Análise de sentimento em 2025: O que é e por que você precisa dela?

Na era da sobrecarga de dados, não se trata apenas do que seus clientes dizem, mas de como eles se sentem. É aí que entra a análise de sentimentos. De fato, as marcas que usam a detecção de sentimentos com tecnologia de IA têm visto uma taxa de conversão até quatro vezes maior. Quer se beneficiar também? Aqui está o seu guia!

Resumo rápido:

- A análise de sentimento é uma maneira de descobrir como as pessoas se sentiam quando escreveram o texto específico. Ela pode ser negativo, positivo ou neutrol e incluir emoções mais específicas, como raiva e alegria.

- As empresas o utilizam para entender o que os clientes pensam e sentem sobre seus produtos, campanhas ou empresa em geral. Isso ajuda a tomar decisões melhores, a fortalecer a marca e a reagir mais rapidamente ao feedback.

- A maioria das ferramentas usa aprendizado de máquina para aprender com muitos exemplos rotulados. Eles examinam o texto, procuram padrões e decidem o humor ou a emoção por trás dele.

Previsões de mercado:

• O mercado global de análise de sentimentos está crescendo rapidamente e deverá atingir US$ 7,13 bilhões até 2028.
• A análise de mídias sociais e a análise de sentimentos geraram uma receita de aproximadamente US$ 3,94 bilhões em 2024 e a projeção é de que cresça para mais de US$ 17,05 bilhões até 2030.

O que é análise de sentimento?

Análise de sentimento é uma técnica de processamento de linguagem natural (NLP) para determinar o tom emocional por trás do texto, da fala ou de outras formas de comunicação. O objetivo é entender se as pessoas expressam sentimentos positivos, negativos ou neutros sobre uma marca, um produto ou um tópico.

Em palavras simples: É uma ferramenta que entende como as pessoas se sentem quando se expressam on-line.

Como funciona:

• Coleta de dados: A ferramenta começa monitorando várias fontes on-line.
• Processamento de linguagem natural (NLP): Os algoritmos de PNL analisam a estrutura, o contexto e o significado do texto.
• Classificação de sentimentos: Modelos de aprendizado de máquina ou métodos baseados em regras classificam o sentimento.

Na prática, as ferramentas de análise de sentimento examinam automaticamente os mentions on-line e atribuem a eles uma pontuação de sentimento. Por exemplo:

• Sentimento positivo: "Adoro como esse aplicativo é fácil de usar!"
• Sentimento neutro: "Esse aplicativo foi lançado em março."
• Sentimento negativo: "O aplicativo fica travando o tempo todo."

Para fornecer insights mais profundos sobre os sentimentos dos clientes, a análise de sentimentos com IA mais avançada pode até detectar:

• Ironia,
• Sarcasmo,
• Emoções específicas (como admiração, raiva, nojo, medo, alegria, tristeza),
• Intenção do cliente (como informação, promoção, vendas, rede, saudações, defesa, entretenimento, compartilhamento de opinião).

Tipos de análise de sentimentos

Aqui estão os principais tipos de análise de sentimentos. Cada um com sua própria maneira de investigar o que está por trás da conversa das pessoas:

1. Análise detalhada de sentimentos

Vai além de "positivo/negativo" para classificar em vários níveis, como:

• Muito positivo
• Positivo
• Neutro
• Negativo
• Muito negativo

Pode ser uma classificação por estrelas ou uma pontuação de 0 a 100.

Caso de uso: Perfeito para pesquisas e feedback de clientes.

2. Análise de emoções

Vai além da polaridade para identificar emoções específicas, como:

• Alegria
• Raiva
• Tristeza
• Medo
• Nojo

Caso de uso: Isso ajuda as marcas a entender como as pessoas se sentem, e não apenas como elas se sentem. se o sentimento é bom ou ruim.

Por exemplo, "Não consigo parar de sorrir depois de usar esse aplicativo" seria marcado como feliz, não apenas como positivo.

3. Análise baseada em intenção

Detecta não apenas o tom, mas a intenção do usuário por trás de uma mensagem:

• Reclamação
• Elogios
• Sugestão
• Intenção de compra

Caso de uso: Super útil para atendimento ao cliente e pesquisa de mercado.

