Visualização de Dados – Melhores Práticas e Fundamentos

Publicados: 2022-03-11

“Desordem e confusão não são atributos de dados – são falhas de design.” – Eduardo Tufte

O que é visualização de dados?

Michael Friendly define visualização de dados “como informações que foram abstraídas de alguma forma esquemática, incluindo atributos ou variáveis para as unidades de informação”. Em outras palavras, é uma forma coerente de comunicar visualmente o conteúdo quantitativo. Dependendo de seus atributos, os dados podem ser representados de muitas maneiras diferentes, como gráfico de linhas, gráfico de barras, gráfico de pizza, gráfico de dispersão ou mapa.

É importante que os designers gráficos sigam as práticas recomendadas de visualização de dados e determinem a melhor maneira de apresentar um conjunto de dados visualmente. As visualizações de dados devem ser úteis, visualmente atraentes e nunca enganosas. Especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes, desenvolver um formato coeso é vital para criar visualizações úteis e visualmente atraentes.

A exibição de dados visualmente facilita a compreensão neste exemplo de prática recomendada de visualização de dados — Visualização de dados do *Wall Street Journal* dos números do desemprego nos EUA. (por WSJ)

Por que usar a visualização de dados

De acordo com a IBM, 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. O cientista pesquisador Andrew McAfee e o professor Erik Brynjolfsson, do MIT, apontam que “mais dados cruzam a internet a cada segundo do que eram armazenados em toda a internet há apenas 20 anos”.

À medida que o mundo se torna cada vez mais conectado com um número crescente de dispositivos eletrônicos, o volume de dados continuará a crescer exponencialmente. A IDC prevê que haverá 163 zettabytes (163 trilhões de gigabytes) de dados até 2025.

Todos esses dados são difíceis para o cérebro humano compreender - na verdade, é difícil para o cérebro humano compreender números maiores que cinco sem fazer algum tipo de analogia ou abstração. Os designers de visualização de dados podem desempenhar um papel vital na criação dessas abstrações.

Afinal, big data é inútil se não puder ser compreendido e consumido de maneira útil. É por isso que a visualização de dados desempenha um papel importante em tudo, desde economia a ciência e tecnologia, saúde e serviços humanos. Ao transformar números complexos e outras informações em gráficos, o conteúdo fica mais fácil de entender e usar.

Gráficos visuais são particularmente úteis no design de painéis

Quando usar

Como grandes números são tão difíceis de compreender de maneira significativa, e muitos dos conjuntos de dados mais úteis contêm grandes quantidades de dados valiosos, a visualização de dados tornou-se um recurso vital para os tomadores de decisão. Para aproveitar todos esses dados, muitas empresas veem o valor das visualizações de dados na compreensão clara e eficiente de informações importantes, permitindo que os tomadores de decisão compreendam conceitos difíceis, identifiquem novos padrões e obtenham insights orientados por dados para fazer melhor decisões.

Vale a pena gastar recursos em soluções de design de visualização de dados . Compreender grandes conjuntos de dados é necessário para tomar uma decisão informada, seja em negócios, tecnologia, ciência ou outro campo. As visualizações claras tornam os dados complexos mais fáceis de entender e, portanto, mais fáceis de executar.

Práticas recomendadas de visualização de dados de aplicativos de consumidor

Princípios

Defina um propósito claro

A visualização de dados deve responder a questões estratégicas vitais, fornecer valor real e ajudar a resolver problemas reais. Ele pode ser usado para acompanhar o desempenho, monitorar o comportamento do cliente e medir a eficácia dos processos, por exemplo. Dedicar um tempo no início de um projeto de visualização de dados para definir claramente o objetivo e as prioridades tornará o resultado final mais útil e evitará a perda de tempo criando visuais desnecessários.

Conheça o Público

Uma visualização de dados é inútil se não for projetada para se comunicar claramente com o público-alvo. Deve ser compatível com a experiência do público e permitir que os espectadores visualizem e processem dados com facilidade e rapidez. Leve em consideração o quanto o público está familiarizado com os princípios básicos apresentados pelos dados, bem como se eles provavelmente têm experiência em campos STEM, onde gráficos e tabelas são mais propensos a serem visualizados regularmente.

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Use recursos visuais para mostrar os dados corretamente

Existem tantos tipos diferentes de gráficos. Decidir que tipo é melhor para visualizar os dados apresentados é uma arte em si. O gráfico certo não apenas tornará os dados mais fáceis de entender, mas também os apresentará da maneira mais precisa. Para fazer a escolha certa, considere que tipo de dados você precisa transmitir e para quem está sendo transmitido.

