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Ferramentas de análise de dados permitem coletar, processar, analisar e interpretar dados para tomar decisões informadas. Como têm integração a outras plataformas, unificam os dados e facilitam o trabalho, visto que são sistemas na nuvem.
Você já ouviu falar no termo Single Source of Truth, algo como única fonte de verdade? Esse é um conceito muito interessante para empresas que usam diversas ferramentas. Quando elas se integram a uma ferramenta de análise de dados, é isso o que temos: um local que agrupa as informações e dados, gerando relatórios confiáveis.
Usar uma ferramenta de análise de dados no dia a dia permite gerar relatórios com mais facilidade, ter insights de ações através de análises preditivas, fora que todo mundo da empresa recorre ao mesmo sistema para ter ideias de planejamento e ações.
Então, quais são as melhores ferramentas de análise para se usar? Neste guia, a gente traz opções atualizadas para facilitar sua escolha. Confira!
Ferramentas de análise de dados são softwares que permitem coletar, processar, analisar e interpretar dados para tomar decisões informadas. Elas são essenciais para transformar dados brutos em informações úteis e podem ser aplicadas em diversas áreas, como negócios, pesquisa científica, marketing, saúde, finanças, entre outras.
Essas ferramentas oferecem uma série de funcionalidades que facilitam o trabalho com grandes volumes de dados, a criação de relatórios, a visualização de padrões e a realização de previsões.
Em geral, são softwares que se integram a demais ferramentas usadas, como ERPs, plataformas de gestão de pessoas, de ecommerce e outras. Dessa forma, elas unificam os dados em um único local, o que permite tomar decisões mais acertadas e evitar perda de informações.
Leia também: 16 plataformas para uma gestão de pessoas simplificada
Existem vários tipos de ferramentas de análise de dados que vão ser mais ou menos relevantes para seus afazeres. Saiba mais quais são elas.
Realizam análises estatísticas profundas, testes de hipóteses, regressão, análise de variância (ANOVA), entre outros métodos estatísticos. Entre as mais conhecidas, podemos citar R, Python (com bibliotecas como pandas, numpy, scipy), SPSS, SAS.
Permitem transformar dados em relatórios, dashboards interativos e visualizações gráficas para facilitar a tomada de decisão estratégica. São muito usadas por empresas para analisar o desempenho da empresa, por isso mesmo têm o nome de inteligência de negócios. Entre as mais usadas estão Power BI, Tableau, QlikView, Looker.
Há centenas de linguagens de programação disponíveis, criadas para diversas finalidades. Algumas são mais adequadas para a ciência de dados, proporcionando alta produtividade e desempenho para processar grandes quantidades de dados, como Python, R, SQL, Java, Julia, Scala.
Agora chegou o momento de conhecer as melhores ferramentas para análise de dados — e mais indicadas para sua produtividade em 2025!
O Power BI oferece uma vasta gama de conectores nativos para diversas fontes de dados, como bancos de dados SQL, serviços na nuvem, Excel, Google Analytics, entre outros.
Também permite criar dashboards e relatórios interativos com gráficos e tabelas, sendo altamente customizável. Por ter Power Query e Power Pivot, possibilita a preparação e modelagem de dados de maneira intuitiva, sem necessidade de código.
Como inclui recursos de IA, facilita análises preditivas e automação de insights, além de integração com ferramentas como o Azure Machine Learning.
Vale dizer que a interface é intuitiva, e a criação de relatórios e dashboards é relativamente simples, sem a necessidade de um grande conhecimento técnico.
Para quem é indicado: empresas de pequeno a médio porte, bem como grandes corporações que já utilizam outras ferramentas da Microsoft. Assim como analistas de dados e business intelligence (BI) que buscam uma ferramenta poderosa, mas fácil de usar para análise e visualização de dados.
O Oracle Analytics Cloud tem integração com uma ampla gama de fontes de dados, tanto locais quanto em nuvem, incluindo bancos de dados Oracle, aplicativos de terceiros e fontes de dados de Big Data.
Oferece um conjunto abrangente de opções para visualização de dados e criação de dashboards dinâmicos e personalizáveis. Inclui ainda capacidades de análise preditiva com integração nativa a algoritmos de machine learning, facilitando a realização de análises avançadas e predições.
Sendo uma solução corporativa, oferece robustos controles de segurança e governança de dados, garantindo a conformidade com regulamentos como GDPR.
