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Análise de dados: Power BI versus Tableau

Analise de dados

Análise de dados: Power BI versus Tableau

Volume 31 Nº 3 (2023) REGEM fev 2024

ISSN 2763-8022 (International Standard Serial Number)

por Saulo Carvalho, MSc.
*direitos reservados ©. Texto com liberdade de citação: CARVALHO, S.

Sobre o autor: Mestrado em Gestão e Planejamento | Especialização em Comunicação Empresarial e Marketing. Atuações e consultorias em Gestão e Marketing no Brasil e América Latina.

Análise de dados: Power BI versus Tableau

A análise de dados avançada, a transformação digital e uma cultura empresarial ágil deixaram de ser tendências e já fazem parte dos processos necessários para estabelecer diferenciais competitivos, aumentar produtividade e resultados das empresas.

No artigo sobre tendências e realidades na Gestão Empresarial, abordei a análise de dados e transformação digital como ações importantes que merecem investimento.

Ferramentas como Power BI, Tableau, Python e tantas outras que deverão surgir, fazem e farão parte de sistemas de inovação nos negócios empresariais, sobretudo, quando assertividade e agilidade são cada vez mais exigidas aos gestores.

A análise de dados desempenha um papel fundamental na tomada de decisão empresarial, pois fornece insights valiosos que ajudam as organizações a entenderem melhor seus negócios, identificar oportunidades, antecipar tendências e tomar decisões mais informadas e estratégicas. Kotler (2010) já vislumbrava o acúmulo de dados cada vez maior e destacava a necessidade de ferramentas de análise capazes de tratar, organizar e analisar este tesouro para cada empresa em seus segmentos de mercado.

Com o aumento exponencial da quantidade de dados disponíveis atualmente, as empresas que conseguem aproveitar efetivamente esse grande volume de dados, têm uma vantagem competitiva de grande relevância.

Benefícios da Análise de Dados

  1. Identificação de Tendências e Padrões: a análise de dados permite identificar tendências e padrões ocultos nos dados, o que pode ajudar as empresas a prever futuros comportamentos do mercado e ajustar suas estratégias de acordo.
  2. Tomada de Decisão Baseada em Evidências: ao utilizar dados concretos e análises precisas, as decisões empresariais são fundamentadas em evidências sólidas, reduzindo a margem de erro e aumentando a probabilidade de sucesso.
  3. Melhoria da Eficiência Operacional: ao identificar áreas de melhoria e otimização com base em análises de dados, as empresas podem aumentar sua eficiência operacional e reduzir custos desnecessários.
  4. Personalização e Segmentação de Mercado: a análise de dados permite uma compreensão mais profunda dos clientes, possibilitando a personalização de produtos e serviços e uma segmentação de mercado mais eficaz.

Power Bi versus Tableau

  1. Power BI: ferramenta da Microsoft para análise de dados empresariais que oferece recursos poderosos de visualização e integração com outras ferramentas Microsoft.
  2. Tableau: uma das ferramentas líderes de mercado para visualização de dados e análises interativas.

Boas práticas em análise de dados

 

  1. Definição de Objetivos Claros:

Antes de realizar qualquer análise, é fundamental ter objetivos claros e bem definidos para garantir que os resultados sejam relevantes para a tomada de decisão.

  1. Qualidade dos Dados: garantir a qualidade dos dados é essencial para obter insights precisos e confiáveis. Isso inclui a limpeza, organização e validação dos dados antes da análise.
  2. Visualização de Dados: utilizar visualizações de dados eficazes, como gráficos e dashboards interativos, para facilitar a compreensão e a interpretação dos dados.
  3. Atualização Regular: os dados estão em constante mudança, por isso é importante atualizar regularmente as análises para garantir que as decisões sejam baseadas em informações recentes e relevantes.

Segmentos de mercado com maior relevância

Indústria: a análise de dados é fundamental na indústria de transformação para identificar gargalos comerciais, administrativos e de produção com vistas à otimização de processos e ganhos de produtividade.

Varejo: a análise de dados é crucial para o varejo, pois ajuda a entender o comportamento do consumidor, otimizar o inventário e melhorar a experiência do cliente.

