{"id":8021,"date":"2021-10-13T09:00:00","date_gmt":"2021-10-13T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dvsnightingstg.wpenginepowered.com\/?p=8021"},"modified":"2022-01-10T11:11:25","modified_gmt":"2022-01-10T16:11:25","slug":"historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/","title":{"rendered":"Hist\u00f3rias Aterradoras em Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados: Jorge Cam\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n

Read this article in English here<\/a><\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Alguma vez cometeu um erro constrangedor numa visualiza\u00e7\u00e3o de dados? Passou por completo ao lado da vis\u00e3o do cliente ou do seu chefe? Partilhou orgulhosamente uma visualiza\u00e7\u00e3o que apenas teve como resultado uma \u00e1spera chuva de cr\u00edticas? Claro que sim! Todos n\u00f3s estivemos nessa situa\u00e7\u00e3o, como principiantes ou como estrelas. Nesta s\u00e9rie, encorajamos os praticantes de dataviz a partilhar as suas Hist\u00f3rias Aterradoras como forma de normalizar a “falha” como parte do desenvolvimento profissional. Tem coragem para partilhar uma est\u00f3ria de dor pessoal? Envie-nos uma mensagem para nightingale@datavisualizationsociety.org<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

O texto de hoje \u00e9 de Jorge Cam\u00f5es<\/a> que, numa noite sem dormir h\u00e1 muito, muito tempo, teve a ideia peregrina de que podemos fazer bons gr\u00e1ficos em Excel, e at\u00e9 escreveu sobre isso no seu livro Data at Work<\/a><\/em>.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Tenho um arm\u00e1rio de visualiza\u00e7\u00e3o de dados cheio de esqueletos. Escolha qualquer disparate de forma aleat\u00f3ria e encontrarei um exemplo. Dos efeitos 3D \u00e0 quebra de escalas, passando por erros menos \u00f3bvios, eles est\u00e3o todos l\u00e1. Mas posso culpar a minha (ent\u00e3o) juventude por muitos deles, e seguir em frente. Agora cometo erros melhores (acho). Deixem-me falar sobre um recente.<\/p>\n\n\n\n

Os dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como todos nesta \u00e1rea, gosto de transformar uma tabela de dados numa experi\u00eancia visual. Quem n\u00e3o fica entusiasmado com o cheiro de uma nova tabela de dados? Parafraseando Forrest Gump…<\/p>\n\n\n\n

A minha m\u00e3e sempre disse que uma tabela de dados era como uma caixa de chocolates. Nunca se sabe o que est\u00e1 l\u00e1 dentro<\/em>. <\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Por isso, quando um cliente partilhou comigo os seus dados de sensores e me falou sobre os seus objetivos, a minha cabe\u00e7a j\u00e1 estava em alta rota\u00e7\u00e3o, imaginando todas as poss\u00edveis representa\u00e7\u00f5es para aqueles dados.<\/p>\n\n\n\n

Dados de sensores s\u00e3o um fluxo fant\u00e1stico de dados brutos e sujos. Existem padr\u00f5es reconfortantes, valores inconvenientes e pontos extremos que fazem soar todos os alarmes. Acho que \u00e9 a coisa mais parecida como uma loja de doces para crian\u00e7as. Quando existem dezenas, ou mesmo centenas de sensores, \u00e9 necess\u00e1rio encontrar uma forma de monitor\u00e1-los de relance, o que era um dos objetivos do cliente.<\/p>\n\n\n\n

A apresenta\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para mim, a solu\u00e7\u00e3o era bastante \u00f3bvia: uma grelha de pequenos m\u00faltiplos, uma estrutura de alarmes, e um menu com filtros e categorias para ordena\u00e7\u00e3o. Fiquei contente com esse primeiro rascunho, e ainda mais quando percebi que o cliente n\u00e3o estava familiarizado com o conceito de “pequenos m\u00faltiplos”. Gostaram do conceito e reconheceram imediatamente o potencial para monitorar os sensores e outras tarefas.<\/p>\n\n\n\n

