Visualização de Dados

O que é e qual sua importância?

Visualização de dados é a apresentação de informações em formato imagético ou gráfico. Ela permite que tomadores de decisão vejam os resultados de análises visualmente, para que possam compreender conceitos difíceis ou identificar novos padrões. Com visualização interativa, você pode levar conceitos um passo à frente ao usar a tecnologia para detalhar diagramas e gráficos, alterando interativamente quais dados você vê e como são processados.

História da visualização de dados

A ideia de usar imagens para compreender dados existe há séculos, dos mapas e diagramas no século XVII à invenção do gráfico de pizza no início dos anos 1800. Várias décadas depois, um dos exemplos mais conhecidos de gráfico estatístico ocorre quando Charles Minard mapeia a invasão de Napoleão à Rússia. Seu mapa retratou o tamanho do exército e o percurso de retirada de Napoleão de Moscou – e ligou essas informações à temperatura e à escala de tempo desse evento para obter uma compreensão mais profunda.

Mas foi a tecnologia, no entanto, quem realmente promoveu a visualização de dados. Computadores possibilitaram o processamento de grandes quantidades de dados a velocidades incríveis. Hoje, a visualização de dados tornou-se uma mistura de evolução rápida entre ciência e arte que certamente mudará o panorama corporativo nos próximos anos.

Visualização de dados: um investimento inteligente no seu futuro de big data

Com big data, existe potencial para grandes oportunidades. Mas muitos bancos de varejo encontram dificuldades em conseguir retorno sobre seus investimentos. Por exemplo, como eles podem usar big data para aprimorar o relacionamento com o cliente? Como – e até que ponto – eles devem investir em big data?

Nesta entrevista com Simon Samuel, Head de Customer Value Modeling para um grande banco no Reino Unido, nós abordamos esse e outros problemas de big data que banqueiros enfrentam.

 

The Importance of Data Visualization

Qual é a importância da visualização de dados?

Por causa da maneira como o cérebro humano processa informações, usar gráficos e diagramas para visualizar grandes quantidades de dados complexos é mais fácil do que jogar informações em relatórios e planilhas. A visualização de dados é uma maneira simples e rápida de transmitir conceitos de modo universal – e você pode testar diferentes cenários ao fazer pequenos ajustes.

A visualização de dados também pode:

  • Identificar quais áreas precisam de atenção ou melhorias;
  • Entender quais fatores influenciam o comportamento do consumidor;
  • Te ajudar a entender quais produtos colocar e onde;
  • Prever o volume de vendas.

Visualização de dados no mundo de hoje

Qual é o impacto que a visualização de dados tem tido no mundo corporativo – e o que está vindo por aí? Veja aqui o que dizem os especialistas:

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Midsized businesses getting started in data visualization

With tighter budgets and limited IT resources, many midsize companies aren’t sure where to begin when it comes to getting the most from their big data.

This white paper provides tips on how to get results from data analysis and visualization.    

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Techniques for data visualization

A picture is worth a thousand words – especially when you’re trying to find relationships and understand your data, which could include thousands or even millions of variables.

This white paper provides some basic tips and techniques for creating meaningful visuals of your data.

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How data visualization can supersize results

We profiled six organizations that are using self-service visual exploration to make big improvements in the way they work – no matter the size of their organizations. 

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Info-Tech: Find the right business intelligence solution

Finding the right technology for your business intelligence and analytics needs can seem daunting. In this report, Info-Tech breaks down the process of finding and selecting the right solution for you.

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A visualização de dados mudará a maneira como nossos analistas trabalham com os dados. Espera-se que eles respondam aos problemas mais rapidamente e que busquem por mais insights – que olhem para os dados de maneira diferente, com mais imaginação. A visualização de dados vai promover uma exploração criativa dos dados. Simon Samuel Head de Customer Value Modeling para um grande banco no Reino Unido

Como está sendo usada?

Independente do tamanho ou indústria, todos os tipos de negócio estão usando visualização de dados para ajudá-los a compreender seus dados. Veja como aqui.

