Uma ótima metáfora no mundo corporativo é que os dados são o “novo petróleo” e precisam ser refinados. E é exatamente isso que o processo de análise de dados faz: ele transforma uma massa crua de números, planilhas e registros espalhados pelos sistemas da empresa em algo que você pode usar para tomar decisões melhores. 

Preparamos esse artigo para você percorrer cada etapa desse caminho e compreender o que acontece de ponta a ponta e, principalmente, onde a sua empresa pode estar errando. 

Não existe uma lista universal com número exato de etapas; você vai encontrar quatro, cinco, sete dependendo de quem explica. Na prática, qualquer projeto sério de análise de dados passa pelos mesmos momentos fundamentais, na seguinte ordem: 

1º Definição do problema e da pergunta de negócio 

Antes de olhar para qualquer dado, você precisa saber o que quer descobrir. Parece óbvio, mas é o passo que mais se negligenciado e tudo que vem depois pode ficar comprometido por causa disso. 

2º Coleta e integração dos dados 

Onde os dados vivem na sua empresa? ERP, CRM, planilhas, redes sociais, sistemas legados? Essa etapa é sobre reunir tudo isso num lugar só. 

3º Limpeza e tratamento dos dados 

Dados do mundo real podem estar “sujos” (Cadastros duplicados, campos em branco, datas no formato errado, valores impossíveis). Essa etapa é sobre consertar tudo isso antes de analisar. 

4º Exploração e análise 

Agora você consegue olhar para os dados de forma analítica. Que padrões aparecem? Onde há anomalias? O que as métricas estão dizendo sobre o comportamento do negócio? 

5º Visualização e comunicação 

De nada adianta uma análise brilhante que ninguém entende. Aqui os dados viram gráficos, dashboards e relatórios pensados para quem vai tomar a decisão e não para quem fez a análise. 

6º Interpretação e tomada de decisão 

Os dados apontam caminhos, mas quem decide é você. O papel aqui é transformar o insight em ação concreta. 

Vamos agora detalhar essas seis etapas: 

Imagine que você contrata um médico especialista, paga uma consulta cara e quando ele pergunta “o que está sentindo?”, você responde: “Não sei, mas quero saber se estou bem.” O médico não tem por onde começar. 

Com dados é igual. O processo de análise começa com uma pergunta de negócio clara, específica para que possa ser respondida com evidência. Não “como está nossa empresa”, mas sim: “Por que nossa taxa de cancelamento subiu 12% no segundo trimestre?”. Ou: “Quais clientes têm maior probabilidade de comprar novamente nos próximos 60 dias?” 

Por que isso importa? 

A pergunta que você faz no início determina quais dados você vai buscar, como vai analisá-los e o que vai considerar um resultado útil. Uma pergunta vaga gera análises vagas e análises vagas não mudam nada. 

Na prática, essa etapa exige uma conversa entre quem entende de negócio (o gestor, o líder de área) e quem vai executar a análise. É um momento estratégico, não técnico.

Toda empresa produz dados o tempo todo. O problema é que eles geralmente estão em lugares diferentes, em formatos diferentes e às vezes nem falam a mesma língua. 

O sistema de vendas registra o “CPF do cliente”. O sistema de suporte chama o mesmo campo de “documento”. O e-commerce chama de “identificador do usuário”. Trata-se da mesma pessoa, mas os sistemas não sabem disso. 

Pense nos dados da sua empresa como documentos espalhados em gavetas diferentes por toda a sede. A coleta de dados é o trabalho de abrir cada gaveta, identificar o que tem lá dentro e trazer tudo para uma mesa comum onde você finalmente pode ver o quadro inteiro. Tecnicamente, essa integração é feita através de ferramentas chamadas de ETL (Extrair, Transformar, Carregar, na sigla em inglês) ou pipelines de dados. Para o gestor, é fundamental entender que essa etapa demanda tempo, exige um mapeamento preciso das fontes e impacta diretamente a qualidade dos resultados futuros. 

Uma dica prática é que antes de contratar qualquer ferramenta de BI, faça um inventário simples: liste onde cada informação importante da empresa está armazenada. Essa lista vai poupar muita dor de cabeça mais na frente. 

Esse é o passo que mais consome tempo em qualquer projeto de análise de dados real. Estudos do setor indicam que analistas gastam entre 60% e 80% do seu tempo apenas preparando os dados antes de fazer qualquer análise. 

E por quê? Porque dados do mundo real são imperfeitos por natureza. Algumas situações clássicas que aparecem em praticamente toda empresa: 

• Duplicatas: o mesmo cliente cadastrado três vezes com pequenas variações no nome.  

