O que é um Analista de Dados? Entenda o que ele faz

Você já se perguntou como uma empresa sabe quais produtos vendem mais?

Ou como um aplicativo descobre os horários em que seus usuários mais acessam a plataforma?

Por trás dessas respostas, muitas vezes existe o trabalho de um analista de dados.

Esse profissional transforma números e informações espalhadas em respostas que ajudam uma empresa a tomar decisões. Além disso, ele usa ferramentas como Excel, SQL, Python e Power BI para encontrar padrões e apresentar resultados.

Mas afinal, o que faz um analista de dados?

E qual é a diferença entre um analista de dados, um cientista de dados e um analista de BI?

Vamos entender tudo isso de forma simples.

O que é um analista de dados?

O analista de dados é o profissional responsável por analisar informações e encontrar respostas úteis para um negócio.

Imagine que uma loja tenha milhares de vendas registradas. Sozinhos, esses números não dizem muita coisa.

Porém, quando alguém analisa os dados, algumas perguntas podem ser respondidas:

• Qual produto vende mais?
• Qual mês teve mais vendas?
• Quais clientes compram com maior frequência?
• Qual região gera mais receita?
• As vendas estão aumentando ou diminuindo?
• Existe algum problema que precisa de atenção?

É aí que entra o analista de dados.

De forma simples, podemos compará-lo a um detetive.

O detetive recebe várias pistas e tenta descobrir o que aconteceu. Da mesma forma, o analista recebe muitos dados e procura padrões, problemas e oportunidades.

Portanto, seu trabalho não consiste apenas em olhar para números. O objetivo é transformar esses números em informação que faça sentido.

O que faz um analista de dados?

O trabalho pode variar bastante de uma empresa para outra. Contudo, algumas atividades aparecem com frequência na rotina desse profissional.

1. Coleta os dados

Primeiramente, o analista precisa encontrar os dados necessários para responder a uma pergunta.

Esses dados podem estar em diferentes lugares.

Por exemplo, podem vir de bancos de dados, planilhas, sistemas internos, sites ou aplicativos.

Imagine uma empresa que queira descobrir por que suas vendas diminuíram.

O analista pode precisar consultar informações sobre vendas, clientes, produtos e datas.

2. Organiza e limpa os dados

Depois de encontrar os dados, existe outra etapa importante: a limpeza.

Na prática, os dados nem sempre chegam organizados.

Uma planilha pode ter nomes escritos de formas diferentes. Também pode conter valores vazios, informações duplicadas ou erros de preenchimento.

Por isso, o analista precisa identificar e corrigir esses problemas.

É como organizar uma gaveta cheia de objetos.

Antes de procurar alguma coisa, você precisa colocar tudo no lugar.

3. Analisa as informações

Com os dados organizados, começa uma das partes mais importantes do trabalho.

O analista procura padrões, tendências e relações entre os dados.

Por exemplo, uma empresa pode descobrir que determinado produto vende muito mais aos finais de semana.

Além disso, pode perceber que algumas regiões apresentam queda nas vendas.

Essas descobertas podem ajudar os gestores a tomar decisões.

4. Cria relatórios e dashboards

Nem todo mundo gosta de olhar para uma tabela com milhares de linhas.

Por isso, o analista também transforma os resultados em gráficos, indicadores e dashboards.

Um dashboard funciona como o painel de um carro.

O motorista não precisa olhar para cada peça do motor. Ele observa informações importantes, como velocidade, combustível e temperatura.

Da mesma forma, um dashboard mostra os principais indicadores de uma empresa de maneira visual.

Ferramentas como Power BI, Tableau e Excel são muito utilizadas nessa etapa.

5. Apresenta os resultados

Encontrar uma informação é apenas parte do trabalho.

O analista também precisa explicar o que descobriu.

Por exemplo, dizer:

“As vendas caíram 15%.”

é diferente de explicar:

“As vendas caíram 15% principalmente na região Sul após a redução das vendas do produto X.”

A segunda informação é muito mais útil para quem precisa tomar uma decisão.

Por isso, comunicação também é uma habilidade importante para um analista de dados.

Quais ferramentas um analista de dados usa?

Um analista de dados pode trabalhar com várias ferramentas. Entretanto, algumas aparecem com bastante frequência.

Excel

O Excel continua sendo uma ferramenta muito importante.

Com ele, o analista pode organizar dados, criar fórmulas, tabelas dinâmicas e gráficos.

Além disso, o Excel é bastante acessível para quem está começando.

SQL

O SQL é uma linguagem utilizada para consultar bancos de dados.

Imagine uma biblioteca enorme.

