Dashboards e Visualização de Dados

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Dashboards e visualização de dados
Boas práticas de criação de dashboards e visualização de dados com foco no mercado corporativo.
Prof.º Leonardo Bezerra
1. Itens iniciais
Propósito
A compreensão dos conceitos relacionados à criação de dashboard e visualização de dados é um método
importante para que os profissionais possam compartilhar informações e dados de forma clara e concisa,
auxiliando assim na tomada de decisão.
Objetivos
Identificar a definição e tipo de análise de dados.
Identificar formas de visualização de dados.
Aplicar um dashboard para análise de dados.
Introdução
Nos últimos anos, a procura por profissionais de business intelligence (BI) vem crescendo exponencialmente,
pois, cada vez mais, as empresas enxergaram a importância dos dados como suporte à tomada de decisão.
Para muitas empresas, o seu colaborador deve ser capaz de analisar dados e criar indicadores em sua área de
negócio, desenvolvendo suas próprias soluções, sem a necessidade de demandar alguma programação à área
de tecnologia da informação da empresa. Esse movimento é chamado de Self-service BI.
Uma parte fundamental desse processo é a criação de dashboard e visualização de dados, com a finalidade
de compartilhar as informações de maneira clara e concisa para os tomadores de decisão. Neste conteúdo,
primeiramente, identificaremos os tipos de análise de dados utilizados como suporte à tomada de decisão,
posteriormente, selecionaremos as melhores formas de visualização de dados e, por fim, aplicaremos um
dashboard.
Conteúdo interativo
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1. Definição e tipo de análise de dados
Sistemas de análise de dados: definição e linguagens
Com o advento e a popularização do mundo digital, nunca se produziu tantos dados na humanidade. As
empresas mais valiosas do mundo atuam na área de tecnologia e informação, ou seja, chegou-se à conclusão
de que dados são mais valiosos que outros recursos, tais como petróleo, energia elétrica, alimento.
Observe a tabela a seguir com o ranking das 5 empresas mais valiosas no ano de 2022:
Posição no ranking 2022 Marca País de origem Valor da marca em 2022 (US$ mi)
1 Apple Estados Unidos 947.062
2 Google Estados Unidos 819.573
3 Amazon Estados Unidos 705.646
4 Microsoft Estados Unidos 611.460
5 Tencent China 214.023
Ranking 5 empresas mais valiosas 2022.
Adaptado de Larghi, 2022.
Todas as empresas presentes na tabela são da área de tecnologia da informação, com diversos segmentos,
principalmente as relacionadas à análise de dados. Entre essas companhias, podemos destacar o Google, que
por meio da sua ferramenta de busca e demais aplicativos gratuitos consegue captar milhões de dados que
são usados por empresas para criar publicidades, de acordo com seu público-alvo, filtrando interesses e
regiões.
Nesse cenário, os profissionais de análise de dados, ou inteligência de negócios (business intelligence), se
valorizaram nos últimos anos. Quem atua nessa área não precisa possuir um amplo conhecimento em
tecnologia da informação, mas, sim, entender o seu negócio, sendo capaz de criar métricas e indicadores que
possam ser utilizados nas análises. Assim, nesta seção, identificaremos formas de utilizar a análise de dados
na tomada de decisão.
A análise de dados, também chamada de ciência de dados,
é um processo que envolve o desenvolvimento de
recomendações ou decisões com o objetivo de resolver
problemas reais da empresa. Por meio de insights gerados a
partir da análise de dados, o tomador de decisão pode
escolher determinado caminho de negócio.
Uma análise de dados é realizada por meio de combinações
de técnicas de sistemas, gestão e estatística.
Sharda e colaboradores (2019) definem análise de
dados como um processo que desenvolve decisões e recomendações práticas com base em dados
históricos.
São diversos os sistemas que podem ser utilizados, cada um com um público e foco diferente. A seguir,
apresentaremos os sistemas e linguagens mais difundidos no mundo corporativo:
Excel
O Microsoft Excel, uma das ferramentas mais importantes para
organização de dados, sendo utilizada no cotidiano da maioria das
empresas. O Excel é o “canivete suíço” da análise de dados, podendo ser
desde um banco de dados até uma ferramenta de análise e
desenvolvimento de insights, sendo capaz de resolver questões mais
simples até mais complexas, por meios de suas inúmeras formas e
gráficos.
Power BI
O Power BI é uma ferramenta da Microsoft concentrada na construção de
relatórios dinâmicos e dashboards para uma melhor análise e
visualização de dados. Por meio dessa ferramenta, é possível tratar,
organizar e desenvolver cálculos e indicadores de negócios.
O Power BI tem sido muito falado dentro das corporações pela sua
usabilidade e capacidade de gerar insights, quando comparada a outras
ferramentas, como o Excel. A partir dessa ferramenta, é possível gerar
relatórios e dashboards que podem aprimorar diversos indicadores de
negócio. Além disso, esse sistema não exige amplo conhecimento em
nenhuma linguagem, tendo uma curva de aprendizagem relativamente
fácil, podendo ser adotado em toda a organização.
Linguagem R
A linguagem R, de acordo com Da Costa (2022), é alinhada a objetivos da
área da estatística e matemática, sendo amplamente utilizada para
análise de dados, desde o processo de extração até o desenvolvimento
de gráficos. Entre os principais benefícios, podemos citar a popularidade
da ferramenta, código aberto, curva de aprendizagem reduzida e suporte
a outras linguagens.
