Data visualization (ou DataViz) é um recurso fundamental para empresas orientadas a dados. Para muitas pessoas, lidar com esse novo contexto de constante análise ainda é um enorme desafio. O DataViz entra, justamente, para facilitar esse processo, sendo uma alternativa para facilitar a organização, interpretação e apresentação de dados diversos.
Neste artigo, vamos explicar quais características de data visualization ajudam a simplificar a visualização e a compreensão dos dados, especialmente para profissionais de Produto – que a todo momento precisam recorrer aos números para entender seu contexto de mercado, assim como as necessidades dos usuários.
Ao longo do conteúdo a seguir, você vai saber:
Quais são os princípios de data visualization?
Benefícios de utilizar data visualization
Como DataViz facilita o trabalho em Produto
Tipos de data visualization
10 principais ferramentas de DataViz
Principais tendências de data visualization
O DataViz é a representação gráfica de um conjunto de dados (como barras, mapas ou esquemas), para que eles possam ser interpretados mais rapidamente, a partir da identificação de conceitos e padrões para a tomada de decisão. Além disso, essa ferramenta ajuda a representar narrativas com dados, para um entendimento profundo dos negócios e resultados.
A visualização de dados é muito mais antiga do que os próprios computadores e existe, pelo menos, desde o século XVIII. O engenheiro inglês William Playfair foi o grande responsável pela criação dos famosos gráficos de linhas, de pizza, círculos e barras – que você certamente já conhece.
Mas é claro que a invenção dos computadores facilitou o processo de tratamento de dados e, hoje, temos acesso a uma infinidade de formas de data visualization para simplificar análises.
O DataViz é muito mais do que uma ferramenta que ajuda a transformar dados em uma apresentação bonita. Esse recurso tem o objetivo de facilitar decisões estratégicas a partir de uma visualização mais interativa, fornecendo alterações visuais que geram impacto e que são capazes de fornecer diferentes análises em um mesmo arquivo, otimizando o processo para toda a equipe envolvida.
Para times de Produto, a visualização de dados é especialmente importante para simplificar a interpretação da forma como os usuários utilizam a solução e a encontrar gargalos e pontos de melhoria.
Além disso, o DataViz permite entender profundamente os seus processos e os seus usuários, o que ajuda no desenvolvimento de estratégias para o crescimento sustentável do negócio a longo prazo.
Para cumprir com seu objetivo, a representação de DataViz deve seguir alguns princípios. Essa visualização de dados precisa ser:
Exata: a precisão de informações é uma das vantagens do data visualization. Por isso, é importante ter fontes de dados confiáveis e atualizadas, que representem a realidade do seu produto, dos seus usuários e do seu negócio.
Útil: não adianta ter um enorme volume de dados se eles não poderão ser transformados em atitudes práticas, aplicando os insights fornecidos pelos dados visualizados. O DataViz precisa, então, estar atrelado aos objetivos do negócio ou da equipe, para que traga informações realmente relevantes.
Escalável: isso significa que o DataViz deve permitir tratar um grande volume de dados. Para Bernardo Srulzon, um dos instrutores do Curso de Product Management da PM3, os dados são "a voz dos nossos usuários em escala". Portanto, a visualização precisa dar conta dessas informações.
Já falamos um pouco sobre a importância da visualização de dados e, agora, vamos ver mais de perto os benefícios de adotá-la, principalmente pensando nas equipes de Produto.
Análise de dados mais detalhada
O data visualization permite ter uma visão mais clara e organizada a respeito dos dados de usuários, dados de produtos e dados da empresa. Além disso, como as ferramentas de DataViiz permitem trabalhar com um grande volume de informações, o nível de detalhamento que você tem dos dados é bem maior.
Assim, o time consegue atuar com mais precisão, clareza e detalhes para análises melhores.
