Não há muito tempo, a capacidade de criar visualizações de dados inteligentes, ou dataviz, era uma habilidade agradável de ter. Na sua maioria, beneficiou os gestores de design e de dados que tomaram a decisão deliberada de investir na sua aquisição. Isso mudou. Agora a comunicação visual é uma habilidade obrigatória para todos os gestores, porque cada vez mais frequentemente, é a única forma de dar sentido ao trabalho que fazem.
Data é a principal força por detrás desta mudança. A tomada de decisões depende cada vez mais dos dados, que nos chegam com uma velocidade tão avassaladora, e em tal volume, que não conseguimos compreendê-los sem alguma camada de abstracção, como por exemplo a visual. Um exemplo típico: Na Boeing, os gestores do programa Osprey precisam de melhorar a eficiência das descolagens e aterragens da aeronave. Mas cada vez que a Osprey sai do solo ou volta a aterrar, os seus sensores criam um terabyte de dados. Dez descolagens e aterragens produzem tantos dados como os que se encontram na Biblioteca do Congresso. Sem visualização, detectar as ineficiências ocultas nos padrões e anomalias desses dados seria um slog.
Mas mesmo a informação que não é estatística exige expressão visual. Sistemas complexos – fluxos de trabalho de processos empresariais, por exemplo, ou a forma como os clientes se movem através de uma loja – são difíceis de compreender, muito menos de reparar, se não se conseguir vê-los primeiro.
Graças à Internet e a um número crescente de ferramentas acessíveis, traduzir a informação em imagens é agora fácil (e barato) para todos, independentemente das capacidades de dados ou de design. Isto é, em grande medida, um desenvolvimento positivo. Uma desvantagem, porém, é que reforça o impulso para “clicar e viz” sem primeiro pensar no seu propósito e objectivos. Conveniente é um substituto tentador para o bem, mas levará a gráficos que são meramente adequados ou, pior ainda, ineficazes. A conversão automática das células da folha de cálculo num gráfico apenas visualiza pedaços de uma folha de cálculo; não capta uma ideia. Como diz a perita em apresentações Nancy Duarte, “Não projecte a ideia de que está a mostrar um gráfico”. Projecte a ideia de que está a mostrar um reflexo da actividade humana, de coisas que as pessoas fizeram para fazer uma linha subir e descer. Não é ‘Aqui estão os nossos resultados financeiros Q3’, é ‘Aqui é onde falhámos os nossos objectivos'”
Gerentes que querem melhorar a elaboração de gráficos começam frequentemente por aprender regras. Quando devo usar um gráfico de barras? Quantas cores são demasiadas? Para onde deve ir a chave? Tenho de começar o meu eixo y a zero? A gramática visual é importante e útil – mas saber isso não garante que se façam bons gráficos. Começar com regras de elaboração de gráficos é renunciar à estratégia de execução; é fazer as malas para uma viagem sem saber para onde vai.
A sua comunicação visual será muito mais bem sucedida se começar por reconhecer que não é uma acção isolada, mas sim várias actividades, cada uma das quais requer tipos distintos de planeamento, recursos, e competências. A tipologia que aqui ofereço foi criada como uma reacção ao facto de ter cometido o erro que acabei de descrever: O livro a partir do qual este artigo é adaptado começou como algo parecido com um livro de regras. Mas depois de explorar a história da visualização, o excitante estado da pesquisa de visualização, e ideias inteligentes de especialistas e pioneiros, reconsiderei o projecto. Não precisávamos de outro livro de regras; precisávamos de uma forma de pensar sobre a disciplina cada vez mais crucial da comunicação visual como um todo.
A tipologia descrita neste artigo é simples. Respondendo apenas a duas perguntas, pode preparar-se para ter êxito.
As Duas Perguntas
Para começar a pensar visualmente, considere a natureza e o objectivo da sua visualização:
É a informação conceptual ou orientada por dados?
Estou a declarar algo ou a explorar algo?
Se souber as respostas a estas perguntas, pode planear que recursos e ferramentas irá necessitar e começar a discernir que tipo de visualização o ajudará a alcançar os seus objectivos com maior eficácia.
