Dez anos atrás, fiz um gráfico que custou um cliente para minha empresa.
Ele não estava tecnicamente errado. Mas o gráfico de pizza 3D com sete segmentos, cada um de uma cor diferente, não conseguiu comunicar que uma linha de produtos estava perdendo muito dinheiro. O cliente olhou para ele, assentiu educadamente e tomou a decisão errada.
Fiquei obcecada em evitar erros de visualização desde então.
Erro #1: O Dashboard "Pau Para Toda Obra"
Sintomas: 15 gráficos em uma tela. Cinco tipos diferentes de gráficos. Cores por toda parte. Requer rolagem.
Por que acontece: Pensamento de "podemos precisar desses dados". Medo de deixar algo de fora.
A correção: Pergunte "que decisão este dashboard suporta?" e remova tudo que não serve diretamente a essa decisão. Eu meço por 3-5 visualizações no máximo por dashboard.
Falando sério: Uma vez herdei um dashboard com 47 gráficos. Após entrevistar os usuários, descobrimos que eles só olhavam para 6 deles. Reconstruímos em um dia.
Erro #2: Eixos Y Enganosos
Sintomas: Eixo Y que não começa em zero (quando deveria). Eixos truncados que exageram diferenças.
Por que acontece: Às vezes manipulação intencional. Geralmente é apenas o comportamento padrão da ferramenta.
A correção: Para gráficos de barras, sempre comece em zero. Para gráficos de linha, depende — se você está mostrando pequenas mudanças percentuais, começar em um valor mais alto pode ser apropriado, mas anote claramente.
O teste: Uma pessoa razoável seria enganada por este eixo? Se sim, corrija.
Erro #3: Paletas Arco-Íris
Sintomas: Cada série de dados em uma cor diferente. Vermelho, laranja, amarelo, verde, azul, roxo, tudo em um gráfico.
Por que acontece: Paletas padrão do software. Crença de que "mais cores = mais fácil de distinguir".
A correção: Use uma cor de destaque para o que importa. Cinza para todo o resto. Se precisar usar várias cores, limite-se a 3-4 da mesma família.
A pesquisa: Paletas arco-íris são particularmente problemáticas porque não têm uma ordem natural. Vermelho é maior que azul? Nossos cérebros não sabem, então trabalham mais.
Erro #4: "Chart Junk" (Lixo no Gráfico)
Sintomas: Efeitos 3D. Grades pesadas. Elementos decorativos. Imagens de fundo. Sombras.
Por que acontece: As ferramentas facilitam. As pessoas acham que parece "profissional" ou "envolvente".
A correção: Remova tudo que não transmite informação diretamente. Na dúvida, tire.
Edward Tufte chama isso de "chartjunk" e ele está certo — cada pixel deve trabalhar para a compreensão dos dados.
Erro #5: Gráfico Errado para os Dados
Sintomas: Gráficos de pizza com 12 segmentos. Gráficos de linha para dados categóricos. Gráficos de barras para séries temporais com 100+ pontos.
Por que acontece: Não pensar no que o gráfico precisa comunicar.
A correção: Combine o tipo de gráfico com a pergunta que você está respondendo:
- Comparando valores? → Gráfico de barras
- Mostrando tendências? → Gráfico de linha
- Parte de um todo? → Barra empilhada (ou pizza se tiver 4 segmentos ou menos)
- Correlação? → Gráfico de dispersão
Erro #6: Nenhuma Hierarquia Clara
Sintomas: Tudo tem o mesmo tamanho. Nenhuma ênfase visual. O insight mais importante não se destaca.
Por que acontece: Tratar todos os dados como igualmente importantes.
A correção: Use tamanho, cor e posição para criar ênfase. O número mais importante deve ser o maior. O gráfico principal deve estar no canto superior esquerdo.
Eu uso o "teste de apertar os olhos" — olhe para seu dashboard com os olhos meio fechados. A coisa mais importante ainda se destaca? Se não, fortaleça a hierarquia.
Erro #7: Contexto Ausente
Sintomas: Números sem comparação. Tendências sem explicação. Dados sem significado.
Por que acontece: Assumir que o público sabe como é "bom".
A correção: Sempre mostre comparação — período anterior, meta, referência ou média. Adicione anotações para eventos significativos. Inclua um breve texto explicando o que o visualizador deve concluir.
Ruim: "Receita: US$ 2,3M"
Melhor: "Receita: US$ 2,3M (+15% vs meta)"
Erro #8: Complicando o Simples
Sintomas: Gráficos de bolhas quando um gráfico de barras funcionaria. Diagramas de Sankey para fluxos simples. Gráficos de radar para comparações básicas.
Por que acontece: Desejo de parecer sofisticado. Tédio com gráficos "básicos".
A correção: Use o gráfico mais simples que transmite sua mensagem. Gráficos complexos devem ser reservados para relacionamentos complexos que gráficos mais simples não podem mostrar.
Minha regra: Se você tiver que explicar como ler o gráfico, escolha um gráfico diferente.
Erro #9: Design Inconsistente
Sintomas: Esquemas de cores diferentes entre gráficos. Fontes variadas. Estilos incompatíveis na mesma página.
Por que acontece: Gráficos criados em momentos diferentes. Múltiplas pessoas contribuindo. Nenhum guia de estilo.
A correção: Estabeleça uma linguagem visual e mantenha-se firme. As mesmas cores significam as mesmas coisas. Os mesmos tipos de gráfico para os mesmos tipos de dados. Tipografia consistente.
Isso importa mais do que as pessoas pensam. A inconsistência força o visualizador a reaprender a ler cada gráfico.
Erro #10: Ignorando a Acessibilidade
Sintomas: Combinações de cores vermelho-verde. Baixo contraste. Texto pequeno. Sem texto alternativo (alt text).
Por que acontece: Não pensar em usuários diversos. Testando apenas em sua própria configuração.
A correção:
- Use paletas amigáveis para daltônicos (muitas ferramentas oferecem)
- Garanta contraste suficiente (as diretrizes WCAG ajudam)
- Inclua padrões ou rótulos, não apenas cor, para distinguir categorias
- Adicione títulos descritivos e texto alternativo
Cerca de 8% dos homens têm alguma forma de deficiência na visão de cores. Provavelmente é alguém da sua equipe ou do seu público.
O Meta-Erro
O maior erro não é nenhum desses individualmente — é não testar suas visualizações com usuários reais.
Mostre seu gráfico para alguém que não conhece os dados. Pergunte o que ele está dizendo. Cronometre quanto tempo leva para eles entenderem.
Se eles tiverem dificuldade, a culpa não é deles. É do gráfico.
Como é o Bom
As melhores visualizações que já vi compartilham características comuns:
- Uma mensagem clara por gráfico
- Hierarquia óbvia (você sabe o que procurar primeiro)
- Decoração mínima
- Design consistente
- Contexto para interpretação
- Acessível a diversos visualizadores
Ferramentas Que Ajudam
Ferramentas modernas como o ChartGen ajudam a evitar muitos desses erros aplicando as melhores práticas automaticamente. A IA não sugerirá um gráfico de pizza com 12 fatias ou aplicará efeitos 3D.
Mas as ferramentas são auxiliares, não substitutos para o julgamento. Entender por que esses erros são problemas torna você melhor em identificá-los — independentemente do software que usar.
Pensamento Final
Todo erro de visualização compartilha uma causa raiz: priorizar o que parece impressionante em vez do que comunica com clareza.
O objetivo não é impressionar. É informar.
Quando você se pegar adicionando algo "porque parece bom", pause e pergunte: isso ajuda alguém a entender os dados mais rapidamente?
Se não, apague.