Seria a Era da Gourmetização do Dashboard?Por Grimaldo Oliveira

A área de dados é bem conhecida pela sua diversidade de aplicações e das principais funções que um profissional de dados pode exercer, desde a implementação de robustos e grandiosos banco de dados transacionais e NoSQL, até a cobiçada atividade de cientista de dados que com seu conhecimento poderá trazer informações assertivas sobre como alavancar negócios dentro das organizações.

Mas, nenhuma está tendo, em larga escala, tanta visibilidade quando a área de visualização de dados. Dentro de um ecossistema normal de criação de conhecimento utilizando dados, esta área é bem vista pelos usuários finais, gestores e stakeholders que tem as decisões em suas mãos. Entretanto, é necessário acompanhar esta expansão avassaladora com alguns cuidados, para quem entrega resultados com gráficos e painéis, para que o remédio não se torne amargo.

Alertas:

 

  1. Um primeiro alerta seria o profissional de dados utilizar a visualização de dados como o único processo de conversação entre quem precisa das informações e de quem cria a visualização de dados. Não poderemos apartar: o conhecimento sobre o negócio, a qualidade dos dados, a modelagem da base de dados, o processo de transformação e carga, todos estes elementos como indiferentes e não tão importante para a visualização de dados. Se você está vendo um gráfico representativo que demonstra uma ação a ser tomada, um problema identificado é graças a todas as etapas anteriores citadas terem sido realizadas com sucesso.
     

  2. Não podemos escolher um determinado visualizador de dados porque está na moda ou porque todo mundo está usando, precisamos identificar qual a melhor ferramenta se adéqua ao perfil do cliente para sugeri-la. Por exemplo, um cliente que possui uma loja de calçados, deseja que relatórios sejam enviados todos os dias com a informação crucial de qual é o seu sapato mais vendido que está zerando o estoque em dois dias. Não me preocuparia neste momento em criar um espetacular dashboard com gráfico de todas as marcas de sapato, inclusive a que o cliente deseja, com KPIs e mais KPIs de outros assuntos associados, já que a “pedra no sapato” e o alavancar do negócio do cliente naquele momento, são as vendas de um sapato que está “segurando a loja”. Claro que você poderá mergulhar nos dados a posterior, mas antes de fazer um gráfico ou dashboard  “matador” se preocupe com as necessidades do cliente antes, para não ter esforços sem necessidade.
     

  3. Temos que ter a mente sempre aberta para as premissas de um visualizador de dados, como chama mesmo o produto? Sim, pra visualizar dados! Então não utilizemos esta ferramenta para ser um ETL(Extração, transformação e carga) de todo o seu projeto de dados, com certeza você vai se deparar com um problema extremamente comum para projetos desta natureza, PERFORMANCE. Lembro de ter recebido mensagens e chamados de empresas pedindo para avaliar por que o painel demorava muito minutos para carregar, atrasando o ponto de decisão da organização. Então, segue a dica, utilize a criação de medidas e campos calculados com parcimonia, não é proibido, mas pensando na arquitetura de dados, a ferramenta de visualização sofre com estes excessos.

BI NA PRÁTICA - DASHBOARD GOURMET

É evidente que demonstrar os resultados é muito importante na área de dados. A visualização de dados é umas das mais conhecidas dentre os gestores das empresas, senão a mais utilizada pelas empresas de todo o mundo. No mercado há diversos produtos com esta finalidade: Linguagem R (uso das bibliotecas GGPLOT2, GGANIMATE, RGL), Python (bibliotecas MATPLOTLIB, SEABORN, GGPLOT), Power BI, Tableau, Qlik Sense, dentre muitas outras.

Trago os principais elementos que você deve sempre ficar atento na produção de suas visualizações de dados:

Estrutura
+
Codificações Visuais
+
Anotações

  • Estrutura

    • A "fôrma" da visualização

      •  Escalas

      •  Legendas

      •  Gráfico

  • Codificações Visuais

    • O conteúdo tem a ver com o significado da visualização

  • Anotações

    • Contextualização dos dados, muito utilizados em artigos e livros

Guarde os marcos para seus projetos visuais:

  1. São baseadas em bons dados (qualidade de dados)

  2. Atrai a sua atenção

  3. Representa os dados com precisão

  4. Exibe quantidade suficiente de dados

Portanto, vamos investir em conhecimento sempre. Saber o papel de cada ferramenta dentro do seu dia a dia de trabalho nesta área é muito importante, como desenvolver uma boa história sobre os dados (storytelling), que é a forma natural de demonstrar os fenômenos nos dados a partir de uma cronologia criada sobre um resultado que se deseja analisar. E para que ela seja criada, é necessário saber o que estamos trabalhando, quais problemas nossos gráficos, relatórios e dashboards tentam resolver. E lembre-se sempre, que a beleza é efêmera!

Abaixo links importantes sobre visualização de dados:

  1. Visualização de Dados - Palestra Grimaldo Oliveira - YouTube

  2. https://www.data-to-viz.com/

  3. https://viz.wtf/

  4. https://www.visualcapitalist.com/  

  5. https://howmuch.net/

  6. https://www.r-graph-gallery.com/

  7. https://python-graph-gallery.com/

  8. http://euclid.psych.yorku.ca/SCS/Gallery/milestone/historia_infografia.pdf

  9. https://www.themarshallproject.org/2016/08/18/crime-in-context#.Q2NYkV3m

  10. https://www.npr.org/sections/health-shots/2017/04/14/522956939/maps-show-a-dramatic-rise-health-in-insurance-coverage-under-aca 

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