A informação é importante
Nosso mundo funciona com base em informações. Ou, mais precisamente, é impulsionado por nossa capacidade de reconhecer e processar informações para que possamos entender o mundo ao nosso redor. Coletamos transações bancárias para controlar nossas finanças, executamos pesquisas na web para reunir informações sobre coisas de interesse e até olhamos para câmeras de trânsito para determinar o melhor caminho para casa depois do trabalho. Nossas conclusões, em parte, estão relacionadas à quantidade e qualidade das informações que podemos percorrer. E essa quantidade está aumentando constantemente. Na verdade, chegou a um ponto em que é grande demais para ser digerido por uma única pessoa. Felizmente, áreas como análise visual podem ajudar.
O que é Visual Analytics?
Visual Analytics é a área que mescla o processamento humano com o processamento do computador de uma forma visual. Ele faz isso combinando os pontos fortes de uma pessoa (raciocínio, análise e tomada de decisão) com os pontos fortes de processamento de um computador (velocidade, precisão computacional e falta de apego emocional). E faz tudo isso usando uma interface visual. Por exemplo, considere uma animação de mapa de queda de neve em seu site de previsão do tempo favorito. Você pode ver um mapa da área e uma sobreposição da queda de neve esperada ao longo do tempo. Você pode ajustar coisas como escala e período de tempo. A partir daí, você toma decisões, como se vai precisar trabalhar com uma pá ou mandar seus filhos para a escola.
Processos de análise visual
O processo de análise visual é bastante complexo e envolve vários estágios. Essas etapas são as seguintes:
- Dados – as informações são capturadas nesta etapa e transformadas em outras representações que são recapturadas, encaminhadas para visualização para exibição ou encaminhadas para modelos para análise.
- Visualização – as informações são exibidas ao usuário para revisão nesta fase. A entrada é capturada e encaminhada para modelos para análise ou encaminhada para conhecimento para derivação ou processamento posterior.
- Modelos – as informações são analisadas nesta etapa e qualquer nova informação é encaminhada de volta para visualização para exibição ou encaminhada para conhecimento para posterior derivação ou processamento.
- Conhecimento – a informação é processada neste estágio e armazenada ou realimentada no sistema para outra iteração do processo completo.
Desafios de análise visual
O obstáculo mais significativo para a análise visual é, de longe, a quantidade de informações que precisa ser consumida. Isso, por sua vez, leva aos seguintes desafios específicos:
- Memória – mais informações significa que mais memória é necessária para mantê-lo para processamento. Estratégias foram elaboradas para reduzir um pouco a necessidade, mas a desvantagem delas é o tempo extra que levam no processamento.
- Armazenamento – mais informações significa mais armazenamento. A informação deve residir em algum lugar. Mesmo com os custos de armazenamento diminuindo, a quantidade disponível é finita em qualquer sistema.
- Poder de processamento – Mais informações significam mais tempo para processar. Com o objetivo de gerar resultados o mais rápido possível, essa necessidade só aumentará com o tempo.
Resumo da lição
Para recapitular, a análise visual é a área que mescla os pontos fortes de uma pessoa (raciocínio, análise e tomada de decisão) com os pontos fortes de processamento de um computador (velocidade, precisão computacional e falta de apego emocional). O processo de análise visual envolve uma série de estágios que incluem dados, visualização, modelos e conhecimento. O maior obstáculo para a análise visual é o volume de informações. Isso leva aos desafios de memória, armazenamento e capacidade de processamento.