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[Guia completo] O que é análise de dados? Para que serve e como fazer?
Análise de dados é o processo de coletar, organizar, transformar e modelar dados brutos para extrair informações úteis. Isso é feito para identificar padrões e tendências e apoiar a tomada de decisões estratégicas. Especialmente por converter insumos informacionais em insights acionáveis para resolver problemas e alcançar objetivos.
Também é correto dizer que a análise de dados transforma dados em informações utilizáveis nos mais diversos propósitos. Sendo que um de seus objetivos mais comuns é a melhora da performance no mercado. Por exemplo, facilitando a localização de compradores dentro do perfil de cliente ideal, entre outras frentes.
É uma estratégia tão vital que, desde 2018, as empresas orientadas por dados tendem a crescer 30% ao ano. Isso conforme um estudo global realizado pela Forrester Research.
Atualmente, com a escalada da Inteligência Artificial (IA), cresce a demanda por dados bem analisados. Afinal, não é possível aproveitar a automação refinada se a qualidade das informações internas e externas estiver comprometida. Inclusive no que diz respeito ao uso de agentes de IA, como destaca a McKinsey.
Vamos mergulhar fundo neste tema?
Continue lendo com atenção os seguintes tópicos:
- O que é análise de dados (data analytics)?
- Quais são os tipos de análise de dados?
- Como funciona a análise de dados?
- Qual é a finalidade da análise de dados automatizada?
- Quais os benefícios da análise e interpretação de dados?
- Como fazer uma análise de dados eficiente?
- Quais são as perguntas mais frequentes sobre análise de dados?
- Conclusão.
O que é análise de dados (data analytics)?
Análise de dados, ou data analytics, é uma área crítica nas organizações. Ela abrange o uso de estatística, mineração de insumos informacionais, métodos, técnicas e ferramentas para transformar dados em informações utilizáveis.
Em outras palavras, é uma disciplina ancorada em coleta, organização, processamento e análise de grandes volumes de dados. Especialmente visando extrair insights acionáveis para amparar decisões estratégicas.
No detalhe, a análise de dados envolve várias etapas. Ela vai desde a coleta de dados brutos até a identificação de padrões e tendências neles contidos. Passa pela visualização em gráficos e relatórios, e finaliza com processos decisórios baseados no que foi diagnosticado e/ou inferido.
Quais são os 4 principais tipos de análise de dados?
Coletar as informações é apenas a primeira etapa do processo, sendo necessário usar boas táticas para aproveitar todo o potencial que elas têm.
Portanto, é interessante que você conheça um pouco mais sobre os tipos de análise de dados. Confira!
1. Análise preditiva
A análise preditiva utiliza fatos do passado para visualizar e prever eventos futuros. Exatamente por isso, é uma das técnicas mais demandadas no dia a dia das empresas. Ajudando-as a se protegerem dos riscos e a aproveitarem melhor as oportunidades.
Como colocá-la em prática? Basicamente, é necessário coletar dados das mais diversas fontes, para cruzamento de informações. Especialmente objetivando enriquecer a análise e trazer insights preditivos e inteligentes.
2. Análise prescritiva
A análise prescritiva pode ser confundida com a preditiva. Contudo, apesar das semelhanças, seu objetivo é diferente. Ela não foca em prever o futuro, mas, sim, em determinar as consequências das decisões tomadas.
Sua ideia central, portanto, é identificar as melhores estratégias, de acordo com os padrões existentes. Assim, por meio de decisões mais assertivas, ela contribui para a melhoria do desempenho empresarial.
3. Análise descritiva
A análise descritiva faz uma mineração dos dados em tempo real. Visando, sobretudo, encontrar respostas rápidas e seguras para as diversas questões existentes no dia a dia de uma empresa.
Perceba que o estudo é feito para embasar decisões no presente, e não no futuro.
4. Análise diagnóstica
A análise diagnóstica tem como objetivo fazer uma verificação mais ampla e geral sobre determinada situação.
Assim, enquanto a descritiva cuida da análise de crédito, por exemplo, ela foca em:
- traçar um perfil de comportamento do consumidor; e
- melhorar suas ações de Marketing e Vendas.
Em outras palavras, esse procedimento usa os dados para ajudar no planejamento empresarial, já que os diagnósticos feitos mostram padrões e informações gerais.
Como funciona a análise de dados?
Conforme ficou demonstrado, entender o que é análise de dados e utilizá-la são processos de extrema importância para as empresas.
Afinal, essa prática é a responsável pelo aproveitamento de todo o potencial das informações que uma companhia tem. Sobretudo, transformando-as em chances reais de crescimento.
