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Gartner Magic Quadrant 2026: BI além dos dashboards!

admin — Mon, 13 Jul 2026 13:02:38 +0000

O Gartner Magic Quadrant para Analytics e BI Platforms é a análise anual que avalia os principais fornecedores do mercado. Este ano, confirma uma mudança que já vínhamos a sentir no terreno: uma plataforma analítica já não se mede apenas pela capacidade de criar dashboards ou distribuir relatórios.

Mede-se pela capacidade de dar contexto e controlo a agentes de IA que já não se limitam a responder a perguntas: recomendam, decidem e executam.

O próprio relatório aponta as forças por trás desta mudança:
A governação, antes aplicada sobretudo a dados e modelos, estende-se agora às decisões automatizadas dos agentes de IA, que têm de ser explicáveis e auditáveis.
O crescimento da inteligência em tempo real permite que a analítica deixe de olhar apenas para o passado e passe a suportar decisões no momento em que os dados acontecem.
E tecnologias como camadas semânticas e ontologias tornam-se essenciais para que as respostas de IA sejam consistentes e fiáveis, e não apenas plausíveis.

Em suma, a oportunidade está em transformar o BI numa base governada para acelerar decisões. O risco está em automatizar sobre dados, métricas e processos ainda fragmentados.

Microsoft e Qlik surgem como líderes, com abordagens diferentes: uma mais integrada num ecossistema tecnológico; outra mais aberta e associativa, pensada para ambientes de dados heterogéneos.

Nos projetos que acompanhamos, esta escolha raramente se decide apenas por funcionalidades. Decide-se pela arquitetura que a empresa já tem e pela ambição que tem para a IA. Uma organização fortemente investida em Azure e Microsoft 365 tende a ganhar mais com o Power BI e o Fabric, ao simplificar uma arquitetura já existente. Uma organização com múltiplas clouds, sistemas legacy ou forte necessidade de explorar dados sem caminhos pré-definidos tende a encontrar na Qlik uma resposta mais flexível.

Microsoft Power BI: integração como vantagem central

A força do Power BI está na sua presença no mercado e na integração nativa com Teams e Excel, que acelera a adoção. Com o Microsoft Fabric, reúne engenharia de dados, armazenamento, Business Intelligence e IA numa única plataforma.

Pontos fortes:

Integração com o ecossistema Microsoft, facilitando a adoção em organizações que já trabalham com Azure, Microsoft 365, Teams e Excel.
Uma comunidade ampla de utilizadores, parceiros e profissionais certificados, que facilita o acesso a competências e suporte.
Uma plataforma integrada, onde dados, analytics, inteligência em tempo real e IA podem evoluir de forma coordenada.
Uma estratégia orientada para dar mais contexto à IA, através do Fabric, do OneLake e da evolução dos modelos semânticos.

Atenções a ter:

Quanto maior a dependência do Fabric, mais os custos, a arquitetura e a evolução do Power BI ficam ligados à capacidade da plataforma.
O consumo de funcionalidades de IA, como o Copilot, exige acompanhamento para evitar impacto na performance e na previsibilidade de custos.
A facilidade de criar workspaces, dashboards e relatórios pode gerar duplicação de conteúdos e métricas inconsistentes. Sem políticas de ciclo de vida, ownership e certificação, a confiança nos dados degrada-se rapidamente.

Qlik: flexibilidade através da exploração associativa

A Qlik distingue-se pelo seu motor associativo, que permite explorar dados sem percursos de consulta pré-definidos. Esta capacidade é útil tanto para utilizadores como para agentes de IA que precisam de descobrir relações, identificar exceções e validar respostas.

A plataforma combina análise conversacional, automação e previsão, com flexibilidade para operar em cloud, on-premises ou em ambientes híbridos.

Pontos fortes:

Exploração associativa, permitindo analisar relações entre dados sem ficar limitado a filtros ou caminhos de análise previamente definidos.
Capacidade de combinar análise conversacional, automação e previsão numa mesma plataforma.
Flexibilidade para integrar diferentes fontes de dados e operar em ambientes cloud, híbridos ou on-premises.
Uma abordagem de IA orientada para dados estruturados e não estruturados, com capacidade de apoiar respostas, alertas e ações.

Atenções a ter:

Sem um ecossistema cloud próprio, a Qlik pode ficar em desvantagem em estratégias de consolidação tecnológica lideradas por um único hyperscaler.
Organizações com uma estratégia lakehouse baseada em consulta direta devem avaliar o impacto da camada in-memory em duplicação de dados, caching e ingestão.
A liberdade de escolher entre vários modelos de linguagem exige governação clara sobre que modelos são usados, com que dados e segundo que regras.

A plataforma não é o problema, nem a solução!

O Gartner Magic Quadrant não é uma tabela de classificação nem uma recomendação de compra. A pergunta certa não é “qual é a melhor plataforma?”, mas “qual se adequa à nossa arquitetura, competências e ambição de IA?”.

Em qualquer dos casos, é a qualidade dos dados, a definição de métricas, seja revenue, margem, serviço ao cliente ou outro indicador crítico, e a camada semântica que determinam se as decisões são realmente mais rápidas, ou apenas mais automatizadas.

Na F5tci, ajudamos organizações a avaliar esta escolha, a implementar Power BI, Microsoft Fabric e Qlik Cloud, e a construir a camada semântica e a governação que tornam os dados fiáveis para pessoas e para IA.

Quer perceber qual arquitetura faz mais sentido para a sua organização? Marque uma conversa de 30 minutos com a nossa equipa.

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O centro do BI e dos dados está a mudar?

admin — Mon, 18 May 2026 11:32:43 +0000

Durante anos, o dashboard foi a metáfora central do BI e dos dados.

Construir um bom dashboard era sinal de maturidade analítica. A plataforma era o produto, e saber navegá-la era uma competência valorizada.

