Data visualization: o que você precisa saber para apresentar dados de forma simples e compreensível

Data visualization, ou visualização de dados, é algo que existe há séculos, desde os tempos em que os humanos usavam desenhos em cavernas como uma forma de comunicação até os dias de hoje, quando os profissionais de marketing os usam para a tomada de decisões.

Visualizar imagens e formas e chegar a conclusões é como operamos ao olharmos para alguma coisa. Assim, o processo de data visualization é muito natural.

No entanto, existe um longo caminho a ser seguido se quisermos entender como fomos dos simples desenhos aos dashboards. Enquanto isso, podemos refletir sobre por que a visualização de dados é tão valiosa e como ela funciona.

Ao fazermos isso, entenderemos a importância dos elementos visuais, além de mudar de métodos de comunicação estáticos e cansativos para aqueles mais dinâmicos e impossíveis de ignorar.

A data visualization tornou-se uma ideia central nas práticas atuais de marketing. Portanto, fique de olho se desejar saber mais sobre as seguintes questões:

• O que é data visualization?
• Como surgiu a visualização de dados?
• Quais são os benefícios de data visualization de qualidade?
• Como funciona a visualização de dados?
• Quais métodos são úteis para data visualization?
• Quais são os principais tipos de visualização de dados?
• Quais são as tendências de data visualization?
• Como o conteúdo interativo pode tornar a visualização de dados mais interessante?
• Quais são as principais ferramentas de data visualization?

O que é data visualization?

O processo de data visualization é formado pela representação de dados de forma visual. Pense em um conjunto de estatísticas, como os resultados de uma pesquisa. Se você optar por publicá-lo de forma escrita, certamente seria legível. No entanto, isso exigiria muito tempo e esforço dos leitores para entender todas as informações.

Além disso, ter muitas palavras distribuídas em parágrafos longos pode ser algo cansativo e confuso para ler. As pessoas podem ter dificuldade em descobrir qual é a mensagem principal, e os pesquisadores teriam problemas para passar uma mensagem com tantas palavras.

As pessoas podem ter dificuldade em entender os efeitos do fumo no corpo humano, por exemplo. Por meio de um infográfico, essa mensagem é transmitida com facilidade. Veja este exemplo feito pelo CVS e Huffington Post.

Por outro lado, se você escolher uma representação visual, usaria imagens para expressar essas informações, como tabelas e gráficos. Isso é data visualization — e é algo que funciona porque possibilita que as pessoas vejam dados de uma maneira diferente, reunindo não apenas as informações, mas também detalhes precisos e novos padrões.

Quando falando sobre isso, estamos nos referindo à alfabetização visual. O processo que envolve nossa interpretação de uma imagem é fascinante! Portanto, usamos esse recurso para melhorar a nossa compreensão dos dados.

Primeiro, começamos a analisar formas e objetos, estabelecendo os limites entre as formas em nossas mentes. Depois, pensamos em algo que já vimos antes. Mais tarde, essas formas aleatórias ganham um nome em nossa mente, o que significa que a análise está completa. Analisar gráficos requer praticamente o mesmo processamento.

Metáfora visual

Tudo funciona com base em algo chamado de metáfora visual. Assim como uma metáfora comum, essas ferramentas nos permitem internalizar os conceitos de algo ao compará-lo com alguma forma que já vimos antes. 

Um gráfico de pizza, por exemplo, faz alusão à ideia de uma pizza para representar um relacionamento de uma parte para o todo. Não é uma pizza de verdade, mas uma representação.

Já sabemos o que é uma pizza. Suas fatias são independentes e podem ter qualquer tamanho específico. Portanto, reconhecemos um gráfico instantaneamente e entendemos o que ele significa. Ele conta a história sem esforço de uma maneira que pareça o mais natural possível.

As empresas podem usar a visualização de dados para resumir um banco de dados em dashboards. Ao usar esse tipo de recurso, lideranças podem ver tendências, padrões e insights para tomar decisões melhores.

Da mesma forma, os profissionais de marketing podem utilizá-lo para estudar campanhas e dados de clientes para melhorar seu trabalho.

Como surgiu a visualização de dados?

Da forma como a conhecemos, a visualização de dados existe há muito tempo. No século 18, um estatístico, chamado William Playfair, havia inventado as formas que estamos usando com tanta frequência hoje em dia. Ele é o criador do gráfico de linhas, do gráfico de barras, do já mencionado gráfico de pizza e do gráfico de círculos.