Ainda assim, muitos gestores têm dúvidas sobre o uso do Big Data para negócios. Veja, abaixo, as etapas que devem ser seguidas durante suas análises!
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ETAPAS DA ANÁLISE DE DADOS |
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Análise exploratória |
✔ ️Manuseio de dados incompletos. ✔ ️Verificação de pontos fora da curva. ✔ ️Inserção de dados no sistema. |
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Modelagem |
✔ ️Criação de tarefas para diferentes tipos de análises a serem realizadas. ✔ ️Avaliação da possibilidade de contratar recursos de automação. Especialmente para facilitar a coleta e a interpretação das informações. |
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Construção de relatórios |
✔ ️Construção de reports claros e precisos. Para embasar decisões futuras, agilizando a tomada de decisões estratégicas. |
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Em resumo:
A análise de dados funciona a partir da coleta de insumos informacionais. Em seguida, esses dados brutos são higienizados e enriquecidos para garantir completude e retirada de repetições (etapa exploratória).
Depois, parte-se para a modelagem. Nela, os dados são avaliados conforme os objetivos traçados. Eles, portanto, podem responder a questionamentos descritivos, diagnósticos, prescritivos ou preditivos.
Por fim, dados os passos anteriores, são estruturados relatórios analíticos. Neles, são apresentados os resultados obtidos no processo analítico. Em muitos casos, esses relatórios podem conter recomendações do que deve ser feito com as informações e os insights obtidos.
Qual é a finalidade da análise de dados automatizada?
Como você viu, um negócio, por menor que seja, gera muitas informações. Logo, elas precisam ser analisadas por ferramentas específicas em uma prática automatizada chamada Big Data Analytics.
Explorar todas as informações é uma atividade complexa e que, obviamente, não pode ser feita de maneira manual. Do contrário, perde-se muito tempo e, consequentemente, dinheiro e energia que poderiam ser direcionados para a inovação.
É aí que entra a automação da análise de dados!
Essa técnica permite que empresários e gestores tenham acesso aos dados e consigam extrair informações relevantes. Sua função, portanto, é identificar riscos e oportunidades de negócio e facilitar as tomadas de decisão.
Tudo isso de forma mais rápida e eficiente, sem a necessidade de desgastantes trabalhos manuais.
Análise de dados com IA
Com a ascensão da Inteligência Artificial (IA), é praticamente impossível fazer análise de dados sem automação. Isso porque as ferramentas estão mais acessíveis, mas, sobretudo, porque a concorrência está mais ágil e eficiente.
Neste sentido, a análise de dados automatizada por IA visa:
- acelerar a obtenção de insights acionáveis;
- melhorar a assertividade e a precisão nos processos analíticos;
- correlacionar as análises com a realidade do negócio em tempo hábil;
- realizar benchmarking competitivo;
- entre muitas outras finalidades.
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Quais os benefícios da análise e interpretação de dados?
É papel da gestão tomar decisões e conduzir a equipe no caminho correto. Entretanto, essas tarefas são complexas e exigem muita estratégia e planejamento.
Nesse contexto, a análise de dados entra em cena para definir quais direções seguir de acordo com o que é mais vantajoso para a empresa. Mas isso não é tudo. Veja mais alguns pontos que provam a sua relevância!
Visibilidade sobre o mercado
Para conquistar bons resultados, é preciso conhecer bem o mercado em que se atua ou deseja atuar. Saber mais sobre a concorrência, fornecedores, colaboradores e clientes é algo que não pode ficar em segundo plano.
É exatamente por isso que a análise de dados é essencial. Após uma pesquisa de mercado, o gestor tem acesso a informações e consegue trabalhá-las para executar um planejamento estratégico mais eficiente.
Compreensão das necessidades do cliente
O consumidor é a razão de existir de qualquer empresa, sendo imprescindível mantê-lo satisfeito. A melhor maneira de fazer isso é usando dados confiáveis e atualizados.
Durante a jornada do cliente, ele deixa muitas pistas sobre aquilo de que gosta e precisa. A análise de dados reúne essas informações e as transforma em oportunidades. Ou seja, você conhecerá melhor seus compradores e poderá fazer um atendimento personalizado.
Formação de um diferencial de mercado
Encontrar um diferencial de mercado é fundamental para a sobrevivência das empresas. No entanto, nem sempre isso é fácil de alcançar.
Acontece que a análise de dados favorece a inteligência de mercado, tornando o negócio muito mais competitivo ao reunir dados sobre o setor e o cliente. Com esses insumos você poderá identificar gargalos e oportunidades e se tornar uma referência em sua área de atuação.
