{"id":24321,"date":"2026-08-28T10:20:19","date_gmt":"2026-08-28T13:20:19","guid":{"rendered":"http:\/\/import-005-consultoria-data-analytics-niveis-empresas"},"modified":"2026-08-30T10:30:41","modified_gmt":"2026-08-30T13:30:41","slug":"data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/data-analytics\/","title":{"rendered":"Data Analytics: o que \u00e9, tipos e como avaliar uma consultoria"},"content":{"rendered":"<p dir=\"ltr\">O mercado brasileiro de data analytics foi estimado em US$ 1,85 bilh\u00e3o em 2024 e deve crescer cerca de 37% ao ano at\u00e9 2035, segundo <a href=\"https:\/\/www.sphericalinsights.com\/pt\/reports\/brazil-data-analytics-market\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">relat\u00f3rio da Spherical Insights &amp; Consulting publicado em 2026<\/a>. Esse crescimento acompanha um movimento concreto dentro das empresas: cada vez mais times de neg\u00f3cio dependem de dados para decidir, e cada vez menos aceitam decis\u00f5es guiadas apenas por intui\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Na pr\u00e1tica, por\u00e9m, muitas organiza\u00e7\u00f5es chegam ao momento de contratar uma solu\u00e7\u00e3o ou uma consultoria em data analytics sem clareza sobre o que realmente precisam. Recebem propostas que falam em dashboards, modelos e plataformas, mas nem sempre conseguem entender qual abordagem responde ao problema que motivou a busca.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Essa dificuldade existe porque data analytics n\u00e3o \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o \u00fanica. O tipo de an\u00e1lise mais adequado depende do est\u00e1gio da empresa, da qualidade dos dados dispon\u00edveis e, principalmente, da pergunta que ela precisa responder. Por isso, antes de comparar fornecedores, vale entender os diferentes n\u00edveis de an\u00e1lise e o que cada um pode entregar.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Neste conte\u00fado, voc\u00ea vai entender o que \u00e9 data analytics, quais s\u00e3o os quatro tipos de an\u00e1lise, se \u00e9 poss\u00edvel avan\u00e7ar entre os n\u00edveis, o que avaliar em uma proposta de consultoria em data analytics, quais sinais indicam uma proposta fraca e como contratar uma solu\u00e7\u00e3o sem criar depend\u00eancia do fornecedor.<\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">O que \u00e9 data analytics?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">Data analytics \u00e9 o<strong> conjunto de processos, tecnologias e ferramentas usados para analisar dados, identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias e transformar informa\u00e7\u00f5es brutas em insights que apoiam decis\u00f5es de neg\u00f3cio.<\/strong> Na pr\u00e1tica, o conceito envolve tanto a an\u00e1lise dos dados quanto os recursos necess\u00e1rios para colet\u00e1-los, organiz\u00e1-los, process\u00e1-los e interpret\u00e1-los. Assim, data analytics facilita encontrar tend\u00eancias e tirar conclus\u00f5es baseadas em informa\u00e7\u00f5es reais, em vez de decis\u00f5es guiadas apenas por experi\u00eancia.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Os principais elementos de data analytics envolvem:<\/p>\n<ul dir=\"ltr\">\n<li><strong>Coleta e integra\u00e7\u00e3o:<\/strong> reunir dados de diferentes fontes e sistemas.<\/li>\n<li><strong>Organiza\u00e7\u00e3o e tratamento:<\/strong> estruturar, limpar e preparar os dados para an\u00e1lise.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lise:<\/strong> identificar padr\u00f5es, tend\u00eancias, rela\u00e7\u00f5es e desvios relevantes.<\/li>\n<li><strong>Visualiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> transformar resultados em gr\u00e1ficos e dashboards de f\u00e1cil leitura.<\/li>\n<li><strong>Gera\u00e7\u00e3o de insights:<\/strong> transformar achados em informa\u00e7\u00f5es que expliquem cen\u00e1rios.<\/li>\n<li><strong>Apoio \u00e0 decis\u00e3o:<\/strong> usar esses insights para orientar a\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio.<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Entender esses elementos ajuda a avaliar qualquer consultoria em data analytics com mais crit\u00e9rio. Mais importante do que o r\u00f3tulo usado pelo fornecedor \u00e9 saber o que ser\u00e1 analisado, quais dados ser\u00e3o utilizados, quais entregas ser\u00e3o realizadas e que tipo de decis\u00e3o a solu\u00e7\u00e3o pretende apoiar.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Como funciona o data analytics?