Com o volume de dados crescendo rapidamente no mundo todo, ficou cada vez mais complexo identificar, processar e transformar essas informações em algo fácil de entender e compartilhar, de forma que gere ação. É aí que entram os dashboards.
Dashboards são peça-chave no processo de analytics porque oferecem uma visão compacta das informações, em um formato digerível para diferentes públicos. O objetivo final de um dashboard é ajudar seus usuários a tomar decisões melhores e usar esse mar de dados a seu favor.
Este artigo apresenta a arte e a ciência por trás do design de dashboards de alta qualidade — e traz um panorama de ferramentas que você pode começar a usar hoje para colocar dashboards no ar.
Quais são os tipos de dashboard?
Escolher o tipo certo de dashboard é essencial para entregar insights com impacto. Porém, com o aumento do volume e da complexidade dos dados, além da variedade de públicos que querem consumi-los via dashboards, é natural ficar em dúvida sobre como desenhá-los. Ao construir um dashboard, é essencial entender qual categoria atende melhor ao seu público específico. Os tipos mais comuns são:
1. Dashboards operacionais
Dashboards operacionais monitoram dados em tempo real, acompanham a performance ponta a ponta de várias operações de negócio e comunicam insights por meio de visualizações claras. Eles foram feitos para uso no dia a dia e trazem insights e alertas sensíveis ao tempo sobre o que está acontecendo agora. Esses dashboards são atualizados constantemente para apoiar decisões rápidas. O público principal são gestores e times operacionais. Exemplos incluem:
- Marketing — Métricas de performance do site como taxa de rejeição, valor do cliente ao longo do tempo, tempo médio de sessão, etc.
- Desenvolvimento de software — Analytics de falhas de sistema, monitoramento de uptime, acompanhamento de billing em serviços de nuvem, etc.
2. Dashboards estratégicos
Dashboards estratégicos são usados principalmente por executivos C-level, diretores ou donos de negócio para acompanhar OKRs e KPIs de longo prazo. Eles fornecem atualizações de alto nível sobre a performance da organização ou de um departamento. Esses dashboards atualizam dados com menos frequência do que os operacionais, que são feitos para consulta diária. Sua criação é mais complexa, pois precisam rastrear métricas da organização inteira, espalhadas em diferentes fontes. Exemplos incluem:
- Organização como um todo — Acompanhamento de receita e OKRs da empresa em uma única visão.
- Departamento — Acompanhamento do funil de marketing do alcance até a compra.
3. Dashboards analíticos
Como o nome indica, esses dashboards servem para analisar e explorar grandes volumes de dados complexos. Ferramentas modernas de dashboard oferecem recursos como drill-down, filtros avançados e capacidade de lidar com grandes massas de dados. Com dashboards analíticos, dá para ir além do acompanhamento de métricas e investigar os fatores e dinâmicas por trás dos números.
O público desses dashboards tende a ser mais técnico, indo de cientistas e analistas de dados a gestores que querem aprofundar os insights. Exemplos:
- Finanças — Dashboards de performance financeira com possibilidade de detalhar receita por canais, produtos, ativos e mais
- Marketing — Dashboards do Google Analytics com métricas de alto nível e a opção de detalhar por canais, referências, fontes de tráfego e mais
Como criar dashboards excelentes
O principal objetivo de um dashboard é reduzir a complexidade e trazer clareza. Um bom dashboard simplifica informações complexas com visualizações de dados objetivas e limpas. Aqui vão boas práticas de design para comunicar insights com eficácia:
Coloque-se no lugar do seu público
Para criar um dashboard impactante, você precisa entender profundamente quem vai usá-lo. Isso significa conhecer bem a área de atuação do público e seu nível de conhecimento técnico. Além disso, pense a fundo nos insights que mais importam para essas pessoas ao desenhar seus dashboards. Por exemplo, um analista de marketing vai se importar muito mais com dashboards sobre campanhas específicas. Já líderes de marketing querem ver o funil completo. Este é, sem dúvida, um dos passos mais importantes, pois garante a adoção dos seus dashboards.
Elimine o excesso
Dashboards podem ficar facilmente poluídos — é tentador usar todos os tipos de gráficos e tabelas disponíveis. Para evitar um painel confuso e ilegível, questione se cada elemento é relevante para o público e remova o que for desnecessário ao máximo. Lembre também que construir dashboards é um processo iterativo. Considere o feedback do público enquanto evolui seus dashboards.
Use o recurso de grid
Considere usar um layout em grid ao desenhar seu dashboard. Segundo Andy Cotgreave, Technical Evangelist na Tableau e coautor do Big Book of Dashboards, nós tendemos naturalmente a olhar da esquerda para a direita e de cima para baixo. Um grid ajuda seu público a navegar de forma independente e intuitiva. Na prática, comece com métricas de alto nível no canto superior esquerdo e aprofunde os dados conforme avança para baixo e para a direita.
