O que é Análise de Dados? O Futuro das Decisões Baseadas em Dados

Existem muitos aspectos para entender a análise de dados, então por onde começar?

Alguns podem mergulhar diretamente nas linguagens de programação usadas para análise, outros podem observar como as análises são usadas para resolver problemas de negócios.

Para um ponto de partida mais simples, primeiro explicaremos os tipos de dados que estão sendo analisados. Em seguida, veremos o processo de análise de dados, identificaremos as fontes de onde os dados são coletados, dividiremos os diferentes tipos de análises e terminaremos com algumas tendências.

Mas antes de podermos entrar em qualquer um dos tópicos acima, devemos primeiro definir a análise de dados.

Isso é importante porque ajuda as empresas a se tornarem orientadas por dados, o que significa que suas decisões são apoiadas por dados. A análise de dados também ajuda as empresas a prever problemas antes que ocorram e a mapear possíveis soluções.

Enquanto mais empresas recorrem à análise de dados para identificar lacunas, muitas pessoas ainda precisam de esclarecimentos. É por isso que estamos começando com a raiz da análise de dados: discernir dados qualitativos de dados quantitativos.

O que são dados qualitativos e quantitativos

A análise de dados é composta por dados qualitativos e quantitativos. A composição desses tipos de dados é importante, considerando como será analisada posteriormente. Vamos começar com dados qualitativos.

Entendendo os dados qualitativos

Os dados qualitativos perguntam "por quê" e consistem em características, atributos, rótulos e outros identificadores. Alguns exemplos de como os dados qualitativos são gerados incluem:

• Textos e documentos
• Gravações de áudio e vídeo
• Imagens e símbolos
• Transcrições de entrevistas e grupos focais
• Observações e anotações

Os dados qualitativos são descritivos e não estatísticos, ao contrário dos dados quantitativos.

Entendendo os dados quantitativos

Os dados quantitativos perguntam "quanto" ou "quantos", e consistem em números e valores. Alguns exemplos de como os dados quantitativos são gerados incluem:

• Testes
• Experimentos
• Pesquisas
• Pesquisa de mercado
• Métricas

Os dados quantitativos são estatísticos, conclusivos e mensuráveis, tornando-os um candidato mais ideal para análise de dados.

Compreendendo os dois tipos de dados, é hora de ver por que as estruturas de dados fazem tanta diferença também.

O que são dados estruturados e não estruturados

Em seguida, vamos para dados estruturados e não estruturados. Como os dados são estruturados determinará como são coletados e processados e quais métodos precisarão ser usados para extrair insights. Vamos começar com dados estruturados.

Entendendo os dados estruturados

Os dados estruturados são mais frequentemente categorizados como dados quantitativos. São, como você pode ter adivinhado pelo nome, altamente estruturados e organizados, para que possam ser facilmente pesquisados em bancos de dados relacionais. Pense em planilhas e tabelas.

Alguns exemplos de dados estruturados incluem:

• Nomes e datas
• Endereços residenciais e de e-mail
• Números de identificação
• Informações transacionais

Os dados estruturados são geralmente preferidos para análise de dados, pois são muito mais fáceis para as máquinas digerirem, ao contrário dos dados não estruturados.

Entendendo os dados não estruturados

Os dados não estruturados representam mais de 80 por cento de todos os dados gerados hoje. O lado negativo disso é que os dados não estruturados não podem ser coletados e processados usando ferramentas e métodos convencionais.

Para aproveitar os dados não estruturados, abordagens mais modernas, como a utilização de bancos de dados NoSQL ou o carregamento de dados brutos em lakes de dados, precisarão ser consideradas.

Alguns exemplos de dados não estruturados incluem:

• E-mails e SMS
• Arquivos de áudio e vídeo
• Mídias sociais
• Imagens de satélite e vigilância
• Logs de servidor e weblogs

Fazer sentido dos dados não estruturados não é uma tarefa fácil, mas para insights mais preditivos e proativos, mais empresas estão procurando maneiras de desconstruí-los.

O processo de análise de dados

Agora que conhecemos a anatomia dos dados, é hora de ver os passos que as empresas devem seguir para analisá-los. Isso é conhecido como o processo de análise de dados.