Aqui estão os tipos mais populares de gráficos para visualização de dados:

Gráficos de linha: Os gráficos de linha devem ser usados para comparar valores ao longo do tempo e são excelentes para exibir alterações grandes e pequenas. Eles também podem ser usados para comparar alterações em mais de um grupo de dados.

Os gráficos de linhas são um exemplo de boas técnicas de visualização de dados — (Fonte: <a href=”https://www.unep.org/about-un-environment

Gráficos de Barras: Os gráficos de barras devem ser usados para comparar dados quantitativos de várias categorias. Eles também podem ser usados para rastrear alterações ao longo do tempo, mas são melhor usados apenas quando essas alterações são significativas.

Os gráficos de barras são uma boa maneira de apresentar determinados dados visualmente — (Fonte: Nosso mundo em dados)

Gráficos de dispersão: Os gráficos de dispersão devem ser usados para exibir valores de duas variáveis para um conjunto de dados. Eles são excelentes para explorar as relações entre os dois conjuntos.

Práticas recomendadas de visualização de dados do gráfico de dispersão — (Fonte: Nosso mundo em dados)

Gráficos de pizza: Os gráficos de pizza devem ser usados para mostrar partes de um todo. Eles não podem exibir coisas como mudanças ao longo do tempo.

Os gráficos de pizza são ótimos para o design de visualização de dados.

Mantenha-o organizado e coerente

A coerência é especialmente importante ao compilar um conjunto de big data em uma visualização. Um design coerente ficará efetivamente em segundo plano, permitindo que os usuários processem facilmente as informações. As melhores visualizações ajudam os espectadores a chegar a conclusões sobre os dados que estão sendo apresentados sem estar “na cara” ou chamar a atenção para si mesmos. Eles simplesmente mostram os dados da melhor maneira possível.

A criação de uma hierarquia de dados mostra os vários pontos de dados de maneira relevante para os tomadores de decisão. Você pode classificar do maior para o menor para enfatizar os maiores valores ou exibir uma categoria que seja mais importante para os usuários de forma destacada.

Até mesmo a ordem em que os dados são exibidos, as cores usadas (como cores mais claras para os pontos mais importantes ou cinza para dados de linha de base) e o tamanho de vários elementos de um gráfico (como expandir certas fatias de um gráfico de pizza além do borda regular do gráfico) pode ajudar os usuários a interpretar os dados com mais facilidade. Cuidado com a criação de viés onde não deveria haver nenhum ao usar essas técnicas.

Práticas recomendadas de visualização interativa de dados — As visualizações interativas de dados também são uma excelente maneira de ajudar as pessoas a interpretar os dados.

Tornar a visualização de dados inclusiva

A cor é usada extensivamente como forma de representar e diferenciar informações. De acordo com um estudo recente realizado pela Salesforce, também é um fator chave nas decisões do usuário.

Eles analisaram como as pessoas responderam a diferentes combinações de cores usadas em gráficos, supondo que teriam preferências mais fortes por paletas com variações sutis de cores, pois seriam esteticamente mais atraentes.

No entanto, eles descobriram que, embora atraentes, as paletas sutis tornavam os gráficos mais difíceis de analisar e obter insights. Isso anula totalmente o propósito de criar uma visualização para exibir dados.

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Se gráficos com cores semelhantes – e menos contraste – são difíceis de ler para uma pessoa comum, eles são ainda mais difíceis para pessoas que não têm visão perfeita – e representam uma parte significativa da população. Segundo a OMS, cerca de 253 milhões de pessoas vivem com deficiência visual.

Felizmente, existem ferramentas disponíveis para verificar como uma imagem será visualizada por pessoas com essas deficiências, como a prova de daltonismo no Photoshop e no Illustrator. Outras coisas, como usar tamanhos de fonte suficientemente grandes e contraste adequado entre o tipo e o plano de fundo, também são úteis.

Se as ferramentas de simulação revelarem problemas com a paleta de cores, existem técnicas que podem melhorar a legibilidade do gráfico:

Use cores que tenham alto contraste.
Complemente o uso da cor com padrão ou textura para transmitir diferentes tipos de informação.
Use texto ou ícones para rotular elementos.