Essa linguagem é amplamente utilizada por diversas razões, tais como:
código aberto e gratuito, facilidade de aprendizagem e de programação,
suporte para aprendizado de máquina, capacidade de suportar
integração com várias linguagens, como: Java, Python, JavaScript etc., e
qualidade gráfica.
Linguagem Python
O Python foi lançado em 1991, assim como o R. É gratuito, tendo como
grande diferencial possuir uma linguagem intuitiva, com termos similares
à realidade. Por exemplo: se você quer ver um comando em tela, basta
digitar “imprimir". Essa linguagem também é muito conhecida pela
possibilidade de automatizar tarefas, como salvar informações de sites,
monitorar redes sociais e demais aplicações de inteligência artificial.
Sabe aquele “robô” com o qual você conversa no WhatsApp de uma
empresa? Provavelmente, ele foi desenvolvido em Python. Esse robô faz
a análise de suas respostas e com base nelas responde à informação que
o algoritmo considera que foi solicitada. Essa linguagem é uma das que
mais crescem atualmente.
Linguagem SQL
É uma linguagem de consulta estruturada que permite acessar e
manipular informações contidas em um banco de dados. Essa linguagem
é compatível com a maioria de programas que analisam dados.
Outros sistemas
O RapidMiner é uma plataforma concentrada em inteligência artificial,
também desenvolvida para análise de dados. Tem como principal
característica conseguir trabalhar com um grande volume de dados.
O Tableau é um sistema similar ao Power BI, concentrado em manipular
fontes de dados com o objetivo de gerar informações relevantes,
coerentes, visualmente fáceis de analisar e interativas.
Power BI
Veja a importância dos sistemas e linguagens mais difundidos no mundo e análise de exemplos.
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Tipos de análise de dados e suas vantagens e limitações
Veja o que são os tipos de análise de dados, exemplos, suas vantagens e limitações.
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Sharda e colaboradores (2019) dividem a análise de dados em três tipos: descritiva, preditiva e prescritiva.
Conheça a seguir as características de cada um desses tipos:
Tipo Objetivo Como? Produto
Descritiva Descrever o cenário
atual
Relatórios, dashboards
Resolução de Problemas de
Negócio
Preditiva Prever possíveis
cenários
Mineração de dados
Projeções assertivas sobre
o futuro
Prescritiva Simular possíveis
caminhos
Criação de Modelos /
Simulações
Definiçãode futuras ações
de negócio
Tipos de análise de dados.
Adaptado de Sharda et al., 2019, p. 8.
Todos os tipos de análises são fundamentais para qualquer empresa. Por meio da análise de dados, é possível
entender assim:
Descritiva
Atual cenário
Preditiva
Projetar possíveis cenários
Prescritiva
Simular possíveis caminhos
Vantagens e limitações da análise de dados
Antes de começar a se pensar sobre a visualização de dados e a criação de dashboard, é preciso entender os
benefícios da ciência de dados na organização. Destacamos a seguir alguns benefícios:
Detecta a antecipação de tendências. Identifica oportunidades de melhoria.
Direciona melhorias de negócios. Gera vantagem competitiva.
Esses são alguns dos benefícios da adoção da análise de dados em uma organização. Hoje, a alta
administração da maioria das empresas entendeu os diversos benefícios da área de BI e cada vez mais tem
investido em treinamento e criado até setores específicos para isso. Todavia, existem algumas limitações que
devem ser consideradas, a seguir, algumas delas:
A qualidade dos dados da empresa pode não refletir a realidade.
Utilização de modismos que podem não gerar insights verdadeiros para a empresa.
Mudança radical de cenário que deixará os dados e análises defasadas.
O analista de dados deve analisar dados, não ser apenas um operador de sistemas. Claro que o conhecimento
em programas vai ajudar, mas, antes de ser gerada qualquer visualização, o responsável deve compreender o
que está sendo divulgado e suas variações, com a finalidade de detectar rapidamente algumas
inconsistências, seja nos dados extraídos, seja nos indicadores criados.
Verificando o aprendizado
Questão 1
Alba trabalha como administradora em uma empresa do ramo de alimentos. Essa empresa tem crescido a
cada ano. A funcionária percebeu que não há um gerenciamento adequado dos dados produzidos pela
empresa, tais como volume de vendas, compras, controle de estoque, então decide agendar uma reunião com
os diretores para convencê-los a criar um setor concentrado na análise de dados. Assinale a alternativa que
apresenta um importante argumento que pode ser utilizado por Alba na criação desse departamento.
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A
Garante o lucro imediato.
B
Possível copiar e colar de outra empresa facilmente.
C
Permite a criação de indicadores otimistas ao negócio.
D
Power BI está na moda.
E
Dar suporte à tomada de decisão, com base em dados.
A alternativa E está correta.
A análise de dados deve estar alinhada à resolução de problemas reais da empresa, sendo um processo
que tem por objetivo gerar subsídios à tomada de decisão e resolução de problemas da empresa.
Questão 2
Muitos são os sistemas que são utilizados nos diferentes processos relacionados à análise de dados. Digamos
que você foi indicado para analisar dados de um projeto de sua empresa e seu chefe solicitou que tal análise
seja feita em uma programação que possua termos intuitivos, que façam com que a curva de aprendizagem
seja menor, além de gratuita. Marque, a seguir, qual a linguagem mais adequada para ser utilizada nesse
projeto.
