Transformando dados em insights: como criar um relatório baseado em análises de dados

"Data! Data! Data!... I can't make bricks without clay!" (Sherlock Holmes, por Arthur Conan Doyle)

"Dados! Dados! Dados! Não consigo fazer tijolos sem argila." Esta é uma frase dita pelo famoso detetive Sherlock Holmes. O que o escritor Arthur Conan Doyle queria expressar é que Holmes não conseguia tirar conclusões — os "tijolos" que ele menciona — sem antes reunir informações, que ele compara à "argila".

Embora não estejamos aqui para interpretar o que um detetive queria dizer, podemos extrair uma valiosa lição dessa frase: nenhuma conclusão sólida pode ser alcançada sem uma base consistente de informações.

No mundo moderno, os dados desempenham um papel essencial na construção de decisões estratégicas. Se pararmos para pensar, até mesmo no nosso cotidiano tomamos decisões baseadas em análises de informações. Por exemplo, imagine uma pessoa com intolerância à lactose.

Após experimentar desconforto repetidamente ao consumir laticínios, ela começa a associar o consumo de leite e derivados a esses sintomas. Ao consultar um médico, realiza testes que confirmam sua intolerância. Com base nesses dados, ela conclui que deve evitar produtos lácteos para manter o bem-estar.

Esse exemplo simples reflete um processo que, em escala maior, ocorre em organizações, pesquisas e diversos setores: a coleta e a análise de dados para fundamentar decisões. Este artigo explora como transformar esses dados brutos em insights valiosos, apresentados de forma clara e impactante em relatórios bem elaborados.

O que é uma análise de dados?

Em um contexto formal: a análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar informações obtidas a partir de determinados processos.

"Meu Deus, não compreendi nada!" Brincadeiras à parte, a análise de dados, em termos mais simples, é o processo de coletar, organizar, interpretar e apresentar informações que ajudam na tomada de decisões.

Vamos retomar o exemplo anterior, da pessoa com intolerância à lactose.

• Toda vez que ela consumia laticínios, não se sentia bem. Isso corresponde à coleta de dados.
• Ao relatar o problema ao médico, ele organizou as informações e solicitou exames para investigar a causa.
• Com os resultados em mãos, o médico interpretou que o paciente tinha intolerância à lactose.
• Por fim, o médico apresentou as informações ao paciente, recomendando que evitasse o consumo de laticínios para preservar sua saúde.

Esse processo, que pode parecer simples, é uma representação prática do que acontece em análises de dados mais complexas. A coleta e a interpretação de informações são essenciais para transformar dados brutos em insights úteis, tanto no dia a dia quanto em projetos empresariais e científicos.

A importância dos relatórios em projetos Baseados em Dados

Como mencionado anteriormente, o exemplo básico, como o da pessoa com intolerância à lactose, não reflete toda a complexidade enfrentada no dia a dia. É aqui que o papel de um analista de dados se torna indispensável para as corporações que ele representa.

Esse profissional é responsável por pegar dados brutos — números, textos ou qualquer outro tipo de informação registrada — e transformá-los em conhecimento significativo para pessoas que não são especialistas na área.

Um exemplo claro disso foram as ações tomadas por diversos governos durante a pandemia de COVID-19. Profissionais da saúde, governantes e a mídia lidaram com uma avalanche de informações, como dados de infecções, hospitalizações e vacinas. No entanto, ao apresentar essas informações aos cidadãos, o foco estava em uma comunicação clara, objetiva e acessível, permitindo que todos compreendessem o que estava acontecendo.

Por mais avançada que seja a análise realizada, seu valor só é percebido quando os resultados podem ser entendidos e utilizados por todos os envolvidos. É nesse momento que os relatórios ganham protagonismo.

Um relatório bem elaborado funciona como uma ponte entre os analistas de dados e os tomadores de decisão. Ele não apenas apresenta os números, mas também os contextualiza, explica seus significados e propõe ações práticas baseadas nos insights encontrados.

Como gerar um relatório

Retornando ao exemplo da COVID-19, percebemos que o objetivo dos relatórios era transmitir informações de forma clara, direta e acessível, permitindo que todas as pessoas, independentemente de seu nível de conhecimento técnico, compreendessem a mensagem. Esse exemplo destaca um dos aspectos mais importantes ao criar um relatório baseado em dados: entender quem é o público-alvo e qual é o nível de conhecimento técnico dos leitores.

Saber para quem o relatório será direcionado é essencial para definir o tom, a linguagem e até o nível de detalhamento das informações.

Afinal, um relatório elaborado para especialistas em dados será muito diferente de um destinado a gestores ou ao público geral.

