Data storytelling: o que é e como aplicar na prática

Sexta-feira, quatro e meia da tarde. Você passou três dias limpando a base e conferindo o número duas vezes, montou oito slides, apresentou — e a resposta foi “manda por e-mail que depois a gente vê”. O dado estava certo. O gráfico estava certo. E mesmo assim nada aconteceu. É esse buraco que o data storytelling existe para fechar: transformar um número correto numa decisão tomada.

Nada disso é problema de Excel. É problema de comunicação, e comunicação tem ordem e tem conserto. No caminho, a gente ainda desmonta os dois números que quase todo artigo sobre o assunto repete — e que não existem.

Ninguém aprova um orçamento porque o gráfico estava certo. Aprovam porque entenderam o que perdem se não aprovarem.

O que você vai encontrar neste guia

• O que é data storytelling
• Os três componentes: dado, narrativa e visual
• Por que um gráfico não é uma história
• Os dois números que a internet repete — e que não existem
• Passo a passo: como montar uma apresentação de dados
• Que gráfico usar para cada pergunta
• Os cinco erros que matam um slide de dados
• Como apresentar dados para a diretoria
• Próximo passo
• Perguntas frequentes

Artigos que aprofundam partes deste guia: apresentação para aprovar projeto, o que é storytelling, estrutura de apresentação, como fazer uma apresentação, visual da apresentação e visual intencional.

O que é data storytelling

Data storytelling é a prática de transformar um conjunto de dados numa narrativa que leva a audiência de uma pergunta a uma decisão, combinando três coisas: o dado que sustenta, a narrativa que ordena e o visual que torna o dado legível. Não é fazer gráfico bonito — é fazer com que quem decide saiba o que fazer depois de ver o gráfico.

A definição de referência do campo vem de Cole Nussbaumer Knaflic, em Storytelling with Data (John Wiley & Sons, 2015), publicado no Brasil como Storytelling com Dados.

A distinção mais útil do livro é entre análise exploratória e explanatória. Exploratória é o que você faz para entender o dado: abrir a base, cruzar, testar hipótese. Explanatória é o que você mostra para alguém decidir. Knaflic é direta: na hora de comunicar, você quer estar no espaço explanatório.

E é aqui que mora o problema: a pessoa passa três dias na fase exploratória e apresenta a fase exploratória, na ordem em que procurou.

Aí o que você entrega vira aquela extensão que fica guardada em casa, com o fio todo embolado. Você pega, entrega na mão de alguém e diz “usa essa extensão”. É frustrante para quem recebe, porque a pessoa não faz ideia de como desenrolar aquilo. O recurso está ali, inteiro, funcionando — e mesmo assim é inútil naquele estado. O teu dado é a extensão. A apresentação é quem desenrola.

Robert Kosara e Jock Mackinlay, da Tableau Research, escreveram no IEEE Computer de 2013 a frase que explica por que isso importa: histórias empacotam a informação numa estrutura fácil de lembrar, o que é importante quando o analista não é a mesma pessoa que toma a decisão. Ou seja: exatamente a sua situação.

Os três componentes do data storytelling: dado, narrativa e visual

São três: dado (o número que sustenta a afirmação, com recorte e comparação), narrativa (a ordem que leva do problema à decisão, com um pedido no fim) e visual (a representação que torna o dado legível em segundos). Faltando um, o que você entrega deixa de ser argumento e vira relatório, opinião ou texto que ninguém termina de ler — e é bem provável que você tenha entregado um dos três esta semana.

1. Dado

Dado não é só número. É número com recorte, com comparação e, principalmente, na unidade que interessa a quem ouve. O André resume assim, montando do zero uma apresentação para trocar um sistema de logística: a gente vai mensurar trazendo gráficos, trazendo números reais, e esses números vão ser traduzidos no quê? No impacto financeiro que isso traz para a empresa, porque para um CEO é isso que realmente importa.

E ele concede antes de bater: não adianta eu trazer “nossos colaboradores ficam insatisfeitos porque o sistema é muito lento”. Isso é relevante — mas no fim do dia quem é CEO, quem é CFO, está pensando na lucratividade.

