Dashboards não devem ser simples amontoados de visualizações de dados.
É comum ouvir de algumas pessoas que tiveram uma má experiência com dashboards no apoio à tomada de decisões que esse recurso é muito confuso de ser utilizado, muitos gráficos que dizem nada. E aí, antes de mais nada, vale ressaltar que o papel dessa ferramenta vai muito além de apenas de reunir um monte de dados com visualizações coloridas, isso não é o suficiente para representar as informações.
Dentre as habilidades necessárias para a construção de um bom projeto de Business Analytics existe uma que cuida especificamente da construção das visualizações de dados, conhecida como DataViz ou Data Visualization. O processo de DataViz passa por algumas etapas que caso alguma delas seja ignorada pode comprometer a entrega da solução, abaixo listaremos algumas delas e explicaremos um pouco sobre cada, para que fique claro o impacto que preterir qualquer dessas etapas causa no resultado final do projeto. Aqui, optamos por organizar o raciocínio em 3 etapas maiores que por sua vez são desdobradas em subetapas, que não serão aprofundadas nesse artigo.
Etapa 1 — Definição do contexto e objetivos
O processo de visualização de dados começa por aqui, a essa altura, você provavelmente já deve ter coletado essas informações, por se tratarem de informações cruciais também para o projeto de BI. Afinal, é impossível desenvolver qualquer solução sem que seja conhecido onde se precisa chegar e o que precisa ser feito.
Como é importante assegurar que sabemos quais dados precisam ser analisados e como devem ser analisados é necessário que tenhamos alguma salvaguarda para o caso de o usuário, que deseja a solução, não ter certeza ou confiança sobre o que deve constar na análise, por isso recomenda-se que profissional de Analytics que esteja trabalhando nessa solução possua um formulário de briefing, onde seja possível identificar essas necessidades, afinal elas serão essenciais para o sucesso desse processo.
Etapa 2 — Determinação da linha de comunicação
Depois de identificar e organizar propósitos e fatores chaves do projeto, agora sabemos qual a razão de existir e quais ambições norteiam esse projeto, precisamos definir a função e o tom que utilizaremos na comunicação. E vamos definir isso com base nas aspirações que alicerçam essa solução. Quanto a função, podemos dividir em duas categorias:
- Para explicar: A função explanatória de dados foca em transmitir as informações para o leitor em torno de uma narrativa bem definida. Para isso exige uma abordagem editorial orientada para o design, no intuito de sintetizar os principais insights que você deseja transmitir ao público-alvo. O resultado final é uma experiência visual construída em torno de uma narrativa cuidadosamente construída.
- Para explorar: Em contrapartida, para a função exploratória os dados são apresentados de uma maneira mais crua ao leitor, em contraste com as visualizações baseadas em explicações. as visualizações de dados exploratórias não possuem uma narrativa definida e cabe ao usuário final extrair a informação a partir desse conjunto de dados exibidos em forma de gráficos. Esse tipo de função é mais sobre análise visual do que apenas a apresentação visual de dados.
Já em relação ao tom, podemos defini-lo também em outras duas categorias:
- Pragmático: Uma visualização com tom pragmático reconhece a necessidade de um design que forneça recortes/retratos de dados de forma rápida, eficiente e precisa. Normalmente direcionada ao leitor que precisa interagir e aprender com os dados.
- Abstrato: Já para uma abordagem abstrata em termos de tom, foca-se mais na criação de uma estética que retrata uma história geral ou senso de padrão. Não necessariamente é possível interagir com os dados, utilizando filtros como em visualizações pragmáticas, mas há informações visuais suficientes para lhe dar uma ideia da fisicalidade dos dados.
Etapa 3 — Escolha e concepção das visualizações de dados
Enfim, depois de definido os objetivos e qual será a linha de comunicação adotada, chega enfim a hora de definir quais serão as visualizações de dados a serem aplicadas, da etapa 1 desse processo veem as informações em relação a finalidade de cada visualização e da etapa 2 como essas visualizações devem ser construídas em termos de design.
Com essas informações em mãos é fácil definir quais são as visualizações ideais a serem empregadas nessa solução.
Como é possível perceber, depois de refletir sobre essas etapas, a utilização de dashboards no apoio à tomada de decisões não é apenas sobre a quantidade de visualizações de dados ou a estética desses dados, mas sim uma combinação de ambos, acrescidas de uma análise cuidadosa sobre a necessidade do usuário final dessa solução. Tudo gira em torno da experiência do usuário.
Este é o processo que adotamos aqui na Aspectus para desenvolver nossas soluções, onde colocamos as necessidades e desafios de nossos clientes no centro do processo, de modo a garantir a satisfação desses.