A primeira pergunta é a mais simples das duas, e a resposta é geralmente óbvia. Ou está a visualizar informação qualitativa ou está a traçar informação quantitativa: ideias ou estatísticas. Mas repare que a pergunta é sobre a informação em si, não sobre os formulários que poderá utilizar para a mostrar. Por exemplo, o clássico Gartner Hype Cycle utiliza um formulário tradicionalmente baseado em dados – um gráfico de linhas – mas sem dados reais. É um conceito.
Se a primeira pergunta identifica o que se tem, a segunda elucida o que se está a fazer: ou comunicando informação (declarativa) ou tentando descobrir algo (exploratória).
Os gestores trabalham mais frequentemente com visualizações declarativas, que fazem uma declaração, normalmente para uma audiência num ambiente formal. Se tiver uma folha de cálculo cheia de dados de vendas e a estiver a utilizar para mostrar vendas trimestrais numa apresentação, o seu objectivo é declarativo.
Mas digamos que o seu chefe quer compreender porque é que o desempenho da equipa de vendas tem vindo a atrasar-se ultimamente. Suspeita que os ciclos sazonais causaram o mergulho, mas não tem a certeza. Agora o seu objectivo é exploratório, e utilizará os mesmos dados para criar imagens que confirmarão ou refutarão a sua hipótese. O público é normalmente o próprio ou uma pequena equipa. Se a sua hipótese for confirmada, poderá bem mostrar ao seu chefe uma visualização declarativa, dizendo: “Eis o que está a acontecer às vendas”
Visualização explicativa são na realidade de dois tipos. No exemplo acima, estava a testar uma hipótese. Mas suponha que não tem uma ideia sobre a razão do atraso do desempenho – não sabe o que procura. Quer extrair o seu livro de trabalho para ver que padrões, tendências, e anomalias emergem. O que verá, por exemplo, quando medir o desempenho de vendas em relação à dimensão da região que um vendedor gere? O que acontece se comparar tendências sazonais em várias geografias? Como é que o tempo afecta as vendas? Este tipo de brainstorming de dados pode proporcionar novos conhecimentos. Grandes questões estratégicas – Porque é que as receitas estão a diminuir? Onde podemos encontrar eficiências? Como é que os clientes interagem connosco?- podem beneficiar de uma visualização exploratória centrada na descoberta.
Os Quatro Tipos
As questões de natureza e finalidade combinam-se num clássico 2×2 para definir quatro tipos de comunicação visual: ilustração de ideias, geração de ideias, descoberta visual, e dataviz quotidiano.
Idea Illustration. Poderíamos chamar a este quadrante o “canto dos consultores”. Os consultores não resistem a diagramas de processo, diagramas de ciclo, e afins. No seu melhor, as ilustrações de ideias esclarecem ideias complexas, desenhando sobre a nossa capacidade de compreender metáforas (árvores, pontes) e convenções de desenho simples (círculos, hierarquias). Os organogramas e as árvores de decisão são exemplos clássicos de ilustração de ideias. Assim é a 2×2 que enquadra este artigo.
Idea ilustração exige um desenho claro e simples, mas a sua dependência de metáforas convida a adornos desnecessários. Como a disciplina e os limites dos conjuntos de dados não são construídos para a ilustração de ideias, devem ser impostos. O foco deve estar numa comunicação clara, estrutura, e na lógica das ideias. As competências mais úteis aqui são semelhantes às que um editor de texto traz a um manuscrito – a capacidade de reduzir as coisas à sua essência. Algumas competências de design também serão úteis, sejam elas próprias ou contratadas.
p>Comporta uma empresa a contratar consultores para ajudar o seu R&D grupo a encontrar inspiração noutras indústrias. Os consultores utilizam uma técnica chamada pesquisa em pirâmide – uma forma de obter informação de especialistas em outras áreas próximas da sua, que o apontam para os melhores especialistas nas suas áreas, que o apontam para especialistas em outras áreas ainda, que depois o ajudam a encontrar os especialistas nessas áreas, e assim por diante.
