Quais são as melhores práticas de visualização de dados para empresas?

A tomada de decisões, em todos os setores, cresceu para depender fortemente de dados. No entanto, o volume de dados que uma empresa precisa para tomar decisões proativas e preventivas costuma ser demais para um gerente não numérico entender. É aqui que a visualização de dados nos negócios entra em cena.

Por meio da visualização, os gerentes são mais capazes de entender e explicar a direção na qual seus domínios estão se movendo. No entanto, uma coisa é fazer infográficos e explicar o desempenho de uma campanha e outra completamente diferente é converter os dados de decolagem e pouso da Boeing em um formato visual.

Para os gerentes, isso significa que eles terão que manter um conjunto melhor de práticas de visualização de dados para poder converter os milhões de dados em um tipo baseado em imagem. Um gerente que deseja se destacar no processo de visualização de dados geralmente começa aprendendo as regras. Quando devo usar um gráfico de linhas? O que é demais quando se trata de cores? Como tornar os dados legíveis? Eu tenho que começar meu eixo x em zero ou cem? Embora não possamos responder a todas essas perguntas, podemos familiarizá-lo com as melhores práticas de visualização de dados.

Algo que o ajudaria a converter todas essas enormes quantidades de conjuntos de dados em formato digerível.

O que é visualização de dados nos negócios?

A visualização de dados é a representação de informações e dados em gráficos, mapas, tabelas ou outro formato visual. O processo facilita para as partes interessadas observar as tendências, identificar correlações e identificar os valores discrepantes em seus dados e no desempenho geral dos negócios.

Considerando o aumento cada vez maior de big data, a visualização de dados eficaz é uma etapa crucial na conversão de pontos de dados maciços em uma história convincente e insights acionáveis. Em suma, o processo de visualização de dados desempenha um papel importante no aumento da receita, eficiência e nível de lucratividade.

Quais são os benefícios dos princípios e práticas de visualização de dados?

A visualização de dados vai além da transformação de dados em formatos visuais. É um recurso chave de inteligência de negócios que é usado para destacar os principais aspectos de um dado, ao mesmo tempo em que destaca os insights que impactam os negócios. Insights que ajudam os gerentes a tomar decisões mais inteligentes.

Aqui estão alguns dos benefícios da visualização de dados.

Tomada de decisão acelerada : ao visualizar conjuntos de dados em formato visual, os gerentes podem entender o movimento do negócio rapidamente. Isso leva a economizar o tempo gasto no estudo de uma pilha de números e folhas.

Maior exploração de dados : as ferramentas de visualização de dados permitem que os usuários interajam com os dados para descobrir padrões, ver as relações de dados e desvendar os insights acionáveis ​​– tudo sem a necessidade de envolver um engenheiro de dados.

Acompanhe as iniciativas de negócios : os painéis de visualização de dados ajudam os gerentes a acompanhar o desempenho de suas iniciativas, observando como as operações de negócios afetam os principais indicadores de desempenho (KPIs).

Aumenta o ROI em análises : como os recursos visuais facilitam a compreensão dos dados, fica mais fácil para os gerentes melhorarem o crescimento da empresa tomando decisões no prazo.

[Leia também : Como as empresas de telecomunicações usam a análise de big data ]

Qual é o tipo certo de visualização de dados para uma empresa?

Longe vão os dias em que os dados eram apresentados em formatos de marcadores ou em gráficos de barras. Hoje, à medida que a variedade e o volume de dados aumentaram, também aumentaram os tipos de visualização de dados. Vejamos os diferentes tipos de visualização de dados que um gerente pode escolher, dependendo de qual é o seu requisito.

Muda com o tempo

O objetivo desses gráficos é mostrar que os dados foram mudando ao longo de um período de tempo. Podem ser dados sobre a venda do produto ao longo de 5 anos ou simplesmente a demanda do usuário ao longo do tempo.

