Confira as 8 melhores ferramentas de visualização de dados!

Confira as 8 melhores ferramentas de visualização de dados!

Muitos afirmam que a informação é a nova moeda dos negócios, e que a internet é a agência de câmbio na qual ela é negociada. Analogias à parte, o mais importante está na sua compreensão, e as ferramentas de visualização de dados são essenciais neste processo.

Mais do que apenas analisá-los, é preciso descobrir os padrões e as observações que dificilmente seriam percebidos com uma mera análise. É por esse motivo que você deve apresentá-los de forma visual e intuitiva, pois essa é a melhor maneira de garantir que as informações sejam compreendidas pela diretoria.

Como disse o autor, jornalista e designer da informação, David McCandless, em sua palestra na TED Talks, “visualizando as informações, nós a transformamos em uma paisagem que você pode explorar com os seus olhos, uma espécie de mapa informativo. Quando se está perdido, um mapa é sempre muito útil”.

Dito isso, mostraremos a seguir as 8 melhores ferramentas de visualização de dados. Não perca essa leitura em hipótese alguma. Confira!

1. Tableau

Possivelmente a ferramenta de visualização de dados mais popular no mercado, o Tableau suporta uma ampla variedade de gráficos, mapas, tabelas e outros elementos. A versão principal deve ser instalada no computador, porém, também é possível utilizá-lo na nuvem, a partir de qualquer lugar e dispositivo, por exemplo.

Vale deixar claro que para criar os dados visuais não será necessário nenhum tipo de conhecimento em programação, ou seja, não será preciso se preocupar com linhas de código e integrações com SQL, SAP etc.

O Tableau possui versões pagas e gratuitas, baseando-se em 5 diferentes produtos:

  • Tableau Desktop;
  • Tableau Server;
  • Tableau Online;
  • Tableau Public;
  • Tableau Reader.

 

Verifique-os individualmente e veja qual das opções melhor se adapta as suas necessidades.

2. Infogram

De fácil utilização, o Infogram permite a criação de mapas interativos, gráficos e infográficos. Sua versão gratuita é bastante restrita, porém, as pagas incluem recursos com mais de 200 mapas, compartilhamento privado, biblioteca de ícones etc.

Assim como o Tableau, o Infogram não exige conhecimentos em programação. Qualquer pessoa com o mínimo de capacidade poderá usá-lo e desenvolver dados visuais muito bem projetados, legíveis e compreensíveis a todos.

Para se ter uma ideia da sua eficiência, no Brasil, um dos seus clientes é a Fundação Getúlio Vargas (FGV).

3. Plotly

Ferramenta de análise e visualização de dados na web, o Plotly oferece uma enorme variedade de gráficos com recursos integrados de compartilhamento social. A questão estética é sem a menor sombra de dúvida uma das mais profissionais do mercado, motivo este que o faz ser a escolha de organizações como P&G e Shell.

Existe uma versão gratuita e uma paga. O problema em relação à primeira é que todas as criações nela desenvolvidas se tornarão públicas, isso sem contar que ela também não oferece muitas funcionalidades.

Já a segunda, por sua vez, permitirá que as suas informações sejam apenas suas, isto é, totalmente privadas. O Plotly pode ser utilizado no servidor local da empresa ou na nuvem, como você preferir. Entretanto, é importante que se tenha um certo conhecimento em programação, pois sua estrutura é baseada na linguagem Python.

4. RAW

O RAW pode ser definido como o “elo perdido” entre as planilhas e os gráficos vetoriais. Com ele, você poderá criar mapas e diagramas visuais utilizando dados em Google Docs, Excel e softwares similares. Construído sobre a D3.js (biblioteca interativa em JavaScript), ele tem uma interface tão interativa que o torna muito fácil de usar.

O processamento é todo feito no navegador, sendo disponibilizado mais de 16 tipos de gráficos, altamente customizáveis. Ele ainda permite melhorar a aparência dos gráficos com o auxílio de programas como o Illustrator e o Inkscape. E o legal de tudo isso é que o RAW é uma ferramenta de visualização de dados completamente gratuita!

5. D3.js

Para dar sequência, falaremos um pouco da D3.js, a qual acabamos de mencionar como a base de funcionamento do RAW. Nesse caso, essa biblioteca (Data Driven Documents/Documentos Orientados por Dados) também pode ser empregada para a visualização de dados.