É realmente complicado explicar, por isso os consultores podem utilizar a visualização para ajudar. Como funciona uma pesquisa em pirâmide? Parece algo do género:
Os eixos utilizam convenções que podemos apreender imediatamente: indústrias traçadas de perto para longe e perícia mapeada de baixo para alto. A própria forma da pirâmide mostra a relativa raridade dos especialistas de topo em comparação com os de nível inferior. As palavras no título – “escalada” e “pirâmides” – ajudam-nos a agarrar a ideia rapidamente. Finalmente, o designer não sucumbiu a uma tentação de decorar: As pirâmides não são objectos literais, tridimensionais, de cor de arenito.
Muitas vezes, a ilustração da ideia não corre assim tão bem, e acabamos com algo do género:
Aqui o gradiente de cor, as sombras de gota, e as pirâmides 3-D distraem-nos da ideia. As setas não demonstram realmente como funciona uma pesquisa em pirâmide. E os peritos e especialistas de topo são colocados no mesmo plano em vez de em alturas diferentes para transmitir o estatuto relativo.
Idea Generation. Os gestores podem não pensar na visualização como uma ferramenta de apoio à geração de ideias, mas utilizam-na para fazer uma tempestade de ideias em quadros brancos, em papel de talho, ou, classicamente, na parte de trás de um guardanapo. Tal como a ilustração de ideias, a geração de ideias baseia-se em metáforas conceptuais, mas tem lugar em cenários mais informais, tais como off-sites, sessões de estratégia, e projectos de inovação na fase inicial. É utilizada para encontrar novas formas de ver como o negócio funciona e para responder a desafios de gestão complexos: reestruturar uma organização, criar um novo processo empresarial, codificar um sistema para tomar decisões.
Embora a geração de ideias possa ser feita sozinha, beneficia da colaboração e pede emprestado o pensamento do design – reunindo o maior número possível de pontos de vista e abordagens visuais diversas antes de a procurar e refinar numa só. Jon Kolko, o fundador e director do Centro de Design de Austin e o autor de Well-Designed: How to Use Empathy to Create Products People Love, enche as paredes do seu escritório de quadros brancos com visualizações conceptuais e exploratórias. “É o nosso método de pensar através da complexidade”, diz ele. “Esboçar é este esforço para trabalhar através da ambiguidade e da lama e chegar à crocância”. Os gestores que são bons a liderar equipas, facilitando sessões de brainstorming, e encorajando e depois capturando o pensamento criativo, irão sair-se bem neste quadrante. As capacidades de desenho e edição são menos importantes aqui, e por vezes contraproducentes. Quando se procura avanços, a edição é o oposto do que se precisa, e deve-se pensar em esboços rápidos; desenhos refinados apenas o atrasarão.
Se uma equipa de marketing está a segurar um fora do local. Os membros da equipa precisam de encontrar uma forma de mostrar aos executivos a estratégia proposta para subir de gama. Uma sessão de quadro branco de uma hora produz várias abordagens e ideias (nenhuma das quais é apagada) para apresentar a estratégia. Em última análise, uma abordagem ganha compra com a equipa, que pensa que é a que melhor capta o ponto-chave: Conseguir menos clientes para gastar muito mais. O quadro branco tem um aspecto semelhante a este:
p>Obviamente, as imagens que emergem da geração de ideias levam frequentemente a ilustrações de ideias mais formalmente concebidas e apresentadas.
Descoberta Visual. Este é o quadrante mais complicado, porque, na verdade, comporta duas categorias. Recorde-se que originalmente separámos os objectivos exploratórios em dois tipos: testar uma hipótese e extrair padrões, tendências, e anomalias. A primeira é centrada, enquanto a segunda é mais flexível. Quanto maiores e mais complexos forem os dados, e quanto menos se souber entrar, mais aberto é o trabalho.
Confirmação visual. Responde-se a uma de duas perguntas com este tipo de projecto: É realmente verdade o que suspeito? ou Quais são algumas outras formas de retratar esta ideia?
O âmbito dos dados tende a ser controlável, e os tipos de gráficos que provavelmente irá utilizar são comuns, embora ao tentar retratar as coisas de novas formas, possa aventurar-se em alguns tipos menos comuns. A confirmação geralmente não acontece num ambiente formal; é o trabalho que se faz para encontrar os gráficos que se pretende criar para apresentações. Isso significa que o seu tempo se afastará da concepção e para a prototipagem que lhe permite iterar rapidamente no dataviz. Alguma habilidade na manipulação de folhas de cálculo e conhecimento de programas ou sites que permitem a prototipagem rápida são úteis aqui.
