“A desordem e a confusão não são atributos dos dados - são deficiências de design.” - Edward Tufte
O que é visualização de dados?
Michael amigável define visualização de dados 'como informação que foi abstraída de alguma forma esquemática, incluindo atributos ou variáveis para as unidades de informação.' Em outras palavras, é uma forma coerente de comunicar visualmente o conteúdo quantitativo. Dependendo de seus atributos, os dados podem ser representados de muitas maneiras diferentes, como um gráfico de linha, gráfico de barras, gráfico de pizza, gráfico de dispersão ou mapa.
É importante para designers gráficos aderir às melhores práticas de visualização de dados e determinar a melhor maneira de apresentar um conjunto de dados visualmente. As visualizações de dados devem ser úteis, visualmente atraentes e nunca enganando . Especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes, o desenvolvimento de um formato coeso é vital para a criação de visualizações que são úteis e visualmente atraentes.
Por que usar a visualização de dados
De acordo com IBM , 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados todos os dias. o O cientista pesquisador Andrew McAfee e o professor Erik Brynjolfsson do MIT apontam que “mais dados cruzam a Internet a cada segundo do que eram armazenados em toda a Internet há apenas 20 anos”.
À medida que o mundo se torna cada vez mais conectado com um número cada vez maior de dispositivos eletrônicos, o volume de dados continuará a crescer exponencialmente. IDC prevê que haverá 163 zetabytes (163 trilhões de gigabytes) de dados até 2025.
Todos esses dados são difíceis para o cérebro humano compreender - na verdade, é difícil para o cérebro humano compreender números maiores que cinco sem traçar algum tipo de analogia ou abstração. Designers de visualização de dados pode desempenhar um papel vital na criação dessas abstrações.
Afinal, big data é inútil se não puder ser compreendido e consumido de uma forma útil. É por isso que a visualização de dados desempenha um papel importante em tudo, desde economia até ciência e tecnologia, saúde e serviços humanos. Ao transformar números complexos e outras informações em gráficos, o conteúdo se torna mais fácil de entender e usar.
Quando usar
Uma vez que grandes números são tão difíceis de compreender de qualquer forma significativa, e muitos dos conjuntos de dados mais úteis contêm grandes quantidades de dados valiosos, a visualização de dados se tornou um recurso vital para os tomadores de decisão. Para tirar vantagem de todos esses dados, muitas empresas veem o valor das visualizações de dados na compreensão clara e eficiente de informações importantes, permitindo que os tomadores de decisão entendam conceitos difíceis, identifiquem novos padrões e obtenham insights baseados em dados para melhorar decisões.
Vale a pena gastar recursos em soluções de design de visualização de dados . Compreender grandes conjuntos de dados é necessário para tomar uma decisão informada - seja em negócios, tecnologia, ciência ou outro campo. As visualizações claras tornam os dados complexos mais fáceis de entender e, portanto, mais fáceis de executar.
Princípios
Defina um objetivo claro
A visualização de dados deve responder a questões estratégicas vitais, fornecer valor real e ajudar a resolver problemas reais. Ele pode ser usado para rastrear o desempenho, monitorar o comportamento do cliente e medir a eficácia dos processos, por exemplo. Dedicar um tempo no início de um projeto de visualização de dados para definir claramente o propósito e as prioridades tornará o resultado final mais útil e evitará a perda de tempo na criação de recursos visuais desnecessários.
Conheça o público
A visualização de dados é inútil se não for projetada para se comunicar claramente com o público-alvo. Deve ser compatível com a experiência do público e permitir que os visualizadores visualizem e processem dados de forma fácil e rápida. Leve em consideração o quão familiarizado o público está com os princípios básicos apresentados pelos dados, bem como se eles têm experiência em campos STEM, onde tabelas e gráficos são mais propensos a serem visualizados regularmente.
Use recursos visuais para mostrar os dados corretamente
Existem tantos tipos diferentes de gráficos. Decidir que tipo é melhor para visualizar os dados apresentados é uma arte em si. O gráfico certo não apenas tornará os dados mais fáceis de entender, mas também os apresentará da forma mais precisa. Para fazer a escolha certa, considere que tipo de dados você precisa transmitir e para quem eles estão sendo transmitidos.
Aqui estão os tipos mais populares de gráficos para visualização de dados:
Gráficos de linha: Os gráficos de linha devem ser usados para comparar valores ao longo do tempo e são excelentes para exibir alterações grandes e pequenas. Eles também podem ser usados para comparar alterações em mais de um grupo de dados.
Gráficos de barra: Os gráficos de barras devem ser usados para comparar dados quantitativos de várias categorias. Eles também podem ser usados para rastrear mudanças ao longo do tempo, mas são mais bem usados apenas quando essas mudanças são significativas.
Gráficos de dispersão: Gráficos de dispersão devem ser usados para exibir valores para duas variáveis para um conjunto de dados. Eles são excelentes para explorar as relações entre os dois conjuntos.
Gráfico de setores: Os gráficos de pizza devem ser usados para mostrar partes de um todo. Eles não podem exibir coisas como mudanças ao longo do tempo.
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Mantenha-o organizado e coerente
A coerência é especialmente importante ao compilar um conjunto de big data em uma visualização. Um design coerente irá efetivamente desaparecer em segundo plano, permitindo aos usuários processar facilmente as informações. As melhores visualizações ajudam os espectadores a chegar a conclusões sobre os dados apresentados sem estar 'na cara' ou de outra forma chamar a atenção para eles. Eles simplesmente mostram os dados da melhor maneira possível.
