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INTRODUÇÃO A 
BIG DATA E 
INTERNET DAS 
COISAS (IOT)
Cleverson Lopes Ledur
Análise de dados 
utilizando dashboards
Objetivos de aprendizagem
Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
  Definir dashboard.
  Descrever os benefícios dos dashboards.
  Aplicar dashboards na ciência de dados.
Introdução
A ciência de dados permite que muitos insights sejam obtidos a partir 
da extração, mineração e de um grande trabalho sobre os dados. No 
entanto, muitos desses insights são obtidos por meio da forma como 
esses dados trabalhados (ou não) são apresentados ao usuário. É a partir 
dos dashboards que a maioria dos usuários faz análises interessantes para 
os negócios, de modo a realizar tomadas de decisões, ações e escolhas 
para os negócios.
Neste capítulo, você conhecerá os principais conceitos sobre dashboards, 
saberá quais são os principais benefícios e desafios na sua criação e tam-
bém como o seu uso se relaciona com a ciência de dados.
Afinal, o que é um dashboard?
Um dashboard é uma ferramenta de gerenciamento de informações que 
rastreia visualmente, analisa e exibe os principais indicadores de desempenho 
(também conhecidos por KPIs — Key Performance Indicators), métricas 
e pontos de dados principais para monitorar a integridade de um negócio, 
departamento ou processos específi cos. Eles são personalizáveis para atender 
às necessidades específi cas de um departamento ou empresa (FEW, 2006). 
A Figura 1 mostra um dashboard que utiliza as melhores práticas de criação 
de dashboards.
Figura 1. Exemplo de dashboard utilizando as melhores práticas para que seja claro e de 
fácil entendimento.
Fonte: Subotin (2017, documento on-line).
Nos bastidores, um dashboard se conecta em bases de dados, serviços e 
APIs (Application Programming Interface), mas, na superfície, exibe todos 
esses dados na forma de tabelas, gráficos de linhas, gráficos de barras e 
medidores. Um dashboard é a maneira mais eficiente de rastrear várias fontes 
de dados, pois fornece um local central para as empresas monitorarem e 
analisarem o desempenho. O monitoramento em tempo real reduz as horas 
de análise e a longa linha de comunicação que antes desafiava os negócios. 
Os dashboards utilizam-se de técnicas da visualização de dados/informações 
combinados com tecnologias de processamento de grandes quantidade de 
dados para oferecer insights aos usuários (KIRK, 2016). Você pode ver um 
exemplo de dashboard que explora diferentes tipos de visualizações de 
dados combinados com texto na Figura 2.
Análise de dados utilizando dashboards2
Figura 2. Exemplo de dashboard que pode ser criado utilizando a ferramenta Mimer.
Fonte: Mimer Metrics (2018, documento on-line).
A visualização de dados é um termo geral que descreve todo esforço 
para ajudar as pessoas a entender o significado dos dados, colocando-os 
em um contexto visual. Padrões, tendências e correlações que podem 
passar despercebidas em dados baseados em texto podem ser expostos e 
reconhecidos mais facilmente com o software de visualização de dados 
(KIRK, 2016).
As ferramentas de visualização de dados de hoje vão além dos gráficos 
padrões usados nas planilhas do Microsoft Excel, exibindo dados de maneiras 
mais sofisticadas, como infográficos, mostradores e indicadores, mapas geo-
gráficos, minigráficos, mapas de calor e gráficos detalhados de barra, pizza 
e febre. As imagens podem incluir recursos interativos, permitindo que os 
usuários os manipulem ou pesquisem os dados para consulta e análise. Indi-
cadores projetados para alertar os usuários quando os dados foram atualizados 
ou condições predefinidas também podem ser incluídos.
Os dashboards são cada vez mais vistos como ferramentas críticas para 
que as empresas obtenham insights instantâneos e de longo prazo a partir 
de seus armazéns de grandes volumes de dados em crescimento, permitindo 
uma tomada de decisões e uma análise de dados mais bem informadas. Elas 
permitem que as empresas tornem os dados com uso intensivo de números 
facilmente compreensíveis e utilizáveis por tomadores de decisão não técnicos. 