Finanças: no setor financeiro, a análise de dados é essencial para a gestão de riscos, detecção de fraudes, previsão de tendências de mercado e tomada de decisões de investimento.

Saúde: na área da saúde, a análise de dados pode ser usada para melhorar o diagnóstico, personalizar tratamentos, prever surtos de doenças e otimizar o uso de recursos.

Tecnologia: empresas de tecnologia utilizam a análise de dados para melhorar produtos, personalizar experiências de usuário e identificar novas oportunidades de mercado.

Como visto aqui, a análise de dados é uma ferramenta poderosa e imprescindível que pode transformar a maneira como as empresas operam e tomam decisões. Ao adotar as melhores práticas e utilizar as ferramentas certas, as empresas podem aproveitar ao máximo o potencial dos dados para impulsionar o crescimento e a inovação.

Exemplo de utilização

Estudo de Caso Hipotético: Análise de Vendas de uma indústria

Objetivo: Analisar o desempenho de vendas de uma indústria ao longo do tempo e identificar padrões e tendências para orientar decisões estratégicas.

Análise:

  1. Coleta de Dados: Importar dados de vendas de diferentes lojas e regiões, incluindo informações como data da venda, valor da venda, produto vendido, região, entre outros.
  2. Transformação de Dados: Limpar e transformar os dados conforme necessário, como formatar datas, agrupar informações por mês ou ano, e calcular métricas adicionais, como total de vendas, penetração geográfica, dados demográficos e comportamentais dos eventos de vendas.
  3. Modelagem de Dados: Criar um modelo de dados que relacione as tabelas de vendas, produtos e regiões, permitindo análises mais avançadas e pormenorizadas.
  4. Visualização de Dados: Criar gráficos e dashboards para visualizar o desempenho de vendas ao longo do tempo, comparar o desempenho de diferentes segmentos de produtos e equipes ou regiões. Identificar padrões e tendências.
  5. Análise de Tendências: Utilizar as ferramentas de análise para identificar tendências de vendas, como picos sazonais, crescimento ao longo do tempo, comportamento dos clientes, preços e produtos mais vendidos em diferentes regiões.
  6. Tomada de Decisão: Com base nas análises realizadas, a empresa pode tomar decisões estratégicas, como ajustar o estoque de produtos de acordo com a demanda, identificar oportunidades de expansão para novos segmentos e regiões, e desenvolver campanhas de marketing direcionadas com base nas preferências dos clientes.

Benefícios da análise 

Visão Holística: Visualização clara e abrangente do desempenho de vendas da empresa, permitindo uma visão global da operação.

Identificação de Oportunidades: Identificação de oportunidades de melhoria e crescimento com base em padrões e tendências identificados nos dados.

Tomada de decisão informada: Basear decisões estratégicas em dados concretos e análises precisas, reduzindo a margem de erro e aumentando a eficácia das decisões. 

Power BI no Marketing

 

O Power BI é uma ferramenta poderosa para análise de dados de Marketing, oferecendo diversas vantagens que podem impulsionar a eficácia das campanhas e estratégias.

Irei explorar algumas das principais vantagens e boas práticas ao usar o Power BI para análise de dados de marketing.

  1. Visualizações Interativas: O Power BI permite criar visualizações interativas e dinâmicas, como gráficos, mapas e tabelas, que ajudam a identificar padrões e tendências nos dados de marketing. Por exemplo, é possível criar um painel que mostra o desempenho das campanhas em diferentes regiões geográficas, permitindo uma análise mais detalhada.
  1. Integração de Dados: Uma das principais vantagens do Power BI é sua capacidade de integrar dados de diferentes fontes, como redes sociais, Google Analytics, CRM e planilhas. Isso permite consolidar todas as informações relevantes em um único local, facilitando a análise e tomada de decisão.
  1. Análise Preditiva: Com o Power BI, é possível utilizar técnicas de análise preditiva para prever resultados futuros com base nos dados históricos. Por exemplo, é possível prever o desempenho de uma campanha com base no histórico de vendas e dados demográficos.
  1. Personalização e Flexibilidade: O Power BI oferece uma ampla gama de opções de personalização, permitindo adaptar os relatórios e painéis às necessidades específicas da equipe de marketing. Além disso, é possível atualizar os dados em tempo real, garantindo que as informações estejam sempre atualizadas.
  1. Automatização de Processos: O Power BI pode automatizar muitos processos de análise de dados, como a atualização de relatórios e o envio de alertas. Isso ajuda a economizar tempo e recursos, permitindo que a equipe de marketing se concentre em atividades mais estratégicas.
  1. Colaboração e Compartilhamento: O Power BI facilita a colaboração entre os membros da equipe de Marketing e demais áreas da empresa, permitindo que compartilhem relatórios e insights de forma rápida e segura. Isso ajuda a garantir que todos tenham acesso às informações necessárias para tomar decisões informadas.

