O que é visualização de dados: definição, exemplos, princípios, ferramentas

Quando as planilhas do Excel não são suficientes para ligar os pontos e não há possibilidade de envolver analistas na construção de relatórios, softwares e ferramentas de visualização de dados vêm em socorro.

Neste artigo, mostraremos quais são algumas técnicas de visualização de dados, como visualizar dados corretamente, quais ferramentas podem ser usadas para criar visualizações interativas sem a ajuda de desenvolvedores e como escolher uma ferramenta adequada para você.

A definição de visualização de dados é a representação visual de seus dados. Com a ajuda de gráficos, mapas e outros elementos gráficos, essas ferramentas fornecem uma maneira simples e compreensível de ver claramente e descobrir facilmente insights e padrões em seus dados.

Se você quiser que sua postagem no Facebook seja lida pelo maior número possível de pessoas, o que você fará? Você adicionará um visual interessante. Esse truque também funciona perfeitamente com relatórios. Visuais orientados por dados atraem mais atenção, são mais fáceis de entender e ajudam a transmitir sua mensagem rapidamente ao público. Com a ajuda de gráficos descritivos e painéis, até mesmo informações difíceis podem ser claras e compreensíveis. Por que é que? A maioria das pessoas são aprendizes visuais. Portanto, se você deseja que a maioria de seus parceiros, colegas e clientes possam interagir com seus dados, você deve transformar gráficos chatos em belos gráficos. Aqui estão alguns números notáveis, baseados em pesquisas, que confirmam a importância da visualização:

• As pessoas obtêm 90% das informações sobre seu ambiente a partir dos olhos.
• 50% dos neurônios cerebrais participam do processamento de dados visuais.
• As imagens aumentam o desejo de ler um texto em até 80%.
• As pessoas se lembram de 10% do que ouvem, 20% do que leem e 80% do que veem.
• Se uma bula não contiver nenhuma ilustração de dados, as pessoas se lembrarão de 70% das informações. Com fotos adicionadas, eles se lembrarão de até 95%.

A visualização relevante traz muitas vantagens para o seu negócio:

• Rápida tomada de decisão. Resumir dados é fácil e rápido com gráficos, que permitem ver rapidamente que uma coluna ou ponto de contato é mais alto do que outros sem precisar consultar várias páginas de estatísticas no Planilhas Google ou Excel.
• Mais pessoas envolvidas. A maioria das pessoas é melhor em perceber e lembrar de informações apresentadas visualmente.
• Maior grau de envolvimento. Gráficos bonitos e brilhantes com mensagens claras atraem a atenção dos leitores.
• Melhor entendimento. Os relatórios perfeitos são transparentes não apenas para especialistas técnicos, analistas e cientistas de dados, mas também para CMOs e CEOs, e ajudam cada trabalhador a tomar decisões em sua área de responsabilidade.

A primeira coisa a fazer antes de criar qualquer gráfico é verificar todas as informações quanto à precisão e consistência. Por exemplo, se o fator de escala for 800%, enquanto a média for 120–130%, você deve verificar de onde vem esse número. Talvez seja algum tipo de discrepância que você precisa excluir do gráfico para não distorcer a imagem geral: 800% minimiza a diferença entre 120% e 130%. Esse tipo de dados periféricos em um relatório pode levar a uma decisão incorreta. Na vida real, estamos acostumados ao fato de que a mensagem certa deve ser entregue à pessoa certa na hora certa. Existem três princípios semelhantes para visualização:

1. Escolha o gráfico certo dependendo do seu objetivo.​
2. Confirme se a mensagem do seu gráfico se adequa ao público.
3. Use um design apropriado para o gráfico.

Se sua mensagem for oportuna, mas o gráfico não for dinâmico ou houver uma percepção incorreta ou um design difícil, você não obterá o resultado esperado.

Se você escolher o gráfico errado, seus leitores ficarão confusos ou interpretarão os resultados incorretamente. Por isso, antes de criar um gráfico, é importante decidir quais dados você deseja visualizar e com que finalidade:

• Para comparar diferentes pontos de dados
• ​Para mostrar a distribuição de dados: por exemplo, quais pontos de dados são frequentes e quais não são
• Para mostrar a estrutura de algo com a ajuda de dados
• Para seguir as conexões entre os pontos de dados

Vamos dar uma olhada nos tipos mais populares de gráficos e os objetivos que eles podem ajudá-lo a alcançar.