Insatisfação de equipe é um dado verdadeiro. Só não é o dado que move aquela sala.

2. Narrativa

Narrativa é ordem mais pedido: começo, meio, fim — e uma frase que diz o que você quer que aconteça depois. Knaflic chama isso de Big Idea: uma frase que articula o seu ponto de vista, diz o que está em jogo e é uma frase completa (os três critérios ela credita a Nancy Duarte, de Resonate, 2010). A mesma Nancy Duarte, em DataStory (2019), propõe o Recommendation Tree para virar observação de dado em recomendação acionável. O produto final não é o gráfico. É a recomendação.

O erro de ordem mais comum é começar pela solução. O André: se eu começo já mostrando a solução, sem criar um desejo pela mudança ou pela melhoria, eu ainda não tenho interesse em te escutar.

3. Visual

O visual é a última camada, não a primeira — e isso é ordem de trabalho, não preciosismo de designer. A técnica que ele usa é o storyboard: antes de pensar no visual da apresentação, planejo a partir do meu script o que vai estar dentro do slide, e depois sim eu penso no visual.

Última camada não quer dizer camada dispensável. O André explica por quê: toda vez que eu crio um visual que é muito igual a todas as outras apresentações, a gente está falando para o teu cérebro que aquilo é um padrão — e o teu cérebro, quando entende que existe um padrão, começa a baixar o nível de atenção, porque não se sente mais desafiado. Um slide de dados igualzinho a todos os outros slides de dados que aquela diretoria já viu no trimestre não está errado. Está invisível.

A régua prática do slide é essa: a maioria deles precisa ter cara de outdoor, uma informação rápida que passa a ideia principal e devolve a atenção da sala para quem está falando. A exceção é o slide de exercício, aquele em que a audiência tem que analisar os números na tela. Aí o texto é o serviço, não o excesso.

Por que um gráfico não é uma história

Um gráfico responde “quanto”. Uma decisão precisa de “e daí, o que a gente faz agora”. A distância entre as duas perguntas tem nome — maldição do conhecimento — e existe um experimento que mede essa distância.

Elizabeth Newton fez esse experimento no doutorado em psicologia em Stanford, em 1990, e Chip e Dan Heath o relatam em Made to Stick (Random House, 2007). Uma pessoa escolhe uma música conhecida de uma lista de 25 e tamborila o ritmo na mesa; a outra tenta adivinhar. Foram 120 músicas. Os ouvintes acertaram 3 — 2,5%. Antes de ouvir a resposta, quem tamborilava previa que metade acertaria.

Por quê? Porque quem bate na mesa ouve a música inteira na cabeça, com letra e refrão. Quem escuta ouve batidas.

Agora troque tamborilador por analista. Você olha para o gráfico e ouve a música inteira: de onde veio cada linha, o que aconteceu no trimestre em que a curva desabou, por que aquele ponto fora da curva não conta. A diretoria olha para o mesmo gráfico e ouve batidas.

É por isso que “mas o dado estava certo” nunca foi defesa. O André tem uma imagem para isso: não adianta você ter uma embalagem bonita, porque é a mesma coisa que você comprar um presente muito ruim e comprar um embrulho, a caixa mais bonita do mundo — ainda o presente continua sendo ruim. Aqui é o inverso, e igualmente fatal: o presente é ótimo e ninguém desembrulhou.

Os dois números que a internet repete sobre dados e histórias — e que não existem

Dois números aparecem em quase todo artigo brasileiro sobre o tema: “histórias são 22 vezes mais memoráveis que fatos” e “o cérebro processa imagens 60.000 vezes mais rápido que texto”. Nenhum dos dois tem experimento por trás. Os dois já foram rastreados até o documento de origem, e nos dois o documento de origem não cita fonte nenhuma.

