{"id":38007,"date":"2026-09-15T09:14:41","date_gmt":"2026-09-15T12:14:41","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/muito-alem-dos-dados-o-que-faz-um-business-analyst-no-nubank\/"},"modified":"2026-09-15T10:35:37","modified_gmt":"2026-09-15T13:35:37","slug":"muito-alem-dos-dados-o-que-faz-um-business-analyst-no-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/muito-alem-dos-dados-o-que-faz-um-business-analyst-no-nubank\/","title":{"rendered":"Muito al\u00e9m dos dados: o que faz um Business Analyst no Nubank"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial & Guilherme Lasinskas<\/a><\/p>\n\n

No Nubank, Business Analysts conectam an\u00e1lise de dados a decis\u00f5es de neg\u00f3cio. Internamente, o papel costuma ser descrito como o motor racional e o guardi\u00e3o do neg\u00f3cio dentro do squad. Na pr\u00e1tica, isso significa trabalhar junto ao time para entender o que os dados realmente mostram, quais trade-offs existem em cada caminho e quais premissas estamos assumindo antes que qualquer funcionalidade seja priorizada, ajustada ou descontinuada.<\/p>\n\n

Uma parte importante do trabalho \u00e9 conseguir tomar (e acompanhar) decis\u00f5es mesmo em cen\u00e1rios de incerteza, quando os dados n\u00e3o entregam uma resposta definitiva. Pain\u00e9is, consultas e relat\u00f3rios fazem parte da rotina, mas o principal entreg\u00e1vel de uma pessoa BA n\u00e3o \u00e9 um dashboard, e sim a clareza sobre qual decis\u00e3o faz mais sentido e por qu\u00ea.<\/p>\n\n

No come\u00e7o do meu segundo ano como Business Analyst no Nubank, recebi um pedido para investigar a queda de uma m\u00e9trica. Abri as ferramentas, constru\u00ed uma an\u00e1lise segmentada por canal e perfil de cliente e passei duas semanas mergulhando nos dados. Quando finalmente comparei o comportamento com o mesmo per\u00edodo do ano anterior, a resposta apareceu: a queda era sazonal. Acontecia em todo primeiro trimestre havia tr\u00eas anos, e eu poderia ter descoberto isso em uma hora.<\/p>\n\n

E como \u00e9 o dia a dia de um BA na pr\u00e1tica?<\/p>\n\n

Eu sou formado em Engenharia da Computa\u00e7\u00e3o com especializa\u00e7\u00e3o em Finan\u00e7as e, como trabalho como BA em um squad multidisciplinar do Nu, fui convidado para contar tudo.<\/p>\n\n

A manh\u00e3: reuni\u00f5es do squad e perguntas antes de qualquer consulta<\/span><\/h2>\n\n

O Nubank opera em squads: times multidisciplinares aut\u00f4nomos respons\u00e1veis por uma \u00e1rea espec\u00edfica de produto e neg\u00f3cio. Meu dia normalmente come\u00e7a com uma reuni\u00e3o r\u00e1pida de 15 minutos com o PM (Product Manager, respons\u00e1vel por priorizar o que o time vai construir) e o tech lead (engenheiro respons\u00e1vel pelas decis\u00f5es t\u00e9cnicas do squad).<\/p>\n\n

Nesses alinhamentos, cada fun\u00e7\u00e3o contribui com uma perspectiva diferente. O tech lead avalia viabilidade t\u00e9cnica e impacto em sistemas. O PM traz o contexto de experi\u00eancia do usu\u00e1rio e do roadmap do produto. Eu, como BA, analiso os dados para entender quais caminhos est\u00e3o abertos e o que estamos abrindo m\u00e3o em cada um deles.<\/p>\n\n

Essa combina\u00e7\u00e3o de perspectivas \u00e9 um dos mecanismos mais importantes de tomada de decis\u00e3o aqui. <\/p>\n\n

J\u00e1 participei, por exemplo, de uma discuss\u00e3o sobre descontinuar uma funcionalidade com baixa ado\u00e7\u00e3o.. O tech lead sabia que remover aquela funcionalidade liberaria capacidade de engenharia, mas tamb\u00e9m exigiria uma migra\u00e7\u00e3o de dados que ningu\u00e9m havia considerado. O PM entendia que os usu\u00e1rios ativos daquela funcionalidade tinham um perfil de alto valor, e eu trouxe uma an\u00e1lise mostrando que a ado\u00e7\u00e3o estava crescendo em um segmento espec\u00edfico que o painel agregado n\u00e3o revelava.<\/p>\n\n