O centro de gravidade do BI pode estar agora a começar a mudar e provavelmente não da forma que muitas organizações esperavam. Com o crescimento do MCP (Model Context Protocol), dos agentes de IA e das interfaces conversacionais, a pergunta mais importante já não é como apresentamos os dados. A pergunta passa a ser: conhecemos realmente o significado dos nossos dados?

As mais recentes evoluções em plataformas como a Qlik Cloud e o Microsoft Fabric reforçam precisamente esta direção. O lançamento do Qlik MCP Server, do Qlik Answers, das experiências agentic da Qlik e a crescente aposta da Microsoft em Copilot, semantic models e agentes sobre o OneLake apontam para uma mudança clara na forma como os utilizadores irão interagir com dados empresariais: menos navegação manual, mais contexto, mais linguagem natural e maior dependência de modelos semânticos governados.

Algo está efetivamente a mudar nesta relação. Não de forma repentina, mas de forma suficientemente estrutural para merecer atenção de qualquer organização que invista seriamente em analytics.

Do que falamos, quando falamos de MCP?

O MCP não representa apenas mais uma interface conversacional sobre dashboards. Trata-se de um protocolo aberto, adotado por praticamente todo o ecossistema de dados relevante em 2025. Não é a aposta de um único fornecedor. É infraestrutura partilhada, e é precisamente por isso que a mudança que introduz é estrutural, não incremental.

A mudança mais relevante pode ser outra: a possibilidade de consumir capacidades analíticas fora da própria plataforma de BI. Durante anos, o acesso a dados empresariais esteve dependente de dashboards, filtros e navegação manual. Com o MCP, agentes de IA passam a conseguir consultar modelos semânticos, contexto empresarial e dados governados diretamente, sem que o utilizador precise de entrar numa ferramenta analítica tradicional.

Um gestor pode perguntar diretamente a um assistente: “Qual foi a região com maior quebra de margem nos últimos noventa dias?”

E receber uma resposta construída a partir de semantic models, métricas certificadas, permissões de acesso, contexto empresarial e governance. Sem abrir dashboards e navegar interfaces.

O utilizador pode deixar de adaptar o seu pensamento à estrutura da ferramenta, enquanto o sistema passa a interpretar o contexto da decisão.

O que muda e o que resiste:

Os dashboards não vão desaparecer. Mas o segmento mais vulnerável parece ser o chamado “BI administrativo”: relatórios criados para responder a perguntas repetitivas e páginas com dezenas de KPIs raramente consultados.

Quando um agente consegue responder diretamente sobre dados governados, parte dessa camada torna-se redundante. Existem, no entanto, contextos onde a visualização continua extremamente relevante. Equipas de operações, logística ou retalho continuam a depender de leitura visual imediata:

alertas;
heatmaps;
séries temporais;
deteção de anomalias;
acompanhamento operacional contínuo.

Da mesma forma, equipas de gestão continuam a alinhar-se através de scorecards e storytelling visual. E a deteção de padrões complexos, como distribuições, dispersão, correlações ou outliers, continua a ser um domínio onde os gráficos mantêm vantagens claras sobre linguagem natural.

A conclusão mais razoável não é o desaparecimento do dashboard. É a sua eventual mudança de papel. Os dashboards deixam de ser o centro da experiência analítica e passam a ser uma das formas de entrega da inteligência empresarial.

O verdadeiro problema não é tecnológico

Quando um agente responde: “a margem caiu sete por cento”, a questão crítica deixa de ser: “qual o gráfico?” e passa a ser: “quem definiu a margem?” “Essa definição é consistente em toda a organização?”

Conceitos como revenue, churn, active customer, margin, deixam de ser apenas métricas técnicas. Passam a ser ativos estratégicos. Porque, como já abordamos em temas anteriores, uma IA bem instruída sobre dados mal definidos não reduz o erro, amplifica-o, com aparência de rigor.

Durante anos, muitas organizações concentraram o esforço em ferramentas de visualização. A camada de significado, semantic governance, ownership de métricas, vocabulário empresarial, foi frequentemente resolvida de forma implícita, dashboard a dashboard, equipa a equipa. No novo paradigma, essa abordagem deixa de escalar.

Segurança: o tema mais subestimado

À medida que agentes de IA passam a interagir diretamente com plataformas empresariais, os riscos tornam-se significativamente mais complexos do que no BI tradicional. Respostas plausíveis, mas incorretas, perda de auditabilidade… O risco mais perigoso em analytics não é necessariamente o erro técnico, mas a resposta errada que parece convincente.

Por isso, a adoção responsável deste paradigma exige fundações robustas:

controlo de acesso granular;
auditoria completa das interações;
validação de contexto;
governance consistente.

O MCP aumenta a dependência de uma boa estratégia de data governance.

O que muda para as equipas de dados?

Se esta transição se confirmar, o valor das equipas de BI poderá deslocar-se progressivamente. Da capacidade de construir dashboards para a capacidade de governar significado, certificar métricas e gerir vocabulário empresarial. Estruturar semantic layers consistentes, criar data products preparados não apenas para consumo humano, mas também para agentes de IA. Talvez a mudança mais importante não seja tecnológica, seja organizacional.

Em síntese:

O MCP não vai matar os dashboards, mas pode eliminar a necessidade de os navegar para chegar à resposta certa, e isso desloca o centro de gravidade do BI:

da interface para a semântica;
da visualização para a governance;
da navegação para o contexto.

O futuro do BI poderá pertencer às organizações que melhor governam o significado empresarial dos seus dados.

Vamos conversar?

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Microsoft e Qlik renovam liderança em BI e Analytics!

admin — Wed, 25 Jun 2025 11:51:46 +0000

🏆 Gartner Magic Quadrant 2025: Microsoft e Qlik reafirmam liderança em plataformas de BI e Analytics

O que é o Gartner Magic Quadrant para plataformas de Analytics e BI?

O Gartner Magic Quadrant para Analytics e Business Intelligence Platforms é uma análise anual que classifica as principais ferramentas do mercado com base na sua capacidade de execução e abrangência de visão.

