8 etapas para melhorar a alfabetização em visualização de dados

O que é alfabetização em visualização de dados?

Quando um projeto chega à etapa de visualização, alguém já contou parte da história. É por isso que compreender o caso de uso é crucial para a alfabetização em visualização de dados, uma vez que o objetivo da visualização de dados é obter respostas rapidamente.

A alfabetização e a visualização de dados podem ser vistas como disciplinas complementares que exigem uma compreensão de onde a informação vem, por que é coletada e como é usada, disse Michael Schwarz, vice-presidente sênior de serviços profissionais da Porquent, uma empresa de tecnologia e análise de dados e consultoria em transformação digital.

A alfabetização em visualização de dados pode ajudar a verificar se a história contada visualmente também está sendo contada com precisão. A alfabetização em visualização de dados geralmente se refere às duas habilidades complementares de apresentação e exploração de dados, disse Rosaria Silipo, Ph.D., chefe de evangelismo em ciência de dados no fornecedor de software de ciência de dados KNIME.

As habilidades de apresentação de dados ajudam a visualizar resultados onde KPIs ou outras métricas significativas produzem um resumo dos dados da empresa. As habilidades de exploração de dados ajudam a explorar visualmente dados desconhecidos para compreender estatísticas e correlação.

Alfabetização em visualização de dados versus alfabetização em dados

A alfabetização em dados envolve a compreensão do campo mais amplo de práticas em torno da coleta e armazenamento de dados e como os dados podem ajudar a orientar as decisões. A alfabetização em visualização de dados envolve a compreensão de como criar gráficos mais eficazes. A competência envolve compreender os pontos fortes e fracos de cada tipo de gráfico e como formatá-los e embelezá-los.

Os consumidores de gráficos também precisam de habilidades de visualização de dados para interpretar os gráficos corretamente e julgar sua autenticidade.

As habilidades de visualização de dados ajudam a responder perguntas de um determinado conjunto mais rapidamente, usando recursos visuais para comunicar a análise. Eles permitem que as pessoas visualizem elementos visuais, como tabelas, gráficos, painéis ou gráficos animados e entendam as informações rapidamente. Isso permite que indivíduos e equipes criem uma narrativa coerente a partir de dados diferentes, mas relacionados, para conduzir decisões melhores e baseadas em dados com mais rapidez.

“A alfabetização em dados, por outro lado, é importante para compreender o próprio conjunto de dados e sua relevância para o contexto em que são criados e montados”, disse Srivastava.

Isso inclui fluência nas fontes de dados, como os pipelines de dados são criados, diferentes técnicas de análise e técnicas de transformação de dados. Uma organização precisa de competência nessas áreas para tomar decisões eficazes e eficientes baseadas em dados para impulsionar os negócios.

Abaixo estão oito etapas que as empresas podem seguir para promover a alfabetização em visualização de dados em toda a organização.

1. Adote uma linguagem visual consistente

As empresas devem adotar uma aplicação consistente de linguagem visual, disse Dan Lawyer, diretor de produtos da Lucid Software, fornecedora de ferramentas de colaboração visual. Por exemplo, uma forma específica pode sempre comunicar um conceito específico. Isso permite uma compreensão mais rápida e maior clareza na comunicação.

Além disso, associar diretamente a visualização e os dados pode ajudar a organizar os dados em grupos claros e acessíveis. Uma linguagem visual adequada com conexões diretas aos dados facilita a análise de redes de dados complexas através de imagens simplificadas.

2. Digitalize métricas

A digitalização e a coleta de dados são cruciais para cultivar a alfabetização em visualização de dados, disse Silipo. Quanto mais dados forem coletados e organizados, mais as equipes poderão visualizar e colaborar em torno dos dados.

Um aspecto desta etapa é definir KPIs e métricas para medir consistentemente processos e eventos que podem não parecer fáceis de quantificar. Isto forma a espinha dorsal que facilita a escolha e aplicação da técnica de visualização de dados apropriada para uma determinada questão, análise ou discussão.

“Cada problema de negócios e cada conjunto de dados brilham melhor com a técnica correta de visualização de dados”, disse Silipo.

3. Entenda os usuários

A EPAM Systems, uma empresa de consultoria de TI, trabalha com diversos tipos de usuários. O sucesso depende de entender quem são seus usuários, se eles usarão os mesmos dados e como trabalharão com eles, disse Pavel Tahil, designer sênior de UX da EPAM.

A seguir estão algumas das melhores práticas que Tahil emprega na EPAM para alinhar as práticas de visualização de dados com os usuários:

• Descubra quem são os usuários e como eles usarão os dados. Entenda o público-alvo e conecte as necessidades da empresa e do usuário.
• Divida os dados em várias páginas. Uma das melhores práticas de visualização de dados é manter a página curta. Uma grande quantidade de dados em um só lugar não ajudará você a manter o foco nas informações necessárias.
• Descubra a conexão entre diferentes tipos de dados. Vários gráficos podem ser conectados e filtros podem controlá-los. As necessidades do usuário podem determinar se e como os dados devem ser agrupados.
• Use padrões de acessibilidade para fontes e cores. Certifique-se de que os dados sejam fáceis de ler para usuários com deficiência.
• Se o seu público for principalmente móvel, comece com uma abordagem centrada em dispositivos móveis e depois estenda-a para computadores.