Tomada de decisão: mais precisão e menos riscos
O maior benefício da análise de dados é, sem dúvidas, a tomada de decisão estratégica mais precisa. Afinal, com boas informações em mãos, é possível avaliar a situação de forma mais aprofundada, prevendo as consequências e escolhendo a direção mais favorável.
Redução de custos
Por conta da qualificação da tomada de decisão, a análise de dados também acaba ajudando a reduzir custos.
Em síntese, quanto mais planejada e analítica é a ação empresarial, menor será o desperdício de recursos. Ou seja, a organização consegue investir naquilo que realmente importa, reduzindo erros e despesas desnecessárias.
Melhor aproveitamento do capital humano
Quando o gestor toma as decisões corretas, consegue aproveitar melhor seu capital humano, usando todo o seu potencial a favor do desenvolvimento empresarial. Na prática, isso significa mais produtividade, engajamento e motivação.
Se você já entendeu o que é análise de dados e seus benefícios, talvez esteja se perguntando como fazê-la de forma eficiente. Veja 5 dicas a seguir!
5 dicas para fazer uma análise de dados eficiente
Selecionamos dicas e boas práticas que elevam a análise de dados ao seu mais alto nível e contribuem para resultados muito mais satisfatórios. Vamos a elas!
1. Defina o seu objetivo
Toda análise de dados é feita por um motivo. Assim, sua primeira providência é definir qual pergunta irá responder – ela deve ser clara, mensurável e relevante para a empresa.
Fazendo isso, você evita o desperdício de tempo e dinheiro e amplia a eficiência de suas decisões. Uma boa maneira de definir os objetivos é conversar com os colaboradores e observar os problemas e desafios enfrentados pela sua equipe.
2. Escolha as métricas que serão usadas
Trabalhar com métricas é a maneira mais eficaz de determinar os eventos que contribuem positivamente e negativamente para o crescimento da empresa.
Como o processo de análise de dados pode assumir diversas abordagens e revelar inúmeras informações, a definição de bons indicadores melhora a qualidade de suas análises.
3. Selecione a ferramenta ideal
A contratação de uma boa ferramenta de análise de dados é uma virada de jogo para a redução dos esforços para coletar e interpretar esses insumos. Afinal, como vimos, fazer isso de forma manual é extremamente trabalhoso e passível de erros.
Sendo assim, pesquise e invista em soluções escaláveis e eficientes. Quanto maior a capacidade da ferramenta, menos problemas você enfrentará durante os estudos e melhores serão os resultados alcançados.
4. Escolha as fontes de dados
Nem toda informação é capaz de gerar oportunidades para sua empresa. Sendo assim, você precisa definir de onde virão os dados que serão usados durante o processo com segurança.
Lembre-se de que existem fontes externas, como bancos de dados públicos e APIs de redes sociais, e internas, como o histórico de vendas e os cadastros dos clientes.
5. Aposte na integração das equipes
Uma boa análise de dados depende de colaboração entre os envolvidos – caso contrário, você pode perder tempo com retrabalhos.
Isso significa que a integração entre equipes é um elemento indispensável para o sucesso de suas estratégias. A comunicação efetiva e unificada garante que todos trabalhem em prol do mesmo objetivo, aumentando consideravelmente as chances de êxito.
O conceito de smarketing surgiu justamente da importância de conectar a equipe de vendas a de marketing com o mesmo alinhamento estratégico.
FAQ – Perguntas frequentes sobre análise de dados
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1. O que é análise de dados?
Análise de dados é um conjunto de métodos para transformar dados brutos em informação utilizável. Na prática, envolve organizar, limpar e examinar dados para apoiar decisões.
Ela pode responder perguntas do tipo “o que aconteceu?”, “por que aconteceu?” e “o que tende a acontecer?”. Por isso, conecta operações e estratégia, com base em evidências.
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2. O que é data analytics?
Data analytics é a expressão usada para “análise de dados”. O conceito descreve processos e tecnologias para identificar tendências e resolver problemas usando dados.
Em geral, abrange coleta, armazenamento, preparo, análise e comunicação dos resultados. Além disso, pode incluir automação para ganhar escala e consistência.
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3. O que é fazer análise de dados?
Fazer análise de dados é conduzir uma investigação orientada por uma pergunta de negócio. O objetivo é reduzir incerteza, com métricas, recortes e evidências rastreáveis.
Isso inclui testar hipóteses, comparar períodos, segmentar públicos e medir impacto. Ao final, você transforma resultados em recomendações executáveis, com premissas claras.