A criação de uma hierarquia de dados mostra os vários pontos de dados de forma relevante para os tomadores de decisão. Você pode classificar do mais alto para o mais baixo para enfatizar os maiores valores ou exibir uma categoria que seja mais importante para os usuários de forma proeminente.
Até mesmo a ordem em que os dados são exibidos, as cores usadas (como cores mais brilhantes para os pontos mais importantes ou cinza para dados de linha de base) e o tamanho de vários elementos de um gráfico (como expandir certas fatias de um gráfico de pizza além do borda regular do gráfico) pode ajudar os usuários a interpretar os dados com mais facilidade. Cuidado para não criar preconceitos onde não deveria haver nenhum ao usar essas técnicas.
Torne a visualização de dados inclusiva
Cor é amplamente utilizado como forma de representar e diferenciar informações. De acordo com um estudo recente conduzido por Força de vendas , também é um fator chave nas decisões do usuário.
Eles analisaram como as pessoas respondiam a diferentes combinações de cores usadas em gráficos, presumindo que teriam preferências mais fortes por paletas com variações de cores sutis, uma vez que seriam mais atraentes esteticamente.
No entanto, eles descobriram que, embora atraentes, as paletas sutis tornavam os gráficos mais difíceis de analisar e obter insights. Isso vai contra o propósito de criar uma visualização para exibir dados.
Se gráficos com cores semelhantes - e menos contraste - são difíceis de ler para a pessoa média, eles são ainda mais difíceis para as pessoas que não têm uma visão perfeita - e eles representam uma parte significativa da população. De acordo com a OMS, cerca de 253 milhões de pessoas vivem com deficiência visual .
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Felizmente, existem ferramentas disponíveis para verificar como uma imagem será visualizada por pessoas com essas deficiências, como o prova de daltonismo no Photoshop e Ilustrador . Outras coisas como usar tamanhos de fonte suficientemente grandes e contraste adequado entre o tipo e o fundo também são úteis.
Se as ferramentas de simulação revelam problemas com a paleta de cores, existem técnicas que podem melhorar a legibilidade do gráfico:
- Use cores com alto contraste.
- Complemente o uso de cores com padrão ou textura para transmitir diferentes tipos de informação.
- Use texto ou ícones para rotular os elementos.
A escolha da fonte pode afetar a legibilidade do texto, melhorando ou prejudicando o significado pretendido. Por causa disso, é melhor evitar fontes de exibição e usar fontes serif ou sans serif mais básicas.
Certifique-se de que a visualização de dados tenha um tamanho de fonte legível para seu meio. Revista Smashing sugere que “16 pixels geralmente deve ser o tamanho mínimo para a cópia do corpo no design moderno da web”.
Não distorça os dados
Uma ótima visualização de dados deve contar a história com clareza, evitando distorções. Evite o uso de representações visuais que não representam com precisão o conjunto de dados, como gráficos de pizza em 3D.
As visualizações de dados podem levar os visualizadores a certas conclusões sem distorcer os próprios dados. Isso pode ser particularmente útil para projetar coisas como infográficos para consumo público, geralmente criados para apoiar uma conclusão específica, em vez de apenas transmitir dados de maneira geral. Coisas como escolhas de cores e chamar pontos de dados específicos podem ser usadas para esse fim sem a criação de gráficos enganosos (o que poderia colocar em questão a credibilidade de um designer).
Exemplos de visualizações de dados ruins
Exemplos de boas visualizações de dados
Conclusão
Uma boa visualização de dados deve comunicar um conjunto de dados de maneira clara e eficaz por meio de gráficos. As melhores visualizações facilitam a compreensão dos dados à primeira vista. Eles pegam informações complexas e as decompõem de uma forma que torna simples para o público-alvo entender e na qual basear suas decisões.
Como Edward R. Tufte apontou, “o teste essencial do design é o quão bem ele auxilia na compreensão do conteúdo, não o quão elegante ele é”. As visualizações de dados, especialmente, devem aderir a essa ideia. O objetivo é aprimorar os dados por meio do design, não chamar a atenção para o design em si.
Manter essas práticas recomendadas de visualização de dados em mente simplifica o processo de criação de infográficos que sejam genuinamente úteis para seu público.
•••Leitura adicional:
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Compreender o básico
O que é visualização de dados e por que é importante?
A visualização de dados é um tipo de comunicação visual que fornece uma maneira coerente de apresentar conteúdo quantitativo, incluindo grandes conjuntos de dados. Isso torna os dados complexos mais acessíveis e fáceis de entender e usar.
O que significa o contraste das cores?
As cores contrastantes têm uma diferença significativa na luminância ou matiz que as torna distinguíveis umas das outras. Por exemplo, branco e preto estão em extremidades opostas do espectro de luminância e, portanto, apresentam alto contraste. Azul e laranja estão em lados opostos da roda de cores e também têm alto contraste.
Por que o contraste de cores é importante na web?
O contraste de cores suficiente na web torna mais fácil para os usuários distinguirem entre objetos ou elementos de design, melhorando a experiência do usuário. O contraste de cor adequado também é fundamental para a criação de sites acessíveis a usuários com deficiência visual.