Estas plataformas permitem às organizações:

Modelar, visualizar e analisar dados para tomada de decisões informadas;
Criar dashboards interativos e relatórios automatizados;
Otimizar operações com base em dados em tempo real.

Com o crescimento do uso de IA, automação e integração de dados, o Magic Quadrant 2025 reflete uma nova fase do Business Intelligence moderno.

Gartner Magic Quadrant para Analytics e Business Intelligence Platforms 2025

Tendências chave para Business Intelligence em 2025

Gartner destaca três grandes tendências que estão a transformar o panorama das plataformas de BI e Analytics:

💡 1. IA Generativa (GenAI) no centro da análise

As principais plataformas, como Power BI e Qlik Sense, incorporam IA generativa para automatizar:

Criação de relatórios, visualizações e métricas;
Geração de insights a partir de linguagem natural;
Descoberta de padrões com base em machine learning.

Estas funcionalidades aumentam a produtividade tanto de analistas como de decisores.

🌍 2. Democratização do Analytics

Plataformas de BI modernas estão a tornar o acesso a dados mais fácil e seguro:

Dashboards colaborativos e self-service;
Data Governance integrada com certificação de conteúdos;
Acesso multiplataforma, desde web a mobile.

🔗 3. Integração completa

Soluções como Microsoft Fabric destacam-se por unir componentes como:

Data lakes, data warehouses e engenharia de dados;
Ciência de dados e operações em tempo real;
Camadas analíticas num único ecossistema de dados.

Microsoft Power BI 2025: liderança consolidada com Fabric e Copilot

A Microsoft mantém a posição de líder no quadrante de 2025, destacando o Power BI como componente chave do Microsoft Fabric. A integração de ferramentas como OneLake, Spark, Real-Time Analytics e Copilot com IA generativa tornam o Power BI uma plataforma de BI completa e assistida.

🔑 Principais pontos fortes:

Presença dominante no mercado, facilitando adoção e suporte;
Copilot em Power BI, que impulsiona a produtividade com IA;
Licenciamento flexível com opções por utilizador ou capacidade.

⚠️ Pontos de atenção:

Alterações nos preços e no licenciamento Fabric podem gerar confusão;
Dependência da Azure Cloud em algumas funcionalidades avançadas;
Desafios na gestão de isolamento de workloads em ambientes partilhados.

Qlik Sense 2025: inovação em análise associativa e cloud agnóstica

A Qlik continua a ser reconhecida como líder graças à sua abordagem centrada em dados e inovação em IA e automação. A plataforma Qlik Cloud oferece uma solução robusta para empresas que valorizam flexibilidade e insights exploratórios.

🔑 Principais pontos fortes:

Elevada satisfação e retenção de clientes;
O próprio modelo associativo, que permite explorar dados sem caminhos pré-definidos;
Compatibilidade com ambientes multicloud e aplicações empresariais.

⚠️ Pontos de atenção:

Ausência de ecossistema cloud próprio, que pode limitar estratégias corporativas;
Ausência de uma arquitetura serverless, o que pode ser um entrave em ambientes data lakehouse;
Funcionalidades de consulta por NLQ (Natural Language Query), ainda pouco diferenciadas, comparativamente a outros fornecedores que oferecem interações com recurso a linguagem natural mais robustas.

Relevância deste relatório para a sua organização

O Gartner Magic Quadrant 2025 reforça uma mensagem clara: as melhores plataformas de BI são aquelas que:

Incorporam IA generativa e automação de ponta;
Funcionam como plataformas de dados completas e escaláveis;
Ajudam organizações a construir uma cultura de decisão orientada por dados.

Tanto Microsoft como Qlik reafirmam a liderança em plataformas de BI e Analytics. Ambas representam escolhas estratégicas robustas para empresas que pretendem modernizar as suas práticas analíticas e ganhar vantagem competitiva.

Como podemos apoiar a sua jornada analítica?

Na F5tci, somos especialistas em implementações com recurso a Microsoft Power BI, Microsoft Fabric, Qlik Sense Client-Managed e Qlik Cloud Analytics.

Ajudamos empresas a definir estratégias de dados alinhadas com os objetivos de negócio e a implementar soluções analíticas modernas, com foco em IA e cloud;

📩 Quer discutir o seu roadmap de BI e Analytics para 2025?

Fale com a nossa equipa de especialistas. Estamos prontos para ajudar.

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IA, automação e qualidade de dados com Qlik

editor — Thu, 24 Apr 2025 16:02:45 +0000

Como aplicar IA, automação e qualidade de dados com Qlik?

A Qlik, tradicionalmente reconhecida pela sua forte capacidade de visualização e análise, tem vindo a ampliar o seu âmbito com soluções cada vez mais direcionadas à inteligência de dados — incorporando qualidade de dados, automação e inteligência aumentada (IA) ao seu core.

Num cenário onde as empresas dependem cada vez mais de dados em tempo real para tomar decisões críticas, a necessidade de plataformas robustas, escaláveis e inteligentes nunca foi tão clara.

Qualidade dos dados na plataforma Qlik

Antes de falar sobre IA, é fundamental falar de qualidade de dados. Afinal, os modelos inteligentes são tão bons quanto os dados que os alimentam.

Ferramentas de data governance e integração (Qlik Data Integration & Talend)

A Qlik reforçou o seu portfólio com a aquisição da Talend, integrando funcionalidades de data quality e data governance diretamente na plataforma Qlik Cloud. Destaque para:

Data Lineage completo: rastreabilidade da origem e transformação dos dados.
Regras de qualidade automatizadas: deteção e tratamento de inconsistências.
Integração com políticas de data governance e compliance.

Estes mecanismos asseguram que os dados utilizados nos dashboards são não só visuais, mas precisos, rastreáveis e auditáveis.

Inteligência artificial e automação no Qlik: Inteligência na ponta dos dedos

A Qlik está a democratizar o acesso à inteligência artificial, trazendo ferramentas sem código e de fácil utilização para as equipas de negócio. A visão vai muito além de dashboards: trata-se de colocar IA, e recursos que antes eram exclusivos de cientistas de dados, nas mãos de quem decide.