Passo 1: Definir uma necessidade

O primeiro passo nesse processo é definir uma necessidade de análise. As vendas estão caindo? Os custos de produção estão subindo? Os clientes estão satisfeitos com seu produto? Estas são perguntas que precisarão ser consideradas. Além disso, é importante ter um plano de gerenciamento de dados estabelecido. Isso garantirá que todos os dados que entram e saem do seu sistema estejam organizados e contabilizados. Muitas empresas confiam em uma plataforma de gerenciamento de dados (DMP) para armazenar todos os dados em um hub centralizado.

Passo 2: Coletar dados

Uma empresa geralmente coleta dados estruturados de suas fontes internas, como software CRM, sistemas ERP, ferramentas de automação de marketing e mais. Existem também muitas fontes de dados abertas para coletar informações externas. Por exemplo, acessar conjuntos de dados financeiros e econômicos para localizar padrões ou tendências.

Passo 3: Eliminar duplicatas e inconsistências

Depois de ter todos os dados corretos, é hora de classificar e limpar quaisquer duplicatas, dados anômalos e outras inconsistências que possam distorcer a análise.

Passo 4: Analisar dados

Agora para a análise, e há várias maneiras de fazê-lo. Por exemplo, o software de inteligência de negócios pode gerar gráficos e relatórios que são facilmente compreendidos pelos tomadores de decisão. Também se pode realizar uma variedade de técnicas de mineração de dados para uma análise mais profunda. Este passo depende dos requisitos e recursos do negócio.

Passo 5: Tomar ação

O passo final é colocar a análise em ação. Como se interpreta os resultados da análise é crucial para resolver o problema de negócios levantado no passo um. Seus resultados devem pintar um quadro claro de como seguir em frente. Caso contrário, este é o momento certo para reavaliar seu método de análise de dados e ver onde podem haver lacunas em seu processo.

Tipos de análise de dados

Nem todas as análises são criadas iguais. Cada uma tem seu nível de complexidade e profundidade de insight que revelam. Abaixo estão os quatro tipos de análise de dados que você ouvirá comumente.

1. Análise descritiva

A análise descritiva é introdutória retrospectiva e é o primeiro passo para identificar "o que aconteceu" em relação a uma consulta de negócios. Por exemplo, esse tipo de análise pode apontar para o declínio do tráfego do site ou um aumento no engajamento nas mídias sociais. A análise descritiva é o tipo mais comum de análise de negócios hoje.

2. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica também é retrospectiva, embora identifique "por que" algo pode ter ocorrido. É uma abordagem analítica mais aprofundada e pode aplicar técnicas de mineração de dados para fornecer contexto a uma consulta de negócios.

3. Análise preditiva

A análise preditiva tenta prever o que provavelmente acontecerá a seguir com base em dados históricos. Este é um tipo de análise avançada que utiliza mineração de dados, aprendizado de máquina e modelagem preditiva.

A utilidade do software de análise preditiva transcende muitas indústrias. Os bancos estão usando para uma detecção de fraudes mais clara, os fabricantes estão usando para manutenção preditiva e os varejistas estão usando para identificar oportunidades de venda adicional.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva é uma análise de extrema complexidade, muitas vezes exigindo cientistas de dados com conhecimento prévio de modelos prescritivos. Utilizando tanto dados históricos quanto informações externas, a análise prescritiva pode fornecer próximos passos calculados que uma empresa deve tomar para resolver sua consulta.

Embora todas as empresas adorariam acessar a análise prescritiva, a quantidade de recursos necessários simplesmente não é viável para muitas. Embora existam algumas tendências de análise que podemos esperar tomar forma em breve.

Tendências de análise de dados

À medida que a ciência de dados se torna mais comum nos negócios, as análises certamente mudarão de retrospectivas para mais proativas e preditivas. Para validar isso, perguntamos a 10 especialistas do setor que trabalham com dados suas opiniões sobre as principais tendências de análise de dados.

Aqui estão alguns destaques notáveis:

• Um especialista diz que as análises em tempo real estão em ascensão e podem potencialmente transformar como os serviços profissionais operam. Os dados em tempo real fornecem insights sobre o que está acontecendo agora e são ideais para análises preditivas.
• Outro especialista afirmou que o aprendizado de máquina se tornará tão proeminente que deixará os usuários humanos para conceber tratamentos criativos para resolver problemas ou maximizar lucros. O aprendizado de máquina é incrivelmente popular na análise de dados hoje.
• Um especialista em tecnologia de escuta de mídias sociais falou sobre o vínculo único entre a análise de dados e o big data e como as empresas analisam fotos nas mídias sociais para sentimento.