Tipos de gráfico:

• Linha do tempo da área
• Linha do tempo dos círculos
• Mapa de calor do calendário
• Linha do tempo de linha de coluna
• Linha do tempo da coluna
• Gráfico de Gantt
• Linha do tempo dos fãs
• Linha do tempo do gráfico de dispersão
• Gráfico de linha
• Gráfico de inclinação
• Sismograma, etc

Distribuição

O objetivo desse tipo de visualização de dados é mostrar como os dados foram distribuídos em um determinado grupo. Isso ajuda os gerentes a identificar os pontos em comum e os discrepantes. Um exemplo disso poderia ser funcionários públicos querendo ver as características de renda de uma população.

Tipos de gráfico

• Boxplot
• Código de barras
• Gráfico de pontos
• Curva cumulativa
• Histograma
• Violino, etc

Parte a todo

Este gráfico destaca como um único item pode ser dividido em suas partes componentes. Por exemplo, um gerente que deseja ver as fontes de onde veio um lead.

Tipos de gráfico

• Barra empilhada proporcional
• Gráfico de pizza
• Diagrama de Venn
• Mapa de árvore
• Coluna empilhada
• Carta de cachoeira, etc.

Correlação

Este tipo de visualização transmite a relação entre dois elementos. Por exemplo, uma loja de varejo deseja saber como o estoque no estoque e os itens na prateleira se correlacionam de uma loja para outra.

Tipos de gráfico

• Gráfico de dispersão
• Gráfico de bolhas
• Colunas de linha
• Mapa de calor XY, etc.

Movimento

Este gráfico mostra o movimento de dados entre as condições. Por exemplo, como a migração acontece entre um local para outro.

Tipos de gráfico

• Rede
• Sankey
• Cachoeira
• Acorde, etc

Classificação

Este gráfico de visualização mostra como uma lista de dados se relaciona entre si. Por exemplo, ordem decrescente de locais que exigem x produtos.

Tipos de gráfico

• Gráfico de resposta
• Barra ordenada
• Faixa de plotagem de pontos
• Gráfico de inclinação
• Símbolo proporcional ordenado, etc.

Agora que analisamos os elementos básicos da visualização de dados para pequenas e médias empresas, é hora de conhecer as melhores práticas. Afinal, somente quando um gestor souber visualizar os dados com perfeição ele poderá mensurar a importância da visualização de dados nos negócios.

As melhores práticas de visualização de dados para empresas

Como destacamos antes, ter os dados corretos é apenas metade do trabalho. É igualmente, se não mais, importante exibi-lo de uma maneira que os stakeholders possam entender, dando-lhes um lugar para converter seus dados em visuais acionáveis. Aqui estão algumas das principais práticas que as empresas, juntamente com seu parceiro de serviços de análise de dados, devem seguir ao criar painéis de visualização de dados.

1. Conheça o objetivo dos recursos visuais

Antes de começar a colocar os dados em uma ferramenta de visualização, é importante entender o objetivo do processo. Você terá que alterar o que mostra nos dados de acordo com o público e o que deseja que eles façam em seguida. Por exemplo, se seus stakeholders quiserem ver o desempenho de sua campanha, você não mostrará a eles dados sobre as ferramentas em que investiu ou a lista de tarefas da agência que contratou para a campanha.

2. Deve se dirigir ao público

Ao projetar seus visuais de dados, é extremamente importante responder a estas perguntas:

• Quem vai consumir os dados?
• Que desafios enfrentam?
• Quais métricas ou metas são importantes para o público?
• Que decisão quero que meu público tome?

A resposta a essas perguntas o ajudaria a reunir pontos de dados que são de interesse do seu público específico.

3. Mostre os KPIs

O objetivo final por trás do exercício para converter pontos de dados em visuais é obter insights acionáveis . E a única maneira de conseguir isso seria medir os dados em relação aos Indicadores Chave de Desempenho (KPIs).

Suponha que sua meta fosse aumentar a contagem de leads para seu serviço ABC. Agora, para mostrá-lo visualmente, você teria que analisar os diferentes KPIs – a origem do tráfego, a qualidade do lead, etc.

4. Forneça um contexto

A visualização de dados como prática é mais útil quando mostra a relação entre conjuntos de dados e seu impacto geral. Embora a narrativa não seja uma prática recomendada de visualização de dados obrigatória, ela ajuda com:

• Ação inspiradora
• Influenciando a decisão

5. Torne os dados legíveis

Garantir a clareza e a consistência no design ajuda bastante quando se trata do fator de legibilidade. A apresentação de dados deve ser uma mistura saudável de recursos visuais e texto, com o texto apoiando os recursos visuais sempre que necessário e os recursos visuais bem posicionados.