Claramente, o Power BI e Tableau oferecem uma série de vantagens para análise de dados de marketing, incluindo visualizações interativas, integração de dados, análise preditiva, personalização e flexibilidade, automatização de processos e colaboração.

Ao utilizar o Power BI de forma eficaz, as equipes de marketing podem obter insights valiosos que impulsionam o sucesso das campanhas e estratégias.

Power BI no RH

 

A análise de dados em Recursos Humanos apresenta um papel crucial na tomada de decisões estratégicas e no aprimoramento das práticas de gestão de pessoas dentro das organizações. Através da coleta, organização e interpretação de dados, o RH pode obter insights valiosos sobre o desempenho dos colaboradores, identificar tendências, prever necessidades futuras e, assim, contribuir de forma significativa para o sucesso da empresa.

Uma das principais áreas em que a análise de dados é fundamental é no recrutamento e seleção de talentos. Utilizando ferramentas de análise, o RH pode identificar quais são os canais de recrutamento mais eficazes, quais competências são mais relevantes para determinadas funções e até mesmo prever o potencial de sucesso de um candidato com base em dados históricos. Isso não só agiliza o processo de contratação, como também aumenta a probabilidade de seleção de candidatos mais qualificados e alinhados com a cultura da empresa.

Além do recrutamento, a análise de dados também é fundamental na gestão de desempenho e desenvolvimento de talentos. Através da análise de indicadores-chave de desempenho (KPIs), o RH pode identificar padrões de comportamento, identificar áreas de melhoria e fornecer feedback mais objetivo e direcionado aos colaboradores. Isso não apenas aumenta a eficiência e a produtividade individual, mas também contribui para a criação de um ambiente de trabalho mais motivador e engajador.

Outra área em que a análise de dados tem um impacto significativo é na gestão da rotatividade de pessoal. Ao analisar dados sobre os motivos de saída dos colaboradores, o RH pode identificar padrões e fatores de risco, permitindo que a empresa implemente medidas preventivas para reter talentos-chave. Isso é especialmente importante para fortalecer o employer branding e desenvolver o employee experience, já que a perda de talentos tem impacto significativo nos resultados financeiros e na reputação da empresa.

A análise de dados no RH é essencial para promover uma gestão mais eficiente e estratégica das pessoas dentro das organizações. Ao utilizar dados avançados para embasar suas decisões, o RH pode melhorar a qualidade das contratações, aumentar a produtividade e o engajamento dos colaboradores, reduzir custos com rotatividade e, em última análise, contribuir para o sucesso e a sustentabilidade da empresa.

Produção

 

A análise de dados na linha de produção também é fundamental na otimização dos processos, no aumento da eficiência operacional e na redução de custos. Ao coletar e analisar dados em tempo real, as empresas podem identificar oportunidades de melhoria, prever falhas e tomar decisões mais informadas para garantir a produção eficiente e de alta qualidade.

Uma das principais áreas em que a análise de dados é crucial é na manutenção preditiva. Através da análise de dados de sensores e equipamentos, as empresas podem prever quando uma máquina pode falhar e realizar manutenção preventiva, evitando assim paradas não planejadas e reduzindo o tempo de inatividade da linha de produção. Isso não só aumenta a disponibilidade dos equipamentos, como também prolonga sua vida útil e reduz os custos de manutenção.

