O que é análise de dados

Antes de mais, é importante definir o que se entende por dado. O dado pode ser considerado a matéria-prima do conhecimento. Trata-se de uma entidade básica e quantificável que, isoladamente, não possui significado contextual, mas é essencial para qualquer tipo de análise, seja ela quantitativa ou qualitativa. Dados podem ser organizados em categorias específicas, como a idade de um indivíduo, representada numericamente. Em termos gerais, os dados são atribuições que descrevem características de eventos ou factos observáveis, partilhando pelo menos um elemento comum, como endereço, hora ou data. Também podem ser observações expressas em números que apresentam uma característica comum, como o total de indivíduos do sexo masculino numa determinada cidade ou o número de alunos do sexo masculino matriculados no 6.º ano do ensino básico.

A análise de dados é um processo fundamental para a produção de conhecimento voltado à tomada de decisões em diferentes setores.  Essas decisões podem ter caráter estratégico, tático ou operacional, contribuindo diretamente para a definição de processos nas organizações. No setor público, a análise de dados exerce um papel crucial na formulação, monitoramento, avaliação e aperfeiçoamento de políticas públicas. Esse processo envolve o uso de grandes volumes de dados estruturados, muitas vezes provenientes de registros de eventos passados, com o objetivo de orientar decisões de forma mais eficaz. 

A origem da palavra “análise” remonta ao grego (ανάλυσις, análysis), que significa “dissolução” ou “separação”.  Originalmente, o termo estava associado ao processo de beneficiamento do trigo — a separação das palhas dos grãos —, uma metáfora potente para o que o termo representa hoje: decompor um todo em suas partes constituintes. Aplicado ao contexto da análise de dados, esse conceito implica que o chamado “conjunto de dados” ou “massa de dados” também deve passar por um processo de beneficiamento. Isso significa separar e identificar as partes mais relevantes, a fim de extrair informações significativas e úteis para a resolução de um determinado problema.

Para que essa análise seja válida e relevante, é necessário integrar três conjuntos de conhecimentos: métodos estatísticos, tecnologias da informação e ciências da administração. Além disso, é essencial que o analista compreenda profundamente os objetivos e as regras do contexto ou do setor em análise, garantindo que os dados estejam a serviço de soluções concretas e aplicáveis.

Os métodos estatísticos têm como objetivo organizar e descrever o comportamento de fenômenos ao longo do tempo e do espaço, além de auxiliar na identificação de tendências.  Uma de suas características mais importantes é a possibilidade de utilizar métodos inferenciais, que permitem tirar conclusões que vão além dos dados inicialmente observados. 

Outra característica intrínseca da análise de dados é a utilização de tecnologias da informação. Isso se deve ao fato de que os modelos e métodos estatísticos são aplicados com base em dados armazenados em Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados. As análises recorrem a registros de eventos passados — como compras, cadastros de clientes, sinistros de trânsito, movimentações financeiras, crimes, registros de doenças, entre outros.

A análise de grandes volumes de dados só se torna viável por meio do uso de ferramentas, sistemas e métodos específicos da tecnologia da informação. Entre os mais conhecidos, destacam-se as ferramentas de Business Intelligence (Inteligência de Negócios), que podem ser entendidas tanto como um conjunto de ferramentas quanto como um processo e uma metodologia. O BI pode englobar diversos processos, como: Mineração de dados; Geração de relatórios; Benchmarking e definição de métricas de desempenho; Análise descritiva; Consultas estruturadas; Visualização de dados.

Por fim, as ciências da administração oferecem ferramentas fundamentais para a tomada de decisões e a resolução de problemas, garantindo que as conclusões obtidas a partir da análise de dados sejam aplicadas de forma prática e eficaz dentro das organizações.

Uma análise coerente e bem direcionada dos dados contribui para uma gestão estratégica mais eficiente e de alto impacto, além de apoiar a melhoria contínua da qualidade dos serviços prestados. Nesse contexto, a criação e o uso de indicadores de desempenho tornam-se essenciais nos processos gerenciais. Os indicadores funcionam como instrumentos capazes de simplificar a complexidade dos fenômenos humanos, traduzindo comportamentos, processos e resultados em números que facilitam a compreensão, o monitoramento e a avaliação de desempenho. Além disso, permitem uma comunicação mais clara entre os diversos setores da organização, favorecendo o alinhamento de metas, o acompanhamento de objetivos estratégicos e a tomada de decisões orientadas por evidências concretas.

Portanto, a análise de dados tem como objetivo utilizar grandes volumes de informações organizadas para apoiar decisões gerenciais. Para que isso seja eficaz, é essencial identificar e selecionar os dados mais relevantes a serem inseridos nos modelos de análise — um processo que exige experiência e conhecimento profundo sobre a estrutura, os processos e os objetivos da organização. A utilização de dados incorretos ou inconsistentes pode comprometer seriamente a elaboração de planos estratégicos e operacionais, levando a decisões equivocadas. Por isso, é necessário um esforço contínuo para garantir a consistência, qualidade e integridade dos dados. O resultado final da análise de dados é, em geral, um relatório que descreve o que está a acontecer e orienta sobre o que pode vir a ocorrer, oferecendo suporte direto à tomada de decisões. Em resumo, trata-se de um processo que transforma dados históricos em inferências úteis, com o objetivo de desenvolver recomendações práticas e aplicáveis — uma ponte entre a informação bruta e a ação estratégica.