Entre os destaques recentes:

🧠 Qlik AutoML

O Qlik AutoML permite criar modelos preditivos diretamente na interface da Qlik Cloud, sem necessidade de programação. Com esta funcionalidade, é possível:

Criar previsões com base em dados históricos.
Avaliar métricas como acurácia, precisão e recall.
Aplicar os resultados diretamente em dashboards e fluxos de trabalho.

Tudo isto de forma visual, acessível e altamente eficaz para equipas de dados e negócio.

💬 Qlik Answers: BI conversacional com IA generativa

Uma das apostas mais recentes da Qlik em IA é o Qlik Answers — uma funcionalidade baseada em linguagem natural, com suporte a tecnologia generativa (RAG).

Com o Qlik Answers, os utilizadores podem:

Fazer perguntas diretamente aos dados em linguagem natural.
Obter respostas visuais com insights interpretados automaticamente.
Explorar dados de forma assistida e contextualizada.

Isto permite quebrar barreiras técnicas, capacitando utilizadores não técnicos a tomar decisões baseadas em dados, especialmente para áreas de negócio com pouca familiaridade com SQL ou lógica de BI tradicional.

🤖 Qlik Application Automation: Orquestração de dados e ações

O Qlik Application Automation é uma ferramenta de orquestração low-code para automação de tarefas e fluxos de dados. Permite:

Integrar com ferramentas como Slack, Teams, Salesforce, entre outras.
Automatizar atualizações de dashboards, envio de alertas e notificações.
Criar fluxos inteligentes com base em eventos e regras de negócio.

Casos de uso reais: IA aplicada em fluxos de decisão

Imagine um cenário onde, com base em dados de vendas e comportamento, o Qlik prevê a probabilidade de cancelamento de contrato de um cliente. Essa previsão, gerada com AutoML, aciona um fluxo automatizado via Application Automation que:

Atualiza o CRM com a previsão de churn.
Envia uma notificação ao gestor de conta;
Aciona um processo de follow-up comercial.

Este tipo de orquestração permite agir em tempo real com base em dados fiáveis, insights claros e IA explicável — tudo dentro do ecossistema Qlik.

A Qlik está claramente comprometida com o futuro da análise de dados. Com recursos como o AutoML, Application Automation e Qlik Answers, a plataforma evolui para se tornar não só uma ferramenta de BI, mas um verdadeiro ecossistema de inteligência aumentada e orientada a dados.

Porquê contar com uma consultoria especializada em Qlik?

Embora a plataforma ofereça ferramentas poderosas, projetos bem-sucedidos exigem conhecimento técnico e visão estratégica. Ajudamos nossos clientes a:

Estruturar um data flow consistente;
Aplicar IA de forma prática e com retorno claro;
Garantir data governance, performance e segurança em ambientes Qlik.

Os nossos especialistas certificados acompanham cada etapa — da arquitetura à entrega final — garantindo que a tecnologia entrega valor real ao negócio.

📣 Pronto para aplicar IA e automação ao seu ambiente Qlik de forma prática, segura e com impacto real?

Agende uma conversa técnica com nossos especialistas e descubra o potencial completo da sua plataforma de dados.

Perguntas Frequentes (FAQ)

❓ O que é o Qlik AutoML?

O Qlik AutoML é uma ferramenta de machine learning automatizado sem código, integrada na Qlik Cloud, que permite prever resultados com base em dados históricos e aplicá-los diretamente em dashboards.

❓ Como funciona o Qlik Answers?

É uma funcionalidade baseada em IA generativa que permite interagir com os dados em linguagem natural, receber visualizações explicativas e explorar insights assistidos.

❓ O que posso automatizar com o Qlik Application Automation?

Desde atualizações de dashboards e alertas a integrações com aplicações externas e workflows comerciais com base em eventos ou previsões.

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Modernização de Analytics

admin — Wed, 26 Mar 2025 16:03:57 +0000

Quando e porquê migrar para Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é a aposta da Microsoft para a modernização de analytics, com capacidade para unificar e simplificar a gestão de dados. Trata-se de uma plataforma end-to-end, que integra funcionalidades como armazenamento de dados, ETL (Extract, Transform, Load), análise e machine learning, eliminando a necessidade de gerir múltiplos serviços desconectados.

Mas quando é o momento certo para uma empresa migrar para o Microsoft Fabric? Quais as vantagens económicas e as funcionalidades diferenciais desta solução face à concorrência? Este artigo explora essas questões e ajuda as empresas a tomarem decisões informadas sobre a modernização da sua arquitetura de dados.

O que traz de inovador o Microsoft Fabric?

O Fabric difere de outras plataformas por ser uma solução SaaS (Software as a Service) completamente integrada no ecossistema Microsoft, eliminando a necessidade de configuração manual de diferentes serviços. Entre as suas principais inovações, destacam-se:

OneLake: Um data lake unificado para toda a empresa, permitindo armazenamento centralizado sem necessidade de replicar dados entre serviços como Power BI, Azure Synapse Analytics e Azure Data Factory.
Azure Data Factory & Azure Synapse Analytics: Ferramentas de ETL e processamento de dados embutidas, reduzindo a complexidade de integração de dados.
Compatibilidade com múltiplos motores de análise: Suporte para T-SQL, Spark, KQL e Data Science.
Data Governance e segurança melhoradas: Controle centralizado sobre os dados e conformidade com regulações como GDPR.

Benefícios económicos do Microsoft Fabric

A migração para o Microsoft Fabric pode representar uma redução de custos significativa ao longo do tempo. As principais vantagens económicas incluem:

Redução de custos operacionais: Como o Fabric é um serviço SaaS, elimina a necessidade de manter uma infraestrutura complexa no Azure ou em servidores on-premises.
Licenciamento simplificado: O modelo de faturação baseia-se no consumo, evitando custos de fornecimento excessivo.
Menos overhead de integração: Empresas que atualmente utilizam Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory e Power BI separadamente podem consolidar tudo no Fabric, reduzindo despesas com integração.
Escalabilidade automática: A plataforma ajusta automaticamente os recursos conforme a necessidade, garantindo eficiência financeira.