O primeiro vem de um handout do Voice & Influence Program do Clayman Institute, com a professora Jennifer Aaker, da Stanford Graduate School of Business, de cerca de 2013. Está lá, na segunda linha do bloco “key points”: “Stories are up to 22 times more memorable than facts or figures alone.” São seis páginas, e nelas não há uma nota de rodapé, uma bibliografia nem a menção a um experimento — o resto são exercícios de roda de conversa. É material de workshop, não é paper. E foi isso que a internet converteu em “uma pesquisa da Universidade de Stanford”.

O segundo foi rastreado por Jon Schwabish (PolicyViz) em 2015 até um folheto comercial da 3M de 1997, Polishing Your Presentation, que enuncia o número na segunda frase sem nenhuma referência. A conclusão dele é sem meio-termo: “The problem is that the number appears to be completely unfounded. Thus, I’m begging you, Internet, please stop using it. Please.”

Não me entenda mal: a ideia por trás dos dois é defensável, e existe experimento publicado que mede isso. Gordon Bower e Michal Clark, de Stanford, na Psychonomic Science de 1969, com 24 universitários: quem encadeava listas de 10 substantivos numa história recuperou 93% das palavras no teste tardio, contra 13% de quem apenas estudava a lista. E vem a ressalva que quase ninguém copia junto: na recuperação imediata os dois grupos empataram — 99,9% contra 99,1%. A diferença só apareceu quando foram cobrados depois. O objeto eram palavras soltas, não slides: serve como analogia, não como prova.

Por que insistir nisso num guia sobre dados? Porque não dá para pedir rigor a quem te ouve e abrir a própria apresentação com um número sem fonte.

Antes de continuar: onde está o seu furo?

O problema quase nunca é o gráfico. Mas ele pode estar em três lugares: no dado que você escolheu, na ordem em que você conta ou no slide que você mostra.

Faça o Raio-X da sua comunicação: em cerca de 2 minutos você descobre em qual dos três está o seu furo e recebe o próximo passo, com nome e ordem.

Passo a passo: como montar uma apresentação de dados

Seis passos, nesta ordem, e o gráfico é o último. A sequência é a que o André usa num caso real de aluno: uma gerente de operações de uma empresa de logística que precisava convencer a diretoria a trocar um sistema antigo e lento.

Antes de tudo, a regra da casa: no início de uma apresentação eu não vou olhar para o template que eu vou usar, não vou procurar foto para ver qual a melhor imagem — eu tenho que pensar na estratégia dessa minha comunicação.

1. Qual decisão você quer que tomem. O objetivo principal (“aprovar o orçamento”) e os secundários. Escreva os dois, ou você monta um relatório com cara de apresentação.

2. Quem decide, e o que preocupa essa pessoa. Ali o perfil traçado foi CEO e CFO, com foco grande em custo-benefício e eficiência. Não é analista, não é quem enxerga uma área só — é gente que olha a empresa inteira. E repare que “o que preocupa” quase nunca é o que preocupa você: o fornecedor do novo sistema é brasileiro ou de fora? Ele garante funcionamento 24 horas por dia, porque se cair a logística inteira para? Talvez isso não te tire o sono. Tira o sono de quem assina — e é por isso que a informação técnica de que o sistema roda em nuvem entra na apresentação, não por ser interessante, mas porque foi mapeada.

3. Quais objeções vão aparecer. “O sistema atual ainda atende.” “Treinar todo mundo vai custar caro e gerar erro.” Mapeie antes — a alternativa é ser pego de calças curtas na frente de quem assina.

4. Qual dado responde cada objeção, traduzido em dinheiro. Aumento de 40% no tempo médio de processamento vira clientes que migraram para o concorrente, que vira quanto isso custou. Se você não tem o número, faça a projeção e diga que é projeção.

5. Em que ordem. Cenário → problema → comparação com o mercado → impacto financeiro → solução → pedido. E preste atenção nesta virada: por isso que eu não faço a comparação de esse sistema com esse sistema, mas sim a comparação de “estamos usando esse sistema e a concorrência está usando esse sistema” — isso potencializa muito mais a dor.

Comparar você com você mesmo é diagnóstico. Comparar você com o mercado é urgência.