1. Comunicação

Saber identificar o público-alvo é o primeiro passo para criar relatórios eficazes. A partir disso, podemos ajustar a abordagem de comunicação para atender às necessidades de quem irá consumir o relatório. Aqui estão algumas estratégias úteis para diferentes perfis:

1. Relatórios para Gestores ou Tomadores de Decisão

• Foco: Apresentar insights acionáveis e o impacto nos objetivos estratégicos.
• Estratégia: Use gráficos claros e objetivos, acompanhados de resumos que expliquem rapidamente os principais pontos.
• Exemplo: “Se investirmos mais na campanha X, podemos aumentar as vendas em 20% nos próximos 3 meses.”

2. Relatórios para Equipes Técnicas

• Foco: Detalhar processos, metodologias e análises aprofundadas.
• Estratégia: Inclua tabelas detalhadas, explicações metodológicas e até códigos ou fórmulas, se necessário.
• Exemplo: Apresente os passos de modelagem de dados e os resultados de validações estatísticas.

3. Relatórios para o Público Geral

• Foco: Tornar a informação acessível e compreensível para pessoas sem conhecimento técnico.
• Estratégia: Use analogias simples, evite jargões e priorize visualizações de dados intuitivas, como gráficos de barras ou mapas interativos.
• Exemplo: “A vacinação reduziu em 60% o número de internações, ajudando a aliviar o sistema de saúde.”

Ao adaptar a linguagem e a estrutura do relatório para o público-alvo, você garante que a informação não só será compreendida, mas também aplicada de forma eficiente. Isso transforma o relatório em uma ferramenta poderosa de comunicação e decisão.

2. Objetivo

Após a conclusão de uma análise de dados, é comum termos acesso a uma grande quantidade de informações. Mesmo que a análise tenha sido conduzida com base em perguntas específicas que buscávamos responder, frequentemente nos deparamos com dados e insights adicionais.

No entanto, a chave para gerar um relatório eficaz está na objetividade. É essencial identificar e priorizar as questões ou problemas que o relatório deve abordar. Isso significa selecionar as informações mais relevantes para responder às perguntas iniciais e, ao mesmo tempo, evitar sobrecarregar o leitor com dados desnecessários ou fora de contexto.

Um relatório objetivo é aquele que:

• Responde claramente às perguntas ou problemas principais.
• Apresenta insights acionáveis baseados nos dados analisados.
• Evita desviar-se do foco inicial, mesmo que outros dados interessantes tenham sido encontrados.

Por exemplo, se o objetivo da análise é entender quais produtos de uma loja têm maior impacto no faturamento, o relatório deve concentrar-se em destacar essas informações, deixando outros detalhes, como o perfil dos consumidores, para um relatório futuro ou uma análise complementar.

Lembre-se: um relatório objetivo não apenas economiza tempo para quem o lê, mas também aumenta sua eficácia na tomada de decisões.

3.Estruturação

Depois de compreender quem é nosso público-alvo, qual tom de voz queremos adotar e quais são os objetivos principais do relatório, podemos finalmente começar a escrevê-lo.

Mas calma! Não estamos escrevendo um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), mas também não estamos redigindo uma mensagem informal para um amigo em uma rede social. Isso significa que devemos evitar abreviações ou linguagem excessivamente coloquial.

Uma boa forma de pensar no relatório é estruturá-lo como uma redação, seguindo uma lógica clara e organizada:

1. Introdução:

   • Apresente o contexto geral e os objetivos do relatório.
   • Por exemplo, em um relatório sobre o desempenho acadêmico de estudantes:
   • "Este relatório busca analisar o desempenho acadêmico de alunos do ensino médio da Escola Exemplo no ano de 2024, identificando padrões nas notas e possíveis fatores que influenciaram os resultados."

2. Desenvolvimento:

   • Contextualize o problema ou questão analisada.
   • Explique a metodologia usada: como os dados foram coletados, tratados e analisados.
   • Por exemplo:
   • "Foram coletados dados de notas bimestrais de 500 alunos em cinco disciplinas principais. A análise utilizou cálculos de média por disciplina, identificação de tendências de melhora ou queda ao longo do ano, e correlação com frequência escolar."

3. Resultados:

   • Apresente os principais achados de forma clara e visual, utilizando gráficos, tabelas e textos objetivos.
   • Por exemplo:
   • "Conforme ilustrado no Gráfico 1, os alunos apresentaram melhores desempenhos em Matemática e Ciências, com médias de 7,5 e 7,3, respectivamente. Já em Língua Portuguesa, a média foi de 6,1, com maior concentração de notas abaixo da média (Figura 2)."
   • "A frequência acima de 90% foi um fator positivo, com alunos mais presentes alcançando, em média, 20% de notas superiores em comparação aos alunos com maior índice de faltas."