Além da manutenção, a análise de dados também é essencial para otimizar o processo de produção. Ao analisar dados sobre o desempenho da linha de produção, como velocidade, tempo de ciclo e taxa de defeitos, as empresas podem identificar gargalos, identificar oportunidades de melhoria e ajustar o processo para aumentar a eficiência e a produtividade. Isso pode incluir a reorganização da linha de produção, a modificação de parâmetros de processo ou a introdução de novas tecnologias e práticas de trabalho.

Outro benefício da análise de dados na linha de produção é a capacidade de melhorar a qualidade do produto final. Ao analisar dados sobre o processo de produção e a qualidade do produto, as empresas podem identificar padrões de defeitos, identificar as causas raiz e implementar medidas corretivas para reduzir a taxa de defeitos e melhorar a satisfação do cliente.

Ao utilizar dados para monitorar e otimizar os processos de produção, as empresas podem reduzir custos, aumentar a produtividade e a qualidade do produto e, em última análise, aumentar sua lucratividade e sustentabilidade a longo prazo.

Financeiro

 

Vantagens da Análise de dados no departamento Financeiro:

  1. Melhorias na Previsão Financeira: A análise de dados permite prever com maior precisão tendências financeiras futuras, como receitas, despesas e fluxo de caixa. Isso ajuda na elaboração de orçamentos mais precisos e na identificação de oportunidades de economia.
  2. Identificação de Padrões e Anomalias: Através da análise de dados, é possível identificar padrões de gastos, receitas e investimentos. Além disso, ela também ajuda a identificar anomalias que possam indicar fraudes ou erros nos registros financeiros.
  3. Otimização de Processos Financeiros: Com a análise de dados, é possível identificar áreas onde os processos financeiros podem ser otimizados, reduzindo custos e aumentando a eficiência operacional.
  4. Suporte à Tomada de Decisões: Os dados fornecem uma base objetiva para a tomada de decisões financeiras, auxiliando os gestores a escolherem as melhores opções com base em evidências sólidas.
  5. Aumento da Competitividade: Empresas que utilizam análise de dados financeiros têm uma vantagem competitiva, pois conseguem adaptar-se mais rapidamente às mudanças do mercado e antecipar tendências.

Exemplos de Aplicação da Análise de Dados no Departamento Financeiro:

  1. Análise de Fluxo de Caixa: Utilizando dados históricos, é possível prever com maior precisão o fluxo de caixa futuro, auxiliando na gestão financeira.
  2. Análise de Rentabilidade de Clientes: Identificar os clientes mais rentáveis e os menos rentáveis pode ajudar na tomada de decisões estratégicas de marketing e vendas.
  3. Detecção de Fraudes: A análise de padrões de transações pode ajudar a identificar possíveis fraudes, como pagamentos duplicados ou transações suspeitas.
  4. Gestão de Riscos: Analisar dados financeiros pode ajudar a identificar e mitigar riscos financeiros, como flutuações cambiais ou mudanças regulatórias.

Power BI versus Tableau: principais diferenças

O Power BI e o Tableau são ferramentas excelentes para análise de dados empresariais podendo tratar um volume considerável de dados variáveis e transformá-los em informações úteis para as tomadas de decisão. Portanto são úteis para segmentos de negócios que geram histórico robusto de dados.

Gerentes e analistas que realizam uso técnico de seus recursos, permitem elevar o grau de inteligência mercadológica de forma considerável.

Power BI

– Desenvolvedor: Microsoft

– Lançamento: 2013

– Integração: Forte integração com o ecossistema Microsoft, como Excel, Azure, SQL Server, entre outros.

– Preços: Planos com preços acessíveis, incluindo uma versão gratuita com recursos limitados.

– Facilidade de Uso: Interface intuitiva e familiar para usuários do Microsoft Office.

– Visualização de Dados: Boa variedade de gráficos e visualizações, mas pode ser menos flexível em comparação com o Tableau.

– Capacidade de Processamento: Pode ser menos robusto para conjuntos de dados muito grandes em comparação com o Tableau.

Pontos fortes do Power BI:

  1. Integração com o ecossistema Microsoft, facilitando o acesso e a manipulação de dados de fontes como Excel, Azure e SQL Server.
  2. Preços acessíveis, com uma versão gratuita que oferece recursos básicos. 3. Interface intuitiva e fácil de usar para usuários do Microsoft Office.

