Em um mundo onde os profissionais e as empresas buscam se tornar data-driven, a capacidade de transformar dados brutos em visualizações que fundamentem a tomada de decisões é uma habilidade bastante valorizada. O Dataviz, ou Data Visualization, não é apenas um recurso estético — é um meio essencial para gerar insights o orientar decisões com base em evidências concretas.
Pense em tentar explicar o crescimento de uma empresa ao longo de cinco anos sem um gráfico que mostre essa evolução durante o período. Seria muito mais difícil, não? Felizmente, existem diversas ferramentas que nos ajudam nesta tarefa, cada uma com suas próprias características, vantagens e limitações.
Acredito que posso agregar neste tópico, afinal trabalho com esse tipo de ferramenta há mais de 10 anos. Hoje lidero um time que trabalha tanto com engenharia de dados quanto com ferramentas de data visualization, como o Power BI. Neste artigo abordarei as ferramentas mais utilizadas atualmente por equipes orientadas a dados.
O que é Data Visualization?
Data Visualization, ou visualização de dados, é o processo de transformar dados brutos em representações visuais, como gráficos, tabelas, mapas e infográficos, que facilitam o entendimento de padrões e tendências. Quando olhamos para um grande volume de dados em uma tabela, pode ser difícil compreender a informação ali contida. Mas ao representar esses dados de forma gráfica, a informação se torna mais acessível e fácil de interpretar.
Por exemplo, para explicar a evolução do lucro de uma empresa ao longo dos anos um gráfico de barras com rótulos consegue transmitir essa ideia de forma muito mais clara e atrativa do que uma planilha.
Visualizar dados permite contar histórias com informação, facilitando a tomada de decisão e a comunicação de insights para diferentes audiências. Seja para apresentar resultados a executivos, explorar padrões em grandes conjuntos de dados ou comunicar descobertas para um público mais amplo, a visualização de dados desempenha um papel fundamental em tornar os dados mais compreensíveis e úteis.
Como escolher uma ferramenta para Data Visualization?
Escolher a ferramenta certa para visualização de dados depende de vários fatores. Primeiro, é importante considerar o tipo de projeto e as necessidades específicas.
Se você precisa criar visualizações interativas e compartilhá-las facilmente com uma equipe, ferramentas como Tableau ou Power BI podem ser ideais. Já para quem trabalha com programação e precisa de uma solução personalizável, bibliotecas como D3.js ou Plotly são excelentes opções.
Outro fator a considerar é o custo. Ferramentas como Power BI e Tableau possuem licenças pagas, enquanto alternativas como o Apache Superset e Metabase são de código aberto e gratuitas, o que pode ser atraente para quem quer evitar custos recorrentes de licenciamento por usuário ativo.
Além disso, é importante considerar o nível de habilidade técnica da equipe. Google Looker, Power BI e Qlik Sense são ferramentas mais amigáveis para quem não tem experiência em programação, enquanto bibliotecas como Matplotlib e ggplot2 exigem conhecimentos em linguagens como Python e R.
Portanto, a escolha da ferramenta deve estar alinhada às características do projeto, ao orçamento disponível e às habilidades técnicas da equipe envolvida.
10 Ferramentas para Data Visualization
1. Tableau
O Tableau é uma das ferramentas mais reconhecidas no mundo da visualização de dados. Fundado em 2003 na Universidade de Stanford, o Tableau rapidamente se tornou uma referência devido à sua capacidade de transformar dados complexos em dashboards visualmente impactantes. Em 2019, a Salesforce adquiriu a plataforma, ampliando ainda mais seu alcance e integração com outras soluções corporativas.
Uma das grandes vantagens do Tableau é a sua facilidade de uso. Você não precisa ser um especialista em código para construir visualizações complexas. O sistema de “arrastar e soltar” torna a criação de dashboards quase intuitiva. Além disso, o Tableau tem suporte a uma grande quantidade de fontes de dados, o que o torna uma excelente opção para equipes que precisam integrar dados de diversas áreas.
