Uma ferramenta de visualização refere-se a um aplicativo de software ou serviço baseado na web que permite aos usuários criar, modificar, analisar e apresentar dados complexos usando representações visuais gráficas e/ou interativas. Essas ferramentas são projetadas para tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis, simplificando-os e ilustrando-os em diversas formas visuais, como tabelas, gráficos, mapas e outros elementos gráficos. No contexto da visualização de dados, uma ferramenta de visualização pode ser particularmente útil para identificar padrões, tendências e correlações dentro de grandes conjuntos de dados, bem como para comunicar insights a partes interessadas não técnicas num formato de fácil digestão.
O objetivo principal de uma ferramenta de visualização de dados é facilitar a compreensão de dados complexos, traduzindo-os em formatos visuais mais simples. Esse processo envolve várias etapas, como coleta de dados, pré-processamento de dados e mapeamento de dados. Depois de coletar dados brutos de diversas fontes, como bancos de dados, planilhas ou APIs, os dados devem ser pré-processados, limpos e transformados em um formato adequado para visualização. A seguir, o mapeamento de dados determina como os atributos de dados serão representados na visualização. Isso pode incluir a definição de eixos, esquemas de cores, elementos gráficos, rótulos, legendas e outras propriedades visuais. Por fim, a ferramenta cria a representação visual desejada, proporcionando aos usuários uma experiência interativa, dinâmica e responsiva que lhes permite explorar, filtrar e manipular os dados.
As ferramentas de visualização podem ser categorizadas em vários tipos, dependendo de sua funcionalidade, recursos e público-alvo. Essas categorias incluem:
- Ferramentas de visualização baseadas em desktop: essas ferramentas requerem instalação em um computador local e normalmente são usadas por usuários individuais. Os exemplos incluem Microsoft Excel e Tableau Desktop.
- Ferramentas de visualização baseadas na Web: essas ferramentas são acessadas por meio de um navegador da Web e são ideais para projetos colaborativos, pois vários usuários podem acessar e editar a mesma visualização. Os exemplos incluem Google Data Studio e Plotly.
- Bibliotecas de linguagens de programação: são bibliotecas ou pacotes integrados com linguagens de programação populares, como Python, R, JavaScript e outras, proporcionando aos desenvolvedores a flexibilidade de criar visualizações personalizadas escrevendo código. Os exemplos incluem Matplotlib e ggplot2.
- Ferramentas de visualização No-code ou low-code: essas ferramentas são projetadas para usuários com pouca ou nenhuma habilidade de programação, fornecendo uma interface fácil drag-and-drop para a criação de visualizações. AppMaster é um exemplo de plataforma no-code poderosa que oferece suporte à criação de aplicativos back-end, web e móveis com recursos integrados de visualização de dados.
- Ferramentas de visualização especializadas: essas ferramentas se concentram em domínios, setores ou casos de uso específicos, como visualização de rede, sistemas de informação geográfica (GIS) e monitoramento de dados em tempo real. Exemplos incluem Gephi e ArcGIS.
Para selecionar a ferramenta de visualização mais adequada para um caso de uso específico, os usuários devem considerar fatores como facilidade de uso, escalabilidade, recursos de colaboração, personalização, conectividade da fonte de dados e custos de licenciamento. Além disso, algumas ferramentas podem oferecer modelos pré-construídos ou suporte para estruturas populares de visualização de dados, enquanto outras requerem conhecimento de linguagens de programação ou técnicas de manipulação de dados.
As ferramentas de visualização de dados têm sido cada vez mais adotadas em vários setores e campos, resultando em inúmeras aplicações no mundo real. Por exemplo, em business intelligence, as organizações utilizam ferramentas de visualização para monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs), acompanhar tendências do setor e identificar áreas de melhoria. No setor público, governos e organizações sem fins lucrativos utilizam visualizações para comunicar ao público informações baseadas em dados, como resultados eleitorais ou estatísticas de surtos. Na academia, as ferramentas de visualização auxiliam os pesquisadores na compreensão de conjuntos de dados complexos, na apresentação de suas descobertas e na descoberta de novos conhecimentos. Finalmente, no campo cada vez maior do jornalismo de dados, as visualizações atraentes desempenham um papel fundamental na informação e no envolvimento do público com histórias baseadas em dados.
Em resumo, uma ferramenta de visualização de dados é um recurso inestimável para indivíduos e organizações que lidam com grandes volumes de dados. Ao fornecer a capacidade de criar representações visualmente atraentes de dados complexos, essas ferramentas capacitam os usuários a compreender e comunicar melhor insights e descobertas críticas. À medida que a procura por tomadas de decisões baseadas em dados continua a crescer, também aumentará a importância destas ferramentas em vários campos e indústrias.
