Cinco erros na hora de desenvolver análises visuais em sistemas de BI – Sadig
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Hoje, painéis que apresentam visualmente as informações mais importantes para um negócio já podem ser interativos e navegáveis
Autor: Eduardo Kfouri* 14 de Outubro de 2016
A análise visual de dados precede – e muito – a era da computação. O indício mais antigo de um gráfico de pizza, por exemplo, é de 1801 em um artigo que apresentava dados geopolíticos europeus. Nas nossas vidas, os números e gráficos aparecem cedo, não só nas aulas de matemática e geometria, mas também nos livros de geografia, por exemplo.
Há alguns anos, réguas, compassos e cartolinas nos ajudavam na difícil tarefa de expor de maneira simples e eficiente os números e tabelas que tínhamos em mãos. Tudo isso foi revolucionado com o uso em massa dos computadores e a criação dos softwares de planilhas. A partir de então, o uso da análise visual começou a ser cada vez mais e mais comum.
Hoje, os dashboards, como são chamados os painéis que apresentam visualmente as informações mais importantes e necessárias para um negócio, já podem ser interativos e navegáveis. Com um clique você seleciona períodos, itens específicos ou mesmo o horário desejado – e todos os gráficos realizam os cálculos e ajustam-se automaticamente. Apesar de toda essa facilidade, muita gente ainda comete erros bastante comuns na hora de desenvolver suas análises visuais. Saiba quais são e como evitá-los:
1. Dados imprecisos – Antes de começar, garanta a precisão de seus dados. Toda a empresa deve ser responsável por manter os números atualizados e corretos, ou a companhia se tornará vítima de suas informações. Fique sempre atento aos dashboards. Resultados inesperados, valores que não batem ou inconsistências em meses anteriores podem ser indicativos de dados imprecisos.
2. Abusar das cores – Cor é informação. Quando você deixa gráficos muito coloridos ou cheios de estampas, as pessoas tendem a ficar confusas e não conseguem compreender totalmente os insights apresentados. Prefira a troca de tonalidade e nunca se esqueça que existem pessoas daltônicas – colocar em um único gráfico as cores vermelho e verde, por exemplo, não é uma boa opção;
3. Mostrar todos os dados – Nem toda informação é útil ou estratégica. Defina quais indicadores são essenciais para a empresa e tente condensá-los no dashboard. Ao reunir os gráficos certos você proporciona excelentes insights e garante que todas as decisões foram tomadas com base nos melhores dados possíveis;
4. Informações demais em um gráfico só – Evite apresentar todos os indicadores que a empresa possui em apenas um gráfico, isso confunde e pode gerar interpretações erradas que afetam toda a companhia. Cada gráfico deve ter uma informação objetiva, que pode (e deve) se correlacionar às outras em volta;
5. Esquecer a usabilidade – Sabemos que muitas cores podem atrapalhar e informações bem selecionadas ajudam a tomada de decisão, mas vale sempre lembrar que um dashboard bonito não basta. Ele deve ser intuitivo e fácil de usar. Uma boa dica é manter até 9 KPIs em uma única visualização. Além disso, priorize o uso de softwares que tenham um algoritmo associativo de dados. Desta forma, é possível explorar informações seguindo qualquer linha de raciocínio e não apenas aquilo que foi pré-estabelecido pela área de tecnologia. Um modelo associativo dará a flexibilidade para que o usuário possa encontrar padrões antes ocultos nos dados e melhorar sua análise das informações, tornando as decisões ainda mais assertivas.