- Visualização de dados
Visualização de dados: Como fazer, modelos e dicas
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O que é a visualização de dados?
Seja qual for o seu setor, lidar com dados é uma parte importante para tomar decisões informadas. No entanto, considerando o grande volume de informações disponíveis, é um desafio compreendê-las sem se sentir sobrecarregado. É aqui que entra a visualização de dados.
A visualização de dados é uma maneira de representar informações por meio de gráficos, diagramas, plotagens, infográficos, mapas e outras formas gráficas. Geralmente abreviada como “vis. de dados”, ela traduz conjuntos de dados pesados ou textos contidos em formatos visuais para ajudar você a analisar as informações de forma eficiente. Na prática, os exemplos de visualização de dados são:
- Um gráfico de barras que compara os produtos mais e menos populares de uma marca em função do número de vendas
- Um mapa de calor que mostra o número de casos ativos de COVID-19 por região
- Um gráfico de linhas no Google Trends(abre em uma nova aba ou janela) que rastreia a popularidade de um determinado termo de busca ao longo de 24 horas
Ao resumir informações complicadas em um visual simples, a visualização de dados permite que as pessoas consumam facilmente grandes conjuntos de dados, obtenham insights sobre tendências e padrões e criem estratégias orientadas por dados.
Usos da visualização de dados
Em geral, as pessoas usam a visualização de dados para transformar dados complexos em gráficos digeríveis, geralmente para dar suporte à interpretação de dados, à tomada de decisões e à comunicação visual.
interpretação de dados
Pode ser difícil trabalhar com dados em sua forma bruta. Os significados podem ser perdidos ou mal interpretados devido à complexidade da forma como são apresentados. Mas, ao transformar informações numéricas ou estatísticas em um gráfico de linhas ou em um gráfico de barras, você pode identificar rapidamente padrões, tendências e valores discrepantes em um conjunto de dados. Isso ajuda na coleta de novos insights para explorar e sugerir etapas acionáveis.
Tomada de decisão
Quando se trata de dados, sejam eles grandes ou não, é útil usar ferramentas de visualização que apresentem as descobertas de uma forma que os responsáveis pelas decisões possam entender facilmente. Por exemplo, um mapa de calor demonstra claramente as diferenças de desempenho regional ou um histograma mostra a distribuição das idades dos clientes. Com os insights mais importantes, sua organização pode tomar decisões baseadas em dados com mais confiança.
Comunicação visual
De acordo com um artigo da Harvard Business Review (HBR), a comunicação visual é uma habilidade essencial(abre em uma nova aba ou janela) hoje em dia para gerentes que se preocupam com o design e os dados. Por quê? Como inúmeros dados são gerados todos os dias, as visualizações facilitam a análise para todos, mesmo para quem não tem conhecimento técnico. De mapas de árvore comparando proporções dentro de um todo a gráficos de Gantt(abre em uma nova aba ou janela) que ilustram os cronogramas de um projeto, a visualização de dados coloca as equipes em sintonia.
As visualizações de dados, como este gráfico de Gantt, ajudam as equipes a interpretar os dados, tomar decisões informadas e se comunicar de forma eficaz em um mundo otimizado para o visual.
Aplicações da visualização de dados
Muitos setores usam ferramentas visuais para tornar os dados mais acessíveis. Aqui estão alguns exemplos:
- Marketing: uma equipe que analisa o tráfego do site por seis meses pode usar um gráfico de linhas para acompanhar os aumentos e as quedas, que informam estratégias futuras.
- Cuidados de saúde: os mapas coroplétics - um mapa temático com áreas sombreadas com base em uma variável - podem ajudar as equipes a estudar a variação na cobertura de vacinas entre regiões.
- Finanças: os gerentes do banco podem usar gráficos de barras para destacar padrões de gastos incompatíveis e entender as prioridades de gasto de diferentes departamentos.
- TI: Ao solucionar problemas de um processo de login lento, as equipes de TI podem usar um diagrama de sequência para mapear as interações entre a interface do usuário, o servidor de autenticação e o banco de dados para resolver o gargalo.
- Ciência de dados: uma equipe de ciência de dados pode usar gráficos de dispersão para visualizar a relação entre duas variáveis, levando a uma análise mais focada e orientada por dados.
