Visualização de Dados

A visualização de dados consiste na representação gráfica de informações e dados. Usando elementos visuais, como diagramas, gráficos e mapas, a visualização de dados é uma forma acessível de ver e entender exceções, tendências e padrões nos dados.

No mundo do Big Data, as ferramentas e tecnologias de visualização de dados são essenciais para analisar enormes quantidades de informações e tomar decisões impulsionadas por dados.

Vantagens e benefícios de visualizações de dados de qualidade

Nossos olhos são atraídos por cores e padrões. Nós diferenciamos de forma imediata o vermelho do azul e um quadrado de um círculo.

A visualização de dados é outra forma de arte visual que capta nosso interesse e mantém nosso foco na mensagem sendo transmitida. Quando olhamos para um gráfico, vemos imediatamente tendências e exceções. Internalizamos rapidamente tudo que podemos ver. É como contar histórias, mas com um objetivo claro. Se você já olhou para uma enorme planilha de dados e não conseguiu identificar uma tendência, já deve saber que uma visualização pode ser muito mais eficaz.

Além dos visuais sofisticados e impressionantes serem excelentes ferramentas para comunicar ideias, o benefício final da visualização de dados é a capacidade de tomar melhores decisões. Estas são algumas maneiras em que a visualização de dados pode ajudar com a tomada de decisão estratégica:

  • Veja o Panorama Geral: Uma visão clara do desempenho está escondida nas linhas de transações, de interações, de processos, de comportamentos ou de qualquer tipo de dados que você armazene. A visualização de dados permite reconhecer um contexto mais amplo e um cenário de alto nível. Como resultado, será possível observar tendências e identificar padrões que você não conseguiria se estivesse olhando apenas para os números sozinhos;
  • Identificar a significância : O esclarecimento visual da história que os dados contam ajuda a identificar insights que levam a uma melhoria da tomada de decisão do planejamento, das estratégias e das ações. Como está o desempenho, o que precisa ser modificado e onde você deve concentrar seus recursos? A capacidade de entender a significância dos dados gera operações e decisões mais eficazes.;
  • Tomar decisões informadas: Com números concretos e insights tangíveis, você pode ter a confiança de que suas decisões estão apoiadas pelos dados. Com os insights claros sobre o desempenho, você está capacitado com o conhecimento e as ferramentas necessárias para tomar as decisões certas no momento certo;
  • Controlar tendências ao longo do tempo Depois que você estabelecer uma linha de base, as tendências começarão a aparecer. Acompanhe o progresso, identifique as tendências e comece a usar os insights para tomar decisões estratégicas informadas. À medida que você define as tendências, as mudanças nos padrões passam a indicar se algo saiu do normal, permitindo que você solucione imediatamente qualquer sinal de diminuição do desempenho;

Visualização de Dados e Big Data

Com a “era do Big Data” chegando em alta velocidade, a visualização é uma ferramenta incrivelmente relevante para interpretar e entender trilhões de linhas de dados geradas todos os dias. A visualização de dados ajuda a contar histórias compilando os dados em um formato mais compreensível, destacando tendências e exceções. Uma boa visualização conta uma história, eliminando elementos irrelevantes dos dados e ressaltando informações úteis.

No entanto, isso não se limita a estilizar um gráfico para deixá-lo mais bonito ou apinhar um infográfico com informações. Para criar uma visualização de dados eficaz, é necessário sensibilidade para equilibrar estética e funcionalidade. Um gráfico extremamente simples pode ser monótono demais para captar o interesse de alguém, da mesma forma que pode transmitir uma ideia impactante. Uma visualização deslumbrante pode ser incapaz de transmitir a mensagem certa, da mesma forma que pode dizer mais do que mil palavras. Os dados e os elementos visuais devem funcionar em conjunto, combinando excelentes análises com histórias envolventes; é uma arte.

