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Um dos aspectos mais importantes de uma cultura digital é o desenvolvimento de estratégias empresariais baseadas em dados.
A verdade é que, atualmente, os dados movem o mundo. Tudo o que fazemos na internet se torna um dado. As formas como interagimos com produtos são dados. Todos os conteúdos que consumimos na internet são dados. E as ferramentas de Inteligência Artificial, que agora fazem parte da rotina de diferentes profissionais, também só funcionam por conta dos dados.
Ou seja, os dados são insumos valiosos para as estratégias de toda a empresa. Sendo assim, todas as tomadas de decisões de uma organização — especialmente as mais estratégicas —, são e devem ser baseadas em análises de dados.
Por isso, não somente a área de tecnologia, mas todas as pessoas colaboradores de uma empresa precisam ter um conhecimento de análise de dados — mesmo que seja um conhecimento básico.
E, como você vai perceber mais adiante, o conhecimento de análise de dados tem diferentes níveis de complexidade: isso inclui desde noções em Excel até conhecimentos mais avançados em Python e outras linguagens de programação.
Pensando nisso, o objetivo deste artigo é refletir sobre o que é análise de dados, quais os principais tipos e ferramentas e, principalmente, qual é a importância desse processo para a estratégia das empresas.
O que é análise de dados
A análise de dados é o processo de aplicação de técnicas estatísticas e lógicas para avaliar alguns tipos de informações. Isso compreende a inspeção, investigação, armazenamento e acompanhamento de informações em formato de dados para obter novos conhecimentos.
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O principal objetivo da análise de dados é extrair informações e insights relevantes a partir dos dados. Ou seja, a ideia é extrair resultados mensuráveis e úteis.
A partir de dados de diferentes fontes, é possível orientar estratégias mais assertivas, com foco no objetivo do negócio. Então, em resumo, a análise de dados empresariais é o uso de informações para a tomada de decisões de um negócio.
O que é análise avançada de dados
A análise avançada de dados, por sua vez, compreende uma análise de grandes quantidades e de diferentes formatos de informações, de forma muito ágil. Ou seja, é o desenvolvimento da análise de dados para analisar mais dados, tanto em quantidade quanto em qualidade, de forma mais rápida.
Inclusive, essa capacidade analítica — que, de certo modo, só é possível a partir da evolução das soluções tecnológicas — permite a aplicação da Inteligência Artificial, como no modelo LLM, para diversas áreas da empresa.
Na prática, isso significa que as empresas conseguem visualizar o contexto de seu mercado com mais detalhes e mais velocidade. Por consequência, conseguem criar oportunidades mais sólidas por meio de seus diversos dados.
Inclusive, para melhor compreensão, é possível pensar na análise avançada de dados como se fosse um radar que transmite informações 24h por dia a partir de uma visão 360º. Ou seja, os dados abrangem todas as perspectivas, mas também são extremamente ágeis e eficientes.
Diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics
É provável que você já tenha ouvido falar sobre Big Data, Data Science e Data Analytics. De fato, são conceitos que se tornaram bastante populares nos últimos anos.
No entanto, provavelmente, você já deve ter confundido esses termos ou ouviu alguém usá-los como se fossem sinônimos, não é mesmo?
A verdade é que, apesar deles tratarem do mesmo tema: dados, seus conceitos são bem diferentes. Além dos objetivos e responsabilidades complementares dentro de uma organização. Confira, a seguir, mais detalhes.
Big Data
Para começar, Big Data é o conjunto de mais de 2,5 quintilhões de bytes em dados gerados todos os dias. Esses dados trazem novas possibilidades e novas oportunidades para as empresas.
Em outras palavras, é o conjunto do alto volume de dados gerado em grande velocidade e variedade. Assim, a pessoa analista de Big Data tem o objetivo de identificar dados relevantes dentro desse grande conjunto para usá-los em análises úteis na empresa.
Para isso, as funções dessa pessoa compreendem a construção de sistemas de processamento de dados e a arquitetura de sistemas de distribuição de dados.
Data Science
O Data Science, por sua vez, é a ciência que estuda os dados. O grande objetivo do Data Science é extrair valor estratégico dos dados.