Suponha que um gestor de marketing acredita que em certas alturas do dia mais clientes compram o seu site em dispositivos móveis do que em desktops, mas os seus programas de marketing não são concebidos para tirar partido disso. Ele carrega alguns dados numa ferramenta online (chamada Datawrapper) para ver se tem razão (1 acima).
Ele ainda não pode confirmar ou refutar a sua hipótese. Ele não pode dizer muito de nada, mas está a fazer protótipos e a utilizar uma ferramenta que facilita a tentativa de diferentes visões dos dados. Ele trabalha rápido; o desenho não é uma preocupação. Ele tenta um gráfico de linhas em vez de um gráfico de barras (2).
Agora ele está a ver algo, mas trabalhar com três variáveis ainda não chega à visão móvel-versus-desktop que ele quer, por isso ele tenta novamente com duas variáveis (3). Cada vez que faz iterações, avalia se pode confirmar a sua hipótese original: Em certas alturas do dia, mais clientes fazem compras em dispositivos móveis do que em desktops.
Na quarta tentativa, ele faz zoom e confirma a sua hipótese (4).
Novas ferramentas de software significam que este tipo de visualização é mais fácil do que nunca: Eles estão a fazer analistas de dados de todos nós.
Exploração visual. As visualizações de dados em aberto tendem a ser a província dos cientistas de dados e analistas de business intelligence, embora novas ferramentas tenham começado a envolver os gestores gerais na exploração visual. É excitante tentar, porque muitas vezes produz conhecimentos que não podem ser recolhidos de outra forma.
Porque não sabemos o que procuramos, estes visuais tendem a traçar dados de forma mais inclusiva. Em casos extremos, este tipo de projecto pode combinar múltiplos conjuntos de dados ou carregar dados dinâmicos, em tempo real, num sistema que se actualiza automaticamente. A modelação estatística beneficia da exploração visual.
p>Exploração também se presta à interactividade: Os gestores podem ajustar parâmetros, injectar novas fontes de dados, e rever continuamente. Dados complexos por vezes também se adequam à visualização especializada e pouco habitual, tais como diagramas orientados por força que mostram como as redes se agrupam, ou gráficos topográficos.
Funções se formam aqui: As capacidades analíticas, de programação, de gestão de dados e de business intelligence são mais cruciais do que a capacidade de criar gráficos apresentáveis. Não surpreendentemente, esta metade do quadrante é onde os gestores são mais susceptíveis de recorrer a especialistas para ajudar a criar sistemas que permitam a manipulação de dados e criar visualizações que se ajustem aos seus objectivos analíticos.
Anmol Garg, um cientista de dados da Tesla Motors, utilizou a exploração visual para explorar a vasta quantidade de dados de sensores que os carros da empresa produzem. Garg criou um gráfico interactivo que mostra a pressão nos pneus de um carro ao longo do tempo. De forma verdadeiramente exploratória, ele e a sua equipa criaram primeiro as visualizações e depois encontraram uma variedade de utilizações para elas: para ver se os pneus são correctamente inflados quando um carro sai da fábrica, com que frequência os clientes os reinflamamam, e quanto tempo levam os clientes a responder a um alerta de baixa pressão; para encontrar taxas de fuga; e para fazer alguma modelagem preditiva sobre quando é provável que os pneus fiquem furados. A pressão dos quatro pneus é visualizada num gráfico de dispersão, que, por mais inescrutável que seja para um público em geral, é clara para o seu público alvo.
Garg estava a explorar dados para encontrar informações que só poderiam ser obtidas através de imagens. “Estamos sempre a lidar com terabytes de dados”, diz ele. “Não se consegue encontrar nada a olhar para folhas de cálculo e a consultar bases de dados. Tem de ser visual”. Para apresentações à equipa executiva, Garg traduz estas sessões de exploração para os tipos de gráficos mais simples discutidos abaixo. “A direcção adora ver visualizações”, diz ele.