Agilidade para identificar pontos de melhoria
Como o data visualization envolve documentos visuais, facilita muito a comparação entre resultados e identificação de gargalos e pontos de melhoria. O que você acha que leva mais tempo: interpretar uma planilha do Excel cheia de informações ou um gráfico em pizza que mostra os resultados utilizando cores diferentes para cada categoria?
O aspecto visual ajuda muito na hora de olhar para os dados e tirar conclusões a partir deles. Tudo isso contribui para melhores decisões a respeito do que deve ser feito para refinar estratégias e otimizar resultados.
Identificação de padrões e fatores de influência
Aliado às análises qualitativas (que partem de entrevistas com os usuários, por exemplo), o DataViz ajuda a entender alguns padrões de comportamento das pessoas que utilizam o seu produto.
Além disso, a comparação facilitada pelos documentos visuais contribui para que o time identifique se há algum fator de influência sobre os resultados obtidos.
As ferramentas de DataViz costumam trazer funcionalidades que permitem compartilhar os documentos visuais em tempo real com o time de Produto. Isso facilita o alinhamento entre todas as pessoas envolvidas no desenvolvimento da solução e stakeholders.
Permite previsões rápidas a partir de tendências
Como a visualização de dados ajuda a entender padrões, fatores de influência e tendências, acaba trazendo ainda mais previsibilidade para o time de Produto.
Assim, as pessoas da equipe conseguem atuar e tomar decisões com base em um histórico de informações. Isso diminui as chances de erro e contribui para estratégias melhores.
Facilidade para compreender e comunicar resultados
Um documento visual é muito mais prático e fácil de entender do que uma planilha ou uma lista de informações. Isso acontece porque esse modelo de visualização organiza os dados utilizando cores, formas, imagens e outros recursos visuais que simplificam o entendimento das pessoas.
O data visualization centraliza e categoriza as informações para agilizar a assimilação desses dados por quem acessa o documento visual. Então, a comunicação dos resultados por meio desse modelo é muito mais prática e rápida.
Como o DataViz facilita o trabalho em Produto?
Product Analytics é uma abordagem que caracteriza times de Produto extremamente capacitados no que tange a manipulação e interpretação de dados diversos. O objetivo é ter controle total de análise sobre como o produto está posicionado no mercado e como os usuários interagem e engajam com ele, fornecendo informações valiosas para escalar a solução e melhorar a experiência das pessoas.
Nesse cenário, os dados assumem papel central para o mercado de Produto, assim como o cargo de Data Product Manager. Pessoas que estão nessa posição atuam ativamente ao lado de outros Product Managers, Product Marketing Managers e Business Analysts para extrair insights do grande volume de dados do produto. A parceria entre esses profissionais permite identificar padrões de comportamento dos usuários e encontrar oportunidades de negócio.
Os dados também estão presentes nas pesquisas com usuários nas diferentes etapas do desenvolvimento do produto, como Discovery e UX Research. As estratégias de Marketing e Growth também envolvem dados o tempo todo, em análises competitivas, inteligência de mercado e desenvolvimento de personas.
Por tudo isso, ter uma visualização de dados clara, organizada e eficiente é fundamental para otimizar a criação e o desenvolvimento de soluções que atenderão às necessidades dos usuários e as demandas do mercado.
Além disso, como o time de Produto trabalha em colaboração com diversas áreas, a representação simplificada de dados facilita o entendimento para toda a empresa e contribui para a gestão de stakeholders e de suas expectativas. O DataViz pode estar presente durante as reuniões de alinhamento e de apresentação de resultados.
Da mesma forma, essa é uma ferramenta importante para que a equipe de Produto defenda suas ideias para outros times e para os stakeholders. Os dados fornecem base de confiança para as propostas da equipe e, por isso, tranquilizam os C-Levels, por exemplo.
A visualização de dados interativa compreende uma série de elementos que buscam facilitar a análise de grandes volumes de dados. Separamos alguns tipos para você conhecer e escolher aquele que melhor se aplica à sua realidade e necessidade.
