POS0648 FERRAMENTAS PARA VISUALIZAÇÃO DE DADOS PG0645-212-5 - 202122 ead-18905 01

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07/10/2021 16:41 Roteiro de Estudos
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Introdução
A menor instrução de uma informação é o dado; com isso, podemos conceber que um
caractere é um número, uma letra ou um símbolo que permite uma visualização grá�ca. A
visualização de dados é um conjunto de técnicas, métodos e ferramentas que organizam
gra�camente valores numéricos utilizando elementos visuais para facilitar a compreensão. A
partir das visualizações de dados, é possível identi�car gra�camente padrões, desvios,
dissonâncias, erros e problemas em séries numéricas. É muito mais simples mensurar
distâncias, formas, cores e intensidades visuais do que valores numéricos com números,
vírgulas e sinais matemáticos.
Nós somos visuais, não é mesmo? É muito mais simples compreender conceitos por meio de
ilustrações, dependendo do contexto. E com números é justamente isso que ocorre, em
grandes conjuntos numéricos, �ca complexa a tarefa de identi�car padrões e tomar decisões.
Por isso a necessidade de se desenvolver estratégias visuais para a organizar gra�camente
valores numéricos, por meio da visualização de dados.
Quem é o responsável por criar visualizações de dados? A resposta correta não é o “cientista de
dados”, ou o “analista de dados”. Na prática, em todos os momentos de uma análise baseada
em números, qualquer indivíduo pode se valer das técnicas de visualização de dados para
compreender melhor o universo numérico que deseja explorar.
Ferramentas para visualização de Dados
Roteiro deRoteiro de 
EstudosEstudos
Autor: Ranieri Alves dos Santos
Revisor: Amanda de Britto Murtinho
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Você terá a oportunidade de conhecer e/ou se aprofundar nos assuntos a seguir:
formas de visualização de dados;
ferramentas para visualização de dados;
análise visual de dados;
data storytelling;
ferramentas para data storytelling.
Análise visual de dados
A sobrecarga excessiva de dados e informações gerou uma necessidade: a de desenvolver
abordagens visuais para fornecer subsídios su�cientes para possibilitar uma análise grá�ca no
processamento destes dados, tornando as informações mais transparentes. Essa é a visão dos
professores e pesquisadores europeus Kohlhammer, Keim, Pohl, Santucci e Andrienko, que em
2011 publicaram um artigo cientí�co acerca do seu projeto VisMaster, visando responder
problemas baseados em dados comuns, a partir da visualização de dados.
A análise visual de dados permite que a constatação de padrões utilizando recursos grá�cos
seja mais real, melhorando o conhecimento gerado a partir destas observações.
Dessa forma, a análise visual de dados é, dentre várias de�nições, uma forma de sintetizar e
obter informações a partir de grandes volumes de dados dinâmicos, podendo estes ser
confusos ou até mesmo con�itantes.
A partir de uma análise visual, é possível detectar padrões previsíveis e descobrir outros, que
outrora não haviam sido previstos. Uma análise baseada em padrões grá�cos é capaz de
fornecer avaliações compreensíveis, coesas e tangíveis, facilitando assim a avaliação efetiva de
uma futura ação baseada nas análises realizadas. Esta abordagem utiliza ferramentas de
análise visual combinando a interação entre a equipe para obter conhecimento a partir dos
dados.
Primariamente, uma análise visual é capaz de transformar o excesso de informações em
uma oportunidade.
Formas de visualização de dados
Para Cezar Taurion (2013), presidente do Instituto de Inteligência Arti�cial Aplicada e
pesquisador de tecnologias emergentes, com passagens por empresas como IBM e PwC, a
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visualização de dados busca alavancar a forma com que o usuário se apropria da informação
em questão por meio de representações grá�cas. Conforme o pesquisador Cezar Taurion
conclui, da mesma forma que o surgimento das técnicas de visualização de dados é acelerado
pela necessidade de análise de grandes volumes de dados, as novas técnicas também motivam
mais os analistas a desenvolverem novas pesquisas e análises se utilizando destes novos
métodos, em um “círculo virtuoso”.
