POWER BI: TRANSFORMING DATA INTO STRATEGIC DECISIONS – A COMPREHENSIVE ANALYSIS OF MICROSOFT’S BUSINESS INTELLIGENCE TOOL
POWER BI: TRANSFORMANDO DATOS EN DECISIONES ESTRATÉGICAS – UN ANÁLISIS INTEGRAL DE LA HERRAMIENTA DE BUSINESS INTELLIGENCE DE MICROSOFT
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202506162222
João Victor Santos Dutra da Silva¹
Nathalia de Barros Lucas²
Vasconcelos Zuqui³
RESUMO
Este artigo analisa o Power BI como ferramenta de Business Intelligence, explorando seu potencial para transformar dados em insights estratégicos. Por meio de revisão bibliográfica sistemática e análise técnica, o estudo examina a arquitetura modular da plataforma (Power BI Desktop, Service e Mobile), suas funcionalidades de ETL, modelagem de dados com DAX e visualização interativa. Os resultados demonstram que a ferramenta se destaca pela integração com ecossistemas Microsoft, atualização em tempo real e capacidade de self-service, embora exija governança de dados para evitar inconsistências. Conclui-se que o Power BI otimiza decisões organizacionais, mas sua eficácia depende de treinamento contínuo e alinhamento com estratégias de dados. O estudo contribui para a literatura ao sintetizar aplicações práticas e desafios de implementação em diferentes contextos empresariais.
Palavras-chave: Power BI; Business Intelligence; Tomada de decisão; Análise de dados; DAX.
ABSTRACT
This study examines Microsoft Power BI as a business intelligence solution, analyzing its capabilities to convert raw data into actionable insights. Through systematic literature review and technical evaluation, the research investigates the platform’s modular architecture (Power BI Desktop, Service, and Mobile), ETL processes, DAX modeling, and interactive visualization features. Findings highlight Power BI’s strengths in Microsoft ecosystem integration, real-time analytics, and self-service functionality, while identifying data governance requirements to prevent inconsistencies. The study concludes that Power BI significantly enhances organizational decision-making when combined with proper training and data strategy alignment. This work contributes to the field by synthesizing practical applications and implementation challenges across business environments.
Keywords: Power BI; Business Intelligence; Decision-making; Data analysis; DAX.
RESUMEN
Este artículo analiza Power BI como solución de business intelligence, evaluando su capacidad para transformar datos en información estratégica. Mediante revisión bibliográfica sistemática y análisis técnico, se estudia su arquitectura modular (Power BI Desktop, Service y Mobile), procesos ETL, modelado con DAX y visualización interactiva. Los resultados demuestran que Power BI destaca por su integración con el ecosistema Microsoft, actualización en tiempo real y capacidades de self-service, aunque requiere gobernanza de datos para evitar inconsistencias. Se concluye que Power BI optimiza la toma de decisiones organizacionales cuando se implementa con capacitación continua y estrategias de datos adecuadas. El estudio contribuye al sintetizar aplicaciones prácticas y desafíos de implementación en diversos contextos empresariales.
Palabras clave: Power BI; Business Intelligence; Toma de decisiones; Análisis de datos; DAX.
INTRODUÇÃO
Na era da informação, os dados e as informações constituem-se como um dos ativos mais estratégicos para as organizações. Em um cenário empresarial marcado por intensa competitividade e acelerada transformação digital, a capacidade de coletar, processar, analisar e aplicar informações de forma estratégica torna-se um diferencial crucial para o êxito corporativo. Segundo Davenport (2018), organizações que incorporam soluções de Business Intelligence (BI) em seus fluxos operacionais conseguem reduzir significativamente a incerteza nos processos decisórios, transformando dados brutos em vantagens competitivas concretas e mensuráveis.
Entre as ferramentas que têm ganhado protagonismo nesse contexto, o Power BI se destaca por sua proposta de tornar a análise de dados mais acessível, visual e interativa. Para Sharda, Delen e Turban (2017), a eficácia do BI vai além da tecnologia: é preciso que haja uma integração entre sistemas, pessoas e cultura organizacional voltada à análise crítica da informação. Assim, não basta apenas utilizar o Power BI e é preciso compreendê-lo como parte de uma transformação mais ampla no modo como lidamos com os dados.
Essa transformação está também relacionada ao crescimento exponencial do volume de informações disponíveis, fenômeno amplamente discutido por Marr (2016) ao abordar o Big Data.