<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Data analytics funciona a partir de um processo que transforma dados dispon\u00edveis na empresa em informa\u00e7\u00f5es capazes de responder perguntas e orientar decis\u00f5es. Embora as tecnologias variem, o fluxo normalmente come\u00e7a pela coleta e prepara\u00e7\u00e3o dos dados, passa pela an\u00e1lise dos resultados e termina na aplica\u00e7\u00e3o dos insights na rotina do neg\u00f3cio.<\/p>\n<ol dir=\"ltr\">\n<li><strong>Defini\u00e7\u00e3o do problema:<\/strong> qual pergunta de neg\u00f3cio precisa ser respondida.<\/li>\n<li><strong>Coleta dos dados:<\/strong> reunir os dados necess\u00e1rios em sistemas, planilhas ou APIs.<\/li>\n<li><strong>Prepara\u00e7\u00e3o dos dados:<\/strong> corrigir inconsist\u00eancias e estruturar as informa\u00e7\u00f5es.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lise dos dados:<\/strong> aplicar m\u00e9todos estat\u00edsticos para identificar padr\u00f5es.<\/li>\n<li><strong>Interpreta\u00e7\u00e3o:<\/strong> transformar os resultados em conclus\u00f5es para o neg\u00f3cio.<\/li>\n<li><strong>Visualiza\u00e7\u00e3o:<\/strong> apresentar os resultados em relat\u00f3rios e dashboards.<\/li>\n<li><strong>Tomada de decis\u00e3o:<\/strong> usar os insights para agir, testar ou corrigir rumos.<\/li>\n<li><strong>Monitoramento:<\/strong> acompanhar os resultados e alimentar novas an\u00e1lises.<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">A profundidade desse processo varia conforme o objetivo da empresa. Uma organiza\u00e7\u00e3o pode usar data analytics apenas para entender o que aconteceu, enquanto outra avan\u00e7a para identificar causas, prever cen\u00e1rios ou recomendar a\u00e7\u00f5es. Essa diferen\u00e7a de profundidade d\u00e1 origem aos quatro principais tipos de data analytics: descritivo, diagn\u00f3stico, preditivo e prescritivo, detalhados a seguir.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Quem j\u00e1 tem clareza sobre maturidade anal\u00edtica e quer entender as etapas de um projeto encontra mais detalhes no conte\u00fado sobre <a href=\"https:\/\/uds.com.br\/blog\/consultoria-de-dados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">consultoria de dados<\/a>.<\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Quais s\u00e3o os quatro tipos de data analytics?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">S\u00e3o quatro os tipos de data analytics reconhecidos pelo mercado: <strong>descritiva, diagn\u00f3stica, preditiva e prescritiva.<\/strong> Cada um responde a uma pergunta diferente e exige um estado distinto da base de dados, o que faz da classifica\u00e7\u00e3o uma ferramenta pr\u00e1tica para definir escopo antes de contratar. A tabela abaixo resume essas diferen\u00e7as, detalhadas em seguida:<\/p>\n<div dir=\"ltr\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">Tipo<\/th>\n<th scope=\"col\">Pergunta que responde<\/th>\n<th scope=\"col\">O que exige da base<\/th>\n<th scope=\"col\">Exemplo de uso<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Descritiva<\/td>\n<td>O que aconteceu?<\/td>\n<td>Hist\u00f3rico consolidado e confi\u00e1vel<\/td>\n<td>Relat\u00f3rio de vendas por regi\u00e3o<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Diagn\u00f3stica<\/td>\n<td>Por que aconteceu?<\/td>\n<td>Granularidade e cruzamento de fontes<\/td>\n<td>Causa da queda em uma pra\u00e7a<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Preditiva<\/td>\n<td>O que tende a acontecer?<\/td>\n<td>Hist\u00f3rico longo e qualidade alta<\/td>\n<td>Previs\u00e3o de demanda por produto<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Prescritiva<\/td>\n<td>O que fazer a respeito?<\/td>\n<td>Integra\u00e7\u00e3o com o sistema que executa<\/td>\n<td>Sugest\u00e3o autom\u00e1tica de reposi\u00e7\u00e3o<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<h3 dir=\"ltr\">Analytics descritiva<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Analytics descritiva responde \u00e0 pergunta &#8220;<strong>o que aconteceu<\/strong>&#8220;, organizando <strong>dados hist\u00f3ricos<\/strong> j\u00e1 dispon\u00edveis na empresa em relat\u00f3rios e <strong>pain\u00e9is de f\u00e1cil leitura.<\/strong> \u00c9 o n\u00edvel mais b\u00e1sico de data analytics, mas tamb\u00e9m o mais recorrente: toda empresa madura em dados continua monitorando o passado mesmo depois de evoluir para an\u00e1lises mais avan\u00e7adas. Esse tipo de an\u00e1lise n\u00e3o exige modelagem estat\u00edstica complexa, apenas dados consolidados e confi\u00e1veis.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Um <strong>exemplo comum<\/strong> \u00e9 o<strong> relat\u00f3rio mensal de vendas por regi\u00e3o<\/strong>, comparando o resultado ao m\u00eas anterior e \u00e0 meta estabelecida. Times comerciais usam esse tipo de an\u00e1lise diariamente para acompanhar desempenho, mesmo sem ainda entender as causas por tr\u00e1s dos n\u00fameros.