Além disso, o Tableau investe forte em recursos para análises complexas de dados, permitindo plotar grandes volumes de dados em gráficos específicos para cada problema a ser resolvido.
Outro diferencial importante é o sistema de inteligência artificial do Tableau, conhecido como Tableau Einstein. Integrado com a Salesforce, o Tableau Einstein usa machine learning para oferecer insights preditivos automaticamente, ajudando a identificar tendências e sugerir ações com base nos dados analisados.
Esse tipo de inteligência artificial permite que as empresas não apenas entendam o que aconteceu no passado, mas também antecipem o que pode acontecer no futuro, facilitando a tomada de decisão estratégica.
2. Power BI
Desenvolvido pela Microsoft e lançado em 2015, o Power BI é uma plataforma de business intelligence muito robusta. Hoje é a plataforma de BI mais utilizada no mercado, principalmente pelo seu custo de licença relativamente baixo.
➡️ Licenciamento: $9.99/mês na modalidade PRO por usuário.
Outro fator importante para a preferência da solução pela maioria dos usuários é o rápido desenvolvimento de novas funcionalidades, pois a plataforma é um dos carros chefes da Microsoft para análise de dados corporativos.
Além de permitir a criação de relatórios e dashboards interativos, o Power BI oferece suporte à colaboração, permitindo compartilhar dashboards com equipes, tudo segmentado por RLS (row level security).
Um dos diferenciais mais interessantes são as funcionalidades avançadas para modelagem de dados, que incluem transformações e limpeza de dados, através do Power Query, criação de relacionamentos (modelagem relacional), medidas e colunas calculadas via linguagem DAX, modelagem hierárquica, suporte para modelos “Estrela” e “Snowflake”, entre tantos outros recursos.
Além disso, está complemente integrado com ambiente Microsoft Azure e possui capacidades de inteligência artificial, como o Copilot.
3. Apache Superset
O Apache Superset é uma ferramenta de código aberto para visualização de dados e business intelligence, projetada para ser altamente escalável e flexível. Suas principais características incluem uma interface web interativa que permite criar dashboards ricos e personalizáveis, suporte para uma ampla gama de fontes de dados via SQLAlchemy e funcionalidades avançadas de exploração de dados.
Baseada em Python, a arquitetura do Superset suporta integrações com bancos de dados modernos, como PostgreSQL, MySQL, Snowflake, entre outros, permitindo consultas SQL diretas e transformações para atender necessidades específicas.
Além disso, a ferramenta é conhecida por sua robustez em ambientes com grandes volumes de dados, graças ao suporte para cache de consultas e integração com sistemas como Redis e Memcached.
Os diferenciais do Apache Superset em relação a outras ferramentas de BI residem principalmente na sua natureza open source e na flexibilidade para customizações avançadas. Ele não exige licenças pagas, tornando-o uma opção econômica para organizações que buscam reduzir custos de software.
O Superset também oferece uma experiência de desenvolvimento orientada a desenvolvedores e engenheiros de dados, com suporte para deploys automatizados, versionamento de dashboards via Git e personalizações no nível de código.
Em contrapartida, sua curva de aprendizado pode ser mais acentuada para usuários sem experiência em SQL ou programação. Sua capacidade de integração com arquiteturas modernas de dados faz dele uma escolha poderosa para empresas com times técnicos com maior nível de senioridade.
4. Looker
O Looker, adquirido pelo Google em 2019, é uma ferramenta de Business Intelligence focada na visualização de dados de maneira muito integrada com bancos de dados.
Em minha experiência com alguns clientes, o Looker se destaca pela sua abordagem orientada a modelos pré-prontos. Em vez de simplesmente criar visualizações, o Looker permite definir modelos de dados, que podem ser reutilizados em diversas análises.
Essa abordagem orientada a modelos garante consistência nos relatórios, o que é fundamental para grandes organizações. Além disso, sua linguagem própria, LookML (Looker Modeling Language), torna possível que analistas definam as relações e medidas importantes dos dados de uma forma mais intuitiva e clara.