6. A frase de fecho e o pedido, com data. Ele termina com uma pergunta: a escolha é simples — continuar perdendo dinheiro ou investir para a nossa empresa crescer. E aí vem o pedido: aprovação do orçamento, em fases, com data marcada.

Só depois disso o número de slides entra na conversa, e importa menos do que você imagina: número de slide tanto faz, porque a gente pode pegar essa ideia central e quebrar em 2, 3, 4, 5, 10 slides — o importante é que essa ideia esteja lá. E ao invés de colocar 10 gráficos em um lugar só, coloque um por slide, desde que não sejam comparativos.

Que gráfico usar para cada pergunta

A pergunta define o gráfico, não o contrário. Antes de escolher entre barra, linha ou pizza, escreva numa frase o que você quer que a audiência entenda — a escolha praticamente se resolve sozinha. Vem aqui comigo na tabela: procure a sua pergunta na primeira coluna e leia a linha inteira, inclusive a coluna do que sabota.

As categorias de relação vêm do Visual Vocabulary, do time de Visual Journalism do Financial Times, que credita o Graphic Continuum de Jon Schwabish e Severino Ribecca. A taxonomia mais curta — comparação, relação, composição e distribuição — é do Chart Chooser de Andrew Abela (© A. Abela, 2010).

A coluna “por quê” tem lastro de laboratório. William Cleveland e Robert McGill, dos AT&T Bell Laboratories, publicaram em 1986 no International Journal of Man-Machine Studies um experimento em que os participantes julgaram sete tipos de estímulo gráfico: posição foi o julgamento mais preciso, comprimento ficou em segundo, ângulo e inclinação em terceiro e área em último.

É por isso que barra ganha de pizza. Não é gosto — é medida. E na dúvida entre dois gráficos que funcionam, Knaflic dá o critério final: escolha o que for mais fácil para a sua audiência ler.

Os cinco erros que matam um slide de dados

Cinco erros aparecem em praticamente toda apresentação de dados que chega até a gente. Nenhum deles é falta de competência técnica: são todos disputa de atenção.

1. Quatro destaques competindo. O André analisa um slide e conta em voz alta: eu tenho uma cor diferente, aqui embaixo eu tenho sublinhado e aqui eu tenho uma caixa — o fluxo de leitura fica confuso porque é muito estímulo para o nosso olho. Quando a gente quer criar um contraste legal, escolhe uma, no máximo duas coisas diferentes. A intuição tem lastro: Christopher Healey e James Enns, no IEEE TVCG de 2012, descrevem os atributos pré-atentivos — cor, tamanho, orientação, posição — como o que o olho processa antes da atenção consciente. Quatro sinais competindo se cancelam.

O conserto é de duas mãos. Ou você reduz os destaques, ou quebra aquele slide em dois. E quando a informação tiver mesmo que aparecer em blocos, revele uma de cada vez: se tudo entra na tela junto, a sala se adianta para o terceiro ponto, começa a fazer pergunta do terceiro ponto e você perde o seu próprio segundo ponto.

2. Dez gráficos num slide só. Um por slide, exceto quando a comparação entre eles é a mensagem.

3. Pizza com fatias parecidas. Knaflic escreve, sem rodeio, que gráficos de pizza são maus — e o motivo não é estético: o olho humano não é bom em atribuir valor quantitativo a um espaço de duas dimensões. Pizza obriga um julgamento de ângulo, o terceiro pior da hierarquia de Cleveland e McGill, e o 3D piora tudo. Claro que pizza não é proibida. Ela é imprecisa, e por isso não serve quando a diferença entre as fatias importa.

4. Título descritivo em vez de conclusivo. “Vendas por trimestre” é rótulo de eixo, não é frase. Se você não consegue escrever a conclusão do slide numa frase, o problema nunca foi o gráfico.

5. Gráfico sem contexto humano. Este erro nasceu de um dogma: Edward Tufte cunhou chartjunk em 1983, em The Visual Display of Quantitative Information, e a regra virou catequese — tire tudo.