Everyday Dataviz. Enquanto os cientistas de dados fazem a maior parte do trabalho sobre a exploração visual, os gestores fazem a maior parte do trabalho sobre visualizações diárias. Este quadrante compreende os gráficos e gráficos básicos que normalmente se colam de uma folha de cálculo para uma apresentação. São normalmente gráficos de linhas simples, gráficos de barras, tartes, e gráficos de dispersão.
“Simples” é a chave. Idealmente, a visualização comunicará uma única mensagem, traçando apenas algumas variáveis. E o objectivo é simples: afirmar e definir o contexto. A simplicidade é principalmente um desafio de design, pelo que as capacidades de design são importantes. Clareza e consistência tornam estes gráficos mais eficazes no cenário onde são tipicamente utilizados: uma apresentação formal. Numa apresentação, o tempo é limitado. Um gráfico mal concebido desperdiçará esse tempo ao provocar perguntas que requerem que o apresentador interprete a informação que pretende ser óbvia. Se um dataviz diário não pode falar por si próprio, tem falhado – tal como uma piada cuja linha de acção tem de ser explicada.
Isso não quer dizer que os gráficos declarativos não devam gerar discussão. Mas a discussão deve ser sobre a ideia no gráfico, não sobre o gráfico em si.
P>Componha-se que um VP de RH irá apresentar ao resto do comité executivo sobre os custos dos cuidados de saúde da empresa. Ela quer transmitir que o crescimento destes custos abrandou significativamente, criando uma oportunidade de investir em serviços de saúde adicionais.
O VP leu um relatório online sobre esta tendência que inclui uma ligação a alguns dados governamentais. Ela descarrega os dados e clica na opção de gráfico de linhas em Excel. Ela tem o seu viz em poucos segundos. Mas como isto é para uma apresentação, ela pede a um colega designer que acrescente detalhes do conjunto de dados para dar uma visão mais abrangente.
Este é um gráfico bem desenhado e preciso, mas provavelmente não é o gráfico certo. O comité executivo não precisa de duas décadas de contexto histórico para discutir a estratégia da empresa para investimentos em benefícios dos empregados. A questão que o VP quer salientar é que os aumentos de custos abrandaram nos últimos anos. Isto é claramente comunicado aqui?
Em geral, quando demora mais de alguns segundos a digerir os dados num gráfico, o gráfico funcionará melhor em papel ou num ecrã de dispositivo pessoal, para alguém que não é esperado que ouça uma apresentação enquanto tenta receber tanta informação. Por exemplo, os decisores políticos de cuidados de saúde poderão beneficiar de ver este gráfico antes de uma audiência na qual discutirão estas tendências a longo prazo.
O nosso VP precisa de algo mais limpo para o seu contexto. Ela poderia fazer com que o seu ponto de vista fosse tão simples como isto:
Simplicidade como esta requer alguma disciplina e coragem para ser alcançada. O impulso é incluir tudo o que se sabe. Gráficos atarefados comunicam a ideia de que tem sido apenas isso-ocupado. “Olhem para todos os dados que tenho e para o trabalho que fiz”, parecem dizer. Mas esse não é o objectivo do VP. Ela quer persuadir os seus colegas a investir em novos programas. Com este quadro, ela não terá de pronunciar uma palavra para que a equipa executiva compreenda a tendência. Ela estabeleceu claramente uma base para as suas recomendações.
Em alguns aspectos, “visualização de dados” é um termo terrível. Parece reduzir a construção de bons gráficos a um procedimento mecânico. Evoca as ferramentas e metodologia necessárias para criar e não a própria criação. É como chamar a Moby-Dick uma “sequenciação de palavras” ou The Starry Night uma “distribuição de pigmentos”
Também reflecte uma obsessão contínua no mundo do dataviz com o processo sobre os resultados. A visualização é meramente um processo. O que realmente fazemos quando fazemos um bom gráfico é chegar a alguma verdade e mover as pessoas a senti-la – para ver o que não se podia ver antes. Para mudar as mentes. Causar acção.
Uma gramática básica comum irá melhorar a nossa capacidade de comunicar visualmente. Mas bons resultados requerem uma compreensão mais ampla e uma abordagem estratégica – que a tipologia aqui descrita se destina a ajudá-lo a desenvolver.