Quando migrar? O “Turning Point”

Embora o Microsoft Fabric traga inovações, nem todas as empresas precisam de migrar imediatamente. O momento ideal pode ocorrer quando se verificam os seguintes sinais:

Infraestrutura de dados fragmentada: Empresas que utilizam diferentes ferramentas para ETL, armazenamento e visualização de dados podem beneficiar de consolidar tudo no Fabric.
Custos elevados com múltiplas ferramentas: Se a organização está a pagar licenças separadas para Azure Synapse Analytics, Power BI Premium, Snowflake, Databricks e Azure Data Factory, pode obter economia significativa ao migrar para uma solução unificada.
Desafios em data governance e segurança: Empresas que lutam para manter conformidade com regulações de proteção de dados podem beneficiar da gestão centralizada do Microsoft Purview dentro do Fabric.
Expansão para análise avançada e machine learning: O Microsoft Fabric integra ferramentas de AI e machine learning, facilitando a transição para modelos analíticos preditivos.
Necessidade de integração com o ecossistema Microsoft: Se a empresa já utiliza Power BI, Azure Entra ID e Microsoft 365, a migração para o Fabric melhora a interoperação entre ferramentas.

Conclusão

O Microsoft Fabric é uma plataforma inovadora que pode simplificar e otimizar a gestão de dados, trazendo vantagens significativas para empresas que procuram modernizar a sua infraestrutura de analytics. No entanto, a decisão de migrar deve ser baseada em necessidades reais de eficiência operacional, redução de custos e melhoria de data governance.

Se a sua empresa enfrenta desafios como sistemas fragmentados, custos elevados ou dificuldades na escalabilidade de analytics, pode ser o momento certo para explorar o Microsoft Fabric.

Contacte-nos para uma avaliação personalizada da sua arquitetura de dados e descubra como otimizar o seu ambiente de analytics!

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Data Governance: Melhores Práticas

admin — Wed, 19 Feb 2025 17:54:08 +0000

Garantir Qualidade, Segurança e Conformidade com Power BI e Qlik Sense

No mundo impulsionado por dados em que vivemos, garantir as melhores práticas de data governance é essencial para assegurar qualidade, segurança e conformidade regulatória. Empresas que adotam boas práticas conseguem extrair mais valor das suas informações, reduzindo riscos e melhorando a tomada de decisão.

Neste artigo, exploramos algumas das melhores práticas para data governance e como ferramentas como Qlik Sense e Microsoft Power BI podem ajudar nesse processo:

1. Definir Políticas e Procedimentos Claros

O primeiro passo é estabelecer regras claras sobre como os dados devem ser geridos, partilhados e protegidos. Isso inclui diretrizes sobre:

Quem tem acesso aos dados;
Como devem, os dados, ser classificados (sensíveis, públicos, restritos);
Como garantir a qualidade e a consistência dos dados.

O Microsoft Purview é uma excelente ferramenta para criar e implementar políticas de data governance, permitindo rastrear e classificar dados em toda a organização. Ajuda na identificação de dados sensíveis e na implementação de regras de controlo de acesso adequadas. Além disso, o Power BI pode ser utilizado para acompanhar a conformidade das políticas de data governance através de relatórios detalhados e dashboards interativos que mostram o uso de dados e acessos em tempo real.

O Qlik Sense oferece maior flexibilidade para atender necessidades específicas, sendo recomendado para organizações que necessitam de customização avançada.

2. Garantir a Qualidade dos Dados

Dados inconsistentes ou errados podem levar a decisões equivocadas e impactar negativamente os negócios. Para manter a qualidade, é essencial ter processos de:

Limpeza e padronização dos dados;
Validação de entradas e auditorias regulares;
Monitorização contínua da qualidade dos dados.

Com o Qlik Sense, é possível automatizar a integração e a transformação de dados, garantindo que as informações utilizadas para análise estejam sempre consistentes, atualizadas e confiáveis.

O Power BI permite a criação de relatórios de qualidade de dados, destacando inconsistências e problemas em tempo real.

3. Implementar Controlo de Acesso e Segurança

Proteger os dados contra acessos não autorizados é fundamental para evitar violações e garantir conformidade com normas como GDPR (General Data Protection Regulation). Algumas boas práticas incluem:

Utilização de autenticação multifator (MFA);
Controlo de acessos baseado em funções (RBAC);
Criptografia de dados em repouso e em trânsito.

O Microsoft Enter ID permite a gestão eficiente de acessos, garantindo que apenas utilizadores autorizados possam visualizar e modificar dados sensíveis. O Power BI oferece um controle detalhado de permissões ao nível de linha de dados (Row-Level Security), permitindo que diferentes utilizadores visualizem informações distintas com base nas suas permissões. Já o Qlik Sense utiliza uma abordagem baseada em Section Access, que é altamente eficaz, mas pode exigir configurações mais detalhadas.

Assim, uma empresa com uma equipa de vendas nacional pode ter um relatório de desempenho de vendas que inclui dados de todas as regiões. Com o Row-Level Security implementado, quando um representante de vendas de uma região específica acede ao relatório, ele só consegue visualizar os dados pertencentes à sua região, enquanto um gestor regional pode ter acesso aos dados de todas as regiões sob a sua supervisão.

4. Monitorizar e Auditar Dados Regularmente

O processo de data governance não é estático. É importante monitorizar constantemente a utilização dos dados e auditar processos para identificar possíveis riscos e melhorias.

Com o Qlik Sense, é possível visualizar dashboards interativos para monitorização de KPIs relacionados à data governance, garantindo transparência e rastreabilidade.

O Power BI permite configurar alertas automatizados e criar dashboards de auditoria que facilitam a rastreabilidade de acessos e modificações nos dados. Quando combinado com o Azure Monitor e o Log Analytics, oferece uma visão detalhada do comportamento dos dados ao longo do tempo.