1. Gráfico de linhas

Um gráfico de linhas mostra como uma ou mais variáveis ​​mudam nos pontos de dados. Esse tipo de gráfico é útil para comparar alterações nos conjuntos de dados ao longo do tempo, por exemplo, estatísticas de tráfego para três páginas de destino por mês durante um período de um ano.

2. Gráfico de barras

O gráfico de barras é outro diagrama perfeitamente adequado para comparar conjuntos de dados. Os gráficos de barras horizontais são frequentemente usados ​​quando você precisa comparar muitos conjuntos de dados ou enfatizar visualmente a vantagem distinta de um dos conjuntos de dados. Os gráficos de barras verticais exibem como os pontos de dados mudam ao longo do tempo — por exemplo, como o lucro anual da empresa mudou nos últimos anos.

3. Histograma

Um histograma é muitas vezes confundido com um gráfico de barras devido às suas semelhanças visuais, mas os objetivos desses gráficos são diferentes. Um histograma mostra a distribuição de um conjunto de dados em um intervalo contínuo ou em um período de tempo definido. No eixo vertical deste gráfico, você pode ver a frequência, enquanto na horizontal você pode ver os intervalos de tempo.

Ao contrário de um histograma, um gráfico de barras não mostra nenhum intervalo contínuo; cada coluna exibe uma categoria própria. É mais fácil demonstrar o número de compras em anos diferentes com a ajuda de um gráfico de barras. Se você quiser saber os valores do pedido (US$ 10–100, US$ 101–200, US$ 201–300, etc.) das compras, é melhor escolher um histograma.

4. Gráfico de pizza

O gráfico de pizza exibe compartilhamentos de cada valor em um conjunto de dados. É usado para mostrar os componentes de qualquer conjunto de dados. Por exemplo, qual porcentagem das vendas gerais é atribuída a cada categoria de produto?

5. Gráfico de dispersão

O gráfico de dispersão mostra a conexão entre os pontos de dados. Por exemplo, com a ajuda de um gráfico de dispersão, você pode descobrir como a taxa de conversão muda dependendo do tamanho do desconto do produto.

6. Gráfico de bolhas

Este é um gráfico interessante que permite comparar dois parâmetros por meio de um terceiro. Vamos pegar a taxa de conversão e o tamanho do desconto do exemplo anterior, adicionar a eles a receita (indicada pelo tamanho do círculo) e obteremos algo como o gráfico a seguir.

Olhando para este gráfico, é fácil perceber que os produtos com desconto de 30% têm a maior taxa de conversão, enquanto os produtos sem desconto ou com desconto de 5% geram mais receita.

7. Geográfico

O mapa geográfico é simples. É usado quando você precisa demonstrar uma certa distribuição entre regiões, países e continentes.

Mencionamos alguns dos gráficos mais populares, mas não todos eles. Você pode encontrar outros tipos de gráficos no Catálogo de Visualização de Dados. Além disso, recomendamos este infográfico útil que ajuda você a escolher o tipo certo de gráfico para seu(s) objetivo(s).

A segunda coisa importante que você deve levar em consideração ao trabalhar com visualização é escolher a mensagem certa para o público. As informações sobre as quais você fala em um relatório devem ser familiares e claras para seus leitores.

Aqui está um gráfico que foi premiado com o prestigiado Data Journalism Award. Para as pessoas que não estão familiarizadas com o pano de fundo da história, este gráfico parece uma foto feita por uma criança de três anos. No entanto, quando você descobre um pouco mais sobre ele, pode ver a enorme quantidade de trabalho realizado por seus autores.

Charles Seife e Peter Aldhous, editores do Buzzfeed News, usaram a linguagem R para visualizar dados de voo obtidos por agentes do FBI e DHS como parte da vigilância aérea. Especificamente, este gráfico mostra voos acima da casa e da mesquita dos responsáveis ​​pelo tiroteio em massa em dezembro de 2015 em San Bernardino, Califórnia.