4. Entenda o contexto do negócio

É preciso pensar muito em como os dados são apresentados visualmente e como a história é contada. Considere a experiência do usuário e os tipos de gráficos usados para visualizar os dados.

“Obter uma compreensão básica do contexto de negócios e do público com o qual você está trabalhando é uma etapa essencial para a alfabetização em visualização de dados”, disse Schwarz.

Por exemplo, alguém pode visualizar uma população geral e segmentos dentro dessa população de forma muito diferente do que apresentaria informações onde apenas dois pontos de dados são rastreados ao longo do tempo. Com apenas dois pontos de dados, um gráfico de linha simples geralmente é suficiente.

Ao visualizar uma população em geral, alguém pode querer relacionar dados demográficos, como idade, raça, ocupação e renda, a alguma métrica relevante para os negócios, usando uma combinação de gráficos de linhas, gráficos de bolhas ou gráficos de barras.

A literacia em visualização de dados informaria a melhor forma de ligar a apresentação dos dados a algum aspecto do negócio a que possam estar relacionados, como a identificação de segmentos específicos da população que gastam mais em determinadas linhas ou categorias de produtos.

5. Configure um ciclo de feedback

Com a visualização de dados, a maior parte da responsabilidade recai sobre os criadores para ajustar sua visualização, da mesma forma que os escritores adaptam sua linguagem ao público. A forma como apresentam os dados deve ser compreensível para os consumidores.

A rápida análise de dados e os ciclos de feedback de visualização podem ajudar a melhorar as habilidades de todos para criar e consumir visualizações, disse Marcin Bartoszek, chefe de inteligência de negócios da Spacelift, uma plataforma de infraestrutura como código para engenheiros de DevOps.

Na fase de levantamento de requisitos, o analista deve entender o que precisa ser feito e apresentar um desenho inicial de análise de dados, incluindo a visualização. O interessado pode então conhecer os métodos, dar feedback e aprender como interpretar os dados. O analista pode então ajustar o nível de complexidade com base no feedback.

6. Identifique lacunas

As equipes também devem identificar lacunas na alfabetização em visualização de dados dentro da organização ou dos indivíduos, disse Srivastava. As pessoas podem então tomar medidas para resolver lacunas de habilidades ou conhecimentos, aprendendo mais sobre técnicas e ferramentas de análise e visualização de dados, ou realizando visualizações de dados eficazes para comunicar insights de diferentes tipos de dados.

Por exemplo, determine o melhor tipo de gráfico e quando usá-lo ou aprenda a diferença entre um gráfico solar e um gráfico de pizza.

7. Divirta-se com isso

A visualização de dados é uma arte e uma ciência, disse Andy Cotgreave, evangelista técnico do Tableau na Salesforce. Ele recomendou encontrar alguns dados que sejam pessoalmente relevantes para aprender como usar uma plataforma de visualização de dados.

“Usar dados pessoalmente interessantes irá motivá-lo a seguir seus palpites e explorar os dados”, disse ele.

Também é útil considerar como os gráficos são usados na mídia. Eles são honestos ou enganosos? De que outra forma os mesmos dados podem ser visualizados? Além disso, quando gráficos aparecerem em apresentações no trabalho, esteja mais atento se eles são eficazes ou distrativos e por que isso acontece. A colaboração também é fundamental.

“A Sociedade de Visualização de Dados é uma enorme comunidade de outros profissionais”, disse Cotgreave. "Projetos colaborativos online como Real World Fake Data, Viz For Social Good e Back 2 Viz Basics são sites seguros para brincar com dados e compartilhá-los com outras pessoas."

8. Considere tecnologia, processos e cultura.

A alfabetização em visualização de dados requer compreensão de tecnologia, processos e cultura, disse Shawn Rogers, vice-presidente de estratégia analítica da Tibco. Colocar a tecnologia analítica nas mãos das pessoas certas é fundamental para crescer e democratizar os insights baseados em dados. Processos repetíveis garantem consistência, padronização e governança, proporcionando às equipes um caminho selecionado para serem mais criteriosas com visualizações e insights de plataformas analíticas.

A cultura ajuda a criar o quadro certo para o desenvolvimento de competências, educação, colaboração e financiamento.

A alfabetização em dados e a alfabetização em visualização de dados andam de mãos dadas para entregar a última milha de valor analítico.

“Você pode possuir todos os dados do mundo e usá-los para gerar belas visualizações”, disse Rogers. “Mas se o usuário não tiver conhecimento de dados e não tiver as habilidades para compreender e comunicar com precisão esses insights para impulsionar a ação, o valor será imediatamente perdido.”