Tipos de visualização de dados
Há muitos tipos diferentes de visualizações de dados, desde gráficos até tabelas e muito mais. Uma categorização comum dos dados é por função; Basicamente, que tipo de insights esse gráfico pretende comunicar?
Vamos dar uma olhada nas funções mais populares abaixo. Lembre-se de que a maioria dos gráficos tem várias funções e pode ser usada para analisar dados de várias maneiras.
Um gráfico de dados ao longo do tempo, também chamado de mudança ao longo do tempo, representa como os dados mudam ao longo do tempo. Isso identifica padrões e valores discrepantes e ajuda você na previsão e no monitoramento.
Exemplos:
Casos de uso:
- Tráfego do site mês a mês
- Relatórios de vendas de produtos
- Padrões de atividade de uso diário do app
Um gráfico de linhas de exemplo que mostra como os dados mudam ao longo do tempo.
Os gráficos comparativos permitem que você veja as diferenças e semelhanças entre dois ou mais conjuntos de dados, conceitos ou valores. Esse tipo de visualização de dados é especialmente útil para destacar as vantagens e desvantagens.
Exemplos:
Casos de uso:
- Inclusões de diferentes ofertas de serviços de marketing
- Vantagens e desvantagens de um produto específico para o cuidado da pele
- Principais tendências musicais para o ano, de acordo com o número de visualizações
Um exemplo de gráfico de barras comparando o número de seguidores de diferentes contas de redes sociais.
Os diagramas de relacionamento ou correlação visualizam as conexões entre os dados, ajudando você a entender como cada ponto de dados está relacionado (ou não). Isso facilita a identificação de tendências e a identificação de como uma variável afeta a outra. No entanto, é importante lembrar que correlação não é causa; enquanto você estiver comparando valores específicos, outra variável pode estar influenciando a tendência.
Exemplos:
- Mapas geoespaciais (por exemplo, mapa de calor, mapa coroplético)
Casos de uso:
- Peso vs. altura
- Média de chuvas vs. produtividade dos cultivos
- Orçamento de publicidade vs. vendas
Esse gráfico de dispersão é usado para comunicar informações financeiras.
As visualizações proporcionais ou de composição comparam o tamanho de dois valores ou representam partes de um todo. Isso é melhor usado para detalhar como diferentes componentes contribuem para um total.
Exemplos:
- Gráfico de barras verticais empilhadas
- Gráfico de área empilhada
- Nuvem de palavras
Casos de uso:
- Porcentagem de clientes dividida por faixa etária
- Tráfego do site por origem (por exemplo, redes sociais, anúncios diretos e pagos)
- Receita gerada por vendedor
Exemplo de gráfico de rosca que mostra os diferentes dispositivos que as pessoas usam.
O principal ponto da hierarquia ou dos gráficos de classificação é mostrar como os valores são ordenados em uma categoria ou sistema, geralmente do maior para o menor ou do mais alto para o mais baixo. Use esse tipo de visualização de dados quando você quiser representar como diferentes categorias se comparam com base em um critério, como desempenho.
Exemplos:
- Gráfico de barras verticais ordenado
Casos de uso:
- Principais destinos de férias por número de turistas
- As palavras-chave mais buscadas no nicho
- Resultados de uma enquete ou votação na empresa
Um exemplo de gráfico de barras horizontais empilhadas mostrando os principais destinos de férias em ordem.
Os gráficos de distribuição também são chamados de gráficos de frequência porque representam a forma como os dados estão distribuídos. Esses gráficos mostram uma "forma" em um relance, tornando-a uma das melhores e mais fáceis formas de analisar padrões, discrepâncias e variabilidade entre valores.
Exemplos:
- Histograma
- Gráfico de dispersão
- Pictograma
Casos de uso:
- Pontuações no teste de uma determinada turma
- Tempo de conversação por chamada de atendimento ao cliente
- Total de vendas por pedido
Um diagrama de exemplo que mostra metas de vendas.
Quais são os benefícios da visualização de dados?
A visualização de dados é uma grande parte das comunicações corporativas de hoje. De acordo com o Relatório de Comunicação Visual(abre em uma nova aba ou janela) do Canva, a comunicação visual — o uso de imagens, elementos gráficos e outros elementos visuais para transmitir informações, ideias e mensagens de um jeito chamativo e fácil de entender — está impulsionando a produtividade e as comunicações empresariais. Aliás, 91% dos líderes afirmam que a comunicação visual os torna mais eficientes.