Há diversas formas para facilitar a visualização de dados, sejam estes dados da natureza que
for. Uma “tag cloud”, por exemplo, é uma forma de visualização de dados. A partir desta
visualização, de forma rápida e simples é possível identi�car do que se trata este texto, pois a
técnica de visualização em “nuvens de tags” consiste em aninhar as palavras do texto
aumentando o tamanho da fonte das palavras com maior incidência.
A primeira forma visual de representação de conjuntos numéricos visando a visualização de
dados, e uma das mais comuns, é o uso da distinção de valores por comprimento. Conheça as
principais formas a seguir.
Distinção de valores por comprimento
Os grá�cos de barras costumam representar de acordo com o comprimento das barras o
universo numérico explorado que está sendo representado.
Distinção por formas
Os dados são exibidos tendo a distinção entre valores e elementos baseada na forma com que
as variáveis são dispostas gra�camente, diferindo quanto à forma geométrica ou outra
representação utilizada.
Posição em duas dimensões (2D)
Os dados são alinhados com diferenças no eixo da altura. Em uma série histórica, por exemplo,
a sequência linear no “eixo x”, o eixo horizontal, é exibido o universo temporal, seguindo da
esquerda para a direita, do mais antigo para o mais novo e no “eixo y”, o eixo vertical, seriam
exibidas as variações de acordo com a sua grandeza. Ferramentas como o Microsoft Excel e
outros softwares de planilhas costumam criar também grá�cos com profundidade
tridimensional, porém, grá�cos em 3D costumam confundir o leitor, di�cultando a
compreensão das informações. Existem outras formas de exibição de dados com mais de duas
variáveis que não necessitem de uma terceira dimensão, um exemplo é a forma seguinte, a
forma de tamanho.
Dados por tamanho
A variação numérica entre os valores é expressa pelo tamanho dos elementos, sejam eles
geométricos ou não. Note que quando tratamos de visualização de dados, não estamos citando
apenas os grá�cos numéricos plotados a partir das ferramentas de planilhas eletrônicas. As
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visualizações de dados são qualquer modo de representação visual que facilite a sua
compreensão. A nuvem de tags é um exemplo aqui.
Há também a forma de intensidade. Nesta forma de representação de dados a diferenciação
entre os valores é baseada na intensidade das cores utilizadas. Sendo assim, quanto mais forte
a tonalidade da cor, maior a incidência de valores e maior a grandeza representada; quanto
mais fraca a tonalidade, menor o valor. A Figura 1, a seguir, apresenta a visualização a partir da
intensidade, medindo os países que mais importaram em 2016. Quanto mais forte a cor,
quanto mais próximo da cor “bordô”, maior a quantidade de produtos importados em dólar;
quanto mais fraca a cor, quanto mais próxima do “rosa claro”, menor o valor importado por
aquele país.
Figura 1 - Forma de intensidade medindo os países que mais importaram em 2016
Fonte: Ricardo Marins Rosa / Wikimedia Commons.
Ferramentas para visualização de
dados
Os softwares de planilha eletrônica já são conhecidos por gerar grá�cos a partir dos valores
tabelados em suas planilhas. Porém, como já discutimos nas seções anteriores, a visualização
de dados é algo em constante evolução, fazendo com que as necessidades por novas formas
de visualização sejam constantes, para tanto, se fazem necessáriasações baseadas em outras
ferramentas.
Dentre estas outras ferramentas, existem diversas opções gratuitas e livres para uso,
facilitando sua utilização nos mais variados projetos. Algumas destas são inclusive ferramentas
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online, onde pelo próprio navegador web é possível desenvolver visualizações, sem a
necessidade de instalar a ferramenta. Um destes exemplos é a ferramenta Word Clouds
(https://www.wordclouds.com), que é capaz de gerar tag clouds de forma rápida e online,
bastando copiar o texto ou enviar o arquivo.
Figura 2 - Exemplo de Word Cloud
Fonte: Word Clouds (2021, p. 1).
