Memorial de projetos : princípios pragmáticos aplicados ao storytelling com dados

Abstract

Resumo: A visualização de dados e o storytelling são dimensões complementares da comunicação empresarial, permitindo traduzir dados complexos em narrativas inteligíveis. Este parecer técnico discute estratégias para construir histórias envolventes a partir de métricas quantitativas, preservando rigor metodológico enquanto se simplificam estruturas analíticas. São abordados critérios para seleção de marcas visuais, hierarquia tipográfica, uso parcimonioso de cor, escalas adequadas e anotação precisa. Examina-se a integração de multimodalidades texto, imagem, áudio e interatividade, além de padrões narrativos (situação, tensão, evidência, resolução) que maximizam clareza e engajamento. Exemplos incluem dashboards para monitoramento corporativo, representações de redes com métricas em estudos sociológicos e gráficos animados em relatórios governamentais. Destacam-se acessibilidade, responsividade e teste com usuários como requisitos. Conclui-se que a narrativa baseada em dados é competência essencial para profissionais de Inteligência Artificial e Ciência de Dados, ampliando o alcance interpretativo, a transparência analítica e o poder persuasivo da informação, favorecendo decisões éticas, reprodutíveis e orientadas por evidências

Abstract: Data visualization and storytelling are complementary dimensions of business communication, enabling the translation of complex datasets into intelligible narratives. This technical brief discusses strategies for building engaging stories from quantitative metrics, preserving methodological rigor while simplifying analytical structures. It addresses criteria for selecting visual marks, establishing typographic hierarchy, applying color sparingly, choosing appropriate scales, and writing precise annotations. It also examines the integration of multimodality text, image, audio, and interactivity and narrative patterns (situation, tension, evidence, resolution) that maximize clarity and engagement. Practical examples include dashboards for realtime corporate monitoring, network representations with centrality metrics in sociological studies, and animated charts in governmental reports. Accessibility, responsiveness, and user testing are underscored as non-negotiable requirements. The brief concludes that data-driven narrative is an essential competence for professionals in Artificial Intelligence and Data Science, because it expands interpretive reach, analytical transparency, and the persuasive power of information, fostering ethical, reproducible, evidence-oriented decisions in varied contexts