A Visualização de Dados (Parte I)

Atualmente, a quantidade de dados disponíveis aumenta constantemente sendo comum chegar a milhões de dados com elevada dimensão e complexidade. Isto ocorre em muitos domínios do saber e faz com que as aplicações de métodos e sistemas tradicionais para a visualização e análise de dados se tornem insuficientes, complexos e ineficientes.

Segundo o dicionário Aurélio, visualização é “transformação de conceitos em imagens reais ou mentalmente visíveis". Diante deste princípio, o termo visualização significa construir uma imagem visual na mente, tornando isto mais do que uma representação gráfica de dados ou conceitos utilizando da tecnologia para apoiar a visualização.

A área de visualização concentra-se, normalmente, em representar dados originalmente na forma de imagens, fornecendo assim meios de analisar visualmente conjuntos de dados de elevada dimensão e complexidade. Esse é um importante fator para a descoberta de novos relacionamentos e dependências entre os dados. Isso acontece porque as visualizações fornecem um grande apoio cognitivo através de vários mecanismos que exploraram as potencialidades da percepção humana, bem como a rapidez do processamento visual.

O objetivo da visualização é acelerar o processo de interpretação e aquisição do conhecimento a partir de dados, melhorando o desempenho de pesquisadores e profissionais em suas análises. Essa melhoria de desempenho é estratégica para ampliar a competitividade internacional.

As pessoas reagem ao resultado da visualização de forma distinta, tendo uma forte influência na sua compreensão dos dados e a sua utilidade. Os fatores humanos contribuem significativamente no processo de visualização e devem desempenhar um papel importante no projeto e na construção de ferramentas adequadas de visualização.

 Hoje, existem ferramentas computacionais que cada vez mais apoiam o processo de análise eficiente de dados, como por exemplo, data mining, data warehouse, programas de Business Intelligence como o Qlikview, Microstrategy, Tableau e outros programas baseados em redes neurais. De forma sucinta, estas ferramentas podem prestar apoio em três atividades essenciais :

·         Análise exploratória – Utilizada quando o utilizador pretende descobrir novos conhecimentos presentes nos dados de forma analítica, procurando, através de um processo visual analítico, indicações sobre tendências particulares e relações que podem conduzir a uma hipótese sobre as mesmas;

·         Análise confirmatória – Utilizada para aceitar ou rejeitar a hipótese do utilizador, através de exploração visual;

·         Apresentação – Utilizada para representações gráficas e exibição do relacionamento, organização, comportamento e outras características relativas aos dados.