A
Javascript
B
Python
C
SQL
D
R
E
C++
A alternativa B está correta.
A linguagem Python é relativamente nova, de 1991, mas já é uma das mais utilizadas no mundo, devido à
sua facilidade de aprendizagem. Além disso, sua plataforma é gratuita e conta com diversos fóruns.
2. Visualização de dados
Visualização de dados: formas e processo de seleção
Veja um panorama do processo de selecionar formas de visualização de dados.
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Uma vez compreendida a importância da análise de dados no mundo corporativo, um passo seguinte
importante é saber como “contar uma história”, processo também chamado de storytelling.
Vamos imaginar que você é o analista mais capacitado da empresa, conhecendo todos os dados que seriam
relevantes. Entretanto, os outros convidados da reunião são chineses e só falam mandarim, e você não sabe
falar nada desse idioma.
O que adianta você deter todo o conhecimento se não sabe como compartilhá-lo?
Esse raciocínio aplica-se ao compartilhar os dados analisados e insights para os gestores de sua empresa.
Tão importante quanto a análise em si é conhecer a melhor forma de demonstração, sabendo enfatizar os
pontos relevantes e garantido que, ao final de um encontro, todos os participantes entendam os resultados e
confiem nos dados e nas análises.
Diante disso, vamos refletir, principalmente, sobre formas de “contar uma história” com seus dados, prática
também chamada de “storytelling”.
A seguir, vamos desenvolver um passo a passo de como contar uma história, considerando o roteiro proposto
por Knaflic (2019). Nosso objetivo é aprimorar a forma de se comunicar visualmente com dados, considerando
os seis passos.
1º passo: entenda o contexto
Em que contexto será visualizado o dado? Qual o público destinado? Será apresentado para o nível
operacional, tático ou estratégico? Quem vai visualizar o dado conhece o assunto?
Essas são algumas perguntas que devem ser respondidas antes da apresentação de qualquer dado. Ao se
pensar em visualização de dado, deve-se ter em mente qual o público-alvo a que se destina. Vamos analisar a
situação a seguir:
Exemplo
Imagine que você trabalha em uma empresa de vendas de carros e deseja apresentar o relatório de
custos de logística do último semestre. Serão duas apresentações, a primeira para os supervisores que
lidam diretamente com o assunto e a segunda com a alta administração da empresa.
Observe atentamente as diferenças entre um e outro:
Notamos que a visualização de dados precisa ser ajustada de acordo com o público. Um diretor da empresa
não conhece tantos dados técnicos, logo, não precisa de muito detalhamento. Entretanto, é importante que
ele compare os dados com outros setores para ter uma visão geral. Por outro lado, um técnico conhece os
dados, assim, para esse público, a apresentação pode ser mais densa.
2º passo: escolha uma apresentação visual adequada
Atualmente, é possível utilizar inúmeras ferramentas para demonstrar um dado, tais como: Excel, Power BI,
Canva e Power Point. Cada uma dessas ferramentas possui vantagens e desvantagens. Por essa razão, uma
vez definido o público-alvo, é necessário escolher qual a formatação gráfica mais adequada. Em seguida, dois
pontos de destaque devem ser considerados nesse passo:
Paleta de cores
Sua empresa tem uma política de cores que devem ser utilizadas? Caso
não tenha, é muito importante escolher corretamente as cores, para criar
relatórios acessíveis e com visualização harmônica.
Em ambos os sites, Coolors e Adobe Color, é possível gerar uma paleta
de cores personalizada ou procurar tendências, até mesmo podendo
extrair as cores de uma imagem. Também apresentam recursos especiais
para testar a acessibilidade, como, por exemplo, a usuários daltônicos.
Tipos de gráfico
As ferramentas de análise de dados oferecem inúmeras opções, que
podem ser customizadas de acordo com o objetivo de cada visualização,
considerando o tipo de dado. Importante destacar que o tipo de gráfico
deve considerar não apenas inúmeros fatores, mas, principalmente, qual
mensagem deve ser transmitida. Veja a seguir um exemplo de infográfico
com dicas para a escolha e construção de um gráfico:
3º passo: elimine a saturação
Menos é mais. Por mais que essa frase soe repetitiva, é muito importante lembrar esse conceito ao elaborar
um visual para apresentar seus dados.
Para compreendermos melhor, vamos comparar os dois gráficos a seguir:
Supervisores de logística
Grau de detalhamento: alto.
Comparação com outros custos: baixo.
Visão macro: baixo.
Diretores
Grau de detalhamento: baixo.
Comparação com outros custos:
alto.
Visão macro: alto.
Figura A.
Figura B.
Ambos os gráficos possuem o mesmo objetivo: mostrar as vendas de cinco produtos no ano de 2022. O
Gráfico A apresenta diversos elementos gráficos, com utilização de várias cores e legendas, deixando mais
cansativo realizar qualqueranálise. O leitor não sabe o que se deseja destacar e precisa a todo momento ler
as legendas. Por outro lado, o Gráfico B é mais enxuto, com menos elementos e destacando o produto com
mais vendas, assim o leitor consegue entender, de maneira mais fluída, qual o dado se deseja apresentar.