O Power BI não apenas facilita a análise de dados, mas também promove uma cultura organizacional orientada a dados. Conforme Hafeez (2023), empresas que adotam ferramentas de BI tendem a desenvolver uma abordagem mais estratégica na tomada de decisões, reduzindo a dependência de intuições e suposições. Isso é particularmente relevante em setores como finanças, logística e marketing, onde decisões baseadas em dados podem impactar diretamente a rentabilidade e eficiência operacional.
Metodologicamente, adota-se uma abordagem mista, combinando revisão sistemática da literatura com análise técnica das funcionalidades do software. Foram analisados 45 artigos científicos indexados nas bases Scopus e Web of Science, publicados entre 2013 e 2024, além da documentação técnica oficial da Microsoft (2024). Complementarmente, realizou-se estudo de caso em uma empresa brasileira do setor varejista que implementou o Power BI em suas operações estratégicas.
CONCEITO E DEFINIÇÃO
O Power BI configura-se como uma solução de Business Intelligence desenvolvida pela Microsoft, destinada à criação de análises, relatórios e visualizações interativas de dados. Conforme demonstrado por Russo e Ferrari (2020), a plataforma possibilita a conexão com diversas fontes de dados, a construção de modelos analíticos robustos mediante a linguagem DAX (Data Analysis Expressions) e a transformação de informações complexas em representações visuais intuitivas. Essa versatilidade posiciona a ferramenta como particularmente relevante em contextos organizacionais que demandam agilidade na tomada de decisão baseada em evidências.
O diferencial competitivo do Power BI reside na combinação equilibrada entre capacidade analítica sofisticada e interface acessível. A linguagem DAX, conforme análise de Misner e Cervenka (2018), oferece um amplo repertório de funções e cálculos que aproximam o usuário da lógica de bancos de dados relacionais, porém sem exigir conhecimentos técnicos profundos. Essa característica tem fomentado a adoção da ferramenta por profissionais de diversas áreas funcionais, incluindo administração, marketing e logística, que passaram a desenvolver autonomia na produção de análises sem depender exclusivamente de departamentos de TI.
Essa democratização do acesso à análise de dados alinha-se ao movimento de self-service BI, que, segundo os mesmos autores, visa empoderar usuários de negócio na exploração e interpretação independente de dados. Contudo, como alertam Oliveira e Cavalcante (2021), tal autonomia requer a implementação paralela de estruturas robustas de governança de dados e programas contínuos de capacitação, sob pena de comprometer a qualidade e confiabilidade das análises produzidas.
Nesse aspecto, Kimball e Ross (2013) enfatizam que o uso eficaz de ferramentas analíticas como o Power BI está condicionado à existência de bases de dados consistentes e modelos analíticos bem estruturados. Na ausência desses fundamentos, mesmo as soluções tecnológicas mais avançadas podem gerar conclusões equivocadas. Portanto, o valor estratégico do Power BI transcende suas funcionalidades técnicas, estando intrinsecamente vinculado à maturidade da cultura de dados da organização.
Como sintetizam Sharda, Delen e Turban (2017), a essência do Business Intelligence reside na conversão de dados brutos em conhecimento acionável. O Power BI oferece os meios técnicos para essa transformação, contudo, seu potencial só se realiza plenamente quando utilizado dentro de um ecossistema organizacional que valorize o pensamento crítico, a qualidade da informação e a aplicação estratégica dos insights gerados.
ORIGEM E EVOLUÇÃO
A trajetória das ferramentas de Business Intelligence (BI) remonta aos primórdios dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) desenvolvidos na década de 1960 (Dresner, 1989). Contudo, foi somente com os avanços tecnológicos nas áreas de processamento e armazenamento de dados, ocorridos nas últimas décadas, que essas soluções se tornaram acessíveis a um público mais amplo. Como demonstra Mitnick (2023), esse processo de democratização permitiu que empresas de pequeno e médio porte passassem a utilizar análises de dados sofisticadas para otimizar suas operações e ampliar sua competitividade no mercado.
O desenvolvimento do Power BI está intrinsecamente ligado à evolução das ferramentas analíticas da Microsoft. Seus antecedentes diretos podem ser identificados no Power Pivot, lançado em 2009 como complemento do Excel, e no Power Query, introduzido em 2010 (Misner & Cervenka, 2018). Essas tecnologias representaram um avanço significativo na capacidade de manipulação e modelagem de dados por usuários finais, preparando o terreno para o surgimento de uma plataforma de BI mais abrangente.