Nesse contexto, a pessoa cientista de dados é responsável por desenvolver análises e métodos para prever o futuro com base em padrões de dados passados.
Data Analytics
Por fim, Data Analytics é um método de apresentar os resultados dos dados. Ou seja, transformá-los em algo que pode ser facilmente visualizado em informações ou insights.
Dessa forma, a pessoa profissional em Data Analytics é responsável por encontrar correlações significativas entre os dados e comunicar adequadamente as informações importantes extraídas dos dados.
Tipos de análise de dados
Tendo em mente o que é análise de dados, o próximo passo é entender como colocar essa estratégia em prática. Nesse contexto, existem 7 principais tipos de análises de dados que você pode utilizar:
1. Análise descritiva
A análise descritiva é um dos tipos de análise de dados com base em fatos que já aconteceram. Como o próprio nome sugere, essa análise precisa descrever e tornar visível um fato que aconteceu na empresa.
Então, ela identifica problemas, recolhe e interpreta os dados para apresentar informações e resultados. São exemplos de análises descritivas os relatórios, as análises de negócios e a avaliação de resultados e métricas.
2. Análise preditiva
A análise preditiva é o tipo de análise que tem o objetivo prever cenários futuros com base na análise de padrões de dados. É importante ter em mente que, em uma análise preditiva, não é possível prever o que vai simplesmente acontecer, mas sim, o que “deve” acontecer “se” determinadas condições se confirmarem.
Sendo assim, esse tipo de análise usa comportamentos humanos, dados, insumos sociais e estatísticas que formam padrões para criar um algoritmo. Já esse algoritmo serve para ensinar máquinas o padrão de repetição. A partir disso, cria-se uma constância que serve para fazer previsão de comportamentos futuros.
3. Análise prescritiva
A análise prescritiva usa algumas ferramentas estatísticas alinhadas à gestão de negócios para alcançar melhores resultados nos objetivos estratégicos.
De maneira geral, é uma análise que fornece dados que indicam caminhos para tomar decisões e alcançar resultados. Por isso, ela funciona como uma recomendação a algo potencialmente previsto.
Assim, a melhor forma de fazer análise de dados para tomada de decisão é criando projeções e, a partir disso, direcionando esforços para obter melhores resultados.
4. Análise diagnóstica
A análise diagnóstica se concentra em fatos que já aconteceram, assim como a análise descritiva. No entanto, diferentemente da descritiva, esse tipo de análise tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar algum acontecimento. Ou seja, serve para entender por que algum comportamento ou evento aconteceu.
5. Análise exploratória de dados
A análise exploratória de dados visa explorar e compreender melhor o conjunto de dados antes de aplicar técnicas mais avançadas de modelagem estatística ou Machine Learning.
Durante a análise exploratória de dados, são utilizadas diversas técnicas estatísticas e visuais para identificar padrões, tendências, outliers (dados que fogem do padrão) e relações entre as variáveis.
Isso ajuda a identificar possíveis problemas nos dados, como valores ausentes, inconsistências ou erros, e a tomar decisões mais informadas sobre quais técnicas de análise serão mais adequadas para o conjunto de dados em questão.
Alguns dos principais métodos utilizados na análise exploratória de dados incluem a estatística descritiva, gráficos de dispersão, histogramas, boxplots, matriz de correlação, entre outros. Essas técnicas permitem uma compreensão mais profunda dos dados e ajudam a direcionar as próximas etapas da análise de dados, além de permitir a criação de softwares de IA mais robustos.
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6. Análise de dados quantitativos
Baseada na interpretação de dados numéricos e estatísticos, essa análise de dados busca quantificar problemas, comportamentos ou variáveis, transformando informações em números que podem ser medidos, comparados e analisados estatisticamente.
Esse tipo de estatística para análise de dados é fundamental quando se deseja ter uma visão objetiva e mensurável sobre um fenômeno, como taxas de conversão, indicadores de performance, produtividade e resultados financeiros.
Ferramentas como gráficos, tabelas, dashboards e testes de hipóteses são amplamente utilizados na análise quantitativa, tornando-a essencial para decisões baseadas em números concretos.