Durante o século 19, um dos melhores exemplos que aparecem é o gráfico de John Snow, que foi quem mapeou o surto de cólera em 1854. Antes disso, em 1812, Charles Joseph Minard mapeou a Marcha de Napoleão para a Rússia, representando sua jornada em um gráfico com características diferentes, como temperatura e número de soldados restantes em cada local.

Tudo começou a mudar quando aconteceu a Revolução Industrial, e as pessoas também começaram a usar estatísticas por razões comerciais.

Mais tarde, os computadores entraram em cena. A partir disso, os estatísticos poderiam finalmente acessar grandes volumes de informação rapidamente. Além disso, eles descobriram o poder de processar grandes conjuntos de dados e criar estatísticas baseadas nisso.

Foi isso que nos trouxe até aqui. Hoje em dia, temos dashboards intuitivos e interativos. Os gráficos contam histórias em todos os lugares e, sem dúvida, permanecem como o meio mais eficaz para representar a enorme quantidade de dados com que lidamos.

Quais são os benefícios de data visualization de qualidade?

Agora, vamos ver alguns benefícios da visualização de dados. Acompanhe!

Proporciona mais atenção aos detalhes

Você já deve ter entendido que, quando usamos recursos gráficos, podemos prestar muito mais atenção aos detalhes do que da maneira tradicional. Afinal, existem imagens, tendências, formas, padrões e um universo inteiro diante de nossos olhos. 

Para saber mais, tudo o que você precisa é aumentar o zoom e obter mais informações. Portanto, você pode ver os dados de uma perspectiva diferente.

Provoca uma resposta emocional

As imagens são emocionalmente atrativas. As pessoas são mais propensas a oferecerem uma reação mais intensa a uma imagem do que a um conjunto de palavras. 

Gráficos e narrativas visuais nos falam de uma maneira que nada mais consegue, afinal, eles nos fazem passar por nossa memória e lembrar do que aprendemos antes.

Tem a característica de ser mais compartilhável

Outro aspecto crítico é que os gráficos de dados são muito compartilháveis. Se você olhar para um artigo cheio de estatísticas sem organização, provavelmente não o compartilhará com mais ninguém, certo?

Uma imagem facilita o entendimento, portanto, é mais provável que o leitor a mostre a alguém e obtenha sua resposta imediatamente. Isso significa que é um excelente método para melhorar a comunicação.

Se você procurar pela internet agora, encontrará muitos gráficos de dados por aí. Nesse cenário de pandemia pelo qual estamos passando, vemos muitos gráficos explicando como a covid-19 funciona e suas taxas de crescimento. As pessoas, geralmente, compartilham esses gráficos para se informar.

Possibilita comparações fáceis

Quando trabalhamos com informações visuais, fica muito mais fácil comparar duas tendências. Você pode até juntar as duas na mesma imagem, tentando entender como elas se diferem. Não é algo difícil de interpretar porque as diferenças se destacam rapidamente.

Se você tivesse que fazer isso usando texto, seu trabalho seria comparar todas as informações de um resultado com o outro. Certamente, isso seria demorado e poderia envolver muitos erros que são difíceis de evitar, para não dizer impossíveis.

Permite previsões rápidas

Como podemos prever o futuro com gráficos? Bom, isso é o mais simples possível. 

A equipe só precisa olhar para essas tendências e padrões, que são visíveis instantaneamente quando observados em gráficos. Em seguida, pode tirar conclusões com base no que viu ao imaginar a repetição desse comportamento específico. 

Você nem processa informações e números. Tudo é uma questão de analisar a maneira como o gráfico muda para prever o que está por vir.

Vejamos um exemplo real para esclarecer as dúvidas. Suponha que sua equipe descobre que um gráfico de linhas muda todos os meses de março. Eles nem precisam processar números e fazer cálculos. Depois de considerar a tendência, é natural esperar que o gráfico para este ano apresente o mesmo comportamento.

Apresenta mais impacto

É muito mais fácil lembrar de imagens com muitos padrões do que dados brutos. Os gráficos são uma forma simples de expressão que permanece em nossa memória, afinal, não exigem muito do nosso esforço intelectual. 

Dessa forma, geram mais impacto no leitor, o que os torna uma maneira eficaz de contar uma história e fazer com que ela seja transmitida.

Favorece a tomada de decisão

Pense em todos os benefícios que discutimos até agora e coloque-os em um contexto de negócios, como uma reunião de estratégia ou a fase de planejamento de um novo projeto.

