Dos números ao storytelling: o papel da visualização de dados
Negócios e economia

Dos números ao storytelling: o papel da visualização de dados

“Numbers have an important story to tell. They rely on you to give them a clear and convincing voice.” Stephen Few, data visualization expert

É reconhecido o papel do storytelling na melhoria do processamento cognitivo, pelo que quando o tema é “Big Data & Analytics”, a inclusão desta funcionalidade nas soluções de Business Intelligence reveste-se de elevada pertinência.

E porquê?

O storytelling é um método de apresentação de informação que permite aos seres humanos obter conhecimento e consolidar sabedoria. É um tópico inserido no âmbito da visualização de dados que representa uma abordagem estruturada para comunicar resultados relevantes da análise dos dados (Kennedy, 2020).

As visualizações de dados, por sua vez, combinam dados numéricos com representações visuais, facilitando a expressão de determinados tipos de conhecimento. (Kennedy, 2020) Na melhor das hipóteses, as representações visuais de dados estatísticos, ou outros dados quantitativos, podem transmitir factos e padrões complexos de forma rápida e eficaz. Na pior das hipóteses, estas podem parecer confusas ou manipuladoras, dado não deterem meramente um papel passivo de transmissão de informação, mas também um potencial de criação de sentimentos e respostas emocionais. Numa era em que mais e mais dados são produzidos e comunicados em diferentes canais, é importante estudar as condições sob as quais o conteúdo visual é gerado, disseminado e pensado ​​para beneficiar processos de criação de sentido, aprendizagem e envolvimento.

 

Como começar?

A evolução das ferramentas de Business Intelligence & Analytics tornaram cada vez mais facilitado o processo de criação de dashboards informativos com uma componente visual cada vez mais interativa e cativante. Contudo, para que o conteúdo seja apreendido de forma correta e eficaz pela audiência final, é importante considerar as etapas de desenho e planeamento do dashboard, assente no acrónimo ACES (David, 2021):

  •       Accurate:

O Dashboard vive assente na confiança que os dados exibidos transmitem. Se existir duvida por parte dos utilizadores relativamente à precisão dos dados, estes nunca serão utilizados para o processo de tomada de decisão. A confiança dos utilizadores, por sua vez, é influenciada por 3 fatores principais: Qualidade dos dados, compreensão das métricas e Design da visualização de dados.

  •       Clear:

Para poder tomar uma decisão com base num painel, os dados devem ser exibidos com clareza. Vários fatores influenciam a clareza dos dados.

o   Fonte (considerar a legibilidade aplicável a todas as métricas e o dispositivo que os utilizadores finais utilizam com maior frequência);

o   Cores (a palete de cores deve ser agradável aos olhos. As cores devem ser consistentes ao representar a mesma métrica de gráfico para gráfico e devem contrastar com o fundo o suficiente para serem vistas claramente.)

o   Contexto (a inclusão de um título descritivo, legendas categóricas e as legendas de valor podem facilitar a compreensão por parte da audiência).

o   Layout (Os espectadores na maioria dos países leem da esquerda para a direita e de cima para baixo. Portanto, as informações importantes devem estar no canto superior esquerdo e as informações menos importantes na parte inferior direita. As visualizações devem ser alinhadas de forma a não distrair o utilizador).

 

  •       Empowering

O dashboard é usado regularmente e ajuda as pessoas a tomar decisões?

Influencia a tomada de decisão dos utilizadores finais?

O acompanhamento destas questões é crucial para identificar oportunidades de melhoria que promovam o uso ativo do dashboard de forma que este cumpra o propósito de gerar insights apreendidos de forma fácil e eficiente para o processo de tomada de decisão.

  •       Sucint

Um dos principais benefícios do dashboard é a exibição de várias visualizações de dados em simultâneo, o que facilita o processamento de todas as informações em conjunto. Desta forma, a necessidade de fazer scroll para ver outras visualizações de dados impede que os utilizadores sejam capazes de comparar as várias visualizações lado a lado e alcançar

conclusões rápidas e relevantes. Importa questionar novamente se todos os dados são relevantes ou se podem ser exibidos num espaço menor sem comprometer a sua clareza de compreensão.

 

Como organizar o desenho do dashboard?

  •       Definir quem são os stakeholders e quais as métricas que lhes interessa monitorizar;
  •       Prototipagem com base nas visualizações que apresentam as métricas, de forma clara e precisa, e quais as alternativas de composição para as integrar conjuntamente no dashboard. Dicas úteis em: https://www.qlik.com/us/data-visualization
  •       Fazer um esboço do dashboard com recurso a uma ferramenta que não esteja ligada às bases de dados a utilizar, permitindo que seja aplicado um foco apenas no design e não nos números que compõem o dashboard.
  •       Construir o dashboard, agora sim com recurso aos dados reais;
  •       Implementar: partilhar com a audiência considerando os diversos níveis de literacia em dados e contexto no negócio, manter e monitorizar a relevância e funcionalidade do dashboard com recurso ao número de visitantes e reuniões frequentes com elementos-chave da audiência.
  •       Integrar: difundir a informação presente no dashboard embebendo gráficos em aplicações e portais de uso comum na empresa. Quanto mais ativo for o consumo da informação pelos diversos utilizadores, mais escalável se torna a solução. Mais informações disponíveis sobre Embedded Analytics em https://www.qlik.com/us/bi/embedded-analytics.

 

Quando possível e oportuno, tirar partido da inclusão de elementos que apoiem a compreensão e memorização da informação, como por exemplo:

  •       Animações (aplicável por exemplo às visualizações de vendas que mudam de cidade para cidade);
  •       Vídeos (inclusão de tutoriais, apresentação de notícias corporativas, conteúdo de marketing, sempre que sustentar o enquadramento da informação transmitida no dashboard…);
  •       Outros (imagens, links externos…)

 Exemplos:

A imagem acima ilustra algumas das boas práticas que foram expostas neste artigo. Em primeiro lugar, identifica-se um título simples e sugestivo, com capacidade de expor o tópico central captando simultaneamente a atenção da audiência. Em segundo lugar destaca-se a palete de cores, agradável, coerente e com contraste suficiente para destacar os elementos em análise. O layout ajuda a compreensão da mensagem e as imagens atuam como catalisador para a memorização e consolidação da mensagem.

O storytelling baseado em dados é um método poderoso para comunicar ideias complexas, criar adesão e informar melhor os decisores em todos os níveis. Ao combinar as melhores práticas em visualização de dados, é possível dar um grande passo na criação de histórias de dados atraentes que impulsionam a mudança.

Artigo de Inês Pinho, Autor – MIT Technology Review Portugal

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