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Data Cloud
Data Cloud
Dashboard | Power BI
Dashboard | Power BI
Cliente
Cliente
Banco do Brasil
Banco do Brasil
Papel
Papel
UX/UI Design
UX/UI Design
Ano
Ano
2023
2023
Contexto
Projeto desenvolvido no Banco do Brasil, focado na evolução da experiência do Data Cloud, uma plataforma interna de análise e visualização de dados da nuvem. Diante da complexidade crescente e dificuldades de uso, foi proposta a migração para o Power BI, com o objetivo de simplificar a análise, centralizar informações e apoiar decisões estratégicas para gestores, analistas e desenvolvedores.
Minha atuação
Conduzindo o processo de ponta a ponta, desde a descoberta até a entrega da solução. Fui responsável por planejar e executar pesquisas com usuários (entrevistas e questionários), mapear dores e necessidades, além de estruturar a experiência do dashboard com foco em clareza e usabilidade. Desenvolvi a arquitetura da informação e a interface diretamente no Power BI, propondo soluções como filtros globais, destaque de KPIs e navegação por abas. Também atuei próximo aos stakeholders e times técnicos, garantindo alinhamento entre necessidades do negócio, experiência do usuário e limitações da ferramenta.
Contexto
Projeto desenvolvido no Banco do Brasil, focado na evolução da experiência do Data Cloud, uma plataforma interna de análise e visualização de dados da nuvem. Diante da complexidade crescente e dificuldades de uso, foi proposta a migração para o Power BI, com o objetivo de simplificar a análise, centralizar informações e apoiar decisões estratégicas para gestores, analistas e desenvolvedores.
Minha atuação
Conduzindo o processo de ponta a ponta, desde a descoberta até a entrega da solução. Fui responsável por planejar e executar pesquisas com usuários (entrevistas e questionários), mapear dores e necessidades, além de estruturar a experiência do dashboard com foco em clareza e usabilidade. Desenvolvi a arquitetura da informação e a interface diretamente no Power BI, propondo soluções como filtros globais, destaque de KPIs e navegação por abas. Também atuei próximo aos stakeholders e times técnicos, garantindo alinhamento entre necessidades do negócio, experiência do usuário e limitações da ferramenta.
O problema
A plataforma Data Cloud apresentava dificuldades na visualização e interpretação dos dados, tornando a análise complexa para gestores e analistas. A ausência de filtros intuitivos, a falta de destaque para indicadores-chave e o uso de terminologias técnicas dificultavam a compreensão, especialmente para usuários menos experientes. Além disso, a informação estava descentralizada e pouco estruturada, exigindo esforço elevado para encontrar e cruzar dados, impactando diretamente a agilidade na tomada de decisão.
Questão central
Como podemos simplificar a visualização e análise de dados complexos, tornando o Data Cloud mais intuitivo, acessível e eficiente para gestores, analistas e desenvolvedores, reduzindo o esforço de interpretação e apoiando decisões estratégicas de forma ágil?
Questão de negócio
Como podemos aumentar a eficiência na tomada de decisão dos gestores, por meio de uma plataforma de dados mais clara, centralizada e acessível, ao mesmo tempo em que reduzimos o esforço operacional dos analistas e ampliamos a adoção e o valor estratégico do Data Cloud dentro do banco?
O problema
A plataforma Data Cloud apresentava dificuldades na visualização e interpretação dos dados, tornando a análise complexa para gestores e analistas. A ausência de filtros intuitivos, a falta de destaque para indicadores-chave e o uso de terminologias técnicas dificultavam a compreensão, especialmente para usuários menos experientes. Além disso, a informação estava descentralizada e pouco estruturada, exigindo esforço elevado para encontrar e cruzar dados, impactando diretamente a agilidade na tomada de decisão.
