Autor convidado: Elcio Santos, CEO, AlwaysOn
Se você está procurando alcançar a mente, mas também e principalmente o coração, de seus clientes atuais e potenciais, e de seus colaboradores, precisa entender o mais cedo possível que essa caminhada começa pelo olhar.
Em artigo anterior, explicamos a importância do que chamamos visual storytelling para garantir que toda a empresa pense de uma forma unívoca e efetiva, garantindo o que se define como excelentes “customer experiences“.
Aparentemente, nossos leitores não têm muitas dúvidas sobre como é importante que uma empresa seja “customer-centric” e tenha capacidade de orientar a jornada de cada um dos clientes/consumidores.
Muita gente, no entanto, pediu para explicarmos exatamente como a Always On cria aquelas narrativas visuais.
Para isso, vamos precisar retomar o conceito de Data Visualization, falar um pouco sobre as principais ferramentas que facilitam essa abordagem e também os motivos pelos quais escolhemos uma delas para trabalhar prioritariamente.
O que é Data Visualization e quais são suas principais ferramentas
Resumidamente, é a representação visual de uma informação ou de um conjunto de informações extraídas de dados coletados e analisados (uma descrição mais abrangente pode ser encontrada no artigo citado).
Não é um conceito novo.
Gráficos de pizza, gráficos de barras e colunas sempre foram usados para facilitar o entendimento das informações existentes em um dado momento e/ou em um determinado contexto.
O que mudou foi a quantidade de dados e, portanto, informações que estão disponíveis atualmente.
E a velocidade com que se têm de lidar com esses dados/informações para tomar decisões eficientes e eficazes, o famoso time to market.
Foi necessário pensar em maneiras mais sofisticadas de mostrá-los e compartilhá-los.
E, assim, surgiram as ferramentas de Data Visualization que podem gerar automaticamente as visualizações, capacitar os usuários a criarem suas próprias, ou ambas.
Há, na verdade, soluções para todos os gostos.
Desde ferramentas de visualização de dados mais simples e até gratuitas, dedicadas à construção de infográficos, em vez de realizar análises de dados sofisticadas, até as que podem alterar as visualizações em tempo real, com algoritmos sofisticados que mudam após repetidas consultas diretas de dados em tempo real (ou seja, dados de streaming) e a partir de várias fontes de dados.
As ferramentas que ocupam o meio do espectro não representam dados em tempo real, mas produzem visualizações de saídas analíticas avançadas.
Por que é tão importante usar Data Visualization
Antes de responder essa questão, temos que passar antes pelo conceito de Business Intelligence, um processo orientado pela tecnologia para analisar dados e apresentar informações acionáveis para ajudar executivos, gerentes e outros usuários finais corporativos a tomar decisões de negócios bem informadas.
Atualmente, BI engloba uma ampla variedade de ferramentas, aplicativos e metodologias que possibilitam às organizações coletarem dados de sistemas internos e fontes externas, preparando-os para análise e desenvolvendo consultas em relação a eles.
Falando especificamente das ferramentas de business intelligence (BI), elas conseguem pegar grandes volumes de dados e interpretá-los. As ferramentas que vamos discutir em seguida são o que chamamos de “self-service BI tools”, ou seja, são sistemas que permitem às próprias áreas de negócios trabalhar as informações de que precisam, sem a necessidade da intermediação de uma TI, formulando estratégias e fechando negócios com muito mais velocidade e assertividade.
Exatamente por serem “self-service”, essas ferramentas precisam oferecer recursos de visualização de dados para apresentar visualmente as informações.
Sabe a função de gráfico de pizza de seu Excel?
Agora, multiplique o poder dessa função por dezenas, centenas, milhares de vezes, e vai chegar perto do poder dos recursos da “data visualization” dessas ferramentas.
O objetivo de apresentar as informações coletadas e interpretadas pelas ferramentas de BI em imagens é transferi-las rapidamente da máquina para o cérebro humano, não apenas com eficiência, mas também da maneira mais significativa possível.
Portanto, não é o valor estético de uma visualização que conta, mas a clareza da mensagem que ela transmite.
