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Aos amigos que acompanham o blog, eu gostaria de apresentar alguns tipos de gráficos que poderiam ser um pouco mais explorados nos projetos de BI em geral. Muitas vezes, eles são deixados para cenários mais específicos ou não são nem cogitados por parecerem um pouco mais complexos para demonstração dos dados.
É claro que muitos clientes estão mais acostumados com os tradicionais gráficos de barra/coluna/linha, ou com o famoso gráfico de pizza, e com razão, afinal são gráficos de fácil visualização e respondem a maioria das questões de negócio aplicadas neles. Mesmo assim, muitas vezes podemos buscar valorizar o front-end de um projeto de BI com algumas sugestões de visualizações que podem ser muito úteis durante a análise dos dados. Para não prolongarmos muito o texto, nesse post vamos considerar 2 tipos de gráficos que considero pouco explorados, e dependendo da receptividade do post, demonstramos outras possibilidades nas próximas semanas.
Nota: Os gráficos estão disponíveis em diversas ferramentas de BI e é possível que os nomes sejam variados entre elas.
Bubble Chart
Este tipo de gráfico é bastante conhecido, embora nem sempre utilizado. É apropriado para apresentar três dimensões de dados em um mesmo cruzamento, sendo este um diferencial em relação aos gráficos de coluna/barra/linha e pizza.
Vamos demonstrá-lo com um exemplo bastante simples e de fácil entendimento. Usaremos um exemplo de uma revendedora de automóveis, analisando dados de vendas.
Podemos sugerir uma visualização semelhante a esta:
Veja que no mesmo gráfico, o cliente pode
comparar o percentual de vendas de cada um dos automóveis (tamanho do
indicador), a quantidade vendida (eixo X) e a rentabilidade alcançada (eixo Y).
É muito provável que o usuário já tenha um gráfico de pizza para a demonstração da proporção de vendas e um ou dois gráficos de coluna/barra/linha para demonstrar os outros dois indicadores. Conseguimos reduzir toda a vista para um gráfico, mantendo a simplicidade na análise dos dados.
E se o cliente ainda sentir falta dos outros formatos tradicionais de gráficos nesta análise, podemos sugerir um “drill” e detalharmos a informação em uma linha de tempo ou com outras comparações relevantes, como neste caso, em que o usuário pode clicar sobre um “bubble” no gráfico e ter a informação detalhada em outros três gráficos “tradicionais”:
Sim, no final, voltamos aos gráficos mais tradicionais, mas criamos um ponto inicial para a análise, que pode orientar o usuário durante a navegação e análise da informação.
Vamos agora falar de outro tipo de gráfico.
Esse gráfico pode ser bastante interessante para
demonstrar uma informação estruturada, podendo apresentar mais de um nível de uma
hierarquia, bem como diferentes dimensões de dados.
Neste nosso simples exemplo, seguindo a lógica
apresentada acima, temos também as informações de performance de uma
revendedora de autos, mas agora não específica para uma categoria, e sim para
quantas necessárias (cuidado com o “quantas”, o gráfico precisa ser simples para ser útil).
O gráfico apresenta 4 categorias de automóveis (popular, sedan médio, utilitário e esportivo), sendo o tamanho de cada seção a quantidade de carros vendidos para cada uma. Poderiam ser regiões de vendas, marcas, vendedores ou qualquer outra informação agregada. Dentro de cada uma das categorias, temos novos quadros para cada modelo de automóvel, que também tem suas quantidades vendidas representadas pelo tamanho dos mesmos. A intensidade da cor pode representar ainda outro indicador, sendo neste caso a rentabilidade por modelo de automóvel (as mais claras significam uma rentabilidade maior).
Em resumo, o usuário pode analisar a proporção de vendas em dois níveis diferentes (categoria e modelo) e ainda a rentabilidade para cada modelo. A mesma informação que talvez precisasse de alguns gráficos tradicionais para ser demonstrada está resumida em apenas um, mantendo a simplicidade à análise.
E porque já não utilizarmos este gráfico, assim como no primeiro exemplo, como um ponto inicial para uma navegação orientada?
Seria interessante se os leitores pudessem comentar outras possibilidades para estes ou para outros gráficos “não tradicionais”, assim como outras maneiras interessantes de aprimorar o front-end em projetos de BI.
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Igor Alexandre Jakuboski é profissional de Business Intelligence há mais
de 7 anos, tendo já atuado em dois dos principais fornecedores de
soluções de BI do mercado e liderado projetos no Brasil e no
exterior. Atualmente atua como Principal Solution Architect na SAP.
