Entendendo a visualização de dados


Exemplos: Tableau, Spotfire, QlikView



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Exemplos: Tableau, Spotfire, QlikView, 

Advizor, Excel

Ferramentas para  

trabalho personalizado

Existem, ainda, muitas ferramentas de 

visualização de dados que requerem 

habilidades avançadas e conhecimento técnico 

para serem implementadas. Elas seriam usadas 

normalmente para visualizações de dados para 

publicação de um tema bem específico e 

único, sem reaproveitamento. Embora sejam 

mais atraentes em termos estéticos, requerem 

muito mais tempo, esforço e conhecimento 

para a sua criação.

Exemplos: D3, Processing, Adobe Illustrator

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Casos de uso

Visualização geoespacial  

de dados no setor de 

petróleo e gás

No setor de petróleo e gás, a expertise na 

cadeia de suprimento de refino e distribuição 

depende do vasto conhecimento e intuição 

desenvolvidos ao longo de anos de 

experiência. Ainda assim, a otimização de 

estoques, definição de prazos e atenuação de 

falhas no abastecimento podem ser 

extremamente difíceis. Isso ocorre por diversas 

razões. Por exemplo, os dados ligados a prazos 

e previsões podem vir de uma variedade de 

fontes e serem de difícil compreensão se 

considerados todos juntos para diversos locais. 

Também pode haver interrupções inesperadas 

de abastecimento devido a condições 

meteorológicas ou falha de equipamentos. 

Quando tentam regular melhor o estoque e 

mitigar esse risco, os analistas de supply chain 

muitas vezes enfrentam problemas para 

determinar rapidamente a melhor forma de 

direcionar o produto. 

A visualização geoespacial de dados fornece 

uma maneira de melhorar a tomada de 

decisão, reduzir o risco de interrupções e 

economizar com eficácia os recursos 

financeiros da empresa. Com a exibição de 

terminais, inventários e oleodutos em mapas, 

fica muito mais fácil e intuitivo visualizar e 

compreender a cadeia de abastecimento de 

refino e distribuição. Com todos os dados 

visuais e georeferenciados em um repositório 

central, um analista de supply chain pode ser 

alertado quando um estoque está demasiado 

baixo, e é possível determinar com maior 

facilidade um encaminhamento ideal do 

produto para aquele local. O analista pode até 

mesmo monitorar proativamente o estoque, 

percebendo que uma previsão está 

consistentemente baixa e aumentar o produto 

para esse local. Alternativamente, se os dados 

sobre o clima são incorporados no aplicativo, o 

analista pode ver uma tempestade prevista e 

aumentar a quantidade de produto que vai 

para o local, para evitar ou retardar uma 

provável escassez.

Essa exibição visual das informações não 

apenas seria útil para os analistas de supply 

chain de refino e distribuição, mas também 

ajudaria muitos outros no setor. Os novos 

funcionários poderiam entender, com maior 

rapidez e de modo intuitivo, como funciona a 

cadeia de suprimento de refino e distribuição. 

Além disso, a alta administração poderia 

monitorar com maior facilidade o status de 

sua cadeia de suprimento e o trabalho de seus 

analistas, para garantir que tudo está correndo 

bem. Dessa forma, a capacidade para 

visualizar de modo geoespacial os dados pode 

realmente permitir melhor desempenho e 

economia à empresa. 

Visualização geoespacial  

de dados para monitorar a 

integridade de uma rede 

elétrica

Normalmente, a integridade de uma rede 

elétrica é monitorada de forma reativa. Isso 

significa, por exemplo, que, quando há uma 

queda de energia, a empresa de energia 

elétrica deve esperar um telefonema do cliente 

relatando a interrupção. Isso é prejudicial para 

a empresa, por diversas razões. Em primeiro 

lugar, dificulta o cumprimento do acordo de 

nível de serviço (SLA) pela empresa. Em 

segundo lugar, a empresa perde dinheiro a 

cada segundo sem eletricidade e sem que o 

conserto ocorra. Portanto, quanto mais 

rapidamente uma empresa de energia elétrica 

puder identificar e reparar a queda de energia

melhor será para ela.

Ao visualizar de modo geoespacial a rede 

elétrica e dados associados de sensores, uma 

empresa de energia elétrica pode identificar 

imediatamente quando e onde uma falha 

ocorreu. A partir daí, os técnicos podem ser 

deslocados imediatamente até a fonte da 

interrupção. A capacidade para visualização 

geoespacial desses dados, ou de quaisquer 

dados da rede, pode melhorar a capacidade da 

empresa para cumprir seus SLA’s e reduzir o 

tempo de interrupção, permitindo 

efetivamente um melhor desempenho e 

economia financeira.

11



Conclusão

Os dados não têm sentido em si mesmos, de 

forma isolada. Eles se tornam importantes 

apenas quando podem ser analisados, 

compreendidos e utilizados para a ação 

estratégica. Portanto, à medida que o volume 

de dados coletados aumenta, o mesmo ocorre 

com a necessidade de visualização dos dados, 

que pode tanto dar sentido a eles quanto 

comunicá-los. As empresas devem investir no 

aprendizado a partir dos seus dados por meio 

da visualização de dados, mas para fazê-lo 

elas devem entender o processo, pessoas e 

tecnologia necessários. Atualmente, esses três 

componentes são bastante técnicos e 

interdisciplinares, de modo que o desafio é 

maior; eles devem trabalhar de forma perfeita 

e operar em conjunto.

