Visualização de dados

Na geologia, geografia, economia, na área militar, na estatística, engenharia, biologia e muitas outras disciplinas, muitos profissionais necessitam de ver e compreender graficamente os dados que têm disponível. Assim, é impossível relacionar a visualização de dados a uma disciplina em particular.

Em Business Intelligence, utiliza-se o User Interface para ajudar as pessoas a entender o significado dos dados que se está a visualizar, procurando padrões, tendências e relações em dados baseados em texto, ficando mais facilmente reconhecidos com o software de visualização de dados.

Visualização de dados serve para:

  • Apoiar a exploração interativa dos dados;
  • Analisar resultados;
  • Compreender os dados e ter uma perspetiva sobre eles;
  • Apresentar e comunicar os resultados obtidos.

Desvantagens:

  • Requerem a visualização humana (ou seja, existe a probabilidade de ocorrer erro humano);
  • É uma análise subjetiva;

Visualização de dados é um campo que tem influências de muitas disciplinas. Estudos psicológicos de perceção de dados ou o impacto de alguns elementos na perceção, como a cor e formas. Designs de gráficos e multimédia são importantes para construir infographic dashboards. Estes dashboards são materializados em diversos elementos: dados, escalas, linhas, barras e formas coloridas. Embora formas e cores são mais importantes em infographics, quando se usa, alguém tem de prestar atenção para evitar certos erros ou armadilhas. Por exemplo, a utilização excessiva de certas cores pode ter um efeito contrário, podendo levar a interpretações incorretas.

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Exemplo: Na  imagem anterior, podemos visualizar uma distribuição de ocorrências de surto de cólera, e concluir que, como existe uma grande concentração de ocorrências no centro da cidade (ou pelo menos no centro desta imagem), alguma coisa nessa localização provocou a doença

As ferramentas para a visualização de dados são usadas na indústria de suporte à tomada de decisão e na academia. Em business analytics visualization é recomendado e mais prático monitorizar todas as atividades e também tomar decisões no tempo certo. Na academia existe exemplos de visualização de dados que têm em conta os jornais mais citados por disciplinas e categorias, por países ou instituições de ranking.

A visualização de dados muda a forma de como as pessoas experienciam a informação e a maneira como vivemos. As maiores tendências da visualização de dados são: uma nova moda, mobilidade, os media, a localização geográfica, dados que se relacionam entre si, a globalização e a ciência da comunicação.

Assim, o principal objetivo da visualização de dados é comunicar a informação de maneira clara e efetiva utilizando meios gráficos.

Análise Multicritério na avaliação de sistemas de informação (MCA)

A análise multi-critério surgiu nos anos 60 enquanto instrumento de apoio à decisão. É aplicada na análise comparativa de projetos alternativos ou medidas heterogéneas. Através desta técnica podem ser tidos em conta diversos critérios, em simultâneo, na análise de uma situação complexa. O método destina-se a ajudar as decisões dos políticos a integrar diferentes opções nas suas ações.

A avaliação multicritério pode ser organizada com vista a produzir uma conclusão sintética simples no final da avaliação ou, pelo contrário, com vista a produzir conclusões adaptadas às preferências e prioridades de diferentes parceiros.

A análise multicritério é semelhante às técnicas adotadas no campo do desenvolvimento organizacional ou gestão de sistemas de informação.

Objetivo

Estruturar uma decisão complexa relativamente a um problema para comparar diferentes alternativas de gestão para esse problema. Por outras palavras consiste em estruturar e combinar as diferentes análises a ter em consideração no processo de tomada de decisão, sendo que a tomada de decisão se baseia em escolhas múltiplas e o tratamento dado a cada uma das escolhas condiciona, em grande medida, a decisão final.

Quando se usa

A análise multicritério é uma ferramenta de comparação, em que são tidos em conta vários pontos de vista, tornando-se desta forma particularmente útil durante a formulação de uma conclusão sobre questões complexas, onde existem conflitos entre objetivos e conjuntos diferentes de critérios.

Resultados esperados

  • Análise transparente, racional e compreensiva;
  • Permite a integração qualitativa e quantitativa dos dados para a decisão final.

Como se faz uma análise multicritério

  1. Definição dos projetos ou ações para apreciação;
  2. Identificar as alternativas (por exemplo um conjunto de automóveis de entre os quais pretendemos escolher um, uma lista de candidatos que pretendemos ordenar, trajetos possíveis para uma viagem, etc.);
  3. Identificar os critérios – aspetos relevantes ou pontos de vista a ter em conta quando comparamos duas alternativas em termos de preferência.
  4. Analisar o peso de cada critério Por exemplo, o custo (preferimos uma alternativa com menor custo do que outra), a experiência profissional (preferimos geralmente um candidato com maior experiência), a qualidade técnica (preferimos um projeto com maior qualidade técnica).
  5. Fazer uma estimativa do desempenho de cada alternativa contra cada critério (Por exemplo, descartamos os automóveis cujo custo ultrapassa a nossa disponibilidade financeira, os candidatos sem certas qualificações mínimas para o cargo, etc.)
  6. Fazer o peso das combinações dos critérios;
  7. Comparar as alternativas e preparar recomendações.

Prós e Contras dos critérios

Prós

  • Pode levar a uma lista de ótimas escolhas;
  • Impactos em valores não monetários;
  • Avaliação mais transparente no processo de tomada de decisão;
  • Facilita o envolvimento de stakeholders (pessoa ou organização que tenha interesse, ou seja afetado pelo projeto).

Contras

  • Comparações limitadas entre estudos;
  • Requer um bom desenvolvimento nos processos de participação;
  • Dependem muito dos stakeholders;
  • Não tem um valor padrão próprio (valores específicos do projeto).