7. Análise de dados qualitativos
Por outro lado, a análise de dados qualitativos foca na interpretação de informações não numéricas, como opiniões, percepções, comportamentos, sentimentos e experiências.
Com isso, ela é utilizada quando o objetivo é compreender contextos, significados e padrões subjetivos que não podem ser traduzidos somente em números. Essa abordagem é muito comum em pesquisas de mercado, entrevistas, análises de redes sociais e estudos de comportamento das pessoas consumidoras, por exemplo.
Na prática, a análise qualitativa busca responder ao "porquê" e ao “como” dos fenômenos, complementando a análise de dados quantitativa. Técnicas como análise de conteúdo, de discurso, categorização de respostas e interpretação semântica fazem parte desse processo.
Quais são as etapas para realizar uma análise de dados?
Independentemente de qual a metodologia utilizada para realizar a análise de dados da sua empresa, alguns passos são fundamentais na maioria deles. Abaixo, listamos essas etapas para realizar essa análise de forma eficiente.
Comunicação dos resultados: apresente os resultados da análise de dados de forma clara e objetiva, de modo que possam ser compreendidos por todas as pessoas do time.
Definição do problema: identifique claramente qual é o objetivo da análise de dados e quais são as perguntas que se deseja responder.
Coleta de dados: reúna os dados necessários para a análise, seja por meio de bases de dados existentes, pesquisas de campo, entrevistas, entre outras fontes.
Limpeza de dados: verifique a qualidade dos dados coletados, identifique e corrija possíveis erros, preencha valores faltantes e padronize formatos.
Exploração de dados: realize uma análise exploratória para compreender a estrutura dos dados, identificar padrões, tendências e anomalias.
Análise estatística: aplique técnicas de estatística para análise de dados para extrair insights, como medidas de tendência central, dispersão, correlação, regressão, entre outras.
Visualização de dados: represente os resultados da análise de forma visual, por meio de gráficos, tabelas e dashboards, para facilitar a interpretação e comunicação dos resultados.
Interpretação dos resultados: analise os insights obtidos a partir das informações para responder às perguntas iniciais e tirar conclusões que possam auxiliar na análise de dados para tomada de decisão.
PowerBI e ferramentas de análise de dados
Existem diferentes ferramentas para fazer a análise de dados. Inclusive, o conhecimento em Excel já cumpre com um papel importante na hora de analisar dados.
No entanto, existem ferramentas mais robustas que facilitam a integração e a análise de diferentes tipos de dados. Uma dessas ferramentas é o Microsoft Power BI, desenvolvida pela Microsoft, como uma ferramenta de análise de dados e negócios.
Em resumo, o Power BI é um conjunto de soluções de serviços de softwares e aplicativos que trabalham em conjunto para transformar dados em insights úteis e assertivos.
Então, o Power BI serve principalmente para construir relatórios e painéis, denominados de dashboards. O objetivo, nesse caso, é reunir informações, de forma visual e dinâmica, sobre esses dados. Para que, a partir disso, seja possível construir novos insights.
Como usar Python para Data Science
Especialmente na era do Big Data, muitas vezes é impossível manejar tantos dados sem o auxílio de ferramentas de automação. No fim das contas, as empresas buscam maximizar a eficiência dos processamentos de informações sempre que for possível. Afinal, isso resulta em maior eficiência no processamento, no armazenamento e na limpeza dos dados.
Nesse contexto, o Python é uma linguagem de análise top-down. Ou seja, é uma análise do macro que vai se afunilando para nortear o sistema de análise de dados.
Sendo assim, é uma ótima ferramenta para desenvolver a automação das tarefas de Data Science. Além disso, ela possibilita programar tarefas repetitivas de forma simples e rápida.
Qual a relação entre Inteligência artificial e análise de dados?
Para empresas que estão pensando em desenvolver ou implementar soluções com Inteligência Artificial em seus processos, seja para modernização, automação de tarefas ou outros objetivos, a coleta e análise de dados é imprescindível. Afinal, é com eles que a IA pode desenvolver uma rede neural artificial (Deep Learning) de forma personalizada.
