Visão geral primeiro
As linhas e colunas externas geram tabela-resumo e gráficos automáticos — o panorama do conjunto de dados aparece antes de qualquer detalhe.
Protótipos de P&D
O HyperAnalyzer oferece formas complementares de visualização de dados estruturados, integrando interação e o mantra de Shneiderman para que o utilizador escolha a estratégia que melhor se adapta à sua análise.
Um conjunto de dados com colunas “agrupáveis” (GROUP BY) e “agregáveis” (SUM, COUNT, AVG) é, na prática, um cubo. A visualização OLAP tradicional o trata como um cubo desdobrado, prejudicando o entendimento pela perda das relações espaciais.
O HyperAnalyzer mantém essas relações: o utilizador prepara os dados — delimitando colunas, transpondo, adicionando cálculos personalizados e gerando gráficos — e cria novas faces com esses dados transformados. A partir daí, monta sequências para apresentação, compara lado a lado e aplica a técnica de “depth and surface”.
As estratégias de interação que guiam a análise, seguindo o mantra “visão geral primeiro, zoom e filtro, detalhes sob demanda”.
As linhas e colunas externas geram tabela-resumo e gráficos automáticos — o panorama do conjunto de dados aparece antes de qualquer detalhe.
Gere visualizações segmentadas — por revisão trimestral ou por categoria — com cálculos feitos apenas para o subconjunto selecionado.
Transponha colunas, adicione cálculos próprios e gere gráficos; cada transformação vira uma nova face para comparar lado a lado.
Aprofunde-se em um recorte sem perder o contexto geral, alternando entre a superfície dos dados e a profundidade da análise.
Por que desdobrar destrói o entendimento — e como a visualização dimensional o preserva.
Das faces de panorama aos recortes detalhados, na ordem que a análise pede.
No relatório de cubo dividido em visualização lado a lado, as colunas externas destacam-se e geram o gráfico de pizza; aplicando o mesmo critério às linhas, surge o gráfico de barras. Por serem a “visão geral”, linhas e colunas externas aparecem primeiro. A partir desses insights, é possível gerar visualizações segmentadas com zoom e filtro — por exemplo, uma revisão trimestral ou um recorte por categorias —, com os cálculos feitos apenas para o conjunto selecionado.