• Diego Ferrarini

Storytelling com dados: O que é?

Atualizado: Jun 2


Quem nunca visualizou um gráfico e se sentiu confuso com as informações apresentadas ali ou precisou perguntar para uma outra pessoa o que significava aquele monte de informações desconexas em um dashboard? Você levou tempo demais para compreender uma informação que deveria ser interpretada em segundos? Pois bem, isso são sintomas de que a história não está sendo bem contada.


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Hoje temos na internet diversos cursos ensinando o uso de ferramentas de Business Intelligence. Vamos tomar para exemplo o Power BI. Existem os mais variados tipos de cursos ensinando como se usa uma determinada medida DAX ou como se realizam alterações no Power Query. Tudo isso tem um enorme valor, é claro, mas deixa escapar algo tão importante quanto a própria medida DAX. A apresentação dos dados. E é nesse ponto que quero tocar com esse artigo. De nada vale um cálculo complexo que você passou o dia todo realizando se na hora de apresentar você pecou na visualização e não extraiu todo o potencial que poderia.


Quando você está contanto uma história para uma criança, a forma de falar e gesticular é diferente de quando você está contando uma história para um adulto. Para a criança usamos uma entonação diferente e palavras mais simples e corriqueiras e quando conversamos com um gerente ou diretor de uma empresa usamos um vocabulário mais específico, formal. Isso acontece porque conhecemos quem é o público-alvo e como eles lidam de forma diferente com a mensagem transmitida. É nesse sentido que devemos tratar nossos dados, lembre-se, públicos diferentes requerem formas diferentes de comunicação.


Quando desenvolvemos um relatório ou vamos apresentar algum tipo de informação, três perguntas devem ser feitas em nossa mente para que esse processo seja assertivo: Quem? O que? e como? “Quem” é o meu público-alvo? “O que” ele pode tirar de proveito com essa informação e “Como” vou fazer para que essa comunicação seja eficiente? Um erro comum que muitos analistas de BI cometem é justamente ignorar as perguntas acimas e já saírem construindo seus painéis sem um cronograma lógico, ou seja, não sabemos onde a história começa e nem onde termina.


Uma forma de evitar esse problema é aplicando técnicas de Storyboard. Dessa forma, definimos ante a tudo qual a sequência dos fatos e a onde eles irão chegar. Isso pode ser feito no papel ou em algum software de sua preferência.


Um ponto importantíssimo e que merece todo destaque nesse artigo é em relação a escolha de um visual bonito e capaz de chamar a atenção do público. Acredito que boa parte dos esforços na construção de dashboard se encontram nessa parte. Muitos usam outros softwares para desenhar todo o layout, os cartões, o fundo “Dark” (A moda é o fundo dark!) e o que vemos é um festival de combinações de cores que enchem os olhos do público, mas que são em sua grande maioria anêmicos de conteúdo e pecam muito na análise de dados. Não basta, portanto que o visual seja bonito, ele precisa cumprir o seu papel também com relação aos dados e ao conteúdo, afinal é para isso que ele serve. Devemos nos atentar que as cores expressam emoções, quando olhamos para a cor vermelha é comum associarmos a algum tipo de erro, não obstante os ícones dos softwares fazem bem o uso dessa cor. Quando olhamos a cor amarela ou laranja, associamos com um pedido de “atenção” ou que algo possivelmente pode estar errado. Por fim a cor verde nos passa a sensação de “sucesso” e que aquilo está certo. Devemos ter cautela no uso dessas cores para não passarmos a sensação errada ao usuário.


Vamos fazer um teste? Em um cartão no qual você precisa expressar o % da meta atingida no mês, se o valor analisado estiver acima da meta, qual cor você usaria para representar esse valor? E se estivesse abaixo? Certamente duas cores vieram em sua mente, verde para acima da meta e vermelho para abaixo da meta. Por isso prego sempre o uso com cautela da paleta de cores, optando por cores mais pastéis, fazendo o uso de cinza para desfocar elementos que não quero chamar a atenção. Lembre-se, são os dados que devem chamar a atenção do seu painel.



Qual visual devo escolher?


Na hora de escolher os gráficos que iremos apresentar em um dashboard é comum querermos impressionar fazendo uso dos mais variados tipos de gráficos, segmentações etc. Esse é um ponto onde precisamos ter cautela. Geralmente tendemos a fugir dos gráficos simples e buscamos algo mais robusto e isso pode ser um grande erro.


Devemos sempre pensar o contrário, quanto mais simples de analisar, mais fácil será a comunicação. Em muitas vezes um simples gráfico de colunas será suficiente, ou apenas um cartão.


