Números e dados têm estado cada vez mais presente em nosso dia a dia. No entanto, nem sempre é fácil interpretar e entendê-los. Nesse contexto, entram as ferramentas para visualização de dados. Sendo assim, vamos explorar neste artigo como usar o Google Data Studio como ferramenta de DataViz (do inglês data visualization).
O Data Studio é uma solução gratuita oferecida pelo Google para a criação de de relatórios e painéis. Ela dispõe de diversos recursos e integração com diversas bases de dados. Assim, é possível desenvolver dashboards altamente personalizáveis, fáceis de ler e de compartilhar.
Não é difícil listar os pontos positivos dessa ferramenta. Primeiramente, temos a gratuidade. Em seguida destacamos a simplicidade para a construção dos visuais, com o recurso de drag and drop. Além disso, temos a aplicação de filtros e campos calculados. Por fim vale mencionar as possibilidades de personalização de tema e layout.
Hoje em dia o mercado oferece uma vasta gama de alternativas para facilitar a visualização de dados. De ferramentas gratuitas à robustos programas com serviço de ‘cloud’ integrado. De modo geral, elas servem para apresentar o dado de uma forma visual, através de gráficos, tabelas e outras representações gráficas, por exemplo.
Google Data Studio na prática
Diante de tantas possibilidades, é preciso olhar para as suas necessidades específicas na hora de escolher a opção mais adequada a sua realidade. Contudo, independente da escolha, podemos traçar um caminho comum para a construção de ‘dashboards’.
Em seguida, apresentamos um passo a passo de como usar o Google Data Studio para a visualização de dados. Iniciando pelo entendimento da demanda.
1. Entender a demanda
O primeiro passo para conseguir fazer uma boa entrega é entender bem a demanda. É preciso entender o que o seu cliente precisa. No entanto, muitas vezes isso não é comunicado com clareza. Porém, esse ponto é crucial para os passos seguinte.
Nesse ponto, é possível lançar mão de algumas ferramentas para te auxiliar. Por exemplo, o briefing. Muito utilizado na publicidade e no design. Funciona como um roteiro para criar soluções adequadas. Ou seja, um mapa do problema que serve de guia para o projeto.
Outra possibilidade é o data driven canvas. Mais específico para o universo de dados. Trata-se uma metodologia visual. Esta visa, acima de tudo, auxiliar a traçar objetivos para orientar uma estratégia de dados.
2. Definir as métricas e KPI’s
As métricas são medidas de desempenho. Em outras palavras, são valores quantitativos que servem para analisar uma ação ou processo específico.
Os KPI’s são indicadores chave de performance. De modo geral, estão associados aos objetivos estratégicos. Enquanto as métricas são valores brutos. Normalmente os KPI’s são calculados a partir das métricas.
Por exemplo, se temos um e-commerce. Usuários no site, compras e receita são métricas. Ao passo que, taxa de conversão e ticket médio podem ser indicadores chave.
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3. Importação de dados
O Data Studio possui conectores próprios que permite a integração automatizada com diversas bases dados. Isso permite a atualização dos dados em tempo real com a atualização da página do relatório.
Aqui vale destacar a facilidade de integrar o Data Studio com outros serviços do Google. Por exemplo, Google Analytics e Google Ads.
4. personalização, Tema e layout
Esse é o momento de definir a identidade visual do seu dashboard. Ou seja, é a hora de utilizar, cores e contrastes a seu favor. Em primeiro lugar leve em consideração a marca do seu cliente para definir a paleta de cores adequada. Além de definir uma fonte adequada.
O Data Studio permite a adição de imagens. Com isso é possível elevar ainda mais o nível de personalização. Contudo, não esqueça que o foco são os dados. Evite elementos que não comunicam informações importantes. Eles geram um aumento da carga cognitiva sem adição de valor. O que não é bom em visualização de dados. Além de, provavelmente, aumentar a dificuldade de entendimento.
5. Bases combinadas
Aprender a combinar bases de dados diferentes é muito útil para usar Google Data Studio como ferramenta de DataViz. Combinar bases amplia a variedade de análises possíveis. Por exemplo, é possível usar métricas de bases diferente no cálculo de indicadores.
Um ponto crítico desse recurso é a combinação de chaves. É preciso encontrar dimensões com valores equivalentes para combinar bases distintas.
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É difícil resumir o Google Data Studio em um breve post. Para saber mais procure um de nossos especialistas em Web Analytics.
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