Estava eu a saborear esta pequena vit\u00f3ria quando, de repente\u2026<\/p>\n\n\n\n

“N\u00e3o foi isto que pedimos”, disseram.<\/strong> “Os pequenos m\u00faltiplos s\u00e3o muito \u00fateis para reduzir a sobrecarga em alguns processos, mas falta a pe\u00e7a-chave.” Quis enfiar-me num buraco e esconder-me, mas n\u00e3o havia.<\/p>\n\n\n\n

O que eles realmente queriam vs. o que ouvi <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O cliente teve que repetir o que minha percep\u00e7\u00e3o seletiva deixou de fora na primeira vez. N\u00e3o posso entrar em muitos detalhes, mas \u00e9 mais ou menos isto:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

O que eles queriam era representar uma s\u00e9rie temporal de dados de cada sensor para avaliar padr\u00f5es, e detectar pontos espec\u00edficos na curva que t\u00eam um significado especial. V\u00ea os pontos vermelhos marcando as zonas de inflex\u00e3o depois da descida? Era esse ponto espec\u00edfico que eles queriam marcar. O problema \u00e9 que, embora um olhar treinado saiba o que procurar, e possa localizar o ponto certo na curva, isso n\u00e3o pode ser feito de forma manual com centenas ou milhares de sensores. O cliente n\u00e3o sabia como transformar a percep\u00e7\u00e3o e o conhecimento emp\u00edrico num algoritmo para identificar esses pontos nos dados. Era isso que esperavam de mim, mais do que gr\u00e1ficos bonitos.<\/p>\n\n\n\n

Final feliz <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ao contr\u00e1rio do exemplo simples acima, os dados reais s\u00e3o menos bem comportados, e algumas outras vari\u00e1veis tornam a detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica dos pontos de inflex\u00e3o um pouco complicada. Ainda assim, acabei por encontrar um processo que, na maioria das vezes, detecta os pontos com precis\u00e3o e sinaliza dados de m\u00e1 qualidade. O cliente ficou satisfeito e eu suspirei aliviado.<\/p>\n\n\n\n

Li\u00e7\u00f5es a tirar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A pandemia Covid-19 deixou-nos mais cientes de que a qualidade dos dados e o conhecimento especializado s\u00e3o muito mais importantes do que por vezes estamos dispostos a reconhecer, especialmente nas nossas bolhas das redes sociais.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o sou um designer, apenas uso o Excel. Trabalho muito no lado dos dados, e n\u00e3o apenas do lado da representa\u00e7\u00e3o. Tento estar atento \u00e0 intera\u00e7\u00e3o entre os dados e os gr\u00e1ficos, e como criar representa\u00e7\u00f5es que satisfa\u00e7am as necessidades dos clientes – ou assim pensava. Com alguma experi\u00eancia, encontrar uma solu\u00e7\u00e3o gen\u00e9rica para visualizar dados de forma eficaz n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o dif\u00edcil. Sabemos tudo sobre as leis da Gestalt e o processamento pr\u00e9 atentivo e como usar o mantra de pesquisa de informa\u00e7\u00f5es de Ben Shneiderman (\u201cvis\u00e3o geral primeiro, zoom e filtro, depois detalhes a pedido\u201d) para ajudar a estruturar tudo. S\u00e3o desafios giros, mas se come\u00e7ar a visualizar a solu\u00e7\u00e3o na sua cabe\u00e7a enquanto o cliente ainda est\u00e1 a explicar os dados, corre o risco de n\u00e3o ouvir o essencial.<\/strong> Assuma que o cliente n\u00e3o gosta de visualiza\u00e7\u00e3o de dados como n\u00f3s, apenas comprou a ideia de que visualizar os dados pode ajudar a resolver os seus problemas espec\u00edficos. Para o cliente, a visualiza\u00e7\u00e3o \u00e9 um meio para um fim, e assim deve ser. Se fizer um bom trabalho, todas aquelas op\u00e7\u00f5es de design subtis, das quais tanto se orgulha, ser\u00e3o para o cliente naturais, \u00f3bvias e invis\u00edveis. <\/p>\n\n\n\n

