Dashboard Bonito Não Salva Dado Ruim

Se você trabalha com dados algum tempo, já deve ter entendido de alguma forma que dashboard bonito não salva dado ruim.

Vivemos uma corrida desenfreada por entregas rápidas, dashboards coloridos, cheios de gráficos chamativos e filtros elegantes. Só que… existe uma pergunta que, quase sempre, fica esquecida no caminho:

“De que adianta um dashboard incrível… se os dados estão errados?”

E esse é o ponto central da reflexão que precisamos fazer. Se você é analista, engenheiro, cientista, gestor ou simplesmente alguém que consome dados na empresa, fica até o final – esse papo é sério.

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Dashboard bonito, dado ruim: onde começa o erro?

Muita gente acha que trabalhar com dados é abrir o Power BI, Looker Studio, Tableau ou qualquer outra ferramenta de visualização de dados, escolher um gráfico, aplicar umas cores, jogar uns números e pronto… missão cumprida.

Só que não.

O erro começa quando as discussões sobre dados giram só em torno do visual. A pergunta vira: “Como deixar mais bonito?” e não mais “Esse dado faz sentido?”

Isso é extremamente comum, principalmente quando:

O projeto tem prazo curto.
A pressão por entregar “alguma coisa” é enorme.
A liderança quer mostrar um resultado rápido para alguma diretoria.

E qual o resultado disso? Um dashboard lindo, mas construído em cima de dados sem qualidade, desatualizados ou, pior, incorretos.

Os custos invisíveis de pular etapas

Na ânsia de entregar rápido, muita coisa fica de lado:

Dados sem validação.
Falta de integração entre fontes.
Métricas mal definidas (ou interpretadas de forma diferente por cada área).
Documentação inexistente.

O problema é que, quando a primeira inconsistência aparece, vem o caos. A equipe perde tempo “apagando incêndio”, a credibilidade dos dados vai embora, e o dashboard – aquele lindo, cheio de ícones e interatividade – perde completamente o sentido.

A raiz do problema: Dados sem qualidade não sustentam decisões

O iceberg dos dados que ninguém vê. Todo mundo vê o gráfico bonitão no Power BI.

PS: Pessoal,
Falo mais do Power BI, pois ultimamente é a ferramenta que tenho mais utilizado, nada contra, na verdade, das que trabalhei é a que mais gostei e gosto de trabalhar… texto que segue!

Mas poucos enxergam o que tem por trás:

A origem dos dados.
A frequência das atualizações.
Quem é responsável pela manutenção.
Quais são as regras de negócio aplicadas.
Se os dados passaram por algum processo de validação.

Se você ignora isso, está basicamente olhando só para a ponta do iceberg… e esquecendo que 90% dele está submerso e pode afundar seu projeto inteiro.

Quem cuida dos dados? Spoiler: quase ninguém olha pra isso

Existe uma pergunta que muita gente foge:
“Quem é o dono desses dados?”

Sem essa resposta, ninguém se responsabiliza pela qualidade, atualização ou manutenção da base. A consequência direta? Um ciclo infinito de retrabalho.

E o mais grave: quando os dados não têm dono, ninguém se sente responsável pelos erros.

O impacto no negócio: Confiança quebrada, decisões erradas

Quando o dado mente, o prejuízo é real. Pode parecer exagero, mas não é. Dados ruins não são só uma questão técnica.

Eles impactam diretamente:

A confiança nas análises.
A tomada de decisão.
A produtividade da equipe.
E, sim, o resultado financeiro da empresa.

Imagine um dashboard de vendas que mostra números 15% abaixo do real por causa de um erro na integração.

A diretoria toma uma decisão de corte de verba achando que a performance está ruim. Isso gera impacto direto no negócio.

Perder a credibilidade nos dados é muito mais caro do que parece

Quando um dashboard entrega informação errada, algo se quebra:

A área de dados vira suporte técnico e perde seu papel estratégico.
As pessoas começam a desconfiar dos dados.
As reuniões viram discussões sobre “se o número está certo ou não”, e não mais sobre “o que fazer com esse número”.

Governança de Dados: Aquilo que ninguém vê (mas todo mundo precisa)

Dado de qualidade vem antes do dashboard bonito.

Quer ter dashboards realmente úteis? Então precisa começar pelo básico, que é invisível aos olhos de quem só vê o gráfico:

Mapear as fontes de dados.
Definir a periodicidade de atualização.
Validar as regras de negócio.
Documentar os processos.
Definir quem é o responsável (dono) dos dados.
Implementar processos de governança.

Sem isso, qualquer análise é só um castelo de areia.

Processo antes da estética: O ciclo que funciona

O ciclo certo não começa na tela do Power BI. Começa antes:

Entendimento do problema.
O que o negócio realmente precisa responder?
Mapeamento das fontes.
De onde vem os dados? Eles estão confiáveis?
Modelagem dos dados.
Transformar, limpar, padronizar e garantir a qualidade.
Validação com o negócio.
Esses números fazem sentido? Estão corretos?
Só então… construir o dashboard.
Agora sim, com dados validados e confiáveis.

Mudança de Mentalidade de apagar incêndio para gerar valor

Dashboards bonitos não geram valor sozinhos.

Se a sua área de dados vive na cultura do “faz aí rapidinho”, o resultado é sempre o mesmo: retrabalho, pressão e dashboards que ninguém confia ou ninguém utiliza.

Mudar essa mentalidade exige:

Educar as lideranças sobre o ciclo de dados.
Explicar que dado de qualidade não nasce pronto.
Defender o tempo necessário para fazer do jeito certo.

IMPORTANTE: Por experiência própria sei da pressão de entregar resultados, porém uma habilidade para qualquer profissional de dados é a comunicação e planejamento.

Por isso acredito ser importante entender que em muitos momentos teremos que entregar uma análise “rapidinha” para gestor, líder ou alguma área.

Nesse caso é necessário entregar algo rápido para atender certas demandas, e não necessariamente é preciso um dashboard, uma planilha Excel em muitos casos atenderam perfeitamente certas solicitações urgentes que precisei atender.

Trabalhar com dados é, antes de tudo, trabalhar com pessoas

Por trás de um dado bem tratado, existe:

Conversa com os donos dos sistemas.
Alinhamento com as áreas de negócio.
Discussões sobre definição de métricas.
Acordos sobre responsabilidades.

Quem acha que trabalhar com dados é só realizar consultas no SQL, codar em Python ou montar gráficos no Power BI, tá olhando só metade do jogo.

Reflexão: Qual é o preço de não se importar com dados?

Se você chegou até aqui, já percebeu:
Dashboard bonito não salva dado ruim. E nunca vai salvar.

A reflexão que deixo pra você, seja analista, gestor ou liderança, é simples:

Você está olhando só para a aparência ou para a estrutura?
Seus dashboards contam uma história confiável ou estão maquiando problemas?
Sua empresa investe em governança ou só quer “entregas rápidas”?

O mercado está cheio de dashboards bonitos…
Mas os negócios de verdade são sustentados pelos dados certos, na hora certa, com qualidade.

E no final das contas, essa é a única métrica que realmente importa.

Conclusão: Dashboard bonito não salva dado ruim. Mas dado bom salva qualquer dashboard.

Se tem uma coisa que precisa ficar clara, é isso:
O dado é o combustível. O dashboard é só o painel.

O dashboard pode até ser bonito, mas se o combustível tá acaba, o carro não anda.

Invista em governança. Cuide dos processos. Defenda a qualidade. Porque no fim, a estética sem estrutura não leva ninguém a lugar nenhum.