O que é análise de dados e como iniciar carreira na área (guia completo)

A análise de dados é o processo de recolher, organizar, tratar e interpretar dados com o objetivo de apoiar decisões informadas. Sem análise, os dados são apenas registos isolados. Com análise, transformam-se em informação útil para empresas, governos, escolas e hospitais.

Num contexto em que organizações geram grandes volumes de dados digitais diariamente, a capacidade de interpretar essa informação tornou-se uma competência relevante em múltiplos setores.

Neste guia, vais saber mais sobre a importância da análise de dados nas organizações e na sociedade, quais ferramentas deves usar, do básico ao avançado, como iniciar na área e quais são as formações relevantes.

Qual é a importância da análise de dados?

Muitos processos e decisões podem ser mensurados no quotidiano de uma empresa, transformando os dados em informações e em decisões inteligentes. A considerar o impacto direto nas várias áreas, como:

Nas organizações

• Redução de desperdício e custos.
• Antecipação de tendências de mercado.
• Prevenção de fraudes e riscos operacionais.
• Compreensão aprofundada de clientes.

Na sociedade

• Os hospitais utilizam dados para melhorarem os diagnósticos.
• As autarquias analisam fluxos de tráfego para otimizarem a mobilidade municipal.
• As escolas conseguem identificar eventuais alunos em risco.
• Os governos regionais e nacionais podem planear políticas públicas com base em dados autênticos.

A capacidade de trabalhar com dados deixou de ser exclusiva dos analistas e passou a assumir um caráter transversal e estratégico.

Quais são os principais tipos de análise de dados?

São três as principais abordagens a esta ciência, cada uma com finalidades distintas:

1. Análise descritiva: explica o que aconteceu, respondendo claramente a questões como, “qual foi o nosso volume de vendas em janeiro?”.
2. Análise preditiva: consiste na antecipação do que pode acontecer, procurando responder a questões como: “que clientes estão mais propensos a cancelar a sua subscrição?”.
3. Análise prescritiva: procede à recomendação de ações concretas depois de suscitadas dúvidas como: “qual é a melhor promoção que podemos lançar para fidelizarmos um determinado segmento?”.

Estas abordagens são utilizadas em conjunto para criar dashboards informativos, relatórios interativos e modelos de apoio à decisão.

Ferramentas de análise de dados: do básico ao avançado

Existem ferramentas adaptadas a diferentes níveis de conhecimento. O mais importante é começar por operações simples, posteriormente progredindo para um nível mais avançado:

Nível inicial

• Microsoft Excel/Google Sheets: são ambos fáceis de utilizar, afigurando-se como ideais para análises simples e criação de gráficos.
• Google Analytics: ferramenta amplamente usada para medir desempenho digital e comportamento de navegação.

Nível intermédio

• Microsoft Power BI: este programa da gigante de Redmond é utilizado para criar dashboards interativos e relatórios profissionais.
• Tableau: criado pela empresa homónima, é bastante intuitivo e ideal para quem deseja apresentar dados visualmente criativos.

Nível avançado

• Structured Query Language (SQL): trata-se de uma linguagem de programação fundamental para consulta e manipulação de bases de dados.
• Python: também utilizada em programação, esta linguagem é sobretudo indicada para processos de automação, machine learning (ML) e análise avançada.
• R: por último, o R é utilizado para efetuar análises estatísticas rigorosas, especialmente no meio académico.

Alguns estudos recentes demonstram que as organizações orientadas por dados obtêm vantagens competitivas claras.

Os relatórios Data, BI and Analytics Trend Monitor 2025 e 2026 mostram que:

• Data quality, data security, data governance e cultura orientada por dados são hoje as prioridades mais importantes para as organizações.
• A análise de dados continua a ser considerada vital para apoiar a tomada de decisão e impulsionar o negócio, embora o foco esteja mais nos fundamentos do que em “tecnologias hype” como IA.

