe as dicas: 

  • Usar cores, formas e tamanhos diferentes para cada tipo de informação; 
  • Adicionar cor aos números negativos (de preferência vermelho) e formatá-los com parênteses para destacá-los dos outros números; 
  • Aplicar cores diferentes nas células que contém informações de vendas e lucros; 
  • Aumentar ou diminuir a intensidade das cores conforme o valor de cada informação. Exemplo: Para os lucros altos utilizar azul forte e para os menos significantes um tom bem claro de azul; 
  • Para maximizar a velocidade da análise visual, é possível abstrair os números e apresentá-los em forma de gráficos com as cores já utilizadas na codificação visual. 

Com o resultado da análise de dados e sua visualização completa, o colaborador/gestor pode, por exemplo, identificar imediatamente quais foram os produtos/serviços com maior índice de venda e quais tiveram lucros baixos ou prejuízo em um determinado período. 

Assim, a abordagem da análise visual de dados permite apresentar um panorama geral e as características positivas e negativas de cada ponto do negócio. Mas, para que ela realmente seja funcional, colaborando para elevar os resultados do negócio, é fundamental apresentar aos colaboradores a codificação e explicar como funciona. 

Especialistas em Análise Visual de Dados: Como Podem Ajudar Seus Negócios? 

A importância da análise de informações é inquestionável, assim como o potencial das análises visuais de dados. Sim, você pode adotar os atributos pré-atencionais e criar sua própria codificação visual.  

Entretanto, apresentar dados da empresa não é tão simples quanto codificar visualmente uma planilha de vendas e lucros. Além da possibilidade de causar dubiedade nas informações, é necessário muito tempo para criar um padrão consistente e eficiente para toda a empresa. Por isso, é crucial contar com o apoio de especialistas para realizar uma análise visual efetiva.  

As empresas que contam com a expertise desses profissionais têm padrões de codificação prontos para cada tipo de empresa e, caso seja necessário, são desenvolvidos novos padrões para as características singulares de cada negócio. 

Tenbu é especialista em transformar informações em insights inteligentes para os negócios. Como entendemos a suma importância da visualização de dados, desenvolvemos um serviço especificamente para este ponto. 

O foco de nosso serviço de data visualization é garantir que você consiga mensurar seus resultados com rapidez e fácil compreensão para agilizar a tomada de decisão e sustentá-la com informações qualificadas.  

 
Para conhecer nosso serviço de análise visual de dados, entre em contato com um especialista para tirar suas dúvidas e entender melhor como essa estratégia é eficaz para potencializar sua análise de dados. 

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