O marco decisivo ocorreu em 24 de julho de 2015, quando a Microsoft lançou oficialmente o Power BI como produto independente (Russo & Ferrari, 2020). Esse evento consolidou a transição para um paradigma de self-service BI, no qual os próprios usuários de negócio passaram a ter condições de realizar análises complexas sem depender exclusivamente de especialistas em TI.
Precedendo esse lançamento, em julho de 2015, a empresa disponibilizou uma versão preliminar pública da ferramenta, estratégia que permitiu refinamentos baseados no feedback dos usuários (Sharda, Delen, & Turban, 2017). Essa abordagem reflete uma tendência contemporânea no desenvolvimento de soluções analíticas, que priorizam a adaptação às necessidades do mercado e a otimização da experiência do usuário.
O Power BI nasceu, portanto, não apenas como uma resposta tecnológica, mas como uma mudança de paradigma. Ao permitir que analistas de negócio construam painéis, relatórios e modelos sem depender exclusivamente da equipe de TI, o Power BI inaugurou uma nova fase na história do Business Intelligence corporativo. Para Davenport (2018), essa descentralização analítica amplia a velocidade e a qualidade das decisões, mas exige das organizações maturidade informacional e políticas claras de governança.
Contudo, como alertam Kimball e Ross (2013), a sofisticação das ferramentas não substitui a necessidade de estruturas de dados bem modeladas e integradas. Sem esse alicerce, mesmo a solução mais avançada corre o risco de gerar análises inconsistentes ou decisões equivocadas. A evolução do Power BI é, portanto, um reflexo do amadurecimento do próprio conceito de inteligência analítica nas organizações modernas.
APLICAÇÃO
O Power BI se destaca por oferecer uma gama completa de funcionalidades que vão desde a conexão com fontes diversas até a criação de dashboards avançados. De acordo com Sharda, Delen e Turban (2017), a ferramenta permite integrar dados de bancos relacionais, arquivos planos, serviços em nuvem e até APIs personalizadas que são interfaces criadas sob medida para permitir a comunicação entre sistemas de forma específica, tudo em uma única interface. Isso facilita a centralização dos dados e garante mais consistência às análises.
Um dos pilares técnicos do Power BI é a linguagem DAX (Data Analysis Expressions), que, como descrevem Russo e Ferrari (2020), permite criar medidas, colunas calculadas e filtros com grande sofisticação. Essa linguagem torna possível realizar análises temporais, comparar cenários e construir indicadores complexos, tudo de forma relativamente intuitiva, mesmo para usuários sem formação em programação.
Outro ponto forte é o recurso de atualização automática dos relatórios, que pode ser configurado diretamente no Power BI Service. Oliveira e Cavalcante (2021) destacam que essa funcionalidade é especialmente útil em ambientes dinâmicos, nos quais os dados mudam constantemente e decisões precisam ser tomadas com base em informações atualizadas em tempo real.
A facilidade de compartilhamento também é um diferencial. Painéis e relatórios podem ser publicados na nuvem e acessados por diferentes dispositivos, incluindo smartphones e tablets. Marr (2016) reforça que essa acessibilidade amplia o alcance do BI dentro das organizações, promovendo uma cultura mais orientada a dados e menos dependente da intuição ou da hierarquia na tomada de decisões.
Mais do que um simples agregador de dados, o Power BI funciona como um catalisador de conhecimento. Quando utilizado de forma estratégica, ele permite que informações antes disperses sejam organizadas, analisadas e transformadas em valor — um processo que, como argumenta Davenport (2018), é essencial para a sobrevivência das empresas na era da informação.
DETALHES TÉCNICOS – ARQUITETURA
A arquitetura técnica do Power BI é essencial para compreender como essa ferramenta transforma dados em informações estratégicas para a tomada de decisão empresarial. Diferente de soluções monolíticas tradicionais, o Power BI é estruturado de forma modular e baseada em camadas, o que permite maior flexibilidade, escalabilidade e desempenho no processamento de dados. Segundo Rad (2018), a plataforma adota uma estrutura dividida em três principais componentes: Power BI Desktop, Power BI Service e Power BI Mobile, cada um desempenhando funções específicas no processo de Business Intelligence.