Um visual simples e muito utilizado são as tabelas. Elas possuem a facilidade de poder mostrar vários tipos de informações em um só lugar. Quando fazemos uso de tabelas elas interagem com nosso sistema verbal, ou seja, definitivamente nós lemos uma tabela. São muito boas para mostrar vários tipos de informações e nos comunicar com um público misto, onde cada um procurará sua linha para ler. Porém, em uma apresentação ao vivo, devemos evitar o seu uso, pois enquanto o público a lê, ninguém irá te ouvir, sem contar que o nosso sistema verbal é muito mais lento que nosso sistema visual, ou seja, demoramos mais para assimilar a informação em uma tabela do quem em um gráfico.


Ainda sobre os elementos visuais é comum o uso do gráfico de pizza ou rosca. Aqui entra um ponto importante amplamente discutido. Encontramos adeptos desses gráficos em todos os cantos. Porém, quando pedimos para nosso público analisar um gráfico de pizza, pedimos para eles analisarem os ângulos daquela figura e compararem seus tamanhos. No gráfico de rosca, pedimos ao público para compararem o arco interno do gráfico. O grande problema desses gráficos são que nossos olhos não conseguem atribuir valores quantitativos para figuras, se os itens do gráfico de pizza ficarem parecidos será impossível saber quem é maior. Será necessário incorporarmos mais recursos em nosso visual a fim de tornar aquela visualização compreensível. Isso pode gerar uma saturação desnecessária ao visual.



A saturação


É comum olharmos um visual e sentirmos algo pesado aos nossos olhos, algo que nos passe a sensação de complexidade, que eleve o tempo de análise e faça com que você gaste um tempo enorme tentando decifrar o que aquele monte de informação está tentando te passar. Isso é um sintoma clássico de saturação.


Uma coisa é certa, tudo o que você insere em seu visual agrega uma carga cognitiva. Essa carga podemos entender como o esforço metal exigido para compreender algo. Quando nós apresentamos um gráfico para nosso público, estamos pedindo para que ele processe aquela informação. Sendo assim, devemos evitar ao máximo informações que exigem processamento mental, mas que não agregam valor à análise. Devemos assim, evitar todo o ruído que nossa comunicação possa ter para sermos eficazes.


Quando um visual está saturado ele passa a sensação de que é algo difícil de entender. Isso pode fazer com que o público desista de entender o que está sendo mostrado. São tantas informações ali juntas que requerem tempo para compreensão e nem todos terão tempo para isso. Uma dica importante é que: Elementos com mesma cor, tamanho ou que estejam orientados iguais são percebidos como similares ou fazem parte de um grupo. Isso faz parte de um princípio de percepção visual da Gestald, irei deixar o link no aqui para que você possa dar uma olhada, vale a pena!


Mas então como podemos evitar a saturação? Abaixo alguns do principias fatores que deixam nosso visual saturado:


  • Falta de ordenação dos elementos.

  • Falta de alinhamento. É importante deixar espaços em branco para que criem linhas limpas ente um visual e o outro.

  • Deixar títulos de gráficos ou legendas centralizados. Isso faz com o público vá até o centro do visual e volte ao canto esquerdo para começar a ler. Devemos sempre deixar os títulos e legendas no canto esquerdo de nosso visual afim de que o público possa ler o título e já saber o que está analisando abaixo.

  • Textos em diagonais ou pela metade. Textos inclinados a 90º demoram 205% a mais no tempo de leitura e textos inclinados a 45º levam em média 52% de a mais para serem lidos.

  • Falta de espaços em branco. Nunca adicionar mais elementos na página pelo simples fato de que está sobrando espaço. Na verdade o espaço em branco atua como uma forma de descanso para nosso cérebro. Uma página com muitos elementos é como um discurso feito sem pausa. O público não consegue refletir. O mesmo ocorre com uma página muito carregada.

  • Contraste. Devemos usar de forma estratégica o contraste. Se existe algo na tela que deve chamar a atenção, devemos deixar isso em evidência, diferenciando dos demais.

Acima estão alguns dos fatores que deixa os visuais saturados, logo abaixo algumas formas de deixar os visuais mais leves e harmoniosos:

  • Remover as bordas dos gráficos. Um dos princípios da Gesltald é sobre o Fechamento, ou seja, elementos dentro de uma caixa dão a sensação de pertencer a um grupo.

  • Remover linhas de grade. Em vários casos, as linhas de grade não agregam valor nenhum e ainda por cima causam uma concorrência visual com os dados. Se não for possível remover, deixar de uma forma onde essa concorrência não aconteça.

  • Remover marcadores. Marcadores adicionam carga cognitiva ao visual e seu valor agregado é pequeno. Muitas linhas com marcadores ficam impossíveis de analisar.