Os gráficos podem ter diversos formatos, como:
Esses modelos de gráfico ajudam a fazer comparações e analisar contextos específicos, padrões de comportamento de usuários e dados do mercado.
Em primeiro lugar, para decidir sobre qual tipo de data visualization escolher, é importante ter em mente qual o objetivo dessa visualização. Você pode usar o DataViz para fazer comparações, criar rankings e correlacionar ou distribuir dados.
Se a sua meta é entender o que deve ser priorizado na próxima etapa do roadmap de produto, por exemplo, rankear os problemas dos usuários pode ser uma forma de visualizar esse aspecto e tomar melhores decisões.
Assim como existem diversos modelos de gráficos e tipos de visualização, as ferramentas de DataViz também trazem uma boa diversidade de elementos visuais para você personalizar seus documentos. Esses elementos envolvem:
Isso ajuda não só na visualização dos dados, como na customização do documento de acordo com a identidade visual da sua marca.
Tendências de data visualization
Se você chegou até aqui, já deve ter entendido o impacto da visualização de dados para as empresas – e times de Produto. Mas vale reforçar também que as características desse tipo de ferramenta são, de maneira geral, uma tendência no cenário corporativo.
Ou seja, todas as transformações pelas quais a sociedade vem passando criaram necessidades que ficam cada vez mais latentes. Felizmente, a tecnologia de DataViz veio para suprir grande parte dessas tendências, que são, por exemplo:
A interatividade em data visualization permite que o usuário interaja com os documentos visuais na tela – destacando ou ocultando informações –, a partir de tecnologia touch. Isto é, o objetivo é agilizar as análises e facilitar a visualização dos dados por meio de um processo intuitivo.
A interatividade também está relacionada a uma melhor experiência de navegação dos usuários e a um nível maior de engajamento com as plataformas de DataViz, já que as pessoas navegam de forma ativa.
A colaboração por meio de DataViz é fundamental para manter o alinhamento entre o time de Produto, assim como entre outras equipes dentro da empresa e respectivos stakeholders.
A ideia é que a base de dados seja alimentada constantemente por diferentes times, de modo que essas informações sejam tratadas automaticamente. Assim, esse processo evita informações duplicadas e erros de dados, além de otimizar a produtividade da empresa como um todo.
Além disso, a colaboração também envolve os feedbacks das equipes sobre o processo de visualização de dados, que pode ser constantemente melhorado a partir desse retorno.
O DataViz permite alimentar a sua base de dados com insumos em tempo real, mantendo as informações sempre atualizadas. Isso é fundamental para que empresas possam tomar decisões mais rapidamente – considerando o contexto cada vez mais competitivo.
Além disso, a atualização dos dados confere mais credibilidade para o time de Produto, que se torna um pilar de confiança dentro empresa no acesso às informações necessárias.
As ferramentas de data visualization integram dados advindos de fontes diversas, centralizando as informações e permitindo análises mais complexas. Além disso, a ideia é que os produtos consigam se adaptar aos novos dados que chegam dos usuários, atualizando previsões e insights de acordo com os novos insumos, a partir da integração entre Inteligência Artificial e Big Data.
Por fim, mais uma das tendências em data visualization é a responsividade. Essa característica abrange a adaptação do layout a todos os tamanhos de tela e tipos de suporte, o que facilita acesso aos dados e permite agilizar as análises.
Principais ferramentas de DataViz
Agora que você já sabe os principais tipos e tendências de data visualization, separamos algumas ferramentas que reúnem essas características e podem ser úteis para criar seus relatórios visuais de forma prática, simples e rápida.
Você deve escolher aquela (ou aquelas) que melhor atendam à necessidade e as habilidades do time. Confira!
O Google Sheets é uma das ferramentas de organização e visualização de dados mais tradicionais, semelhante ao Microsoft Excel. Ela permite importar dados de outros programas, cruzar informações e criar gráficos interativos e planilhas automatizadas.