O design sofisticado e colorido do dashboard fornece várias possibilidades 
de visualização para dados críticos.
3Análise de dados utilizando dashboards
As desvantagens dos dashboards não resultam necessariamente do design 
do software, mas de como os dashboards são usados, o custo e a dificuldade 
de instalá-los. Embora a maioria dos dashboards seja relativamente de auto-
atendimento, as empresas, geralmente, precisam usar profissionais de TI para 
implementar a tecnologia.
Outros desafios incluem design exageradamente chamativo ou desordenado, 
tentando incluir informações demais sem restringir dados brutos o suficiente e 
dificultando as métricas de superfície de encanamento para dados subjacentes.
Um bom design de um dashboard apresenta insights de negócios derivados 
de dados de uma maneira fácil de entender. Os componentes do dashboard 
fornecem visões gerais de diferentes dados e permitem que os usuários façam 
ações para ver mais esses dados de forma mais granular e detalhada (FEW, 2006).
Em geral, as práticas recomendadas de criação de dashboards são:
  envolver os usuários finais no design do dashboard;
  refinar o design durante o desenvolvimento usando uma abordagem 
iterativa;
  identificar com precisão os dados a serem rastreados;
  permitir a personalização por diferentes seções da empresa;
  manter os dados do dashboard atualizados; e
  incluir informações que sejam possíveis de serem verificadas.
Benefícios do uso de dashboards
Dashboards permitem que os gerentes monitorem a contribuição dos vários 
departamentos de sua organização. Para avaliar com precisão o desempenho 
geral de uma organização, os dashboards permitem capturar e relatar pontos 
de dados específi cos de cada departamento da organização, fornecendo, assim, 
uma “visão geral” do desempenho. 
Veja, a seguir, alguns dos benefícios do uso de dashboards (MORAES, 2018):
  apresentação visual de medidas de desempenho;
  capacidade de identificar e corrigir tendências negativas;
  avaliação de eficiências/ineficiências;
  capacidade de gerar relatórios detalhados, mostrando novas tendências;
  capacidade de tomar decisões mais informadas com base na inteligência 
de negócios coletada;
  alinhamento de estratégias e metas organizacionais;
Análise de dados utilizando dashboards4
  economia de tempo em comparação com a execução de vários relatórios;
  visibilidade total de todos os sistemas instantaneamente;
  identificação rápida de dados discrepantes e correlações.
A visualização de dados tornou-se o padrão de fato da moderna inteligên-
cia de negócios (Business Intelligence — BI). O sucesso dos dois principais 
fornecedores no espaço de BI, o Tableau e o Qlik — que enfatizam fortemente 
a visualização — levou outros fornecedores a uma abordagem mais visual 
em seus softwares. Praticamente todo software de BI possui uma forte fun-
cionalidade de visualização de dados.
As ferramentas de visualização de dados têm sido importantes na demo-
cratização de dados e análises e na disponibilização de informações baseadas 
em dados para os funcionários em toda a organização. Eles são normalmente 
mais fáceis de operar do que o software de análise estatística tradicional ou 
versões anteriores do software de BI. Isso levou a um aumento nas linhas 
de negócios implementando ferramentas de visualização de dados por conta 
própria, sem suporte da TI.
O software de visualização de dados também desempenha um papel im-
portante em grandes projetos de dados e análises avançadas. À medida que as 
empresas acumulavam enormes quantidades de dados durante os primeiros 
anos da tendência de Big Data, precisavam de uma maneira rápida e fácil de 
obter uma visão geral de seus dados, e, nesse sentido, ferramentas de visua-
lização eram um ajuste natural.
A visualização é fundamental para a análise avançada por motivos seme-
lhantes. Quando um cientista de dados estáescrevendo algoritmos avançados de 
análise preditiva ou de aprendizado de máquina, torna-se importante visualizar 
as saídas para monitorar os resultados e garantir que os modelos estejam com 
o desempenho esperado. Isso ocorre porque as visualizações de algoritmos 
complexos, geralmente, são mais fáceis de interpretar do que as saídas numéricas.
