Etimologicamente a palavra projeto provém do latim projectus e significa lançar adiante. Direcionando aos nossos estudos, tem significado e sentido único: nortear o desenvolvimento de uma aplicação. Sendo ainda mais objetivo, antes de fazer, analisar o contexto e elaborar a melhor forma para ser feito!
Em se tratando de Projetos para Internet, devemos considerar:
A evolução da internet e suas fases ao longo do tempo;
World Wide Web, 31 anos de conteúdo sendo gerado;
Como ser relevante dentro deste cenário. como ser visto?
O objetivo de um Projeto bem sucedido para Web é criar aplicações que sobrevivam a esta realidade, ou seja, que tenham sido analiticamente preparadas. pensadas para interagirem de forma positiva com todas essas variáveis e a partir deste entendimento trazer retorno.
Existem vários tipos de clientes, de áreas, ações e proporções diferentes e para cada um deles uma forma de abordagem também diferenciada, de acordo com o seu perfil. O mais importante neste momento é procurar conhecer ao máximo o cliente e todos os seus processos, fazer uma imersão em seu negócio buscando dados sobre seus produtos, clientes e colaboradores no intuito de estabelecer uma coordenada eficaz entre ambos. E esta coordenada deverá dar sentido e direção ao projeto.
Diretamente com o cliente, para conhecer a ideia, o propósito e a quem se destina;
Pesquisa aberta em redes sociais, para todo o tipo de público. Aqui a ideia seria aferir a aceitação do projeto;
Direcionada a obter informações de um público específico, geralmente de caráter mais preciso e menos abrangente;
A escolha do método de pesquisa refere-se a maniera como serão obtidos os dados, podendo ser primários ou secundários:
São os dados que você mesmo coleta, analisa e gera relatórios
São informações prontas obtidas por outra fonte que realizou uma pesquisa anteriormente e que podem ser reutilizadas.
Solucionar o problema sem envolver grandes custos é um desafio, pois análises de dados secundários tendem a custar menos, mas as informações não serão específicas da sua pesquisa. Ou seja, eles podem não ser suficientes para responder as perguntas que você fez.
Uma dica importante ao usar dados secundários é a necessidade de se atentar a data que os mesmos foram coletados. Afinal, informações antigas podem invalidar a pesquisa e até menos causar a perda de credibilidade da empresa responsável por ela. Portanto, se não há consistência nos dados obtidos, é sugerível a contratação de uma plataforma de mineração de dados para gerenciar e organizar os mesmos.
Os dados primários têm como característica uma maior autoridade para dar sequência a pesquisa
Todas as informações reunidas (dados primários ou secundários) são a base para a elaboração do questionário da pesquisa.
As respostas irão variar de acordo com o tipo da pergunta (se é aberta ou fechada).
As perguntas abertas proporcionam uma maior riqueza de informações, mas as perguntas fechadas facilitam, e muito, na etapa de tabulação dos dados. Porém, não é indicado escolher o tipo de pergunta, pensando apenas na facilidade para tabular, é necessário optar pela técnica que trará melhores resultados.
Processo que consiste na extração de dados para posterior modelagem e aplicação em um projeto de desenvolvimento ;
A tabulação de dados é o processo mais delicado e muitos gestores consideram essa a etapa mais cansativa, uma vez que consiste na organização de todos os dados (respostas) obtidos.
Com o intuito de facilitar a compreensão das variáveis e encontrar novas informações, é fundamental que se transfira os dados para uma plataforma que possibilite o cruzamento das informações.
Como foi dito no tópico acima, as perguntas abertas demandam mais tempo para serem analisadas, pois o cruzamento dos dados delas não é tão simples quanto das perguntas fechadas. Porém, essa técnica possibilita a criação de novas ideias vindas das respostas dos próprios clientes.
É essencial que o responsável por essa etapa tenha bastante atenção para ler todas as respostas e extrair informações relevantes, a fim de identificar pontos em comum nas respostas dos entrevistados.
No cenário atual, as aplicações web deixaram de ser apenas interfaces de navegação e passaram a ser fontes e consumidoras de grandes volumes de dados.
Cada clique, pesquisa, compra ou login gera informações valiosas que, quando corretamente analisadas, permitem melhorar o desempenho, a usabilidade e a tomada de decisão.
A análise de dados aplicada ao desenvolvimento web une duas áreas estratégicas:
Programação e engenharia de software (criação das aplicações).
Ciência e análise de dados (interpretação inteligente das informações geradas).
Em uma aplicação web moderna, os dados são o coração do sistema.
A análise permite que desenvolvedores e empresas:
Compreendam o comportamento dos usuários — como, quando e por que eles interagem com o sistema.
Melhorem a experiência de uso (UX) — ajustando fluxos, tempos de resposta e funcionalidades mais acessadas.
Tomem decisões baseadas em evidências, e não em suposições.
Aprimorem a performance — identificando gargalos e padrões de erro.
Personalizem conteúdos e recomendações — criando sistemas inteligentes e dinâmicos.
Bancos de Dados Internos: registros de usuários, pedidos, cadastros, logs.
APIs Externas: dados de clima, geolocalização, redes sociais e sistemas parceiros.
Ferramentas de Monitoramento: Google Analytics, Matomo, Hotjar.
Dados de Performance: tempo de carregamento, uso de recursos, erros e latência do servidor.
Monitoramento do Uso:
Avaliar quantos usuários acessam o site, quais páginas são mais visitadas e de onde vêm.
Testes A/B:
Comparar versões diferentes de páginas ou elementos (botões, banners, formulários) e escolher a que gera melhor engajamento.
Personalização:
Adaptar a interface e o conteúdo conforme o perfil e comportamento do usuário (ex.: Netflix, Amazon, Spotify).
Segurança:
Analisar logs e padrões de acesso para detectar ataques, fraudes ou anomalias.
Otimização de Desempenho:
Identificar gargalos em consultas, lentidão de APIs e problemas de carga no servidor.
Imagine uma aplicação web de e-commerce desenvolvida em Node.js e React.
Coleta:
Cada compra e acesso gera dados (ID do usuário, produto, valor, data e hora).
Armazenamento:
Os dados são salvos no MongoDB.
Processamento:
Um script em Python analisa as compras mais frequentes e os horários de pico.
Visualização:
Os resultados são exibidos num dashboard com Chart.js integrado à interface administrativa.
Decisão:
O gestor identifica o horário de maior tráfego e ajusta campanhas e servidores para aquele período.
Aplicações modernas trocam grandes volumes de dados via APIs REST ou GraphQL.
Essas interfaces permitem coletar, processar e compartilhar dados com outras plataformas de forma automatizada.
💡 Exemplo:
Uma API pode retornar dados em JSON que são analisados em tempo real para:
Exibir gráficos dinâmicos.
Recalcular estatísticas sem recarregar a página.
Alimentar dashboards administrativos.
Melhor experiência do usuário (UX).
Aplicações mais inteligentes e personalizadas.
Tomada de decisão baseada em métricas reais.
Maior segurança e confiabilidade.
Crescimento sustentável do sistema e da base de usuários.
A análise de dados no desenvolvimento de aplicações web é um diferencial estratégico para qualquer profissional de informática.
Mais do que criar sistemas funcionais, o desenvolvedor moderno precisa entender o comportamento dos dados que esses sistemas geram.
Com essa visão analítica, é possível construir aplicações mais eficientes, seguras e centradas no usuário, transformando informação em valor real para o negócio e para a sociedade.