5. Plotly
O Plotly é uma biblioteca de visualização que pode ser utilizada tanto em Python quanto em R e JavaScript. Ela permite criar visualizações interativas, tanto dashboards como aplicações finais. Todos os gráficos são interativos, permitindo desde drilldown até o download da imagem de cada widget.
Uma situação em que o Plotly é muito útil é em relatórios acadêmicos ou de pesquisa, onde você quer demonstrar visualizações que permitem ao leitor explorar os dados por si mesmo, facilitando o entendimento e a descoberta de insights. O compartilhamento do código em cima de datasets públicos é ideal para a colaboração.
6. Qlik Sense
Qlik Sense é uma plataforma de análise de dados moderna e intuitiva, focada em visualizações interativas e descoberta de insights. Suas principais características incluem um mecanismo associativo exclusivo que permite explorar os dados de forma não linear, identificando correlações que ferramentas tradicionais baseadas em SQL podem não destacar.
Sua interface é amigável e permite que usuários de diferentes níveis de habilidade criem relatórios e dashboards interativos com arrastar e soltar.
Além disso, a plataforma suporta a análise de grandes volumes de dados, conectando-se a várias fontes, incluindo bancos de dados, arquivos e APIs. Recursos de storytelling, colaboração em tempo real e integração com IA (Insight Advisor) tornam a ferramenta versátil tanto para análises individuais quanto para colaboração em equipe.
7. Grafana
O Grafana é uma plataforma de visualização e monitoramento de dados projetada para criar dashboards interativos a partir de múltiplas fontes de dados.
Com suporte nativo para integrações com bancos de dados como PostgreSQL, MySQL e sistemas de monitoramento como Prometheus, Elasticsearch e InfluxDB, o Grafana é amplamente utilizado para monitoramento de infraestrutura e análise de métricas em tempo real. Ele permite criar dashboards dinâmicos com gráficos, tabelas e painéis configuráveis, oferecendo uma experiência rica para análise de dados contínua.
Ademais, o Grafana suporta alertas configuráveis que podem ser enviados via e-mail, Slack ou outros canais, tornando-o uma escolha ideal para monitoramento proativo.
Um ponto importante para considerar o Grafana é que ele é open source, garantindo custo zero para sua versão principal, com opções de expansão por meio de plugins e personalizações via código.
Embora seja mais voltado para times técnicos, como engenheiros de infraestrutura e DevOps, sua interface intuitiva e recursos avançados, como painéis de tempo real e suporte para consultas avançadas, o tornam uma ferramenta poderosa para análise de métricas em ambientes empresariais e de desenvolvimento ágil.
8. Metabase
O Metabase é uma plataforma de análise de dados open source voltada para usuários que desejam explorar informações de forma rápida e intuitiva, sem a necessidade de habilidades avançadas em SQL ou programação. Ele permite a criação de dashboards e relatórios interativos, além de responder a perguntas ad hoc por meio de uma interface amigável, onde os usuários podem construir consultas visualmente.
Com uma ampla gama de suporte a fontes de dados, o Metabase integra-se com bancos de dados como PostgreSQL, MySQL, MongoDB e Google BigQuery, oferecendo grande flexibilidade para integração. Adicionalmente, ele conta com funcionalidades de agendamento de relatórios e compartilhamento de links públicos para visualizações, facilitando a colaboração e disseminação de insights.
Os diferenciais do Metabase incluem sua simplicidade de uso e foco em democratizar a análise de dados, tornando-o acessível para equipes não técnicas. Ele se destaca ao permitir que usuários construam consultas com poucos cliques, sem precisar dominar linguagens complexas, ao contrário de ferramentas como Apache Superset ou Grafana, que são mais técnicas.
Por ser open source, o Metabase elimina custos de licenciamento, tornando-se uma solução econômica para empresas que buscam análises rápidas e efetivas.
