Ferramentas, conceitos, contextos, habilidades… entenda tudo o que é preciso saber para garantir uma análise e visualização de dados (dataviz) efetiva para tomar decisões e direcionar estratégias de negócios
“Os dados per se são recursos que precisamos trabalhar, mas não estão fora de um contexto”. Esse é o primeiro alerta que Liz Alexandrita faz neste vídeo, que busca trazer o máximo de informações para garantir uma análise e visualização de dados mais efetiva. Ela é especialista em projetos de dados na sua própria empresa LAB Tech & Analytics.
Isso significa que é preciso levar em consideração esse contexto, justamente para fazer melhores escolhas sobre que caminhos tomar nesse processo. Afinal, existem diferentes tipos de análises (analytics) (descritivo, preditivo, prescritivo); assim como diferentes ferramentas para realizá-las (dados coletados do passado, modelo estatístico, machine learning).
A mesma coisa com a visualização de dados – e aqui Liz Alexandrita faz outro alerta:
“A importância da visualização de dados é que precisamos compreender só de bater o olho, no menor tempo possível, a maior quantidade de informações possíveis, sem passar pela leitura nominal de diversas informações”.
Tableau, power bi, qlikview, D3.js, python… há diferentes ferramentas de dataviz e linguagens que podem ser usadas, a depender dos dados que se tem, das informações que se busca, do ambiente e da solução de dados que estamos usando.
Para mostrar como essas decisões impactam no resultado do dataviz que se procura, Liz Alexandrita faz um exercício prático com dados do consumo fictício de pizzas para gerar insights para o negócio. Ela passa por todas as etapas e, por fim, traz outros questionamentos que são poderosos para garantir mais efetividade no trabalho de analytics com dataviz:
“O desafio aqui é escolher bem as ferramentas que você está utilizando para representar os dados e interpretá-los corretamente. Essa escolha não deve ser feita de acordo com a popularidade da ferramenta, o menor preço, o que é mais fácil, o que integra mais rápido ou não com a sua plataforma. É um balanço entre o tempo de entrega, o custo e o ciclo da ferramenta, a necessidade de customização etc”.
Confira tudo no vídeo abaixo:
Autora Liz Alexandrita Barreto é especialista em projetos de dados na sua própria empresa LAB Tech & Analytics, atuando há 15 anos na área. Entusiasta de Ciências e Matemática, e ávida defensora de mais diversidade nessas áreas – especialmente no mundo corporativo –, é mentora de mulheres em carreiras técnicas para formar as possíveis chefes da sua filha. Empreendedora, prestou serviços no mercado internacional e fortalece o mercados local com tecnologias e processos de ponta. É mãe e no tempo livre gosta de fazer castelo de areia, pintar quadros abstratos e cuidar do seu jardim. Revisora Stephanie Kim Abe é jornalista, formada pela Escola de Comunicações e Artes da Universidade de São Paulo (ECA-USP). Trabalha na área de Educação e no terceiro setor. Esteve nos primórdios da Programaria, mas testou as águas da programação e achou que não era a sua praia. Mas isso foi antes do curso Eu Programo…
Este conteúdo faz parte da Programaria Sprint Dados: Ampliando as Fronteiras.
Sua didática é incrível, amei o conteúdo, meus planos é entrar para área de dados
Gratidão