Outra ferramenta on-line poderosa para visualizações de dados é o Google Data Studio
(http://datastudio.google.com), a ferramenta do Google para a composição de relatórios
interativos e elementos grá�cos baseados em bases de dados. Com a ferramenta é possível
conectar bases de dados de diferentes formatos ou copiar dados para a ferramenta e com base
neles criar grá�cos e visualizações.
Figura 3 - Exemplo de relatório gerado no Google Data Studio
Fonte: Bovet (2018, on-line).
Para o desenvolvimento de mapas de calor, que são visualizações de dados espaciais baseados
na forma de intensidade simulando o conceito de calor, existe a ferramenta MyHeatMap
(http://myheatmap.com). No MyHeatMap (meu mapa de calor), é possível enviar coleções de
https://www.wordclouds.com/
http://datastudio.google.com/
http://myheatmap.com/
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dados geográ�cos para que estes sejam dispostos no mapa tendo a sua intensidade de�nida
pelas cores de calor. Quanto mais quente (cores quentes, próximas do vermelho) maior a
incidência de valores altos da variável em questão naquele local, quanto mais frio (cores frias,
próximas do azul), menor o volume daqueles valores. Para criar visualizações geográ�cas de
forma mais simples ainda, existe o Color Brewer (http://colorbrewer2.org), ferramenta online
de visualização de dados geográ�cos baseada em cores.
Há ainda a ferramenta Raw Graphs (https://rawgraphs.io), uma ferramenta de simples uso,
ideal para iniciantes, onde de forma intuitiva o analista pode copiar as coleções de dados e a
partir delas escolher quais as visualizações mais interessantes para o caso, utilizando os
diversos modelos de formas de visualização disponíveis na ferramenta.
Em um contexto mais abrangente, existem também as ferramentas Datawrapper
(https://www.datawrapper.de) e Palladio (http://hdlab.stanford.edu/palladio), que são
plataformas completas de design de visualizações de dados, permitindo vários formatos de
dados de entrada e possuindo diversas formas de visualização para dispor gra�camente estes
dados em visualizações.
Data Storytelling
Mesmo com o auxílio grá�co, a análise e a tomada de decisão podem ser extremamente
complexas sem a devida contextualização. Por isso é importante aliar a visualização de dados
ao storytelling, para assim desenvolver estratégias narrativas para contar de uma forma
fantástica uma história envolvendo os dados.
Dessa forma, por meio do data storytelling, é possível contextualizar o ouvinte ou leitor acerca
do tema, utilizando as visualizações grá�cas e uma narrativa envolvente, para tornar a análise
mais simples e coerente. O data storytelling colabora para uma melhor compreensão dos
problemas envolvidos nos dados estudados, auxilia como complemento às apresentações das
análises de dados e chama a atenção do público alvo para possíveis problemas e causas
envolvidas na análise dos dados em questão.
O data storytelling se baseia no conceito de “storytelling”, que é a arte de contar histórias de uma
forma fantástica. A literatura e o cinema utilizam este conceito para chamar a atenção do
público e mantê-lo até o �nal, criando uma narrativa envolvente e apoteótica. O data storytelling
é, então, uma junção das áreas de análise de dados, storytelling e visualização de dados,
que visa criar narrativas e grá�cos criativo para ensinar da melhor forma o público sobre
determinados dados.
http://colorbrewer2.org/
https://rawgraphs.io/
https://www.datawrapper.de/
http://hdlab.stanford.edu/palladio
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O cinema e a literatura costumam apresentar narrativas de storytelling baseando-se na “jornada
do herói”, que é uma narrativa padrão acerca de mitos, aventuras e jornadas utilizada na
maioria das obras destes gêneros. Ao construir uma narrativa de data storytelling, é importante
ter em mente que a jornada do herói é uma das ferramentas mais importantes para construir
histórias empolgantes e que envolvem o leitor com o tema. A jornada do herói consiste em
uma sequência de passos trilhados pelo herói desde o início da sua jornada para alcançar o seu
objetivo, até o seu regresso.
Você quer ver?