Por exemplo, se o dashboard mostrar um aumento no número de registros duplicados numa base de clientes, a equipa pode investigar e corrigir o problema antes que sejam afetadas as operações de marketing ou de atendimento ao cliente. Da mesma forma, a identificação de valores ausentes em campos críticos pode levar a ações imediatas para completar as informações ausentes, garantindo a integridade dos dados utilizados em processos de tomada de decisão.

5. Capacitar os Colaboradores

Nenhuma tecnologia será eficaz sem o comprometimento dos colaboradores. Educar as equipas sobre boas práticas de data governance ajuda a evitar erros e aumentar a segurança da informação.

O Power BI ou o Qlik Sense podem ser utilizados para criar dashboards educativos que mostram indicadores de conformidade e boas práticas adotadas pela equipa, incentivando esta cultura dentro da organização.

Implementar uma estratégia de data governance eficaz não é uma tarefa simples, mas com as ferramentas certas e uma abordagem estruturada, é possível garantir dados confiáveis, seguros e alinhados às regulamentações.

A sua empresa está pronta para elevar a data governance a um novo patamar?

Entre em contato com os nossos especialistas para saber como podemos ajudar!

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Migração BI: Vantagens da consultoria especializada

admin — Tue, 21 Jan 2025 12:24:56 +0000

O ecossistema de Business Intelligence (BI) & Analytics é dinâmico e competitivo e muitas empresas optam pela migração entre plataformas para responder às suas necessidades estratégicas. Estas migrações são complexas e requerem equipas especializadas em ambas as tecnologias para garantir sucesso e eficiência.

Benefícios da contratação de uma equipa com dupla especialização:

Total Cost of Ownership (TCO): O conhecimento avançado nas duas plataformas permite otimizar custos, evitar duplicação de esforços e aumentar a eficiência no planeamento da infraestrutura;
Facilidade de integração e escalabilidade: Estas equipas conseguem identificar rapidamente quais os componentes e processos de integração que precisam de ser adaptados, maximizando o potencial da nova plataforma;
Capacidades específicas de visualização e modelagem de dados: Garantia de que a lógica de negócio existente numa plataforma é eficazmente traduzida para a outra. O conhecimento em data visualization garante que visualizações-chave mantenham a clareza e a eficácia na nova plataforma;
Preferência dos utilizadores finais e nível de suporte: Melhor preparação para atender às preferências dos utilizadores finais. Esta abordagem personalizada minimiza resistências à mudança, oferecendo formação direcionada e suporte contínuo. Com isso, a transição é mais eficiente, e os utilizadores podem explorar rapidamente o potencial da nova ferramenta;

Segundo a Dresner Advisory Services, aproximadamente 55% das organizações de BI estão a atravessar um processo de migração, ou planeiam migrar para uma solução de BI cloud. Quando o caso de migração considera a transição do QlikView ou Qlik Sense para o ecossistema Microsoft, existem desafios técnicos significativos. Estes compreendem a replicação de dashboards e a adaptação de modelos de dados.

Etapas cruciais na migração de Qlik para Power BI:

Mapeamento preciso dos dados: Recurso a ferramentas como Qlik Data Catalyst ou o Power Query para analisar o esquema atual no Qlik e planear a estrutura no Power BI.
Identificação e consolidação das aplicações redundantes: Identificar relatórios com baixa frequência de acesso, eliminando-os ou consolidando métricas similares num único dashboard no Power BI.
Priorização das aplicações que são mais críticas para o negócio;
Definição de processos consistentes para reduzir o erro humano: Estabelecer workflows de extração, transformação e carregamento (ETL) claros e documentados, usando ferramentas como o Dataflows no Power BI.
Garantia de manutenção da qualidade dos dados e data governance: Configurar regras de qualidade nos datasets. Garantir que valores inválidos – como campos em branco ou fora de intervalo – são identificados e corrigidos automaticamente, antes de carregar os dados.
Replicação otimizada dos dashboards: Usar práticas de design, como a redução do número de visualizações simultâneas ou utilização de filtros dinâmicos para melhorar a performance no Power BI. Identificar visualizações passíveis de replicação entre as duas plataformas, para uma adoção suave dos novos reports.
Transição suave dos utilizadores (comparação personalizada de workflows): Demonstrar como um utilizador pode converter expressões de cálculo Qlik (Set Analysis) em fórmulas DAX, com guias passo a passo.
Identificação das métricas de user engagement: Analisar dashboards mais utilizados pelos utilizadores no Power BI. Comparar com os mais acedidos no Qlik, para identificar necessidades não atendidas na nova solução.

Para esta transição existem vantagens evidentes em escolher uma equipa de consultoria que tenha know-how em ambas as tecnologias. Equipas com conhecimento profundo em Qlik e Power BI tornam a avaliação do projeto mais realista e eficiente. São capazes de reduzir o tempo total para migração, com maior fiabilidade, e atribuem maior personalização ao suporte e formação.

Fale connosco e planeie uma transição bem-sucedida com o nosso suporte especializado!

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Qlik Sense: Novidades do Último Trimestre de 2024

admin — Tue, 03 Dec 2024 11:12:19 +0000

O mês de dezembro chegou e traz consigo não só a contagem decrescente para o fim de 2024, mas também as últimas novidades do Qlik Sense. Este trimestre marcou o lançamento da terceira e última versão do Qlik Sense Enterprise on Windows do ano e uma série de melhorias no Qlik Cloud, que segue com atualizações mensais. Neste artigo, exploramos as principais novidades que prometem transformar a experiência dos utilizadores e ampliar o potencial analítico das organizações.

Principais Novidades no Qlik Cloud

Qlik Anonymous Access

A grande estrela deste trimestre! Este recurso permite partilhar insights analíticos com uma audiência pública, como parceiros externos ou clientes, usando a plataforma segura e escalável do Qlik Cloud. Seja incorporando visualizações em websites ou aplicações de terceiros, por meio das novas APIs qlik-embed ou links compartilháveis, o potencial de alcance expandiu-se significativamente.

