UX Design em projetos de dados: Descubra os benefícios
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Técnicas de UX design aplicadas a projetos de dados colocam o foco no usuário, e o resultado são entregas mais personalizadas, seguras e intuitivas. Muitas vezes, os times de dados precisam refazer projetos porque a entrega final não corresponde ao que o cliente esperava. Esse desalinhamento desperdiça tempo, consome recursos e adia o impacto real.
O UX design resolve isso. Esse campo se concentra em resolver os problemas de clientes, atender às suas necessidades e tornar o uso do produto mais fácil e eficiente. Envolve técnicas práticas, como a realização de entrevistas com usuários, a validação de conceitos iniciais e o envolvimento das partes interessadas nos principais estágios do desenvolvimento.
Neste artigo, exploraremos esses métodos e mostraremos como a aplicação do design de UX a projetos de dados leva a um melhor alinhamento, maior envolvimento e resultados mais bem-sucedidos.
Por que usar o UX Design em projetos de dados?
O design da experiência do usuário, ou design de UX, é uma metodologia de desenvolvimento de produtos em que o público-alvo é fundamental desde o início. As equipes podem criar soluções mais intuitivas, alinhadas às necessidades reais e com maior probabilidade de atender às expectativas quando os usuários são envolvidos no início do processo. O resultado é um produto mais fácil de usar e confiável.
Quando aplicamos técnicas de UX a projetos de dados, reduzimos os ciclos de feedback e economizamos recursos, pois isso minimiza o desalinhamento com as expectativas do cliente. Os projetos que não têm foco no usuário geram um produto final com dificuldades:
- Interpretação dos dados
- Obtenção de percepções
- Identificação do valor da entrega
Muitos clientes podem preferir voltar às planilhas em vez de usar novos produtos de dados Para fechar essa lacuna, as equipes devem se concentrar no contexto específico do usuário: o problema que eles querem resolver, seus pontos fortes e suas necessidades. Várias técnicas de UX podem ajudar a atingir esses objetivos em um projeto de dados.
Projetos de dados e UX: melhores técnicas
1. Pesquisa de UX
A pesquisa em UX realiza estudos para compreender 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 partem de uma visão distorcida das necessidades do usuário, levando os desenvolvedores a basearem as funcionalidades do produto em suas próprias experiências e crenças.
Por isso, pesquisadores de UX devem se esforçar para se distanciar de crenças pessoais e adotar uma postura de aprendizado junto aos usuários. Ao mesmo tempo, não podem negligenciar as funcionalidades necessárias.
Outra técnica de pesquisa em UX é o uso de personas durante o desenvolvimento. Personas são perfis criados para representar o usuário padrão de um produto. Elas fornecem diretrizes essenciais ao longo de todo o processo para atender às demandas e expectativas dos usuários. Em projetos centrados no usuário, as personas são revisitadas com frequência para reforçar as necessidades do usuário.
No contexto de projetos de dados, as personas ajudam a entender a familiaridade dos usuários com:
- Conjuntos de dados
- Preferências de tecnologia e visualização de dados
- Interatividade (como filtros e classificação)
- Lacunas de conhecimento que podem dificultar o uso do produto
A identificação precoce dessas características permite que as equipes projetem visualizações e funcionalidades alinhadas ao 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 os projetos de produtos de dados.
Mockup: Uma representação gráfica de um produto para simular sua aparência final a um baixo custo. Eles podem começar com linhas simples e baixa fidelidade e evoluir para alta fidelidade com cores, tipografia e elementos idênticos no produto final.
Prototipagem: Envolve a combinação de telas de forma interativa para simular a experiência do usuário e a navegação. Os usuários e os clientes analisam os protótipos para validar a arquitetura de informações e a navegação do produto. Pode ser feita juntamente com a criação de maquetes e permite testes e feedback contínuos antes do estágio de desenvolvimento.
Incluir os usuários na criação de mockups e protótipos ajuda a identificar problemas de usabilidade antecipadamente, economizando tempo e recursos. A detecção precoce de problemas também torna as modificações mais fáceis e menos dispendiosas.