• Campos em branco: formulários preenchidos pela metade.  

• Valores absurdos: uma venda de R$0,00 ou uma idade de 300 anos.  

• Formatos inconsistentes: datas como “01/05/2024”, “maio 2024” e “2024-05-01” no mesmo dataset.  

• Registros desatualizados: um cliente que mudou de endereço ou cancelou há dois anos, mas ainda aparece como ativo. 

O trabalho de limpeza é exatamente o que o nome diz: encontrar esses problemas, decidir o que fazer com cada um (corrigir, excluir, completar com estimativa) e documentar tudo. Esse é um trabalho que une o olhar técnico do analista com o conhecimento de negócio de quem conhece os processos da empresa. 

Com os dados limpos e integrados, começa o trabalho que a maioria das pessoas imagina quando pensa em “análise de dados”. É aqui que surgem os padrões, as correlações, as tendências e as anomalias. 

Existem basicamente quatro tipos de análise que uma empresa pode fazer e eles respondem perguntas diferentes: 

Análise descritiva 

• O que aconteceu? 

• Vendas por região em março 

• Ticket médio por canal 

• Volume de atendimentos 

Análise diagnóstica 

• Por que aconteceu? 

• Por que as vendas caíram? 

• O que causou o churn alto? 

• Quais fatores explicam isso? 

Análise preditiva 

• O que vai acontecer? 

• Previsão de demanda 

• Risco de churn por cliente 

• Sazonalidade esperada 

Análise prescritiva 

• O que devemos fazer? 

• Ação recomendada por segmento 

• Otimização de estoque 

• Melhor momento para contato 

Empresas que estão começando em BI quase sempre partem do descritivo e não há nada errado nisso. Entender bem o que está acontecendo já é transformador. O diagnóstico vem em seguida e o preditivo é um objetivo de médio prazo, conforme a maturidade analítica cresce. 

Saiba mais: 5 tipos de análises utilizados na Ciência de dados | Mindtek 

Você pode ter feito a análise mais sofisticada do mundo. Se o resultado for uma tabela com 200 linhas, ela não vai mudar nenhuma decisão. A visualização de dados existe porque o cérebro humano processa informações visuais de forma muito mais rápida e intuitiva do que texto ou números crus. 

No contexto do BI, a visualização aparece principalmente nos dashboards interativos que mostram os indicadores mais importantes da empresa em tempo real. Um dashboard bem feito responde, em segundos, às perguntas que antes levavam dias de tabulação manual. 

Um bom dashboard não mostra tudo que você pode medir. Mostra exatamente o que você precisa ver para agir. 

Aqui vale um alerta que muita empresa aprende na prática: o erro mais comum é querer colocar tudo num dashboard só. Trinta gráficos na mesma tela não é informação é ruído visual. A pergunta certa na hora de montar um dashboard é: “Quem vai usar isso e qual decisão essa pessoa precisa tomar?” A resposta define o que entra e o que fica de fora. 

Boas práticas de visualização! 

Use cores com propósito e não para decorar. Prefira gráficos de barras para comparações, linhas para tendências no tempo e tabelas apenas quando os valores exatos importam mais do que o padrão. E sempre coloque contexto: uma queda de 15% nas vendas só tem significado se você sabe qual era a meta. 

Chegamos na última etapa onde os dados apontam direções.  

Um dashboard pode mostrar que determinado produto tem margem negativa, que um segmento de clientes tem alto risco de churn ou que uma região nunca atinge a meta, mas o que fazer com isso depende do contexto que só os gestores têm: a estratégia da empresa, o momento do mercado, as capacidades do time, as restrições operacionais. 

A análise de dados não substitui a liderança. Ela melhora a qualidade das perguntas que a liderança faz. E diminui a dependência de intuição e “achismo” nas decisões. 

Se você chegou até aqui e está pensando “quero isso na minha empresa, mas não sei por onde começar”, a resposta mais honesta é: comece pequeno e comece pela pergunta. 

Escolha um problema de negócio concreto de preferência um que sua equipe já discute há meses sem resolução clara. Mapeie quais dados existem sobre ele. Avalie a qualidade desses dados e então pense na escolha da ferramenta. 

O processo de análise de dados é uma mudança de como a empresa pensa e toma decisões. E como toda mudança cultural, ela começa com uma escolha: a de parar de operar no escuro e começar a enxergar o que os dados da sua própria empresa têm a dizer. 

Se você precisa de apoio para implementar o BI em seu negócio ou até mesmo ajuda escolher a melhor ferramenta, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo whatsapp (21) 99146-6537      

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