Nossos alunos do MBA em Jornalismo de Dados produziram uma série de tutoriais como trabalho final na disciplina Low Code: Transformando dados em pautas sem programar, ministrada pelo professor Adriano Belisário. Este mês você poderá conferir alguns dos trabalhos e se aventurar com os tutoriais elaborados por eles. Hoje você confere o tutorial feito por Ana Soraggi.

Uma das questões que surgem no processo de construção de visualização de dados  está relacionada à escolha da ferramenta que será utilizada, pois atualmente existem  várias possibilidades disponíveis. Elas também variam em quantidade e qualidade dos  recursos que oferecem e em grau de complexidade na sua aplicação. Assim, é  possível construir visualizações a partir da ferramenta de gráficos de um editor de  planilhas, como o Google SpreadSheets, ou a partir de softwares de vetor, como o  Adobe Illustrator, e de bibliotecas desenvolvidas a partir de linguagens de  programação, como o Python, o R ou o JavaScript. 

Entre esses dois pontos, é possível localizar algumas ferramentas intermediárias e  que estão disponíveis online. Elas costumam ser intuitivas e com bom suporte dos  desenvolvedores ou da própria comunidade. Também permitem a elaboração de  visualizações mais complexas do que as realizadas por editores de planilha, e, em  alguns casos, até oferecem recursos de interatividade. Então, podem ser um bom  ponto de partida para explorar novas possibilidades de visualização de dados. 

Mesmo assim, escolher por quais dessas ferramentas começar é uma questão a ser  enfrentada, uma vez que atualmente existem algumas opções disponíveis. O melhor  caminho ainda é conhecer e testar os recursos que cada uma oferece para  compreender qual é a mais adequada ao seu contexto. Esse é um exercício bem útil  uma vez que as possibilidades de apresentar um conjunto de dados visualmente  geralmente não se resume apenas a uma alternativa. Assim, a familiaridade com os  recursos oferecidos por algumas dessas ferramentas pode facilitar o seu processo de  escolha na elaboração desse material. 

Desse modo, o objetivo desse tutorial é apresentar as características gerais que esses  instrumentos geralmente trazem a partir da apresentação do fluxo de trabalho para  criação de um gráfico no Datawrapper. As questões levantadas poderão ser um ponto  de partida para o leitor ao se aventurar por outras ferramentas de visualização  disponíveis. Algumas delas foram listadas ao final desse texto. 

1. Recursos Gratuitos disponíveis 

O Datawrapper disponibiliza acesso gratuito ou assinatura para pessoas físicas ou  jurídicas e que incluem mais possibilidades de suporte e de recursos. 

Na versão gratuita, há a possibilidade da publicação ilimitada de visualizações com a  inclusão da atribuição à plataforma e a possibilidade de exportação de visualizações  em formato PNG ou em link para incorporação da página web. Já os planos pagos  oferecem mais possibilidades relacionadas à disponibilidade de recursos e de suporte.  Ao final dessa página, é possível comparar a diferença entre os planos. 

2. Fluxo de trabalho

Para começar a trabalhar é necessário criar uma conta que dará acesso a sua área de  trabalho. É nessa página que é possível criar um projeto e acessar os desenvolvidos anteriormente. A plataforma oferece a possibilidade de desenvolver visualizações a  partir de três principais abordagens: gráficos, mapas e tabelas. 

Gráficos: a ferramenta oferece 19 modelos de gráficos que podem ser customizados  com ajustes e alguns atributos, criação de legendas e comentários e especificações de  layout. 

Mapas: a ferramenta possibilita o desenvolvimento de 3 tipos de mapas. 

Tabelas: a ferramenta permite incluir gráficos nas tabelas e a inclusão de outros  recursos visuais, como cores e ícones. 

Esse tutorial está focado no fluxo de trabalho para o desenvolvimento de gráficos. 

Ao iniciar um novo projeto, o primeiro passo solicitado pela plataforma é a importação  dos dados. São oferecidas 4 possibilidades de formatos de arquivos para os dados:  copiar e colar os dados no campo indicado, XSL/CSC, Google Spreadsheet ou acesso  ao conjunto de dados via link externo. Para testar e explorar a ferramenta, alguns  exemplos de base de dados são disponibilizados. 

O próximo passo está relacionado à checagem e descrição dos dados para que a  ferramenta compreenda o que é número, data e texto. Esse passo é necessário para  garantir que o gráfico atribua e demonstra corretamente as informações e relações  que o conjunto de dados traz. Nesse momento, é possível realizar ajustes pontuais na  organização dos dados como trocar linha por colunas, definir cabeçalho ou qual  formato numérico e de datas que deve ser seguido. 

A terceira etapa é constituída pela construção da visualização que começa pela  definição do tipo de gráfico. Nesse momento, é interessante realizar testes para  visualizar como sua base se comporta e identificar qual gráfico demonstra de maneira  mais efetiva a relação entre os dados que pretende destacar. Assim, basta clicar nos  tipos de gráfico ao lado esquerdo que as visualizações são carregadas ao lado. 

Definido o gráfico, é possível realizar os ajustes de alguns de seus atributos, como  cores e legendas por exemplo, ou na própria organização e ordem dos dados na  visualização. Essas possibilidades de customização variam de acordo com a  visualização escolhida anteriormente. 

Na área de anotações é possível inserir textos que ofereçam o contexto para a  compreensão das relações propostas pela visualização e contribuam para boas 

práticas de transparência. Assim, é possível inserir título, descrição, notas, fonte e  acesso aos dados, autoria do gráfico e descrição da informação destinada a leitura por  ferramentas de acessibilidade. Outro recurso de acessibilidade que a plataforma  possibilita está relacionado à checagem de cores. Assim, se as cores escolhidas para  a visualização inviabilizam a compreensão por uma pessoa que apresente algum grau  de deficiência visual, a plataforma gera um alerta no campo destacado. 

Finalizando a terceira etapa, na aba layout é possível realizar mais alguns ajustes na  apresentação dos dados, que são mais úteis se ela for aplicada a uma página web.  Ainda sobre layout, a todo momento é possível testar o comportamento da  visualização para em displays como desktop, mobile e tablet no campo destacado. 

Com a visualização concluída, na quarta etapa é possível realizar sua exportação em  formato PNG ou criar um link para inclusão em páginas web. 

Conclusão 

A escolha de uma ferramenta para construção de uma visualização de dados depende  de alguns fatores, que estão relacionados desde ao conjunto de dados e as relações  que se pretende representar até questões mais práticas, como o tempo disponível  para a realização dessa tarefa. Cada uma oferece especificidade e limitações próprias  e conhecê-las ajuda no processo de elaboração de um projeto de visualização de  dados. 

O Datawrapper é uma ferramenta interessante para começar a se aventurar na  construção de visualizações mais elaboradas, já que seu fluxo de trabalho é bem  intuitivo e eles oferecem bases de dados para poder explorar seus recursos. Ademais,  também é possível encontrar orientações sobre a ferramenta e conhecimentos a  respeito do processo de visualização de dados na própria plataforma. Outro recurso  educacional que eles oferecem é uma proposta de apresentação para a realização de  um treinamento sobre a ferramenta. Entretanto, um obstáculo pode ser o idioma, pois  todo o material e a plataforma estão em língua inglesa. 

Para finalizar, deixo uma seleção de outras ferramentas para a construção de  visualizações: 

• a. Flourish 
• b. Tableau Public
• c. RawGraphics
• d. Infogram