Atualmente, todas as empresas dependem da ciência de dados para tomar decisões mais fortes e informadas sobre dados, agilizar processos e garantir a vantagem competitiva no mercado. A análise e visualização de dados são dois componentes interligados da ciência de dados e desempenham um papel importante na extração de informações dos dados e na comunicação dessas informações às partes interessadas importantes.
Por um lado, a análise de dados foca-se na compreensão dos dados e na extração de informações dos padrões e tendências dentro dos conjuntos de dados. A visualização de dados, por outro lado, representa as conclusões do processo de análise de dados de uma forma que é fácil para pessoas que não são analistas de dados compreenderem e interpretarem. Os dois processos estão interligados e têm o mesmo objetivo: extrair informações valiosas de conjuntos de dados e comunicar essas conclusões de uma forma que se possa melhorar a tomada de decisões e fazer avançar a organização.
O que é a análise de dados?
Ouvimos sempre falar dos dados, mas como é que as empresas realmente usam essas informações para tomar as suas decisões comerciais? Este é o trabalho dos cientistas de dados que desempenham papéis cada vez mais cruciais a informar as organizações sobre ações estratégicas que possam optar por tomar.
A análise de dados é o processo de limpeza, organização e interpretação de conjuntos de dados com a intenção de extrair informações valiosas dos padrões, relações e tendências encontradas nos dados. Essas informações são úteis para as decisões da empresa, ajudam a desenvolver objetivos organizacionais, a orientar campanhas de marketing e transformam os produtos de formas mais alinhadas com as tendências do consumidor, perfis de clientes ou hábitos de compra.
O que é a Visualização de Dados?
A visualização de dados é o processo de transformação de resultados em representações gráficas ou outras representações visuais. O objetivo da visualização de dados é representar dados complexos de uma forma que possa ser facilmente compreendida e interpretada por um público mais amplo. Este público pode incluir outras equipas da empresa, partes interessadas externas ou consumidores: por outras palavras, pessoas que podem nunca ter sido analistas de dados.
Parte da função de um analista de dados é determinar a melhor forma de visualizar os dados. Isto dependerá do seu público, do tipo de dados e da história que está a ajudar a comunicar através dos dados. Estas técnicas de visualização de dados podem incluir:
Gráficos e tabelas: podem ser gráficos de barras, gráficos de linhas, gráficos de dispersão, gráficos circulares ou outros gráficos visuais.
Mapas: são utilizados para apresentar dados geográficos, padrões espaciais e distribuição no espaço.
Infográficos: são uma forma comum de combinar dados numéricos com texto para contar uma história de forma clara e concisa.
Painéis: são uma forma interativa de apresentar dados. Os utilizadores podem explorar diferentes aspetos dos conjuntos de dados e obter uma visão mais holística dos dados.
Em suma, a visualização de dados é um componente crucial da análise de dados. É um processo que requer uma compreensão do teu público, das informações que procuram e como visualizar melhor as tuas conclusões, de modo a que os dados complexos sejam facilmente interpretados e as principais perspetivas sejam realçadas.
Se tiveres interesse numa visão mais aprofundada da visualização de dados, lê sobre como melhorar as tuas competências de visualização de dados no nosso blogue.
A importância da visualização de dados na análise de dados
Os dados estão em todo o lado, mas não faz sentido que os decisores e outras partes interessadas não possam interagir intuitivamente com eles. É por isso que a visualização adequada dos dados se torna tão crucial. A visualização de dados é um aspeto importante do processo de análise de dados, especificamente porque dá vida aos conjuntos de dados que, de outra forma, poderiam parecer monótonos ou avassaladores para muitos profissionais de empresas.
Comunicar claramente as conclusões de uma forma que as partes interessadas possam facilmente agir é o que, em última análise, transforma os conjuntos de dados num recurso poderoso para as empresas. Aqui estão algumas formas simples pelas quais a visualização adequada de dados pode melhorar os processos de tomada de decisões da tua organização:
Clareza e compreensão: no sentido mais básico, a visualização de dados transforma conjuntos de dados desorganizados em imagens facilmente interpretáveis que as pessoas com formação não técnica podem facilmente envolver e extrair perspetivas. Proporcionar uma visão clara e abrangente torna os conjuntos de dados complexos menos intimidantes e oferece uma forma intuitiva de os profissionais participarem no processo de análise de dados.
Novas perspetivas: através da apresentação de dados de uma forma alternativa, os analistas e as partes interessadas podem chegar a novas perspetivas ou padrões que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Através da visualização dos dados de forma interativa, quem visualiza têm o poder de participar no processo de análise, fazer perguntas e obter perspetivas que possam relacionar-se mais diretamente com as suas áreas de trabalho.
Tomada de decisões melhorada: os dados são poderosos, porque levam à resolução de problemas e à tomada de decisões informadas. As visualizações de dados bem concebidas também podem comunicar possíveis implicações de decisões alternativas e fornecer maiores perspetivas para os potenciais resultados de diferentes escolhas e estratégias.
Comunicação simplificada: a visualização eficaz de dados garante que todas as equipas e partes interessadas tenham uma compreensão partilhada das conclusões do analista de dados. Este conhecimento coletivo promove a colaboração e facilita uma forte comunicação entre equipas e entre disciplinas.
Comparações: as visualizações de dados fornecem gráficos que podem facilmente comparar conjuntos de dados, variáveis diferentes ou períodos de tempo. Estes gráficos são particularmente úteis para analisar tendências, comparar trimestres e anotar transformações ao longo do tempo.