Para quem é indicado: é adequado para usuários que precisam de análise avançada e capacidades de machine learning para suportar a tomada de decisões complexas. Também é ideal para grandes empresas que lidam com grandes volumes de dados e precisam de uma solução escalável.
O SAS é amplamente reconhecido por suas capacidades em estatísticas, análise preditiva, machine learning e análise de Big Data. Ele é uma das ferramentas mais fortes em análise estatística e modelagem de dados.
Embora tenha começado como uma ferramenta para estatísticas, o SAS também oferece recursos robustos de BI, incluindo dashboards, relatórios e visualizações interativas.
A plataforma é altamente confiável, com uma longa história no mercado de análises quantitativas, sendo um padrão em muitas indústrias, como finanças, saúde e governo.
Para quem é indicado: além de empresas do setores mencionados antes, pode ser uma boa para cientistas de dados e analistas que trabalham com Big Data e necessitam de ferramentas sofisticadas de modelagem e machine learning.
O Tableau é conhecido por suas capacidades de visualização de dados, permitindo que os usuários criem gráficos, dashboards e relatórios interativos de forma intuitiva.
Suporta uma ampla gama de fontes de dados, incluindo bancos de dados, planilhas, arquivos CSV, e até dados de serviços na nuvem como Google Analytics, Salesforce e Amazon Redshift.
Permite a criação de relatórios dinâmicos que se atualizam em tempo real, o que é útil para monitoramento contínuo de KPIs.
Para quem é indicado: profissionais de BI e analistas de dados que precisam de uma solução fácil de usar para criar visualizações interativas e insights rápidos.
E também empresas de todos os portes, desde startups até grandes corporações, especialmente aquelas que exigem relatórios dinâmicos e visualizações de dados poderosas.
O Google Data Studio se destaca pela integração nativa com outras ferramentas do Google, como Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery e outros. Ele permite criar relatórios e dashboards visualmente atraentes e interativos, com uma interface intuitiva.
Ainda oferece funcionalidades de colaboração em tempo real, permitindo que equipes compartilhem e editem relatórios e dashboards. Também permite personalizar visualizações, além de ser possível integrar fontes de dados externas usando conectores de terceiros.
Para quem é indicado: profissionais de marketing digital, pequenas empresas e startups que já utilizam os produtos Google e desejam uma ferramenta simples para criar relatórios e dashboards interativos.
O Looker Studio permite que os usuários definam e modelam dados de maneira escalável, com integrações robustas a diversos bancos de dados e Big Data. Oferece recursos avançados de exploração de dados para análises dinâmicas e personalização de relatórios.
Uma das principais forças do Looker Studio é sua integração com BigQuery, o que permite análises em larga escala, e com o Looker, que proporciona uma camada de modelagem de dados mais avançada.
Para quem é indicado: empresas que já utilizam BigQuery e Looker e desejam uma solução que ofereça análise avançada e maior controle sobre a modelagem e o uso de dados. Além de organizações de médio a grande porte, sobretudo as que lidam com grandes volumes de dados e precisam de flexibilidade na análise.
O Amazon QuickSight é integrado com a infraestrutura de nuvem da AWS, facilitando o acesso e análise de dados armazenados no Amazon S3, Redshift, Aurora, RDS, entre outros.
É um sistema que suporta análises em tempo real e criação de dashboards interativos, com dados que se atualizam automaticamente à medida que são inseridos. Também inclui funcionalidades de machine learning, permitindo aos usuários realizar previsões diretamente nas visualizações, sem necessidade de codificação.
Por ser um serviço baseado em nuvem, oferece escalabilidade automática, ideal para empresas de qualquer porte que lidam com grandes volumes de dados.
Para quem é indicado: empresas que já utilizam a AWS e que precisam de uma ferramenta de BI que se integre bem com sua infraestrutura na nuvem. Assim como para negócios que buscam uma solução escalável e econômica para análise de dados
KNIME é uma plataforma de análise de dados baseada em fluxo de trabalho, na qual as pessoas conseguem arrastar e soltar itens para realizar tarefas como preparação de dados, análise estatística, modelagem preditiva e visualização.
Oferece suporte a uma ampla gama de algoritmos de machine learning e integrações com outras linguagens, como R e Python, para modelos mais avançados. Também tem conexão
com uma variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos CSV, Excel, APIs e Big Data.
Para quem é indicado: cientistas de dados e analistas avançados que precisam de uma plataforma flexível e extensível para análise de dados e modelagem preditiva, assim como organizações que preferem uma solução open-source.