Melhores plataformas de análise de dados

Encontrar a plataforma de análise de dados certa é essencial para empresas que buscam tomar decisões orientadas por dados. Seja você uma empresa SaaS, uma pequena startup ou uma empresa de marketing digital, a ferramenta certa pode ajudá-lo a visualizar, analisar e otimizar seus dados para obter melhores insights.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Análise do G2, um produto deve:

• Fornecer recursos robustos de ingestão, integração e preparação de dados como parte da plataforma
• Consumir dados de qualquer fonte por meio de uploads de arquivos, consultas de banco de dados e conectores de aplicativos
• Permitir a modelagem, combinação e descoberta de dados
• Criar relatórios e visualizações com utilidade comercial
• Criar e implantar aplicativos de análise interna

Abaixo estão as cinco principais plataformas de análise líderes do Relatório Grid® de Inverno de 2025 do G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. Amazon QuickSight: melhor software de análise para empresas SaaS

Amazon QuickSight é uma ferramenta de análise em nuvem com capacidades de inteligência de negócios (BI). É projetada para velocidade, escalabilidade e integração com serviços AWS. Para empresas SaaS, oferece implantação sem servidor, escalonamento automático e preços por sessão, tornando-se uma solução econômica que cresce com suas necessidades de dados.

A arquitetura nativa da nuvem do QuickSight permite que as empresas SaaS escalem sem se preocupar com limitações de hardware, enquanto seus preços por sessão mantêm os custos gerenciáveis.

O que os usuários mais gostam:

"O que mais gosto no Amazon QuickSight é como é fácil de usar e como funciona rapidamente, independentemente do seu nível de habilidade. Sua facilidade de implementação é impressionante, pois é baseada em nuvem e não requer instalações ou configurações complexas. Além disso, a frequência de uso é alta porque é tão acessível, e a facilidade de integração com outros serviços AWS o torna uma parte perfeita do seu fluxo de trabalho. No geral, é uma ferramenta direta e eficiente, e vários recursos são muito úteis para gerar relatórios."

- Avaliação do Amazon QuickSight, Ambuj S.

O que os usuários não gostam:

"No início, sim, tive a sensação de que há uma falta de opções para personalização de painéis, mas quanto mais tempo fiquei com o sistema, mais percebi que a grande maioria de nossos requisitos pode ser satisfeita com os modelos fornecidos. No entanto, ainda acho que dois ou três tipos a mais de representação gráfica atenderiam bem a necessidades adicionais."

- Avaliação do Amazon QuickSight, Jai C.

2. Microsoft Power BI: melhor plataforma de análise para startups e pequenas empresas

Microsoft Power BI é uma das ferramentas de análise mais acessíveis e fáceis de usar, tornando-se uma escolha principal para startups e pequenas empresas que precisam de relatórios robustos sem a complexidade de nível empresarial. Integra-se perfeitamente com o Microsoft 365, Azure e aplicativos de negócios de terceiros, fornecendo uma visão abrangente e em tempo real do desempenho dos negócios.

Os preços acessíveis do Power BI, sua interface intuitiva e integrações profundas com ferramentas da Microsoft o tornam a solução ideal para empresas que buscam escalar sem custos excessivos.

O que os usuários mais gostam:

"Esta ferramenta de análise de negócios é um maravilha; pode realmente cobrir qualquer tarefa importante para a qual seria necessário um profissional; funciona em várias áreas, e o desempenho é excelente. Neste caso, destaco a área de Marketing porque nos ajudou a aumentar o número de clientes. O Microsoft Power BI oferece análises e monitoramento para e-mail ou redes sociais para campanhas de marketing online. Isso nos permitiu avaliar e tomar decisões bem-sucedidas."

- Avaliação do Microsoft Power BI, John A.

O que os usuários não gostam:

"Não permite exportação direta para PHP. É necessário usar obrigatoriamente os serviços da Microsoft. Isso limita um pouco a capacidade de carregar nossos painéis livremente em um site."

- Avaliação do Microsoft Power BI, Lorenzo S.

3. Tableau: melhor plataforma para analisar dados de clientes

O Tableau é uma poderosa ferramenta de visualização de dados que permite que as empresas explorem dados de clientes de uma maneira altamente interativa e visual. Seja rastreando o comportamento do cliente, realizando testes A/B ou analisando tendências de vendas, o Tableau transforma dados complexos em painéis fáceis de entender.

