Conceção

Guia de 2023 para Visualização de Big Data

A visualização de big data é o processo de representar conjuntos extensos de pontos de dados não estruturados usando gráficos ou tabelas. Você pode usar técnicas de visualização de big data para tornar conjuntos de dados grandes ou dados brutos mais simples de entender e facilitar a extração de conclusões a partir deles.

Já ouviu a expressão “uma imagem vale mais que mil palavras”? Bem, isso é certamente verdade quando se trata de visualização de big data.

Vamos analisar algumas das utilizações e benefícios da visualização de big data, algumas das técnicas mais comuns de visualização de big data, por que a visualização de dados é importante para as indústrias e como ela beneficia essas indústrias.

Para que é usada a visualização de big data?

A visualização de big data tem muitos usos em uma ampla variedade de organizações e pode proporcionar uma série de benefícios.

Revisar grandes quantidades de dados

Conjuntos de dados grandes podem ser difíceis de compreender em sua forma bruta. Na verdade, ao lidar com big data, muitas vezes é impossível visualizar um conjunto de dados inteiro em um monitor.

A visualização de big data pode facilitar a revisão de grandes quantidades de dados brutos, representando-os de uma maneira fácil de ler e entender, permitindo ao usuário criar uma narrativa a partir dos dados.

A visualização de big data representa dados e conjuntos complexos de uma maneira fácil de entender, sem sacrificar a precisão. Isso permite que os usuários tirem conclusões precisas e confiáveis a partir dos dados, o que pode informar de maneira confiável o processo de tomada de decisão para os tomadores de decisão.

Identificação da correlação de eventos

O big data muitas vezes é armazenado em um formato de dados não estruturados ou em uma configuração tabular em um programa como pandas DataFrame. Ele pode combinar várias fontes de dados, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo. Isso pode tornar difícil comparar os vários tipos de grandes quantidades de dados entre si para identificar padrões e correlações.

Usando a visualização de big data, você pode ler e entender diferentes fontes de dados juntas, e você pode explorar conjuntos de dados para que os analistas possam identificar mais facilmente qualquer correlação de eventos entre diferentes tipos de dados.

As ferramentas de visualização de big data frequentemente operam em tempo real, reunindo, refinando e apresentando dados rapidamente após sua geração. Isso significa que qualquer usuário que acesse ferramentas de visualização de big data recebe dados atualizados e relevantes, permitindo que eles tomem decisões bem informadas e reajam às mudanças rapidamente conforme elas ocorrem.

Detecção de Tendências

Um dos usos mais importantes do big data é informar as decisões empresariais. Isso pode ser difícil de alcançar ao lidar com grandes volumes de dados, pois pode ser complicado identificar padrões em linhas de texto e números desordenados.

A visualização de big data pode ajudar a revelar padrões e conhecimentos anteriormente ocultos, permitindo que tomadores de decisão e analistas de dados tomem decisões empresariais bem fundamentadas, apresentando-lhes uma imagem mais clara dos dados.

Por exemplo, gráficos de linha ou gráficos circulares podem mostrar claramente tendências e padrões em conjuntos de dados complexos, destacando valores atípicos e anomalias.

Apresentação de Dados

A visualização de big data não apenas facilita a compreensão e análise de conjuntos de dados, mas também torna mais fácil apresentá-los a outras pessoas.

É fácil identificar padrões e tendências quando os dados são visualizados, facilitando a defesa de certas decisões empresariais para executivos ou partes interessadas externas. Isso é especialmente verdadeiro para aqueles que não são muito familiarizados com tecnologia e que podem ficar trancados em seus e-mails ou ter que perguntar “o que é uma API?”.

Usar ferramentas de visualização de big data permite reunir grandes conjuntos de dados em um só lugar, facilitando a comparação. Você pode exibir vários gráficos e outras representações dos dados em painéis de controle de fácil navegação, permitindo que os usuários comparem e contrastem rapidamente os dados históricos.