A diferença, contudo, é que para utilizá-la “cruamente” é necessário ter algumas noções em programação. Para renderizar os gráficos, ela usa HTML, CSS e SVG, permitindo criações verdadeiramente incríveis. Repleta de recursos, a D3.js é gratuita e de código aberto, porém, exigindo determinados conhecimentos para utilizá-la.

6. Google Charts

O Google, é claro, não ficaria de fora desse mercado. Com a sua ferramenta Google Charts, você conseguirá criar gráficos e infográficos interativos. Com a sua amigável interface mais uma ampla galeria de modelos e configurações predisponíveis, ele proporciona uma perfeita compatibilidade com os sistemas iOS e Android.

7. Chartio

Bastante semelhante ao Tableau, mas menos conhecido, o Chartio também merece o seu destaque com uma das melhores ferramentas de visualização de dados. A montagem dos gráficos e mapas vetoriais é feita de forma simples e intuitiva, concedendo a conexão com outros softwares como o Google Analytics e o Salesforce.

Sua versão gratuita é interessante, mas estão nas pagas as suas principais funcionalidades. No entanto, o investimento mínimo necessário é um tanto quanto mais elevado se comparado às soluções concorrentes.

8. TimelineJS

Ótimo para a criação de linhas do tempo e fácil de usar, o TimelineJS permite a formação de gráficos a partir de informações simples, sem nenhum conhecimento em programação e inseridos em um modelo de planilha.

Todavia, se o profissional tiver mais competências no que corresponde ao JSON (JavaScript Object Notation/ Notação de Objetos JavaScript), poderá personalizar a sua linha do tempo ainda mais. O TimelineJS é gratuito, usado diretamente na web.

Para concluir, não poderíamos deixar de falar que essas ferramentas de visualização de dados não se referem apenas à análise de informações de infraestrutura, por exemplo, mas sim de todas as áreas de um negócio.

Enfim, esperamos que você tenha gostado deste artigo e que possa aproveitar essas soluções na sua empresa. Para ficar por dentro de outros conteúdos tão relevantes quanto a este, assine a nossa newsletter agora mesmo!

Como fazer análise de dados eficiente? Confira!

Como fazer análise de dados eficiente? Confira!

As empresas têm investido em melhorar as práticas de como fazer análise de dados, sendo esta um grande trunfo para as empresas, desde startups até organizações internacionais que se preocupam em fazer a melhor leitura de seus resultados e tomar decisões em cima disso.

A análise de dados é uma forma comprovada para organizações e empresas obterem as informações necessárias para tomar melhores decisões, atender seus clientes e aumentar a produtividade e a receita.

Os benefícios da análise de dados são numerosos demais para contar, e alguns dos benefícios mais gratificantes incluem obter as informações certas para sua empresa, obter mais valor dos departamentos de TI, criar campanhas de marketing mais eficazes e obter um melhor entendimento dos clientes.

Afinal, o que é análise de dados?

A análise de dados é um componente principal da mineração de dados e é fundamental para obter a percepção que impulsiona as decisões de negócios. Organizações e empresas analisam dados de várias origens usando soluções de gerenciamento de Big Data e soluções de gestão da experiência do cliente que utilizam análise de dados para transformar dados em insights acionáveis.

A análise de dados inclui todas as maneiras de decompor os dados, avaliar as tendências ao longo do tempo e comparar um setor ou medida com outro. Também pode incluir as várias maneiras pelas quais os dados são visualizados para tornar as tendências e os relacionamentos intuitivos de relance. Envolve fazer perguntas sobre o que aconteceu, o que está acontecendo e o que acontecerá (análise preditiva).

Como fazer uma conferência de dados com sucesso?

Os dados são tão bons quanto as perguntas que são definidas. Por mais avançada que seja sua infraestrutura de TI, seus dados não fornecerão uma solução pronta, a menos que se faça uma pergunta específica.

Os dados, geralmente, representam os processos de um negócio. Isso pode ser um usuário interagindo com um site de comércio eletrônico, um paciente em um hospital, um projeto sendo aprovado, software sendo comprado e faturado e assim por diante.

Todos eles são representados em milhares de bancos de dados em todo o mundo e todos eles são armazenados de maneira ligeiramente diferente com regras de negócios diferentes.