As visualizações intuitivas do Tableau ajudam as empresas a ver tendências, padrões e insights em dados de clientes sem exigir expertise avançada em análises.

O que os usuários mais gostam:

"Oferece uma maneira intuitiva e altamente interativa de visualizar dados. A interface de arrastar e soltar facilita a criação de painéis complexos sem exigir conhecimento técnico extenso. A capacidade de se conectar a várias fontes de dados sem problemas é uma vantagem significativa, e as poderosas capacidades de visualização permitem uma narrativa de dados clara e perspicaz."

- Avaliação do Tableau, Rui R.

O que os usuários não gostam:

"Tem uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes. Algumas funcionalidades avançadas exigem conhecimento de scripts ou campos calculados, o que pode ser desafiador para usuários não técnicos. Além disso, a estrutura de preços pode ser cara para pequenas empresas, e a versão desktop carece de alguns recursos de colaboração baseados em nuvem encontrados em concorrentes como o Power BI."

- Avaliação do Tableau, Miguel R.

4. Alteryx: melhor software de análise para marketing digital

Alteryx é uma ferramenta de mistura de dados e análise preditiva que permite que as equipes de marketing processem, limpem e analisem dados para um melhor desempenho de campanhas. Ao contrário das ferramentas tradicionais de BI, o Alteryx foca na automação da preparação de dados e aprendizado de máquina, tornando-se indispensável para os profissionais de marketing lidando com dados complexos e não estruturados.

O Alteryx automatiza análises de marketing, modelagem de atribuição e segmentação de clientes, ajudando as equipes a melhorar o ROI e a tomada de decisões orientada por dados.

O que os usuários mais gostam:

"Minha empresa lida com grandes quantidades de dados de vendas e clientes em diferentes regiões. Usamos o Alteryx para automatizar nosso processo semanal de relatórios de vendas. Anteriormente, usávamos o Excel para fazer esse processo manualmente. Devido à interface de arrastar e soltar do Alteryx, mesmo usuários não técnicos puderam criar fluxos de trabalho sem escrever código. Uma vez que nossa equipe configurou o fluxo de trabalho, ele pôde ser executado em um cronograma sem intervenção manual."

- Avaliação do Alteryx, James A.

O que os usuários não gostam:

"O Alteryx funciona bem para processamento em lote, mas não suporta dados de streaming em tempo real. Além disso, conectar-se a APIs de mídias sociais exigiu scripts personalizados."

-Avaliação do Alteryx, Alexander L.

5. Looker: melhor software de análise para desenvolvedores de aplicativos

Looker é uma poderosa plataforma de BI e análises incorporadas para desenvolver aplicativos orientados por dados. Ao contrário das ferramentas de análise tradicionais, o Looker usa uma abordagem moderna de modelagem de dados (LookML) para criar métricas e relatórios personalizados, tornando-se um favorito para desenvolvedores de aplicativos e equipes técnicas.

O acesso a dados em tempo real e as análises incorporadas do Looker o tornam uma escolha principal para desenvolvedores que desejam fornecer insights diretamente dentro de seus aplicativos.

O que os usuários mais gostam:

"O Looker foi transformador para como gerenciamos e interpretamos dados. Tornou-se uma ferramenta que usamos semanalmente, se não diariamente. Foi central para nosso processo de consolidação e centralização de dados. Combinamos fontes, incluindo Google Analytics, Search Console, social e planilhas personalizadas, que mudaram completamente nossa abordagem de relatórios. Ajudou-nos a reduzir o tempo para gerar relatórios, obter insights e reduzir erros. Também foi fácil de implementar e escalar. O Looker nos ajudou a construir uma cultura de tomada de decisões orientada por dados durante todo o ano, dando a cada equipe as ferramentas e insights de que precisam para operar de forma eficaz e eficiente. Nunca precisei entrar em contato com o suporte ao cliente, o que me diz que a ferramenta está fazendo o que deveria fazer."

- Avaliação do Looker, Andrea G.

O que os usuários não gostam:

"O Looker pode ter uma curva de aprendizado acentuada, especialmente com sua linguagem de modelagem LookML, que pode ser desafiadora para usuários não técnicos. Suas opções de visualização de dados são menos personalizáveis do que ferramentas como Tableau ou Power BI. A dependência do LookML pode criar gargalos para relatórios de autoatendimento. O preço do Looker também pode ser caro, especialmente para equipes menores. O desempenho pode diminuir com grandes conjuntos de dados, e ele carece de algumas integrações prontas para uso e recursos colaborativos em outras ferramentas de BI."