Também é mais fácil compartilhar big data quando você o visualizou. Você pode facilmente inserir gráficos e outras representações visuais de dados em relatórios, e-mails ou apresentações e depois compartilhá-los com toda a organização ou com parceiros externos.

Quais são os tipos de visualização de big data?

Existem muitos tipos de visualização de dados com diferentes benefícios para os negócios, e algumas novas técnicas de visualização são mais apropriadas para tipos específicos de dados do que outras.

Por exemplo, um cientista de dados pode escolher entre usar um gráfico circular ou um gráfico de barras para análise de dados. Se você deseja analisar dados de análise de big data sobre locais, deve considerar o uso de mapas de calor interativos ou possivelmente tabelas dinâmicas.

Neste artigo, exploraremos 10 exemplos de tipos de visualização de big data que podem ser usados para ajudá-lo a determinar qual tipo é o mais fácil de compreender.

Gráficos

Gráficos são alguns dos métodos mais comumente usados de visualização de dados.

  • Linha

Os gráficos de linha representam dados com um valor fixo em um eixo, como o tempo, e uma variável no outro, como a receita. Esses gráficos mostram a relação entre os dois valores, como se a receita aumentou ou diminuiu ao longo do tempo.

  • Circular

Os gráficos circulares são uma forma gráfica usada para representar valores de dados como uma proporção do conjunto de dados como um todo. Eles são uma boa maneira de mostrar o tamanho relativo das diferentes partes de dados hierárquicos, destacando tendências.

  • Barra

Os gráficos de barras representam categorias em um eixo e valores no outro, permitindo comparar vários dados em pontos ou conjuntos de dados diferentes.

Plots

Plots são úteis para identificar e comparar as relações entre dois ou mais conjuntos de dados grandes.

  • Dispersão

Os gráficos de dispersão usam pontos para mostrar o valor de várias variáveis numéricas em um gráfico de barras. A maneira como os pontos se agrupam pode identificar padrões e tendências dentro de um conjunto de dados.

  • Bolhas

Os gráficos de bolhas são semelhantes aos gráficos de dispersão, mas podem mostrar informações adicionais variando o tamanho do ponto. Eles são úteis quando várias variáveis são mostradas em um único gráfico ou gráfico e podem destacar tendências e padrões mais profundos nos dados.

Mapas

Mapas podem ajudar a destacar padrões geográficos em dados ou fornecer um resumo visual rápido de um conjunto de dados.

  • Mapas de calor

Um mapa de calor é um método de visualização de informações exibidas em um gráfico ou tabela organizada que é usado para representar várias nuances de cor e intensidade de cor. O uso de um termográfico interativo é útil para análises de dados aparentemente intermináveis. No caso de valores muito amplos, os mapas de calor são muito mais fáceis de usar para analisar representações mais complexas de dados e visualizá-los rapidamente.

  • Geoespacial

Mapas geoespaciais destacam dados em relação a localizações geográficas. Você pode usar cores e outras anotações para realçar as relações entre locais geográficos e outras variáveis. Isso ajuda a visualizar big data e identificar e analisar tendências e padrões com base em fatores geográficos.

Diagrama de Rede

Um diagrama de rede mostra as conexões e relações entre vários componentes, exibidos como ‘nós’. Eles podem ser úteis ao mapear dados de redes sociais ou vendas de produtos em várias localizações geográficas.

Histograma

Histogramas podem representar a distribuição de frequência de dados agrupando dados em faixas e representando o número de pontos de dados dentro dessa faixa.

Nuvem de Palavras

Uma nuvem de palavras mostra a frequência de palavras e frases específicas dentro de um conjunto de dados, permitindo a análise de dados textuais. Quanto mais vezes uma palavra aparece, maior ela é na nuvem.

Gráfico de Funil

Um gráfico de funil é uma maneira popular de representar dados de vendas, mostrando o número de usuários ou clientes em cada estágio de um funil de vendas. Isso permite que as empresas identifiquem onde estão perdendo e ganhando clientes e, portanto, onde as equipes de marketing e vendas precisam concentrar seus esforços.