Finalmente, os dados que deve visualizar geralmente n\u00e3o est\u00e3o l\u00e1, ou precisam de transforma\u00e7\u00f5es profundas (no exemplo acima, h\u00e1 v\u00e1rias etapas interm\u00e9dias para ir dos dados brutos aos pontos vermelhos). Esses c\u00e1lculos geralmente n\u00e3o fazem sentido para um especialista, pelo que deve perguntar o que pensam (novamente, a pandemia de Covid-19 fornece muitos exemplos disso, como modelagem estat\u00edstica sem dados epidemiol\u00f3gicos). O inverso tamb\u00e9m \u00e9 verdadeiro – que especialistas podem beneficiar de sua experi\u00eancia com dados – pelo que a comunica\u00e7\u00e3o e a colabora\u00e7\u00e3o s\u00e3o essenciais.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este \u201cerro\u201d transformou-se numa excelente experi\u00eancia pessoal. Aprendi muito sobre os dados, tive a oportunidade de aplicar transforma\u00e7\u00f5es de dados e modelagem razoavelmente sofisticadas para resolver o problema, e converti um novo cliente para as virtudes de pequenos m\u00faltiplos. Nada mal.<\/p>\n

Categories<\/span>Career<\/a> Community<\/a> Dataviz Horror Stories<\/a><\/div>
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Todos n\u00f3s estivemos nessa situa\u00e7\u00e3o, como principiantes ou como estrelas. Nesta s\u00e9rie, encorajamos os praticantes de dataviz a partilhar as suas Hist\u00f3rias Aterradoras como forma de normalizar a \"falha\" como parte do desenvolvimento profissional. O texto de hoje \u00e9 de Jorge Cam\u00f5es que, numa noite sem dormir h\u00e1 muito, muito tempo, teve a ideia peregrina de que podemos fazer bons gr\u00e1ficos em Excel, e at\u00e9 escreveu sobre isso no seu livro Data at Work.","og_url":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/","og_site_name":"Nightingale","article_published_time":"2021-10-13T13:00:00+00:00","article_modified_time":"2022-01-10T16:11:25+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1280,"url":"https:\/\/i0.wp.com\/nightingaledvs.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/JorgeCamoes_feature-scaled.jpg?fit=2560%2C1280&ssl=1","type":"image\/jpeg"}],"author":"Jorge Cam\u00f5es","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Jorge Cam\u00f5es","Est. reading time":"5 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/"},"author":{"name":"Jorge Cam\u00f5es","@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/#\/schema\/person\/b8959c99929fee4b3d195c1be40da871"},"headline":"Hist\u00f3rias Aterradoras em Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados: Jorge Cam\u00f5es","datePublished":"2021-10-13T13:00:00+00:00","dateModified":"2022-01-10T16:11:25+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/"},"wordCount":1147,"publisher":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/nightingaledvs.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/JorgeCamoes_feature-scaled.jpg?fit=2560%2C1280&ssl=1","keywords":["Career","Charts","Community","data transformation","Data Visualization","horror stories","portugues","Portuguese"],"articleSection":["Career","Community","Dataviz Horror Stories"],"inLanguage":"en-US"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/","url":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/","name":"Hist\u00f3rias Aterradoras em Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados: Jorge Cam\u00f5es - Nightingale","isPartOf":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/nightingaledvs.com\/historias-aterradoras-em-visualizacao-de-dados-jorge-camoes\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/i0.wp.com\/nightingaledvs.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/JorgeCamoes_feature-scaled.jpg?fit=2560%2C1280&ssl=1","datePublished":"2021-10-13T13:00:00+00:00","dateModified":"2022-01-10T16:11:25+00:00","description":"Alguma vez cometeu um erro constrangedor numa visualiza\u00e7\u00e3o de dados? 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