Se você é um analista sênior, já sabe a resposta lá no fundo. Você se sentou na segunda-feira de manhã para investigar um pico de churn e, na quarta-feira, ainda estava juntando três exportações, corrigindo uma coluna que havia sido importada como texto e explicando a uma parte interessada por que os números deste trimestre não batiam com os da apresentação do trimestre passado. A análise propriamente dita começou na quinta-feira à tarde. Se é que começou.
Está na hora de definir um número confiável para quanto tempo o preparo de dados realmente consome. Depois, você precisa avaliar como as equipes podem reduzir esse tempo, os prós e contras de cada opção, o que buscar em uma solução e como construir a argumentação internamente. Assim, poderá decidir o que melhor se adapta à sua situação, em vez de simplesmente aceitar o problema.
Quanto tempo os analistas realmente gastam no preparo de dados
O preparo e a limpeza de dados continuam sendo algumas das tarefas que mais consomem tempo em analytics, e pesquisas recentes confirmam essa realidade. Você provavelmente já ouviu a velha história de que profissionais de dados passam 80% do tempo preparando dados e 20% analisando-os. Mas, sejamos honestos sobre esse número: ele remonta a uma pesquisa de 2016, e ferramentas melhores provavelmente reduziram esse percentual desde então. Portanto, trate os 80% como folclore, não como um fato atual (Informa TechTarget).
A realidade atual é menos organizada, mas mais confiável. Na pesquisa State of Analytics Engineering de 2024 da dbt Labs, mais da metade dos profissionais afirmou que organizar dados para análise era a tarefa individual que mais consumia seu tempo, e 57% apontaram a baixa qualidade dos dados como o problema mais frequente, acima dos 41% registrados dois anos antes (dbt Labs, 2024). A edição de 2025 revelou que o padrão continua: 56% ainda apontaram a baixa qualidade dos dados como o desafio mais frequente, mesmo com as ferramentas de IA ganhando espaço entre as prioridades (dbt Labs, 2025).
Vale destacar uma ressalva importante: muitas dessas pesquisas consideram "cientistas de dados" e "profissionais de dados", e não "analistas" especificamente. Mas o trabalho é bastante semelhante. Quer você esteja desenvolvendo um modelo ou preparando um relatório de variância mensal, não é possível começar até que os dados estejam limpos, combinados e confiáveis. E o nível de exigência continua aumentando, com uma expectativa cada vez maior de que os analistas validem e atestem a qualidade dos dados, além de realizar a própria análise (dbt Labs).
Onde você perde as horas
"Preparo de dados" parece uma única tarefa. Na verdade, são quatro, e cada uma cobra seu preço silenciosamente.
- Localizar e conectar os dados: os números de vendas estão em um sistema, os gastos de marketing em outro, e a lista definitiva de clientes é uma planilha que alguém renomeou como "FINAL_V3". Exportar, baixar e reimportar os dados é o ato de abertura pouco glamouroso de quase toda análise.
- Limpar o que você encontra: valores nulos, espaços em branco no final, uso inconsistente de maiúsculas e minúsculas, datas em cinco formatos e um campo que mistura "NY", "New York" e "N.Y.". Deixe passar um deles, faça uma junção com base nesse campo e seus totais estarão discretamente errados.
- Remodelar e combinar: os dados brutos raramente chegam no formato de que sua análise precisa. Por isso, você faz a pivotagem, agrega dados, divide uma coluna e combina duas fontes com base em uma chave que quase coincide.
- Fazer tudo de novo na próxima semana: esse é o custo cumulativo. Você prepara os mesmos dados novamente para o relatório recorrente, repete o processo quando o esquema de origem muda e faz tudo mais uma vez quando um colega precisa de um recorte ligeiramente diferente. A preparação manual não é uma taxa pontual, é uma assinatura que você não pode cancelar.
Os custos ocultos do preparo manual de dados
As horas perdidas são o custo mais óbvio. Os outros podem causar ainda mais danos e vale a pena destacá-los, pois são justamente os argumentos que você poderá usar para justificar uma mudança mais adiante.
- Erros: a limpeza manual favorece erros, como uma vírgula decimal fora do lugar, uma conversão de data incorreta ou um filtro que descarta linhas silenciosamente. Um pequeno erro não permanece pequeno: ele se propaga para as decisões tomadas com base nele.
- Inconsistência: quando três analistas limpam os mesmos dados, cada um à sua maneira, você obtém três versões da verdade e uma reunião para discutir qual delas está correta.
- Decisões lentas: cada hora gasta na preparação é uma hora a mais de espera para a parte interessada. "Podemos detalhar isso por região?" é uma pergunta que deveria levar uma tarde para responder, mas acaba se arrastando até a semana seguinte.
- Custo de oportunidade: você não se tornou um analista sênior para ser um zelador de dados em tempo integral. Quando as tarefas básicas continuam se acumulando, fica impossível encontrar tempo para o trabalho interpretativo e de maior valor que você não pode, e não quer, automatizar.