4. Conclusão:

   • Resuma os resultados e apresente recomendações baseadas nos insights.
   • Por exemplo:
   • "Recomenda-se implementar um programa de reforço escolar focado em Língua Portuguesa, além de estratégias para reduzir o índice de faltas no turno da tarde. A análise também sugere que a revisão das atividades avaliativas pode contribuir para equilibrar os desempenhos."

Essa estrutura ajuda a transformar um conjunto de dados brutos em uma narrativa que não apenas informa, mas também direciona ações futuras.

Erros comuns ao escrever relatórios

Mesmo com uma análise bem-feita e objetivos claros, é fácil cometer alguns erros ao escrever um relatório. Estes deslizes podem comprometer a eficácia da comunicação e a utilidade do documento. Vamos explorar os erros mais comuns e como evitá-los:

1.Falta de Clareza

• Descrição: Apresentar informações de forma confusa ou desorganizada pode dificultar a compreensão do relatório.
• Como evitar: Use uma linguagem simples, evite jargões técnicos desnecessários e organize o conteúdo em seções claras. Utilize subtítulos, listas e gráficos para facilitar a leitura.

2. Excesso de Dados Irrelevantes

• Descrição: Incluir muitas informações que não contribuem para os objetivos principais pode sobrecarregar o leitor.
• Como evitar: Foque nos dados que realmente respondem às perguntas definidas no início do relatório. Informações complementares podem ser incluídas em anexos.

3.Ausência de Visualizações

• Descrição: Relatórios puramente textuais podem ser monótonos e difíceis de entender, especialmente quando envolvem grandes volumes de dados.
• Como evitar: Inclua gráficos, tabelas e diagramas para ilustrar os dados. Escolha visualizações adequadas, como gráficos de barras para comparações ou gráficos de linha para tendências ao longo do tempo.

4.Falta de Contextualização

• Descrição: Apresentar números e resultados sem explicar seu significado ou relevância pode deixar o leitor confuso.
• Como evitar: Acompanhe cada dado com uma interpretação clara. Por exemplo: "As vendas cresceram 15% no último trimestre, indicando o sucesso das campanhas de marketing lançadas no período."

5.Erro no Público-Alvo

• Descrição: Usar uma linguagem ou nível de detalhe inadequado para quem vai ler o relatório.
• Como evitar: Adapte o tom e o conteúdo ao conhecimento técnico do público. Para equipes técnicas, inclua detalhes; para gestores, foque em insights e recomendações.

6.Falta de Conclusões e Recomendações

• Descrição: Relatórios que apenas apresentam dados sem oferecer direcionamentos práticos são menos úteis.
• Como evitar: Sempre finalize o relatório com um resumo das descobertas principais e sugestões de ações baseadas nos insights.

7.Erros de Formatação e Revisão

• Descrição: Erros gramaticais, ortográficos ou de formatação podem comprometer a credibilidade do relatório.
• Como evitar: Revise o texto cuidadosamente e use ferramentas de correção automática. Certifique-se de que o layout seja consistente e profissional.

8.Subestimar o Impacto Visual

• Descrição: Ignorar o design do relatório pode fazer com que ele pareça menos atrativo ou difícil de ler.
• Como evitar: Use cores, espaçamento e fontes de forma harmônica. Um relatório visualmente organizado aumenta a atenção e a retenção da mensagem.

Corrigir esses erros pode transformar um relatório de qualidade mediana em um documento claro, objetivo e impactante. Afinal, a eficácia de um relatório está diretamente ligada à forma como ele comunica os dados.

Conclusão

A criação de relatórios baseados em análises de dados vai além da simples apresentação de números e gráficos. Um bom relatório é uma ferramenta estratégica que transforma dados brutos em insights valiosos, facilitando a tomada de decisões e a implementação de ações práticas.

Para que isso aconteça, é essencial compreender o público-alvo e o objetivo da análise, adaptando a comunicação de forma clara e objetiva, utilizando visualizações eficazes e evitando informações desnecessárias. A estruturação cuidadosa e a revisão rigorosa garantem que o relatório seja não apenas informativo, mas também útil e acessível.

No cenário atual, onde as decisões são cada vez mais baseadas em dados, a habilidade de criar relatórios eficazes é crucial para analistas de dados, gestores e outros tomadores de decisão. Assim, ao transformar dados em uma narrativa clara e estratégica, um relatório bem elaborado pode ser o diferencial para o sucesso de projetos e a resolução de problemas.

Como resultado, a prática de gerar relatórios de qualidade não só facilita a compreensão dos dados, mas também torna possível transformar informações em ações concretas que impactam positivamente os objetivos organizacionais.

Ingrid Silva estudante de Licenciatura Computação no Instituto Federal de Brasília - IFB e está se especializando na área de Ciência de Dados. Além disso, é membro do Scuba Team na Alura Latam, onde foca em Data Science e DevOps. Sua paixão pelo conhecimento tecnológico é insaciável, já que considera fascinantes todas as áreas que o compõem.