Dashboards e ciência de dados
A ciência de dados (data science em inglês) é uma mistura multidisciplinar de 
inferência de dados, desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para resolver 
problemas analiticamente complexos. O seu núcleo é baseado nos dados que 
são encontrados como informações brutas, streaming e armazenadas em ar-
mazéns de dados corporativos. A partir dos dados, infere-se que existe muito 
que aprender, minerando-os, extraindo capacidades avançadas, conhecimento 
5Análise de dados utilizando dashboards
e construindo novos produtos com isso. A ciência de dados é a área na qual 
usamos a criatividade no processamento e na apresentação desses dados para 
gerar valor de negócio (CAO, 2017). 
Os principais conceitos de ciência de dados vão ao encontro da criação de 
dashboards no momento em que todo o trabalho em cima dos dados precisa 
levar valor ao negócio. É por isso que o uso de dashboards é perfeitamente 
encaixado no contexto da ciência de dados. A partir do uso dos dashboards, 
toda a inteligência obtida com a análise é exibida para o cliente/usuário, que 
pode, então, tomar decisões com base nelas. Veja, na Figura 3, um dashboard 
que explora diferentes visualizações de dados, incluindo mapas.
Figura 3. Dashboard exibindo diferentes formas de visualizações, incluindo mapas.
Fonte: Annielytics (2018, documento on-line).
Os dashboards de inteligência comercial são um dos pilares das ferramen-
tas de análise de dados de classe empresarial de hoje por um bom motivo: 
os usuários de negócios, independentemente do nível de habilidade, podem 
usar esses recursos para entender melhor o que está acontecendo dentro de 
sua organização. Os dashboards facilitam a visualização dos dados por uma 
empresa exibindo métricas, gráficos, medidores, mapas, porcentagens e 
comparações de todas as informações que entram e saem da empresa. Ao 
visualizar os dados dessa maneira, a curva de aprendizado e o tempo para o 
insight são reduzidos significativamente, permitindo que os executivos atuem 
nas descobertas mais cedo (CAO, 2017).
Análise de dados utilizando dashboards6
Os dashboards ajudam a equipe de TI a converter e comunicar rapidamente 
dados corporativos complexos em visualizações significativas, revelando 
indicadores-chave de desempenho (KPIs). Assim, os executivos recebem todas 
as ferramentas de que precisam para aprofundar ainda mais a análise, para que 
possam revelar o que realmente está acontecendo. Os dashboards de controle 
eliminaram, de fato, a necessidade de filtrar vários relatórios e, em alguns 
casos, os dados são atualizados quase em tempo real. Os usuários também 
têm a capacidade de personalizar cada dashboard com métricas predefinidas, 
o que permite um rastreamento de dados ainda mais rápido.
Agora que você está pronto para saber o que são os dashboards e como 
eles podem ser úteis, veja como as organizações os estão usando na prática:
  Estratégia: organizações desenvolvem estratégias, planos e táticas o 
tempo todo. Os dashboards podem ajudar os usuários a mapear esses 
planos para que os executivos possam acompanhar o progresso de suas 
metas ou convencê-los de que precisam seguir uma rota alternativa. Os 
principais indicadores de desempenho se destacarão para qualquer um que 
trabalhe dentro dos dashboards da empresa, para que possam até mesmo 
ser usados como ferramentas de orientação para ajudar as partes interes-
sadas a criar novas formas de atingir as metas de negócios. Os dashboards 
também podem ajudar as empresas a manter os funcionários focados nas 
metas, mostrando a eles quais indicadores geram mais mudanças.
  Planejamento: os dashboards permitem que as organizações exibam, 
analisem e comparem dados históricos com orçamentos, previsões e 
metas atualizados. Eles também podem ser usados para monitorar e 
compartilhar estratégias entre departamentos; sendo um recurso ideal 
para manter o gerenciamento a par do que está acontecendo em TI 
e vice-versa. Quando totalmente integrado com outros sistemas de 
negócios, as possibilidades são essencialmente infinitas.