Com a visualização de dados, você pode:
- Reduzir o tempo ao analisar grandes conjuntos de números
- Compartilhar insights baseados em dados sem espaço para incertezas ou confusão
- Aprimorar a narrativa de dados e aumentar o engajamento do público
- Certificar-se de que sua mensagem tenha um grande impacto entre as partes interessadas e os tomadores de decisões
- Oferecer oportunidades para explorar, colaborar e facilitar decisões baseadas em evidências
Quais são os limites da visualização de dados?
Embora a visualização de dados seja uma ferramenta incrivelmente útil para entender informações complexas, ela também pode estar sujeita a apresentações incorretas, seja acidental ou intencionalmente. Os erros mais comuns da visualização de dados são:
- Uso de fontes de dados imprecisas, incompletas ou de baixa qualidade
- Escolha incorreta da técnica de visualização de dados
- Criação de gráficos com informações ou elementos desnecessários, opções de cores inadequadas e escala inconsistente
As efeitos de uma visualização de dados errônea não são pouca coisa. Quando a sua visualização é falha, as conclusões que os leitores fazem também são. Isso torna sua visualização não apenas relevante, mas também potencialmente prejudicial, especialmente se você usá-las para tomar decisões comerciais cruciais ou transmitir uma mensagem pública crítica.
Como escolher a visualização de dados certa
Toda visualização de dados tem um propósito: comunicar um insight claro. A escolha incorreta do gráfico pode não apenas confundir sua mensagem, mas também levar a decisões dispendiosas, perda de tempo e perda de credibilidade com o seu público, sejam clientes, funcionários ou partes interessadas.
Com dezenas de gráficos com formas e funções semelhantes, faça a você mesmo as perguntas a seguir para escolher a técnica de visualização certa para seus dados:
Escolha entre uma ampla variedade de gráficos e tabelas no Canva.
Os dados não são só números. Seu conjunto de dados pode se enquadrar em quatro categorias diferentes:
- quantitativo: o que geralmente pensamos quando dizemos "dados", isso inclui valores numéricos como vendas ou estoque.
- Categorias: incluem dados não numéricos, como dados demográficos (como gênero ou nível educacional), categorias de produtos (como moda, tecnologia ou materiais para pets) e muito mais.
- Temporário: os dados temporários são baseados em tempo. Exemplos são leads descobertos por dia ou relatórios de crescimento anual.
- Espacial: os dados espaciais são baseados em localização, como previsão do tempo e resultados de eleições por cidade.
Dependendo das informações que você tiver, alguns tipos de visualizações de dados podem ser melhores que outros. Por exemplo, os dados temporais podem ser expressos com diagramas de mudança ao longo do tempo, como gráficos de linhas.
O tamanho do seu conjunto de dados também é essencial para determinar a visualização correta, pois certos tipos funcionam melhor com um conjunto pequeno. Uma tabela com dezenas de linhas seria difícil de ler à primeira vista, mas um gráfico de pizza com um número semelhante de partes seria muito mais fácil de analisar.
Se a comunicação é o seu objetivo, você precisa saber (e entender) com quem está falando. Gráficos mais simples, como gráficos de barras ou colunas, são apropriados para públicos em geral que não estão familiarizados com seu material. Por outro lado, os visualizadores com experiência em dados podem lidar com - e podem até gostar - visualizações de nível superior, como gráficos de dispersão.
Talvez a pergunta mais importante a ser considerada: pense na história que você quer contar. A maioria se enquadra em uma de quatro finalidades:
- Comparação: compare ou contraste dados com base em uma métrica, como desempenho ou tempo.
- Composição: mostre as partes que formam um todo.
- Distribuição: representa uma tendência, um padrão ou um valor discrepante.
- Relacionamento: Descubra como as variáveis estão relacionadas umas com as outras.
Por exemplo, se você quiser mostrar o sucesso de uma linha de produtos com base nas vendas, uma tabela de classificação ou um gráfico de barras pode comunicar essa ideia rapidamente. Mas se você quiser contar uma história um pouco diferente ou mais complexa - por exemplo, quantas dessas vendas são de compradores novos ou recorrentes -, você pode usar um gráfico de barras empilhadas ou agrupadas.