Eliminar a saturação nada mais é que retirar elementos gráficos da visualização que estão redundantes. Sua
finalidade é destacar ao público-alvo o que realmente o analista considera importante, tornando a visualização
de dados mais enxuta e objetiva.
4º passo: concentre a atenção onde você deseja
Para compreendermos esse passo, vamos analisar duas formas de mostrar o mesmo dado:
Exemplo 01.
Exemplo 02.
Perceba que, na caixa de texto à direita, destaca-se a informação relacionada ao número de dispositivos digita‐
is no Brasil, chamando a atenção do leitor para esse número. Caso esteja realizando uma apresentação para
uma empresa do ramo de aplicativos, esse dado pode ser relevante, assim deve ser dado destaque.
Por isso, o papel do analista de dados é essencial. Ele não deve ser um operador de sistemas, mas, sim,
entender quais os objetivos da análise, justificando cada ponto e sabendo identificar as informações mais
relevantes para a empresa.
5º passo: pense como um designer
Essa é uma etapa muito complexa que envolve várias abordagens, que exigem um foco específico. Conforme
destacou Knaflic (2019), “a forma segue a função”. Podemos inferir dessa frase que, hoje, podemos utilizar
inúmeras ferramentas com infinitos recursos, entretanto, muitas vezes, ficamos deslumbrados com esse novo
mundo e utilizamos gráficos equivocados na hora de apresentar dados. Ao pensar como um design, estamos
pensando sobre diversas dimensões antes de apresentar um dado.
Vamos a um exercício para entendermos um pouco a importância do design. A seguir, serão representadas as
40 primeiras casas decimais do famoso número π (pi) e duas figuras diferentes. Escolha uma dessas figuras e
conte quantas vezes o número 7 irá se repetir.
Sem storytelling.
Com storytelling.
Perceba que ambas as imagens possuem a mesma informação, o número π; entretanto, a forma com que foi
visualizado é bem diferente. Provavelmente, você escolheu a Imagem 2 para contar, porque essa ilustração
estava alinhada com o objetivo do exercício, contar as repetições do número 7. Na Imagem 2, além do
destaque, em vermelho, do número 7, houve uma preocupação com o contraste e as cores utilizadas, o que
tornou a análise muito mais fluída que a da Imagem 1.
Percebeu a importância da preocupação com a visualização na hora de se analisar dados e compartilhá-los?
6º passo: conte uma história
Por fim, analise se seus dados contam uma história. Toda história apresenta um início, meio e fim. Isso não é
diferente quando apresentamos um dado. Lembra aquele livro ou filme que o deixou totalmente imerso e
interessado? Na análise de dados, a abordagem é similar. Assim como qualquer narrativa, uma visualização de
dados deve ter introdução, desenvolvimento e conclusão.
Veja a seguir algumas dicas que devem ser consideradas em uma narrativa (KNAFLIC, 2019):
Encontre um assunto com o qual você se preocupe.
Contudo, não divague.
Simplifique.
Tenha coragem de cortar.
Pareça você mesmo.
Diga o que pretende dizer.
Tenha dó dos leitores.
Aprendemos a importância de construir uma narrativa. Do que adianta ser o detentor de todos os dados e as
análises se não é possível seu compartilhamento da melhor forma possível?
Vamos aprender mais sobre a criação de dashboard. Um dashboard é uma das ferramentas mais utilizadas na
hora de se “contar uma história” em relação à análise de dados, estando muito alinhado com conceitos de
narrativas destacadas até agora.
Verificando o aprendizado
Questão 1
Caetano foi convocado pela alta administração de sua empresa a falar sobre as vendas do primeiro semestre.
Os diretores solicitaram uma apresentação que demonstrasse, em dados, se a empresa estava bem, se
comparada a outros anos, destacando também quais os produtos mais importantes para a organização. A
seguir, selecione a alternativa que corresponde à forma mais adequada que Caetano deve preparar essa
apresentação:
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A
Ser bem detalhista, demorando bastante em cada ponto, devido à sua importância.
B
Usar termos e jargões técnicos para demonstrar conhecimento.
C
Ser sucinto e objetivo, considerando o público-alvo da apresentação.
D
Não contextualizar os dados com outros setores, como custos.
E
Usar somente a planilha de cálculo, para mostrar a complexidade das contas.
A alternativa C está correta.
A análise de dados deve estar alinhada à resolução de problemas reais da empresa, sendo um processo
que tem por objetivo gerar subsídios à tomada de decisão e resolução de problemas da empresa. Além
disso, Caetano deve considerar o contexto em que apresentará os dados levantados, isto é, quem é o
público-alvo e seus interesses para que a apresentação dos dados seja precisa e gere engajamento e
entendimento para quem está recebendo a informação.
Questão 2
Antes de selecionar qualquer forma para visualização de dados, faz-se necessário eliminar os pontos de
saturação. Por que essa etapa é tão importante na hora de elaborar um relatório? Assinale a alternativa que
responde a essa pergunta corretamente.
A
Torna a apresentação mais rica, com novos elementos gráficos.
B
Torna a apresentação mais simples, mostrando somente o básico.
C
Insere somente tabelas e quadros.
D
Exclui as cores, possibilitando a impressão mais barata.
E
Elimina a redundância, tornando a apresentação mais enxuta.
A alternativa E está correta.