Fonte: Qlik

Visualizações

As melhorias visuais oferecem mais flexibilidade e estilo para os dashboards:

Barra de Seleção: Uso de rótulos personalizados atribuídos a master items, ideal para aplicações multi-idioma;
Plano de Fundo por URL: Permite vincular imagens externas e construir gráficos mais dinâmicos e estilizados.
Configuração de Estilo da Straight Table: Personalização avançada, incluindo fontes, cores e até imagens de fundo.
Tab Container: Novo container para guias com configurações de estilo otimizadas.
Menu de Navegação: Agora ajustável para ser um menu superior, painel lateral ou gaveta pop-up.

Preparação de Dados

O suporte nativo a JSON facilita o carregamento e a manipulação de dados complexos, um benefício especialmente valioso para dados de IoT e aplicações web.

Reporting e Alerting

O novo PixelPerfect Reporting permite criar relatórios com precisão gráfica, alinhados à identidade visual da empresa, oferecendo flexibilidade no design e na entrega.

Augmented Analytics

Qlik Answers: Personalização do assistente, incluindo avatar e mensagens.
Criação de Análises: Processo mais intuitivo, permitindo selecionar o tipo de análise desejada antes de configurar os dados.

Administração

A expansão da Qlik Cloud para a Índia reflete a crescente procura na região APAC, consolidando Mumbai como a quarta região na Ásia-Pacífico e a nona globalmente.

Novidades no Qlik Sense Enterprise on Windows

Visualizações e Dashboards

Imagens em Tabelas: Agora incorporáveis diretamente na tabela estática e na tabela dinâmica;
Navegação Melhorada: Páginas agrupadas no painel esquerdo, com opções de fixação e redimensionamento para maior organização;
Personalização de UI: Ajuste de botões e elementos da barra de ferramentas para aprimorar a experiência do utilizador;
Combo Chart e Straight Table: Melhorias em estilo, com suporte a expressões e formatação avançada.

Data & Platform

Editor de Script Otimizado: Visualização de dados durante o carregamento e melhoria na usabilidade de arquivos QVS;
Pesquisa e Substituição em expressões: Permite edições rápidas, economizando tempo no ajuste de scripts.

As novidades do Qlik Sense no último trimestre de 2024 trazem um equilíbrio entre funcionalidades avançadas e usabilidade aprimorada. Com melhorias significativas na visualização, preparação de dados, administração e relatórios, a plataforma consolida-se como uma escolha estratégica para organizações que procuram transformar dados em valor.

Fique atento às próximas atualizações para explorar todo o potencial do Qlik!

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Qlik Sense: Otimize o desempenho das aplicações

admin — Wed, 17 Jul 2024 10:06:47 +0000

Procura estratégias eficazes para melhorar o desempenho das suas aplicações Qlik Sense? Este artigo apresenta dicas essenciais que não só podem otimizar a sua experiência com o Qlik Sense, mas também elevar as suas competências de análise de dados. Descubra como uma tabela de calendário genérica, o uso inteligente dos Master Items, a criação de métricas derivadas e outras técnicas inovadoras podem transformar as suas análises!

Tabela de calendário genérica para todas as aplicações

A implementação de uma tabela de calendário genérica no Qlik Sense otimiza a transformação de dados. Embora existam diversos scripts de Master Calendar disponíveis online, é melhor criar esta tabela durante a fase de transformação dos dados, em vez de implementá-la diretamente na aplicação final. Este método melhora a eficiência, economiza tempo e evita a necessidade de atualizar cada calendário individualmente em diferentes aplicações, o que pode ser tedioso e demorado.

Para alterações pontuais, como adicionar uma nova dimensão ao calendário, aceder a cada aplicação separadamente pode ser complexo e propenso a erros. Portanto, ao criar a tabela de calendário na fase de transformação dos dados e armazená-la em QVDs (arquivos de dados Qlik), é possível reutilizá-la em diversas aplicações, garantindo coerência e consistência dos dados.

Importância dos Master Items

Os Master Items no Qlik Sense são essenciais para construir aplicações user-friendly e fáceis de manter. Utilizá-los constantemente garante que qualquer atualização num Master Item se reflita automaticamente em todos os gráficos que utilizam essa métrica ou dimensão. Para utilizadores com acesso Professional que não estão familiarizados com a estrutura da aplicação, os Master Items facilitam a criação de novas visualizações ao disponibilizar um conjunto de métricas previamente desenvolvidas e validadas.

Com o crescimento das tecnologias de inteligência artificial (IA) nas organizações, a qualidade dos dados torna-se ainda mais crucial. No ecossistema Qlik, o Insight Advisor depende da qualidade dos dados para fornecer retornos precisos e confiáveis. Os Master Items desempenham um papel fundamental, indicando à IA quais campos analisar para responder às perguntas dos utilizadores ou gerar novas análises, facilitando a interpretação dos dados e apoiando a tomada de decisão.

Fonte: Qlik Community

Criação de métricas baseadas em… outras métricas!

No Qlik Sense, é comum encontrar várias métricas semelhantes com filtros diferentes aplicados no Set Analysis. Por exemplo, métricas de “Vendas do Ano Atual” e “Vendas do Ano Anterior”. Para minimizar erros, o Qlik Sense permite a criação de novas métricas a partir de métricas já existentes com a aplicação de Set Analysis.

Por exemplo, é possível criar uma métrica nos Master Items para o valor total das vendas (Sum(Vendas)), denominada “VendasTotal”. A partir dela, pode-se criar uma métrica para “Vendas do Ano Atual”, aplicando um filtro específico ({} [VendasTotal]). Desta forma, qualquer ajuste na métrica mais genérica será automaticamente refletido em todas as outras métricas derivadas dela.

