Com as empresas mergulhando na transformação digital, os dados se tornam o principal ativo para otimizar a tomada de decisão. O grande desafio, então, é transformar todos esses dados, provenientes das mais diferentes fontes e nos mais variados formatos, em informações relevantes — ou seja, que tragam resultados efetivos.

É nesse cenário que a análise de dados ganha destaque dentro das estratégias de negócios e muitas empresas passam a focar a contratação de profissionais qualificados na área e a aquisição de boas ferramentas que permitam a automação do processo. Trata-se de um investimento que apresenta um excelente custo-benefício, afinal, a transformação dos dados em percepções pode gerar um diferencial competitivo enorme.

Para ajudá-lo nessa missão, neste post, apresentamos 5 ferramentas de análise de dados, de todos os níveis, que contribuirão para o crescimento da sua companhia. Confira!

1. Microsoft Excel

Sim, o Microsoft Excel pode ser utilizado como uma ferramenta de análise de dados, sendo uma alternativa interessante para pequenos empreendedores. A aplicação de planilhas da Microsoft apresenta cálculos e funções gráficas que podem contribuir muito para o processo.

Mesmo que você tenha acesso a soluções mais sofisticadas, o Excel pode ser utilizado para dar início a um projeto de análise, pois apresenta uma série de recursos que agilizam a manipulação dos dados, como a concatenação, que permite a combinação de textos, números e dados em uma única célula.

A função "SUMIF", por sua vez, viabiliza a soma de valores com base em critérios variáveis, e a função "pesquisa" oportuniza o isolamento de dados específicos.

Embora seja funcional e permita a análise de dados simples, o Excel apresenta limitações, como a dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, provocando lentidão. Além disso, o programa busca sempre a aproximação na apresentação de valores quando lida com grandes números, o que pode gerar imprecisões.

Em suma, se você está começando um negócio ou quer fazer uma análise mais simples, o Excel pode ser um grande ponto de partida. Para análises mais aprofundadas, contudo, o recomendado é a busca de uma ferramenta mais robusta.

2. Python

O Python é uma linguagem de programação que pode ser utilizada para várias atividades e é considerada indispensável para cientistas e analistas de dados. Um dos diferenciais da linguagem Python é a sua simplicidade sintática, que aumentou a sua popularidade entre os desenvolvedores.

Contudo, a simplicidade não seria o bastante se a linguagem não apresentasse recursos úteis para a análise de dados. O Python é uma das linguagens com o maior número de bibliotecas e recursos voltados para as tarefas relativas à análise de dados.

Um bom exemplo são as bibliotecas Panda e NumPy, que permitem a simplificação de tarefas computacionais, dando suporte à manipulação de grandes volumes.

Se o seu objetivo for extrair dados da web, a solução pode auxiliar as bibliotecas Scrapy e Beautiful Soup. Se o foco for a visualização e a geração de relatórios, você pode usar a Matplotlib.

A linguagem Python é gratuita, de código aberto, com uma base de usuários gigantesca, que produz muitos códigos e bibliotecas para o desenvolvimento dos mais diferentes tipos de sistemas.

3. SAS

O popular SAS — sigla para Statistical Analysis System — é um conjunto de ferramentas de inteligência de negócios e análise de dados. Ele foi desenvolvido pelo Instituto SAS na década de 1960 e evoluiu muito desde então. 

Seu principal uso hoje é para a criação de perfis de clientes, para a geração de relatórios, para a mineração de dados e para a modelagem preditiva. Criado para o mercado corporativo, o software é robusto, versátil e bastante utilizado nas grandes organizações — haja vista que o alto custo pode inviabilizar o seu emprego em médias e pequenas empresas.

Um dos grandes benefícios de investir no SAS é que a sua equipe de desenvolvimento pode trabalhar de forma ininterrupta, produzindo e entregando novos módulos que atendem às demandas mais recentes das companhias.

Mesmo não tendo um grande número de bibliotecas, como acontece com o Python, as bibliotecas do SAS são altamente especializadas e focadas em objetivos que vão ao encontro das demandas mais sofisticadas relativas à análise de dados.

4. Microsoft Power BI

No início do texto, falamos de uma ferramenta simples e de fácil acesso da Microsoft — o Excel, que pode ser utilizado na análise de dados simplificados. No entanto, para quem busca uma maior capacidade e mais precisão, a gigante da tecnologia oferece o Power BI, que tem como foco a inteligência de negócios — Business Intelligence. 

Uma curiosidade interessante é que o Power BI começou como um plugin do Excel e, depois, foi desenvolvido até se tornar um conjunto independente de software de análise de dados de negócios. 

Entre os seus diferenciais, está a capacidade de os usuários criarem painéis visuais interativos a partir de uma curva de aprendizado mínima. Outro destaque é a excelente conectividade de dados, que permite a integração com o Excel e buscas em arquivos de textos, em servidores SQL e em sistemas em nuvem — como os programas analíticos do Google e da Amazon.

Para quem quer conhecer a ferramenta, a Microsoft oferece uma assinatura gratuita, com um limite de dados de 2 Gb. É uma excelente oportunidade para fazer os testes antes de tomar a decisão de assinar ou não um plano pago.

5. Amazon QuickSight

O Amazon QuickSight é um serviço de Business Intelligence incorporável e sem servidor, baseado em nuvem, com aprendizado de máquina integrado. Com essa ferramenta da AWS, o usuário tem a oportunidade de criar e publicar painéis interativos de Business Intelligence que podem ser consultados com a utilização de linguagem natural.

Um dos benefícios dessa solução é a capacidade de escalar para milhares de usuários, sem a necessidade de investimento e de infraestrutura. Uma das maneiras de testar o QuickSight é adquirindo um plano de pagamento por demanda. Ou seja, você só pagará quando acessar os painéis e relatórios, que podem ser visualizados em qualquer dispositivo.

Esperamos que este post o ajude na sua escolha da melhor ferramenta de análise de dados para a sua empresa. Vimos que as soluções disponíveis vão das mais simples até as mais robustas, mostrando que mesmo uma organização iniciante pode utilizar os dados para tornar as tomadas de decisão mais precisas. A escolha da ferramenta ideal, portanto, vai depender das suas necessidades e do seu orçamento.

Gostou do post? Qual é a sua experiência utilizando as ferramentas de análise de dados? Compartilhe a sua opinião no campo de comentários do blog!