Todos esses aspectos (como a capacidade de prever tendências, facilidade nas comparações fáceis e incentivo às respostas emocionais) são os que ajudam qualquer profissional a tomar decisões melhores.

Você pode usar a visualização de dados para analisar KPIs ou fazer avaliações de Marketing de Conteúdo, por exemplo. Elas podem exibir visões rápidas e objetivas do desempenho e da produtividade, oferecendo uma melhor compreensão do que precisa ser reforçado ou aprimorado.

Falaremos sobre isso com mais detalhes mais adiante, mas acompanhar as mudanças ao longo do tempo via data visualization fornece uma melhor sensação de evolução. Em um mercado que exige adaptabilidade, ter essa visão é crucial.

Abraça tendências emergentes

Esse último benefício está intimamente relacionado ao anterior. Se o mercado está mostrando cada vez mais que as empresas precisam se adaptar rapidamente, identificar tendências e nichos antes dos demais é uma enorme vantagem.

Isso acontece porque as empresas estão deixando de tentar abraçar um público abrangente para focar em grupos mais propensos a se envolverem com elas. Tal proximidade é esperada pelo cliente. 

Os consumidores querem que suas marcas favoritas sigam seus hábitos e interesses em rápida transformação. A visualização de dados oferece essa vantagem. 

Uma visão mais abrangente sobre benchmarks, pesquisas e NPS mostrará quando uma nova tendência aparece e em qual direção ela está guiando o mercado. Uma empresa pode ser vista como inovadora e disruptiva se agir rapidamente.

Como funciona a visualização de dados?

Hoje em dia, as pessoas usam gráficos em um dashboard, o que permite aos usuários manipular e gerenciar representações gráficas. Por meio dele, você pode adicionar apenas uma fonte e o aplicativo transforma dados brutos em imagens intuitivas.

A construção dos gráficos é possível se você usar o Microsoft Excel, mas, às vezes, os usuários preferem softwares mais elaborados, como plataformas baseadas em Business Intelligence (BI).

Esse conceito trouxe uma nova filosofia: aanálise dos dados deve ser democrática, feita de maneira self-service e estar disponível para qualquer pessoa. Ao fazer isso, o BI quebrou as barreiras entre cientistas de dados e usuários regulares.

Agora, com apenas uma ferramenta de arrastar e soltar, qualquer usuário pode obter os gráficos necessários para analisar os resultados da empresa mais de perto. Em vez de ver tabelas com números, os profissionais de marketing podem, simplesmente, fazer login e criar uma coleção de diagramas em alguns segundos.

Quais métodos são úteis para data visualization?

Desde que William Playfair nos apresentou o gráfico de linhas e o gráfico de barras, muitas representações visuais foram usadas para expressar conceitos e estudar variáveis. Vamos fazer um apanhado geral, então!

Primeiro, precisamos olhar para os grupos gerais. Existem, pelo menos, quatro deles por aí: temporal, hierárquico, de rede e geoespacial. 

O grupo temporal refere-se ao tempo e à investigação de alterações durante um período específico. Já o hierárquico representa um relacionamento entre diferentes pontos de dados.

O do tipo de rede é sobre relações, que são indicadas por linhas que conectam pontos. Por fim, o geoespacial é uma categoria que descreve áreas geográficas e tenta transmitir uma sensação de espaço.

Dentro dessas categorias, existem muitos exemplos de como reproduzir algo visualmente. O gráfico de linhas talvez seja o mais popular, pois mostra uma linha e comunica a ideia de continuidade. Veja, a seguir, uma descrição de cada tipo de representação.

• Gráfico de barras: usa um conjunto de barras para categorizar diferentes pontos de dados;
• Gráfico de área: contém uma variedade de camadas que formam uma área abaixo da linha;
• Gráfico de pizza: define partes de um todo usando a metáfora de fatias de uma pizza;
• Mapa de calor: é um mapa com cores diferentes para representar níveis distintos de intensidade.

Você também pode usar o gráfico de marcadores, o gráfico de dispersão, o histograma e o gráfico de bolhas. Tudo depende do que você está tentando expressar e de quais variáveis ​​você examinará.

Quais são os principais tipos de visualização de dados?

Agora que você já sabe como a visualização de dados é executada, podemos usar esses conceitos e aplicá-los a situações reais e práticas. Então, vamos listar os tipos mais comuns usados, o que eles mostram e quando fazem sentido.