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Analytics diagn\u00f3stica<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Analytics diagn\u00f3stica responde \u00e0 pergunta <strong>&#8220;por que aconteceu<\/strong>&#8220;, cruzando fontes de dados para <strong>investigar a causa de um resultado j\u00e1 identificado<\/strong> pela an\u00e1lise descritiva. Ela exige granularidade: saber que as vendas ca\u00edram n\u00e3o basta, \u00e9 preciso decompor esse n\u00famero por pra\u00e7a, canal e produto at\u00e9 isolar a vari\u00e1vel respons\u00e1vel. \u00c9 o n\u00edvel que as empresas mais costumam pular, avan\u00e7ando direto do que aconteceu para o que vai acontecer.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Um exemplo pr\u00e1tico \u00e9 investigar por que a convers\u00e3o caiu em uma pra\u00e7a espec\u00edfica. Cruzando dados de tr\u00e1fego, funil de vendas e atendimento, a an\u00e1lise diagn\u00f3stica pode revelar que o problema est\u00e1 concentrado em um \u00fanico canal de aquisi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Analytics preditiva<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Analytics preditiva estima o que tende a acontecer, aplicando modelos estat\u00edsticos e de aprendizado de m\u00e1quina sobre o hist\u00f3rico de dados da empresa. Depende de dados de qualidade alta e de volume suficiente, condi\u00e7\u00e3o tratada no conte\u00fado sobre <a href=\"https:\/\/uds.com.br\/blog\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">data quality<\/a>, porque o modelo aprende padr\u00f5es do passado para projetar cen\u00e1rios futuros. \u00c9 o n\u00edvel em que entram os primeiros modelos preditivos propriamente ditos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Um exemplo \u00e9 a previs\u00e3o de demanda por produto em um varejista, que combina hist\u00f3rico de vendas e sazonalidade para estimar quanto estoque ser\u00e1 necess\u00e1rio nas pr\u00f3ximas semanas.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">Analytics prescritiva<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Analytics prescritiva indica<strong> o que fazer diante da previs\u00e3o<\/strong>, e \u00e9 o n\u00edvel mais exigente dos quatro. A\u00a0qualidade e a quantidade dos dados coletados s\u00e3o decisivas para a precis\u00e3o dos modelos prescritivos, que tamb\u00e9m exigem conhecimento do dom\u00ednio e monitoramento cont\u00ednuo. \u00c9 o n\u00edvel em que a <strong>an\u00e1lise passa a recomendar uma a\u00e7\u00e3o concreta a ser tomada<\/strong>, e n\u00e3o apenas um cen\u00e1rio a ser observado.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Um exemplo \u00e9 a reposi\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de estoque em um centro de distribui\u00e7\u00e3o, que combina previs\u00e3o de demanda e capacidade de transporte para sugerir quanto e quando comprar.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\">D\u00e1 para pular n\u00edveis e ir direto para a an\u00e1lise preditiva?<\/h3>\n<p dir=\"ltr\">N\u00e3o conv\u00e9m pular etapas, pois\u00a0os est\u00e1gios se apoiam uns nos outros em vez de se substitu\u00edrem, o que significa que a organiza\u00e7\u00e3o acumula tipos de an\u00e1lise ao longo do tempo, e n\u00e3o migra de um n\u00edvel para o seguinte. <strong>A empresa madura em dados continua fazendo an\u00e1lise descritiva todos os dias, com a diferen\u00e7a de que agora tamb\u00e9m faz as outras.<\/strong><\/p>\n<p dir=\"ltr\">Vale observar qual n\u00edvel \u00e9 pulado com mais frequ\u00eancia: o padr\u00e3o mais comum \u00e9 tentar saltar direto da an\u00e1lise descritiva para a preditiva, atra\u00edda pelo apelo da intelig\u00eancia artificial, sem dedicar tempo a entender o desempenho atual. O resultado costuma ser um modelo preditivo constru\u00eddo sobre um fen\u00f4meno que ningu\u00e9m entendeu.<\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">O que avaliar em uma proposta de consultoria em data analytics?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">A avalia\u00e7\u00e3o de uma proposta de consultoria em data analytics deve <strong>come\u00e7ar pelos entreg\u00e1veis<\/strong>, que precisam ser espec\u00edficos, verific\u00e1veis e ter um respons\u00e1vel nomeado. Por exemplo: uma proposta que descreve o trabalho como &#8220;desenvolvimento de dashboards&#8221;, sem dizer quais m\u00e9tricas, com que frequ\u00eancia e validadas por quem, n\u00e3o permite compara\u00e7\u00e3o nem cobran\u00e7a.