Ao escolher os parâmetros que deseja visualizar em um gráfico, você deve confirmar que eles podem ser combinados. Algumas combinações simplesmente não são lógicas, embora à primeira vista a informação se correlacione perfeitamente. Aqui está um exemplo de tal gráfico com uma correlação defeituosa. Isso mostra que o número de pessoas que se afogaram ao cair em uma piscina se correlaciona com o número de filmes de Nicolas Cage.

As próximas coisas que você deve levar em consideração ao criar um gráfico são a escala e o escopo. As pessoas estão acostumadas com o fato de que as medições nos eixos começam na parte inferior e na esquerda. Se você mudar a direção da medição, confundirá um público desatento. Embora devamos mencionar que a reversão da medida é possível quando usada como manobra tática, como neste exemplo:

À primeira vista, pode parecer que o número de assassinatos cometidos com armas de fogo vem diminuindo ao longo dos anos. Na verdade, é o contrário, pois a escala começa de cima. Talvez o autor do gráfico tenha feito isso de propósito para diminuir a resposta negativa aos resultados mostrados.

Uma escala adequada também torna seu gráfico mais claro. Se um relatório mostrar pontos de dados muito próximos e você não conseguir ver nenhum movimento, tente alterar a escala. Comece as medições não do zero ou divida a escala em partes menores e a imagem ficará clara.

Antes de fornecer um relatório aos usuários finais, certifique-se de que o gráfico seja carregado rapidamente. O carregamento lento mata todos os seus esforços. Por exemplo, se você estiver visualizando dados no Planilhas Google, provavelmente seus dados estão armazenados na mesma página ou na próxima página e não vêm de uma fonte de terceiros. Mas quando você cria um relatório no Data Studio, os dados são importados de outro lugar. Nesse caso, você deve prestar atenção à acessibilidade da fonte e à taxa de fluxo de dados. Caso contrário, você verá uma imagem triste quando houver um modelo de gráfico, mas os dados não tiverem sido carregados.

Seu design gráfico deve sempre seguir o princípio da simplicidade. Se você tiver que preparar um relatório padrão, não há necessidade de enfeitá-lo. Evite quaisquer elementos extras que apenas desordenam o gráfico: cores e estruturas diferentes, volume 3D, sombras, gradientes, etc.

Quanto mais simples for um gráfico, mais fácil será para seus leitores entenderem as informações que você deseja compartilhar.

Não torne suas visualizações muito pequenas e não coloque todos os gráficos na mesma página do painel. É considerado mau estilo usar mais de três tipos de gráficos em um slide ou na mesma página do painel. Se você realmente precisa de tantos tipos de gráficos, coloque-os em páginas diferentes para que seja fácil entendê-los.

Não tenha medo de experimentar. Se você tiver uma tarefa fora do padrão, talvez sua solução também deva ser fora do padrão. No infográfico abaixo, podemos ver os padrões de movimento das asas de diferentes animais. A visualização dinâmica é totalmente relevante.

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de ferramentas de visualização de dados e discutir como escolher a certa para seus objetivos.

Atualmente, existem muitas ferramentas de visualização de dados e relatórios no mercado. Alguns deles são pagos, outros são gratuitos. Alguns deles funcionam totalmente na web, outros podem ser instalados em um desktop, mas funcionam online, e outros são apenas offline. Fizemos uma lista de 10 softwares populares de relatórios e visualização de dados:

1. Planilhas Excel/Google
2. Data Studio
3. Quadro
4. Power BI
5. QlikViewName
6. Estúdio R
7. Visual. apenas
8. Emaranhado
9. iCharts
10. Dados inteligentes

As primeiras cinco ferramentas e serviços são produzidos por empresas especializadas em visualização. Os números de seis a dez são ferramentas bastante interessantes, principalmente gratuitas e online. Eles oferecem tipos não padronizados de visualização de dados e podem oferecer novas maneiras de abordar suas informações comerciais.

O que procurar ao escolher uma ferramenta de relatórios:

• Comece pelas tarefas que deseja realizar. Por exemplo, uma grande tendência no mercado hoje em dia são os relatórios dinâmicos. Se uma ferramenta não pode funcionar com relatórios dinâmicos, isso é um aviso contra ela.
• Considere a quantidade de dinheiro que você está disposto a pagar. Se sua equipe é grande o suficiente e todos os funcionários precisam trabalhar com a ferramenta de visualização, o custo por usuário pode ser um sinal de parada.
• Decida quem usará a ferramenta e como. Existe a possibilidade de edição em grupo? Quão simples é começar a trabalhar com a ferramenta? A interface é amigável? Existe a possibilidade de criar um relatório sem nenhum conhecimento de programação? Por exemplo, o R Studio é um ótimo serviço, especialmente para pesquisar tendências e construir modelos de atribuição e correlação. Mas se você não conhece nenhuma linguagem de programação, não consegue conectar nenhuma biblioteca específica e não é um especialista técnico, será difícil começar a trabalhar com o R Studio.