Outro aspecto a considerar aqui é a minimização da desordem. Uma vez que todo e único objetivo da visualização de dados é comunicar os dados com facilidade, é crucial que as imagens não contenham informações desnecessárias ou não sejam vítimas de sobrecarga de informações.

6. Use cores

Só porque você está trabalhando com dados, isso não significa que os visuais devem ser em preto e branco. O uso de diferentes combinações de cores pode ajudar a representar diferentes aspectos ou trajetórias de suas jornadas de negócios. Um ponto que você pode considerar ao analisar qual cor ou combinação de cores escolher pode ser analisar as diretrizes de design da sua marca e trabalhar com as cores da sua marca.

7. Observe a hierarquia

A hierarquia é um dos conceitos-chave da visualização de dados. É a única coisa que os usuários entendem intuitivamente, portanto, cabe aos visualizadores de dados usá-los da maneira mais otimizada.

Como você adivinhou, hierarquia significa colocar as informações mais importantes no topo e depois ir para baixo de uma forma 'da mais para a menos importante'.

8. Torne os recursos visuais responsivos

O design responsivo refere-se a uma abordagem em que as páginas são bem exibidas, independentemente do dispositivo em que são visualizadas. O design aqui se adapta automaticamente a diferentes tamanhos de tela, tornando mais fácil para o usuário final ler e digerir o conteúdo.

Então aqui estão as melhores práticas que melhor retratam a importância da visualização de dados para um negócio. Agora, enquanto analisamos o dos, a conversa ficará incompleta sem os desafios.

Vejamos os desafios que as empresas enfrentam ao lidar com o processo de visualização de dados por conta própria.

Quais são os diferentes desafios associados à visualização de dados?

As empresas costumam investir em ferramentas de visualização para converter seus dados em formato de mídia. No entanto, há uma série de desafios associados a esta abordagem.

Falta de entendimento dos dados

Independentemente da aparência dos visuais, as empresas geralmente não têm muita ideia da história por trás deles e quais insights extrair deles. Para melhor vincular os dados aos objetivos de negócios, é importante que o gerente/proprietário do processo de visualização entenda o que deseja que os dados reflitam.

Desordem

Os gerentes, como forma de fornecer uma imagem “completa” do crescimento do negócio, às vezes são vítimas de sobrecarga de informações. Eles adicionam muita informação em um slide, ao invés de pensar na estrutura e necessidade. Idealmente, as informações devem ser reduzidas ao mínimo e fortemente focadas no interesse do público individual.

Dependência de processos manuais

Quando os gerentes criam visualizações inserindo manualmente os conjuntos de dados, isso pode levar a vários erros. Erros em torno de dados incompletos, incorretos, erros matemáticos, etc. Uma solução para isso pode ser a adoção de ferramentas baseadas em IA que automatizem o processo.

Falta de governança de dados

No momento em que as pessoas se sentem confortáveis ​​com o uso de planilhas e ferramentas de análise, elas começam a criar suas próprias apresentações, jogando todas as estruturas e o layout decidido pela janela. O que é necessário é que os gerentes tenham uma prática de governança de dados adequada para garantir que todas as estruturas de dados sejam consistentes.

Entendemos que estar no topo de todos esses benefícios e desafios ao criar um processo de visualização de dados em vigor pode ser difícil. Muitos de nossos clientes enfrentam os mesmos problemas. É assim que nosso serviço de análise de dados os ajuda.

Como a Appinventiv pode ajudar?

Appinventiv recentemente ajudou uma empresa de telecomunicações líder nos EUA a criar uma plataforma de análise de dados eficiente. No processo, também implantamos soluções de BI que forneceram visualização de dados acionáveis ​​por meio de dashboards interativos para diferentes áreas de gestão de clientes. Os resultados? Processamento de 100% dos dados de consumo do cliente e aumento de 85% na qualidade dos dados.

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