Por exemplo, se alguém disser: "Tive muita dificuldade para configurar minha conta", poderá ser detectada a intenção de pedir ajuda em vez de apenas expressar frustração.

4. Análise de sentimentos baseada em aspectos

Esse tipo divide o sentimento por tópico ou aspecto. Por exemplo:

• Qualidade do produto: sentimento positivo
• Suporte ao cliente: sentimento negativo

Caso de uso: Amplamente utilizado na análise de feedback do cliente.

Por exemplo, se alguém escrever: "O aplicativo é incrível, mas as notificações me deixam louco", o sistema saberá que a avaliação negativa se refere à estratégia de notificações, e não ao aplicativo inteiro.

Quais são os casos de uso da análise de sentimentos?

De acordo com SEO Sandwitch:

• 76% de comerciantes rastrear o sentimento da marca como uma métrica importante de saúde da marca
• 45% de marcas realizar análises de sentimentos semanalmente ou com mais frequência
• 92% de líderes de marca acredite que o rastreamento de sentimentos em tempo real melhora a experiência do cliente
• 66% dos consumidores dizem que sua confiança em uma marca melhora quando a marca responde de forma transparente a sentimentos negativos

Em 2025, a análise de sentimentos é o sistema de alerta antecipado e o gerador de confiança de uma marca.

Ele analisa conversas on-line, avaliações de produtos, publicações em mídias sociais e feedback de clientes para revelar insights significativos em tempo real.

Essas percepções emocionais ajudam as equipes:

• Detectar e prevenir crises
• Moldar a mensagem da marca
• Aprimorar produtos e serviços
• Fique à frente dos concorrentes
• Compreender a opinião pública e as tendências sociais

Gerenciamento da reputação da marca

Na era do feedback instantâneo e das reações virais, a reputação pode mudar da noite para o dia. Os algoritmos de análise de sentimento ajudam a monitorar a percepção da marca em todos os canais, do Reels ao TikTok.

Você pode:

• Entenda como o público percebe sua marca, campanhas ou produtos
• Responder rapidamente à negatividade ou à desinformação
• Acompanhe as tendências de sentimento de longo prazo para orientar a estratégia de comunicação

Exemplo: Um pico de mentions negativos sobre atrasos na entrega ajuda uma marca de varejo a identificar problemas operacionais antes que as pontuações das avaliações caiam.

Monitoramento da marca

Ao analisar o sentimento em relação aos seus concorrentes, tendências do setor ou palavras-chave, você pode obter uma visão completa da sua posição no mercado.

Você pode:

• Avaliar o desempenho da marca em relação aos concorrentes
• Descubra o que repercute em seu público (e no público dele)
• Identificar oportunidades de espaço em branco ou riscos de RP

Exemplo: Uma empresa de SaaS percebe o aumento do sentimento positivo em relação ao novo recurso de um concorrente, o que a leva a acelerar o lançamento de um recurso semelhante.

Análise de feedback do cliente

Os comentários agora são públicos, de rápida movimentação e estão espalhados por várias plataformas. A detecção de sentimentos captura e categoriza esses dados, economizando tempo e revelando tendências.

Você pode:

• Classifique automaticamente milhares de avaliações, tweets e comentários
• Medir a satisfação geral do cliente
• Identificar pontos problemáticos ou elogios recorrentes

Exemplo: Uma marca de cosméticos detecta um sentimento negativo consistente dos clientes em relação ao aroma de uma nova loção, o que leva a uma reformulação antes do envio do próximo lote.

Detecção e prevenção de crises

Com alertas em tempo real e linhas de base de sentimentos históricos, as equipes podem identificar e atenuar possíveis crises antes que elas aumentem.

Você pode:

• Receba alertas sobre picos repentinos de sentimentos negativos
• Diagnosticar a causa principal do zumbido negativo
• Implemente a mensagem certa rapidamente

Exemplo: Um aplicativo de fintech detecta reações negativas sobre uma atualização de segurança em minutos e emite uma FAQ transparente, acalmando os usuários e evitando o escrutínio da mídia.

Melhorar o atendimento ao cliente

As equipes de suporte recebem uma enxurrada de mensagens diretas, e-mails e comentários. Graças à detecção de sentimentos, você pode encontrar critical mentions e adaptar as respostas com mais empatia.