Mudança ao longo do tempo

A mudança ao longo do tempo é um dos tipos de data visualization mais utilizados e simples. É um elemento visual que representa como um número, em um determinado contexto, mudou em períodos definidos.

Os gráficos de linhas são o exemplo mais comum, como preços de ações ou relatórios financeiros. Eles também podem ser representados como barras (simples ou empilhadas) e até do tipo castiçal.

Essa é a maneira mais fácil de visualizar KPIs, por exemplo. Observando os resultados ao longo do tempo, você pode ver não apenas a evolução de um determinado desempenho, mas também a tendência para o futuro próximo.

Muitos picos altos e baixos mostram instabilidade. Uma linha em declínio mostra a necessidade de agir rapidamente. Já uma curva plana pode significar que é hora de agitar as coisas.

Comparação de categorias

Se o primeiro tipo compara um número consigo mesmo ao longo do tempo, na comparação de categorias, fontes diferentes são colocadas lado a lado para entender as relações entre elas.

É outro tipo comum e simples de data visualization. Talvez o mais usado aqui seja as barras agrupadas, fazendo com que sua escala seja uma comparação direta.

É algo particularmente útil ao fazer benchmarks. Você pode comparar o esforço de diferentes departamentos e até o desempenho da empresa como um todo em relação aos seus concorrentes.

Para o conteúdo, uma ótima maneira de usar a comparação de categorias é criar um localizador de soluções para a ativação de vendas. Esse é o tipo de uso para visualização de dados que agrega valor real ao seu público.

Ranking

Os gráficos de classificação são parecidos com os de comparação de categorias, mas eles têm uma abordagem sutilmente diferente. Aqui, a posição importa muito.

A classificação, geralmente, envolve a comparação de três ou mais números dentro de um período fixo. Então, você pode entender como todos esses aspectos se relacionavam e, especialmente, quais foram mais bem-sucedidos.

Gráficos organizados em barras ou colunas são o caminho a seguir. Com uma rápida olhada, muitas informações podem ser transmitidas por meio de um gráfico simples baseado em posição.

De parte para o todo

Às vezes, você não está comparando números livremente entre si. Talvez você queira saber sua importância relativa como parte de um todo.

Esse tipo de visualização de dados tem tudo a ver com isso. Você pode entender facilmente o peso de diferentes elementos dentro de uma empresa, um projeto, uma estratégia e tomar decisões com base nisso.

Os gráficos de pizza são as estrelas desta categoria. Mas você tem algumas variações, como rosquinha, barras empilhadas e mapa de árvore. Essa é a melhor forma de analisar o orçamento, por exemplo, e também é um método muito eficaz para pesquisas de idade, classe e outros aspectos do seu público-alvo.

Correlação

A correlação é semelhante à comparação, mas tem uma diferença crucial: esse tipo de visualização de dados leva em consideração as mudanças ao longo do tempo.

Como o nome indica, mostra como dois ou mais indicadores estão evoluindo lado a lado. Permite que as pessoas entendam se e como uma delas está influenciando a outra.

Esses gráficos também são ótimos ao analisar KPIs em uma empresa. O gráfico de dispersão é, sem dúvida, o tipo de gráfico mais utilizado para esse fim.

Distribuição

Os gráficos de distribuição são mais sobre incidência e volume do que desempenho direto. Eles mostram com que frequência um conjunto de valores ocorre em um período.

É um pouco como o de parte para o todo, mas é mais usado para estatísticas. Geralmente, você verá esse tipo de dados exibido como um histograma ou um gráfico de densidade.

Fluxo

Os fluxogramas são muito mais sobre movimento do que volume. Eles mostram a evolução de um indicador e também como essa evolução se conecta com outros pontos e períodos.

Geralmente, isso é visto nos relatórios financeiros, quando o orçamento não é apenas medido e segmentado, mas também contabilizado nas transferências de fundos e na alocação de recursos.

Os gráficos do tipo Sankey são perfeitos para isso. Os gráficos de rede e de acordes também funcionam muito bem. A chave para esse tipo de visualização de dados é a conexão.

Quais são as tendências de data visualization?

Gráficos e outros meios de data visualization são usados ​​para decisões de negócios e marketing há bastante tempo. Porém, isso não significa que a maneira como fazemos isso não pode mudar e se tornar mais eficiente à medida que ferramentas e processos melhoram.

Essa evolução nunca foi tão rápida quanto agora. Vamos ver como a tecnologia está impactando essa área ao discutir as tendências para o momento e o futuro.