Muitos líderes nesta área esperam e acreditam 

que, no futuro, a visualização de dados 

ocorrerá em tempo real e será cada vez mais 

interativa e acessível para todos. Os tomadores 

de decisão serão capazes de reagir melhor e 

mais rapidamente, à medida que a tecnologia 

melhore e a visualização de dados comece a 

ocorrer em tempo real. Além disso, à medida 

que as visualizações de dados se tornarem 

mais interativas, elas permitirão que as 

pessoas explorem seus dados de modo mais 

fácil e imediato.

Pela simples melhora dessas visualizações de 

dados em tempo real e interativas, a 

capacidade para o entendimento dos dados 

será conquistada por um número muito maior 

de pessoas. Além disso, haverá melhorias na 

tecnologia, facilitando o desenvolvimento de 

visualizações. Isso, por sua vez, tornará a 

visualização de dados acessível a muito mais 

pessoas que podem não ter as habilidades 

altamente técnicas exigidas atualmente. 

Nas palavras de Enrico Bertini: "A visualização 

interativa de dados [pode ser usada] como 

uma forma de dar ferramentas poderosas para 

cientistas e engenheiros e profissionais de 

qualquer espécie, para que realmente 

entendam os dados com os quais trabalham 

todos os dias [e para] expor o que está 

acontecendo... E esse é o tipo de evolução que 

eu realmente quero ver e provavelmente 

veremos no futuro, porque... quase todos os 

tipos de profissionais ao redor do mundo estão 

lidando com muito mais dados do que faziam 

há cinco ou dez anos atrás, e isso não diz 

respeito apenas a estatísticos ou analistas de 

dados... [mas] também a outros que não têm 

competências para lidar com isso. Eu acho que 

esse é o maior desafio, mas também o mais 

emocionante... porque todas essas pessoas 

precisam de novas ferramentas e, 

provavelmente, ferramentas personalizadas 

que realmente as ajudem a compreender os 

seus próprios dados

13

.”

As empresas precisam assumir o desafio e 



adotar a visualização de dados como o seu 

modo de exploração e comunicação de dados. 

No longo prazo, isso não apenas orientará a 

melhoria nas tecnologias de visualização, mas, 

mais importante, fornecerá às empresas as 

informações e entendimento de que precisam 

para aprenderem estrategicamente e atuarem 

em relação aos seus dados.

13) Enrico Bertini, Telephone Interview, July 11, 2012.

12



13


Apêndice

Figura 3: Diagrama de processo completo da visualização de dados

A análise é

satisfatória?

Necessidade

de readquirir

ou reanalisar

dados?


O objetivo foi

atingido?

Definir

objetivo


Adquirir

Formatar


Filt r

ra

Analisar



Representar

Refinar


Interagir

Iniciar


Adquirir dados

e completar

com dados

públicos, se

necessário

Analisar e

formatar dados

Filtrar para

incluir apenas

dados relevantes

Selecionar

ferramenta(s)

Refinar

visualização

Publicar/

implantar/

interagir com

os dados


Analisar/fazer

data mining/

modelar dados

Criar


visualização

Integrar


diferentes

conjuntos de

dados

Definir objetivo



O objetivo foi

atingido?

Outros verão ou

interagirão com

os dados?

Os dados são

satisfatórios?

Necessidade

de readquirir,

reanalisar ou

refinar dados?

Fim


Fim

Selecionar

ferramenta(s)

Sim


Não

Não


Sim

Sim


Não

Não


Sim

Refinar


Sim

Não


Reanalisar

Reanalisar

Readquirir

14



15


Sobre a Accenture

A Accenture é uma empresa global de 

consultoria de gestão, serviços de tecnologia  

e outsourcing, com cerca de 293.000 

profissionais atendendo a clientes em mais de 

120 países. Combinando experiência ímpar, 

conhecimento profundo sobre todos os setores 

econômicos e funções de negócio, e extensa 

pesquisa junto às mais bem-sucedidas 

organizações no mundo, a Accenture colabora 

com seus clientes, quer sejam empresas ou 

governos, para ajudá-los a alcançar altos 

níveis de performance. A companhia teve 

receitas líquidas de US$ 28,6 bilhões no ano 

fiscal encerrado em 31 de agosto de 2013. Sua 

página na internet é www.accenture.com.br.

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Sobre a Accenture Technology Labs

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transformando a inovação tecnológica em 

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Nossa equipe de P&D explora tecnologias 

novas e emergentes para criar uma visão de 

como a ela irá modelar o mundo e inventar a 

onda seguinte em soluções ultramodernas de 

negócio. Trabalhando em equipe com a rede 

global de especialistas da Accenture, o 

Accenture Technology Labs ajuda os clientes a 

inovar para atingir a alta performance.

Ele está localizado no Vale do Silício 

(Califórnia, EUA), em Sophia Antipolis (França), 

em Arlington (Virgínia, EUA), em Beijing 

(China) e em Bangalore (Índia).

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Contatos


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daniel.lazaro@accenture.com

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