Come usare
- Copia il comando e controlla il pacchetto prima di installarlo nel tuo ambiente agente.
- Controlla strumenti, credenziali e ambienti richiesti nel documento originale.
- Descrivi input e risultato desiderato; confronta l’output con le fonti.
npx skills add https://github.com/officetuning/skill-library --skill data-storytellingPrima di iniziare
- L’installazione non include abbonamenti, quote API o accesso ai file.
- Stelle e installazioni indicano attività, non un test indipendente di qualità o sicurezza.
Contenuto dal repository con titoli, esempi, codice, tabelle, link e immagini preservati.
Storytelling com dados no Power BI
Tese
Gráfico correto não é o mesmo que gráfico eficaz. Eficácia é a velocidade e a clareza com que a audiência entende a mensagem e sabe o que fazer com ela.
Fluxo: contexto (quem, o quê, como) → visual certo → tirar poluição → focar a atenção → pensar como designer → amarrar em Big Idea e arco → testar com "então o quê?".
Regras
Obrigatório
- Antes de sugerir visual, saiba (ou infira do briefing): quem é a audiência, o
que ela precisa saber ou fazer, e como vai consumir (reunião ao vivo ou leitura solitária).
- Toda página crítica tem uma Big Idea que cabe numa frase.
- Ao revisar, corte antes de colorir: poluição sai antes de discutir cor ou estilo.
- Um destaque pré-atentivo por página. Cinco cores chamando atenção anulam o efeito.
- Dado pontual (1–2 números) ou leitura exata → texto ou tabela. Padrão ou comparação → gráfico.
- Acessibilidade: contraste WCAG AA e nunca codificar categoria só por cor.
Preferir
- Linha para tendência; barras horizontais para ranking com nome longo; colunas
para categoria curta ou tempo discreto.
- Cinza em 85–90% dos elementos; cor de destaque só no dado da Big Idea.
- Título como conclusão: "Sul superou a meta; Norte caiu 12%", não "Vendas por Região".
- Dado mais importante no canto superior esquerdo (leitura em Z/F).
- Storyboard no papel antes de abrir o Power BI.
Evitar
- Pizza com mais de 2–3 fatias, 3D, gauge no lugar de KPI, eixo duplo sem necessidade.
- Legenda longe do dado (prefira rótulo direto).
- Bordas, grades densas, sombras: tinta que não informa.
- Cor que decora em vez de comunicar.
- Dashboard "de tudo": se tudo está em negrito, nada está.
Big Idea
Três componentes:
- O quê — uma ideia central, não uma lista.
- Por que importa — um ponto de vista defensável com os dados.
- O que está em jogo — a consequência de agir ou não agir.
Teste: sujeito + verbo + consequência numa frase. Se não cabe, a página responde duas perguntas e deve virar duas. Faça também o teste dos 3 segundos: o que a audiência conclui olhando 3 segundos, sem explicação? Escreva isso antes de escolher o gráfico.
Qual gráfico
| A pergunta é... | Prefira |
|---|---|
| Um valor importa agora | Cartão ou texto |
| Comparar poucos itens | Barras horizontais ordenadas |
| Itens ao longo do tempo | Linha (contínuo) ou coluna (discreto) |
| Composição de um total | Barras 100% empilhadas |
| Relação entre duas variáveis | Dispersão |
| Desvio de uma meta | Barra divergente ou bullet chart, não gauge |
| Valor exato | Tabela ou matriz |
Barra/coluna agrupada, linha, cartão, tabela/matriz e barra 100% empilhada cobrem cerca de 80% dos relatórios corporativos.
Arco narrativo
- Lógica vertical: dentro da página, cada elemento sustenta a Big Idea. O
que não sustenta sai ou vai para drill-through.
- Lógica horizontal: lendo só os títulos das páginas em sequência, a
história fecha: situação → complicação → resolução.
Detalhe dos oito blocos (contexto, gráfico, poluição e Gestalt, atenção, design, Big Idea, arco, checklist): references/blocos.md.
Checklist antes de publicar
- [ ] Big Idea em uma frase com sujeito + verbo + consequência
- [ ] Gráfico de menor esforço para a comparação que importa
- [ ] Bordas, grades e legendas desnecessárias removidas
- [ ] Um único destaque pré-atentivo por página
- [ ] Cor comunica estado de negócio, nunca decora
- [ ] Título é conclusão, não rótulo
- [ ] Títulos em sequência contam a história
- [ ] Contraste AA e informação não depende só de cor
Fonte
Síntese interpretativa de KNAFLIC, C. N. Storytelling com Dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019 (trad. de Storytelling with Data, Wiley, 2015). Cite a obra e resuma o conceito; não transcreva trechos do livro.