Conteúdo interativo

A interação é a próxima grande novidade na visualização de dados, não apenas para reuniões internas, mas também na maneira como a marca se comunica com seu público. Infográficos interativos talvez sejam o melhor exemplo disso.

Esse é um formato atraente e envolvente que educa o público e incentiva a buyer persona a tomar a próxima ação: compartilhar, assinar, comprar.

Basta fazer alguma pesquisa para ficar claro como tantas empresas estão misturando data visualization e criação de conteúdo. É uma nova maneira de contar histórias: mais rápida, significativa e rápida.

Responsividade

Os dados fazem parte de nossas rotinas, especialmente de nossas vidas profissionais. Por esse motivo, para terem sucesso, as empresas precisam dar a todos os colaboradores acesso a informações objetivas e fáceis de entender.

Tradicionalmente, você visualizava esses gráficos em um pedaço de papel ou projetados em uma tela. Agora, esses métodos não são suficientes. Você precisa ser informado em casa, nas ruas e em qualquer momento.

É por isso que as plataformas especializadas estão evoluindo para adaptar as suas ferramentas aos layouts responsivos. Isso significa ter informações acessíveis em qualquer tamanho de tela, com o mesmo foco na legibilidade e fidelidade visual.

Integração de dados

A visualização de dados está se tornando cada vez mais dinâmica, afinal, a tecnologia permite a coleta e o processamento de grandes quantidades de informações.

A combinação de soluções de gerenciamento centralizadas e integradas e ferramentas visuais abre uma nova e poderosa maneira de exibir e seguir indicadores.

Um exemplo interessante é a Inteligência Artificial aplicada ao Big Data. Imagine ter o poder de visualizar o que era, em algum momento, um volume incompreensível de informações com facilidade e objetividade.

Esse poder está se tornando mais acessível e mais simples de implementar a cada novo avanço tecnológico.

Colaboração social

As máquinas não são as únicas que podem melhorar e enriquecer a visualização de dados. Nós, pessoas, também podemos colaborar para dar novos ângulos e insights sobre novas estratégias.

É por isso que ferramentas especializadas também se concentram no social. Permitir que os usuários contribuam com indicadores, dicas visuais e interpretações de números pintam novos retratos para dados estagnados.

A colaboração em tempo real é a chave para todos os aspectos de uma empresa moderna, desde a estrutura interna até a maneira como alcança o seu público. Aplicar diversidade a gráficos e KPIs é outra dimensão que as empresas estão começando a explorar.

Suporte de soluções especializadas

Ao falar sobre essas tendências, é impossível não notar que ferramentas especializadas são um fio comum em todas elas. Isso não é uma coincidência. Usar esse tipo de solução é algo mais comum do que nunca, pois oferece algo que os gráficos do passado não podiam fazer.

Estamos falando de interação dinâmica em tempo real com números, segmentação fácil de fazer e manipulação gratuita de informações em formas que mostram diferentes aspectos de cada indicador sendo visualizado.

Uma empresa que investe em conteúdo interativo instantaneamente tem mais poder sobre os dados.

Como o conteúdo interativo pode tornar a visualização de dados mais interessante?

Conteúdo interativo é o tipo de conteúdo que requer a interferência dos usuários. É semelhante a um diálogo entre o produtor de conteúdo e o leitor. Os usuários interagem e participam de uma conversa, selecionando opções e divulgando algumas ideias sobre suas preferências e necessidades.

Então, como podemos misturar os dois conceitos? Se um especialista em marketing usa conteúdo interativo para exibir informações de forma visual, aumenta o nível de atenção e as chances de esse conteúdo ser compartilhado. Isso leva a mais conversões e impacto.

Vamos voltar ao primeiro exemplo: você deseja publicar sua pesquisa sobre alguns temas. Com o conteúdo interativo, você pode se aprofundar ainda mais e fazer com que seus leitores não apenas leiam passivamente, mas também respondam perguntas durante a leitura.

Depois, você escolhe uma peça criativa e interativa, como um infográfico ou um ebook dinâmico. Os usuários, então, podem fazer escolhas e decidir para onde ir e quais estatísticas visualizar.

O conteúdo fica mais personalizado sempre que eles escolhem um caminho. Os leitores também podem ampliar e investigar detalhes específicos dos diagramas. Eles podem filtrar os dados e analisá-los sob qualquer perspectiva, aprendendo muito de uma maneira não cansativa.