Você pode:

• Detecção de tópicos que geram frustração em tempo real
• Priorização de problemas críticos
• Monitorar o sentimento nos canais de suporte ao longo do tempo

Exemplo: Uma companhia aérea usa a detecção de sentimentos para rastrear rapidamente as mensagens de passageiros angustiados durante os atrasos de voos, evitando a repercussão nas mídias sociais.

Pesquisa de mercado e desenvolvimento de produtos

A análise de sentimentos fornece informações orgânicas e não filtradas percepções de mercado, sem depender de métodos tradicionais de pesquisa.

Você pode:

• Explorar as preferências e os comportamentos emergentes dos clientes
• Descobrir necessidades não atendidas e solicitações de recursos
• Analisar a reação do público a novas campanhas ou produtos

Exemplo: Uma empresa de jogos analisa o sentimento em torno do feedback da versão beta, descobre um amor inesperado por um personagem secundário e o transforma em um DLC importante.

Curioso para saber como o listening social gera resultados reais? Confira o estudo de caso da Labubu em nosso artigo sobre os benefícios da análise de sentimentos.

Como fazer a análise de sentimentos?

Realização de análise precisa de sentimentos sem o uso de recursos avançados ferramentas de análise de sentimentos pode ser difícil.

Por que isso acontece?

Como destacou Krzysztof Rajda, a análise baseada em um grande volume de dados é demorada.

Claro, você pode tentar pesquisar e analisar mentions sobre sua empresa por conta própria, mas isso consumirá muito do seu tempo e energia.

Além disso, o risco de erro humano é bastante significativo nesse caso.

Caso você tenha formação técnica, aqui está um processo de análise de sentimentos, em poucas palavras:

1. Defina sua meta - Você quer ver se o texto é positivo, negativo ou neutro?
2. Coletar e limpar o texto - Reúna avaliações, comentários ou publicações e, em seguida, remova símbolos extras ou partes confusas.
3. Escolha um método:
   • Use uma lista de palavras (palavras positivas/negativas).
   • Ou use uma ferramenta de IA que já tenha sido treinada para detectar emoções.
4. Teste-o - Verifique se os resultados fazem sentido.
5. Aplique-o - Execute-o em um novo texto e observe a disposição geral ou as tendências.

Parece bastante complicado, não é? A boa notícia é que as ferramentas de IA podem fazer o trabalho para você.

Em resumo: Você pode fazer a análise de sentimentos manualmente para projetos pequenos, mas a maioria das marcas em 2025 confia em ferramentas com tecnologia de IA porque elas são mais rápidas, dimensionáveis e fornecem insights em tempo real.

Abaixo, você pode verificar a análise do sentimento da marca usando a ferramenta Brand24.

Estudo de caso de análise de sentimento da marca: Duolingo

O Duolingo teve alguns altos e baixos recentemente devido à controvérsia sobre as substituições de IA na empresa.

Então, vamos descobrir o que aconteceu exatamente!

Ao analisar o sentimento dos mentions da mídia social, podemos obter insights valiosos sobre a percepção pública da marca Duolingo.

01 Sentimento geral

O sentimento geral em relação ao Duolingo continua positivo, com:

• 34% positivo mentions
• 19% negativo mentions

02 Sentimento por categorias

O sentimento do Duolingo parece muito diferente em diferentes plataformas de mídia social.

A maior parte do burburinho acontece no X (Twitter). Lá, as pessoas expressam mais suas frustrações.

Por outro lado, o Instagram tem, em sua maioria, boas vibrações.

O Duolingo definitivamente deveria se concentrar em lidar com a negatividade no X.

É por isso que é tão importante verificar como o sentimento se forma em diferentes lugares. Isso permite que as marcas adaptem melhor seus esforços e mensagens.

03 Sentimento ao longo do tempo

Nos últimos 3 meses, o Duolingo recebeu quase 300k mentions. Sobre 93 mil são positivos, 53 mil são negativos e o restante é neutro.

O gráfico dentro do painel de análise de sentimentos mostra o aumento de mentions negativos por volta de abril.

Também foi a época em que ocorreram mais mentions negativos do que positivos.

Depois de selecionar abril e maio como um intervalo de tempo, usei o Eventos de IA e descobriu que os fãs não gostavam das substituições de IA na empresa:

O monitoramento do sentimento ao longo do tempo ajuda a identificar tendências emergentes no feedback do cliente e na opinião pública, permitindo que você identifique novas mudanças ou padrões à medida que eles se desenvolvem.