Um bom exemplo de jornada do herói protagonista é o �lme "Pantera Negra" (2018), que conta
a história do príncipe T'Challa e a sua jornada para ser rei de Wakanda.
Essa sequência de passos da jornada do herói é dividida nas 12 etapas a seguir, sendo que para
exemplos de storytelling, a última etapa agrupa 3 passos em um só.
Mundo comum: ambientação do personagem dentro do enredo da obra, visando que o
público se identi�que com o personagem principal, o herói da jornada.
Chamado: etapa da anunciação da aventura, onde o problema é levantado, a necessidade é
exposta e o quanto será necessário um herói.
Recusa: o herói �ca relutante em aceitar a chamada, se sente incapaz ou apático com a
situação, recusando o chamado.
Mentoria: o herói encontra um mentor, uma ajuda, um apoio. Algo ou alguém que o encoraja a
aceitar o chamado e iniciar sua jornada.
Primeiro portal: o herói sai do “mundo comum” e ingressa na sua jornada, iniciando a
aventura.
Provação: neste momento o herói enfrenta seu primeiro obstáculo, encontra seus primeiros
aliados e seus primeiros inimigos.
Aproximação: com base nos ensinamentos da mentoria, o herói vence este primeiro estágio
da provação e inicia uma etapa empolgante e de vitórias.
Provação traumática: aqui o herói encontra seu maior desa�o, a pior batalha e o momento de
maior medo. É o ápice da jornada e o momento crucial.
Recompensa: o herói ganha a batalha, sobrevive e mais do que isso, ganha uma recompensa,
aprende uma lição, ganha um novo conhecimento, um tesouro, ou uma fórmula mágica.
Retorno; Ressureição; Regresso com a fórmula mágica: o herói retorna ao mundo comum,
vitorioso, mais experiente, sábio e com a sua recompensa para compartilhar.
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Ferramentas para data
storytelling
Para o desenvolvimento de estratégias de narrativas baseadas em data storytelling, obviamente,
podem ser utilizadas as mesmas ferramentas que abordamos na seção de “Ferramentas para
Visualização de Dados”. Porém, outras plataformas podem fazer parte da caixa de ferramentas
do pro�ssional que desenvolve data storytelling, visto que é necessário compor narrativas
completas baseadas em textos, grá�cos e números, além de disponibilizá-las. Sendo assim,
existem ferramentas que podem auxiliar neste processo como plataformas de blogs, onde os
textos podem ser disponibilizados, como o Wordpress (http://www.wordpress.com) ou o
Blogger (http://www.blogger.com), ou ainda, se for algo mais técnico, baseado em tecnologias
de machine learning e mineração de dados, as plataformas de código fonte GitHub
(http://pages.github.com) e Jupyter Notebook (http://jupyter.org) são capazes de hospedar
tanto os códigos dosaplicativos, dados e bibliotecas utilizadas, quanto as páginas que
compõem a estratégia de data storytelling.
Lembre-se: usamos visualizações de dados porque somos visuais, então, é importante que toda
a representação grá�ca seja coerente, amigável e atraente. Para isso você pode contar com a
ferramenta Coolors (https://coolors.co), onde você pode fazer a sua composição de cores para
criar padrões de fontes, cores e imagens na exibição da sua história.
As estratégias de data storytelling buscam ser extremamente visuais, com textos e imagens
envolventes, visando contar de uma forma fantástica a história baseada em dados. Sendo
assim, seria necessário um intenso conhecimento de ferramentas de design grá�co e
composição de páginas web dinâmicas para o desenvolvimento de estratégias e�cazes. Nesse
sentido, existem ferramentas especí�cas para isso, as quais, de forma visual, permitem que
qualquer usuário desenvolva páginas envolventes de modo simples.
Visando desenvolver peças grá�cas, imagens envolventes e elementos visuais mais elaborados,
você pode utilizar as ferramentas on-line Visme (https://www.visme.co) e Visage
(http://visage.co) que já possuem excelentes padrões de imagens prontos, bastando customizar
de acordo com o que o usuário pretende gerar como peça grá�ca.
