Data visualization x data art: O que faz a diferença nas ferramentas de BI?

Vivemos em um mundo visual e veloz. Captar a atenção das pessoas é um desafio mesmo quando se trata de uma atividade de trabalho como a análise de dados em um painel de business intelligence (BI). Por isso, a maneira como as informações são apresentadas determina o sucesso ou insucesso do uso da ferramenta.

Há duas tendências distintas quando se pretende transmitir informação de forma visual: data art e data visualization. A primeira, como o próprio nome sugere, está relacionada a uma visualização mais elaborada dos dados, ou seja, um design refinado que tem como principal objetivo proporcionar uma experiência estética, mesmo que para tal, a leitura dos dados possa ser prejudicada. Como exemplo podemos citar uma importante apresentação corporativa cujo apelo visual, com imagens e gráficos que atraem a atenção, precisa envolver os expectadores, criando um ecossistema positivo para a empresa. No data art a palavra-chave é criatividade. Não basta mostrar a informação de maneira organizada, é preciso usá-la como instrumento de persuasão.

Já a outra tendência, data visualization, preza pela clareza na disposição dos dados com o objetivo principal de facilitar a leitura das informações. A abordagem do design não parte da premissa de experiência visual, mas sim do objetivo de transmitir a informação de forma mais natural e rápida possível, sem que objeto de visualização (gráfico, tabela, etc.) seja necessariamente bonito ou visualmente atraente.

Com as exigências cada vez maiores das empresas, não há tempo para o profissional responsável pelas análises se debruçar em gráficos extensos e mais elaborados, apesar de sua estética agradar mais aos olhos. Digo isso porque o data art tem se popularizado, em especial pela maior valorização das equipes de criação nas empresas, além do maior espaço da tendência no mercado artístico.

No Brasil, a tentativa de introduzir objetos de data art à rotina na leitura de painéis de BI é recente e exige cuidados. O encantamento que objetos de análise mais complexos e atraentes pode causar em um primeiro momento transforma-se em um desafio à interpretação das informações, caso os usuários não tenham habilidade suficiente para lidar com esse tipo de objeto.

Ainda estamos em fase de maturação, na qual as empresas estão descobrindo como o data art se encaixa na rotina dos analistas de informação, além de aprenderem que a questão estética muitas vezes pode ser superada pela praticidade de se ter fácil acesso e interpretação aos dados.

De qualquer maneira, o mercado já oferece os dois tipos de experiência às empresas, e cabe a quem está implementando o BI decidir entre as duas abordagens, com base no perfil dos usuários e suas expectativas.

Por fim, minha sugestão é conhecer e testar as novidades de mercado, além das tendências mundiais sobre o tema, mas sem abrir mão das melhores práticas consolidadas. A evolução sempre vem respeitando-se o aprendizado adquirido, sem fechar os olhos para o futuro.

*Thiago Pessato é consultor de design e visualização de dados na Cluster.