Painéis de Controle

Painéis de controle permitem exibir vários gráficos e tabelas lado a lado em um painel interativo. Isso permite a rápida comparação entre conjuntos de dados e também facilita o compartilhamento de representações visuais de dados com pessoas dentro e fora da organização.

Infográficos

Infográficos podem combinar muitas representações visuais diferentes de dados para transmitir significado rapidamente com um olhar. Isso pode incluir texto, gráficos, diagramas, gráficos interativos, imagens e ícones. Dê uma olhada em exemplos de infográficos para ter uma ideia.

Design animado e interativo

Visualizações animadas e interativas de dados podem envolver os espectadores e incentivá-los a pensar mais sobre o que está sendo comunicado. Os espectadores podem descobrir camadas adicionais de dados interagindo com as informações, fornecendo análises ainda mais profundas e revelando padrões e tendências adicionais que, de outra forma, poderiam permanecer ocultos.

Indústrias que se beneficiam com o uso da visualização de big data

Muitas organizações em diversas indústrias diferentes utilizam a visualização de big data para analisar dados em benefício próprio.

Banco e finanças

Organizações do setor bancário e financeiro lidam diariamente com volumes enormes de dados. Com isso, cientistas de dados podem identificar tendências de mercado, compreender o comportamento do cliente e detectar fraudes e outros riscos.

A visualização de big data pode consolidar dados de diversas fontes, permitindo que organizações gerem relatórios em tempo real e forneçam análises relevantes. Isso é especialmente útil para aqueles no setor bancário e financeiro quando se trata de relatórios de risco, relatórios financeiros e análise de desempenho.

A capacidade de identificar padrões, tendências e anomalias rapidamente também pode ajudar as instituições financeiras a detectar casos de fraude ou outros riscos potenciais.

modelo de painel de controle de KPI financeiro mensal por Piktochart

Saúde e educação

A indústria da saúde utiliza a visualização de big data para representar estatísticas médicas complexas de forma mais fácil de entender.

O setor de saúde pode utilizar representações geográficas de dados, como mapas coropléticos, para mostrar padrões na disseminação de doenças ou para identificar correlações e tendências entre locais geográficos e questões de saúde.

O setor de educação pode usar software de visualização de big data para analisar os dados de desempenho dos alunos, permitindo que educadores desenvolvam planos de aprendizado que aumentem o envolvimento e levem a melhores resultados.

A visualização de big data facilita a identificação de padrões e tendências na gestão da aprendizagem e nos resultados de aprendizado e pode mostrar a correlação entre esses fatores e outros, como investimento em recursos e equipamentos. Isso permite que os líderes do setor de educação tomem decisões mais informadas e baseadas em dados sobre a distribuição de recursos e financiamento.

painel de relatório de l&d por piktochart

Hospitalidade e varejo

Na indústria da hospitalidade, as organizações podem aproveitar a visualização de big data de várias maneiras. Por exemplo, redes de hotéis podem utilizar a visualização de big data para rastrear métricas, como o índice de penetração de mercado, que mede o nível de ocupação de um hotel em relação ao nível médio de ocupação do mercado.

Da mesma forma, as organizações podem analisar o índice de tarifas médias para determinar o quão competitivos são os preços de um hotel específico. A análise dessas métricas com a ajuda da visualização de big data permite que os líderes de negócios identifiquem se precisam fazer alterações para permanecerem competitivos.

No varejo, o big data pode ser usado para tudo, desde prever a demanda até prever os hábitos de gastos dos clientes, analisando dados históricos e procurando tendências e padrões. Essa ciência de dados ajuda a tomar decisões ao reordenar estoques e projetar campanhas de marketing, permitindo que os varejistas planejem com precisão para atingir suas metas.

