Saiba quais ferramentas de análise de dados são as mais utilizadas por profissionais da atualidade e como elas podem otimizar o trabalho.
A área de análise de dados está crescendo muito e sendo cada vez mais valorizada no mercado, então, saber usar as ferramentas certas é essencial para quem quer se destacar.
Excel, SQL e Power BI são três ferramentas que todo iniciante deve conhecer, e sobre elas que falaremos em detalhes.
Compartilharei minha experiência pessoal com essas ferramentas, como comecei a utilizá-las e por que considero importante que todo profissional de dados tenha familiaridade com elas.
Conteúdo
Excel
Se você está começando na área de análise de dados, o Excel é, sem dúvida, o ponto de partida mais acessível.
Quando comecei meu estágio em Controladoria, foi com o Excel que aprendi a criar relatórios gerenciais, além de indicadores e KPIs importantes para o monitoramento de desempenho.
O Excel, além de ser uma ferramenta extremamente versátil, é amplamente utilizado por profissionais de diferentes áreas, não apenas os analistas de dados.
O Excel oferece muitos recursos, desde funções básicas, como somas e médias, até recursos mais avançados, como tabelas dinâmicas e gráficos interativos.
Seu uso é tão difundido que, mesmo com o crescimento de ferramentas mais modernas, o Excel continua sendo uma solução prática e poderosa para quem precisa lidar com dados.
A interface intuitiva e a facilidade de uso fazem dele a escolha ideal para quem está iniciando na jornada de análise de dados.
A versatilidade do Excel
Uma das grandes vantagens do Excel é que você pode começar a trabalhar com dados sem precisar de conhecimento em programação. Isso torna o processo de aprendizado mais fluido e menos intimidador para iniciantes.
Com o Excel, você pode organizar grandes quantidades de informações, criar relatórios personalizados e gerar resultados para o seu trabalho.
Além disso, é ideal para quem deseja realizar cálculos rápidos, construir dashboards simples e até mesmo realizar análises estatísticas mais elaboradas.
Você pode, por exemplo, automatizar tarefas repetitivas com o uso de macros, e as fórmulas são úteis para diversas funções, como projeção de vendas, análises de custos e controle financeiro.
O impacto do Excel no mercado de trabalho
O uso do Excel vai muito além da análise de dados. Eu mesmo já vi profissionais das áreas de marketing, finanças, RH e até mesmo da saúde utilizarem essa ferramenta para facilitar processos e otimizar o trabalho.
É por isso que, para quem está começando na área de dados, é fundamental dominar o Excel antes de avançar para ferramentas mais sofisticadas.
Seu conhecimento em manipulação de dados, criação de gráficos e ferramentas estatísticas vai ser uma base sólida para qualquer outro software de análise que você utilize no futuro.
SQL
Quando eu comecei a trabalhar em uma multinacional, percebi que o Excel não era suficiente para lidar com grandes volumes de dados e fazer consultas mais complexas.
Foi aí que entrei em contato com o SQL, uma linguagem essencial para quem trabalha com bancos de dados.
Em 2018, quando comecei a usar o Power BI, vi a necessidade de criar conexões diretas com os bancos de dados, sem depender da TI para extrair as informações que eu precisava.
O SQL (Structured Query Language) é a linguagem padrão para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais.
Dominar essa ferramenta permite que os analistas de dados realizem consultas complexas, filtrem informações e integrem dados de diferentes fontes.
Isso não apenas agiliza o trabalho, mas também garante a autonomia do profissional, que pode acessar e manipular dados atualizados sem depender de outras áreas da empresa.
Consulta de dados sem extrair relatórios manualmente com SQL
Se você deseja ser um profissional completo em análise de dados, saber SQL é fundamental.
O SQL permite que você extraia exatamente as informações que precisa, sem precisar, por exemplo, entrar em um ERP, localizar o relatório e extrair manualmente.
Isso é especialmente útil quando você trabalha com grandes bancos de dados e precisa unir informações de diferentes tabelas ou realizar cálculos e filtragens diretamente no banco de dados.
