Descubra as ferramentas de análise de dados que ajudam sua empresa a tomar decisões mais rápidas, estratégicas e eficientes com as recomendações do time da Arklok.
Dados. Eles estão por toda a parte e hoje representam uma das bases mais importantes para o crescimento empresarial: estratégia. Aqueles que sabem coletar, organizar, analisar e extrair o máximo potencial deles são capazes de direcionar iniciativas e tomadas de ações e decisões que fazem qualquer negócio sair do operacional básico para um patamar competitivo.
Com a ascensão da cultura de dados, da inteligência artificial e de outros termos envolvidos em big data e data science, inúmeras ferramentas de análise estatísticas começaram a ser desenvolvidas para tornar as empresas mais inteligentes e orientadas a dados.
Hoje, vamos analisar algumas das principais, e mostrar, de forma bastante simples, para o que elas servem, quais seus diferenciais e em quais contextos se encaixam. Acompanhe!
O que são ferramentas de análise de dados
São plataformas desenvolvidas para coletar, tratar, modelar e visualizar os dados que uma empresa possui.
Elas integram diferentes tecnologias e plataformas, como ERP, CRM e planilhas, por exemplo, e se aproveitam disso para manter as informações em um só lugar e permitir que funcionalidades e recursos sejam ativados para trabalhar em cima dessas informações.
4 ferramentas para análise de dados para melhorar a gestão e a tomada de decisões
Existem muitas ferramentas para análise de dados que podem integrar o ecossistema tecnológico da empresa, mas as preferidas e mais conhecidas costumam ser:
1- Power BI
Para que serve?
Foi desenvolvido pela Microsoft para transformar dados brutos em relatórios interativos e dashboards visuais. Sua proposta é facilitar a interpretação de grandes volumes de informações e ajudar diferentes áreas empresariais a tomar decisões mais rápidas.
Ele serve tanto para análises simples do dia a dia, como monitorar KPIs básicos, quanto para análises mais complexas envolvendo diferentes fontes de dados.
Quais seus diferenciais?
O grande diferencial do Power BI está na integração nativa com o ecossistema Microsoft (Excel, Azure, Teams, SharePoint), o que facilita muito para empresas que já usam essas plataformas. Além disso, a solução conta com recursos avançados de inteligência artificial, que incluem modelos preditivos prontos para uso e análises automatizadas.
Em quais contextos são mais indicadas?
- Para organizações que desejam democratizar o acesso a dados;
- Empresas que já utilizam produtos Microsoft;
- Médias e grandes empresas que precisam monitorar indicadores, centralizar informações e criar dashboards executivos para diferentes níveis de gestão.
2- Google Data Studio
Para que serve?
Foi projetado para ser simples, acessível e fácil de usar, mesmo por pessoas sem formação técnica em dados. No meio corporativo, é utilizado para consolidar métricas de marketing digital, como resultados de Google Ads, Analytics, YouTube e Search Console, e também acompanhar o desempenho atualizado de campanhas.
Quais seus diferenciais?
- Integração nativa com todo o ecossistema Google;
- Colaboração entre diferentes usuários, o que facilita revisões conjuntas e atualizações automáticas.
- Gratuidade: não há custo para criar ou compartilhar relatórios.
Em quais contextos são mais indicadas?
É recomendado para equipes de marketing digital, agências de publicidade, e-commerces ou qualquer operação que precise monitorar dados online. Além disso, pode ser interessante para empresas que já trabalham com ferramentas Google (já que facilita muito a integração).
3- Tableau
Para que serve?
O Tableau é uma das plataformas de análise de dados e visualização mais conhecidas globalmente e foi desenvolvida para transformar dados complexos em insights visuais claros e dinâmicos. Sua função principal? Ajudar analistas e gestores a responder perguntas de negócios por meio de análises exploratórias.
Quais seus diferenciais?
- Potência gráfica e flexibilidade para criar visualizações personalizadas e ricas em detalhes;
- Suporte a grande volume de dados;
- Integração com diversas fontes;
- Facilidade para realizar análises avançadas, preditivas e de séries temporais.
Em quais contextos são mais indicadas?
Para empresas que precisam de análises complexas e exploratórias, como setores financeiros, logística, saúde e consultorias. Também é recomendado para organizações com grandes bases de dados que necessitam de alto desempenho analítico, e para times que valorizam design visual e storytelling com dados.
4- Excel avançado
Para que serve?
O bom e velho Excel segue firme no mundo dos dados, mas, sua versão avançada, vai muito além de tabelas simples. Ele pode ser usado para consolidar grandes volumes de dados, realizar análises preditivas, criar dashboards dinâmicos e automatizar rotinas de relatórios.
Quais seus diferenciais?
Familiaridade é o primeiro. A maioria dos profissionais já tem ao menos conhecimento básico, o que reduz a curva de adoção e adaptação à ferramenta. Além disso, a solução também oferece alta flexibilidade, permitindo que os times construam soluções totalmente customizadas conforme as necessidades do negócio.
Outro ponto relevante: capacidade de trabalhar offline.
Em quais contextos são mais indicadas?
- Empresas que já têm a ferramenta incorporada em seus processos e que buscam ampliar sua capacidade analítica sem investir em soluções adicionais;
- Áreas que trabalham com controladoria, finanças, planejamento estratégico e operações.
Como escolher uma boa ferramenta de análise de dados?
A primeira coisa a ser feita é avaliar a maturidade analítica que a sua empresa espera alcançar com a ferramenta para análise de dados. Afinal, sem essa clareza em mente, não há como saber quais recursos e funcionalidades serão indispensáveis para alcançar esse mindset.
Desse modo, procure responder o seguinte antes de tomar sua decisão:
- Qual problema ou necessidade principal queremos resolver com a análise de dados?
- Quais áreas ou times usarão a ferramenta no dia a dia?
- Qual o volume e a complexidade dos dados que lidamos atualmente?
- Precisamos de análises mais descritivas, preditivas ou prescritivas?
Uma vez que for respondido, sua empresa terá que avaliar a integração com os sistemas atuais (para garantir fluxo de dados contínuo), considerar o nível de autonomia dos usuários (quem vai operar e criar relatórios), verificar custos totais da solução (incluindo licenças, treinamentos e suporte) e analisar a escalabilidade (pensando no crescimento futuro da operação).
O universo de dados é imenso e para conseguir extrair o máximo potencial deles, é importante que o conhecimento em data seja atualizado continuamente. Por isso, depois de conhecer todas essas ferramentas de análise estatística, aproveite também para ler nosso conteúdo completo sobre o Power BI. Nele explicamos como a solução consegue otimizar o processo de análise de informações.