Nenhuma dessas perspectivas, isoladamente, teria levado \u00e0 melhor decis\u00e3o. O tech lead sozinho provavelmente recomendaria remover a funcionalidade com base no custo de manuten\u00e7\u00e3o. O PM tenderia a mant\u00ea-la por causa do perfil de usu\u00e1rios, e a an\u00e1lise, sozinha, sugeriria esperar mais tempo. <\/p>\n\n

Juntas, essas tr\u00eas lentes levaram o squad a ajustar a funcionalidade para o segmento em crescimento e desativ\u00e1-la para os demais, uma alternativa que sequer existia antes da conversa. \u00c9 assim que decis\u00f5es multidisciplinares funcionam na pr\u00e1tica: os pontos cegos de uma fun\u00e7\u00e3o s\u00e3o compensados pela vis\u00e3o das outras. Quanto mais complexa a decis\u00e3o, mais essa complementaridade importa.<\/p>\n\n

Dependendo do squad, essa din\u00e2mica muda. Em squads de Cr\u00e9dito e Fraude, por exemplo, o trabalho do BA se cruza fortemente com cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Enquanto essas pessoas desenvolvem modelos preditivos complexos, como scores de risco, o papel do BA \u00e9 transformar a sa\u00edda desses modelos em pol\u00edticas reais de decis\u00e3o. <\/p>\n\n

Na pr\u00e1tica, isso significa responder perguntas como: a partir de qual score devemos aprovar um cliente para equilibrar experi\u00eancia e sustentabilidade do neg\u00f3cio? O modelo entrega a probabilidade e o BA define a r\u00e9gua de decis\u00e3o.<\/p>\n\n

Depois do alinhamento, come\u00e7a o trabalho anal\u00edtico. As ferramentas que mais uso no dia a dia incluem:<\/p>\n\n

    \n
  • Databricks \/ Spark<\/b>: plataforma de processamento de dados em larga escala. A maior parte das an\u00e1lises explorat\u00f3rias come\u00e7a aqui, com consultas em SQL e Scala sobre conjuntos de dados com bilh\u00f5es de registros.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  • Ferramentas de BI (Business Intelligence, ou intelig\u00eancia de neg\u00f3cio)<\/b>: pain\u00e9is de monitoramento de m\u00e9tricas.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  • Ferramentas de documenta\u00e7\u00e3o<\/b>: toda an\u00e1lise que embasa uma decis\u00e3o de produto fica registrada em um hist\u00f3rico acess\u00edvel ao squad.<\/span><\/li>\n\n\n\n
  • Intelig\u00eancia artificial<\/b>: usada para acelerar escrita de consultas, limpeza de dados e prototipa\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n

    Antes de abrir qualquer ferramenta para uma an\u00e1lise nova, costumo passar por um checklist r\u00e1pido:<\/p>\n\n

      \n
    1. Esse padr\u00e3o j\u00e1 apareceu no mesmo per\u00edodo do ano passado?<\/li>\n\n\n\n
    2. Existe algum fator externo conhecido que explique isso?<\/li>\n\n\n\n
    3. Qual decis\u00e3o realmente vai mudar com o que eu encontrar?<\/li>\n<\/ol>\n\n

      A tarde: resolvendo um problema real<\/span><\/h2>\n\n

      A tarde costuma ser meu bloco de foco: agenda fechada para trabalho anal\u00edtico profundo.<\/p>\n\n

      No Nubank, BAs geralmente atuam em quatro frentes principais: desenvolvimento de\u00a0 pol\u00edticas de risco em <\/span>Cr\u00e9dito<\/b>, an\u00e1lises de convers\u00e3o de campanhas em <\/span>Marketing<\/b>, escalabilidade operacional\u00a0 ou maximiza\u00e7\u00e3o de engajamento em <\/span>Produto<\/b>. O caso abaixo ilustra um desafio cl\u00e1ssico do dia a dia de um BA de Produto.<\/span><\/p>\n\n

      O problema<\/span><\/h3>\n\n

      O squad lan\u00e7ou uma nova tela no app. A tela est\u00e1 em teste A\/B, dividindo clientes em cinco grupos diferentes. Depois de algumas semanas, os dados preliminares mostram que dois desses grupos apresentam churn acima da m\u00e9dia do grupo de controle. <\/p>\n\n

      A rea\u00e7\u00e3o natural seria desativar a tela e realocar os engenheiros para o pr\u00f3ximo item do roadmap.<\/p>\n\n

      O enquadramento antes de abrir qualquer ferramenta<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

      Antes de mergulhar nos dados, estruturo quatro perguntas inspiradas em abordagens de an\u00e1lise orientada por hip\u00f3teses comuns em consultoria estrat\u00e9gica, adaptadas ao contexto de squads de produto:<\/p>\n\n