Fique de olho nas fontes
Mesmo que seja tentador usar várias fontes e tamanhos, como regra geral mantenha uma fonte e no máximo 3 tamanhos. Siga a hierarquia tipográfica: títulos maiores que o corpo do texto e use negrito para destacar elementos-chave e headings. Variar tamanho e efeitos de fonte também é ótimo para direcionar a atenção do público para pontos específicos — mas use com moderação.
Use cores com criatividade
É justo dizer que a cor é um dos aspectos mais chamativos de qualquer visualização. Por isso, capriche na escolha da paleta. Mantenha uma paleta consistente entre as visualizações e use cores de forma sistemática para distinguir grupos, níveis de importância e hierarquias de informação.
Velocidade de carregamento é vitória
Tempo de carregamento é tudo em produtos digitais — e com dashboards não é diferente. Por mais informativo e bonito que seja, um dashboard com carregamento lento dificilmente será adotado. Isso pode acontecer por alto volume de dados, transformações feitas dentro do painel, muitos filtros e visualizações muito complexas que demoram para renderizar. Para minimizar o tempo de carregamento, reduza o excesso e garanta que transformações complexas sejam tratadas em views no banco de dados.
Teste a usabilidade do seu dashboard
Um dos pontos mais importantes no design de um dashboard é testá-lo. Quando terminar o protótipo, coloque-se no lugar do usuário e pense em como ele percebe e usa o painel. Observe o uso e veja como torná-lo mais eficiente e efetivo. Para o sucesso do projeto, o teste é fundamental. Você aprende como seus dashboards estão sendo percebidos e pode iterar no design com base nesse retorno.
Itere e colabore
Não tem problema se o dashboard não sair perfeito de primeira. Criar dashboards é um processo longo e abrangente, e você precisa de tempo para fazer bem feito. Para apresentar seu melhor trabalho, dê um passo atrás, revise e ganhe perspectiva. Os melhores dashboards passam por muitas iterações — melhorá-los continuamente leva tempo, e está tudo bem.
Ferramentas para criar dashboards incríveis
Começar com dashboarding é fácil e há muitas ferramentas disponíveis. Mas com tantas opções, é comum travar em análise. Nesta seção, vamos destacar as ferramentas mais usadas hoje para criar dashboards. Ao avaliar quais usar, considere:
- Conectores de fontes de dados: É fácil conectar a diferentes fontes?
- Recursos de colaboração: A ferramenta oferece comentários, edição, compartilhamento e hospedagem?
- Velocidade de renderização: Em quanto tempo um dashboard carrega?
- Facilidade de uso: Exige programação ou tem interface de arrastar e soltar, com baixa barreira de entrada?
- Custo: É um framework open source ou exige licença?
Aqui está uma lista de ferramentas completas para começar a construir dashboards e visualizações de dados:
1. Power BI
Power BI, da Microsoft, é uma das ferramentas de business intelligence mais populares. Tornou-se a escolha padrão de profissionais de dados e usuários de negócio por sua interface simples e conjunto amplo de recursos. Tem uma interface refinada de arrastar e soltar combinada a uma lista enorme de conectores para você criar dashboards prontos para produção desde o início. O Power BI facilita a colaboração, permitindo construir, editar e compartilhar de forma transparente — a experiência lembra outros produtos Microsoft, como o SharePoint.
PRINCIPAIS RECURSOS
- Interface intuitiva: Especialmente para quem já usa o ecossistema Microsoft.
- Baixo custo: Preço competitivo em relação a outras soluções de BI completas.
- Integração com Azure: Integra muito bem com serviços Azure como Azure Data Factory, Azure Synapse e outros conectores de dados.
- AutoML: Integra facilmente o ML automatizado do Azure Machine Learning para construir modelos.
Exemplos de dashboards em Power BI
2. Tableau
O Tableau é uma das ferramentas de business intelligence mais completas atualmente. Fundado em 2003 em Mountain View, Califórnia, tornou-se um dos padrões de mercado para analistas modernos. Oferece uma interface de arrastar e soltar que permite a profissionais sem código criar dashboards com facilidade. O Tableau suporta o maior número de conectores de fonte de dados, então buscar dados de diferentes lugares não é problema. Permite colaborar em projetos e compartilhar/hospedar dashboards pelo Tableau Server. Com o planejamento certo, suporte a armazenamento em memória e data extracts, dá para otimizar muito a velocidade de renderização. A Tableau recomenda estas dicas de performance para atingir tempos de carregamento super rápidos.
O Tableau também conta com uma comunidade muito forte e ativa, apoiada por milhares de usuários e acesso gratuito ao Tableau Public. Já o preço da versão profissional do Tableau Desktop fica na faixa mais alta em comparação com outras ferramentas de BI.