  • Potencializar as cores. Outro princípio da Gesltald é o da Similaridade. Sempre deixar a legenda com a mesma cor que ela representa no gráfico.

Com essas informações acima você será capaz de perceber onde de fato seu visual pode ser melhorado. A dica é nunca inserir algo no visual sem ter um propósito. Sempre faça essa pergunta ao seu dashboard: Se eu remover esse item isso afetará a análise? Se a resposta for “não”, então não pense duas vezes, remova!



O que mais te chama a atenção?

Devemos ter consciência de que o tempo que nosso público disponibiliza para analisar um dashboard é precioso. Imagine um diretor de uma multinacional analisando um de seus dashboards. Ele seria capaz de encontrar facilmente a informação que seu visual propôs a mostrar? Para ajudar a esse tipo de situação podemos fazer uso de atributos pré-atentivos para que o público possa ver aquilo que queremos que eles vejam antes mesmo que eles saibam o que estão vendo. Podemos usar as cores para destacar um elemento visual no qual sabemos que possui maior relevância para a análise. Veja abaixo:


Tente localizar o número 5:

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E agora?

333333333333353333333333353


É nítido que no segundo exemplo foi mais fácil. Isso é usar atributos pré-atentivos. Podemos ainda criar uma hierarquia visual, por exemplo: qual item é mais importante? Qual item é o segundo mais importante? Veja abaixo:



Exemplo: TOTAL VENDIDO NO MÊS: O visual mostra a quantidade de itens vendidos no período selecionado.


Sempre devemos atentar para onde nossos olhos são atraídos. Um teste interessante é desviar o nosso olhar para outra coisa por um instante e após um tempo fixarmos o olhar novamente para nosso visual. Se o item que mais te chamou atenção nesse momento foi algo proposital e pensado por você, isso significa que o visual está no caminho certo. Se não, alguma correção precisa ser feita.

Você deve ter percebido que precisamos pensar como um designer. Precisamos realçar aquilo que achamos importante, fazendo uso de textos em negrito, caixa alta, cor, tamanho do texto. Eliminar as distrações removendo itens desnecessários, criar hierarquias de informações para facilitar o entendimento do público e sempre deixar o visual acessível. Quando o público não entende algo em um gráfico, isso significa que houve falha no design e consequentemente na comunicação. Repito, quando mais complicado um visual pareça, mais tempo o publico pode pensar que irá gastar para entender. Isso significa que terá uma menor probabilidade de quererem entendê-la.


Por fim capriche na estética, um visual bonito faz toda a diferença. Um visual bonito passa a sensação de ser fácil e agradável de ser analisado e um visual agradável pode significar que o público terá mais paciência ao interpretá-lo. Sendo assim, use as cores de forma inteligente, sempre como uma decisão intencional de usar aquilo que a cor expressa, realçando as partes importantes para a análise. Nesse ponto é valido lembrar que o público aprende o significado das cores e projeta isso para os demais gráficos, então sempre use cores uniformes, nada de arco-íris ou carnaval nos seus dashboards.



MÃO NA MASSA!!

Vamos nesse ponto ver como podemos por em prática tudo isso que abordamos nesse artigo.

  • Primeiro passo, entendendo o contexto:

Quem? O gerente de vendas de uma empresa.


O Que? Analisar a quantidade vendida do “Produto C” para entender o comportamento das vendas antes e durante o período da pandemia.


Como? Mostrar a quantidade vendida nos meses anteriores a pandemia no Brasil e durante.


Uma forma simples de visualizar a informação seria conforme o gráfico abaixo.

Logo podemos identificar vários pontos de melhoria. Vejamos: O gráfico de colunas é o mais apropriado para esse tipo de análise? Como podemos melhorar?

  • Segundo passo: Escolhendo o melhor visual:

  • Terceiro passo: Escolhendo as cores

  • 4. Quanto passo: Removendo a saturação

  • Quinto passo: Chamando a atenção do usuário para onde desejamos

O que a última figura pode nos contar? Ela nos conta que o “Produto C” possuiu a maior queda dentre os produtos analisados, porém mostrou-se estável no ano de 2021. Essa informação responde muito bem o requisito proposto onde deveríamos analisar as vendas no decorrer desses três anos e o comportamento do “Produto C” em relação aos demais. Vamos ver o antes e o depois?

Analisando o antes e o depois, podemos concluir que os conceitos de Storytelling facilitam a apresentação dos dados e a comunicação, deixando os visuais apresentados limpos e com o foco do público onde realmente importa: Os dados!



Diego Ferrarini

Analista de Business Intelligence

Linkedin MentorsTec

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