Visualização de dados

A Weblynx utiliza metáforas visuais com múltiplas visões interativas.

Visualização de dados, pode ser definida como a representação gráfica de dados e, como apresentado em [Iliinsky 2011] “desenhados por algoritmos, fáceis de regenerar com dados diferentes, muitas vezes esteticamente estéreis, relativamente ricos em dados”. As ferramentas atuais e comumente utilizadas para visualização de dados, sobretudo ainda nos entregam visualizações pobres, limitadas, com pouco ou nenhuma interatividade e nem sempre de boa qualidade.

Como afirma [Johnson 2009] ”Primeiro, embora o número de formatos de arquivo de dados seja ilimitado, a estrutura de qualquer um pode ser descrita usando um pequeno número de parâmetros. Em segundo lugar, o conjunto de algoritmos de visualização aplicáveis a um dado tipo de dados é pequeno, e o subconjunto usado dentro de uma disciplina científica específica é menor”. Dessa forma, dificilmente todas as estruturas de dados serão contempladas pelas ferramentas mais simples, então é preciso que o uso de ferramentas voltada para esse fim seja customizável e/ou de fácil manutenção, permitindo assim, pessoas que não tenham conhecimento sobre o assunto, mas tenha dados com potenciais informações, consigam aproveitar as vantagens oferecidas pelas visualização de dados como explicitado em [Iliinsky 2011]:

  ”A visualização de dados pode inspirar novas questões, ajudar a identificar subproblemas, mostrar grandes volumes de dados, buscando aproveitar o “software” embutido dos nossos cérebros para identificar padrões e relações, aproveitando as larguras de banda do visual proporcionada pelo sistema para mover uma enorme quantidade de informações para o cérebro rapidamente”.

Aqui estão algumas das metáforas de visualização pouco menos conhecidas, mas que nos permitem extrair informações valiosas sobre o dado em análise:

• Treemap:
  
  Diferentemente do tradicional diagrama de árvore, esta representação gráfica permite a visualização de dados aninhados (hierárquicos) e seus valores, que serão representados pela área de cada retângulo. E assim é possível ter uma visão geral portanto de todos os dados e seus descendentes, bem como o seu valor, de uma única vez.

• Sunburst:
  
  Apresenta as mesmas características de dados apresentadas no Treemap (dados hierárquicos), porém com uma abordagem diferente, sendo possível analisar os níveis hierárquicos dos dados, sem que um subnível interfira na visualização do outro. Permitindo assim, uma visão panorâmica dos níveis.

• Circle packing:
  
  Esta representação foi pensada para a visualização de dados de forma categorizada, ideal para dados hierárquicos com muitos níveis. Com essa abordagem é possível navegar dentro dos níveis de modo recursivo.

• Chord:
  
  Diferente das três visões apresentadas anteriormente, que utilizavam dados hierárquicos, essa é uma alternativa avançada para representação de relacionamentos entre entidades, nos permitindo visualizar quais entidades estão relacionados entre si, assim como a direção dessa relação, a depender dos dados, o entendimento dessa representação pode ficar comprometido, pois caso haja muitas relações entre as entidades, parte das representações podem ficar sobrepostas.

Para solucionar este problema, a Weblynx decidiu então propor uma abordagem para a adequação de  dados para a instanciação de metáforas visuais desenvolvendo um ambiente baseado em múltiplas visões interativas, alguns modelos iniciais já estão disponíveis no menu Dashboard, e muito mais está por vir nas próximas versões do Medical Gerencial.

Referências:

Iliinsky, Noah; Steele, J. (2011). Designing Data Visualizations. O’Reilly, 1st edition.

Johnson, Gregory P.; Mock, S. A. W. B. M. J. G. S. (2009). Envision: A web-based tool for scientific visualization. In EnVision: A Web-Based Tool for Scientific Visualization. 9th IEEE/ACM International Symposium on Cluster Computing and the Grid.

Por Ronaldo Matos – Desenvolvedor WEB da Weblynx