Estas são apenas algumas das muitas formas pelas quais a visualização de dados faz avançar o processo de análise de dados. Como sabemos, a análise de dados é crucial para informar a estratégia organizacional hoje em dia, mas apenas na medida em que um analista de dados pode comunicar as suas conclusões a outros profissionais de tecnologia e fazer recomendações informadas sobre dados. Ao tornar esses dados compreensíveis para um público maior, as perspetivas baseadas em dados tornam-se mais fiáveis, relacionam-se com equipas específicas e podem ser expandidas para reforçar as decisões comerciais.
Ferramentas e técnicas populares de visualização de dados
O mundo da análise de dados continua a expandir-se à medida que mais empresas investem em conjuntos de dados e softwares para ajudar no processo de visualização de dados. Assim, algumas das ferramentas de visualização de dados mais proeminentes incluem:
Microsoft Excel para análise e visualização de dados: O Microsoft Excel é uma das ferramentas de folha de cálculo mais utilizadas que oferece ferramentas de visualização de dados incorporadas, como gráficos. Este programa é recomendado para pessoas que precisam de imagens de dados rápidas para conjuntos de dados simples. No entanto, o Excel não oferece muitas das ferramentas de visualização de dados mais recentes que outro software especializado possa incluir.
Tableau: O Tableau é uma poderosa ferramenta de inteligência empresarial que permite aos utilizadores criar painéis e visualizações de dados interativos e partilháveis. O software é adequado para conjuntos de dados complexos, suporta uma vasta gama de fontes de dados e oferece vários tipos de gráficos.
Power BI: semelhante ao Tableau, o Power BI é uma ferramenta de inteligência empresarial forte que apoia os utilizadores na criação de painéis interativos e relatórios de dados. É o software de análise de negócios da Microsoft e, portanto, funciona bem com outros produtos da Microsoft.
D3.js: é uma poderosa biblioteca JavaScript de código aberto que permite aos utilizadores criar visualizações interativas, dinâmicas e altamente personalizáveis num navegador Web. A D3.js proporciona um elevado grau de flexibilidade aos utilizadores relativamente ao design e ao caráter das visualizações.
QlikView e Qlik Sense: as ferramentas Qlik permitem aos analistas de dados explorar dados, criar painéis interativos e gerar visualizações dinâmicas. A QlikView está focada em disponibilizar painéis e relatórios pré-concebidos e complexos aos utilizadores finais, enquanto a interface da Qlik Sense é uma plataforma de inteligência empresarial self-service que enfatiza interfaces fáceis de utilizar e desenvolvimento colaborativo para programadores e utilizadores não técnicos.
Cabe às organizações determinar de que softwares, ferramentas e técnicas pretendem tirar partido nos processos de análise e visualização de dados. Isto dependerá do tipo de dados em que as organizações estão a estudar, bem como do público que mais tarde irá receber e interagir com as visualizações de dados.
Aprofundar a análise e visualização de dados
A análise de dados está a provar que desempenha um papel importante em muitas das indústrias de desenvolvimento mais rápido, desde a tecnologia da informação aos serviços financeiros. Em 2020, o Fórum Económico Mundial classificou a Análise de Dados como o segundo emprego de crescimento mais rápido nos Estados Unidos, com 25% de crescimento antes de 2030. Portanto, se desejas avançar no campo da ciência de dados, obter um certificado de análise e visualização de dados, inscrever-te num bootcamp de análise e visualização de dados ou simplesmente realizar um curso de análise e visualização de dados pode ser uma decisão valiosa.
Se quiseres aprofundar o mundo da análise e visualização de dados, aqui estão algumas recomendações para alargar as tuas credenciais:
Obter um certificado de análise e visualização de dados
Existem vários programas de certificado de visualização e análise de dados à escolha. Escolher o programa de certificação certo é crucial para medir os teus conhecimentos e capacidades em relação aos padrões da indústria. Da mesma forma, é importante selecionar um programa de certificação que ensine as competências que procuras para teres sucesso nas áreas específicas em que procuras avançar. Sabendo isto, aqui estão algumas das certificações de analista de dados mais populares em 2023:
Google Data Analytics Professional Certificate: A Google oferece uma certificação online flexível que fornece uma base sólida para o mundo da análise de dados. O curso é um programa de “aprendizagem ao teu ritmo”, com a maioria dos participantes a concluírem o programa em apenas seis meses. O certificado foi concebido para principiantes sem experiência técnica prévia, com a intenção de ensinar as noções básicas de limpeza, visualização e análise de dados, juntamente com instruções sobre como utilizar folhas de cálculo, SQL e programação R.
Certificado pela Microsoft: Power BI Data Analyst Associate: O certificado Power BI da Microsoft ensinará aos participantes as noções básicas do Microsoft Power BI, dando instruções sobre como identificar e adquirir dados, transformar dados em modelos de dados e imagens e, mais tarde, partilhar essas imagens e perspetivas com as partes interessadas relevantes.
Certificado IBM Data Analyst Professional: o certificado IBM Data Analyst Professional é um curso online flexível que promete preparar pessoas com pouca ou nenhuma experiência em análise de dados para cargos de analistas de dados de nível básico. O curso percorre Python, SQL, Excel e analítica IBM Cogno.
Inscrever num bootcamp de análise e visualização de dados:
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O nosso Bootcamp de Análise de Dados começa com o trabalho prévio de dados e é seguido por três módulos que aumentam lentamente de intensidade. Começamos com uma introdução à análise de dados e Python; este trabalho transforma-se em trabalho avançado de analista de dados e, finalmente, estudarás os fundamentos da aprendizagem automática – algo exclusivo da Ironhack, ganhando o nosso bootcamp o “Intelligent Award: Best for Machine Training”.
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