Como criar uma visualização de dados
Visualizar dados nunca foi tão fácil, graças ao número crescente de ferramentas disponíveis ao seu alcance. O Canva oferece um editor intuitivo, uma biblioteca de modelos de gráficos editáveis e ferramentas poderosas de IA para acelerar o trabalho. Com sua equipe, você pode dividir conjuntos de dados complexos em recursos visuais atraentes seguindo este processo passo a passo.
Antes de qualquer outra coisa, pense na natureza e na finalidade da sua visualização. Se você converter uma planilha em um gráfico sem um propósito em mente, o gráfico não contará uma história completa. Para que isso seja possível, o artigo da HBR diz que você deve começar se fazendo duas perguntas(abre em uma nova aba ou janela):
- As informações são conceituais ou orientadas por dados?
- Você está declarando ou explorando algo?
A primeira pergunta ajuda você a ir ao básico, simplesmente perguntando se você trabalhará com informações qualitativas ou quantitativas. Enquanto isso, a segunda pergunta se concentra no que você fará: apresentar ou estudar dados. Ao conhecer sua finalidade, você pode determinar melhor que tipo de visualização de dados usar.
Esqueça a tarefa manual de começar do zero e comece com um modelo pronto especificamente para a visualização de dados. O Canva tem uma ampla coleção de modelos de visualização de dados para atender a diferentes necessidades, desde gráficos de comparação até árvores de decisão(abre em uma nova aba ou janela) e diagramas de Ishikawa(abre em uma nova aba ou janela). Você quer garantir que seu visual esteja dentro da marca? Basta adicionar estilos de gráfico ao seu Kit de Marca (Pro)(abre em uma nova aba ou janela) para criar gráficos personalizados que mantêm a uniformidade da marca.
Começar com um modelo vai economizar inúmeras horas para a sua organização. Caso em questão: o Reddit, um fórum gigante da internet, usa o Canva para se comunicar visualmente(abre em uma nova aba ou janela) com facilidade. Em seis meses após a implementação do Canva em toda a empresa, o Reddit economizou mais de 21 mil horas de design graças a modelos elaborados por profissionais e ferramentas poderosas de design.
Com o modelo pronto, é hora de preenchê-lo com dados. No Canva Planilhas, você pode importar facilmente seus arquivos CSVs e Excel para começar. Como alternativa, use a Conexão de Dados para conectar seus dados ao Google Analytics e ao Hubspot para atualizar os dados ou vincular relatórios com a identidade da sua marca.
Como regra geral, sempre apresente seus dados honestamente. Evite escolher elementos para excluir informações que você não deseja. Sua visualização de dados deve ser precisa e confiável para poder agregar valor ao seu público.
O design é parte integrante da visualização de dados. Os designers costumam usar cores, formas, linhas e outros elementos para transformar narrativas em dados brutos, permitindo uma compreensão mais rápida e fácil.
Você deve criar um elemento gráfico para chamar a atenção, mas não sobrecarregar o público. Ele também deve ser capaz de contar uma história de dados que seja prontamente compreensível para todos que possam vê-la. O Canva tem uma vasta coleção de elementos de design que você pode arrastar e soltar para o seu visual, incluindo ícones, ilustrações, formas e cores para ajudar você a criar sua narrativa com apenas alguns cliques.
Dito isso, evite sobrecarregar seu visual com muitos elementos de design, a menos que você queira que eles distorçam ou ocultem seus dados. Tente encontrar um equilíbrio entre forma e função para manter os elementos gráficos eficazes.
Os gráficos por si só são inadequados para a visualização de dados, de acordo com um artigo da Harvard Data Business Review; em vez disso, os gráficos de dados em geral funcionam melhor quando completados por texto(abre em uma nova aba ou janela). Portanto, certifique-se de fornecer contexto por meio de etiquetas, títulos, anotações e legendas (se aplicável).
O Flourish apresenta um guia com quatro itens sobre o uso de texto na visualização de dados(abre em uma nova aba ou janela):
- Título: de acordo com o Flourish, o título do gráfico é o pitch de elevador. Ele serve como o primeiro ponto de referência, portanto, deve comunicar a principal conclusão do conjunto de dados.
- Rótulos: enquanto uma legenda de cor funciona bem na maioria dos gráficos de visualização de dados, os rótulos diretos facilitam a compreensão do gráfico.
- Etiquetas horizontais: o Flourish lembra as pessoas para atrair a atenção das pessoas pelos motivos certos. Por isso, sempre que possível, o texto deve estar na horizontal. Tenha cuidado, especialmente se o gráfico tiver um eixo Y.