Desse modo, para treinar uma IA com base nos dados da sua empresa, é preciso dividi-los em duas partes: dados estruturados e não estruturados.
- Dados estruturados: relatórios, indicadores, planilhas, documentos, etc.
- Dados não estruturados: áudio, vídeo, fotos, textos, entre outros.
Nessa divisão, a equipe de IA, seja interna ou terceirizada, deve fazer um filtro nos dados que são realmente importantes ou não para as estratégias do negócio.
Porém, também há a possibilidade da empresa desejar fazer uma solução com dados que ainda não existem. Por exemplo, em uma fábrica de móveis, é possível criar um software que, por meio de imagens, inspecione se há defeitos em seus produtos ou não em uma linha de produção.
Nesse caso, é possível alimentar o sistema de IA com imagens de produtos corretos e defeituosos para ensinar o sistema a detectar quando há erros na produção e quando não há.
Vale destacar que, para isso, é necessário organizar e rotular dezenas, centenas ou até milhares de imagens, que aqui se aplicam como dados — tudo vai depender de quão complexo o sistema precisa ser para ser mais assertivo.
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Qual a importância da análise de dados para tomada de decisão estratégica
A tomada de decisões com base na análise de dados é uma vantagem competitiva para a empresa, tanto em relação à inteligência em direção às estratégias da empresa quanto em relação à eficiência e colaboração entre os times.
Em resumo, os benefícios da análise de dados são:
- Decisões mais assertivas e resultados melhores.
- Maior eficiência em todos os processos.
- Antecipação das necessidades e proatividade no planejamento.
- Redução de riscos
- Melhor experiência das pessoas colaboradoras e clientes.
- Maior capacidade de sintetizar informações.
- Maior capacidade de aprender e adquirir insights.
- Mais modernidade e economia de tempo em buscas.
- Mais colaboração entre os times, que desenvolvem autonomia e confiança.
Qual o papel das lideranças tecnológicas na era dos dados?
Como vimos, o volume de dados gerados cresce exponencialmente em uma empresa, mas o dado por si só não tem valor. Ele precisa ser interpretado e transformado em insights. E é exatamente aqui que entram as lideranças tecnológicas, com a missão de conduzir esse processo de transformação de forma estratégica.
Dentre as lideranças de uma empresa, vamos destacar dois cargos especialistas nesse assunto:
- Chief Analytics Officer (CAO): líder responsável por toda a estratégia de dados e análises dentro da empresa. Sua função vai além de garantir a governança dos dados; ele(a) atua diretamente na criação de modelos preditivos, na geração de insights e no apoio às decisões de negócio baseadas em dados.
- Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO): surge como uma liderança essencial em empresas que estão avançando na adoção de Inteligência Artificial. Esse(a) profissional é responsável por implementar, supervisionar e escalar soluções de IA, garantindo que estejam alinhadas à estratégia, sejam éticas, seguras e tragam retorno efetivo para o negócio.
Essas lideranças, ou outros(as) líderes que ocupam funções semelhantes em negócios de médio e pequeno porte, podem guiar os dados para uma cultura organizacional orientada por dados, promovendo não somente a eficiência operacional, mas também a inovação, a agilidade e a competitividade.
Na prática, como já pontuamos, isso significa transformar dados em insights que apoiem o desenvolvimento de novos produtos, otimizem processos, antecipem tendências e fortaleçam a experiência dos clientes. Além disso, CAOs e CAIOs são fundamentais para a capacitação das equipes, tornando o conhecimento em Digital Skills mais acessível a todas as áreas da empresa.
Por que desenvolver toda a empresa em Digital Skills
Não há dúvidas que construir uma cultura digital é a garantia para o futuro das empresas. Especialmente se considerarmos que, a partir das Digital Skills, as empresas podem ser mais eficientes, inovadoras e estratégicas.
Na prática, as competências digitais são habilidades essenciais para lidar com a presença da tecnologia no ambiente de trabalho, principalmente na era da Inteligência Artificial.
Esse movimento pode (e deve) ser liderado e apoiado pelos times de tecnologia. Mas não deve ser algo exclusivo das áreas tech, mas sim compreender toda a empresa.