Como você pode ver, graças à análise de sentimentos, é possível monitorar facilmente as mudanças nas emoções dos clientes.

04 Sentimento por tópico

Graças ao Análise de tópicos de IA descobri os tópicos mais importantes e de tendência relacionados ao Duolingo:

E posso verificar facilmente qual é o sentimento deles clicando no botão "more stats" (mais estatísticas).

Veja o que parece com base no tópico mais popular Memes do Duolingo.

• Este tópico tem 27% de mentions positivos e 21% de mentions negativos.

• As emoções mais comuns no tópico são admiração e repulsa.

05 Sentimento dos autores que falam

Agora, vamos detectar quem está falando sobre o Duolingo de forma positiva e negativa.

Você pode encontrar essa análise na guia "Influencer Analysis" (Análise do influenciador).

Aqui estão as pessoas mais positivas:

E aqui estão as pessoas mais negativas:

06 Contexto de uma discussão

Durante os últimos três meses, as discussões em torno do Duolingo foram principalmente sobre palavras como:

Como funciona a análise de sentimentos?

A análise de sentimento usa processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML) para classificar o texto como positivo, neutro ou negativo.

As tecnologias de análise de sentimento podem usar vários tipos de algoritmos.

De que tipo?

1. Automático (aprendizado de máquina)

• Aprende com dados rotulados (positivo/negativo/neutro).
• Encontra padrões e os aplica a novos textos.
• Pode processar grandes conjuntos de dados, mas geralmente funciona como uma "caixa preta".
• A precisão depende muito dos dados de treinamento.

2. Baseado em regras

• Depende de léxicos e regras predefinidos (por exemplo, listas de palavras, sintaxe).
• Transparente e fácil de implementar.
• Tem dificuldades com linguagem complexa, como negação, sarcasmo ou metáforas.

3. Híbrido

• Combina a precisão do ML com a estabilidade baseada em regras.
• As ferramentas mais avançadas usam essa abordagem para obter os melhores resultados.

Como funciona a análise de sentimentos na ferramenta Brand24?

Para fornecer a você informações confiáveis, consultei Krzysztof RajdaChefe de IA da software de monitoramento de mídia que tem mais de 10 anos de experiência.

Aqui estão seus pensamentos:

A análise de sentimentos do Brand24 se baseia em um ramo da IA conhecido como aprendizado de máquina, expondo um algoritmo de aprendizado de máquina a uma enorme quantidade de dados cuidadosamente selecionados.

Ele pode aprender e melhorar automaticamente com a experiência.

Nossa equipe de IA incorporou as vantagens recentes de Modelos de linguagem pré-treinados (PLM)uma técnica também usada por grandes empresas de tecnologia (como Google, Microsoft, Facebook ou Baidu).

Por quê?

Isso faz com que os recursos da máquina sejam os mais próximos possíveis da compreensão real do texto com o estado atual do conhecimento científico. 

Além disso, o uso de PLM multilíngue nos permite realizar análises de sentimentos em mais de 100 idiomas do mundo!

Se quiser saber mais sobre esse processo, recentemente contribuímos para a ciência com nosso trabalho sobre análise de sentimentos multilíngue.

Ele foi apresentado em um dos mais notáveis e prestigiados conferências científicas.

Desafios da análise de sentimentos

Embora existam muitos benefícios da análise de sentimentosMas você também precisa estar ciente de seus desafios.

Devido à complexidade do idioma, a análise de sentimentos precisa enfrentar pelo menos alguns problemas.

Em alguns casos, fica difícil atribuir uma classificação de sentimento a uma frase.

É nesse ponto que a análise de sentimentos baseada no processamento de linguagem natural é útil, pois o algoritmo tenta imitar a linguagem humana normal.

Então, quais são os desafios mais comuns da análise de sentimentos?

1. Conjunções contrastivas

As frases podem misturar palavras positivas e negativas, o que dificulta a interpretação.

Exemplo: "O tempo estava péssimo, mas a caminhada foi incrível!"

2. Reconhecimento de entidades nomeadas

As palavras podem ter vários significados, dependendo do contexto.

Exemplo: "Everest" pode significar a montanha ou o filme.