Utilização de Bookmarks padrão

Os bookmarks no Qlik Sense são uma funcionalidade presente desde o QlikView, permitindo que os utilizadores apliquem filtros constantes de forma rápida e intuitiva. No Qlik Sense, é possível definir um bookmark como “padrão de abertura”, especificando a página inicial e os filtros aplicados ao iniciar a análise.

É possível filtrar dimensões utilizando fórmulas. Por exemplo, para filtrar a última data do calendário, pode-se utilizar a fórmula =Num(Data)=Num(Max(Data)). Assim, ao criar um bookmark com esse filtro, o utilizador programa a visibilidade dos dados sempre com a última data selecionada ao abrir a aplicação. Isso resulta em cálculos mais rápidos devido à menor quantidade de dados processados, melhorando a performance e a experiência do utilizador.

Implementação de controlo da versão

Para manter a integridade e rastreabilidade das alterações nas aplicações, a implementação de um controlo de versão no Qlik Sense é crucial. Ferramentas Git podem ser integradas ao desenvolvimento no Qlik Sense, permitindo que os programadores mantenham um histórico das mudanças, revertam para versões anteriores quando necessário e colaborem de forma mais eficaz.

Teste estas técnicas e transforme a sua experiência de análise de dados!

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Qlik Sense: Estratégias avançadas para otimizar o desempenho

admin — Wed, 13 Mar 2024 11:10:05 +0000

Procura otimizar o desempenho geral das suas aplicações Qlik Sense? Vamos revelar estratégias e “truques” avançados que podem transformar a experiência de data modeling e visualização de dados. Desde a otimização do script até à personalização de objetos com CSS. Estas técnicas são implementadas pelos nossos consultores e garantem a melhoria do seu fluxo de trabalho e a elevação de competências no Qlik Sense.

Data Modelling & Performance

Função Pick e Função Match

Ambas são funções condicionais: avaliam uma condição e retornam respostas diferentes dependendo do respetivo valor. As funções podem ser usadas no script de carregamento de dados e em expressões de gráfico.

Função Pick

Sintaxe: pick(n, expr1[ , expr2,…exprN])

Exemplo

Qual o valor acrescentado? Permite-nos selecionar com eficiência um valor específico numa lista de opções com base num índice numérico. Num cenário em que é necessário escolher dinamicamente diferentes campos ou expressões com base em determinadas condições, a função Pick permite-nos fazer isso de maneira eficaz.

Função Match

Sintaxe: match( str, expr1 [ , expr2,…exprN ])

Exemplo

Qual o valor acrescentado? Esta função compara o primeiro parâmetro com todos os seguintes e retorna a localização numérica das expressões correspondentes. Ajuda a encontrar a posição de um valor dentro de uma lista, permitindo comparações de dados poderosas e lógica condicional. A função é relevante para tarefas como validação de dados, onde se procura garantir que determinados critérios sejam atendidos antes de prosseguir com a análise ou o relatório.

Função AutoNumber:

Esta função pode ser usada, por exemplo, para criar uma representação de memória compacta de uma chave composta.

Sintaxe: autonumber(expression[ , AutoID])

Exemplo

Qual o valor acrescentado?

Esta função tem um valor significativo ao nível da:

Integridade dos dados, por garantir que não existem entradas de dados duplicadas ou inconsistentes.
Performance, por reduzir o overhead computacional que está associado ao tratamento de dados não numéricos e simplificar os esforços de modelagem de dados, aproveitando identificadores numéricos como chaves para associações.

Data Visualization

Imagens dinâmicas para gráficos personalizados

É possível representar dados através de uma imagem, ao invés de texto, indicador ou mini-chart. Tipicamente essa imagem seria um URL, mas existem formas de customizar, nomeadamente com recurso a Scalable Vector Graphic (SVG). Com este recurso, o utilizador pode descrever diferentes geometrias e cores, assim como a posição exata da imagem.

Valor acrescentado ao dashboard:

Escalabilidade: As imagens SVG podem ser dimensionadas para qualquer tamanho sem perder qualidade;
Interatividade: As imagens SVG oferecem suporte à interatividade, permitindo que os developers adicionem elementos interativos, como dicas de ferramentas, áreas clicáveis ou animações a gráficos personalizados;
Performance: As imagens SVG são leves e podem ser manipuladas em tempo real sem afetar o desempenho.

Qlik Sense BeautifyMe

Esta extensão gratuita Qlik Sense, disponível no GitHub, permite uma elevada customização da aplicação, sem código e sem conhecimento especializado de CSS.

Nota: Acessível em https://github.com/iviasensio/BeautifyMe Autor: Ivan Felipe ife@qlik.com QlikTech Iberia

Tem um papel muito útil na personalização de:

Configurações globais
Folhas
Painéis de filtro
Objeto de texto
Objeto de botão
KPI
Objeto de entrada variável
Tabelas
Containers
Qualquer gráfico ou objeto específico

Qual o valor acrescentado para o dashboard?

Economiza tempo: em vez de gastar tempo e esforços significativos a construir temas personalizados do zero, os developers podem aproveitar o BeautifyMe para aprimorar rapidamente a estética dos dashboards;
Consistência: Ao padronizar a aparência das visualizações usando temas e estilos predefinidos, as organizações podem garantir uma experiência de utilizador coesa pelos diversos relatórios e dashboards;
Colaboração: Como se trata de uma extensão de código aberto, promove a colaboração e partilha de conhecimento na comunidade Qlik. Este ambiente colaborativo incentiva a melhoria contínua e aumenta a qualidade e a variedade de opções de design disponíveis.

Conclusão:

Estas são apenas algumas “dicas” apontadas pelos nossos consultores. Se optar por implementar estas estratégias avançadas de data modelling e visualização no Qlik Sense não só consegue otimizar o desempenho dos seus dashboards, como também pode elevar as suas habilidades na utilização desta ferramenta analítica.

Teste estas técnicas e transforme a sua experiência de análise de dados!

O conteúdo Qlik Sense: Estratégias avançadas para otimizar o desempenho aparece primeiro em F5tci.