O conhecimento que os usuários vão obter é essencial para a vida deles, mas também é relevante para ajudá-los a avançar na jornada do comprador. Eles saberão mais sobre o assunto em que estão interessados, o que os leva a ter mais confiança na sua marca e a tomar a decisão de compra correta.

Ao fazer isso, sua empresa se destacará na mente dos prospects. Afinal, a experiência com conteúdo interativo é fascinante, muito parecida com um jogo.

Além disso, a sua equipe pode coletar algumas informações sobre eles que podem ajudar a melhorar a segmentação e a produzir novas peças de conteúdo. Da mesma forma, a empresa entrará em contato novamente com mais valor e a solução adequada às necessidades deles.

Quais são as principais ferramentas de data visualization?

Com todos os aspectos do tema abordados, podemos concluir esta discussão trazendo orientações práticas para você começar a investir nisso. Aqui estão as ferramentas mais importantes e úteis que você pode usar para data visualization.

D3

D3 significa Data-Driven Documents, ou documentos orientados a dados. É uma ferramenta de data visualization baseada em JavaScript. Não é uma plataforma em si, mas uma biblioteca que facilita o trabalho de manipular documentos com base em dados.

É extremamente simples e flexível, permitindo que as empresas criem e compartilhem informações visuais online. Sua principal vantagem é como ela pode ser estruturada desde o início em todos os tipos de mídia digital interativa.

Só há um problema: D3 é mais uma API do que uma ferramenta. É low-level e, provavelmente, exigirá alguma programação para iniciá-la.

HighCharts

O HighCharts pode ser chamado de plataforma de visualização de dados. É fácil de usar e entender a criação do gráfico, incluindo suporte para interação. Apresenta excelente integração com JavaScript e Gantt, podendo oferecer recursos específicos com base no tipo de dados que você está usando.

Infelizmente, a parte visual deixa um pouco a desejar. Alguns dos layouts estão desatualizados e os recursos de personalização, limitados.

Leaflet

O Leaflet também é baseado em JavaScript e suporta interação, mas seu nicho é mais sobre visualização de dados em mapas. Ele combina o poder do conteúdo interativo com uma ótima API para informações visuais. É simples de usar e incorporar. Como o D3, no entanto, exigirá algum esforço de desenvolvimento para fazê-lo funcionar.

Vega

O Vega é outra ferramenta flexível e poderosa para criar ótimos gráficos a partir de dados disponíveis e em constante mudança. Ele gera um formato JSON com inúmeras possibilidades, de relatórios internos a Marketing de Conteúdo.

Como nos outros exemplos, requer programação. Outra desvantagem é a simplicidade de seus recursos visuais, algo que importa quando você deseja envolver as pessoas com informações.

Canva

O Canva é uma solução de design gráfico abrangente, com uma interface intuitiva e quase sem necessidade de programação. Uma de suas ferramentas é um criador de gráficos com belos modelos para começar.

O Canva não tem a parte de planejamento de um projeto, especialmente se você estiver visualizando dados para o Marketing de Conteúdo. Mas é fácil de usar e oferece várias maneiras de personalizar seu trabalho.

Visual.ly

O Visually tem uma abordagem diferente e exclusiva para visualização de dados. Ele se concentra na crescente demanda pelo uso de informações visuais aplicadas ao conteúdo e ao Marketing Digital.

Sua principal diferença é que o Visual.ly não é uma ferramenta, mas um serviço. Ele oferece acesso aos melhores talentos do mercado, que podem ajudar a elaborar, projetar, executar e compartilhar mídia muito além dos gráficos: infográficos, calculadoras de ROI, relatórios, apresentações e vídeos.

Portanto, sua força está no redirecionamento de informações, com objetivos claros em mente, como atrair leads, ter visibilidade e consolidar uma marca no mercado.

Como é um serviço, você não precisa dedicar alguém à equipe para produzir e gerenciar dados nesse contexto. Todo o trabalho é terceirizado. É uma parceria para conteúdo visual contínuo e de alto nível. Hoje, isso importa. Muito.

Data visualization é uma estratégia eficaz para transformar dados brutos em imagens dinâmicas, intuitivas e compartilháveis. Você pode contar uma história complicada e ensinar as pessoas sobre conceitos complexos de uma maneira que elas entenderão claramente.

Hoje, esses métodos têm sido amplamente utilizados no Business Intelligence. O objetivo é simplificar os dados para inspirar decisões.

Quer se aprofundar mais nesse tema? Então, acesse a quarta edição da revista da Rock Content, que fala sobre os pilares do marketing por dados.