Como se inicia um percurso profissional em análise de dados?

Aprender análise de dados é um processo acessível e progressivo. Não é necessário ter formação prévia em Matemática Avançada; basta seguir uma metodologia prática e contínua através dos seguintes passos:

1. Domine o Excel e/ou o Sheets

Aprenda fórmulas essenciais, do básico ao avançado, utilize tabelas dinâmicas e crie gráficos.

2. Desenvolva o seu pensamento analítico

Interprete gráficos em notícias, questione conclusões.

3. Aprenda a programar em SQL

Dominar as bases desta linguagem é um diferencial valorizado no mercado.

4. Explore ferramentas de visualização

O Power BI é uma excelente porta de entrada, sendo que o objetivo é contar histórias claras com dados, e não apenas construir gráficos elaborados.

5. Estude estatística básica

O domínio de conceitos como “média”, “percentil”, “correlação” e “margem de erro” ajuda a interpretar resultados com rigor.

6. Crie um portefólio

Trabalhar com dados de acesso aberto como os que se encontram disponíveis na Plataforma Aberta de Dados Públicos Portugueses, mantida pelo Governo, e partilhar projetos no GitHub ou num blog pessoal demonstram iniciativa e competências fiáveis.

Exemplos práticos do impacto da análise de dados na atualidade

• Empresas como a Netflix recorrem a modelos preditivos para recomendarem conteúdos e anteciparem tendências de visualização.
• Há plataformas de e-commerce que otimizam campanhas com base em comportamentos de navegação.
• Na saúde, os hospitais utilizam modelos analíticos para preverem fluxos de pacientes e, assim, reduzirem tempos de espera.
• Em Lisboa, iniciativas como o Lisboa Aberta promovem a partilha e reutilização de dados municipais para melhorar serviços e apoiar inovação.

A análise de dados desempenha um papel determinante na transformação do setor público. Segundo um relatório do Institute for Citizen-Centred Service sobre governação orientada por dados, a integração de análises avançadas permite melhorar a tomada de decisão, otimizar recursos, aumentar a transparência e tornar os serviços públicos mais eficazes para os cidadãos.

A utilização de dados é frequentemente associado a monitorização do desempenho e alocação estratégica de recursos tem impulsionado decisões mais informadas e respostas mais rápidas às necessidades sociais, reforçando a eficiência das políticas públicas.

Onde se estuda análise de dados?

Pode especializar-se em diversos cursos, nomeadamente:

• A Licenciatura em Ciência de Dados e Gestão (também disponível em inglês) é um curso de formação inicial que proporciona uma base robusta em Ciência de Dados, unindo competências técnicas e de gestão.
• O Mestrado Online em Ciência de Dados e Análise de Negócios é indicado para profissionais que pretendam aplicar métodos analíticos a decisões de negócio em diferentes setores, com uma abordagem prática e orientada para resultados.
• A Pós-Graduação em Data Analytics & Big Data, por sua vez, é destinada a profissionais que pretendam aplicar estas competências no contexto organizacional, permitindo-lhes dominar as ferramentas essenciais para trabalharem com grandes volumes de dados.
• O Executive Master’s em Data Analytics for Business (também disponível online), proporciona competências estratégicas para liderar equipas e implementar soluções baseadas em dados.

Estas formações partilham o mesmo ADN: ligação ao mercado de trabalho, prática e orientação para desafios reais.

Transforme dados em decisões

A análise de dados é uma competência basilar em praticamente todas as áreas profissionais. Saber recolher, tratar, interpretar e comunicar dados é um diferencial competitivo para quem pretende iniciar ou progredir numa carreira como analista de dados.

Na Universidade Europeia, os cursos de análise de dados foram concebidos para munirem profissionais e estudantes de competências que o mercado procura. O futuro pertence a quem sabe interpretar o presente e prever o futuro a partir de dados concretos, e não de intuições.