Visualização de dados. Parte IV, Desenho de dashboards

Com esta nova publicação, vamos encerrar a série de artigos dedicados às bases e estratégias no desenho de visualizações orientadas para a análise de dados (embora, na prática, seja mais um ponto e em sequência dos anteriores). Nas publicações anteriores, abordámos precisamente as bases, os alicerces, os elementos atómicos necessários para a criação de visualizações que permitam aos utilizadores finais, e a nós próprios, explorar a informação de forma ágil e possibilitar a tomada de decisões baseadas em evidências provenientes dos nossos dados.

Após uma primeira retrospetiva e contextualização, entrámos diretamente nos aspetos de seleção do gráfico apropriado, em função das necessidades analíticas que pretendíamos cobrir em cada caso, para depois continuar com outro dos pilares do desenho de visualizações analíticas, o uso de cores significativas e coerentes.

Sendo estes temas, principalmente os apresentados nas duas últimas edições, pilares do desenvolvimento de vistas de caráter analítico, dashboards ou relatórios, necessitam de ser estruturadas para oferecer uma visão conjunta da informação que favoreça a localização dos dados, destaque os elementos principais e permita, em suma, um desenho eficaz e útil da informação disponível.

Como objetivo, devemos procurar que os utilizadores compreendam rapidamente a estrutura da informação apresentada

Isto leva-nos a analisar que critérios e estratégias devemos seguir com o objetivo de estruturar cada elemento analítico para fornecer informação crítica de forma visual e fácil de entender, mantendo o equilíbrio delicado entre estética e funcionalidade (não esquecer que uma visualização apelativa contribui para o interesse na sua utilização). O objetivo deve ser permitir que os utilizadores compreendam rapidamente a estrutura da informação apresentada, localizando facilmente os elementos relevantes para a sua análise específica, bem como facilitar a navegação entre os diferentes componentes para trabalhar de forma eficiente.

De todos os elementos que poderíamos abordar sobre a estruturação de vistas analíticas, destacam-se três como principais:

Hierarquia visual

A hierarquia visual é a organização e disposição dos elementos visuais numa vista analítica de forma a guiar o utilizador através da informação de maneira lógica e eficaz. Trata-se de direcionar a atenção para o que é mais importante e facilitar a compreensão dos dados apresentados.

A hierarquia visual é a organização e disposição de elementos visuais numa vista analítica de forma a guiar o utilizador através da informação de maneira lógica e eficaz

Destacar o mais importante

É fundamental destacar os elementos mais relevantes. Utilizando cores, tamanhos de letra, negritos ou elementos gráficos (KPIs, linhas de tendência…) para evidenciar os dados-chave. Isto permite que os utilizadores identifiquem rapidamente a informação crítica.

Por exemplo, ao apresentar tarefas pendentes associadas a processos, pode-se destacar esse número com uma cor chamativa (vermelho, se for considerado negativo) e colocá-lo numa posição de destaque no dashboard, através de um indicador textual com tamanho de letra superior.

Organização lógica

A organização lógica é essencial na hierarquia visual. É importante manter padrões de visualização consoante o tipo de relatório ou dashboard, definir áreas de análise, resumo ou filtragem de informação. Isto facilita a localização rápida dos dados e destaca elementos relevantes ao posicioná-los em locais mais acessíveis.

Ao posicionar elementos, deve considerar-se o padrão de leitura. No nosso sistema, lê-se da esquerda para a direita e de cima para baixo. Assim, os elementos prioritários devem ser colocados no topo esquerdo (KPIs, textos relevantes, alertas), descendo depois para a direita e para baixo, onde podem ficar tabelas de resumo ou filtros.

Também é relevante agrupar elementos relacionados, que analisam a mesma área ou métrica, utilizando contentores ou painéis. Em cada agrupamento deve aplicar-se o mesmo critério de ordenação.

Contraste

O contraste é essencial na hierarquia visual. Deve-se utilizar cores contrastantes para destacar elementos importantes. O uso de cores adequadas e fundos claros facilita a leitura e direciona a atenção para a análise.

Minimizar a sobrecarga (dashboard clutter)

O excesso de elementos pode dificultar a compreensão. Deve evitar-se excesso de cores, textos ou componentes desnecessários. A simplicidade é eficaz. O princípio “menos é mais” aplica-se diretamente.

Agrupamento lógico

O agrupamento lógico consiste em organizar elementos visuais e dados de forma coerente, facilitando a sua interpretação.

Esta técnica utiliza-se para organizar informação idêntica ou relacionada de forma a facilitar a sua compreensão e processamento.

O agrupamento lógico é o processo de organizar elementos visuais e dados de forma coerente para o utilizador

Classificação de conteúdos

A classificação é essencial para o agrupamento lógico. Os dados devem ser divididos em categorias ou temas relevantes. Por exemplo, separar elementos de análise de processos de dados relacionados com entidades externas.

Esta classificação pode ser feita por categoria, período temporal ou tipo de métrica.

Para reforçar esta organização, devem usar-se painéis ou secções bem delimitadas. Em cada grupo aplica-se a hierarquia visual definida anteriormente.

Uso de cores e etiquetas

É importante manter consistência no uso de cores e etiquetas para indicar pertença a grupos ou categorias. Esta consistência permite agrupamentos visuais naturais, as chamadas “legendas silenciosas”.

Navegação intuitiva

A navegação intuitiva refere-se à capacidade do utilizador percorrer e compreender a estrutura de um dashboard sem esforço adicional.

A navegação intuitiva refere-se à capacidade do utilizador percorrer e compreender a estrutura de um dashboard sem esforço adicional

Menus de navegação

Devem existir menus claros e simples quando necessário, com separadores, botões ou outros elementos que permitam alternar entre vistas. Cada elemento deve estar claramente identificado.

Filtros interativos

Os filtros permitem refinar os dados apresentados. Podem assumir a forma de slider, caixas de pesquisa ou listas. Permitem selecionar parâmetros como datas, regiões ou categorias.

Idealmente, os próprios elementos analíticos funcionam como filtros. Por exemplo, ao clicar numa barra de um gráfico, filtra-se automaticamente a informação correspondente.

Ligações e referências cruzadas

Quando existem análises relacionadas, é útil incluir ligações entre elas. Também podem existir ligações externas a outras fontes ou sistemas, facilitando ações após a análise.

Conclusões

Existem múltiplos fatores a considerar no desenho de visualizações analíticas. A organização e navegação são críticas para a correta transmissão da informação. A falta de estrutura pode gerar ruído e dificultar a análise.

O desenho de visualizações de dados é uma combinação de arte e ciência

O desenho de visualizações é uma combinação de arte e ciência, onde estética e funcionalidade se combinam para melhorar a tomada de decisão. Aplicando estes princípios de forma iterativa, os dados tornam-se informação útil para as organizações.