A saturação é quando utilizamos elementos demais para explicar algo, então essa etapa consiste em
eliminar o desnecessário, para que possa ser destacado o que realmente se deseja apresentar.
3. Ferramentas para criação de dashboards
Como elaborar um dashboard
Veja um panorama do processo de instalar e usar o Power BI.
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A palavra dashboard, em inglês, refere-se ao
painel de um carro, que tem por finalidade
transmitir informações do veículo (velocidade,
combustível, rotação do motor) que devem ser
consultadas esporadicamente para que seja
possível monitorar as condições do automóvel.
Podemos usar essa analogia no mundo
empresarial. Um dashboard é um relatório que
deve servir como um suporte à tomada de
decisões (caminhos) dos gestores, tendo o
papel de norteá-las. Esse painel também deve
ser prático, fácil de visualizar, para consultas
periódicas.
Assim como um motorista, um gerente deve
saber escolher os melhores caminhos. Para isso, deve consultar as informações corretas quando achar
pertinente. Atendendo a essa necessidade, as empresas, cada vez mais, criam dashboards de negócios, com
o objetivo de criar uma ferramenta confiável, integrada e ágil para suporte à tomada de decisão.
Um dashboard deve considerar uma importante
característica da nossa forma de olhar. Por padrão, fazemos
a leitura em Z (KNAFLIC, 2019), ou seja, na parte superior
esquerda devemos colocar os dados mais pertinentes. Uma
sugestão para esse caso é usarmos cartões, que vão dar
destaque a algum número considerado relevante para a
empresa.
O analista ao elaborar seus relatórios deve conhecer bem o
negócio e os indicadores da empresa. Muitas empresas
utilizam o key performance indicator (KPI) para elaborar
esses indicadores. De acordo com Parmenter (2007), os KPIs são a combinação de um ou mais indicadores,
que representam um conjunto de medidas que se concentram nos aspectos críticos de uma empresa, sendo
uma medida de desempenho em relação ao alcance de seus objetivos institucionais.
A seguir, veremos alguns exemplos de como os indicadores podem variar, de acordo com as características da
empresa e dos dados a serem analisados:
Tipo KPI
Financeiro Receita Despesa Rentabilidade
Vendas Quantidade de
clientes
Participação no
mercado
Quantidade de devoluções
Gestão de
pessoas
Valor médiodos
salários
Rotatividade de
colaboradores
Tempo médio de
preenchimento de vaga
Exemplo de KPI.
Adaptado de Tableau, 2022.
Então qual KPI devo usar na minha empresa? Depende. Há diversos fatores que indicarão qual o KPI mais
adequado. Além disso, dentro da empresa, pode haver diversos setores capazes de desenvolver seus próprios
indicadores.
Veja a seguinte imagem:
Exemplo prático de um dashboard.
Esse dashboard foi elaborado pela Fiocruz, para acompanhar os casos de covid-19 nas comunidades do Rio
de Janeiro.
Em resumo, podemos considerar que um dashboard deve avaliar quatro elementos:
1
Respeitar a identidade visual da empresa
Um dashboard deve estar alinhado com a empresa em todos os aspectos, inclusive o layout. Por
exemplo, deve-se ter cuidado sobre qual paleta de cores escolher. Muitas empresas disponibilizam
as cores que devem ser utilizadas por padrão em seus documentos. Caso a empresa não tenha esse
padrão, as cores devem ser escolhidas considerando o contraste e acessibilidade.
2
Ter espaço de respiro entre os elementos
Um dashboard não deve ser poluído. O leitor deve olhar o dashboard sem achar difícil e cansativo,
para isso é fundamental uma tela sem muitos elementos, com a finalidade de uma leitura clara e sem
confusão. Além disso, os elementos devem estar alinhados e padronizados.
3
Primeiro o mais importante
A utilização do layout em Z está alinhado com esse elemento. A informação mais importante deve
ser destacada, de modo que seja visualizada antes dos demais itens periféricos.
4Concentre-se no contexto
Uma informação solta não diz muita coisa. Ter vendido 1 milhão por mês é bom ou ruim? Depende,
qual o tamanho da empresa? Qual foi o valor vendido no mesmo período no ano anterior? Para que
façam sentido e gerem insights, as informações devem estar contextualizadas.
Tipos de gráficos
Veja exemplos de tipos de gráficos no Power BI.
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O ser humano consegue entender informações por meio de recursos visuais muito mais rápido que
textualmente. Quando escolhemos representar os dados por meio de gráfico, estamos tornando nossa análise
mais acessível e de fácil compreensão.
Digamos que você deseja compartilhar uma pesquisa de intenção de voto. Vamos comparar duas formas de
mostrar os dados coletados.
Forma 01
Considere o seguinte texto:
Na primeira pesquisa, realizada em setembro, o candidato A ficou com 45% dos votos, enquanto o candidato
B, com 35%. Os demais candidatos, somados, ficaram com 20% do total de votos. Na segunda pesquisa,
realizada em outubro, o percentual alterou para 50%, 40% e 10% respectivamente.
Forma 02
Considere o seguinte gráfico:
Pesquisa de intenção de voto.
Na forma 2, a demonstração dos dados é muito mais intuitiva. O leitor, de maneira mais fluída, consegue
analisar a situação e até perceber com mais clareza as diferenças entre os resultados das duas pesquisas.
