Conheça as 10 melhores ferramentas para visualização de dados

Udacity Brasil
9 de nov de 2017

Você provavelmente já ouviu falar que a internet, os smartphones e as redes sociais se tornaram fontes preciosas de um grande volume de dados — ou seja, o data science já é uma necessidade de muitas empresas. O que você também precisa saber é que sem boas ferramentas para visualização desses dados, tais informações podem se tornar inúteis.

Por um lado, quem consegue analisar os dados e aproveitá-los para entender melhor os clientes e gerar melhores experiências para eles tem vantagem sobre os concorrentes. Já por outro, quem não sabe transformar dados em insights e informações práticas está perdendo uma grande oportunidade de se destacar.

Se você não quer fazer parte do segundo time, continue lendo e descubra 10 ferramentas para visualização de dados que todo profissional de tecnologia precisa conhecer.

1. Tableau

O Tableau é um dos softwares líderes do mercado, possuindo uma versão paga e uma gratuita. Com essa ferramenta, é possível criar gráficos, tabelas, mapas e outros elementos. Existe uma versão para ser instalada no computador e também a possibilidade de trabalhar online e no celular.

Entre as vantagens, destacam-se a possibilidade de criar elementos gráficos sem precisar digitar uma linha de código e a integração com outras ferramentas do mercado, como SQL, banco de dados Amazon, SAP etc. Com isso, é possível lidar de maneira rápida com um grande volume de dados sem precisar usar programação.

2. R

R é uma ferramenta de estatística totalmente gratuita. É possível criar modelos estatísticos com poucas linhas e utilizá-los para otimizar os gráficos. Apesar de ser baseada em programação, é uma ferramenta fácil de aprender — mesmo para quem não é programador.

Um ponto a se observar quanto ao R é a necessidade de limpar os dados. Porém, se os dados já estão tratados, essa é uma excelente ferramenta. Além disso, existem diversos pacotes prontos para serem utilizados, facilitando o trabalho e a aprendizagem em data science.

3. Chartio

O Chartio é bastante parecido com o Tableau, mas não é tão conhecido. A ideia é que o usuário consiga montar seus próprios gráficos de maneira intuitiva. Essa ferramenta também permite conexão com outros softwares, como o Salesforce e o Google Analytics.

A escolha entre Tableau e Chartio depende, basicamente, de preferências pessoais e do investimento necessário.

O Tableau tem planos a partir de US$ 35.00 mensais por usuário. Já o Chartio cobra US$ 249.00 por mês para um time de até 6 pessoas. Para mais usuários, é preciso fazer uma consulta personalizada.

4. Python

Python, apesar de ser uma linguagem de programação, possui inúmeras bibliotecas que podem ser utilizadas para visualização de dados. Conheça algumas delas:

  • Matplotlib: a ferramenta precisa de muitas linhas de código para gerar um gráfico, mas é ainda bastante relevante porque é a base para diversas outras bibliotecas;

  • Seaborn: baseada em Matplotlib, porém mais fácil de usar, com vários tipos de gráficos e um visual bonito;

  • ggplot: biblioteca originada no R e adaptada para Python. Também é forte em estatística e permite plotar gráficos com dados estatísticos usando poucas linhas de código;

  • Bokeh: muito parecido com o Tableau, é uma biblioteca com elementos interativos, isto é, o gráfico se movimenta e possui zoom.

Apesar de exigir bons conhecimentos em programação, utilizar o Python para visualizar as informações garante que um grande volume de dados possa ser tratado e limpo.

5. Plot.ly

Baseado em Python, o Plot.ly é totalmente online e permite o compartilhamento de códigos. Assim, existe uma grande comunidade ativa e é possível ver o que as outras pessoas estão plotando. Um ponto forte dessa ferramenta é o apelo visual dos gráficos, que são muito bem desenhados.

Existe uma versão gratuita, porém todos os gráficos criados nela tornam-se públicos. Para uso privado, tanto na nuvem quanto no servidor local da empresa, é necessário fazer um investimento.

6. D3.js

Biblioteca baseada em Javascript, a D3.js é gratuita e disponibiliza um grande número de gráficos prontos e interativos que podem ser personalizados. No entanto, o usuário precisa conhecer de programação para utilizá-los. Essa ferramenta geralmente é utilizada para infográficos e para a web.

7. Infogram

O Infogram é uma ferramenta de fácil utilização para criação de gráficos, infográficos e mapas interativos. Não exige conhecimento de programação e pode ser usada por iniciantes. Possui uma versão gratuita com recursos limitados e versões pagas com diferentes recursos.

A grande vantagem do Infogram é justamente a facilidade de uso. Em contrapartida, a personalização de templates e modelos é relativamente limitada.

8. Google Charts

É claro que não poderia faltar uma ferramenta da gigante da internet. Com o Google Charts você pode criar gráficos interativos em uma interface muito amigável e, em uma galeria, o usuário pode visualizar os modelos e configurações disponíveis. Essa ferramenta roda em HTML5 e SVG e oferece compatibilidade com iOS, Android e diversos navegadores.

9. RAW

O RAW promete ser a conexão entre os dados da planilha e sua visualização em um gráfico: com essa ferramenta, é possível utilizar dados em Excel, Google Docs e outros softwares para criar um elemento gráfico.

Caso seu designer deseje melhorar a aparência do gráfico, ainda é permitido exportar o resultado para outras plataformas, como o Illustrator e o Inkscape. O RAW é gratuito e pode ser usado diretamente na plataforma online.

10. Timeline.JS

Como o nome já indica, o Timeline.JS funciona para a criação de linhas do tempo. Os gráficos podem ser criados a partir de dados simples — inseridos em um modelo de planilha do Google — e nenhum conhecimento de programação é exigido.

Essa ferramenta é gratuita e utilizada diretamente na web. Para quem deseja personalizar a linha do tempo, é preciso dominar JSON para explorar outros recursos da ferramenta.

Por fim, não custa lembrar que uma informação vale pouca coisa se não for utilizada. Os gráficos, os mapas e as tabelas são importantes para transformar todo o trabalho de coleta de dados em algo que pode ser visto, analisado e, principalmente, entendido pelo público.

Portanto, as ferramentas para visualização de dados são a chave para transformar um emaranhado de dados em gráficos claros e objetivos, que permitem analisar os cenários e tomar decisões estratégicas.

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