  Analytics: a maioria dos dashboards que você verá nas principais so-
luções de BI de hoje oferece recursos analíticos, que são utilizados, em 
grande parte, em cenários nos quais a geração de insight em tempo real 
é um imperativo. Isso ajuda os usuários a evitar a etapa desnecessá-
ria de conectar os dados a uma interface secundária. As ferramentas 
modernas de análise de dados podem conectar-se a dashboards que 
oferecem vários recursos, como mapas de calor, detalhamento, análise 
avançada, mineração de dados, previsão e muito mais. Juntamente a 
essas ferramentas, dashboards de BI capacitam as partes interessadas 
e permitem que elas tomem decisões melhores.
7Análise de dados utilizando dashboards
O mundo dos dashboards é muito interessante! Agora, o que você acha de criar-
mos um dashboard simples para colocar em prática alguns dos conhecimentos 
adquiridos? 
Existem muitas ferramentas disponíveis para a criação de dashboards, algumas 
requerem até mesmo que você programe a forma de exibição dos dados. Mas, neste 
momento, vamos iniciar com algo mais simples e rápido. Para isso, você pode acessar 
o site gratuito no link a seguir e criar uma conta.
https://qrgo.page.link/reBST
Você precisará apenas fornecer um e-mail para criar uma sessão na ferramenta e 
já poderá clicar no botão de criar um novo dashboard, conforme a imagem a seguir.
Clique em “Add Dashboard” no canto superior direito do site.
Vamos criar um dashboard para acompanhar o tempo na sua cidade. Para isso, digite 
o nome do dashboard com “Tempo em (Sua Cidade)”, conforme a imagem a seguir.
Análise de dados utilizando dashboards8
Depois disso, clique em “Create” e você verá a tela Inicial do dashboard. Clique no 
botão de adicionar uma nova visualização (+) no canto superior esquerdo.
Selecione o gadget “Wheater”.
No nome da cidade, digite o nome da sua cidade para acompanhar o tempo. Nesse 
exemplo, foi digitado o nome da cidade de São Paulo.
Selecione o tipo de temperatura para Celcius se desejar, clique em “Done” e você 
verá que o novo gadget será adicionado ao seu dashboard.
9Análise de dados utilizando dashboards
Agora, você pode explorar outros gadgets e incrementar mais ainda o seu dashboard! 
Veja, a seguir, um exemplo do nosso dashboard após a adição de outros gadgets.
Veja que adicionamos alguns gadgets, exibindo uma pesquisa no Twitter pelo nome 
da cidade e, também, o horário. 
Imagem do site do Ubuntu, no qual você pode obter a imagem de instalação e a 
documentação.
Análise de dados utilizando dashboards10
ANNIELYTICS. A Marketer’s Guide to Google Analytics Dashboards. 2018. Disponível em: 
<https://www.annielytics.com/guides/a-marketers-guide-to-google-analytics-dash-
boards/>. Acesso em: 11 dez. 2018.
CAO, L. Data science: a comprehensive overview. ACM Computing Surveys (CSUR), v. 
50, n. 3, 2017. Disponível em: <https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3076253>. Acesso 
em: 11 dez. 2018.
FEW, S. Information dashboard design. Sebastopol: O'Relly, 2006.
KIRK, A. Data visualisation: a handbook for data driven design. Thousand Oaks: Sage, 2016.
MIMER METRICS. Dashboards. 2018. Disponível em: <https://mimer.io/dashboards/>. 
Acesso em: 11 dez. 2018.
MORAES, T. M. O uso de dashboards de Big Data Analytics no contexto das Cidades In-
teligentes. 2018. Disponível em: <https://itsrio.org/wp-content/uploads/2018/03/ta-
ciano_moraes-dashboard.pdf>. Acesso em: 11 dez. 2018.
SUBOTIN, S. Dashboard Design: Considerations and Best Practices. 2017. Disponível 
em: <https://www.toptal.com/designers/data-visualization/dashboard-design-best--practices>. Acesso em: 11 dez. 2018.
Leituras recomendadas
AGUILAR, A. et al. Visualização de Dados, Informação e Conhecimento. Florianópolis: 
UFSC, 2017.
DASH. Create beautiful dashboards with a few clicks. 2018. Disponível em: <https://www.
thedash.com/>. Acesso em: 11 dez. 2018.
KNAFLIC, C. N. Storytelling com Dados: um guia sobre visualização de dados para pro-
fissionais de negócio. Rio de Janeiro: Alta Books, 2017.
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