O Orange é uma ferramenta open-source com uma interface visual intuitiva que permite arrastar e soltar widgets para realizar tarefas, por exemplo, análise exploratória, visualização de dados e machine learning.
Oferece uma vasta gama de widgets para diversas funções, como pré-processamento de dados, classificação, clustering, regressão, entre outros, tudo sem necessidade de codificação.
A opção ainda inclui vários algoritmos de machine learning, como SVM, árvores de decisão e redes neurais, além de permitir integração com R e Python para modelos mais avançados.
Para quem é indicado: iniciantes em ciência de dados ou analistas que desejam aprender machine learning sem precisar de muita codificação, educadores e estudantes em áreas relacionadas à análise de dados e também empresas que buscam uma ferramenta mais simples de machine learning.
Splunk é uma plataforma focada na análise e monitoramento de dados de máquinas em tempo real, como logs de servidores, aplicativos, redes e sistemas operacionais.
Permite coletar, indexar e analisar grandes volumes de dados de logs e eventos gerados por sistemas de TI e aplicativos empresariais. Também oferece dashboards interativos e gráficos personalizáveis para a visualização de dados em tempo real, facilitando a monitoração e análise de performance e segurança.
Para quem é indicado: é mais adequado para equipes de TI, segurança, e operações que precisam analisar e monitorar logs e dados de infraestrutura em grande escala, com ênfase em Big Data e segurança.
Alguns pontos são bem importantes de analisar antes de fechar com a ferramenta de análise de dados. Eis as respostas que você deve ter antes de assinar o contrato:
Uma cultura data-driven é essencial para que as empresas tomem decisões baseadas em dados concretos, em vez de suposições ou intuições. Isso permite escolhas mais informadas, melhor desempenho e maior eficiência operacional.
Também, quando se tem boa fonte de dados para melhores decisões, é possível ter mais competitividade, reagindo melhor a mudanças de mercado. Além de que o ambiente orientado por dados promove a transparência e a colaboração entre equipes, com todos compartilhando a mesma base de informações.
As tendências futuras em ferramentas de análise de dados estão focadas em inteligência artificial (IA), automação, integração de Big Data, análise preditiva e facilidade de uso.
Ferramentas de análise de dados estarão cada vez mais integradas com IA e algoritmos de machine learning para automação de insights, previsões e detecção de padrões em tempo real, sem a necessidade de intervenção manual.
O foco será aumentar a capacidade das ferramentas para prever resultados futuros (análise preditiva) e sugerir ações específicas com base nos dados (análise prescritiva), permitindo decisões mais estratégicas.
Também, a automação da análise de dados, como a criação automática de relatórios e dashboards, vai se expandir, permitindo que as empresas ganhem eficiência e agilidade na tomada de decisões.
Ferramentas mais acessíveis, com interfaces de arrastar e soltar (low-code/no-code), permitirão que pessoas sem experiência em programação realizem análises complexas, democratizando o uso de dados.
Por fim, com o aumento do volume de dados, haverá maior ênfase em governança de dados, segurança e conformidade regulatória (como LGPD e GDPR), garantindo que as empresas lidem com dados de maneira ética e segura.
Saiba o que as pessoas mais buscam quando o tema é análise de dados!
Podemos citar, sobretudo, Power BI, Tableau, Oracle Analytics Cloud, SAS, Tableau, Google Data Studio e Looker Studio.
As ferramentas de BI focam em coletar, integrar e visualizar dados históricos, fornecendo relatórios e dashboards para apoiar decisões estratégicas. Já as de análise de dados, além de integrar e visualizar dados, oferecem funcionalidades para análise preditiva e prescritiva.
Podemos falar em:
As ferramentas de análise de dados são uma necessidade que permite trazer longevidade às empresas, afinal, quando temos dados confiáveis é mais simples tomar melhores decisões. Além disso, são várias as opções no mercado, o que torna sua escolha mais segura e certeira.
E sua empresa, tem uma boa análise de despesas? Você pode usar nosso Guia de Gestão de Despesas Corporativas para isso! Ele é gratuito e facilita seu dia a dia!
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Sou jornalista, publicitária e viajante nas horas vagas. Na Caju, minha missão é transformar textos complexos em conteúdos claros, acessíveis e que façam sentido para quem me lê. Acredito que a flexibilidade é fundamental em todos os aspectos da vida, por isso valorizo a liberdade de adaptação, tanto no trabalho quanto no cotidiano.
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