3. Resolução de anáforas

Muitas vezes é difícil determinar a que se referem os pronomes ou substantivos.

Exemplo: "Fomos ao teatro e jantamos. Foi horrível".

4. Sarcasmo e ironia

O sarcasmo geralmente inverte o sentimento, e a ironia depende do tom, que não existe no texto.

Exemplo: "Estou tão feliz que o avião está atrasado".

5. Linguagem da Internet

Os textos on-line estão repletos de abreviações, erros de ortografia, gramática ruim e análises complicadas.

Exemplos: "gr8 movie lol" ou "smh this update sux".

6. Negação

A negação pode reverter o sentimento.

Exemplo: "Not good" ≠ "good".

7. Contexto

O significado exato das palavras pode mudar de acordo com as frases ao redor.

Exemplo: "O filme estava frio". (atmosfera ruim vs. temperatura literalmente baixa).

8. Linguagem idiomática

As expressões idiomáticas raramente significam o que as palavras sugerem literalmente, confundindo os algoritmos.

Exemplo: "Quebrar o gelo" significa iniciar uma conversa, não destruir a água congelada.

E, por fim, há também um problema de dados que as ferramentas enfrentam:

Como os setores usam as ferramentas de análise de sentimentos?

Aqui estão alguns exemplos de como a análise de sentimentos é usada em diferentes setores:

1. Os varejistas usam a análise de sentimentos para:

• Melhorar a satisfação do cliente
• Otimizar o desenvolvimento de produtos
• Gerenciar a reputação da marca

A análise em tempo real da mídia social e das avaliações dos clientes permite que eles rastreiem as preferências de mudança, personalizem as promoções e reduzam o feedback negativo.

De acordo com o Journal of Big Data, ele pode ajudar a melhorar a retenção e aumentar o lucro em até 95%.

2. As companhias de seguros aplicam a análise de sentimentos:

• Detectar insatisfação nas comunicações com o cliente
• Sinalizar reivindicações arriscadas ou fraudulentas

Ao analisar o tom e a emoção nas interações com os segurados, as seguradoras podem melhorar a experiência do cliente e agilizar o processamento de sinistros em fluxos de trabalho cada vez mais digitalizados.

3. Os fabricantes usam a análise de sentimentos para melhorar:

• Qualidade do produto
• Capacidade de resposta da cadeia de suprimentos
• Manutenção preditiva.

Na verdade, mais de 55% dos fabricantes agora usam ferramentas de IA para esses fins, refletindo uma tendência de controle de qualidade orientado por dados (fonte: Deloitte).

4. As organizações de mídia e entretenimento aplicam a análise de sentimentos para:

• Personalizar o fornecimento de conteúdo
• Acompanhe o envolvimento dos espectadores
• Otimizar as campanhas de marketing

À medida que o mercado OTT cresce rapidamente, os estúdios e as plataformas usam ferramentas de sentimento para incluir em seus planos as reações do público nas plataformas sociais.

5. As empresas financeiras usam a análise de sentimentos para:

• Tomada de decisões alinhada com o sentimento do público e dos investidores
• Avaliação aprimorada de riscos e desenvolvimento de estratégias de negociação

A análise do sentimento de notícias financeiras, chamadas de resultados e mídias sociais permite que as instituições prevejam o comportamento do mercado e ajustem seus portfólios de acordo.

6. Os provedores de telecomunicações usam a análise de sentimentos para:

• Identificar riscos de rotatividade
• Intervir proativamente com aprimoramentos de serviços ou ofertas de retenção direcionadas

O monitoramento das interações com os clientes em todos os canais ajuda as empresas de telecomunicações a detectar a insatisfação antecipadamente e a implementar medidas corretivas para aumentar a fidelidade.

7. As organizações políticas usam a análise de sentimentos para:

• Analisar a opinião pública sobre políticas e serviços
• Orientar a tomada de decisões durante as crises
• Aprimorar as estratégias de comunicação

Ao avaliar o sentimento do eleitor e do cidadão em tempo real (especialmente durante eleições ou emergências), o governo pode adaptar suas mensagens, criar confiança e responder de forma mais eficaz às preocupações do público.

