Hoje em dia é cada vez mais comum recorrermos a múltiplas aplicações e serviços online para gerir o nosso quotidiano, levando à produção de grandes quantidades de informação. Simultaneamente, as empresas que fornecem estes serviços geram e analisam quantidades massivas de informação e metadados com o objetivo de melhorar os interesses dos seus utilizadores e a sua competitividade económica. Contudo, torna-se cada vez mais difícil armazenar e processar eficientemente esta enorme quantidade informação. De facto, segundo a IDC, no segundo trimestre de 2016 foram vendidos 34.7 mil milhões de gigabytes de armazenamento. Este desafio tem desencadeado diversas contribuições em campos como machine learning e processamento analítico de dados. Atualmente, existem duas opções para as empresas que querem tirar partido do armazenamento e processamento de dados: adquirir e administrar uma infraestrutura privada, assumindo a gestão interna da informação, ou recorrer a serviços de computação na nuvem. A primeira opção pode não ser a ideal devido aos elevados custos de aquisição e administração de uma infraestrutura e serviços privados. De forma a evitar este tipo de problemas, a opção de recorrer a serviços de computação na nuvem torna-se bastante atrativa devido à sua flexibilidade de armazenamento e poder computacional. Contudo, com o uso deste tipo de serviços, o controlo dos dados passa para terceiros podendo levar a falhas de segurança e de privacidade, tal como foi o caso do ataque à iCloud em que foi revelado conteúdo privado dos seus clientes. Assim, de forma a resolver estas limitações, esta dissertação tem como principal objetivo estudar e desenvolver novos mecanismos que permitam o processamento analítico seguro de informação. Em detalhe, são apresentadas as seguintes contribuições: um estudo do estado da arte dos sistemas de processamento analítico seguro, bem como as técnicas criptográficas suportadas por estes. Uma nova plataforma modular e flexível de processamento analítico seguro denominada SafeAnalytics. Um protótipo desta plataforma que integra os sistemas SafeNoSQL, um sistema que permite armazenamento e processamento seguro de informação em infraestruturas não confiáveis, e Apache Spark, um sistema de processamento analítico. E, por fim, uma avaliação do protótipo recorrendo a cargas de trabalho realistas que mostra que é possível alavancar as garantias de segurança do SafeAnalytics com um impacto no desempenho inferior a 20%, quando comparado com soluções atuais que não contemplam garantias de confidencialidade de dados.