A análise de dados é indispensável quando pensamos no volume de informações geradas por empresas atualmente. Além de simplificar muitos processos operacionais, ela é também uma ponte para entender necessidades específicas do público-alvo.
Esse tipo de estudo é crucial para que empresas criem estratégias mais eficazes em diferentes negócios. Quem domina o diagnóstico data-driven pode, por exemplo, identificar muitas tendências de mercado à frente dos concorrentes.
No artigo a seguir, listamos 12 ferramentas digitais robustas e plataformas de business intelligence que podem te ajudar a fazer uma análise de dados mais precisa e com valor estratégico. Vamos lá?
O que é análise de dados?
Na prática, o processo de análise de dados funciona como uma ponte entre a coleta de informações e o conhecimento estratégico aplicável.
Com as métricas geradas, é possível compreender desde o comportamento de clientes até riscos em potencial.
Além disso, a análise de dados permite que analistas transformem informações brutas em insights acionáveis, facilitando o entendimento de mercado e das operações internas da empresa.
Com isso, gestores e suas equipes passam a ter uma visão muito mais clara do que está funcionando, do que precisa ser ajustado e onde existem oportunidades de crescimento para a marca ou produto.
O que se faz em análise de dados?
Inicialmente, a análise parte da coleta e preparação dos dados gerados, incluindo desde a identificação de fontes confiáveis e sistemas organizacionais relevantes até a filtragem das informações extraídas.
Nessa etapa, o estudo é 100% estratégico e tem como objetivo principal revelar insights que direcionem os analistas à hipóteses mais específicas. Aqui entram os dashboards, gráficos e relatórios que tornam compreensíveis até os dados mais complexos.
A combinação de análise, tecnologia e estratégia ajuda a desenvolver modelos preventivos para resolução de problemas.
Quais os benefícios da análise de dados para um negócio?
O principal benefício da análise de dados é a melhoria na qualidade da tomada de decisões em empresas, independente do porte ou segmento.
Quando as escolhas passam a ser feitas de forma estratégica, aumenta-se significativamente a eficiência operacional.
Além disso, as organizações reduzem os riscos associados a investimentos e mudanças operacionais, fundamental para o sucesso das iniciativas aplicadas. Sem falar na capacidade de identificar oportunidades de mercado antes da concorrência.
Por fim, a análise de dados ainda contribui para a personalização do atendimento ao cliente, o que aumenta não só a satisfação como a fidelização do público-alvo. Aspectos fundamentais para a sustentabilidade dos negócios a longo prazo.
Quais são os 4 tipos de análise de dados?
Existem 4 categorias principais de análise de dados, cada uma desempenhando um papel importante na jornada da inteligência empresarial. Compreender essas etapas é essencial para aplicar os métodos corretos em diferentes situações.
Assim, alcançando o que citamos no início do texto: extrair o melhor valor estratégico das informações disponíveis!
1. Análise Descritiva
A análise descritiva é a base para a tomada de decisão orientada por dados e se concentra em responder à pergunta: o que aconteceu? Geralmente, essa abordagem se baseia em dados históricos, como métricas de vendas e comportamento de usuários.
Por organizar grandes volumes de informações, esse tipo de análise apresenta padrões e tendências de forma clara. Oferecer uma visão consolidada do passado enquanto permite compreender o cenário atual antes de qualquer planejamento futuro.
2. Análise Diagnóstica
A análise diagnóstica aprofunda os dados descritivos com o objetivo de explicar por que algo aconteceu. Isso a partir da busca por conexões entre variáveis, analisando registros de comportamento do consumidor, dados transicionais, feedbacks e registros operacionais.
Esse tipo de análise é crucial para identificar relações de causa e efeito, como quedas de performance ou variações inesperadas nos resultados.
Por isso, é usada para ajustar estratégias e aprimorar processos com base em diagnósticos mais precisos.
3. Análise Preditiva
A análise descritiva utiliza dados e técnicas de modelagem estatística e machine learning para prever o que pode acontecer no futuro de uma empresa.
Os dados analisados aqui são tratados com algoritmos que detectam padrões complexos e tendências de longo prazo.
Com essa análise, empresas podem antecipar comportamentos de clientes, prever demandas de mercado e até estimar riscos. Isso deixa a atuação mais ágil, proativa e competitiva, especialmente em setores que exigem planejamento estratégico constante.
4. Análise Prescritiva
Por fim, a análise prescritiva sugere quais ações devem ser tomadas ao analisar dados em tempo real, simulando diferentes cenários.
Nessa etapa, é possível avaliar os impactos de cada escolha possível, combinando machine learning com IA e modelos de otimização.
Essa abordagem é a etapa mais avançada da análise de dados pois permite que empresas tomem decisões com maior confiança, ajustando operações em tempo hábil, reduzindo custos e maximizando resultados.