Nesse contexto, é imprescindível criar trilhas de aprendizagem que orientem diferentes times no desenvolvimento em Data Science e outros assuntos que estimulem a análise de dados em suas rotinas.
Afinal, todas as áreas da empresa precisam estar atentas aos movimentos do mercado para prever possibilidades, gerenciar riscos e entregar soluções mais inovadoras em seus mercados.
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Tire suas dúvidas sobre análise de dados
Vimos ao longo do artigo, o conceito principal da análise de dados, bem como suas características, tipos e como fazer. No entanto, pode ser que ainda tenha ficado alguma dúvida. Por isso, respondemos a seguir algumas perguntas frequentes sobre o assunto.
1. O que é KPI e como fazer em análise de dados?
Os KPIs (Key Performance Indicator), em português, “Indicadores-chave de Desempenho”, são métricas utilizadas para medir o desempenho de uma empresa ou de um projeto em relação aos seus objetivos e metas.
Eles são essenciais para acompanhar e avaliar o progresso de uma organização, identificar áreas de melhoria e tomar decisões estratégicas com base em dados concretos.
Na análise de dados, os KPIs desempenham um papel fundamental, por ajudarem a transformar os dados em informações relevantes e acionáveis.
Ao definir os KPIs corretos, é possível monitorar o desempenho de diferentes áreas da empresa, identificar tendências, detectar problemas e oportunidades, e tomar decisões informadas.
Para fazer uma análise de dados utilizando KPIs, é importante seguir alguns passos:
- Antes de escolher os KPIs, é fundamental ter em mente quais são os objetivos que se deseja alcançar e quais são as metas a serem atingidas.
- Os KPIs escolhidos devem ser relevantes para os objetivos estabelecidos, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e ter um prazo definido para análise.
- É necessário coletar os dados necessários para calcular os KPIs escolhidos e analisá-los de forma a obter insights e identificar padrões.
- Os KPIs devem ser monitorados regularmente para acompanhar o desempenho da empresa e identificar possíveis desvios em relação às metas estabelecidas.
- Com base na análise dos KPIs, é possível identificar áreas que precisam de melhorias e tomar ações corretivas para otimizar o desempenho da empresa.
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2. Qual a diferença entre Machine Learning e Data Science?
Principalmente para facilitar o treinamento de IAs com dados, é importante saber diferenciar os conceitos, já que cada um pode ser o ideal para diferentes objetivos empresariais.
Basicamente, Machine Learning é o campo de estudo que permite que os softwares consigam aprender coisas novas sem a necessidade de serem sempre programados ou alimentados com dados.
Data Science, por outro lado, é o processo de tratar informações e extrair insights a partir de dados preexistentes — o tipo mais utilizado para desenvolver IAs empresariais personalizadas.
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3. Todos os dados analisados são relevantes?
Não. Uma empresa pode ter um banco de dados com milhares de informações, mas, muitas delas, podem não ser relevantes ou não fazer mais sentido para a atual situação da empresa.
Diante disso, a análise de dados é feita, especialmente, para detectar dados relevantes e extrair o que realmente vale a pena entre eles — e isso não vale só para arquivos antigos do negócio, mas para as informações constantemente adquiridas pelas organizações, por exemplo, ao analisar leads qualificados.
4. Como uma empresa pode desenvolver suas equipes em análise de dados?
O primeiro passo é criar uma cultura data-driven, onde os dados fazem parte da rotina, das conversas e das tomadas de decisão. Além disso, é importante construir trilhas de aprendizado personalizadas, que contemplem desde o nível básico até o avançado, envolvendo ferramentas de BI, Machine Learning e Inteligência Artificial.
Esse desenvolvimento pode ser realizado por meio de formações e cursos online, por exemplo. Já dentro da empresa, é possível criar hackathons, laboratórios de dados, desafios de negócio para fortalecer as competências e estimular a inovação.
E para apoiar as empresas nesse caminho, a parceria estratégica da Alura + FIAP Para Empresas oferece uma jornada completa de desenvolvimento em dados, tecnologia e inovação.
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