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4. Como se faz análise de dados?
Para fazer análise de dados, comece definindo o problema, a métrica e o critério de sucesso. Depois, mapeie as fontes e estabeleça regras de qualidade e atualização.
Em seguida, faça limpeza, padronização e enriquecimento dos dados. Por fim, aplique o tipo de análise adequado e comunique o resultado com clareza.
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5. Quais são os fundamentos e as principais técnicas da análise de dados?
Os fundamentos da análise de dados incluem estatística, probabilidade, modelagem e pensamento crítico. Também envolvem governança, qualidade e documentação para evitar decisões frágeis.
Entre as técnicas mais comuns estão análise descritiva e diagnóstica, além de previsão e recomendação. Também entram testes A/B, detecção de anomalias e mineração de texto, conforme o caso.
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6. Quais são os 4 tipos de análise de dados?
Os quatro tipos de análise de dados mais usados são: descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva. Eles se diferenciam pela pergunta que respondem e pelo nível de inferência.
A descritiva resume o que ocorreu, enquanto a diagnóstica explica causas prováveis. Já a preditiva estima cenários futuros, e a prescritiva sugere ações para otimizar resultados.
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7. O que é análise de dados com IA?
Análise de dados com IA é o uso de modelos e algoritmos para automatizar etapas da análise e ampliar capacidade.
Na prática, a IA apoia desde a limpeza até a identificação de padrões e previsões. Isso – é importante dizer – não elimina o papel humano, porque a IA depende de objetivo, contexto e validação. Ademais, exige controles para reduzir erros, vieses e conclusões indevidas.
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8. Como funciona a análise de dados com IA?
O funcionamento da análise de dados com IA pode seguir diversos métodos. Em linhas gerais, primeiro, os dados são coletados, tratados e preparados para uso analítico. Depois, os modelos são treinados ou ajustados, e os resultados são validados com métricas.
Em seguida, o modelo é colocado em produção e passa a ser monitorado. E, atenção: esse ciclo é contínuo, pois dados e contexto mudam com o tempo.
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9. Qual é o salário do analista de dados no Brasil?
O salário de um analista de dados no Brasil varia por senioridade, setor, localização e conjunto de ferramentas dominadas. Ele também muda conforme o escopo, como relatórios, modelagem ou automação.
Como referência de mercado, plataformas de remuneração, como Glassdoor, indicam que o salário inicial de um analista de dados no Brasil é de, em média, R$ 5 mil/mês. E que a faixa típica pode se ampliar quando há experiência em modelagem e visualização avançadas.
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10. O que o analista de dados faz?
Em geral, o analista de dados prepara dados, modela informações e constrói análises e visualizações. Além disso, traduz achados em recomendações e apoia decisões com indicadores.
Na rotina, isso inclui integração de fontes, organização de bases e criação de relatórios e painéis.
Certificações focadas em análise reforçam essas entregas, com preparo, modelagem e visualização.
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11. Como se tornar analista de dados?
Para começar a trabalhar com análise de dados, domine os fundamentos: planilhas, estatística básica e consulta a bases com SQL. Em paralelo, construa um portfólio com análises reais e documentação do raciocínio.
Depois, evolua para visualização e modelagem, com ferramentas de mercado e projetos práticos. Sobretudo aqueles que envolvem o uso estratégico da Inteligência Artificial (métodos, soluções, boas práticas, e assim por diante).
Trilhas estruturadas, fornecidas por instituições de ensino, costumam organizar esse caminho e acelerar a maturidade técnica.
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12. É preciso fazer faculdade para ser um profissional de análise de dados?
Não existe uma única exigência universal de escolaridade para ser analista de dados. Especialmente porque o mercado varia por empresa e setor.
Ainda assim, é comum ver contratações baseadas em competências e portfólio.
Há formações que explicitamente não exigem diploma para começar, focando em habilidades demonstráveis. Por outro lado, funções mais reguladas podem preferir graduação, dependendo do risco envolvido.
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13. Como implementar a análise de dados na minha empresa?
Para implementar a análise de dados no seu negócio, comece por um caso de uso. Ele deve ter impacto mensurável, como eficiência comercial ou redução de custos.
Depois, defina métricas, fontes, responsáveis e a cadência de atualização. E estruture o fluxo: coleta, limpeza, modelagem e entrega em painéis e relatórios.
Se houver alto volume e múltiplas fontes, invariavelmente, você deve automatizar a análise de dados. Isso com processos e ferramentas adequadas.
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14. Como garantir governança e segurança durante a análise de dados?