Os diferentes tipos de visualizações

É provável que, ao pensar na visualização de dados, você imagine imediatamente um simples gráfico de barras ou de pizza. Embora esses gráficos sejam uma parte fundamental da visualização de dados e um elemento comum de várias representações gráficas de dados, o tipo de visualização deve ser compatível com as informações que serão visualizadas. Os gráficos básicos são apenas a ponta do iceberg. Há vários métodos de visualização para apresentar os dados de forma eficaz e interessante

Tipos comuns de visualização de dados:

  • Gráficos
  • Tabelas
  • Diagramas
  • Mapas
  • Infográficos
  • Painéis

Exemplos mais específicos de métodos de visualização de dados:

  • Gráfico de área
  • Gráfico de barras
  • Gráfico de caixa
  • Nuvem de bolhas
  • Gráfico de marcador
  • Cartogramas
  • Exibição de círculos
  • Mapa de distribuição de pontos
  • Gráfico de Gantt
  • Mapa de variações
  • Tabela de destaque
  • Histograma
  • Matriz
  • Rede
  • Área polar
  • Árvore radial
  • Gráfico de dispersão
  • Gráfico de fluxo
  • Tabelas de texto
  • Linha do tempo
  • Mapa de árvore
  • Gráfico de segmentos
  • Nuvem de palavras
  • Qualquer combinação de gráficos em um painel

Embedded Analytics

Vamos começar com uma definição. O Embedded Analytics ou Análise Incorporada é a integração de conteúdo e recursos analíticos nos aplicativos de processos de negócio. Ele fornece informações relevantes e ferramentas analíticas projetadas para que os usuários possam trabalhar de maneira mais inteligente e eficiente nos aplicativos que usam diariamente.

Os painéis e relatórios incorporados devem gerar novos insights e ações, otimizando o tempo de análise, já que toda a informação estará disponível em sua ferramenta de trabalho. Os recursos de análise mais comuns incluem:

  • Painéis de visualizações de sados: tabelas e gráficos que exibem métricas de desempenho;
  • Relatório de investimentos:visualizações tabulares de dados com ou sem parâmetros e recursos de agendamento;
  • Análise de autoatendimento e consulta ad hoc: permite que os usuários façam suas próprias perguntas sobre os dados, explorando-os de forma agregada;
  • Benchmarking: comparando métricas de desempenho com as melhores práticas de dados externos;
  • Relatórios móveis: garante funcionalidade interativa em dispositivos móveis e aproveita os recursos específicos para Smartphone;
  • Fluxos de trabalho visuais: incorporando recursos transacionais diretamente na interface analítica do usuário;
  • Análise preditiva: uma área de Machine Learning e Inteligência Artificial que permite que os usuários respondam à pergunta: “O que é mais provável de acontecer com base nos meus dados atuais e o que posso fazer para alterar esse resultado?

Qual a diferença entre o Embedded Analytics, Self-Analytics e o Business Intelligence tradicional?

Uma das perguntas que mais recebemos é: Qual arquitetura devo seguir? O Self-Analytics, o Embedded Analytics ou o BI tradicional. A resposta é: “Depende do contexto e da necessidade”.

Business Intelligence é um conjunto de sistemas independentes (tecnologias, processos, pessoas etc.) que agregam dados de várias fontes, os preparando para análise e, em seguida, fornecem relatórios e análises sobre esses dados do ponto de vista central. É o mais otimizado para oferecer suporte a decisões de nível gerencial que exigem visualizações altamente agregadas de informações de um departamento, função ou organização inteira, sempre com níveis de governança elevados. Esses sistemas são desenvolvidos com um grau de complexidade mais elevado e operam especificamente em silos do analista que realiza as análises de dados.

Self-Analytics é o poder da descoberta e da geração de insights na mão do usuário de negócio. Adiciona mais eficácia às empresas ao permitir o uso de dados de maneira rápida e interativa, demonstrado na nossa oferta TSAB (Tenbu Self Analytics Blueprint), onde a análise ocorre com expertise feita para maximizar os insights, ao mesmo tempo em que possibilita mais autonomia para os tomadores de decisão, através de visualizações intuitivas e simplificadas das informações a serem analisadas.

Embedded Analytics, por outro lado, é um conjunto de recursos fortemente integrados aos sistemas existentes (como CRM, ERP, automação de marketing e / ou sistemas financeiros) que trazem conhecimento adicional, contexto ou capacidade analítica para apoiar a tomada de decisão, relacionado a tarefas muito específicas. Essas tarefas podem exigir dados de vários sistemas ou visualizações agregadas, mas a saída não é uma visão geral centralizada das informações. São informações direcionadas para apoiar uma decisão ou ação no contexto em que essa decisão ou ação ocorre.

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