Escolher qual gráfico deve ser utilizado não é uma tarefa simples, pois são diversas as opções a serem
oferecidas. Além disso, é preciso conhecer quais os dados e a que se deseja dar ênfase.
Antes de se escolher um gráfico, algumas perguntas devem ser respondidas, tais como:
Qual o objetivo do gráfico?
Quais variáveis fazem parte da análise?
É importante apresentar uma visão temporal?
Conheça agora os tipos de gráficos mais utilizados.
Cartões
Exibem um número (ou indicador) ao qual se
deseja dar destaque. Muitas vezes, na análise
dos dados do dashboard, os cartões ficam na
parte superior esquerda para dar maior
destaque.
Linha
O gráfico de linha é muito usado para dados
temporais. Por exemplo, no eixo horizontal
podem ficar as datas, em dias, meses ou anos,
enquanto no eixo vertical ficam os valores.
Gráfico de barras horizontais ou verticais
(colunas)
Os gráficos de barra têm como principal
vantagem serem facilmente processados pela
nossa visão. São excelentes para percebermos
as diferenças entre diversas categorias, sendo
muito utilizados para comparação de valores.
Ferramentas para criação de dashboards
Veja exemplos de mais dashboards com Power BI.
1.
2.
3.
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Diversas são as ferramentas para criação de dashboards. A seguir, vamos abordar duas que têm sido mais
usadas pelas corporações:
Então o Power BI é melhor que o Excel? Não existe ferramenta pior ou melhor, tudo depende do seu objetivo.
O importante é que o problema seja resolvido, independentemente da ferramenta. Em resumo, podemos dizer
que o Excel é mais flexível e pode ter função de banco de dados, análises, dashboard. Por sua vez, o Power BI
tem maior foco em construir relatórios de dados com mais recursos visuais e de segurança, agregando mais
valor a um relatório, ou seja, uma ferramenta para auxiliar na tomada de decisão. O melhor jeito de explicar o
Power BI é demonstrando na prática, então vamos lá!
Faça o download do Power BI Desktop
Acesse o site da Microsoft e faça a instalação do Power BI. O Power BI não é um programa pesado, mas exige
mais do seu computador que o Excel, por exemplo.
Excel
É uma ferramenta, um sistema, utilizado há
muito tempo nas empresas. Seu principal
objetivo é organizar dados e tabelas, em uma
estrutura de linhas e colunas, que podem ser
analisados por meio de fórmulas e análise de
dados.
Power BI
É uma ferramenta concentrada na
governança e visualização de dados, por
meio da criação de dashboards, com o
objetivo de dar suporte à tomada de
decisão.
Instalação do Microsoft Power BI.
O Power BI é atualizado mensalmente. Por esse motivo, pode ser que, quando você estiver lendo este
conteúdo, alguns ícones tenham mudado, mas o importante aqui é entender a essência.
O mais incrível é que a cada atualização o Power BI ganha mais recursos, além de ficar mais acessível. Por
exemplo, o sistema ganhou a funcionalidade de gerar medidas fazendo “perguntas” à inteligência artificial.
Incrível, não é?!
Crie uma conta Office 365
O Power BI está dentro do pacote Office 365,
que vem sendo cada vez mais utilizado nas
empresas, principalmente com o aumento do
trabalho remoto.
O Power BI é gratuito, porém, para ter uma
conta Microsoft com todos os recursos, se faz
necessário adquirir uma licença paga.
Caso seu objetivo seja de praticar essa
ferramenta, você pode criar uma conta de
desenvolvedor.
É possível utilizar o Power BI desktop sem ter uma conta Microsoft, mas para publicar os relatórios é
necessária uma conta. No site da Microsoft, é possível entender melhor a diferença de cada licença.
Uma importante diferença é que usuários gratuitos apenas conseguem publicar relatórios públicos, ou seja,
qualquer pessoa vai conseguir acessar, enquanto os usuários premium conseguem publicar relatórios com
acesso restrito à empresa, além de maiores permissões de colaboração.
Utilizando um banco de dados de exemplo
Ao acessar o Power BI, é aberta uma tela de notificações com as novidades. Você pode fechá-la.
Tela de notificações do Power BI.
Em seguida aperte o ícone Experimentar um conjunto de dados de exemplo.
Opção de experimentar um conjunto de dados de exemplo.
Clique em Carregar dados de exemplo.
Opção de carregar dados de exemplo.
Selecione a tabela financials e clique em Transformar Dados.
Financials e Transformar dados.
Transformando os dados
Nessa etapa, vamos usar o Power Query para “limpar” a fim de facilitar nossa análise.
Para começar, vamos escolher as colunas com que queremos trabalhar. Para isso, clique em Escolher Colunas.
Opção Escolher colunas.
Selecione as seguintes colunas:
Country;•
Product;
Units Sold;
Sales Price;
Sales;
Date.
Confira:
Seleção das colunas.
Agora, só ficaram as colunas selecionadas, então vamos renomear cada uma delas clicando duas vezes no
cabeçalho.
•
•
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•
Country = Pais;
Product = Produto;
Units Sold = Unidades Vendidas;
Sales Price = Preço;
Sales = Total Vendas;
Date = Data.
Veja como fica:
Colunas renomeadas.
Feito isso, clique em Fechar e Aplicar.Opção de Fechar e Aplicar.
