As planilhas que me desculpem, mas os gráficos são fundamentais...

Somente visualização não é a resposta

..., no entanto:

armazenamento

pré-análises automatizadas

relatórios

mobilidade

Analytics

colaboração

Aplicações analíticas

Bancos de dados de alto desempenho

preparação

aquisição

VISUALIZAÇÃO

Fonte: “The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things” – Abril 2014

Definindo a mensagem

Co

nce

itu

al

Orien

tada a D

ado

s

Declarativa

Exploratória

Geração de Ideias

Ilustração de Ideias Visualização

de Rotina

“Visual Discovery”

Fonte: https://hbr.org/2016/06/visualizations-that-really-work

• Soluções amigáveis

• Gráficos interativos

• Análises compartilhadas

• Acessíveis a partir de vários dispositivos

• Storytelling

• ...

Temos a nossa disposição

Mas, é preciso cuidado

Vamos a 5 armadilhas comuns em DataViz e como evitá-las

#1 – Uso de cores

O uso das cores é necessário, mas não exagere

Cores erradas podem dificultar a leitura ou levar a intepretações erradas

#1 – Uso de cores • A análise sempre vem em primeiro lugar. Nem sempre é bom utilizar as cores da empresa

• Lembre-se que há pessoas daltônicas

• Não confie somente nas cores

• Cores fortes normalmente significam atenção

• Use a mesma cor, a não ser que o resultado seja associado a significados diferentes

• Não use cor de background. Se usar, que seja única e neutra

• Pergunte-se sobre qual o objetivo da cor

#1 – Uso de cores

#2 – Uso errado de Gráficos de Pizza

Gráficos de Pizza são fantásticos, mas fatias finas são terríveis

Se o Gráfico de Pizza tiver muita informação, a mensagem se perde. Muitos detalhes levam a insatisfação e confusão

Evite gráficos de pizza lado a lado

#2 – Uso errado de Gráficos de Pizza

• Gráficos de Pizza funcionam melhor com conjunto limitado de dados, facilitando a

visualização de cada fatia

• Use para comparar partes de um todo, completando 100%

• Classifique na ordem da maior para menor fatia

#2 – Uso errado de Gráficos de Pizza

#3 – Bagunça Visual

Muita informação e elementos desnecessários dificultam a leitura e podem levar a conclusões

erradas

• Limite o número de KPIs num dashboard a, no máximo, 9

• Mantenha a visualização simples

• Se seu visual parece confuso, tente um novo formato. O mais limpo, normalmente, é o

melhor

• K.I.S.S.

#3 – Bagunça Visual

Keep it simple, stupid!

#3 – Bagunça Visual

Só porque uma visualização é bonita, não significa que seja efetiva

Visualizações efetivas incorporam as melhores práticas para garantir a comunicação adequada

#4 – Falta de Projeto

• Planeje seus painéis

• Trabalhe com profissionais que garantam que a visualização seja a mais efetiva possível

#4 – Falta de Projeto

Boas visualizações começam com bons dados

Se seus painéis exibem resultados inesperados, você pode ser vítima de dados ruins

#5 – Dados ruins

Não deixe sua aplicação ser o “bode expiatório”

• Use os gráficos para expor problemas com os dados

• Enderece os problemas com os dados antes de apresentá-los

• Entenda a diferença de descobertas inesperadas e problemas com dados

#5 – Dados ruins

• Infosthetics.com

• Flowingdata.com

• Visual.ly

• Perceptualedge.com

Para se aprofundar:

Adaptação livre de: 5 Data Visualization Pitfalls (and how to avoid them) By Qlik

Obrigado savio.braga@toccato.com.br

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