Um dos aspectos centrais da arquitetura do Power BI é sua abordagem híbrida para armazenamento e processamento de dados. De acordo com Khilari et al. (2022), a ferramenta permite dois modos principais de operação: DirectQuery e Import Mode. O DirectQuery possibilita consultas em tempo real diretamente na fonte de dados, garantindo informações sempre atualizadas, enquanto o Import Mode armazena os dados internamente, otimizando o desempenho das análises. Para aprimorar ainda mais essa eficiência, o Power BI utiliza o VertiPaq Engine, um mecanismo de compressão que melhora significativamente a velocidade de processamento e a capacidade de análise de grandes volumes de dados.
A segurança da plataforma também é um fator determinante para sua implementação em ambientes corporativos. Segundo Rad (2018), o Power BI emprega Row-Level Security (RLS) e Object-Level Security (OLS) para garantir que os usuários tenham acesso apenas às informações autorizadas, reduzindo riscos de exposição de dados confidenciais. Além disso, políticas de governança devem ser estabelecidas para regulamentar o acesso e compartilhamento de relatórios dentro das organizações, promovendo maior controle sobre o uso da ferramenta.
Outro ponto relevante da arquitetura do Power BI é sua capacidade de integração com outras tecnologias. A plataforma suporta conexões com Azure, SQL Server, Python e R, possibilitando análises avançadas e automação de processos. Conforme Rad (2018), essa interoperabilidade é fundamental para adaptar o uso do Power BI às necessidades específicas de diferentes setores, garantindo que as empresas possam explorar ao máximo os dados disponíveis para melhorar sua eficiência operacional e competitividade.
Portanto, a arquitetura técnica do Power BI é projetada para atender às demandas de análise de dados de maneira ágil e eficaz, combinando elementos de processamento avançado, segurança reforçada e integração com diversas tecnologias. Seu modelo modular e escalável proporciona às organizações maior flexibilidade na implementação da ferramenta, contribuindo para a adoção de estratégias de Business Intelligence mais robustas e fundamentadas em dados precisos e acessíveis.
COMPONENTES
Power BI Desktop: o núcleo de modelagem e transformação de dados
O Power BI Desktop é uma ferramenta essencial para análise de dados e criação de relatórios interativos dentro do ecossistema do Power BI. Segundo Russo e Ferrari (2020), essa plataforma permite que usuários importem, transformem e visualizem dados de diversas fontes, facilitando a tomada de decisões baseada em informações estratégicas.
A capacidade do Power BI Desktop de realizar análises preditivas é destacada por Pinheiro (2020), que aponta que a ferramenta possibilita previsões baseadas em séries temporais, mesmo para usuários sem conhecimento avançado em Data Science. Essa funcionalidade é viabilizada pelo método Knowledge Discovery in Databases (KDD), que aprimora o tratamento de dados e a precisão das análises.
Portanto, o Power BI Desktop se destaca como uma solução robusta para análise de dados, combinando funcionalidades avançadas, segurança reforçada e integração com diversas tecnologias. Conforme Microsoft Learn (2024), sua arquitetura modular e escalável proporciona às organizações maior flexibilidade na implementação da ferramenta, contribuindo para a adoção de estratégias de Business Intelligence mais eficazes.
Figura 2 – Modelo de Desktop (Model View)
Fonte: MICROSOFT, 2025. Work with Modeling view in Power BI Desktop. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-modeling-view. Acesso em: 06 jun. 2025.
Power BI Service: publicação, colaboração e atualização automatizada
Depois de criado o relatório no Desktop, o próximo passo é publicá-lo no Power BI Service, a camada em nuvem da arquitetura. Essa plataforma permite armazenar, compartilhar, agendar atualizações automáticas e aplicar políticas de segurança aos relatórios. Como afirmam Sharda, Delen e Turban (2017), essa camada é responsável por viabilizar a colaboração em tempo real entre usuários, departamentos e até mesmo organizações inteiras.
Outro aspecto relevante do Power BI Service é sua capacidade de integração com outras ferramentas da Microsoft, como Excel, Azure, SharePoint e Teams. Segundo Hafeez (2023), essa interoperabilidade facilita a colaboração entre equipes e melhora a eficiência na tomada de decisões
Conforme Microsoft Learn (2024), os workspaces são fundamentais para empresas que precisam gerenciar múltiplos projetos e garantir que os dados sejam acessíveis apenas para os usuários autorizados.
Figura 3 – Exemplo de Dashboard no Power Service
Fonte: MICROSOFT, 2025. Introduction to dashboard tiles for Power BI. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/service-dashboard-tiles. Acesso em: 06 jun. 2025.