- Números: considere a facilidade de ler números com vários dígitos e formate seus números de acordo com isso.
Depois de finalizar, compartilhe a visualização de dados com o seu público para transmitir insights e facilitar as etapas acionáveis. Você também pode incorporá-lo em qualquer design do Canva.
Se estiver preparando um doc do Canva, adicione o recurso Rolagem(abre em uma nova aba ou janela), que apresenta animações que são reproduzidas à medida que você rola a tela, transformando seu documento estático em uma experiência interativa. Os designs com rolagem ajudam a aumentar o engajamento, deixando o conteúdo mais dinâmico e visualmente atraente.
Inspire-se com exemplos de visualização de dados
Se você estiver procurando um gráfico de pizza para comparar proporções variadas ou um mapa de árvore para apresentar dados hierárquicos, navegue por nossa coleção de exemplos de visualização interativa de dados e escolha o melhor que melhor se adapte aos seus dados. Preencha facilmente o modelo, troque os elementos para deixá-lo com a identidade da sua marca e trabalhe com sua equipe para criar um gráfico eficaz que transmita a mensagem.
Tudo o que você precisa em um software de visualização de dados
O Canva oferece todas as ferramentas de visualização de dados de que você precisa, desde modelos de gráficos até recursos de IA que aumentam sua produtividade. De relatórios de dados simples a gráficos animados, o Canva ajuda a sua equipe a criar histórias de dados memoráveis e impactantes.
Biblioteca de gráficos avançada e personalizável
Escolha entre uma ampla biblioteca de gráficos e tabelas personalizáveis, estáticos e animados para todos os projetos de visualização de dados.
Mantenha a sincronização em todas as suas fontes de dados
Com a Conexão de Dados, você pode vincular com facilidade os relatórios da sua marca aos dados que são mais importantes para a sua empresa.
Deixe os dados falarem por você com os designs com rolagem
Forneça dados por meio de uma experiência interativa com rolagem que prenda a atenção e aumente a compreensão.
Encontre a visualização certa sempre
Deixe que os Gráficos Mágicos escolham o melhor gráfico da nossa biblioteca. Transforme os dados do Canva Planilhas em visualizações totalmente animadas.
Encontre a história nos seus dados
O Magic Insights revela padrões, tendências e principais conclusões, transformando dados em resumos claros e atraentes.
Personalize a visualização com filtros interativos
Use filtros para explorar os dados de forma dinâmica e adaptar a visualização às suas necessidades, tudo com apenas alguns cliques.
Práticas recomendadas de visualização de dados
Uma boa visualização de dados ajuda você a comunicar sua mensagem com eficácia e promover uma melhor tomada de decisões. Siga estas práticas recomendadas para criar visualizações precisas, visualmente atraentes e impactantes.
Siga os princípios da visualização de dados
Seja qual for o tipo de gráfico, diagrama ou diagrama que você esteja tentando criar, existem alguns princípios universal para um bom design de visualização de dados:
- Preciso: em primeiro lugar, é essencial que tanto os dados quanto a representação visual deles sejam precisos e objetivos, não distorcidos a um viés específico.
- Foi útil: forneça um contexto ao seu gráfico que ajudará o público a entender seus dados. Use elementos (por exemplo, rótulos e cores) para chamar a atenção para os pontos de dados mais importantes e incentivar os espectadores a explorar mais.
- Escalável: adapte o seu design para que ele seja visível em diferentes dispositivos e atenda às necessidades de diferentes usuários. Os gráficos interativos são especialmente úteis para representar conjuntos de dados complexos sem sobrecarregar o visualizador.
Conheça seu público
As informações sobre o público, o visualizador ou o leitor podem ajudar não apenas na escolha do tipo de visualização de dados a ser usado, mas também na criação do gráfico. Por exemplo, recursos visuais simples, como gráficos de barras ou gráficos de linhas, provavelmente são mais acessíveis para públicos não técnicos.
Ao considerar seu público, observe os seguintes fatores:
- familiaridade com o assunto
- Conhecimento prévio sobre seus dados
- Experiência com interpretação de dados
Ajuste seus gráficos, tabelas ou diagramas de acordo com seu conhecimento e garanta clareza e compreensão depois de compartilhar sua apresentação com dados.