Analisando os dados
Agora, você está, de fato, no ambiente do Power BI. As possibilidades de trabalho são infinitas! A seguir,
veremos algumas das possíveis aplicações.
Primeiramente, expanda sua tabela ao lado direito.
Opção de expandir tabela ao lado direito.
Em Visualizações, clique em Tabela (1), depois selecione ou arraste os itens de Campos para Coluna em
Visualizações. Perceba que já foi criada uma grande planilha de visualização, pode ser na ordem que você
considerar mais adequada.
•
•
•
•
•
•
Visualizações, Campos e Colunas.
Agora, vamos criar um gráfico de colunas empilhadas. Para isso basta, clicar na visualização correspondente
(1) e arrastar os eixos Pais (2) e Total Vendas (3).
Visualização, eixos Pais e Total Vendas.
Um dos grandes diferenciais do Power BI é o poder da formatação dos gráficos. Vamos agora fazer algumas
alterações. Lembrando que ressaltamos que essa parte não tem certo ou errado. Lembre-se de pensar sobre
a saturação e criar um gráfico o mais enxuto possível.
Após clicar em “Formatar seu visual”, item 1, aumente a fonte para 10 (2) e a cor para preto (3). Em seguida
desative o título (4).
Formatar seu visual, aumentar a fonte, mudar a cor e desativar título.
Desmarque Eixo Y (1) e desative o título (2). Clique em Rótulos de Dados e ative. Abra a tela e clique também
em Tela de fundo.
Desmarcar o Eixo Y, desativar título e ativar Rótulos de Dados.
Clique em Geral, depois em Título, apague o atual e escreva Vendas por Pais. Se você fez o passo a passo
corretamente, o gráfico ficou deste modo:
Clicar em Geral e Título, apagar e escrever Vendas por Pais.
Se você fez o passo a passo corretamente, o gráfico ficou deste modo:
Resultado do gráfico.
Você pode copiar e colar esse gráfico. Em vez de Vendas por Pais, pode colocar a quantidade de produtos e
quantos foram vendidos.
O Power BI tem vários mecanismos similares a outras ferramentas do Pacote Office, como o Word e Excel.
Recurso de Copiar e Colar.
Agora vamos ajustar esse novo gráfico. Clique em Geral, depois em Título, apague o atual e escreva: Qtd
Produtos Vendidos. Observe:
Clicar em Geral e em Título, apagar e escrever Qtd Produtos Vendidos.
Clique em Visual (1), depois em Cores (2), apague o atual e selecione uma nova cor padrão.
Clicar em Visual e em cores, apagar e selecionar nova cor.
Se você seguiu essa etapa, o gráfico ficou deste modo:
Resultado do gráfico.
Antes de avançarmos, já é possível testar um grande poder do Power BI, a interação. Experimente clicar nas
colunas. Automaticamente, todos os gráficos acompanharão. Também é possível trocar o tipo de gráfico
facilmente, sem perder a seleção dos dados. Faça o teste!
Clique nas colunas e troca do tipo de gráfico.
Ao clicar no México, foram filtrados todos os dados contextualizados nos outros gráficos. Agora, vamos criar
uma medida no dax. A seguir, vamos calcular a média do total das vendas.
Clique na Página Inicial em Nova Medida, em seguida, digite o seguinte código: Média TV =
Average(financials[Total Vendas]). Fique tranquilo, o Power BI sempre dará dicas de preenchimento.
Clicar na opção Nova Medida e digitar o código.
Para vermos essa medida, crie um cartão, em seguida, clique na medida, que pode ser usada em qualquer
gráfico também.
Criar cartão e clicar na medida.
A medida ficou assim:
Resultado da medida.
Por fim, vamos criar um filtro usando a data:
Clicar em Data para criação do filtro.
Agora, é possível analisar os dados, considerando o período em dia, mês, ano, por exemplo.
Análise de dados.
Consolidando o dashboard
Uma arrumação do dashboard pode ser considerada adequada. Ressaltamos que essa parte não tem certo e
errado, apenas boas práticas. Perceba que a data e a média estão em destaque por considerarmos importante
nesse caso, mas pode ser em outros tipos de análise.
Arrumação do dashboard.
Nesse dashboard, ainda podem ser realizadas diversas melhorias, tais como:
Incluir um fundo de tela contextualizado com a identidade da empresa.
Conferir a paleta de cores adequadas.
Criar links para outros sites e materiais de apoio.
Organizar os dados no padrão estrela seguindo as boas práticas, ou seja, com tabelas, fatos e
dimensões.
Criar uma tabela calendário para manipular as datas.
Calcular os valores numéricos utilizando medidas dax.
Criar telas de navegação para não poluir o relatório (saturação).
Nesse exemplo, apenas demonstramos, de maneira rápida, como essa ferramenta é potente. Agora vamos ver
como publicar o resultado.
Publicação dashboard
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Após a finalização do dashboard, podemos publicá-lo, mas, para isso, faz-se necessário uma conta Microsoft.
Ao clicar em Publicar, iremos para o ambiente web (Power BI Service), que disponibilizará diversas formas de
compartilhar seu dashboard, inclusive como link.
Você será direcionado ao ambiente web, no qual é possível realizar diversas atividades, mas não é tão
completo que nem o Desktop. O nosso foco é o compartilhamento e a documentação do relatório.
Para publicar web, basta seguir o caminho a seguir:
Opção de Inserir relatório.
