Três regras de ouro para um DataViz de qualidade

Você que trabalha com dados já deve ter se deparado com uma situação assim: você recolhe um monte de dados, faz a seleção, aplica suas fórmulas, prepara seu relatório e mostra pro seu treinador ou gestor e, mesmo explicando tudo, você nota que ele não entendeu nada. Desespero!

Na maioria das vezes isso acontece não porque o receptor não seja capacitado, mas sim porque nossa apresentação não foi visualmente eficiente. Tão importante quanto o conteúdo é a forma que se apresenta. Ainda mais no futebol, onde o tempo de tomar uma decisão é curto e se convive com profissionais de diferentes backgrounds.

Pois bem, seus problemas acabaram! Preparei o que eu considero as TRÊS REGRAS DE OURO para uma DataViz de qualidade, que comunique de forma direta e eficiente ao seu receptor tudo o que mais nos importa.

Regra #01 – Faça a pergunta certa!

Já falamos aqui no DataFooture anteriormente sobre a importância de fazer as perguntas corretas. Elas são o primeiro passo para acharmos as respostas que nos servem aos nossos propósitos. Então, na hora que estamos frente ao mar de números e dados, precisamos saber o que queremos. Para pescar as informações que irão nos ajudar.

Por exemplo, eu uso esses Mapas de Árvore (Treemap) para apresentar a Influência Ofensiva dos jogadores em um time. Então, eu recolho previamente os dados que me interessam: gols marcados, esperados (xG), assistências, chances criadas, finalizações e o Index InStat (power ranking). De quem jogou pelo menos 500 minutos.

Acredito que para responder à minha pergunta “Quem influencia mais os ataques” esses são os dados de eventos mais importantes. Jogo eles na fórmula do Treemap e a visualização me entrega um mapa claro e cristalino.

Nesse momento em que fiz esse exemplo, Fagner e Clayson eram os jogadores que mais influenciavam os ataques do Corinthians em 2019, mais do que os jogadores que se espera como influenciadores, como Jadson, Vagner Love ou Gustagol. Para quem iria enfrentar o Corinthians por exemplo, ficava claro que jogadores tentar anular.

Regra #02 – Escolha o gráfico certo!

Nem todo gráfico serve para tudo que é dado. As barras podem ser eficientes para ver uma comparação entre amostras individuais, a pizza pode servir para ver partes de um todo, os quadrantes para acomodar pares, os radares para medir várias características de um mesmo atleta, enfim…há muitas opções. 

Para isso, é preciso testar. Caso você esteja desenvolvendo uma métrica nova ou algo que não sabe bem o que usar – e não tem recursos para contratar um designer – faça testes. Jogue os dados em diferentes gráficos e veja qual consegue ser mais objetivo e didático. Teste com amigos e colegas para ver se eles compreendem.

Desde que o mundo começou a recolher dados para transmitir informação, usamos gráficos que impactem e fixem o que queremos informar nas pessoas. É muito difícil pro cérebro humano fixar um monte de números soltos. Os gráficos nos ajudam a visualizar isso com compreensão e interpretação. Escolha sabiamente!

Regra #03 – Menos é mais!

Uma coisa que todo analista de dados precisa saber é PRA QUEM ele está falando. Você precisa conhecer sua audiência. A partir desse entendimento, ser claro e objetivo na transmissão das análises é o segredo para se manter empregado.

No futebol, nada muito complexo tem espaço no dia-a-dia. A gente até pode escrever teses enormes em blogs e sites, livros com análises profundas sobre técnicos, ideias ou modelos de jogo. Tudo isso é SUPER importante. Mas não entra na rotina volátil e apertada de quem trabalha em clubes.

Isso significa que precisamos sempre abrir mão de muitas coisas para chegar em UMA informação que represente o que queremos passar à nossa audiência. Faça a pergunta certa, escolha o gráfico correto e foque! Um treinador precisa de material que visualmente seja fácil pra ele explicar aos atletas. Um gestor de clube não tem tempo para ver páginas de gráficos e explicações. Menos é mais!

Em resumo, não adianta nada termos o algoritmo mais poderoso e as fórmulas mais consistentes da estatística mundial se não conseguirmos transmitir informação ao nosso receptor. A data visualization é fundamental nesse processo. Estude os softwares como Tableau, Power Bi, etc; entenda o significado dos gráficos e suas variantes; tenha critério no uso das cores e suas paletas. Seja criativo com objetividade. Ou objetivo com criatividade. 

Você verá como seu treinador ou seu gestor começarão a entender tudo o que você apresenta e com certeza, seu trabalho será mais valorizado.