Questão central
Como podemos simplificar a visualização e análise de dados complexos, tornando o Data Cloud mais intuitivo, acessível e eficiente para gestores, analistas e desenvolvedores, reduzindo o esforço de interpretação e apoiando decisões estratégicas de forma ágil?
Questão de negócio
Como podemos aumentar a eficiência na tomada de decisão dos gestores, por meio de uma plataforma de dados mais clara, centralizada e acessível, ao mesmo tempo em que reduzimos o esforço operacional dos analistas e ampliamos a adoção e o valor estratégico do Data Cloud dentro do banco?
Discovery
A fase de Discovery foi o filtro necessário para transformar um mar de dados em uma plataforma de propósito claro. Entendemos que para gerenciar a ARQ 3.0, precisávamos de uma interface que fosse tão potente quanto a nuvem, mas tão simples quanto uma conversa.
Discovery
A fase de Discovery foi o filtro necessário para transformar um mar de dados em uma plataforma de propósito claro. Entendemos que para gerenciar a ARQ 3.0, precisávamos de uma interface que fosse tão potente quanto a nuvem, mas tão simples quanto uma conversa.
Métodos de pesquisa
Entrevistas
1. A Necessidade de "Traduzir" o Dado O que ouvimos: "A visualização pode ser confusa... termos técnicos dificultam o entendimento de gestores." Insight de UX: O dashboard no Power BI não deve apenas mostrar dados, mas explicá-los. Precisamos remover a barreira do "technobabble" (ex: armazenamento escalável, sincronização) para que o gestor tome decisões informadas. 2. Da Operação para a Estratégia O que ouvimos: "Hoje é a principal fonte de informação para tomada de decisão estratégica." Insight de UX: A ferramenta evoluiu de um simples relatório mensal para um painel de controle em tempo real. A migração para Power BI deve focar em velocidade e prontidão. 3. Personalização e "Drill-down" O que ouvimos: "Visão mais personalizada das métricas que cada pessoa considera importante." Insight de UX: Não existe uma visão única. A solução precisa permitir que o usuário "escave" o dado (drill-down) da visão de Gerência até o nível granular da Aplicação. 4. O Fator Humano (Score do Desenvolvedor) O que ouvimos: "Interesse em criar um score baseado no comportamento dos desenvolvedores... tudo é avaliado por métricas." Insight de UX: O Data Cloud também é uma ferramenta de engajamento. Mostrar o retrato das entregas ajuda o desenvolvedor a se enxergar no processo de transformação do Banco.
Workshops estratégicos
Foram realizados workshops com stakeholders e times de dados para alinhar objetivos do negócio, necessidades dos usuários e possibilidades técnicas da solução. Esses encontros permitiram priorizar funcionalidades, discutir a migração para o Power BI e definir diretrizes para a estrutura do dashboard. Como resultado, houve um alinhamento de visão entre áreas, garantindo que a solução atendesse tanto às demandas estratégicas quanto à experiência do usuário.
Análise de referências
Foram analisados dashboards e boas práticas de visualização de dados, com foco em clareza na apresentação, hierarquia da informação e usabilidade. A análise ajudou a identificar padrões como uso de KPIs em destaque, filtros globais, navegação simplificada e organização por abas, além de orientar decisões considerando as limitações e possibilidades do Power BI.
Análise de mercado
Foi realizada uma análise das principais soluções de mercado focadas em business intelligence e visualização de dados, com destaque para ferramentas como Power BI. O objetivo foi entender boas práticas, padrões de usabilidade e capacidades técnicas, identificando oportunidades de simplificar a experiência, melhorar a exploração de dados e aumentar a eficiência na tomada de decisão.
Validação
A validação foi realizada por meio de testes com usuários e coleta de feedback contínuo, avaliando a clareza das informações, usabilidade e eficiência na análise dos dados. Os usuários destacaram melhorias na visualização dos KPIs, uso de filtros e organização do dashboard, confirmando que a solução tornou a experiência mais intuitiva, ágil e acessível para tomada de decisão.