Power BI Gateway
O Power BI Gateway é um componente fundamental do ecossistema do Power BI, permitindo a conexão segura entre fontes de dados locais e o Power BI Service. Segundo Rad (2023), ele atua como um intermediário que possibilita a atualização automática e o acesso a dados armazenados internamente sem a necessidade de migração para a nuvem. Sua arquitetura é projetada para manter a integridade das informações, garantindo que consultas e atualizações ocorram de forma eficiente e segura.
O processo de implementação requer um servidor dedicado ou uma máquina virtual configurada dentro da rede corporativa. Microsoft Learn (2024) recomenda que a instalação ocorra em um ambiente protegido por VPN, o que reforça a segurança e estabilidade da conexão. Além disso, é necessário definir políticas de acesso e autenticação para minimizar vulnerabilidades e garantir o controle adequado dos dados.
Figura 4 – Arquitetura do Gateway de Dados Local (Power BI Gateway)
Fonte: MICROSOFT, 2023. On-premises data gateway architecture. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/data-integration/gateway/service-gateway-onprem-indepth. Acesso em: 06 jun. 2025.
Power BI Mobile: Acesso remoto e responsivo
A terceira camada da arquitetura, o Power BI Mobile, disponibiliza os dashboards e relatórios em dispositivos móveis (iOS, Android e Windows). Marr (2016) observa que essa acessibilidade é essencial para apoiar decisões em tempo real, especialmente por gestores e equipes de campo que não estão em frente a um computador com suporte a notificações, filtros interativos e interface responsiva, o Power BI Mobile integra-se ao restante da arquitetura sem perda de funcionalidade, permitindo que os usuários acompanhem seus indicadores em qualquer lugar.
O Power BI Mobile é a versão otimizada para dispositivos móveis do Power BI, permitindo que usuários acessem relatórios e dashboards de qualquer lugar, garantindo mobilidade e flexibilidade na análise de dados. Segundo Microsoft Learn (2025), essa ferramenta é essencial para profissionais que precisam monitorar indicadores de desempenho em tempo real, sem depender de um computador.
Uma das principais características é sua interface adaptável, que permite a visualização de relatórios de forma otimizada para telas menores. Conforme Hafeez (2023), a plataforma oferece suporte a gestos intuitivos, como zoom e rolagem, facilitando a interação com gráficos e tabelas. Além disso, a ferramenta permite notificações em tempo real, garantindo que os usuários sejam alertados sobre mudanças críticas nos dados.
Por fim, o Power BI Mobile também suporta a criação de workspaces, permitindo que equipes organizem seus relatórios e dashboards de forma estruturada. Conforme Microsoft Learn (2025), os workspaces são fundamentais para empresas que precisam gerenciar múltiplos projetos e garantir que os dados sejam acessíveis apenas para os usuários autorizados.
Figura 5 – Modelo de Celulares
Fonte: MICROSOFT. Power BI mobile apps quickstart: View a dashboard or report. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/consumer/mobile/mobile-apps-quickstart-view-dashboard-report. Acesso em: 09 jun. 2025.
Power BI Report Server
O Power BI Report Server é uma solução de Business Intelligence (BI) voltada para ambientes on-premises, permitindo que organizações publiquem, gerenciem e distribuam relatórios sem depender da nuvem. Segundo Microsoft Learn (2025), essa plataforma oferece suporte a relatórios interativos do Power BI Desktop, além de relatórios paginados do SQL Server Reporting Services (SSRS), garantindo flexibilidade na apresentação de dados.
Uma das principais vantagens é sua capacidade de integração com bancos de dados locais e sistemas corporativos. Conforme Ding (2023), essa abordagem permite que empresas que possuem requisitos de conformidade e segurança mais rígidos mantenham seus dados dentro de sua própria infraestrutura, evitando riscos associados ao armazenamento em nuvem.
Por fim, o Power BI Report Server permite a criação e publicação de relatórios diretamente a partir do Power BI Desktop, facilitando a distribuição de informações dentro da empresa. Segundo Microsoft Learn (2025), os relatórios podem ser organizados em pastas, gerenciados por permissões específicas e acessados por meio de dispositivos móveis, garantindo maior acessibilidade e eficiência na análise de dados.
Figura 6 – Exemplo de Power BI Report Server
MICROSOFT. Dashboard example in Power BI. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/sample-datasets. Acesso em: 06 jun. 2025.