Além disso, o SQL facilita a integração de sistemas e a criação de relatórios mais precisos e eficientes.
Foi através do SQL que consegui otimizar aluns processo onde trabalhei, evitando a dependência de outras equipes para obter as informações que eu precisava.
Benefícios do domínio de SQL
Ao dominar consultas SQL, você pode:
- Filtrar e extrair dados de maneira precisa e personalizada.
- Aumentar a eficiência ao trabalhar com grandes volumes de dados.
- Integrar informações de diferentes fontes e gerar relatórios completos.
- Automatizar consultas, o que facilita a atualização de dashboards e relatórios.
O conhecimento em SQL é uma das habilidades mais procuradas no mercado para analistas de dados, pois possibilita maior independência e agilidade nos processos.
Power BI
Se tem uma ferramenta que está conquistando cada vez mais espaço entre os analistas de dados, essa ferramenta é o Power BI.
Quando comecei a usar o Power BI, percebi o quanto ele facilitava a criação de dashboards interativos e a integração com diversas fontes de dados.
Trabalhei com ferramentas como QlikView e Looker Studio, e embora concorde que o profissional não deve depender de uma única ferramenta, o Power BI vem se destacando por sua facilidade de uso e por permitir o desenvolvimento de projetos completos com a versão gratuita, o Power BI Desktop.
O grande diferencial do Power BI é que ele oferece uma plataforma poderosa para a criação de relatórios visuais dinâmicos, sem a necessidade de muito esforço técnico.
Você pode conectar dados de diferentes fontes, como Excel, CSV, bancos de dados SQL e até mesmo APIs, e consolidá-los em um único painel visual.
Power BI para iniciantes e profissionais experientes
Uma das grandes vantagens do Power BI é que ele pode ser utilizado tanto por iniciantes quanto por profissionais mais experientes.
A interface intuitiva e a vasta quantidade de recursos visuais permitem que você crie relatórios em questão de minutos.
Eu mesmo comecei a utilizar o Power BI em projetos que envolviam a conexão de grandes volumes de dados, e a facilidade com que eu podia visualizar e compartilhar insights com a equipe foi um grande diferencial.
Outra vantagem é que o Power BI possui uma comunidade bastante ativa e muito material gratuito disponível na internet.
O YouTube, por exemplo, está repleto de tutoriais que ensinam desde o básico até funcionalidades avançadas da ferramenta. Isso facilita bastante o aprendizado para quem está começando, já que não há barreiras financeiras para obter conhecimento.
Integrações e recursos avançados
Além de ser uma ferramenta intuitiva, o Power BI oferece uma gama de integrações poderosas.
Entre elas, você pode:
- Conectar-se a diversas fontes de dados, como bancos de dados, arquivos CSV e até mesmo serviços online.
- Criar dashboards interativos que podem ser compartilhados em tempo real com outras equipes e stakeholders.
- Automatizar a atualização de dados para garantir que seus relatórios sempre estejam atualizados.
- Personalizar relatórios com a criação de medidas DAX, o que oferece maior flexibilidade na análise dos dados.
Conclusão sobre Ferramentas de Análise de Dados
Ao longo dos anos, tive a oportunidade de trabalhar com algumas ferramentas de análise de dados, e posso afirmar que o saber Excel, SQL e Power BI é necessário para quem deseja uma oportunidade na área, principalmente iniciante.
O Excel oferece uma base sólida e é uma ferramenta indispensável, o SQL garante autonomia ao profissional, e o Power BI permite a criação de visualizações dinâmicas.
Essas três ferramentas são essenciais para qualquer analista de dados, e dominar cada uma delas pode abrir portas para inúmeras oportunidades no mercado de trabalho.
Se você está começando sua jornada na análise de dados, recomendo que comece pelo Excel, avance para o SQL e, finalmente, mergulhe no mundo das visualizações com o Power BI.
Com dedicação e prática, você estará pronto para enfrentar os desafios do mercado de trabalho e se destacar como analista de dados.