Comece definindo papéis, responsabilidades e políticas de acesso por perfil e finalidade. Em seguida, padronize classificação dos dados, retenção, compartilhamento e registro de uso.
Depois, aplique controles de segurança e privacidade, com monitoramento e trilhas de auditoria. Frameworks como o NIST SP 800-53 organizam essas salvaguardas em famílias de controles.
Além disso, normas como a ISO/IEC 27001 estruturam um sistema de gestão de segurança, com avaliação de riscos.
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15. Quais erros mais comuns comprometem a qualidade de uma análise de dados?
O primeiro erro na análise de dados é analisar sem perguntas de negócio claras, criando “resultados” difíceis de aplicar. Em paralelo, bases incompletas, desatualizadas ou com definições divergentes distorcem métricas.
Outro erro recorrente é confundir correlação com causalidade, gerando decisões mal fundamentadas.
Também pesam vieses de amostragem, granularidade inadequada e falta de validação por cenário.
Por fim, a ausência de documentação e revisão por pares aumenta o risco de interpretação errada.
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16. Como medir retorno sobre investimento de projetos de análise de dados?
Retorno sobre investimento (ROI) é a relação entre ganhos e custos, em um período definido. Para medi-lo em análise de dados, estabeleça uma linha de base, um indicador-alvo e o custo total do projeto.
Em seguida, estime o ganho incremental, como receita adicional, redução de perdas ou economia de tempo.
Quando houver múltiplas causas, use grupos de controle, testes ou modelagem de atribuição.
Por fim, reporte o ROI com premissas, sensibilidade e limites, para evitar leituras otimistas.
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17. Como documentar análises para permitir auditoria e reaproveitamento?
Documente o “fio condutor” da análise de dados: objetivo, hipóteses, métricas e critérios de sucesso. Depois, registre fontes, regras de limpeza, transformações e definições de cada variável.
Além disso, mantenha versionamento de bases e códigos, com data, responsável e justificativa.
Trilhas de auditoria e controles de “auditoria e responsabilização” são práticas recomendadas em padrões.
Quando aplicável, alinhe a documentação ao seu sistema de gestão de segurança, como a ISO/IEC 27001.
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18. O que muda na análise de dados quando a empresa usa agentes de IA?
Com agentes de IA, parte da análise deixa de ser “sob demanda” e vira rotina automatizada. Eles conseguem monitorar sinais, cruzar fontes e gerar recomendações com mais cadência.
Na prática, o foco humano migra para definição de objetivos, validação e decisões de negócio.
Aqui na Cortex, descrevemos agentes como colaboradores que orientam ações e aprendem com resultados, sem substituir pessoas. Isso exige ainda mais governança, porque velocidade sem controle amplia risco operacional.
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19. Como a solução Cortex Growth ajuda na análise de dados?
A plataforma Cortex Growth conecta estratégia e execução, levando definição de ICP, territórios e metas ao mesmo ambiente. Com isso, a análise deixa de ficar em planilhas e passa a orientar priorização e rotinas comerciais.
Além disso, a solução combina IA preditiva para priorizar contas e IA generativa para transformar dados em informações acionáveis. Ela também fecha o ciclo com medição e aprendizado, usando indicadores e feedback do CRM.
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20. A análise de dados feita por uma ferramenta como Cortex Growth dispensa humanos?
Não. A ferramenta acelera a análise, mas a decisão continua exigindo contexto e responsabilidade. Esse é o princípio da inteligência aumentada: parceria entre pessoas e IA, centrada no humano.
Na prática, a IA oferece escala, velocidade e padronização, enquanto o humano define prioridades e arbitra trade-offs.
A própria Cortex afirma que agentes colaboram com pessoas, automatizando análises e sugerindo estratégias. Assim, o ganho real vem de unir execução assistida por IA com governança e validação contínuas.
Conte com Cortex Growth para tornar sua análise de dados mais inteligente e ágil
Entender o que é análise de dados e trabalhar com ela é uma decisão inteligente. No entanto, isso pode ser complexo e demandar muita habilidade.
É aí que a ajuda de uma empresa especializada faz a diferença!
Quanto maior o volume de informações a se coletar, organizar, armazenar e analisar, mais dificuldades você pode ter. No entanto, contar com o apoio de profissionais capacitados e uma ferramenta de análise de dados reduz o trabalho e garante bons resultados.
Tendo em mãos a tecnologia necessária para trabalhar na captação e no enriquecimento dos dados, você pode se dedicar a tomar decisões – que serão mais rápidas, seguras e eficazes.
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