Métodos de pesquisa
Entrevistas
1. A Necessidade de "Traduzir" o Dado O que ouvimos: "A visualização pode ser confusa... termos técnicos dificultam o entendimento de gestores." Insight de UX: O dashboard no Power BI não deve apenas mostrar dados, mas explicá-los. Precisamos remover a barreira do "technobabble" (ex: armazenamento escalável, sincronização) para que o gestor tome decisões informadas. 2. Da Operação para a Estratégia O que ouvimos: "Hoje é a principal fonte de informação para tomada de decisão estratégica." Insight de UX: A ferramenta evoluiu de um simples relatório mensal para um painel de controle em tempo real. A migração para Power BI deve focar em velocidade e prontidão. 3. Personalização e "Drill-down" O que ouvimos: "Visão mais personalizada das métricas que cada pessoa considera importante." Insight de UX: Não existe uma visão única. A solução precisa permitir que o usuário "escave" o dado (drill-down) da visão de Gerência até o nível granular da Aplicação. 4. O Fator Humano (Score do Desenvolvedor) O que ouvimos: "Interesse em criar um score baseado no comportamento dos desenvolvedores... tudo é avaliado por métricas." Insight de UX: O Data Cloud também é uma ferramenta de engajamento. Mostrar o retrato das entregas ajuda o desenvolvedor a se enxergar no processo de transformação do Banco.
Workshops estratégicos
Foram realizados workshops com stakeholders e times de dados para alinhar objetivos do negócio, necessidades dos usuários e possibilidades técnicas da solução. Esses encontros permitiram priorizar funcionalidades, discutir a migração para o Power BI e definir diretrizes para a estrutura do dashboard. Como resultado, houve um alinhamento de visão entre áreas, garantindo que a solução atendesse tanto às demandas estratégicas quanto à experiência do usuário.
Análise de referências
Foram analisados dashboards e boas práticas de visualização de dados, com foco em clareza na apresentação, hierarquia da informação e usabilidade. A análise ajudou a identificar padrões como uso de KPIs em destaque, filtros globais, navegação simplificada e organização por abas, além de orientar decisões considerando as limitações e possibilidades do Power BI.
Análise de mercado
Foi realizada uma análise das principais soluções de mercado focadas em business intelligence e visualização de dados, com destaque para ferramentas como Power BI. O objetivo foi entender boas práticas, padrões de usabilidade e capacidades técnicas, identificando oportunidades de simplificar a experiência, melhorar a exploração de dados e aumentar a eficiência na tomada de decisão.
Validação
A validação foi realizada por meio de testes com usuários e coleta de feedback contínuo, avaliando a clareza das informações, usabilidade e eficiência na análise dos dados. Os usuários destacaram melhorias na visualização dos KPIs, uso de filtros e organização do dashboard, confirmando que a solução tornou a experiência mais intuitiva, ágil e acessível para tomada de decisão.
Conclusões
Conclusões
Projetar o Data Cloud foi o desafio de transformar uma tempestade de dados em uma bússola precisa. O sucesso do projeto não está nos gráficos bonitos, mas na clareza de quem os utiliza.
Projetar o Data Cloud foi o desafio de transformar uma tempestade de dados em uma bússola precisa. O sucesso do projeto não está nos gráficos bonitos, mas na clareza de quem os utiliza.
Necessidades
Dados operacionais claros antes do contexto visual
Nesta solução, priorizamos a clareza operacional sobre o impacto visual. Antes de apresentar visualizações complexas, garantimos que os KPIs fundamentais fossem entregues de forma imediata e inequívoca, permitindo uma tomada de decisão rápida e baseada em fatos, não apenas em percepções visuais.
Visão geral adaptável ao nível de experiência
A inteligência do Data Cloud reside na sua capacidade de ser simples para quem decide e profundo para quem opera. Implementamos uma arquitetura de informação que respeita a curva de aprendizado e a necessidade de cada stakeholder, garantindo que o sistema seja uma ferramenta de trabalho eficiente, independentemente da senioridade técnica do usuário.
