Business Analytics: o que é e como entrar na área sem programar

Business Analytics é a área que utiliza dados para compreender o desempenho de uma empresa e apoiar decisões de negócio. Para isso, reúne a informação gerada diariamente, organiza-a e analisa-a, procurando responder a questões concretas: porque diminuíram as vendas, onde estão a aumentar os custos, que processos estão a provocar atrasos ou que clientes apresentam maior probabilidade de abandonar a empresa.

Ao contrário do que muitas pessoas pensam, não é necessário saber programar para começar a trabalhar com análise de dados de negócio. Em muitas funções, ferramentas como o Excel e o Power BI permitem organizar informação, acompanhar indicadores, identificar tendências e criar relatórios úteis para a tomada de decisões. A programação pode ser importante em projetos mais avançados, mas não é obrigatoriamente o ponto de partida.

Ao longo deste artigo, vamos explicar o que é Business Analytics, como se distingue de outras áreas de análise de dados, para que serve nas empresas e que competências podes desenvolver para começar, mesmo sem conhecimentos de programação.

O que é, exatamente

Uma análise de negócio começa com uma pergunta concreta. Porque estão as vendas a diminuir numa determinada região? Que clientes voltam a comprar? Qual das campanhas apresentou melhores resultados? Definir claramente o que se pretende compreender ajuda a selecionar os dados certos e evita análises sem uma finalidade clara.

O passo seguinte é identificar onde está a informação necessária e avaliar se é completa, atual e fiável. Depois, os dados são organizados e analisados para comparar resultados, reconhecer tendências e detetar padrões ou desvios. Por fim, as conclusões são apresentadas de forma clara para apoiar uma decisão, acompanhar o desempenho ou identificar aspetos que exigem maior atenção.

É possível começar em Business Analytics sem saber programar. Em muitas funções, a análise é realizada com ferramentas que as empresas já utilizam, como o Excel e o Power BI. Estas permitem organizar dados, criar cálculos, acompanhar indicadores e desenvolver relatórios e dashboards. Em projetos mais complexos, podem também ser utilizadas linguagens como SQL ou Python, mas essas competências não são obrigatoriamente o ponto de partida.

Mais do que dominar uma ferramenta específica, é essencial compreender o negócio: saber formular as perguntas certas, interpretar os resultados no seu contexto e comunicar conclusões úteis. O Business Analytics estabelece essa ligação entre os dados disponíveis e as decisões que uma empresa precisa de tomar.

Business Analytics, Data Science e BI: qual a diferença

Business Analytics, Data Science e Business Intelligence são áreas relacionadas e, em muitas empresas, trabalham em conjunto. As fronteiras entre elas nem sempre são rígidas, mas existem diferenças no foco, nas ferramentas utilizadas e no tipo de problemas que procuram resolver.

O Business Analytics utiliza dados para compreender o desempenho de uma organização e apoiar decisões. Pode ajudar a perceber porque diminuíram as vendas, que clientes têm maior valor, qual foi o retorno de uma campanha ou onde existem atrasos num processo. Dependendo do problema, pode recorrer a análises descritivas, de diagnóstico, preditivas ou prescritivas. O conhecimento do negócio e a capacidade de interpretar e comunicar resultados têm aqui um papel central.

O Business Intelligence, frequentemente abreviado como BI, está mais ligado à organização, integração e visualização contínua da informação. Através de relatórios e dashboards, permite acompanhar indicadores, comparar resultados e disponibilizar dados de forma acessível às diferentes áreas da empresa. Ferramentas como o Power BI são muito utilizadas neste contexto.

Já a Data Science tende a trabalhar com maiores volumes e diferentes tipos de dados, recorrendo a estatística, programação e aprendizagem automática para identificar padrões, criar modelos e desenvolver previsões ou soluções automatizadas. É, em geral, a área com maior exigência técnica entre as três.

Na prática, existe uma forte sobreposição. Um profissional de Business Analytics pode trabalhar com dashboards de BI ou recorrer a métodos preditivos. Da mesma forma, uma equipa de Data Science precisa de compreender o contexto do negócio para desenvolver modelos realmente úteis.

Se pretendes começar por interpretar dados empresariais, acompanhar indicadores e apoiar decisões com ferramentas como o Excel e o Power BI, podes dar os primeiros passos em Business Analytics sem saber programar. A programação poderá tornar-se útil à medida que trabalhares com análises mais complexas ou quiseres aproximar-te de funções mais técnicas, mas não precisa de ser uma barreira de entrada.

Para que serve na prática

O Business Analytics pode ser aplicado a diferentes áreas de uma empresa. Na área comercial, ajuda a identificar os produtos e clientes mais rentáveis. Na financeira, permite comparar resultados, acompanhar custos e detetar desvios. Nas operações e na logística, facilita a análise da produtividade, dos prazos e dos erros. No marketing, relaciona o investimento nas campanhas com os contactos e as vendas gerados. Nos recursos humanos, permite acompanhar indicadores como o absentismo, a rotatividade e a formação.

Numa pequena ou média empresa, também pode servir para reunir informação dispersa por vários ficheiros e sistemas, tornando-a mais fácil de consultar e analisar. Em qualquer destes contextos, o valor do Business Analytics está na sua utilidade: uma análise simples e baseada em dados fiáveis pode apoiar decisões mais bem fundamentadas.

O que é preciso dominar

Para desenvolver competências em Business Analytics, é necessário combinar o domínio das ferramentas com a capacidade de interpretar os dados no contexto do negócio. O Excel permite organizar, tratar e analisar informação, enquanto o Power BI ajuda a relacionar dados e a criar relatórios e dashboards. É possível começar a utilizar estas ferramentas sem conhecimentos técnicos avançados, embora seja necessário aprender as suas principais funcionalidades.

Tão importante como dominar as ferramentas é saber formular a pergunta certa, avaliar a qualidade dos dados e escolher métricas e indicadores ligados a objetivos. Também é necessário interpretar percentagens, variações e tendências e comunicar as conclusões de forma clara a quem precisa de tomar decisões.

A programação e a estatística avançada não são requisitos para começar a desenvolver estas competências. Podem tornar-se úteis em análises mais complexas, mas o ponto de partida está na capacidade de compreender o negócio, trabalhar com dados fiáveis e transformar a análise em informação aplicável.

Como começar a aplicar Business Analytics

Para muitos profissionais, o primeiro passo não é mudar de área, mas aplicar o Business Analytics à função que já desempenham. Um profissional da área financeira pode aprofundar a análise dos resultados, um responsável de operações pode criar indicadores para acompanhar os processos e um gestor pode utilizar os dados para fundamentar melhor as suas decisões.

À medida que estas competências se desenvolvem, também é possível assumir tarefas mais analíticas, como preparar relatórios, acompanhar indicadores, analisar dados de negócio ou colaborar com equipas técnicas na definição das necessidades da empresa. O objetivo é acrescentar novas capacidades ao percurso profissional e aplicá-las em situações concretas.

Uma formação estruturada ajuda a compreender todo o processo: formular uma pergunta de negócio, selecionar e preparar os dados, realizar a análise e comunicar as conclusões de forma clara.

O Curso de Business Analytics da Deusto Formação, foi desenvolvido para profissionais que pretendem reforçar as suas competências de análise e aplicá-las à sua atividade. A formação trabalha ferramentas como o Excel e o Power BI e não exige conhecimentos prévios de programação.