Escolhemos cinco serviços e preparamos uma tabela comparando suas vantagens, desvantagens e principais características. Antes de começarmos, vamos explicar como a visualização dinâmica de dados e os relatórios dinâmicos diferem.

Os relatórios dinâmicos referem-se à possibilidade de importar dados de diferentes fontes em tempo real. O Google Data Studio não tem relatórios dinâmicos. Digamos que conectamos uma solicitação do Data Studio do Google BigQuery e alteramos algo nessa solicitação. Para registrar essas alterações no relatório, precisamos pelo menos atualizar a página. No entanto, se no Google BigQuery adicionarmos ou excluirmos algum campo (não apenas alterar a lógica do cálculo, mas alterar a estrutura da tabela), o serviço fechará o relatório com um erro. Você terá que refazer.

O conceito de visualização dinâmica refere-se à possibilidade de visualizar estatísticas resumidas em diferentes datas durante uma sessão. Por exemplo, no Google Analytics você pode alterar o intervalo de tempo e obter estatísticas para as datas que você precisa.

Visualizar dados é um benefício inegável em qualquer esfera, e não importa se você está construindo uma carreira em marketing, design, varejo ou qualquer outra coisa. Tornar as informações compreensíveis e fáceis de entender é uma das chaves para encontrar zonas de crescimento e desenvolver seus negócios. Além disso, quando todos os seus colegas veem os gráficos visuais que descrevem seu estado atual, é mais fácil ter certeza de que todos vocês estão na mesma página e todos entendem os pontos fortes e fracos. Embora a visualização de relatórios em si não possa corrigir os problemas, é um instrumento poderoso que pode revelá-los a tempo.

O Google Data Studio permite conectar fontes, visualizar e compartilhar relatórios facilmente com colegas de maneira semelhante a outros produtos do Google.

Vantagens:

• Grátis
• Mais de 150 conectores fáceis de integrar
• Pode usar dados de várias fontes por meio de um painel
• Conveniente para compartilhar relatórios

Links Úteis:

• Suporte do Google
• Webinar do Google Data Studio para empresas
• Modelo de painel do Google Data Studio por OWOX BI

O Google Data Studio é uma ferramenta gratuita com 17 conectores nativos fornecidos pelo Google. Eles são verificados, funcionam bem e são suficientes para a maioria das tarefas. Também existem conectores fornecidos por parceiros, embora você tenha que entender que os conectores podem ser apresentados por desenvolvedores com diferentes níveis de habilidade e não há garantia de que funcionarão corretamente.

A propósito, se você quiser ver qualquer estatística do Facebook ou Yahoo Gemini nos relatórios do Data Studio, poderá importar dados para o Google BigQuery com a ajuda do OWOX BI. Embora algumas análises possam ser ignoradas com outros conectores, com o BigQuery você recebe uma análise de dados completa de sua conta do Facebook.

Há uma galeria conveniente do Google Data Studio com modelos prontos para uso para que você possa criar rapidamente uma ilustração dos resultados de sua empresa.

Também temos modelos de painel prontos para uso que queremos compartilhar.

O primeiro é um Painel de Atribuição de Marketing. Neste dashboard, você encontra todos os parâmetros e métricas básicos utilizados por especialistas e analistas de marketing.

O segundo painel é o painel KPI Canais Pagos de Marketing Digital, que é segmentado por fontes (mostrado em detalhes). Em outras palavras, mostra dados filtrados em campanhas de marketing do Facebook, etc.

Estes são painéis de demonstração. Você pode copiá-los, alterar as fontes por conta própria e usá-los em seu trabalho.

Uma das atualizações recentes do Data Studio adiciona a possibilidade de filtrar informações por visualização. Por exemplo, você pode comparar pontos de dados no período atual e no ano anterior.