      Qual decis\u00e3o vai ser tomada com esse resultado?<\/b><\/h4>\n\n

      O squad est\u00e1 considerando desativar a tela e realocar capacidade de engenharia. \u00c9 uma decis\u00e3o concreta, com custos revers\u00edveis e irrevers\u00edveis.<\/p>\n\n

      O que precisaria ser verdade para essa decis\u00e3o mudar?<\/b><\/h4>\n\n

      A tela precisaria apresentar reten\u00e7\u00e3o equivalente \u00e0 m\u00e9dia ou algum benef\u00edcio secund\u00e1rio capaz de justificar o investimento cont\u00ednuo.<\/p>\n\n

      J\u00e1 tentamos responder isso antes?<\/b><\/h4>\n\n

      N\u00e3o h\u00e1 an\u00e1lise pr\u00e9via documentada, apenas o painel de monitoramento semanal.<\/p>\n\n

      Qual \u00e9 o dado mais simples que responde isso?<\/b><\/h4>\n\n

      Reten\u00e7\u00e3o de grupo com teste de signific\u00e2ncia estat\u00edstica, antes de qualquer modelo mais sofisticado<\/p>\n\n

      O que os dados mostram<\/span><\/h2>\n\n

      Rodo ent\u00e3o um teste de propor\u00e7\u00f5es (two-proportion z-test), comparando as taxas de churn de cada grupo de teste contra o controle. <\/p>\n\n

      Mesmo com amostras relevantes de clientes, os dois grupos com churn mais alto t\u00eam p-values de 0.12 e 0.23. O p-value mede a probabilidade de a diferen\u00e7a observada ter ocorrido por acaso. Quanto menor, mais confi\u00e1vel a conclus\u00e3o. Valores abaixo de 0.05 costumam ser considerados significativos. <\/p>\n\n

      Os resultados encontrados indicam que a diferen\u00e7a observada ainda \u00e9 compat\u00edvel com varia\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria. Ou seja: n\u00e3o existe evid\u00eancia suficiente para concluir que a nova tela causa cancelamento.<\/p>\n\n

      Ao olhar m\u00e9tricas secund\u00e1rias, esses mesmos grupos mostram um aumento no engajamento com outras \u00e1reas do app. Clientes expostos \u00e0 tela passam a explorar funcionalidades que antes n\u00e3o utilizavam (p < 0.01, com relev\u00e2ncia estat\u00edstica).<\/p>\n\n

      Na pr\u00e1tica, a nova tela est\u00e1 funcionando como ponto de entrada para outras experi\u00eancias do produto, mesmo nos grupos que inicialmente pareciam problem\u00e1ticos.<\/p>\n\n

      O impacto<\/span><\/h2>\n\n

      Duas horas de an\u00e1lise estruturada transformam uma decis\u00e3o bin\u00e1ria (“desativar ou n\u00e3o”) em uma discuss\u00e3o mais sofisticada sobre o que se ganha e o que se perde em cada cen\u00e1rio.<\/p>\n\n

      O squad decide manter a tela ativa, ajustar o conte\u00fado exibido para os grupos com churn mais alto e estabelecer uma nova revis\u00e3o em 30 dias, agora com crit\u00e9rios claros de sucesso. <\/p>\n\n

      Sem esse enquadramento, o custo estimado seria de tr\u00eas a quatro sprints de engenharia reconstruindo algo que, na pr\u00e1tica, j\u00e1 estava funcionando.<\/p>\n\n

      Documenta\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es<\/span><\/h2>\n\n

      A \u00faltima etapa do processo anal\u00edtico \u00e9 documentar toda decis\u00e3o n\u00e3o-trivial em um documento com os dados, premissas e trade-offs envolvidos. <\/p>\n\n

      Sem documenta\u00e7\u00e3o, o squad perde o contexto rapidamente. Meses depois, ningu\u00e9m consegue explicar por que uma funcionalidade foi descontinuada, e algu\u00e9m acaba recome\u00e7ando a mesma an\u00e1lise do zero para responder a uma pergunta que j\u00e1 havia sido resolvida antes.<\/p>\n\n

      Nossa cultura anal\u00edtica: rituais e aprendizado cont\u00ednuo<\/span><\/h2><\/h2>\n\n

      O que mais diferencia o ambiente anal\u00edtico do Nubank, na minha experi\u00eancia, \u00e9 a combina\u00e7\u00e3o entre escala de dados e uma cultura que trata decis\u00f5es orientadas por evid\u00eancia como padr\u00e3o operacional. <\/p>\n\n