Só que Scott Bateman e colegas, da University of Saskatchewan, testaram isso no CHI 2010 com 20 pessoas: gráficos ilustrados no estilo do Nigel Holmes não foram descritos com menos precisão que os limpos, e foram lembrados significativamente melhor depois de duas a três semanas. Os próprios autores puxam o freio — dizem ser cautelosos em recomendar que todo gráfico seja feito assim. Estudo pequeno, um ilustrador só; não é licença para encher o slide. E Paul Parsons e Prakash Shukla, da Purdue, entrevistaram 20 profissionais e publicaram no IEEE VIS 2020 que existe um entendimento amplo e plural do que conta como chartjunk.

O André chegou lá pelo lado prático: eu poderia ter um slide branco aqui simplesmente com essa continha, e não teria o mesmo impacto.

A regra honesta não é “tire tudo”. É tirar o que compete com a mensagem.

Como apresentar dados para a diretoria

Diretoria decide por impacto financeiro e por comparação com o mercado. Na prática são três movimentos: traduzir cada número na unidade que interessa a quem assina, comparar com a concorrência em vez do próprio histórico, e terminar com um pedido que tem data. Se a apresentação acaba sem que ninguém saiba o que fazer amanhã de manhã, virou relatório.

Esse é um assunto com estrutura própria — abertura, blocos e o que a diretoria pergunta em cada um. Está tudo em como apresentar resultados para a diretoria.

Próximo passo

Uma tarefa, hoje, de dez minutos: pegue o último slide de dados que você apresentou e reescreva só o título — de descrição para conclusão. “Faturamento por região” vira “Perdemos o Nordeste em dois trimestres; o resto do país cresceu”.

Se você não conseguir escrever a conclusão numa frase, o problema nunca era o gráfico. Era que você ainda não sabia o que queria que decidissem.

Depois disso, dois caminhos. Se ainda não sabe onde está o furo, faça o Raio-X da sua comunicação — cerca de 2 minutos, e você sai com o diagnóstico e o próximo passo. Se já sabe que o problema é este e quer o método inteiro, conheça o curso de storytelling com dados: aulas gravadas, acesso imediato e garantia de 7 dias.

Ser bom com número é o primeiro passo. Fazer o número virar decisão é o salto.

Perguntas frequentes

O que é storytelling com dados?

Storytelling com dados — ou data storytelling — é transformar um conjunto de números numa narrativa que leva quem ouve de uma pergunta a uma decisão. O termo ficou conhecido no Brasil pelo livro Storytelling with Data, de Cole Nussbaumer Knaflic (Wiley, 2015), publicado aqui como Storytelling com Dados. A ideia central é a diferença entre análise exploratória (o que você faz para entender o dado) e explanatória (o que você mostra para alguém decidir). Apresentação é sempre explanatória.

Como fazer storytelling de dados?

Em seis passos: (1) defina qual decisão você quer que a audiência tome; (2) mapeie quem decide e o que preocupa essa pessoa; (3) liste as objeções prováveis; (4) escolha, para cada objeção, o dado que responde, traduzido no impacto que interessa a quem decide; (5) ordene em cenário → problema → comparação → impacto → solução; (6) termine com um pedido explícito e uma data. O gráfico é o último passo, não o primeiro.

Quais são os componentes fundamentais do data storytelling?

São três: dado (o número que sustenta a afirmação, com recorte e comparação), narrativa (a ordem que leva do problema à decisão, com um pedido no fim) e visual (a representação que torna o dado legível em segundos). Faltando um, você tem outra coisa: dado e visual sem narrativa é relatório; narrativa e visual sem dado é opinião; dado e narrativa sem visual é um texto que ninguém termina de ler.

Como apresentar um projeto para diretoria?

Traduzindo cada número em impacto financeiro e comparando com o mercado, não com você mesmo. CEO e CFO decidem por custo-benefício e por eficiência; insatisfação de equipe é relevante, mas não é o que move a decisão deles. E compare “o sistema que a gente usa × o que a concorrência usa” em vez de “o sistema antigo × o novo” — isso potencializa muito mais a dor. Termine com o pedido e uma data marcada.