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">\u00c9 v\u00e1lido documentar requisitos e escopo em um cat\u00e1logo detalhado, envolver os principais interessados desde o in\u00edcio e comparar candidatos com base em refer\u00eancias, expertise t\u00e9cnica e experi\u00eancia com projetos semelhantes. Nessa compara\u00e7\u00e3o, vale observar:<\/p>\n<ul dir=\"ltr\">\n<li><strong>Objetivo declarado em termos de neg\u00f3cio, n\u00e3o em termos t\u00e9cnicos;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Entreg\u00e1veis espec\u00edficos, verific\u00e1veis e com respons\u00e1vel definido;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Crit\u00e9rios de aceite acordados antes do in\u00edcio;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Depend\u00eancias internas mapeadas, como disponibilidade da TI;<\/strong><\/li>\n<li><strong>Tratamento de dado pessoal e adequa\u00e7\u00e3o \u00e0 <a href=\"https:\/\/uds.com.br\/blog\/lgpd\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LGPD;<\/a><\/strong><\/li>\n<li><strong>Plano de documenta\u00e7\u00e3o e de transfer\u00eancia de conhecimento.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Uma dica \u00e9 sempre buscar dados s\u00f3lidos, <a href=\"https:\/\/uds.com.br\/cases\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">cases<\/a> e documenta\u00e7\u00f5es que demonstrem que o fornecedor vai atender \u00e0s necessidades do neg\u00f3cio.<\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Quais sinais indicam uma proposta fraca?<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">Em uma <strong>proposta de consultoria em data analytics<\/strong>, o sinal mais claro de fragilidade \u00e9 a lista de atividades no lugar de resultados. Quando o documento descreve o que a equipe vai fazer, sem dizer o que a empresa vai ter ao final e como isso ser\u00e1 verificado, a discuss\u00e3o de escopo fica para o meio do projeto, quando j\u00e1 custa caro mudar de rumo. Outros sinais aparecem com frequ\u00eancia:<\/p>\n<ul dir=\"ltr\">\n<li>Linguagem t\u00e9cnica sem conex\u00e3o com o problema de neg\u00f3cio que motivou a busca;<\/li>\n<li>Cronograma que ignora depend\u00eancias do cliente, como acesso a sistemas;<\/li>\n<li>Aus\u00eancia de crit\u00e9rios de aceite para os entreg\u00e1veis;<\/li>\n<li>Suporte p\u00f3s-entrega n\u00e3o especificado;<\/li>\n<li>Sil\u00eancio sobre quem mant\u00e9m o pipeline depois do fim do contrato.<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Esses sinais raramente aparecem isolados. Uma proposta que falha na defini\u00e7\u00e3o de entreg\u00e1veis costuma falhar tamb\u00e9m nos crit\u00e9rios de aceite, porque as duas coisas nascem da mesma falta de clareza sobre o escopo.<\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Projetos de dados com a UDS<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">A UDS Tecnologia, com 23 anos de mercado, mais de 900 clientes e mais de 5.000 projetos entregues, \u00e9 AWS Advanced Consulting Partner e mant\u00e9m certifica\u00e7\u00f5es ISO 27001 e PCI DSS, al\u00e9m de NPS 9.5 em 2026. A frente de consultoria em dados da empresa trabalha com escopo t\u00e9cnico definido, documenta\u00e7\u00e3o e governan\u00e7a como parte da entrega, n\u00e3o como item opcional. <a href=\"https:\/\/uds.com.br\/cases\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Conhe\u00e7a nossos servi\u00e7os.<\/a><\/p>\n<h2 dir=\"ltr\">Perguntas frequentes sobre consultoria em data analytics<\/h2>\n<p dir=\"ltr\">\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Qual a diferen\u00e7a entre data analytics, data science e big data?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Data analytics examina dados para responder perguntas de neg\u00f3cio, data science constr\u00f3i modelos que estimam o que ainda n\u00e3o aconteceu, e big data trata do problema de capturar e processar informa\u00e7\u00e3o em volume e variedade elevados. As tr\u00eas frentes se combinam em projetos maiores.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>De quem \u00e9 o c\u00f3digo produzido em um projeto de analytics?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">No Brasil, a Lei n\u00ba 9.609 de 1998 atribui ao contratante os direitos sobre o software desenvolvido quando isso decorre da natureza das atividades contratadas. Mesmo assim, o recomend\u00e1vel \u00e9 que a cess\u00e3o esteja escrita de forma expl\u00edcita no contrato, junto com a entrega do c\u00f3digo e do reposit\u00f3rio. Como cada caso tem particularidades, vale submeter a minuta ao jur\u00eddico da empresa antes de assinar.