Para o desenvolvimento de peças grá�cas que contam histórias, ou seja, aqueles infográ�cos,
os grá�cos informativos, é possível utilizar ferramentas online como o Venngage
(https://venngage.com), onde com poucos passos, a partir de templates é possível desenvolver
um infográ�co animado e customizável, ideal para auxiliar na contação da sua “história”.
http://www.wordpress.com/
http://www.blogger.com/
http://pages.github.com/
http://jupyter.org/
https://coolors.co/
https://www.visme.co/
http://visage.co/
https://venngage.com/
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Com a ferramenta Short Hand, criam-se narrativas maravilhosas, de modo simples, que
possibilitam aplicações interativas e bonitas, ideais na composição de grá�cos, objetivando
contar histórias envolvendo dados.
Os elementos animados para contar histórias funcionam muito bem. Nada melhor do que
objetos em movimento para chamar a atenção e auxiliar na sua história e existem ferramentas
online para isso também, que não necessitam que o usuário domine a prática de softwares de
edição de vídeo. Com o Moovly (https://www.moovly.com), por exemplo, é possível utilizar uma
completa biblioteca de personagens e objetos para criar a sua história animada, em formato de
vídeo.
Para conhecer outras ferramentas e abordagens utilizadas para desenvolver estratégias de
data storytelling, acesse o artigo “As 30 melhores e mais recentes ferramentas de Data
Storytelling” de Victor Hernandez (2017). O artigo está em Língua Inglesa, como a maioria dos
materiais sobre o tema, mas não há di�culdade na leitura visto que se trata de uma lista de
ferramentas com os respectivos links.
Conclusão
Sempre que vamos explicar algo a alguém, procuramos, quando necessário expor muitos
detalhes, representar de alguma forma visual. Notou que é comum buscarmos um papel e
caneta, escrever no quadro, desenhar ou fazer setas?
Essa é a nossa necessidade grá�ca, pois somos extremamente visuais. Por mais hábeis que
alguns sejam com números, a sumarização de conceitos de forma grá�ca torna muito mais
simples a compreensão.
Agora, você já notou que o mesmo ocorre quando vamos explicar algo e nos baseamos em
números? Nós não apenas mostramos um número para justi�car algo, um investimento, por
exemplo. A nossa natureza já nos faz expor aquele número buscando persuadir o ouvinte,
expor argumentos e fatos que avaliem aquele número e que deem a noção de que ele faz
sentido. E isso é puro storytelling!
Referências Bibliográ�cas
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jan. 2018. Disponível em: https://blog.enplug.com/google-data-studio-dashboards-with-enplugs-
https://www.moovly.com/
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webpage-app. Acesso em: 19 jul. 2021.
HERNANDEZ, V. 30 of the Latest and Greatest Data Storytelling Tools. Victor Hernandez, 04
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Acessado em 23 de maço de 2019.
KOHLHAMMER, J. et al. Solving Problems with Visual Analytics. Procedia Computer Science, v.
7, p. 117-120, 2011. Disponível em: https://publik.tuwien.ac.at/�les/PubDat_203978.pdf. Acesso
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KUMAR, R. 5 Best Free Data Visualization Tools to Grow Your Business. Capterra, 13 abr. 2021.
Disponível em: https://blog.capterra.com/free-and-open-source-data-visualization-tools/.
Acesso em: 19 jul. 2021.
VASCONCELLOS, P. O que é Data Storytelling? Paulo Vasconcellos, 12 mar. 2018. Disponível
em: https://paulovasconcellos.com.br/o-que-%C3%A9-data-storytelling-ac5a924dcdaf Acesso
em: 21 mar. 2019.
TAURION, C. Big Data. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
WORD CLOUDS: a Valuable Insight Tool or Load of Hot Air? Feedback Ferret, [2021]. Disponível
em: https://bit.ly/3l4yClD. Acesso em: 19 jul. 2021.
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https://blog.capterra.com/free-and-open-source-data-visualization-tools/
https://paulovasconcellos.com.br/o-que-%C3%A9-data-storytelling-ac5a924dcdaf
https://bit.ly/3l4yClD