Mais uma atualização interessante permite alterar o tipo de um gráfico já criado na própria interface. Antes, ao alterar um gráfico, você tinha que excluí-lo e criar um novo. Agora é possível alterar o estilo do gráfico diretamente na interface.

Essa é a ferramenta de relatório de dados mais popular usada por qualquer especialista em marketing pelo menos uma vez. A interface do Google Sheets é bastante simples e clara, principalmente para quem começou a trabalhar com analytics no Excel.

Vantagens:

• Livre
• Flexível — suporta parâmetros dinâmicos, tabelas dinâmicas, etc.
• Fácil de integrar com fontes de dados
• Conveniente para compartilhar relatórios por meio de links

Links Úteis:

• Exemplos de solicitações SQL simples para criar relatórios do Planilhas Google
• Como usar parâmetros dinâmicos em relatórios

O gráfico e o relatório definidos no Planilhas Google são os mesmos do Google Data Studio.

Além disso, há a possibilidade de gerenciar as cores e escolher a formatação da célula:

Talvez a principal vantagem do Planilhas Google sejam as tabelas dinâmicas. Recentemente houve uma atualização do Google Data Studio que permite calcular mais de três campos e dez colunas. Isso facilitou bastante a vida dos analistas, embora as possibilidades no Data Studio ainda sejam limitadas e trabalhar com tabelas dinâmicas ainda seja mais confortável no Planilhas Google.

O Planilhas Google tem um complemento gratuito que permite fazer upload de dados diretamente do Google Analytics e criar relatórios com base nos dados importados. Além disso, você pode solicitar dados do Google Analytics diretamente do Planilhas. Neste GIF, você pode ver como importar dados e quais parâmetros e métricas devem ser configurados.

Queremos compartilhar nosso relatório favorito no Planilhas Google — o relatório de análise de coorte.

Este modelo de relatório pode ser encontrado aqui. Você pode ver as instruções e as fórmulas usadas. Os campos coloridos devem ser preenchidos e outros campos coloridos são atualizados com a ajuda de fórmulas. Existem toneladas de métricas calculadas, mas este relatório é difícil e trabalhoso. Esperamos que este modelo seja útil para você. Além disso, você pode ler nosso guia detalhado para análise de coorte no Google Analytics e no Planilhas Google, onde fornecemos instruções muito detalhadas. Também apresentamos um webinar sobre análise de coorte.

Com o OWOX BI Smart Data, você não precisa conhecer a sintaxe SQL. Basta fazer uma pergunta em inglês simples usando linguagem natural. O serviço processa a solicitação, traduz em linguagem técnica e retorna um belo gráfico e uma tabela com a resposta à sua pergunta.

Vantagens:

• Não há necessidade de treinamento técnico especial
• Respostas rápidas para perguntas
• Interface amigável
• Disponível em russo e inglês

Temos um guia de referência detalhado no qual você pode ler sobre cada tipo de relatório que pode criar no Smart Data.

Ações do usuário em seu site:

• Você pode ajustar o streaming do Google Analytics → Google BigQuery com a ajuda do OWOX BI.
• Ou use a exportação padrão do Google Analytics 360 → Google BigQuery.

Transações:

• Google Analytics → Google BigQuery
• Planilhas Google → Google BigQuery
• CRM → Google BigQuery

Custos da campanha publicitária:

• Twitter, Facebook, Yahoo! Gêmeos, meu. Destino → Google Analytics
• Outras fontes → Google Analytics

Depois de reunir tudo isso, você pode começar a fazer perguntas. Adicionamos todos os relatórios que nossos clientes precisam no OWOX BI Smart Data. Em seguida, os agrupamos em blocos por tópico para facilitar a pesquisa de relatórios. Temos blocos com relatórios de ROPO, relatórios de atribuição, relatórios de parceiros CPA, relatórios de CRM e muito mais.

Perguntas a serem feitas:

• Como [métrica] mudou ao longo de [período de tempo] por [dimensão]?
• Qual foi a [métrica] por [dimensão]?
• Como a [métrica] foi distribuída para [dimensão]?
• Quantas [métricas] estavam no site?