No entanto, ele apresenta limitações para cenários que exigem modelagem de dados avançada ou dashboards altamente customizáveis, áreas em que soluções como Qlik Sense ou Power BI podem oferecer mais robustez. Mesmo assim, o Metabase é ideal para organizações que priorizam agilidade e simplicidade na tomada de decisões.
9. Matplotlib
O Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados em Python amplamente utilizada para criar gráficos 2D e, em menor grau, 3D. Flexível e poderosa, permite a construção de visualizações personalizadas como gráficos de linha, barras, dispersão, histogramas e muito mais.
Com uma interface que segue o estilo de plotagem do MATLAB, é especialmente útil para cientistas de dados, engenheiros e analistas que desejam controle total sobre os detalhes dos gráficos, desde cores, fontes e rótulos até estilos de linha e escala dos eixos. Além disso, Matplotlib é compatível com outras bibliotecas como NumPy, Pandas e SciPy, o que facilita sua integração em workflows de análise de dados.
Um dos principais diferenciais do Matplotlib é sua capacidade de criar gráficos altamente customizados e publicáveis, algo que o coloca à frente de soluções mais automatizadas, como Seaborn ou Plotly, quando se trata de personalização avançada. No entanto, essa flexibilidade vem com uma curva de aprendizado mais íngreme, especialmente para iniciantes.
Enquanto outras ferramentas podem oferecer opções prontas para uso, o Matplotlib exige que o usuário defina manualmente muitos aspectos do gráfico. Ainda assim, sua natureza open source, extensibilidade e suporte por uma comunidade ativa fazem dele uma boa escolha para projetos que requerem visualizações detalhadas e sob medida.
10. ggplot2
O ggplot2 é uma poderosa biblioteca para visualização de dados no ambiente R, amplamente reconhecida por sua abordagem baseada no conceito de Grammar of Graphics. Esse paradigma permite que os gráficos sejam construídos por camadas, começando com os dados e adicionando componentes como geometrias (linhas, pontos, barras), escalas, rótulos e temas, de maneira intuitiva e modular.
Ideal para cientistas de dados, estatísticos e analistas que trabalham com grandes conjuntos de dados, a biblioteca oferece suporte para uma ampla gama de visualizações, incluindo gráficos de dispersão, histogramas, boxplots, mapas, etc. Outro ponto interessante é que o ggplot2 possui uma integração nativa com data frames, facilitando a manipulação e representação visual de dados complexos.
A combinação de flexibilidade, elegância e simplicidade no design de gráficos altamente customizados é certamente um dos diferenciais do ggplot2 . Comparado a outras ferramentas, como Matplotlib, o ggplot2 é notável pela facilidade com que gráficos consistentes e esteticamente agradáveis podem ser criados com poucas linhas de código, graças à sua sintaxe intuitiva.
Também importante ressaltar que a biblioteca oferece uma integração nativa com bibliotecas adicionais do ecossistema tidyverse, como dplyr e tidyr, permitindo uma análise de dados fluida do início ao fim.
Conclusão
Por fim, as ferramentas de data visualization desempenham um papel essencial no processo de transformar dados em conhecimento acionável. Elas permitem que analistas, cientistas de dados e profissionais de negócios extraiam insights valiosos, facilitando a comunicação de resultados complexos de maneira visual e intuitiva.
Cada ferramenta discutida ao longo deste artigo possui suas particularidades, seja em termos de recursos avançados, escalabilidade, acessibilidade ou integração com diferentes ecossistemas de dados. Nesse sentido, a escolha da ferramenta ideal depende diretamente das necessidades específicas do projeto, da experiência do time e do contexto em que os dados serão apresentados.
Entretanto, mais do que escolher a ferramenta certa, é fundamental compreender os princípios da boa visualização de dados, tais como clareza, objetividade e empatia pelo público-alvo. O verdadeiro valor de uma visualização está não apenas na ferramenta utilizada, mas na capacidade de comunicar uma mensagem significativa e impulsionar decisões baseadas em dados.