Entender informações rapidamente

Usando representações gráficas de informações de negócio, as empresas se tornam capazes de enxergar grandes quantidades de dados de modo compreensível e coeso – e tirar conclusões dessas informações. E uma vez que é significativamente mais rápido analisar dados de forma gráfica (mais do que analisá-los em planilhas), as empresas podem resolver problemas ou responder perguntas mais oportunamente.

Identificar relações e padrões

Mesmo grandes quantidades de dados complicados começam a fazer sentido quando apresentados graficamente; empresas podem reconhecer parâmetros que são altamente correlacionados. Algumas das correlações serão óbvias, outras não. Identificar essas relações auxiliam as empresas a focar nas áreas mais prováveis de influenciar seus objetivos mais importantes.

Identificar as últimas tendências

Utilizar visualização de dados para revelar tendências – tanto corporativas quanto de mercado – pode dar aos negócios uma vantagem competitiva sobre a concorrência e, por fim, impactar o lucro. É fácil encontrar valores atípicos que afetam qualidade de produto ou rotatividade de clientes e resolver o incômodo antes que se torne um problema.

Contar a história

Uma vez que a empresa descobriu novos insights com análises visuais, o próximo passo é comunicar esses insights. Usar diagramas, gráficos ou outras representações visualmente impactantes é importante nessa etapa, porque é envolvente e transmite a mensagem rapidamente.

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Como funciona?

Visualização de dados em ação

Embora seja fácil entender a ideia de que a visualização de dados te ajuda a compreender grandes quantidades de dados, não é tão fácil entender o que acontece depois. Que tipo de tecnologia você precisa e como utilizá-la?

Este vídeo prático oferece uma visão geral das soluções SAS Visual Analytics e SAS Visual Statistics, demonstrando como é possível explorar bilhões de linhas de dados em segundos, usando configurações diferentes. A tecnologia SAS te ajuda a preparar os dados, criar relatórios e gráficos, descobrir novos insights e compartilhar essas visualizações com outras pessoas via web, PDFs ou dispositivos móveis.

Preparando o terreno para visualização de dados

Antes de implementar novas tecnologias, você precisa passar por algumas etapas. Você não apenas precisa ter uma compreensão clara dos seus dados, como também dos seus objetivos, necessidades e público. Preparar sua organização para a tecnologia de visualização de dados requer primeiro que você:

  • Entenda os dados que está tentando visualizar, incluindo seu tamanho e cardinalidade (a individualidade dos valores dos dados de uma coluna);
  • Determine o que você está tentando visualizar e que tipo de informação você quer transmitir;
  • Conheça seu público e saiba como ele processa informações visuais;
  • Use uma visualização que transmita a informação da melhor e mais simples maneira para o seu público.

Uma vez que você tenha respondido a essas perguntas iniciais sobre os tipos de dados que você tem e o público que estará consumindo as informações, você precisa se preparar para a quantidade de dados com a qual você estará trabalhando. O big data traz novos desafios para a visualização, uma vez que grandes volumes, diferentes tipos e velocidades variantes precisam ser considerados. Além disso, dados geralmente são gerados mais rápido do que podem ser gerenciados e analisados.

Há fatores que você precisa considerar, como a cardinalidade das colunas que você está tentando visualizar. Alta cardinalidade significa que há uma grande porcentagem de valores singulares (por exemplo, números de contas bancárias, já que cada item precisa ser único). Baixa cardinalidade significa que uma coluna de dados contem uma grande porcentagem de valores repetidos (como o que pode ser visto em uma coluna “gênero”).

Decidindo qual formato visual é melhor

Um dos maiores desafios para usuários é decidir qual visualização deveria ser usada para melhor representar a informação. O SAS Visual Analytics utiliza gráficos automáticos inteligentes para criar a melhor visualização possível com base nos dados selecionados.

Quando você explora um novo conjunto de dados pela primeira vez, a criação automática de gráficos é especialmente útil porque fornece uma visão rápida de grandes quantidades de dados. Essa capacidade é vantajosa mesmo para estatísticos experientes, que procuram acelerar o ciclo de vida analítico, já que ela elimina a necessidade de amostragens repetidas para determinar quais dados são importantes para cada modelo.

Example of data visualization bar chart
Example of data visualization scatter plot
Example of data visualization geographic chart

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