Qual a diferença entre data storytelling e visualização de dados?

Visualização de dados é a camada visual: escolher e desenhar o gráfico certo. Data storytelling é o processo inteiro, e a visualização é uma das três partes. Dá para ter uma visualização impecável e nenhuma história — é o dashboard que ninguém abre. Robert Kosara e Jock Mackinlay resumiram assim, no IEEE Computer em 2013: histórias empacotam informação numa estrutura fácil de lembrar, o que importa quando quem analisa não é quem decide.

Quem escreve

Este guia foi escrito por André e Ana Flávia, da Fantástica Fábrica Criativa.

André Vinicius Grigoletti Brotto é Sócio-Diretor da FFC e professor de pós-graduação em storytelling na PUC-PR, com mais de 16 anos formando comunicadores. Ana Flávia Grigoletti Brotto é CEO da FFC e responde pela estratégia de conteúdo da casa. Os treinamentos da FFC já passaram de 5.000 alunos e de 100 multinacionais atendidas.

Conheça a história e o método da Fantástica Fábrica Criativa.

Publicado em 31 de julho de 2026.

Veja o vídeo completo

▶ Passo a passo completo: o método de apresentação para aprovar qualquer ideia

▶ Jeito certo para montar uma apresentação com slides persuasivos e criativos

Referências

1. KNAFLIC, C. N. Storytelling with Data. Wiley, 2015. https://www.storytellingwithdata.com/books
2. CLEVELAND, W. S.; McGILL, R. An experiment in graphical perception. Int. J. Man-Machine Studies, 25:491–500, 1986. https://vis.arc.vt.edu/~npolys/projects/safas/science.pdf
3. HEATH, C.; HEATH, D. Made to Stick, Introdução (Elizabeth Newton, Stanford, 1990). Random House, 2007. http://faculty.bard.edu/hhaggard/teaching/sci127Sp20/notes/HeathsMadeToStickIntro.pdf
4. BOWER, G. H.; CLARK, M. C. Narrative stories as mediators for serial learning. Psychonomic Science, 14(4):181–182, 1969. https://web.archive.org/web/2019/https://link.springer.com/content/pdf/10.3758%2FBF03332778.pdf
5. AAKER, J. Harnessing the Power of Stories. Clayman Institute, Stanford University, c. 2013. https://cdn-media.leanin.org/wp-content/uploads/2013/03/HarnessingStories3.15.pdf
6. SCHWABISH, J. The 60,000 Fallacy. PolicyViz, 17/09/2015. https://policyviz.com/2015/09/17/the-60000-fallacy/
7. CALLAHAN, S. The link between memory and stories. Anecdote, 08/01/2015. https://www.anecdote.com/2015/01/link-between-memory-and-stories/
8. BATEMAN, S. et al. Useful Junk?. CHI 2010, p. 2573–2582. https://sites.stat.columbia.edu/gelman/communication/Bateman2010.pdf
9. PARSONS, P.; SHUKLA, P. Practitioners’ Perspectives on Chartjunk. IEEE VIS 2020. https://arxiv.org/abs/2009.02634
10. HEALEY, C. G.; ENNS, J. T. Attention and Visual Memory. IEEE TVCG 18(7), 2012. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21788672/
11. KOSARA, R.; MACKINLAY, J. Storytelling: The Next Step for Visualization. IEEE Computer 46(5):44–50, 2013. https://eagereyes.org/publications/Kosara-Computer-2013
12. Financial Times. Visual Vocabulary. https://github.com/Financial-Times/chart-doctor/blob/main/visual-vocabulary/README.md
13. KNAFLIC, C. N. Chart chooser (© A. Abela, 2010), 06/04/2013. https://www.storytellingwithdata.com/blog/2013/04/chart-chooser
14. TUFTE, E. R. The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, 1983. https://www.edwardtufte.com/book/the-visual-display-of-quantitative-information/
15. DUARTE, N. DataStory, 2019. https://www.duarte.com/resources/books/datastory/