PRINCIPAIS RECURSOS
- Renderização rápida: Com suporte a armazenamento em memória e extracts, é ótimo para grandes volumes de dados.
- Comunidade: Comunidade super ativa para inspiração e resolução de problemas.
- Produto maduro: Em evolução desde 2003, oferece uma experiência muito estável e sem bugs.
- Alta personalização: Múltiplas visualizações, fontes, tamanhos, linhas, colunas, grids, tamanhos de tela e muito mais para dashboards altamente customizáveis.
- Conectores de dados: Conecte uma ampla variedade de dados armazenados em diferentes lugares usando conectores nativos do Tableau.
Exemplos de dashboards em Tableau
3. Dash (pacote de Python)
O Dash é uma biblioteca open source criada pelos autores do Plotly. Permite construir dashboards interativos em Python sem precisar aprender HTML, CSS ou JavaScript. É gratuito e fácil de instalar. Em vez de uma interface de arrastar e soltar, o Dash oferece uma abordagem code-first para criar gráficos e dashboards. É voltado a um público mais técnico, como analistas e cientistas de dados, engenheiros de ML, desenvolvedores Python e engenheiros de dados. Para conectar a diferentes fontes, você pode usar pacotes Python existentes — mas será necessário configurá-los via código, o que adiciona trabalho.
Por ser baseado em Python, oferece muito mais flexibilidade para criar dashboards altamente customizáveis. Porém, a curva de aprendizado é íngreme para quem não está acostumado com Python e seu ecossistema. Como você gerencia tudo por conta própria, visualizar grandes volumes de dados pode ficar lento às vezes. Além disso, publicar um dashboard feito em Dash não é tão simples quanto clicar em um botão — é preciso empacotar e fazer o deploy em serviços como AWS, Heroku, GCP etc.
PRINCIPAIS RECURSOS
- Baseado em Python: Embora exija mais aprendizado do que ferramentas de arrastar e soltar, isso também é uma grande vantagem — garante altíssima flexibilidade.
- Controle de versão: Por ser code-first, dá para salvar diferentes iterações dos dashboards com Git.
- Open source: Pacote gratuito.
- Alta personalização: Está no topo em termos de customização, como mostra a galeria de dashboards.
Exemplos de dashboards em Dash
4. Streamlit (pacote de Python)
O Streamlit é outro pacote Python totalmente open source, mais voltado à criação e ao deploy de apps de dados com foco em machine learning. Mas também funciona muito bem para dashboards. Foi pensado para cientistas de dados e tem curva de aprendizado baixa para quem usa Python. O Streamlit traz métodos prontos para visualizações simples. Se você sabe manipulação básica de dados com pandas, vai começar rápido. Oferece recursos como atualização em segundo plano, cache de dados para acelerar o frontend e gravação de tela para compartilhamento.
PRINCIPAIS RECURSOS
- Baseado em Python: Assim como o Dash, oferece alta flexibilidade.
- Baixa curva de aprendizado: Construir dashboards no Streamlit é parecido com usar pandas no Jupyter — fácil para quem já usa Python.
- Controle de versão: Como é code-first, você versiona as iterações com Git.
- Open source: Gratuito para usar.
Exemplos de dashboards em Streamlit
5. Shiny (pacote de R)
Possivelmente um dos grandes diferenciais do R, o Shiny é uma das melhores ferramentas baseadas em código para dashboards. Permite criar web apps completos em R sem precisar saber HTML, CSS ou JavaScript. Lançado em 2012, o Shiny acumula anos de iteração e melhorias, o que o torna extremamente estável e rico em recursos, mesmo sendo open source. Assim como outras ferramentas de código deste artigo, oferece alta flexibilidade e personalização e funciona muito bem com outros pacotes de R.
PRINCIPAIS RECURSOS:
- Baseado em R: Assim como as outras ferramentas de código, entrega alta flexibilidade.
- Controle de versão: Por ser code-first, você versiona as diferentes iterações com Git.
- Open source: Pacote gratuito.
- Alta personalização: Nível máximo de customização, como mostra a galeria de dashboards.
Exemplos de dashboards em Shiny
Quebre as regras
Não há forma melhor de comunicar dados do que um dashboard com design centrado no usuário e visualizações de alta qualidade. Cada dashboard tem objetivos, requisitos e limitações próprios. Há, no entanto, um elemento comum que impulsiona o sucesso: um processo iterativo ativo. Lembre-se: nenhum dashboard nasce perfeito. Feedback constante e melhorias contínuas são o caminho para deixá-lo mais eficiente e intuitivo.
Além disso, um dashboard não precisa ser só utilitário. O trade-off entre estética e funcionalidade muitas vezes é uma falsa dicotomia. Então, sinta-se à vontade para não seguir regras à risca e se divertir com seus dashboards e visualizações — desde que você mantenha o foco no público e em como ele interage com o que você criou.
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