A ferramenta é hospedada na nuvem e facilita muito o trabalho colaborativo, pois membros de uma equipe podem editar o documento de forma conjunta e até deixar comentários. Vale mencionar que muita coisa precisa ser feita manualmente, por isso pode não ser interessante se o volume de dados for muito grande.
O Power BI é uma ferramenta da Microsoft. Com uma tecnologia já um pouco mais avançada de data visualization, é possível conectar dados de bases locais e da nuvem, utilizando em conjunto as soluções Microsoft Azure e Office. Além disso, o programa conta com toda uma estrutura de proteção de dados para que as informações possam ser manipuladas com segurança.
O Google Data Studio é uma ferramenta também muito popular no mercado, especialmente para quem está começando a apostar em ferramentas de DataViz para simplificar suas análises. Com ela, é possível criar dashboards personalizados de uma maneira bem amigável e sem muita linguagem técnica. Por ser do Google, acaba sendo a principal escolha para cruzar dados de relatórios de outras importantes ferramentas do grupo, como Google Analytics e Google Search Console.
O Infogram permite criar infográficos e relatórios de dados de maneira fácil e intuitiva, a partir de atualizações em tempo real. A plataforma oferece vários templates para você começar a desenvolver e compartilhar seus documentos visuais, como mapas, gráficos, animações e até vídeos.
O Tableau é uma solução de data visualization também conhecida no mercado, que ajuda a sua empresa a criar gráficos, mapas e diagramas, funcionando também como uma plataforma de análise de dados. Fácil de usar e localizada na nuvem, a ferramenta também permite integração com outros sistemas, otimizando o tratamento de dados e criando documentos visuais mais completos.
O Visual.ly é um serviço que conta com a ajuda de profissionais especializados e permite criar desde infográficos para a visualização de dados até um website para DataViz. Essa ferramenta coloca as empresas em contato com esses profissionais para que elas possam desenvolver seus projetos, terceirizando a elaboração do documento visual.
D3 corresponde a uma biblioteca de documentos orientados a dados (ou Data-Driven Documents, por isso os três "D's"), feitos em JavaScript, e que funciona como uma espécie de API. Essa ferramenta é bastante fácil de usar, além de simplificar o processo de compartilhamento e de visualização das informações.
O Vega permite criar e compartilhar documentos visuais interativos em formato JSON e gerar visualizações com o Canva e o SVG (Scalable Vector Graphics – Gráficos Vetoriais Escalonáveis). A ferramenta disponibiliza diferentes formas para criar gráficos a partir de blocos de construção, sendo simples e intuitivo de usar.
O HighCharts é uma ferramenta de DataViz que também funciona como uma biblioteca de documentos visuais, permitindo a criação de diversos tipos de data visualization (como gráficos em linha e em barra). Além disso, a plataforma possui integração com várias linguagens de programação, como JavaScript, PHP e Phyton.
O Leaflet é uma ótima plataforma interativa para equipes de Produto que querem visualizar dados em mapas. Ela funciona como uma biblioteca open-source, baseada em JavaScript, mas não é difícil de usar, apesar de exigir certo nível de conhecimento em programação nessa linguagem.
O Google Charts é mais focado em desenvolvedores e utiliza HTML5 e SVG para a criação de documentos visuais interativos. É possível escolher entre os templates disponíveis e personalizar de acordo com a sua necessidade de visualização de dados. Também é possível controlar seus documentos por meio de um dashboard interativo e fazer integrações para ter os dados sempre atualizados.
O Raw permite centralizar dados vindos de diversas fontes (como planilhas do Excel e Google Docs) e criar documentos de DataViz com base neles. Com essa solução, você pode escolher entre diferentes modelos de layout para customizar seus documentos de forma rápida. Você também pode elaborar gráficos editáveis para utilizar em outras ferramentas.