- Avaliação do Looker, Shubham S.

Perguntas frequentes sobre software de análise de dados

Ainda em dúvida? Encontre suas respostas abaixo.

Qual é a diferença entre ferramentas de inteligência de negócios e plataformas de análise de dados?

As ferramentas de BI se concentram em relatórios de dados históricos, painéis e análise de tendências básicas, enquanto as plataformas de análise de dados vão além do BI, oferecendo análises preditivas, insights impulsionados por IA, modelos de aprendizado de máquina e exploração de dados em tempo real.

Quais são as principais plataformas de análise de dados para a indústria de serviços?

O Microsoft Power BI é amplamente utilizado em empresas baseadas em serviços para rastrear o desempenho operacional, métricas financeiras e satisfação do cliente. O Qlik Sense fornece insights impulsionados por IA, análises em tempo real e capacidades de BI de autoatendimento, tornando-o uma forte opção para otimização de serviços.

Qual software de análise é recomendado para empresas de tecnologia e software?

O Looker é ideal para empresas de tecnologia que precisam de modelagem baseada em SQL e análises incorporadas para aplicativos de software. O Sisense oferece ferramentas de BI escaláveis com painéis impulsionados por IA, tornando-o ótimo para a tomada de decisões orientada por dados dentro de empresas de software.

Preciso de habilidades de codificação para usar plataformas de análise de dados?

Não. Muitas plataformas, como Tableau, Power BI e Zoho Analytics, oferecem interfaces de arrastar e soltar que não exigem conhecimento de codificação. No entanto, ferramentas avançadas como Looker e Sisense podem exigir conhecimento de SQL ou Python para modelagem de dados personalizada.

Quais ferramentas de análise oferecem os melhores insights para inteligência de negócios e tomada de decisões?

O Power BI é uma poderosa ferramenta de BI com recomendações impulsionadas por IA, automação e painéis em toda a empresa. O Tableau permite que as empresas construam relatórios interativos, descubram tendências e visualizem dados de várias fontes, tornando-o ótimo para a tomada de decisões estratégicas.

Qual é o melhor software de análise para desenvolvedores de aplicativos que buscam rastrear desempenho?

Com análises baseadas em eventos, o Mixpanel ajuda os desenvolvedores de aplicativos a rastrear engajamento, retenção e comportamento do usuário. O Firebase Analytics é construído para desenvolvedores móveis e oferece monitoramento de aplicativos em tempo real, relatórios de falhas e segmentação de público.

Pequenas empresas podem se beneficiar da análise de dados?

Pequenas empresas podem se beneficiar de plataformas acessíveis e fáceis de usar, como Microsoft Power BI, Zoho Analytics e Google Analytics, para rastrear o comportamento do cliente, melhorar estratégias de marketing e otimizar o desempenho dos negócios.

Quais plataformas de análise são melhores para rastreamento de crescimento e otimização de estratégia de marketing?

O Amplitude é uma escolha principal para equipes de crescimento que precisam de insights preditivos do usuário, coortes comportamentais e análise de retenção. O Looker permite que as equipes de marketing construam pipelines de análise personalizados e integrem dados de várias fontes de marketing.

Quais são as melhores soluções de análise de dados para otimizar o desempenho dos negócios?

O Tableau é amplamente utilizado para rastreamento de KPIs, análise financeira e painéis de otimização de desempenho. O Sisense fornece insights de desempenho impulsionados por IA, análises preditivas e soluções de BI incorporadas para empresas que buscam melhorar as operações.

Pensando com dados

Então, o que você pode tirar desta visão geral da análise de dados?

Sabemos que os dados podem ser descritivos e sentimentais ou conclusivos e numéricos. Como os dados são estruturados também desempenha um papel fundamental em sua análise.

Quando se trata de análise, há um processo geral de cinco etapas de definir a necessidade, coletar dados, limpá-los, analisá-los e depois interpretá-los. Dependendo dos requisitos do negócio, a interpretação pode variar imensamente.

Então, existem quatro tipos de análise de dados. Alguns são retrospectivos, e outros são preditivos e proativos. Estes últimos se tornarão mais comuns com os avanços em inteligência artificial, aprendizado de máquina, modelagem estatística e outras disciplinas de ciência de dados.

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Este artigo foi publicado originalmente em 2019. Foi atualizado com novas informações.