Quatro maneiras de as equipes reduzirem o tempo de preparo de dados e os trade-offs
Não existe uma única resposta certa, e a maioria das equipes usa uma combinação das quatro abordagens abaixo. A melhor opção depende da tarefa em questão.
| Abordagem | Ideal para | Pontos fortes | Trade-offs a considerar |
|---|---|---|---|
| 1. Planilhas e limpeza manual | Análises pontuais, pequenas e ad hoc | Todos conhecem, não exige configuração e oferece total flexibilidade | Propensa a erros em larga escala, não é reutilizável, é difícil de governar ou auditar e não atende bem a grandes volumes ou necessidades recorrentes |
| 2. Código personalizado e scripts SQL | Analistas técnicos ou equipes com suporte de engenharia e necessidades de lógica complexa e personalizada | Poderosa, precisa e compatível com controle de versão | Exige habilidades de programação, cria risco de dependência de pessoas-chave, é demorada de transferir e dificulta a revisão por partes interessadas do negócio |
| 3. Recursos de preparo de dados em uma ferramenta de BI | Tratamento leve vinculado aos dashboards que você já cria nessa ferramenta | Prática, não exige uma ferramenta adicional e funciona bem para o preparo da última milha | Muitas vezes fica restrito à ferramenta de BI, é limitada para combinações complexas de dados ou automação entre várias fontes e pode fragmentar a lógica |
| 4. Plataforma dedicada de automação analítica | Preparação recorrente de dados de várias fontes por equipes com diferentes níveis de conhecimento técnico, que precisa ser reutilizável e governada | Permite criar uma vez e agendar, oferece opções sem código e com código, ampla conectividade, linhagem e auditabilidade | Exige um investimento em plataforma, incluindo custos, implantação e alguma curva de aprendizado, e pode ser mais do que o necessário para uma única tarefa descartável |
Uma forma de interpretar essa tabela: planilhas e scripts não estão "errados", eles apenas se tornam mais caros quando o trabalho passa a ser recorrente e compartilhado. Se a maior parte do seu preparo de dados é pontual, uma plataforma pode ser um exagero. Se você refaz o mesmo preparo toda semana, com várias fontes, e outras pessoas precisam confiar nesse processo e reutilizá-lo, é exatamente aí que uma plataforma dedicada mostra seu valor.
O que procurar ao avaliar uma solução
Se você decidir que vale a pena solucionar o problema de preparação recorrente e compartilhada com ferramentas, avalie estes critérios. Use-os como um checklist ao comparar fornecedores.
- Reutilização e agendamento: você pode criar a lógica de preparação uma vez e executá-la novamente de forma automática ou precisa reconstruí-la a cada ciclo? No Alteryx One, a preparação é registrada como um fluxo de trabalho visual que pode ser reutilizado e agendado, permitindo que o relatório de segunda-feira seja executado antes de você acordar.
- Diferentes níveis de habilidade: a ferramenta deve atender a usuários sem código, de baixo código e com experiência em código, para que os analistas não precisem aprender a programar apenas para limpar dados e para que profissionais de Python e SQL não fiquem limitados.
- Conectividade com suas fontes reais: confirme se a ferramenta se conecta aos locais onde seus dados estão. O Alteryx One oferece mais de 100 conectores pré-configurados para fontes como Snowflake, Databricks e Salesforce, eliminando o vaivém manual de exportação e reimportação.
- Governança, rastreabilidade e auditabilidade: um colega de equipe consegue revisar a lógica? Você consegue mostrar como um número foi gerado? Um fluxo de trabalho visual é muito mais fácil de compartilhar e auditar do que um script que apenas uma pessoa entende.
- Assistência de IA que você pode validar e confirmar: a IA deve acelerar a criação sem assumir totalmente o controle. O Ask Alteryx é um assistente de chat no Alteryx One Designer capaz de sugerir e posicionar ferramentas, resumir e documentar um fluxo de trabalho, além de permitir revisar a saída antes de confiar nela em produção. Essa ressalva é um recurso, não uma falha.
- Dimensionamento adequado à sua escala: procure edições e preços que se ajustem à sua equipe. Para um analista sênior que executa analytics e geração de relatórios de ponta a ponta, a Professional Edition é um ponto de partida natural. A Enterprise Edition é mais adequada quando a automação e a governança precisam ser ampliadas em toda a organização.
Montando o caso internamente
A maioria das decisões sobre ferramentas de analytics envolve mais pessoas do que o analista que sente o problema. Se você estiver buscando apoio, fale com cada parte interessada nos termos que fazem sentido para ela.
- A liderança se preocupa com o tempo recuperado e decisões mais rápidas e consistentes. Apresente a proposta como horas de trabalho dos analistas redirecionadas da limpeza para a análise e menos debates sobre "qual número está certo?".
- A TI e a governança de dados se preocupam com o controle. Fluxos de trabalho reutilizáveis e visuais são fáceis de revisar e auditar, o que geralmente torna a governança uma conversa mais simples do que uma proliferação de planilhas e scripts pessoais.
- Seus colegas querem saber como isso tornará a semana deles mais fácil. Um piloto curto em um relatório recorrente e trabalhoso costuma ser mais convincente do que qualquer apresentação.
Uma autoavaliação rápida
Você não precisa de um estudo formal para estimar o seu próprio número. Se essas perguntas fazem você estremecer, o tempo que está perdendo é um sinal de uma lacuna no processo, e lacunas no processo podem ser corrigidas.
- Quantas horas por semana você gasta antes mesmo de a análise começar?
- Quanto desse tempo é dedicado a um trabalho que você já fez antes, quase da mesma maneira?
- Quando duas pessoas extraem "o mesmo" relatório, os números coincidem logo na primeira tentativa?
- Se você tirasse uma semana de folga, os relatórios recorrentes continuariam sendo executados?
Trabalhando com mais inteligência
A preparação de dados nunca chegará a zero, e o objetivo não é esse. Uma preparação cuidadosa é o que torna a análise confiável. Mas há uma diferença real entre uma preparação que cria algo reutilizável e uma que você terá de refazer do zero na próxima segunda-feira. Para trabalhos pontuais, uma planilha ou um script rápido podem ser suficientes. Para trabalhos recorrentes e que envolvem várias fontes, dos quais outras pessoas dependem, uma plataforma que permite criar uma vez e reutilizar é geralmente onde as horas são recuperadas. Escolha a ferramenta de acordo com a tarefa e concentre seu tempo nas perguntas que só você pode responder.
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