Mockups e protótipos podem ser criados mesmo sem um banco de dados estruturado e fornecem produtos valiosos aos clientes enquanto os engenheiros de dados entendem o banco de dados. Isso acelera a definição das melhores visualizações para o projeto desde o início.
Algumas ferramentas úteis para criar rapidamente mockups e protótipos são Figma e Adobe XD. Essas ferramentas de UX design simulam a aparência e a navegação de forma mais simples do que as ferramentas de dados. Elas são fáceis de aprender e não requerem conhecimento prévio de design. No entanto, os mockups podem ser criados até mesmo com papel e caneta.
Acessibilidade de dados com princípios de UX
Os princípios de UX e design baseados na percepção e na cognição humanas ajudam a minimizar os erros de usabilidade e a tornar os produtos mais intuitivos. Eles reduzem a carga cognitiva e melhoram a forma como os usuários interagem com o produto. Embora esses princípios devam ser usados com cautela e não ofusquem as informações do contexto do usuário, eles fornecem um bom ponto de partida para o esboço de produtos de dados.
Princípios de design como heurística de Nielsen e os princípios da Gestalt são dignos de nota. A heurística de Nielsen oferece diretrizes específicas para identificar problemas comuns de interação. Por exemplo, a heurística de consistência e padronização envolve a padronização de recursos visuais com a mesma função, como botões com o mesmo tamanho e cores em todo o produto.
Os princípios da Gestalt explicam como os usuários percebem e organizam as informações visuais. O princípio da proximidade, por exemplo, afirma que as pessoas percebem elementos próximos como um grupo. Em produtos de dados, isso significa manter os elementos de uma seção próximos uns dos outros e, ao mesmo tempo, usar mais espaçamento entre as seções para definir claramente os grupos e melhorar a compreensão visual.
Quando aplicados, os princípios heurísticos e de Gestalt de Nielsen podem criar produtos de dados coesos, intuitivos e centrados no usuário, o que aumenta a eficiência e a satisfação.
Em produtos de dados, esses princípios de UX design simplificam a apresentação dos dados e evitam a sobrecarga de informações em uma única visualização ou painel. Essas técnicas também garantem uma melhor hierarquia de informações e acessibilidade dos dados. É possível tornar um produto de dados adequado para um público mais amplo por meio da aplicação do contraste de cores apropriado, do fluxo lógico de informações e da consideração de diferentes níveis de habilidade e necessidades especiais. Isso também reduz a necessidade de retrabalho ao atualizar as práticas recomendadas de acessibilidade.
UX Design em projetos de dados: Conclusões
As técnicas de UX design aplicadas a projetos de dados nos permitem focar no usuário e resultam em entregas mais personalizadas, seguras e intuitivas:
- Contextualização e personalização do produto de dados
- Análise interativa e feedback constante
- Design intuitivo de produtos de dados
- Economia de tempo e recursos
- Evitar retrabalho
- Aumento da satisfação do cliente e do usuário
Essa abordagem garante uma estimativa segura do tempo, dos recursos e do trabalho necessário. Ela também aumenta a confiança de que o produto de dados atenderá às necessidades do cliente.
UX Design em projetos de dados da Indicium
Na Indicium,nossas metodologias aplicam técnicas apropriadas e personalizadas para criar produtos intuitivos e sob medida. Transformamos projetos de dados em experiências eficientes, seguras e satisfatórias.
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Sobre a Indicium
A Indicium é líder global em serviços de dados e inteligência artificial, criada para ajudar empresas a resolver o que importa agora e se preparar para o que vem depois. Com um investimento de 40 milhões de dólares e um time com mais de 400 profissionais certificados, entregamos soluções ponta a ponta ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Nosso framework proprietário, o IndiMesh, impulsionado por inteligência artificial, orienta cada entrega com inteligência coletiva, expertise comprovada e controle de qualidade rigoroso. Líderes de mercado como PepsiCo e Bayer confiam na Indicium para transformar desafios complexos de dados em resultados duradouros.
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