Processo de Funcionamento do Power BI
Extração, Transformação e Carga (ETL)
O processo ETL (Extração, Transformação e Carga) no Power BI é fundamental para a preparação e análise de dados, garantindo que as informações sejam organizadas e estruturadas para a tomada de decisão empresarial. Segundo Santos (2024), o ETL no Power BI permite que dados de diferentes fontes sejam integrados, limpos e carregados em um modelo analítico, facilitando a criação de relatórios e dashboards interativos.
A extração de dados é a primeira etapa do processo ETL, onde informações são coletadas de diversas fontes, como bancos de dados, planilhas, APIs e serviços em nuvem. Conforme Cajamarca Palma e Haz Guamán (2024), o Power BI suporta múltiplos conectores, permitindo a importação de dados de sistemas como SQL Server, Oracle, Excel e Google Analytics. Essa flexibilidade garante que empresas possam consolidar informações de diferentes setores em um único ambiente de análise.
Por fim, o Power BI Report Server permite a criação e publicação de relatórios diretamente a partir do Power BI Desktop, facilitando a distribuição de informações dentro da empresa. Segundo Microsoft Learn (2025), os relatórios podem ser organizados em pastas, gerenciados por permissões específicas e acessados por meio de dispositivos móveis, garantindo maior acessibilidade e eficiência na análise de dados.
Figura 7 – Base de um ETL
Fonte: HEVO DATA, s.d. Power BI Extract Transform Load. Disponível em: https://hevodata.com/learn/power-bi-extract-transform-load/. Acesso em: 29 maio 2025.
Modelagem de Dados
A modelagem de dados no Power BI é um processo essencial para estruturar e organizar informações de maneira eficiente, permitindo análises precisas e tomadas de decisão estratégicas. Segundo Aspin (2022), a modelagem de dados no Power BI envolve a criação de relações entre tabelas, definição de medidas e utilização de funções DAX para cálculos avançados.
A estruturação correta do modelo de dados é fundamental para garantir a integridade das informações e otimizar o desempenho das consultas. Conforme Gayke et al. (2023), um modelo bem projetado reduz a redundância de dados e melhora a eficiência dos relatórios, permitindo que os usuários realizem análises mais rápidas e precisas.
a modelagem de dados no Power BI também envolve a implementação de segurança e governança. Conforme Microsoft Learn (2025), mecanismos como Row-Level Security (RLS) e Object-Level Security (OLS) garantem que os usuários tenham acesso apenas às informações autorizadas, protegendo dados sensíveis e garantindo conformidade com políticas organizacionais.
Figura 8 – Gerenciador de modelos (versão prévia)
Fonte: Microsoft Learn (2024). Model view in Power BI Desktop. Disponível em: https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-model-view. Acesso em: 29 maio. 2025.
Visualização e Compartilhamento
A visualização e compartilhamento de dados no Power BI são aspectos fundamentais para a disseminação de informações estratégicas dentro das organizações. Segundo Microsoft Learn (2024), o Power BI permite a criação de relatórios interativos e dashboards dinâmicos, proporcionando uma experiência visual intuitiva e facilitando a interpretação dos dados.
A visualização de dados no Power BI é baseada em gráficos, tabelas e mapas interativos, permitindo que os usuários explorem informações de maneira eficiente. Conforme Khilari et al. (2022), a ferramenta oferece uma ampla variedade de opções de visualização, incluindo gráficos de linha, barras, dispersão e mapas geográficos, garantindo que os dados sejam apresentados de forma clara e compreensível.
Outro aspecto relevante da visualização e compartilhamento no Power BI é a possibilidade de publicação de relatórios na web. Segundo Data Goblins (2024), a ferramenta permite que relatórios sejam incorporados em sites e aplicativos, ampliando o alcance das análises e tornando os dados acessíveis para um público maior.
Por fim, o Power BI também oferece suporte à exportação de relatórios para formatos como PDF, Excel e PowerPoint, garantindo que os dados possam ser utilizados em apresentações e documentos externos. Conforme Microsoft Learn (2024), essa funcionalidade é essencial para empresas que precisam compartilhar insights de maneira estruturada e profissional.
Integração com outros sistemas
A integração do Power BI com outros sistemas é um dos aspectos mais relevantes para garantir a conectividade e o fluxo contínuo de dados entre diferentes plataformas empresariais. Segundo Gonçalves et al. (2023), a capacidade do Power BI de se conectar a múltiplas fontes de dados permite que organizações centralizem suas informações e obtenham insights estratégicos de maneira eficiente.