Mantenha a simplicidade
Quando se trata de dados, mais não é necessariamente melhor. Inclua apenas informações que prendam a atenção do usuário. Por exemplo, você não precisa etiquetar cada ponto de dados nem usar uma ampla gama de cores. Um ou dois podem comunicar suas ideias com eficácia sem desviar a atenção dos espectadores.
Dito isso, também é possível simplificar demais seus gráficos a ponto de serem enganosos. Uma pergunta que você pode fazer para orientar seu design é: "para que Insights esses dados indicam?" e adicione elementos que comprovem sua resposta.
Garanta a acessibilidade do design
Uma boa visualização de dados leva em conta a acessibilidade do design para que os elementos gráficos sejam facilmente aceitos por todos, inclusive pessoas com problemas sensorial. Para garantir que sua visualização seja inclusiva, siga as dicas abaixo, descritas pelos Serviços de Acessibilidade Digital (DAS)(abre em uma nova aba ou janela) da Universidade Harvard:
- Design: a simplicidade é sempre fundamental. Evite animações que possam ser muito desorientadas e, se houver movimentos incluídos na visualização de dados, dê ao seu público a opção de desativá-lo.
- Cor: não se esqueça de usar cores com contraste muito baixo ou brilhante. Alguns deles podem sobrecarregar ou até mesmo causar problemas para pessoas com deficiência visual, o que vai contra o objetivo da visualização de dados.
- Indicador visual adicional: em vez de depender de apenas um elemento de design, como a cor, para transmitir informações, é melhor incluir um indicador visual adicional, como um padrão ou rótulo, para garantir que todo o público possa compreender seus dados.
- Texto: considere adicionar texto alternativo para contextualizar suas imagens para pessoas que usam leitores de tela para entender os dados.
Perguntas frequentes sobre visualização de dados
Uma ferramenta de visualização de dados é um tipo de software que permite visualizar dados transformando números ou textos brutos em elementos gráficos.
Há muitas ferramentas de visualização de dados disponíveis online, incluindo a nossa própria plataforma. Navegue por chats personalizáveis e modelos de diagramas, acesse nossa biblioteca de mídia selecionada e aproveite ferramentas de IA, como os Gráficos Mágicos, para escolher o gráfico certo sempre.
De acordo com um artigo citada pela Biblioteca Nacional de Medicina, o cérebro humano processa imagens 60.000 vezes mais rápido que o texto(abre em uma nova aba ou janela), e 90% das informações transmitidas são visuais. É por isso que a visualização de dados é eficaz para simplificar os dados e torná-los mais acessíveis por meio de gráficos. Com gráficos ou diagramas, é rápido entender grandes conjuntos de números. Os espectadores podem compartilhar facilmente suas percepções e se sentirem capacitados para tomar decisões informadas e baseadas em evidências.
Crie visualizações de dados com a identidade visual da sua marca o tempo todo com o Kit de Marca (Pro). Basta configurar as fontes, cores, logotipos, ícones, imagens e elementos gráficos da marca para garantir a unidade visual em todos os designs, onde quer que eles sejam. Você também pode experimentar os Gráficos Mágicos. Com um clique, você pode transformar informações complexas em gráficos interativos que combinam com a sua marca.
Crie, crie e compartilhe todos os tipos de gráficos e diagramas com o Canva. Crie gráficos de área, gráficos de pizza, ecomas, balanced scorecards, quadros kanban, diagramas de raias e muito mais. Confira nosso criador de gráficos(abre em uma nova aba ou janela) gratuito, onde os tipos de gráficos são classificados em gráficos de dados, relacionamentos e comparação, e processos e fluxos. Você também pode levar sua visualização de dados a outro patamar adicionando gráficos avançados com o Flourish(abre em uma nova aba ou janela).
Você pode incorporar a visualização de dados em qualquer design com nosso Kit de Criação Visual(abre em uma nova aba ou janela), que inclui docs, planilhas, quadros brancos online, apresentações, sites e muito mais.
Sim, você pode criar a visualização de dados gratuitamente em nossa plataforma, para que você e sua equipe possam visualizar seus conjuntos de dados para cada finalidade ou projeto. Dito isso, as ferramentas de IA integradas, como os Gráficos Mágicos e os Insights Mágicos, consomem créditos, portanto, considere se inscrever no Pro, Teams ou Enterprise para desbloquear mais créditos.
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