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Tipos de dados: quais são os mais comuns e como utilizá-los na tomada de decisão

Você sabia que está gerando dados agora mesmo?

Enquanto lê este artigo, curte uma publicação ou assiste a um vídeo, você está gerando dados.

Vivemos na era dos dados e eles estão presentes em tudo ao nosso redor, mas nem sempre sabemos o que são, como se diferenciam e de que forma podem ser usados para tomar melhores decisões.

Neste artigo, quero compartilhar o que aprendi sobre os tipos de dados mais comuns e como eles podem ser utilizados na tomada de decisão.

Mas afinal, o que são dados?
Antes de falar sobre os tipos, é importante entender o que são dados e por que eles importam tanto.

Dados são fatos brutos, números, palavras ou observações coletadas. Sozinhos, eles não dizem muita coisa. Um número isolado, por exemplo, não tem significado algum sem contexto.

Quando são organizados e contextualizados, esses dados se transformam em informação. E é a partir das informações que surgem os insights, ou seja, a compreensão do porquê algo aconteceu.

DADOS → INFORMAÇÃO → INSIGHT → DECISÃO

Esse é um ciclo, e é através dele que empresas conseguem tomar decisões mais inteligentes e identificar oportunidades.

Por isso, os dados são frequentemente chamados de “o novo petróleo”, termo criado pelo matemático britânico Clive Humby. Ele explica que, assim como o petróleo, eles precisam ser processados e analisados para se tornarem realmente valiosos.

Os principais tipos de dados

Os dados podem se apresentar de diferentes formas. Veja os três tipos mais comuns:

Dados estruturados

São dados organizados em um formato fixo, como linhas e colunas. Um exemplo clássico é uma planilha do Excel com nome, CPF e idade de clientes. Tudo segue um padrão, o que facilita a análise e a busca por informações.

Por isso, são amplamente utilizados em sistemas empresariais e bancos de dados relacionais, sendo muito comuns em análises feitas com SQL.

Dados semiestruturados

São um meio-termo: não seguem um modelo rígido, mas possuem alguma organização identificável. Um exemplo é o e-mail: ele tem campos definidos como remetente, assunto e data, mas o conteúdo da mensagem é livre.

Esse tipo de dado é muito utilizado em APIs, aplicações web e redes sociais.

Dados não estruturados

São dados que não possuem um formato definido. Fotos, vídeos, áudios e documentos de texto (como arquivos Word ou PDF) são exemplos desse tipo.

Esse tipo de dado representa a maior parte das informações geradas atualmente.

Como os dados podem ser utilizados?

Os dados estão presentes em praticamente todas as decisões de uma empresa. Eles ajudam a entender o comportamento dos clientes, acompanhar resultados de vendas, melhorar produtos, criar campanhas de marketing mais eficientes e até prever tendências de mercado.

Em um pequeno comércio, por exemplo, analisar quais produtos vendem mais em determinados dias pode ajudar a definir promoções, organizar melhor o estoque e evitar desperdícios.

Um exemplo mais avançado é o da Netflix. A empresa utiliza dados para analisar o que seus usuários assistem, por quanto tempo, o que pausam e o que abandonam. A partir dessas informações, ela decide quais séries produzir, como recomendar conteúdos e até como criar imagens mais atrativas.

Diante disso, entender os dados vai muito além de conhecer seus tipos. Cada um possui suas características e seu papel dentro do processo de análise. Quando bem utilizados, eles têm o poder de transformar informações em decisões que realmente fazem a diferença.

E você, já parou para pensar em como os dados influenciam as suas escolhas no dia a dia?

Referências

DOCUSIGN. Análise de dados: o que é e como funciona. Disponível em: https://www.docusign.com/pt-br/blog/analise-de-dados

IBM. O que são dados? Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/data

IBM. Dados estruturados x dados não estruturados. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/structured-vs-unstructured-data

ADMINISTRADORES. Por que dados são considerados o novo petróleo. Disponível em: https://www.administradores.com.br/noticias/por-que-dados-sao-considerados-o-novo-petroleo

📊Na formação em Power BI.

🔹 Detalhamento de Produtos e Fornecedores

Análise da origem dos produtos (importados e nacionais), desempenho por categoria e ranking de fornecedores.

Foi possível identificar concentração de vendas em categorias como Bonecas e Blocos de Montar, além de analisar a relação entre quantidade vendida e faturamento através de gráfico de dispersão, permitindo avaliar eficiência comercial.

🔹 Análise Financeira – Fluxo de Caixa

Comparação entre Receita, Despesa e Saldo, com resultado positivo superior a R$ 4,8M.

A visualização da variação trimestral mostrou momentos de queda e recuperação, além da aplicação de simulação de cenários para entender o impacto da redução de custos no resultado final. Essa etapa reforçou a importância da inteligência de tempo e da análise comparativa.

📊Na formação em Power BI, foi desenvolvido um Dashboard Comercial completo a partir de um cenário real de negócio. O projeto envolveu modelagem de dados, criação de medidas em DAX e visualizações interativas para análise de desempenho de vendas, cobrindo faturamento, volume de pedidos, canais de venda e métodos de pagamento.

🔹 Visão Comercial

Identificação de receita total superior a R$ 21M, 100 mil pedidos e mais de 316 mil itens vendidos.

A análise permitiu acompanhar metas, evolução temporal das vendas, ranking de produtos e desempenho por região. Foi possível identificar produtos com maior contribuição para o faturamento e períodos de maior crescimento.

Cada dashboard que construo é mais do que um exercício técnico é uma forma de compreender como os dados podem revelar oportunidades, antecipar decisões e gerar valor real para um negócio.

Este Dashboard de Vendas foi desenvolvido no Microsoft Power BI com foco na análise de desempenho comercial, monitoramento de KPIs e apoio à tomada de decisão estratégica. Porque, no final, empresas que aprendem a interpretar os seus dados deixam de apenas acompanhar resultados e passam a entender o que realmente impulsiona o crescimento.

O painel permite acompanhar:

- Faturação total;
- Quantidade de pedidos realizados;
- Total de itens vendidos;
- Evolução do faturamento ao longo do tempo;
- Ranking de vendas por categoria;
- Métodos de pagamento mais utilizados;
- Representatividade de vendas por canal.

Durante o desenvolvimento, foram aplicadas práticas de:

- Tratamento e modelagem de dados;
- Criação de métricas e indicadores (KPIs);
- Construção de visualizações interativas;
- Storytelling com dados;
- Análise de desempenho comercial.

Mais do que criar gráficos, o objetivo foi transformar dados em insights claros, organizados e úteis para suporte estratégico ao negócio.

Tecnologias e competências utilizadas:

- Microsoft Power BI;
- Microsoft Excel;
- Business Intelligence;
- Data Visualization;
- Análise de Dados;
- Modelagem de Dados.

O homem que busca aprender sempre mais sobre sua profissão será ricamente recompensado...

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