Os varejistas também podem usar a visualização de big data ao tentar personalizar a experiência do cliente. Eles podem usar dados de transações, históricos de pedidos e consultas de atendimento ao cliente para criar um perfil dos tipos de clientes que a empresa possui. Isso permite que eles ofereçam marketing e atendimento ao cliente personalizados, o que pode levar a maior satisfação do cliente e receita geral.

painel trimestral de desempenho de vendas por piktochart

Governo e segurança

A visualização de big data tem aplicações quando se trata de governo e segurança. Numerosas fontes geram dados nesses setores, incluindo ligações telefônicas, e-mails, postagens em mídias sociais, dados do censo, imagens de satélite e até mesmo câmeras de segurança.

As organizações visualizam esses dados de várias maneiras, incluindo mapas, para ajudar a planejar serviços essenciais, como educação, saúde e infraestrutura.

Ao identificar áreas com crescimento populacional rápido, os tomadores de decisão podem decidir onde precisam reforçar ou expandir a infraestrutura para continuar atendendo eficientemente ao público.

As organizações de aplicação da lei e segurança pública podem utilizar essa ferramenta de visualização de big data para rastrear o surgimento de potenciais ameaças à segurança pública. Isso pode incluir ameaças como ciberataques que podem levar a violações de dados.

modelo de relatório ODS das nações unidas por piktochart

Transporte e comunicação

Muitos planejadores de transporte usam a visualização de big data para planejar serviços e comunicar informações ao público.

Gráficos de barras e gráficos de linha são maneiras eficazes de comparar compras de passagens ao longo do tempo, permitindo que os planejadores vejam a demanda por serviços de transporte público em bairros específicos.

Os gráficos de dispersão podem aprofundar essas informações, mostrando a correlação entre as vendas de passagens e a identidade daqueles que as compraram, permitindo que os planejadores identifiquem padrões relacionados à renda, idade e gênero dos usuários do serviço.

Mapas são uma ferramenta incrivelmente útil de visualização de dados quando se trata de planejar o transporte. Eles podem destacar facilmente tendências e padrões nos dados, como quais rotas têm o maior ou o menor volume de passageiros e quais serviços podem sofrer interrupções ou atrasos. Isso pode ser de grande ajuda ao planejar serviços e alocar recursos.

O setor de comunicações também pode usar a visualização de big data com grande eficácia. Monitorar a experiência do cliente pode ajudar os provedores a garantir um bom atendimento ao cliente e alertá-los para possíveis interrupções ou outros problemas no serviço.

A visualização de big data também auxilia os provedores de comunicações a realizar marketing direcionado, identificando padrões de comportamento do cliente e fidelidade do cliente. Eles podem usar esses dados para tentar reduzir a rotatividade de clientes.

modelo de relatório de resultados csat por piktochart

Conclusão

A visualização de big data é uma das maneiras mais poderosas pelas quais as organizações podem extrair valor de seus dados. Dominar a representação visual de dados é tão importante quanto conhecer termos ágeis ou projetar com precisão seus custos. Ela fornece aos líderes de negócios e tomadores de decisão representações gráficas precisas dos dados, permitindo que eles tomem decisões bem fundamentadas.

Cada método de representação visual de dados tem seus próprios benefícios, portanto, garantir que o gráfico, mapa ou infográfico correto seja usado para o trabalho correto é essencial. Uma vez feito isso, identificar padrões e tendências e tomar decisões de negócios baseadas em dados será mais fácil do que nunca.

Se você está considerando ferramentas de visualização de big data, considere usar o criador de gráficos do Piktochart para visualizar seu big data.

Pohan Lin

Pohan Lin

Pohan Lin é o Gerente Sênior de Marketing na Web e Localizações na Databricks, uma fornecedora global de dados e IA que conecta os recursos de data warehouses e data lakes para criar arquitetura lakehouse, juntamente com o TensorFlow da Databricks. Com mais de 18 anos de experiência em marketing na web, negócios SaaS online e crescimento de comércio eletrônico, Pohan é apaixonado por inovação e dedica-se a comunicar o impacto significativo que os dados têm no marketing. Pohan Lin também escreveu para domínios como Landbot e PPC Hero.

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