Regras De Data Visualization Para Contares Histórias Com Dados

Desde que comecei a trabalhar na equipa de eCommerce do Grupo Nabeiro, criar relatórios é uma tarefa diária. Pelo que aprender sobre como interpretar, analisar e construir esses relatórios começou também a fazer parte desse dia a dia.

Embora eu seja um perfil que tem queda para números, gestão de negócios e interpretar dados, a minha forma de os apresentar era péssima. Admito. E neste momento, posso ter perdido parte dos leitores deste artigo. E porquê? Começar um artigo a reconhecer “erros” não é muito normal.

Para mim, tudo se resumia a um excel, com toda a informação e mais alguma “caso fosse preciso”. E o problema começava logo aí. O objetivo final não era falar para mim e o processo estava mail estruturado para ser eficiente perante a minha audiência.

Pensei “preciso de melhorar isto”, caso contrário, como vou conseguir gerar resultados e contribuir para os mesmos? É assim que Data Visualization entra na minha vida.

Quando falamos em Data Visualization falamos em criar informação visual através de gráficos, tabelas e dados que nos permitam contar histórias de uma forma 1) simples 2) objetiva e 3) com insights claros sobre os resultados e próximos passos a tomar.

Até aqui, tudo “bem”. O desafio começa no momento em que eu tenho de começar a organizar a informação e, principalmente escolher a informação certa bem como assegurar que estou a passar a mensagem certa com os dados corretos.

DATAVIZ: o que é e porque precisas dessa skill?

Importa aqui fazer um disclaimer: Dataviz não é só fazer gráficos bonitos, mas sim construir um storytelling útil e relevante para permitir a tomada de decisão mais assertiva e objetiva de acordo com a estratégia do teu negócio.

Então porque é que faz sentido desenvolver “skills” de DATAVIZ?

Sempre que estou a trabalhar na construção de um relatório, principalmente os relatórios mensais e os que estão destinados às minhas chefias ou administração tento sempre responder a 5 questões:

E para tudo isto acontecer precisamos de ferramentas: O LOOKER STUDIO, o POWER BI, DATADEK e TABLEAU são as principais.  Contudo, para isto fazer magia, precisamos de data sources: As fontes dos dados como é o caso do Google Analytics ou uma sheet de excel.

A vantagem destas ferramentas é que elas são dinâmicas e permitem uma interação entre quem apresenta em que vê. Paralelamente podes definir datas de envio o que facilita muito o dia a dia.

Este deve ser o segundo momento em que metade dos leitores deste artigo vão “abandonar”, pois já falei de ferramentas. 

Todavia, e para não te defraudar as expectativas as próximas linhas não te vão mostrar o passo a passo para carregares em botões. Terás montes de tutoriais no Youtube para isso. 

O meu foco passa por te desafiar, a pensar e gerar um sentido mais crítico com uma visão mais estratégica, de forma saberes claramente com deves retirar o máximo potencial desta abordagem ao nível de apresentação dos teus relatórios, para que tenhas debates mais construtivos e tomadas de decisão mais data driven oriented.

Bom, voltando às ferramentas, alguns pontos que devemos considerar na escolha de uma ferramenta de DATAVIZ.

Como Contar Histórias de Visualizações de Dados?

Cá entre nós, 60% das vezes um relatório com cards, gráfico de barras e gráfico de linhas, resolvem o problema, no entanto deixo-te aqui algumas “dicas”:

Gráfico de Barras

1. Dificuldade: Fácil
2. Objetivo: Pretende comparar informação
3. Quando devemos usar: Temos poucos produtos, categorias ou o período de tempo é curto.

Gráfico de Linhas

1. Dificuldade: Fácil
2. Objetivo: Comparar informação
3. Quando usar: Dados com muitos períodos e não cíclicos ou poucos períodos, mas muitas categorias (Sessões, vendas, receitas)
4. Nota:  Muita linha pode gerar dores, pelo que quanto mais detalhes mais enviesados podem ficar.

Gráfico de Pizza

1. Dificuldade: Fácil
2. Objetivo: Apresentar uma parte do todo
3. Quando usar: Quando queremos apresentar métricas integradas num contexto. 3 a 5 métricas. Ex: Idade dos visitantes à Loja.

Gráfico de Dispersão

1. Dificuldade: Média
2. Objetivo: Distribuição ou Relação
3. Quando Usar: Quando queremos avaliar a distribuição de duas variáveis ou a interdependência delas. Ex: Investimento em média vs conversões
4. Nota: Este gráfico ajuda-nos a perceber o que acontece com uma variável quando a outra se altera, identificando assim uma ação causa/efeito.

Gráfico de Área

1. Dificuldade: Média
2. Objetivo: Composição de informação
3. Quando usar: Pretendemos mostrar a composição de uma variável ao longo do tempo com alguns períodos ou tipologias de produtos.

Mapa de árvore

1. Dificuldade: Média
2. Objetivo: Composição de informação
3. Quando usar: Queremos reconhecer padrões de informação.

E podia continuar, mas creio que dá para perceber Big Picture: 

Como Criar Um Dashboard Eficiente Para Data Visualization?

Agora vamos lá dar seguimento ao conteúdo e procurar criar um “dashboard eficiente” e entrar na reta final.

4 Eixos a ter em conta:

• Quem é que vai ler/ver a informação?
• Quais são os gráficos mais adequados tendo por base a informação que quero passar?
• Qual é o padrão visual?
• Quais os comentários que quero passar como plano de ação?

Algumas boas práticas que encontras aqui, sendo que te deixo algumas que uso frequentemente nos meus relatórios.

1. Apresenta os dados em “hierarquia”, 1º os grandes números, em 2º os gráficos que vão detalhar os grandes números e em 3º a informação complementar ao contexto;
2. Se quiseres usar dados simples como investimento em média, aposta em tabelas;
3. Dá espaçamento aos teus dados para melhorar a leitura e narrativa;
4. Trabalha a informação da esquerda (gráficos) para a direita (textos/notas)
5. Usa separadores de páginas para teres as métricas devidamente separadas, mas ao mesmo tempo agrupadas.

Nunca te esqueças: Os dados são tão valiosos quanto às decisões que eles te permitem tomar. Por isso, assegura que crias uma linha racional para que seja mais fácil a tua audiência avaliar a informação. Aqui sugiro que explores o framework 5W1H como estratégia de apresentação.

Simplifica, pois menos é mais e em Data Visualization os dados só têm valor quando são entendidos.

Sim, tens montes de templates feitos no Looker Studio…

Sim, tens montes de tutoriais para criar reports… 

Se este conteúdo fosse por aí, seria muito fácil. Todavia, a verdadeira diferença será quando conseguires criar um mindset Data Driven, onde consegues perceber claramente quais são as questões de negócio que queres ver respondida e, crias uma narrativa com contexto orientada à tua audiência, com clareza e certeza do que aqueles números querem dizer, mas principalmente para onde te vão levar e o que tem de fazer em termos de plano de ação.

Conclusão

E é isto…não foquei em ferramentas mas sim em pensamento e um processo de ação para te tornar mais valioso. Espero que te tenha, no limite, levado a “pesquisar” mais sobre o tema.

Nota: Assegura que os teus dados estão a ser devidamente coletados, caso contrário…vai dar asneira na criação dos teus dashboards.

Boas análises.

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Esperamos que tenhas gostado de ler sobre Data Visualization. Deixa-nos o teu comentário sobre o assunto a baixo, e não te esqueças de deixar algum amor ao nosso autor Márcio Miranda.