Quando aplicamos técnicas de UX design em projetos de dados, colocamos o foco no usuário, o que resulta em entregas mais personalizadas, seguras e intuitivas. Muitas vezes, times de dados acabam refazendo projetos porque a entrega final não corresponde ao que o cliente esperava. Esse desalinhamento consome tempo, recursos e atrasa o impacto do projeto.

O UX design resolve esses problemas. Essa área se concentra em solucionar demandas do cliente, atender às suas necessidades e tornar o uso do produto de dados mais fácil e eficiente. Envolve técnicas práticas como entrevistas com usuários, validação de conceitos iniciais e o envolvimento das partes interessadas em etapas-chave do desenvolvimento.

Neste artigo, exploramos esses métodos e mostramos como aplicar UX design em projetos de dados leva a um melhor alinhamento, maior engajamento e resultados mais bem-sucedidos.

Por que usar UX Design em projetos de dados?

UX design, ou design de experiência do usuário, é uma metodologia de desenvolvimento de produto em que o público-alvo é o centro, desde o início. Quando os usuários são envolvidos desde o começo de um projeto, os times conseguem criar soluções mais intuitivas, alinhadas às necessidades reais e com maior chance de atender às expectativas. O resultado é um produto mais amigável e confiável.

Ao aplicar técnicas de UX a projetos de dados, reduzimos ciclos de feedback e economizamos recursos, pois isso minimiza o desalinhamento com as expectativas do cliente. Projetos sem foco no usuário geram um produto final com dificuldades em:

• interpretação de dados
• extração de insights
• identificação de valor na entrega

Muitos clientes acabam preferindo voltar para planilhas em vez de usar os novos produtos de dados. Para resolver essa questão, os times devem focar no contexto específico do usuário: qual o problema que ele quer resolver, seus pontos fortes e suas necessidades. Diversas técnicas de UX podem ajudar a atingir esses objetivos em um projeto de dados.

Projetos de Dados e UX: Melhores Técnicas 

1. Pesquisa em UX

A pesquisa em UX realiza estudos para entender o contexto do usuário. Esses insights garantem uma melhor compreensão do problema que a solução de dados busca resolver. Produtos desenvolvidos sem uma perspectiva de UX são baseados em uma visão distorcida das necessidades dos usuários, o que leva desenvolvedores a depender de suas próprias experiências e crenças para criar funcionalidades do produto.

Por isso, pesquisadores de UX devem se esforçar para se afastar de crenças pessoais e adotar uma mentalidade de aprendizado com os usuários. Ao mesmo tempo, não devem negligenciar as funcionalidades exigidas. 

Outra técnica de pesquisa em UX é o uso de personas durante o desenvolvimento. Personas são perfis criados para ilustrar o usuário padrão de um produto. Elas fornecem diretrizes essenciais ao longo do processo para atender às demandas e expectativas dos usuários. Em projetos centrados no usuário, as personas são sempre revisitadas para reforçar as necessidades dos usuários.

No contexto de projetos de dados, personas ajudam a entender a familiaridade dos usuários com: 

• conjuntos de dados
• preferências de tecnologia e visualização de dados
• interatividade (como filtros e ordenação)
• lacunas de conhecimento que podem dificultar o uso do produto

A identificação antecipada dessas características permite que os times desenvolvam visualizações e funcionalidades compatíveis com o perfil do usuário. Essa abordagem fortalece o relacionamento com os clientes e entrega exatamente o que eles precisam.

2. Prototipagem interativa com o usuário

Mockups e protótipos são outra prática de UX que beneficia projetos de produtos de dados.

Mockup: Uma representação gráfica de um produto para simular sua aparência final com baixo custo. Podem começar com linhas simples e baixa fidelidade, e evoluir para alta fidelidade com cores, tipografia e elementos idênticos ao produto final. A criação de mockups em diferentes níveis de fidelidade deve seguir os resultados da pesquisa em UX.

Prototipagem: Envolve a combinação de telas de forma interativa para simular a experiência e navegação do usuário. Usuários e clientes revisam os protótipos para validar a arquitetura da informação e a navegação do produto. Pode ser feita em paralelo à criação dos mockups e permite testes contínuos e feedback antes da etapa de desenvolvimento.

Incluir usuários na criação de mockups e protótipos ajuda a identificar problemas de usabilidade com antecedência, economizando tempo e recursos. A detecção precoce de problemas também facilita e barateia alterações.

Mockups e protótipos podem ser criados mesmo sem um banco de dados estruturado, e fornecem entregáveis valiosos para os clientes enquanto os engenheiros de dados compreendem o banco. Isso acelera a definição das melhores visualizações para o projeto logo no início.

Algumas ferramentas úteis para criar mockups e protótipos rapidamente são o Figma e o Adobe XD. Essas ferramentas simulam aparência e navegação de forma mais simples do que ferramentas de dados. São fáceis de aprender e não exigem conhecimento prévio em design. No entanto, mockups também podem ser criados com papel e caneta.

Acessibilidade de Dados com Princípios de UX

Princípios de UX e design baseados na percepção e cognição humanas ajudam a minimizar erros de usabilidade e tornam os produtos mais intuitivos. Eles reduzem a sobrecarga cognitiva e melhoram a forma como os usuários interagem com o produto. Embora devam ser usados com cautela e sem ignorar o contexto do usuário, oferecem um bom ponto de partida para esboçar produtos de dados.

Princípios como as heurísticas de Nielsen e os princípios da Gestalt são especialmente relevantes. As heurísticas de Nielsen fornecem diretrizes específicas para identificar problemas comuns de interação. Por exemplo, a heurística de consistência e padronização envolve a padronização de elementos visuais com a mesma função, como botões com o mesmo tamanho e cor em todo o produto.

Os princípios da Gestalt explicam como os usuários percebem e organizam informações visuais. O princípio da proximidade, por exemplo, afirma que elementos próximos são percebidos como parte de um mesmo grupo. Em produtos de dados, isso significa posicionar elementos de uma mesma seção próximos uns dos outros, e usar mais espaçamento entre seções para definir grupos claramente e melhorar a compreensão visual.

Quando aplicadas, as heurísticas de Nielsen e os princípios da Gestalt criam produtos de dados coesos, intuitivos e centrados no usuário, o que melhora a eficiência e a satisfação.

Em produtos de dados, esses princípios de UX simplificam a apresentação das informações e evitam sobrecarga de dados em uma única visualização ou dashboard. Essas técnicas também garantem melhor hierarquia da informação e acessibilidade dos dados.

É possível tornar um produto de dados acessível para um público mais amplo por meio da aplicação do contraste adequado de cores, fluxo lógico de informação e consideração de diferentes níveis de habilidade e necessidades especiais. Isso também reduz o retrabalho ao atualizar práticas recomendadas de acessibilidade.

UX Design em Projetos de Dados: Conclusão

As técnicas de UX design aplicadas a projetos de dados permitem que o foco esteja no usuário, resultando em entregas mais personalizadas, seguras e intuitivas, com:

• contextualização e personalização do produto de dados,
• análise interativa e feedback constante,
• design intuitivo do produto de dados,
• economia de tempo e recursos, 
• evitando o trabalho, 
• maior satisfação de clientes e usuários.

Essa abordagem garante uma estimativa segura de tempo, recursos e esforço necessários. Também gera confiança de que o produto de dados atenderá às necessidades do cliente.

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