Pontos críticos
Comunicação fragmentada
Através do design, unificamos ferramentas, linguagens e contextos em uma interface única, transformando dados isolados em uma conversa estratégica contínua entre técnicos e gestores.
Falta de priorização
Substituímos a filosofia do 'exibir tudo' pela do 'entregar o necessário'. O novo Data Cloud não apenas mostra dados; ele aponta onde o gestor deve focar sua energia, transformando volume de informação em velocidade de execução.
Necessidades
Dados operacionais claros antes do contexto visual
Nesta solução, priorizamos a clareza operacional sobre o impacto visual. Antes de apresentar visualizações complexas, garantimos que os KPIs fundamentais fossem entregues de forma imediata e inequívoca, permitindo uma tomada de decisão rápida e baseada em fatos, não apenas em percepções visuais.
Visão geral adaptável ao nível de experiência
A inteligência do Data Cloud reside na sua capacidade de ser simples para quem decide e profundo para quem opera. Implementamos uma arquitetura de informação que respeita a curva de aprendizado e a necessidade de cada stakeholder, garantindo que o sistema seja uma ferramenta de trabalho eficiente, independentemente da senioridade técnica do usuário.
Pontos críticos
Comunicação fragmentada
Através do design, unificamos ferramentas, linguagens e contextos em uma interface única, transformando dados isolados em uma conversa estratégica contínua entre técnicos e gestores.
Falta de priorização
Substituímos a filosofia do 'exibir tudo' pela do 'entregar o necessário'. O novo Data Cloud não apenas mostra dados; ele aponta onde o gestor deve focar sua energia, transformando volume de informação em velocidade de execução.
Alinhamento de visão
Alinhamento de visão
O sucesso deste projeto residiu na capacidade de ouvir o especialista técnico e o gerente executivo para construir uma ferramenta que ambos chamam de sua. O design foi a ponte que transformou desejos conflitantes em um roadmap de produto sólido.
O sucesso deste projeto residiu na capacidade de ouvir o especialista técnico e o gerente executivo para construir uma ferramenta que ambos chamam de sua. O design foi a ponte que transformou desejos conflitantes em um roadmap de produto sólido.
Definir, validar, iterar
Exploração e testes
Explorar e testar no Data Cloud foi um exercício de humildade e precisão. Não testamos apenas se os botões funcionavam, mas se as informações contavam a história correta para quem tem a responsabilidade de decidir o futuro da nuvem no banco.
Feedback dos clientes
• Centralização: Um único local para evitar a "comunicação fragmentada". • Confiabilidade: Dados auditáveis que gerem segurança na tomada de decisão. • Simplicidade: Uma experiência que reduza o tempo entre "olhar o dado" e "tomar uma ação". Não estamos apenas migrando gráficos; estamos construindo uma ponte de comunicação entre a complexidade da Engenharia Cloud e a agilidade da Gestão Executiva do BB.
Feedbacks positivos
Percepção de valor
De um gerador de relatórios para uma ferramenta de estratégia. • Antes, o Data Cloud era visto como uma tarefa burocrática ou um repositório estático. • A Mudança: Ao implementar o Score do Desenvolvedor e a visão de Evolução da ARQ 3.0, o produto passou a entregar valor imediato. Agora enxerga o Data Cloud como a principal fonte de dados para tomar decisões de investimento e capacitação, e o desenvolvedor se sente valorizado ao ver suas entregas tangibilizadas.