Você poderia procurar livro por livro. Porém, seria muito mais rápido fazer uma pergunta específica ao sistema.

O SQL funciona de maneira parecida.

Com ele, o analista consegue pedir ao banco de dados informações específicas.

Por exemplo:

“Mostre todas as vendas realizadas em setembro.”

Assim, em vez de procurar manualmente milhares de registros, o sistema retorna somente as informações necessárias.

Power BI

O Power BI é uma ferramenta de análise e visualização de dados da Microsoft.

Com ele, o analista pode transformar dados em gráficos, indicadores e dashboards interativos.

Além disso, o usuário pode clicar nos gráficos e explorar diferentes partes das informações.

Python

O Python é uma linguagem de programação muito utilizada na área de dados.

No começo, pode parecer mais complicado do que Excel. Contudo, ele permite automatizar tarefas e trabalhar com grandes volumes de informação.

Bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib também ajudam nas tarefas de análise e visualização.

Outras ferramentas

Dependendo da empresa, o analista também pode trabalhar com:

• Tableau;
• Looker Studio;
• Google Sheets;
• bancos de dados SQL Server;
• MySQL;
• PostgreSQL;
• ferramentas de ETL;
• serviços de computação em nuvem.

Portanto, não existe uma única ferramenta obrigatória.

O mais importante é entender como trabalhar com dados e responder perguntas de negócio.

Onde o analista de dados se enquadra?

O analista de dados faz parte de uma área maior chamada dados e analytics.

Dentro desse universo, existem diferentes profissionais.

Entre eles estão o analista de dados, o analista de BI e o cientista de dados.

Apesar de trabalharem com dados, eles possuem objetivos e responsabilidades diferentes.

Para entender melhor, imagine uma equipe investigando o funcionamento de uma loja.

O analista de dados poderia investigar o que aconteceu nas vendas.

O analista de BI poderia transformar essas informações em dashboards para os gestores acompanharem o negócio.

Já o cientista de dados poderia criar modelos para tentar prever o comportamento futuro das vendas.

As funções podem se misturar. Afinal, cada empresa organiza suas equipes de uma maneira.

Ainda assim, essa comparação ajuda a entender a diferença.

Analista de dados x Analista de BI

Essa é uma dúvida bastante comum.

Os dois profissionais trabalham com dados e podem utilizar ferramentas parecidas. Porém, o foco pode ser diferente.

O analista de dados costuma investigar informações para responder perguntas específicas.

Por exemplo:

“Por que as vendas caíram neste trimestre?”

Já o analista de BI costuma trabalhar bastante com indicadores, dashboards e acompanhamento do negócio.

Por exemplo:

“Como estão as vendas de cada região neste mês?”

Na prática, existe uma grande área de sobreposição entre os dois cargos.

Uma mesma pessoa pode, inclusive, realizar atividades que aparecem nas duas funções.

Por isso, o nome do cargo nem sempre conta toda a história.

Analista de dados x Cientista de dados

A diferença fica mais clara quando pensamos no tipo de problema que cada profissional costuma resolver.

O analista de dados geralmente trabalha com perguntas sobre o que aconteceu e por que aconteceu.

Por exemplo:

• O que aconteceu com as vendas?
• Qual produto vende mais?
• Qual região teve pior desempenho?
• Por que determinado indicador mudou?

Já o cientista de dados costuma trabalhar também com modelos estatísticos, machine learning e previsões.

Por exemplo:

“Quais clientes possuem maior probabilidade de cancelar o serviço?”

Nesse caso, o cientista pode desenvolver um modelo capaz de identificar padrões nos dados e gerar previsões.

Portanto, podemos usar uma comparação simples.

O analista de dados olha bastante para o passado e o presente.

O cientista de dados também pode utilizar essas informações para tentar estimar o futuro.

Isso não significa que o cientista de dados sempre trabalha com previsão. Além disso, analistas também podem utilizar estatística e modelos mais avançados.

E onde entra o analista de BI?

O Business Intelligence, conhecido como BI, significa Inteligência de Negócios.

Seu objetivo é transformar dados em informações que ajudem a acompanhar o desempenho de uma organização.

Imagine o painel de controle de uma empresa.

Ele pode mostrar:

• faturamento;
• quantidade de vendas;
• lucro;
• número de clientes;
• metas;
• desempenho por região;
• evolução ao longo do tempo.

O analista de BI pode ser responsável por construir e manter esse ambiente de acompanhamento.

Por isso, ferramentas como Power BI, Tableau e outras plataformas de visualização aparecem com frequência nessa área.