Um ótimo exemplo de boas combinações de cores na visualização de dados — Mesmo quando uma visualização de dados usa um modelo em escala, é possível usar contraste de cores suficiente entre cada etapa. A versão interativa deste gráfico inclui rótulos quando os usuários passam o mouse sobre cada país. (Fonte: Nosso mundo em dados)

A escolha da fonte pode afetar a legibilidade do texto, aumentando ou diminuindo o significado pretendido. Por causa disso, é melhor evitar fontes de exibição e se ater a fontes com serifa ou sem serifa mais básicas.

Certifique-se de que a visualização de dados tenha um tamanho de fonte legível para sua mídia. A Smashing Magazine sugere que “16 pixels geralmente devem ser o tamanho mínimo para a cópia do corpo no design moderno da web”.

Não distorça os dados

Uma ótima visualização de dados deve contar a história com clareza, evitando distorções. Evite o uso de representações visuais que não representem com precisão o conjunto de dados, como gráficos de pizza em 3D.

Design de visualização de dados ruim — Gráficos de pizza 3D como esse dificultam a visualização das proporções de cada fatia. (por PSDgraphics)

As visualizações de dados podem levar os espectadores a certas conclusões sem distorcer os próprios dados. Isso pode ser particularmente útil ao projetar coisas como infográficos para consumo público, geralmente criados para apoiar uma conclusão específica, em vez de apenas transmitir dados em geral. Coisas como escolhas de cores e chamar pontos de dados específicos podem ser usados para esse fim sem criar gráficos que sejam enganosos (o que poderia colocar em questão a credibilidade de um designer).

Exemplos de visualizações de dados ruins

Um exemplo de design de visualização de dados ruim — Não iniciar o eixo Y em zero pode fazer com que os dados pareçam ter ganhos maiores do que os realmente presentes. Isso torna a visualização enganosa e não esclarece os dados apresentados.

Um exemplo enganoso de visualização de dados — Outro exemplo de gráfico que não inicia o eixo Y em zero, distorcendo a forma como os resultados são mostrados.

Um exemplo de uma combinação de cor e escala ruim na visualização de dados ruim — Este gráfico de barras de uma grande marca é enganoso em escala porque não há eixo Y. Mesmo que haja apenas uma pequena diferença de menos de 1%, a barra azul desproporcional é ampliada desproporcionalmente.

Um exemplo enganoso de visualização de dados de um aumento de 70% na vida útil da bateria — Quando a Apple tentou ilustrar que a bateria do Novo iPad tinha 70% mais vida útil, eles aumentaram a altura em 70%, mas também a escala geral, fazendo com que a bateria parecesse significativamente maior do que a bateria do iPad anterior. (via Gizmodo)

Exemplos de boas visualizações de dados

Boas combinações de cores incluem contraste de cores suficiente nesta visualização de dados — Um gráfico de barras como esse é uma maneira fantástica de exibir diferenças entre conjuntos de dados, embora o contraste de cores aumentado tornaria essa imagem mais acessível a usuários com deficiência visual. (por FiftyThirtyTwenty)

Apresentar dados visualmente pode tornar os painéis mais fáceis de entender — Este painel de vendas usa alguns formatos de visualização diferentes para apresentar dados relevantes em formatos fáceis de entender que fazem sentido com apenas uma olhada. Os dados também são bem rotulados, esclarecendo ainda mais as coisas. (por Bagus Fikri)

Um exemplo de painel de boa visualização de dados — A combinação de um design limpo e organizado com visualização de dados fácil de interpretar com gráficos simples cria um excelente UX. (por Miklos Philips)

O Google Audience Insights é um bom exemplo de práticas recomendadas de visualização interativa de dados — O Audience Insights do Google faz um bom trabalho com seu conjunto interativo de análise de dados, facilitando a compreensão dos dados.

Conclusão

Uma boa visualização de dados deve comunicar um conjunto de dados de forma clara e eficaz usando gráficos. As melhores visualizações facilitam a compreensão rápida dos dados. Eles pegam informações complexas e as dividem de uma forma que torna simples para o público-alvo entender e em que basear suas decisões.

Como Edward R. Tufte apontou, “o teste essencial do design é quão bem ele auxilia na compreensão do conteúdo, não quão estiloso ele é”. As visualizações de dados, especialmente, devem aderir a essa ideia. O objetivo é aprimorar os dados por meio do design, não chamar a atenção para o design em si.

Manter essas práticas recomendadas de visualização de dados em mente simplifica o processo de criação de infográficos que são genuinamente úteis para seu público.

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