Quais são as melhores ferramentas para cada tipo de análise de dados?
Com o avanço da tecnologia, diversas ferramentas são desenvolvidas diariamente para tornar a análise de dados mais acessível, eficiente e estratégica. A seguir, listamos as melhores opções para utilizar de acordo com cada tipo de análise.
Ferramentas para Análise Descritiva
A análise descritiva é baseada na interpretação de dados históricos para entender o que aconteceu em determinado período. Por isso, ela depende muito de ferramentas que ofereçam representações visuais claras e organização intuitiva dos dados.
A seguir, veja as principais plataformas para essa etapa que podem facilitar também a comunicação de informações com equipes técnicas e não técnicas.
Microsoft Excel
O Excel é uma das ferramentas mais acessíveis e difundidas no mercado atual para a análise de dados. Sua versatilidade e familiaridade com diferentes perfis de usuários, faz da ferramenta um bom ponto de partida para esse tipo de análise.
Além de organizar grandes volumes de dados, o Excel também permite a aplicação de fórmulas matemáticas e estáticas, construção de gráficos customizados, uso de tabelas dinâmicas e até mesmo modelagem básica com macros.
Os recursos de segmentação, como filtros, validação de dados e integração com outras plataformas, contribuem para análises mais simples e rápidas. Indicados para etapas iniciais de visualização e validação de dados brutos.
Google Data Studio
O Google Data Studio, também conhecido como Looker Studio, é uma ferramenta gratuita voltada à criação de relatórios e dashboards interativos.
Seu diferencial está na conexão com múltiplas fontes de dados como o Google Analytics, Ads e Sheets, Big Query etc
A ferramenta é indicada para análises descritivas voltadas ao marketing digital, performance de sites e acompanhamento de KPIs comerciais, onde analistas podem construir dashboards em tempo real, com componentes visuais personalizáveis.
Isso permite que analistas, gestores e clientes externos (usuário final) possam interagir com os gráficos comparativos e filtros dinâmicos de forma fácil, o que ajuda a manter todas as partes alinhadas com as etapas da análise.
Power BI
Também da Microsoft, o Power BI é uma plataforma de business intelligence que permite criar relatórios e visualizações mais avançados, com base em múltiplas fontes de dados, como bancos SQL, Excel, Salesforce, Azure e APIs externas.
Embora seja usada em diversos níveis de análise, a ferramenta é especialmente eficaz para unificar dados de diferentes setores, oferece recursos como filtros por tempo, hierarquias de dados, drill-downs interativos e alertas automatizados.
Sua integração com o Microsoft permite que relatórios sejam embutidos no Teams, SharePoint ou exportados diretamente para o PowerPoint, sem falar nos recursos de IA para sugestão de insights, facilitando a interpretação até por usuários menos experientes.
Ferramentas para Análise Diagnóstica
As ferramentas para análise diagnóstica investigam as relações de causa e efeito, padrões escondidos e anomalias que expliquem os resultados obtidos.
Para isso, é necessário que esses recursos ofereçam profundidade na manipulação e cruzamento de informações.
SQL
O SQL (Structured Query Language) é uma linguagem padrão para manipulação de dados em bancos relacionais, sendo especialmente útil na análise diagnóstica por permitir extrações específicas, filtragens detalhadas e combinações entre tabelas.
Os comandos mais utilizados são SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY e HAVING.
Esses, permitem desde análises simples, como número de vendas por região, até investigações mais avançadas, como a correlação de tempo de navegação x taxa de conversão.
O SQL é indispensável em empresas com grandes volumes de dados estruturados, como e-commerces, instituições financeiras e ERPs. Além disso, é amplamente suportado por plataformas como MySQL, PostgreSQL, Oracle e Google BigQuery.
Python
O Python é uma linguagem de programação popular na ciência de dados em que bibliotecas como Pandas (manipulação de dados), NumPy (operações numéricas) e Matplotlib (visualização), permitem investigações profundas sobre conjuntos de dados.
Além de facilitar o tratamento de dados faltantes, normalização, identificação de outliers e análises estatísticas, o Python também automatiza processos operacionais e reduz erros humanos.
Por exemplo, ao avaliar por que um produto teve uma queda repentina nas vendas, um script em Python pode cruzar dados de campanhas de marketing, estoque e avaliação do cliente para apontar possíveis causas.
Tableau
O Tableau é uma ferramenta visual de análise com capacidade de exploração profunda e intuitiva de dados.
Ele permite arrastar e soltar dimensões e métricas em diferentes visualizações, testando hipóteses e facilitando a identificação de padrões inesperados.
Por meio de dashboards interativos, o Tableau permite que o analista cruze dados de diversas fontes, como planilhas, bancos de dados, CRMs e ERPs.