Afinal, qual é a diferença entre os três?

Uma forma simples de visualizar é esta:

Profissional	Foco comum	Exemplos
Analista de dados	Investigar dados e encontrar respostas	Analisar vendas e identificar padrões
Analista de BI	Acompanhar indicadores e apoiar decisões	Criar dashboards e relatórios
Cientista de dados	Criar modelos estatísticos e de machine learning	Prever comportamentos e classificar dados

Entretanto, essa divisão não é uma regra absoluta.

Em algumas empresas, o analista de dados pode criar dashboards.

Em outras, o analista de BI também pode realizar análises mais profundas.

Da mesma forma, um cientista de dados pode realizar atividades que normalmente aparecem na rotina de um analista.

Por isso, é importante olhar também para as responsabilidades descritas na vaga, e não apenas para o nome do cargo.

O que é preciso estudar para ser analista de dados?

Quem deseja entrar nessa área não precisa aprender tudo de uma vez.

Uma boa maneira de começar é construir uma base sólida.

Primeiramente, vale aprender Excel.

Depois, é importante estudar SQL, porque bancos de dados aparecem com frequência no trabalho.

Em seguida, ferramentas como Power BI podem ajudar a desenvolver conhecimentos de visualização e BI.

Também vale aprender estatística básica.

Você não precisa começar com matemática extremamente avançada. Conceitos como média, mediana, porcentagem, distribuição e correlação já ajudam bastante.

Por fim, aprender Python pode ampliar suas possibilidades.

Além das ferramentas, desenvolva uma habilidade ainda mais importante: fazer perguntas aos dados.

Afinal, uma ferramenta sozinha não encontra respostas úteis.

Quem define as perguntas e interpreta os resultados é o profissional.

Analista de dados precisa saber programar?

Não necessariamente.

Essa é uma das dúvidas mais comuns de quem está começando.

Um analista pode trabalhar com Excel, SQL e Power BI sem ser um programador profissional.

Entretanto, aprender programação, especialmente Python, pode trazer vantagens.

Com Python, é possível automatizar tarefas, analisar grandes conjuntos de dados e criar processos mais eficientes.

Portanto, programação é uma habilidade muito útil, mas o nível necessário depende da vaga e da empresa.

Por que as empresas precisam de analistas de dados?

Empresas produzem uma quantidade enorme de informações todos os dias.

Cada venda, acesso, atendimento ou compra pode gerar dados.

O problema é que ter muitos dados não significa saber utilizá-los.

É aí que o analista entra.

Ele ajuda a transformar uma grande quantidade de informações em algo que as pessoas conseguem entender e utilizar.

Por exemplo, uma empresa pode descobrir que determinado produto vende muito durante o inverno.

Com essa informação, ela pode planejar melhor seus estoques.

Da mesma forma, pode identificar que determinado anúncio gera muitos acessos, mas poucas vendas.

Assim, a equipe pode investigar o problema e ajustar sua estratégia.

Analista de dados é uma profissão do futuro?

Mais do que uma profissão “do futuro”, o analista de dados já faz parte da realidade de muitas empresas.

Bancos, lojas, hospitais, indústrias, empresas de tecnologia e até equipes de marketing trabalham com dados.

Além disso, a quantidade de informações produzidas pelas empresas continua crescendo.

Por isso, saber transformar dados em informação útil é uma habilidade cada vez mais relevante.

E existe outro ponto importante.

Inteligência artificial não elimina a necessidade de entender os dados.

Pelo contrário, ferramentas de IA podem ajudar profissionais a analisar informações com mais velocidade.

Ainda assim, alguém precisa entender o problema, avaliar os resultados e decidir o que realmente faz sentido.

Conclusão

O analista de dados é o profissional que transforma dados em informações úteis para ajudar empresas a tomar decisões.

Para isso, ele pode coletar, organizar, limpar e analisar informações. Além disso, cria relatórios, dashboards e apresenta suas descobertas.

Ferramentas como Excel, SQL, Power BI e Python fazem parte desse universo.

Embora o analista de dados, o analista de BI e o cientista de dados trabalhem próximos, seus focos podem ser diferentes.

O analista de dados investiga informações e busca respostas. Já o analista de BI concentra-se bastante em indicadores e visualizações. Por sua vez, o cientista de dados trabalha também com estatística avançada, machine learning e modelos preditivos.

No fim, todos têm algo em comum: transformar dados em conhecimento que possa ser usado na prática.

E talvez essa seja a melhor forma de resumir a profissão:

o analista de dados é quem ajuda a transformar um monte de números em uma história que a empresa consegue entender.