8. O setor de saúde usa a análise de sentimentos para:

• Analisar o feedback dos pacientes
• Descobrir lacunas nos serviços
• Aumentar a satisfação e a qualidade do atendimento

Os hospitais podem usar ferramentas de sentimento para monitorar o tom emocional em avaliações de pacientes e respostas a pesquisas, ajudando a melhorar a comunicação entre médico e paciente, aprimorar os tratamentos e aumentar a satisfação geral do paciente.

9. As organizações esportivas usam a análise de sentimentos para:

• Entenda a percepção dos fãs
• Avaliar a eficácia da campanha
• Reduzir os custos de pesquisas manuais

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é análise de sentimento de PNL?

A análise de sentimento é desenvolvido para o processamento de linguagem natural (NLP) em geral.

Ele permite que os computadores processem e deem sentido à linguagem humana e aos dados não estruturados.

As ferramentas de PNL atuais são muito mais avançadas, possibilitando a detecção de emoções e opiniões com maior precisão e profundidade.

Os métodos comuns de PNL usados na análise de sentimentos incluem:

• Técnicas baseadas em léxico que usam listas de palavras sentimentais para atribuir polaridade
• Modelos de aprendizado de máquina treinado em dados rotulados para classificar o texto de acordo com o sentimento
• Estruturas de aprendizagem profunda como o BERT e o GPT, que entendem o contexto e o tom sutil
• Análise de sentimentos baseada em aspectosO foco em partes específicas de um produto ou serviço para determinar o sentimento direcionado

Aqui está uma explicação especializada de Krzysztof Rajda, diretor de IA da Brand24:

O Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma parte da IA que lida com dados textuais, é uma técnica essencial no mundo moderno para descobrir o desconhecido a partir de monitoramento de mídia resultados.

Uma das tarefas de PLN mais úteis é a análise de sentimentos, um método para a detecção automática de emoções por trás do texto.

O sentimento pode ser analisado em diferentes níveis, desde a identificação de opiniões positivas, negativas ou neutras, quantificando o nível de positividade ou negatividade, até mesmo a mineração de opiniões e a identificação da emoção refinada por trás da opinião (por exemplo, felicidade, raiva, tristeza etc.).

Qual é a diferença entre análise de sentimentos e detecção de emoções?

A detecção de sentimentos e emoções é uma tarefa relacionada, mas distinta, no processamento de linguagem natural (NLP).

1. Análise de sentimento concentra-se em determinar a atitude ou opinião geral expressa em um texto
2. Detecção de emoções vai mais fundo, identificando estados emocionais específicos, como alegria, raiva, tristeza, medoou surpresa.

Embora um modelo de análise de sentimentos forneça um amplo senso de polaridade, a detecção de emoções captura o tom emocional diferenciado por trás das palavras.

Por exemplo, a frase "Não acredito que esqueceram meu pedido de novo" seria rotulada como negativa na análise de sentimentos, mas a detecção de emoções poderia identificá-la como expressando frustração ou raiva.

O que é uma pontuação de sentimento?

Um dos meios para avaliar o sentimento é a pontuação do sentimento.

Pontuação de sentimento é um sistema de escala que reflete a profundidade emocional das emoções em um texto.

• Ele detecta emoções e atribui a elas pontuações de sentimento, por exemplo, de 0 a 10, do sentimento mais negativo ao mais positivo.

Como calcular isso?

Há várias maneiras de calcular uma pontuação de sentimento, mas o método mais comum é usar um dicionário de palavras negativas, neutras ou positivas.

Para calcular uma pontuação de sentimento, vários fatores são levados em conta, como

• O número e o tipo de emoções expressas
• A força dessas emoções
• O contexto em que são usados.

O ChatGPT pode fazer análise de sentimentos?

Sim, o ChatGPT pode realizar análises básicas de sentimentos.

Ele pode ler o texto e sugerir se o tom é positivo, negativo ou neutro. Ele também pode detectar algumas emoções, como alegria, raiva ou tristeza.

No entanto, há algumas desvantagens. O ChatGPT não segue consistentemente rótulos rígidos de sentimento como fazem as ferramentas especializadas de análise de sentimento.

Além disso, sua análise não é automatizada ou dimensionável - você precisaria alimentar o texto manualmente ou criar um fluxo de trabalho personalizado para analisar grandes volumes de dados.

Então, o que está esperando? Comece a se aprofundar nos dados!