Perguntas de atribuição:

• Qual é o valor real dos canais de anúncios, campanhas e palavras-chave?
• Quais foram o ROAS, ROI e CRR de acordo com o modelo baseado em funil?
• Como o valor da conversão (por exemplo, registro) foi distribuído pelos canais e campanhas?
• Quais fontes têm o maior e o menor valor de acordo com o último modelo de clique não direto?
• Quais campanhas e palavras-chave tiveram melhor desempenho na atração de novos usuários?
• Quais canais e campanhas têm melhor desempenho em cada etapa do funil?
• Que cadeias de ações por fontes e canais levam a transações?

Dúvidas sobre CRM:

• Como a execução de pedidos varia entre as campanhas?
• Como o lucro bruto difere diariamente por grupo de canais?
• Como o número de pedidos de CRM e usuários de CRM varia entre as cidades?
• Qual é o lucro bruto de ROAS por origem e canal?
• Qual é a relação entre o número de pedidos do CRM e o tipo de pagamento e entrega?
• Qual é a relação entre conversão e tempo médio de entrega e cidade?
• Qual é a relação entre pedidos de CRM, número de usuários de CRM e lojas?

Em nossa referência você encontra a estrutura completa para exportação de CRM.

Perguntas sobre campanha de CPA:

• Quais são as fontes de fraude de trânsito?
• Quantas compras de anúncios ocorreram por solicitação da marca?
• Qual parceiro deve ser pago por uma ação atribuída a uma transação sobreposta?
• Qual é a qualidade das sessões geradas pelos parceiros CPA?

Você pode saber mais sobre os relatórios de campanha de CPA em nosso artigo Agora você me vê! O que é fraude de CPA e como combatê-la e neste vídeo.

Perguntas sobre ROPO (pesquisa online, compra offline):

• Qual é a influência dos anúncios online nas compras offline?
• Qual é a janela real de conversão de compra do ROPO e qual é a relação entre o valor da transação e o número de dias que o usuário leva para tomar uma decisão de compra?
• Como os compradores, transações e receita são distribuídos por dias antes de concluir uma compra offline.
• Quantos dias são necessários para um usuário tomar uma decisão sobre a compra do item mais caro?

Também preparamos um pequeno bloco de perguntas frequentes para OWOX BI Smart Data que aborda como criar uma solicitação, como deve ser a estrutura, como mostrar dimensões e métricas que você deseja ver etc.

Quantas métricas podem ser escolhidas ao mesmo tempo para uma determinada dimensão?

O relatório Smart Data não limita o número de métricas que você pode usar. No entanto, com muitas métricas, é mais fácil visualizar relatórios no Google Data Studio.

Uma lista de todas as métricas e dimensões possíveis pode ser encontrada no guia de referência.

Como construir uma solicitação e como deve ser a estrutura

Exemplos e estruturas de perguntas podem ser encontrados em nosso guia de referência:

• Perguntas aos dados do Google Analytics
• Perguntas aos dados do modelo de atribuição OWOX BI

A melhor opção é apenas inserir as dimensões e métricas que você deseja ver.

Esses gráficos mostram os valores corretos?

Os relatórios de dados inteligentes são baseados em seus dados completos e solicitações SQL prontas que você pode copiar e verificar em seu projeto do Google BigQuery.

Por fim, queremos compartilhar alguns links e livros úteis sobre visualização de dados:

1. Edward Tufte, A Exibição Visual da Informação Quantitativa
2. Stephen Few, Big Data, Big Dupe
3. «A Alegria das Estatísticas» (filme documentário)

PS Confira nossa lista de especialistas e analistas de marketing para garantir que você sempre tenha dados completos e corretos em seus relatórios. Preencha o formulário e enviaremos a lista de verificação por e-mail.

Se você ainda não sabe qual ferramenta escolher, aproveite a avaliação gratuita do OWOX BI para explorar seus benefícios.

Vamos a um breve resumo: os serviços de visualização podem ajudá-lo a tornar seus relatórios mais atraentes e compreensíveis visualmente, eles podem destacar insights valiosos em seus dados muito rapidamente. Se você deseja acompanhar o ritmo dos negócios modernos, adicionar narrativa visual e exploração de dados aos seus relatórios permitirá acelerar o processo de tomada de decisões. Se você ainda não sabe qual de todas as ferramentas de visualização de dados se adapta melhor ao seu negócio, agende uma demonstração gratuita para discutir seu caso com nossos especialistas e descobrir uma solução ideal.