É ideal para profissionais que precisam analisar o comportamento dos dados sob várias perspectivas.
Seu mecanismo de cálculos personalizados possibilita a criação de métricas específicas para cada tipo de negócio, incluindo, por exemplo, uma análise minuciosa para identificar o que influencia os resultados observados.
Ferramentas para Análise Preditiva
A análise preditiva exige ferramentas que combinem estatística mais avançada, algoritmos preditivos e mineração de dados.
Elas são fundamentais para antecipar comportamentos e identificar tendências futuras para o seu negócio.
RapidMiner
O RapidMiner é uma plataforma de ciência de dados com foco em análise preditiva e machine learning.
Seu diferencial está na interface visual de “arrastar e soltar”, o que permite criar modelos estatísticos robustos sem exigir programação.
A ferramenta cobre todo o ciclo de análise desde a preparação dos dados, criação de modelos e validação cruzada até a interpretação de resultados e implantação em ambientes de produção.
Ela oferece suporte a algoritmos como regressão linear, árvores de decisão, k-means e SVM, além de permitir combinações híbridas para análise mais precisa.
Vale destacar que na ferramenta também existem funcionalidades de limpeza e transformação de dados.
IBM SPSS
O IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) é uma ferramenta tradicional no meio acadêmico e corporativo.
Com foco em análise estatística avançada, inclui técnicas como regressão logística, análise fatorial, séries temporais e segmentação de clusters.
Seu diferencial está na interface intuitiva e na capacidade de gerar análises complexas mesmo com pouco conhecimento em programação.
O SPSS também possui módulos específicos para pesquisa de mercado, análise de risco e ciência comportamental.
A ferramenta é amplamente utilizada por pesquisadores, analistas de políticas públicas e equipes de planejamento estratégico que buscam previsões embasadas estatisticamente, principalmente por permitir que sejam importados dados de diferentes formatos.
Google Cloud AI
O Google Cloud AI oferece um conjunto robusto de ferramentas e APIs baseadas em inteligência artificial e machine learning, voltadas para análise preditiva em ambientes altamente escaláveis.
Empresas que operam em nuvem e lidam com grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, textos ou áudios, podem usar soluções como AutoML, Vision AI e Natural Language Processing para treinar modelos personalizados.
Além disso, sua integração nativa com outros serviços do Google Cloud, facilita a implementação e o monitoramento dos modelos preditivos em tempo real, o que ajuda analistas de dados com menor background em programação.
Ferramentas para Análise Prescritiva
Na etapa descritiva, é preciso contar com ferramentas capazes de simular diferentes cenários, restrições e objetivos, combinando modelagem matemática, algoritmos de otimização e IA aplicada à tomada de decisões.
IBM Decision Optimization
O IBM Decision Optimization é uma solução de otimização avançada que permite simular cenários e encontrar soluções ideais para problemas complexos, a partir de dados estruturados, regras de negócio e restrições operacionais.
Por meio de modelagem com algoritmos de programação linear, inteira e constraint programming, é possível resolver desafios como alocação de recursos, roteirização de entregas, planejamento de capacidade e precificação dinâmica.
A plataforma também permite combinar seus modelos com fluxos de trabalho em Python ou dentro do IBM Watson Studio, integrando previsões com decisões, sendo amplamente usada por setores como logística, supply chain, finanças e energia.
Vertex AI
A Vertex AI é a plataforma de machine learning do Google Cloud voltada à criação, treinamento e implantação de modelos em escala.
É destaque no contexto prescritivo quando associada a modelos de tomada de decisão automatizada.
Com ela, é possível desenvolver soluções que podem prever um comportamento e sugerir a melhor ação possível com base em padrões aprendidos, incluindo recursos como AutoML, pipelines de treinamento, gerenciamento de modelos e A/B testing integrado.
A ferramenta é especialmente útil para empresas que lidam com grandes volumes de dados em tempo real como os marketplaces, onde a decisão automatizada é crítica como, por exemplo, a recomendação de um produto ou ajuste de preços.
Microsoft Azure Machine Learning
O Azure Machine Learning é uma plataforma completa para desenvolvimento de modelos avançados.
Com suporte para desenvolvedores e cientistas de dados, permite o uso de notebooks Jupyter, automação com AutoML e deploy em containers prontos para produção.
Seu diferencial na análise prescritiva é a capacidade de integrar modelos a fluxos de decisão baseados em regras, APIs e painéis gerenciais, onde uma previsão pode ser diretamente conectada a uma ação, de forma automatizada e segura.
A plataforma é ideal para empresas que já operam com o ecossistema Microsoft (Dynamics, Excel, Power BI), porque permite uma integração fluida entre os dados operacionais e as ferramentas de inteligência artificial que suportam decisões em tempo real.