Facilidade de entendimento
Complexidade técnica traduzida em decisões rápidas. A migração para o Power BI permitiu substituir a interface densa e técnica por uma navegação intuitiva baseada em Hierarquia de Camadas. • A Mudança: Aplicamos o princípio de Divulgação Progressiva. O usuário inicia com números macro e, se desejar, "mergulha" nos detalhes técnicos. • Resultado: Redução do esforço cognitivo. Stakeholders com diferentes níveis de senioridade técnica conseguem navegar e extrair insights sem a necessidade de treinamentos extensos ou manuais.
Clareza na comunicação
Eliminando a Torre de Babel dos dados cloud. A fragmentação da comunicação (citada por Pradier como "termos não comuns") era o maior ruído do projeto. • A Mudança: Padronizamos a taxonomia visual e textual. Criamos Tooltips explicativos e uma Landing Page que nivelam o conhecimento entre quem constrói a nuvem e quem gerencia o negócio. • Resultado: Alinhamento de visão. Agora, quando um indicador aponta uma queda na performance, tanto o especialista quanto o executivo entendem exatamente o que aquilo significa, eliminando reuniões desnecessárias para "explicar o gráfico".
Feedback dos clientes
• Centralização: Um único local para evitar a "comunicação fragmentada". • Confiabilidade: Dados auditáveis que gerem segurança na tomada de decisão. • Simplicidade: Uma experiência que reduza o tempo entre "olhar o dado" e "tomar uma ação". Não estamos apenas migrando gráficos; estamos construindo uma ponte de comunicação entre a complexidade da Engenharia Cloud e a agilidade da Gestão Executiva do BB.
Feedbacks positivos
Percepção de valor
De um gerador de relatórios para uma ferramenta de estratégia. • Antes, o Data Cloud era visto como uma tarefa burocrática ou um repositório estático. • A Mudança: Ao implementar o Score do Desenvolvedor e a visão de Evolução da ARQ 3.0, o produto passou a entregar valor imediato. Agora enxerga o Data Cloud como a principal fonte de dados para tomar decisões de investimento e capacitação, e o desenvolvedor se sente valorizado ao ver suas entregas tangibilizadas.
Facilidade de entendimento
Complexidade técnica traduzida em decisões rápidas. A migração para o Power BI permitiu substituir a interface densa e técnica por uma navegação intuitiva baseada em Hierarquia de Camadas. • A Mudança: Aplicamos o princípio de Divulgação Progressiva. O usuário inicia com números macro e, se desejar, "mergulha" nos detalhes técnicos. • Resultado: Redução do esforço cognitivo. Stakeholders com diferentes níveis de senioridade técnica conseguem navegar e extrair insights sem a necessidade de treinamentos extensos ou manuais.
Clareza na comunicação
Eliminando a Torre de Babel dos dados cloud. A fragmentação da comunicação (citada por Pradier como "termos não comuns") era o maior ruído do projeto. • A Mudança: Padronizamos a taxonomia visual e textual. Criamos Tooltips explicativos e uma Landing Page que nivelam o conhecimento entre quem constrói a nuvem e quem gerencia o negócio. • Resultado: Alinhamento de visão. Agora, quando um indicador aponta uma queda na performance, tanto o especialista quanto o executivo entendem exatamente o que aquilo significa, eliminando reuniões desnecessárias para "explicar o gráfico".
Resultado e impacto
Embora os resultados quantitativos sejam protegidos por sigilo, os indicadores qualitativos coletados pós-implementação mostram: • NPS Interno: Alta satisfação dos stakeholders com a nova usabilidade. • Adoção: Aumento na frequência de acessos diários por parte das gerências. • Confiabilidade: Redução de dúvidas técnicas sobre a origem e o significado dos dados apresentados.
Resultado e impacto
Embora os resultados quantitativos sejam protegidos por sigilo, os indicadores qualitativos coletados pós-implementação mostram: • NPS Interno: Alta satisfação dos stakeholders com a nova usabilidade. • Adoção: Aumento na frequência de acessos diários por parte das gerências. • Confiabilidade: Redução de dúvidas técnicas sobre a origem e o significado dos dados apresentados.
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