Aparecerá esta tela, com o link para você poder compartilhar com qualquer pessoa e impressionar seu chefe e
colegas de trabalho. Esse link pode ser acessado por qualquer usuário, tanto pelo computador quanto pelo
celular, bastar estar on-line.
Compartilhamento do link.
Conforme vimos na prática, o Power BI possui ferramentas com inúmeras possibilidades, permitindo a criação
de gráficos simples até verdadeiros sistemas complexos. Destaca-se a facilidade de usá-lo e de se fazer
análises, sendo permitida a criação de gráficos dinâmicos e profissionais sem a necessidade de um grande
conhecimento em nenhuma linguagem.
É importante destacar que um projeto maior exige dedicação, mas não tenha medo do desafio. Neste
conteúdo, foi possível ver a ponta do iceberg dessa importante ferramenta que se tornou protagonista na
criação e visualização de dados, com foco em apoiar a tomada de decisão dos gestores. Agora é a sua vez de
testar com os dados que você conhece, tenho certeza de que o resultado vai sair melhor do que você
esperava. Boa sorte!
Verificando o aprendizado
Questão 1
A função de um dashboard empresarial é similar à de um painel de carro para seu motorista. Ambos, gestor e
motorista, precisam tomar decisões ao longo do caminho. Para isso, devem periodicamente consultar
informações para auxiliá-lo. A seguir, aponte qual a vantagem da criação de dashboards para uma corporação.
A
Demonstrar que a empresa tem recursos tecnológicos.
B
Consolidação de todos os dados possíveis, exigindo das áreas atualizações diárias.
C
Demonstrar o controle dos dados, integrando todas as rotinas da empresa em uma única página.
D
Construir uma ferramenta confiável, integrada e ágil, que auxilie na tomada de decisão.
E
Criar um quadro com diversas colunas com todos os tipos de dados e categorias.
A alternativa D está correta.
Assim como um motorista, um gerente deve saber escolher os melhores caminhos. Para isso, deve
consultar as informações corretas quando achar pertinente. Atendendo a essa necessidade, as empresas,
cada vez mais, têm desenvolvido dashboards de negócios, com o objetivo de criar uma ferramenta
confiável, integrada e ágil para suporte à tomada de decisão.
Questão 2
Antes da construção de um dashboard, deve-se pensar em diversos aspectos, como a finalidade da
construção de uma ferramenta útil e que esteja alinhada às necessidades da empresa. A seguir, aponte um
fator que deve ser considerado na criação de um dashboard.
A
Entenda o contexto, saiba quais são os dados mais relevantes e como compará-los.
B
Escolha as cores mais utilizadas no mercado, para que sua empresa ganhe visibilidade.
C
Crie uma grande tabela com todos os dados disponíveis, para que o usuário possa criar inferências.
D
Insira os indicadores na parte inferior direita do dashboard.
E
Coloque o máximo de elementos gráficos sem necessidade de espaçoentre eles.
A alternativa A está correta.
Entender o contexto é fundamental para que o dashboard seja eficiente, por isso a importância de o
analista de negócio ser o responsável pela elaboração, pois esse profissional conseguirá pensar na forma
mais racional de analisar os dados e de utilizar os indicadores adequados.
4. Conclusão
Considerações finais
Pensar a visualização de dados é um assunto rico, que vai muito além de dominar uma ferramenta
tecnológica. Primeiramente, é importante entender o que significa cada dado gerado pela sua empresa, para
que seja possível pensar em indicadores e gráficos adequados para demonstrar os dados.
Uma vez escolhido o tipo da análise, não menos importante é entender como organizar as informações. Essa
parte é fundamental para o sucesso do relatório, pois nessa etapa consideramos o público-alvo, o design e
outros elementos. Essa etapa denomina-se como storytelling, na qual o criador do dashboard preocupa-se
com a narrativa dos dados, ou seja, como será contada a história.
Por fim, o dashboard é construído. Atualmente, esse é o instrumento mais utilizado para consolidar as
informações consideradas mais importantes para a empresa. Nesse momento, o analista de dados cria um
painel que, de maneira limpa e fluida, integrará os dados organizacionais para dar suporte ao tomador de
decisão da empresa. Ao olhar o dashboard, o tomador de decisão rapidamente entenderá o conteúdo e
poderá ter insights para auxiliar nas decisões de negócio.
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Leia o livro Storytelling com dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios, de
Cole Nussbaumer Knaflic.
Leia o livro Indicadores de desempenho, de Andresa S. N. Francischini e Paulino G. Francischini.
Referências
DA COSTA, D. R. Linguagem R: conceitos e aplicações. [s.l.]: AYA, 2022.
KNAFLIC, C. N. Storytelling com dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócios.
Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.
LARGHI, N. Veja o ranking das empresas mais valiosas do mundo. Valor Investe, 15 jun. 2022. Consultado na
internet em: 28 set. 2022.
MEDRI, W. Análise exploratória de dados. Universidade Estadual de Londrina, 2011. Consultado na internet em:
10 nov. 2022.
PARMENTER, D. Key Performance Indicators (KPI): Developing, Implementing, and Using Winning KPIs.
Hoboken:Wiley, 2007.
SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. Porto
Alegre: Bookman, 2019.
TABLEAU. Conheça alguns exemplos de KPIs e como classificá-los. Consultado na internet em: 09 out. 2022.