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Ao longo dos anos, trabalhei com diferentes ferramentas de BI e percebi que, no final, todas elas compartilham semelhanças. Entender esses pontos em comum é o que realmente melhora seu desempenho como analista de dados. Neste breve artigo, compartilharei como liguei os pontos entre algumas ferramentas populares e espero que minhas dicas o ajudem a fazer o mesmo.
Dois gigantes: Power BI e Tableau
Quando se fala em ferramentas de BI, há grandes chances de alguém mencionar o Power BI ou o Tableau, certo? Afinal de contas, esses são os líderes atuais do mercado. O Tableau e o Power BI vêm competindo pelo primeiro lugar no coração dos desenvolvedores há anos. Aqueles que amam um geralmente não gostam do outro. Muitas vezes, parece que se especializar em um significa que levará séculos para alcançar a mesma proficiência no outro.
Mas a verdade é que esses dois gigantes têm muitas soluções semelhantes com nomes diferentes. De pastas de trabalho a relatórios, painéis a histórias, campos calculados a medidas, ambos têm sua própria terminologia. Com um apelo estético e a capacidade de lidar com grandes volumes de dados, elas atendem a boa parte das demandas de negócios.
A nova geração: Omni e Sigma
A Omni e a Sigma, por outro lado, estão ganhando cada vez mais terreno, com soluções modernas para problemas antigos. Essas ferramentas entenderam que a solicitação de "exportar um CSV" não está desaparecendo e abraçaram a causa. Gosto de chamar essas ferramentas de a nova geração de BI (em comparação com a geração anterior do Tableau e do Power BI).
Sem a necessidade de instalar um software ou depender de um sistema operacional específico, o Sigma e o Omni usam uma linguagem simples. Eles falam com o usuário corporativo à medida que ele desenvolve suas primeiras análises diretamente do navegador. Mas se você quiser criar algo mais elaborado, ou se quiser causar impacto e elevar o nível de seus relatórios, terá de 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 faz lembrar do Metabase. Com visuais clássicos e uma paleta de cores simples, é rápido criar painéis. Porém, se precisar ir além do básico, terá que aprofundar seus conhecimentos de SQL e modelagem de dados, o que pode ser um grande obstáculo para os usuários corporativos. Mencionei apenas três ferramentas, mas há inúmeras outras que compartilham essa curva de aprendizado: é fácil fazer o simples, mas é complexo dar o próximo passo.
Por fim, um antigo jogador apareceu recentemente no radar para mim: 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 fez lembrar exatamente o que eu estava lendo sobre... Power BI/Fabric! Os anos passam, mas a mensagem continua a mesma.
Conectando os pontos
Quando você se dá conta, as ferramentas começam a se complementar ou a se sobrepor de alguma forma. Por isso, acho que a melhor coisa que um analista de dados pode fazer é conhecer as principais ferramentas que o cercam e escolher aquela em que faz mais sentido se especializar.
Dessa forma, quando surgirem desafios, independentemente da ferramenta, você terá uma base sólida para encontrar as respostas. Você entenderá a estrutura genérica da ferramenta e saberá aonde quer chegar, com base em seu conhecimento especializado.
Por fim, use os facilitadores: comunidades de ferramentas, IAs, vídeos e tutoriais. Pesquise termos que você já conhece na ferramenta com a qual tem experiência e pergunte como fazer isso na nova ferramenta. Aumente seu repertório. Mas não se esqueça de que esse conhecimento é inesgotável, e não há problema se você não souber como fazer tudo em todas as ferramentas. Muitas vezes, saber o que procurar e como procurar é muito mais importante.
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