Ao longo dos anos, trabalhei com diferentes ferramentas de BI e percebi que, no fim das contas, todas compartilham semelhanças. Entender esses pontos em comum é o que realmente eleva o nível de um analista de dados. Neste artigo curto, vou compartilhar como conectei os pontos entre algumas ferramentas populares e, com sorte, minhas dicas vão ajudar você a fazer o mesmo.
Dois gigantes: Power BI e Tableau
Quando se fala em ferramentas de BI, é bem provável que alguém mencione Power BI ou Tableau, certo? Afinal, elas são as líderes de mercado atualmente. Tableau e Power BI disputam há anos o primeiro lugar no coração dos desenvolvedores. Quem gosta de uma geralmente não gosta da outra. Muitas vezes, parece que se especializar em uma significa levar muito tempo para alcançar o mesmo nível de proficiência na outra.
Mas a verdade é que esses dois gigantes oferecem soluções muito parecidas, apenas com nomes diferentes. De workbooks a relatórios, de dashboards a histórias, de campos calculados a medidas, cada uma tem sua própria terminologia. Com apelo visual e capacidade de lidar com grandes volumes de dados, elas atendem a uma boa parte das demandas das empresas.
A nova geração: Omni e Sigma
Omni e Sigma, por outro lado, vêm ganhando cada vez mais espaço, trazendo soluções modernas para problemas antigos. Essas ferramentas entenderam que o pedido de “exportar um CSV” não vai desaparecer e abraçaram essa realidade. Gosto de chamar essas ferramentas de a nova geração do BI (em comparação com a geração anterior de Tableau e Power BI).
Sem a necessidade de instalar um software ou depender de um sistema operacional específico, Sigma e Omni usam uma linguagem simples. Elas falam diretamente com o usuário de negócio, que desenvolve suas primeiras análises direto no navegador. Mas, se você quiser criar algo mais elaborado ou elevar o nível dos seus relatórios, será preciso estudar bastante e saber trabalhar com HTML, CSS e outras tecnologias.
O antigo que lembra o novo: Metabase e Cognos
A simplicidade inicial dessas ferramentas me lembra o Metabase. Com visuais clássicos e uma paleta de cores direta, é rápido criar dashboards. Mas, se você precisar ir além do básico, será necessário aprofundar seus conhecimentos em SQL e modelagem de dados, o que pode ser um grande impeditivo para usuários de negócio. Mencionei apenas três ferramentas, mas existem muitas outras que compartilham essa curva de aprendizado: é fácil fazer o simples, mas é complexo dar o próximo passo.
Por fim, um jogador antigo voltou a aparecer no meu radar recentemente: o Cognos. Com visuais clássicos e uma interface ainda mais clássica, ele oferece uma solução de ponta a ponta que vai além das visualizações. Esse posicionamento me lembrou exatamente do que venho lendo sobre…Power BI/Fabric! Os anos passam, mas a mensagem continua a mesma.
Conectando os pontos
Quando você menos espera, as ferramentas começam a se complementar ou a se sobrepor de alguma forma. Por isso, acredito que o melhor que um analista de dados pode fazer é conhecer bem as principais ferramentas ao seu redor e escolher aquela que faz mais sentido para se especializar.
Assim, quando os desafios surgirem, independentemente da ferramenta, você terá uma base sólida para encontrar as respostas. Você vai entender a estrutura geral da ferramenta e saber aonde quer chegar, apoiado no seu conhecimento especializado.
Por fim, use os facilitadores a seu favor: comunidades das ferramentas, inteligências artificiais, vídeos e tutoriais. Busque termos que você já conhece na ferramenta com a qual tem experiência e pergunte como fazer o mesmo na nova. Amplie seu repertório, mas não se esqueça: esse conhecimento não tem fim, e está tudo bem não saber fazer tudo em todas as ferramentas. Muitas vezes, saber o que procurar e como procurar é muito mais importante.