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Como avaliar uma consultoria em data analytics sem ter time de dados?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Uma alternativa \u00e9 pedir \u00e0 consultoria em data analytics uma prova de conceito curta sobre um recorte real da opera\u00e7\u00e3o. Ela mostra na pr\u00e1tica como o fornecedor lida com as fontes de dados da empresa, com a qualidade das informa\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis e com a comunica\u00e7\u00e3o, o que nenhuma apresenta\u00e7\u00e3o comercial demonstra.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Vale pedir \u00e0 consultoria em data analytics para come\u00e7ar pela preditiva?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Costuma sair mais caro. Sem base descritiva confi\u00e1vel e sem entender a causa do fen\u00f4meno, o modelo \u00e9 constru\u00eddo sobre premissas fr\u00e1geis, e o retrabalho posterior tende a consumir mais tempo do que a etapa que se tentou pular.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Quanto custa uma consultoria em data analytics?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">O custo varia conforme o escopo, o volume de dados e a maturidade anal\u00edtica da empresa contratante, por isso propostas fechadas sem levantamento pr\u00e9vio tendem a ser gen\u00e9ricas. O caminho mais seguro \u00e9 comparar propostas com escopo, entreg\u00e1veis e crit\u00e9rios de aceite equivalentes, em vez de comparar apenas o valor final.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Quanto tempo dura um projeto de consultoria em data analytics?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">Depende do n\u00edvel de an\u00e1lise contratado: um projeto descritivo, com relat\u00f3rios e dashboards, costuma ser mais r\u00e1pido do que um projeto preditivo ou prescritivo, que exige coleta de hist\u00f3rico, testes de modelo e valida\u00e7\u00e3o. Cronogramas que n\u00e3o distinguem essas fases tendem a subestimar o prazo real.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Data analytics substitui a necessidade de um time interno de dados?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">N\u00e3o substitui por completo. A consultoria em data analytics costuma estruturar processos, modelos e documenta\u00e7\u00e3o, mas a manuten\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e a governan\u00e7a do dia a dia funcionam melhor com algu\u00e9m internamente respons\u00e1vel por elas, mesmo que a opera\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica fique parcialmente terceirizada.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Qual a diferen\u00e7a entre data analytics e business intelligence (BI)?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">BI concentra-se em relat\u00f3rios e dashboards para monitorar indicadores j\u00e1 conhecidos, o que se aproxima da analytics descritiva. Data analytics \u00e9 um termo mais amplo, que inclui BI, mas tamb\u00e9m abrange os n\u00edveis diagn\u00f3stico, preditivo e prescritivo.<\/p>\n<h3 dir=\"ltr\"><strong>Toda empresa precisa de analytics preditiva?<\/strong><\/h3>\n<p dir=\"ltr\">N\u00e3o necessariamente. Empresas com baixa maturidade em dados costumam obter mais valor investindo primeiro em analytics descritiva e diagn\u00f3stica, que j\u00e1 resolvem boa parte das decis\u00f5es do dia a dia, antes de justificar o investimento em modelos preditivos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entenda o que \u00e9 data analytics, os quatro tipos de an\u00e1lise, qual n\u00edvel a sua empresa precisa e como avaliar a proposta de uma consultoria sem criar depend\u00eancia.<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":24333,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1025],"tags":[],"yst_prominent_words":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24321"}],"collection":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24321"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24321\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":24334,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24321\/revisions\/24334"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/24333"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24321"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24321"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24321"},{"taxonomy":"yst_prominent_words","embeddable":true,"href":"https:\/\/uds.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/yst_prominent_words?post=24321"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}