O Power BI suporta integração com bancos de dados relacionais, serviços em nuvem e aplicações empresariais. Conforme Khilari et al. (2022), a ferramenta pode se conectar a sistemas como SQL Server, Oracle, SAP HANA, Google BigQuery e Azure Data Lake, garantindo que os dados sejam acessíveis e atualizados em tempo real. Essa interoperabilidade é essencial para empresas que trabalham com grandes volumes de informações distribuídas em diferentes plataformas.
A segurança na integração de dados é um fator crucial para garantir a confiabilidade das informações. Segundo Gonçalves et al. (2023), o Power BI utiliza protocolos de autenticação avançados, como OAuth 2.0 e Azure Active Directory, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados. Além disso, mecanismos como Row-Level Security (RLS) e Object-Level Security (OLS) asseguram que as informações sejam protegidas contra acessos indevidos.
A integração do Power BI com outras plataformas permite a criação de dashboards dinâmicos e relatórios interativos, facilitando a visualização e interpretação dos dados. Conforme Microsoft Learn (2025), essa conectividade melhora a colaboração entre equipes e possibilita uma análise mais aprofundada dos indicadores empresariais.
Figura 10 – Integração de Sistemas
Fonte: MICROSOFT LEARN (2024). Azure e Power BI. Disponível em: https://learn.microsoft.com/pt-br/azure/. Acesso em: 29 maio. 2025.
DETALHES GERENCIAIS
Vantagens do uso do Power BI
Entre as vantagens do Power BI, destaca-se a integração com diversas fontes de dados, como Excel, SQL Server, Azure, Google Analytics, entre outras, permitindo uma análise abrangente e consolidada das informações (DataEX, 2021). Além disso, a ferramenta oferece visualizações interativas e personalizáveis, facilitando a interpretação dos dados e promovendo uma comunicação mais eficaz dos insights obtidos (DataEX, 2021).
O Power BI também se destaca por sua interface intuitiva, que permite que usuários de diferentes níveis técnicos criem relatórios e dashboards sem a necessidade de suporte intensivo da equipe de TI. Essa abordagem de self-service BI promove autonomia e agilidade na análise de dados, contribuindo para uma cultura organizacional orientada por dados (DataEX, 2021).
Desafios do uso do Power BI
No entanto, a implementação do Power BI pode apresentar desafios, como a necessidade de treinamento para explorar todas as funcionalidades avançadas da ferramenta e possíveis limitações de desempenho ao lidar com grandes volumes de dados, que podem requerer soluções mais robustas, como o Power BI Premium (Data Avenue, 2021).
Do ponto de vista de gestão de TI, Vasconcelos (2018) ressalta que um desafio recorrente está na governança de dados, que implica definir políticas claras de acesso, segurança, versionamento e auditoria dos relatórios e dashboards. A facilidade de uso do Power BI, embora vantajosa, pode gerar problemas de redundância e inconsistência de dados, caso não haja controle sobre os conteúdos publicados e compartilhados entre os usuários.
Outro fator crítico envolve a curva de aprendizado para utilização eficiente das funcionalidades mais avançadas da ferramenta. Embora a interface seja considerada amigável para iniciantes, explorar recursos como modelos de dados relacionais, cálculos complexos em DAX e personalizações visuais exige capacitação técnica contínua (Franco & Rodrigues, 2020). Esse processo de formação representa custos de tempo e dinheiro que nem sempre são considerados na fase inicial de adoção da tecnologia.
Por fim, a dependência de conectividade com a nuvem e a política de armazenamento da Microsoft também são considerados entraves por algumas organizações. Em especial em setores que lidam com dados sigilosos ou que operam sob regulamentações rígidas de proteção de dados (como a LGPD), essa questão pode representar um obstáculo significativo (Gomes & Oliveira, 2021).
Relação Custo x Benefícios
Em termos de custo-benefício, o Power BI oferece uma versão gratuita (Power BI Desktop) e opções pagas com funcionalidades avançadas, sendo uma solução acessível para empresas de diversos portes. Estudos indicam que a adoção de soluções de BI, como o Power BI, pode levar a ganhos significativos em eficiência operacional e competitividade (Al-Aqrabi et al., 2019)
Em suma, o Power BI é uma ferramenta poderosa de Business Intelligence que, quando implementada de forma estratégica, pode transformar a maneira como as organizações analisam e utilizam seus dados, promovendo uma cultura de decisões baseadas em informações concretas e atualizadas.
APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS E DISCUSSÃO
A análise comparativa entre as principais plataformas de Business Intelligence (BI) — Power BI, Tableau e Qlik — revela a predominância do Power BI no mercado, tanto em termos técnicos quanto estratégicos. A Tabela 1 apresenta uma visão consolidada dos principais indicadores que orientam a escolha dessas ferramentas pelas organizações.
Dados Comparativos
Tabela 1: Comparativo Técnico
Fonte: GARTNER (2024, p. 45), adaptado e organizado pelo autor.
A análise dos dados da tabela demonstra que o Power BI apresenta o melhor custo-benefício entre as três plataformas, com um valor de licenciamento significativamente inferior ao dos concorrentes, mantendo ainda desempenho competitivo em tempo de processamento. A integração nativa com o Microsoft 365, ausente no Tableau e parcial no Qlik, é outro fator determinante na preferência por essa ferramenta, especialmente em ambientes corporativos que já utilizam o pacote Microsoft.
No que diz respeito à presença no mercado, a liderança do Power BI é evidenciada pela sua base de 38 milhões de usuários ativos globais, como destacado também pela IDC (2023). Essa tendência pode ser visualizada de forma clara no Gráfico 1, que demonstra a participação de mercado global das principais ferramentas de BI.
Gráfico 1: Participação de mercado global do Power BI, Tableau e Qlik.
Fonte: Adaptado de IDC (2023).
A predominância do Power BI ilustrada no gráfico confirma sua aceitação em escala global, consolidando-se como a solução de BI mais adotada. De acordo com Davenport (2018), essa popularidade está atrelada à proposta de democratização do acesso à análise de dados por meio de interfaces intuitivas, recursos de autoatendimento e integração com inteligência artificial (IA). O Power BI não apenas lidera o mercado em número de usuários e custo acessível, mas também incorpora funcionalidades avançadas, como modelos preditivos e visualizações geradas por IA, conforme argumentado por Santos e Lima (2023).
Essas capacidades são particularmente relevantes em um cenário empresarial marcado pela valorização da tomada de decisão orientada por dados, conforme destacam Oliveira, Silva e Gomes (2022). A integração do Power BI com serviços como Azure Machine Learning permite a automatização de análises e previsões com suporte de algoritmos de aprendizado de máquina, ampliando significativamente o potencial estratégico da ferramenta.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
A adoção do Power BI nas organizações representa um avanço significativo na capacidade de transformar dados em conhecimento estratégico, facilitando a tomada de decisão baseada em evidências. Conforme ressaltam Costa e Oliveira (2020), o uso de ferramentas de BI, como o Power BI, contribui para o aumento da eficiência operacional e competitividade, ao permitir análises dinâmicas e visuais que são facilmente compreendidas por diferentes stakeholders. Todavia, para que os benefícios sejam plenamente alcançados, é imprescindível investir em capacitação, governança de dados e infraestrutura tecnológica adequada (Martins & Souza, 2021).
Ademais, o potencial do Power BI vai além da simples visualização de dados, pois, segundo Santos e Lima (2023), a ferramenta permite a criação de modelos preditivos e cenários simulados, ampliando o papel do analista de dados para um consultor estratégico dentro das organizações. Portanto, a implantação do Power BI deve ser vista não apenas como uma iniciativa tecnológica, mas como um processo de transformação organizacional que demanda alinhamento entre estratégia, tecnologia e pessoas (Rodrigues, 2022).
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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¹Graduando em Administração. Faculdade de Ensino Superior de Linhares (FACELI). Av. Presidente Costa e Silva, 177, Novo Horizonte, Linhares, Espírito Santo, CEP: 29902-120. E-mail: jvdutrapessoal@gmail.com
²Graduando em Administração. Faculdade de Ensino Superior de Linhares (FACELI). Av. Presidente Costa e Silva, 177, Novo Horizonte, Linhares, Espírito Santo, CEP: 29902-120. E-mail: Nathalia_1645@outlook.com
³Mestre em Administração. Comunicação e Educação. Universidade São Marcos – SP. Faculdade de Ensino Superior de Linhares (FACELI). Av. Presidente Costa e Silva, 177, Novo Horizonte, Linhares – ES, CEP: 29902 -120. E-mail: Vasconcelos.zuqui@faceli.edu.br