402,74 milhões de terabytes de dados foram criados por dia, segundo as últimas estimativas.

Nunca como hoje se gerou e consumiu tanta informação. Vivemos num mundo hiperconectado, onde cada clique, interação ou decisão alimenta um fluxo de dados. Das redes sociais aos dispositivos inteligentes, de transações financeiras a sensores IoT, estamos cercados por dados que crescem exponencialmente a cada dia.

Se, por um ladoa, a abundância de dados pode ser esmagadora, dificultando a extração de insights realmente úteis. Por outro, tem um potencial inestimável para transformar setores, impulsionar a inovação e resolver problemas complexos.É aqui que entre a visualização dos dados, que é uma combinação de ciência e arte que transforma as informações complexas em representações claras e acessíveis. Quando usada corretamente, facilita a tomada de decisão, conta histórias e revela insights determinantes.

Este artigo explora os elementos essenciais da construção de visualizações e destaca como criar relatórios eficientes e significativos.

Conhecer o público-alvo

O primeiro passo em qualquer projeto de reporting é compreender quem vai consumir a informação. A audiência influencia diretamente o design e o conteúdo das visualizações.

Personalização e Relevância

• Adaptar a linguagem e os gráficos ao nível de conhecimento do público: Um especialista em ciência de dados pode exigir mais profundidade técnica, enquanto os gestores precisam de insights mais resumidos.
• Escolher informações que importam: Evitar gráficos desnecessários ou dados irrelevantes que desviem o foco do ponto central.

Compromisso e Feedback

• Usar elementos visuais que despertem a atenção, como ícones ou cores vivas, para criar uma ligação emocional com a audiência.
• Solicitar feedback constante e implementar melhorias que vão de encontro às necessidades dos utilizadores finais.

Compreender as preferências e expectativas da audiência, promove a construção de uma base sólida para criar visualizações poderosas e relevantes.

Escolha de Informação Relevante

Um dos maiores desafios na construção de um relatório é identificar os dados mais relevantes. Um levantamento de requisitos cuidadoso e detalhado evita o excesso de informações que podem confundir em vez de esclarecer.

Métricas e KPIs

• Identificar as métricas-chave alinhadas com os objetivos do projeto.
• Focar na simplicidade sem sacrificar o detalhe: reduzir detalhes redundantes e destacar tendências ou padrões importantes.

Planeamento da Navegação

• Estruturar a navegação dos relatórios de maneira lógica e intuitiva. Por exemplo, começar com visões gerais antes de detalhar informações específicas.
• Manter a consistência no design para que o utilizador final se sinta confortável ao explorar o conteúdo.

Evitar sobrecarga de informação e estruturar uma navegação clara, transforma gráficos complexos em insights acessíveis e utilizáveis.

Manter a Clareza Visual

Um layout limpo e organizado facilita a interpretação rápida e eficiente.

• Destacar elementos principais: Usar cores contrastantes, tamanhos maiores ou hierarquia visual para enfatizar pontos-chave.
• Evitar a poluição visual: Limitar elementos decorativos que não agreguem valor.
• Consistência no design: Utilizar a mesma paleta de cores, tipografia e estilo gráfico ao longo de todo o projeto.

Manter a clareza visual ajuda a transmitir mensagens complexas de maneira simples, o que é essencial para comprometer a audiência.

Escolher o Visual correto

Nem todos os visuais são adequados a todos os tipos de análise. Escolher o tipo certo de visualização depende de vários fatores:

• Objetivo da análise: Os gráficos de barras são ideais para comparar categorias; mas os gráficos de linha são melhores para visualizar tendências.
• Tipo de dados: Os dados contínuos podem ser melhor representados com gráficos de dispersão, enquanto os dados categóricos são mais adequados para diagramas circulares ou colunas.
• Audiência: Adaptar o visual para que seja intuitivo e compreensível.

Realizar testes iterativos com diferentes designs é uma boa prática para encontrar a representação mais eficaz.

Filtros, Escalas e Rótulos

Filtros, escalas e rótulos bem implementados podem transformar visualizações estáticas em experiências interativas.

Filtros e Segmentações

Oferecer opções para que o utilizador final explore os dados de forma personalizada:

• Posicionar os filtros de maneira consistente e de fácil acesso ao longo de todo o Relatório.
• Usar atributos relevantes para segmentar a informação.

Escalas Adequadas

• Escolher escalas apropriadas para evitar má interpretação dos dados.
• Reduzir casas decimais e usar abreviaturas para melhorar a legibilidade.

Legendas e Rótulos

• Utilizar descrições claras e concisas.
• Posicionar rótulos estrategicamente para evitar sobreposições ou confusões.

Estas estratégias auxiliam na navegação e garantem que os dados sejam apresentados de forma intuitiva e clara.

Destacar Insights e Contextualizar

Uma boa visualização vai além dos números; ela conta uma história. É uma boa prática utilizar anotações, ícones e/ou tooltips para destacar a informação importante e fornecer o contexto.

• Adicionar textos explicativos curtos para simplificar conceitos complexos.
• Criar uma introdução contextual: Explicar como navegar pelo Relatórios e quais os KPIs principais

O uso estratégico de elementos de contextualização mantém o utilizador final envolvido e informado.

Testar a Interpretação

Testar a interpretação de uma visualização é essencial. O feedback deve ser solicitado de forma constante e devem ser feitas perguntas abertas como:

• A visualização é clara e fácil de entender?
• Os dados apresentados correspondem aos objetivos propostos?
• Existe algum elemento que poderia ser simplificado ou otimizado?

Comparar o design/requisito inicial com a interpretação do utilizador final é uma prática muito relevante para garantir a qualidade de uma entrega.

A visualização de dados é tanto uma ciência quanto uma expressão criativa.

Ao seguir as boas práticas — como conhecer o público, selecionar informações relevantes, manter a clareza visual e testar iterativamente —, é possível transformar dados brutos em ferramentas essenciais para tomada de decisão.