      A itera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua centrada no usu\u00e1rio, que deu origem a produtos como o Modo Rua e as Sugest\u00f5es Inteligentes no app, s\u00f3 funciona porque os squads mant\u00eam vivo o ciclo de an\u00e1lise, decis\u00e3o e documenta\u00e7\u00e3o a cada sprint.<\/p>\n\n

      Aqui v\u00e3o alguns rituais que sustentam isso no dia a dia:<\/p>\n\n

      Revis\u00e3o de decis\u00f5es<\/b>: antes de uma decis\u00e3o importante seguir para execu\u00e7\u00e3o, revisitamos perguntas como: quais pressupostos estamos assumindo? Qual \u00e9 a qualidade da evid\u00eancia? O que acontece se estivermos errados?<\/span><\/p>\n\n

      Comunidade de pr\u00e1tica de an\u00e1lise<\/b>: BAs de diferentes squads se re\u00fanem periodicamente para compartilhar an\u00e1lises, discutir metodologias e revisar casos nos quais a an\u00e1lise mudou uma decis\u00e3o (ou deveria ter mudado).<\/span><\/p>\n\n

      Revis\u00e3o por pares<\/b>: an\u00e1lises que sustentam decis\u00f5es de alto impacto passam pela revis\u00e3o de outra pessoa BA antes da apresenta\u00e7\u00e3o ao stakeholder.<\/span><\/p>\n\n

      Onboarding anal\u00edtico<\/b>: novos BAs passam as primeiras semanas fazendo an\u00e1lises em dupla com pessoas mais experientes. O foco est\u00e1 menos em ferramenta e mais em julgamento anal\u00edtico: como estruturar um problema, o que vale a investigar e quando parar de analisar.<\/span><\/p>\n\n

      Aprender a operar ferramentas \u00e9 mais r\u00e1pido, mas aprender a enquadrar problemas leva mais tempo.<\/p>\n\n

      Meu conselho para futuros Nubankers<\/span><\/h2>\n\n

      Dica 1: pratique o enquadramento antes da an\u00e1lise<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

      Nas entrevistas de case do Nubank (o famoso Crack the Case), n\u00e3o buscamos apenas pessoas capazes de chegar rapidamente a um n\u00famero final. <\/p>\n\n

      O que avaliamos \u00e9 a capacidade de estruturar logicamente um problema, separar fatores financeiros e n\u00e3o financeiros e articular os trade-offs envolvidos antes de mergulhar nos c\u00e1lculos. <\/p>\n\n

      Um exerc\u00edcio simples: na pr\u00f3xima vez que receber um pedido de an\u00e1lise, escreva em uma linha quem \u00e9 o decisor e qual decis\u00e3o ser\u00e1 tomada com aquele trabalho. Se voc\u00ea n\u00e3o conseguir responder isso com clareza, provavelmente o escopo ainda precisa ser refinado.<\/p>\n\n

      Dica 2: documente premissas, trade-offs e o custo de errar<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

      Na entrevista e no dia a dia, as pessoas que mais se destacam s\u00e3o as que conseguem explicar claramente quais premissas assumiram, quais riscos existem na abordagem e o que mudaria a conclus\u00e3o. <\/p>\n\n

      Uma an\u00e1lise com limita\u00e7\u00f5es bem documentadas demonstra maturidade anal\u00edtica do que uma an\u00e1lise tecnicamente sofisticada sem rastro de auditoria.<\/p>\n\n

      Dica 3: lidere pela recomenda\u00e7\u00e3o, n\u00e3o pelo relat\u00f3rio<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

      Ao apresentar uma an\u00e1lise, comece pela implica\u00e7\u00e3o: <\/p>\n\n

      “Os dados sugerem que dever\u00edamos realocar investimento de X para Y por causa desta evid\u00eancia.” <\/p>\n\n

      S\u00f3 depois mostre os dados que sustentam a recomenda\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n

      Essa estrutura (recomenda\u00e7\u00e3o primeiro, evid\u00eancia depois) segue o princ\u00edpio da Pir\u00e2mide de Minto e se aproxima muito da forma como o p\u00fablico executivo espera consumir informa\u00e7\u00e3o. Ela sinaliza que voc\u00ea entende n\u00e3o apenas os dados, mas tamb\u00e9m o contexto de decis\u00e3o do pr\u00f3prio trabalho.<\/p>\n\n

      Construa o futuro conosco<\/span><\/h3>\n\n

      Se usar dados para fazer an\u00e1lises que guiam as decis\u00f5es de neg\u00f3cio que impactam os milh\u00f5es de Nu \u00e9 algo que te interessa, assim como qualquer tipo de desafio anal\u00edtico, estamos sempre procurando Business Analysts para diferentes squads de produto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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