Para ajudar a transformar dados em decisões de negócios, deve-se começar a preparar os pontos de vista que deseja obter insights antes mesmo de iniciar o processo de coleta de dados.

Com base na estratégia, nas metas, no orçamento e nos clientes-alvo da empresa, deve-se preparar um conjunto de perguntas que orientarão com facilidade a análise de dados e o ajudará a chegar a insights relevantes.

Todos (ou, pelo menos, a maioria das empresas de dados maduros) têm uma fonte de dados de verdade. Mas, deve-se sair da mentalidade de fonte única de dados e pensar em como unir os dados quantitativos e qualitativos para provocar insights melhores. A integração de seus dados pode emprestar dados de ação do usuário do Google Analytics e combiná-los com dados de usuários no Marketo ou SalesForce, por exemplo.

O que é preciso para organizar questionamento?

Em toda análise de dados organizacionais ou de negócios, deve-se começar com as perguntas corretas. As perguntas devem ser mensuráveis, claras e concisas. O analista deve elaborar perguntas para qualificar ou desqualificar possíveis soluções para seu problema ou oportunidade específica.

Considere que tipo de dados você precisaria para responder à pergunta-chave. Ao responder a essa pergunta, você provavelmente precisará responder a muitas subquestões.

Finalmente, em sua decisão sobre o que medir, certifique-se de incluir quaisquer objeções razoáveis ​​que qualquer parte interessada possa ter.

Analistas de dados também precisam se concentrar no contexto que está por trás dos dados que estão analisando. Isso significa entender as necessidades dos outros departamentos que solicitaram o projeto, bem como compreender realmente os processos por trás dos dados que estão analisando.

Isso significa que os analistas de dados precisam entender essas regras de negócios e lógica! Caso contrário, eles não podem realizar uma boa análise, eles farão suposições ruins e, frequentemente, criarão dados sujos e duplicados.

Tudo porque eles não entendiam o contexto. O contexto permite que equipes focadas em dados tornem as suposições mais claras. Eles não são forçados a gastar muito tempo na fase de hipóteses em que estão testando todas as teorias possíveis. Em vez disso, eles podem utilizar o contexto para ajudar a acelerar o processo de análise.

O contexto em torno dos dados são como ouro para os cientistas de dados. Não está sempre lá, mas quando está, torna o trabalho muito mais fácil!

Como apresentar os dados coletados para a sua empresa?

A grande maioria das ocasiões em que os dados são apresentados (relatórios, painéis executivos, apresentações de conferências ou simplesmente uma coisa automática por email do Google Analytics) acabam sendo improdutivas, porque a maior parte da discussão ainda é sobre os dados.

E se você está em uma discussão estratégica, qualquer ocasião para agir sobre os dados, precisará obter respostas o mais rápido possível.

Uma excelente visualização de dados realça exatamente o que você deseja que o usuário perceba e os leva à ação antes mesmo que você possa mencioná-la. Renuncie às tabelas e aos scorecards métricos — é para isso que servem as exportações de dados! Use ferramentas interativas para contar uma história com dados e chamar a atenção das partes interessadas com o que você encontrar.

Confira algumas dicas que potencializarão sua apresentação:

  • não seja desleixado. Sua apresentação é sua marca;
  • traga o foco e simplifique;
  • determine a altitude de dados de forma otimizada;
  • elimine as distrações, utilize somente dados essenciais;
  • consolide os dados, seja o mais honesto possível.

A análise de dados valiosos solicita visualmente as ações a serem tomadas?

Muitas empresas são inundadas com relatórios com excessos de dados. Embora essa abordagem possa deter a maré de alguns interessados ​​com fome de dados, ela serve como um pontinho em um vasto oceano de dados.

Enquanto isso, uma ótima análise de dados pode realmente impactar a estratégia da empresa. Portanto, priorize análises que sejam críticas e que permitam a extração de algum resultado. Você nunca deve ter um ponto de análise que não responda à pergunta “o que posso fazer com esses dados?”

Procure sempre investir não somente em ferramentas de coleta, mas também nas de filtragem e análise.

Para saber mais sobre como fazer análise de dados confira o artigo Big Data: o que é, quais suas vantagens e como usar na sua empresa?