Pontos fracos do Power BI:

  1. Menos flexível em termos de visualizações e customização em comparação com o Tableau.
  2. Pode ser menos robusto para manipular conjuntos de dados muito grandes.

Tableau

– Desenvolvedor: Tableau Software (adquirido pela Salesforce)

– Lançamento: 2003

– Integração: Integração com várias fontes de dados e sistemas, mas não tão forte quanto o Power BI com o ecossistema Microsoft.

– Preço: Geralmente mais caro que o Power BI, com opções de licenciamento por usuário ou por servidor.

– Facilidade de Uso: Interface intuitiva e fácil de aprender, com grande foco na visualização de dados.

– Visualização de Dados: Oferece uma ampla gama de opções de visualização altamente customizáveis e interativas.

– Capacidade de Processamento: Geralmente mais robusto para lidar com grandes conjuntos de dados e análises complexas.

Pontos fortes do Tableau:

  1. Variedade e flexibilidade de visualizações, permitindo a criação de dashboards altamente personalizados e interativos.
  2. Capacidade robusta de processamento para lidar com grandes conjuntos de dados e análises complexas.
  3. Interface intuitiva e fácil de aprender, com foco na visualização de dados.

Pontos fracos do Tableau:

  1. Preço geralmente mais alto que o Power BI, o que pode ser uma barreira para pequenas empresas ou usuários individuais.
  2. Integração com o ecossistema Microsoft pode não ser tão forte quanto a do Power BI.

Em suma, o Power BI é mais acessível e integrado com o ecossistema Microsoft (e isso é uma grande vantagem), enquanto o Tableau oferece uma maior variedade e flexibilidade de visualizações, além de uma capacidade robusta de processamento para análises complexas. A escolha entre as duas ferramentas dependerá sempre das necessidades específicas da empresa e do uso pretendido e, é claro, do gosto do usuário.

Tomada de decisão

Criar dashboards para o acompanhamento em tempo real dos principais indicadores torna-se imperativo para gestores que buscam ao mesmo tempo assertividade e celeridade em suas tomadas de decisão.

Muitos ecossistemas empresariais podem melhorar seus resultados em produtividade. Áreas como marketing, comercial, produção, RH e financeira podem se beneficiar diretamente com uma gestão técnica e baseada em dados geográficos, demográficos e comportamentais.

 

O volume e variedade de dados gerados exigem maior velocidade de tratamento e análise que por sua vez demandam profissionais que dominem como Power BI (exemplo acima), Tableau e demais ferramentas.

Para citar apenas um exemplo, na área de negócios, uma fórmula matemática comum que auxilia na tomada de decisão é a fórmula para calcular o Ponto de Equilíbrio (PE).

O Ponto de Equilíbrio é o nível de vendas necessário para que uma empresa cubra todos os seus custos, sem gerar lucro nem prejuízo. Essa informação é crucial para a gestão financeira e para a definição de estratégias de precificação e de volume de produção.

A fórmula do Ponto de Equilíbrio em unidades é:

Análise de Dados

Por exemplo, se uma empresa tem custos fixos de R$ 50.000, um preço de venda por unidade de R$ 100 e um custo variável por unidade de R$ 60, o cálculo do Ponto de Equilíbrio seria:

Análise de Dados

Isso significa que a empresa precisa vender 1.250 unidades para atingir o ponto de equilíbrio, ou seja, para cobrir todos os seus custos. A partir desse ponto, cada unidade adicional vendida contribuirá para gerar lucro.

 

E os gestores da sua empresa? Têm utilizado ferramentas de análise de dados para a melhor tomada de deciões? 

 
Citação a CARVALHO, S.

Saulo Carvalho é Mestre em Gestão e Planejamento (UNITAU) stricto-sensu. Pós-Graduado em Comunicação e Marketing Empresarial (UMESP) lato-sensu, Graduado em Administração de Marketing (UMESP). Admitido em regime especial ao Doutorado sobre Pesquisa Operacional (ITA – Instituto Tecnológico de Aeronáutica e Universidade Federal de São Paulo).

Consultor empresarial com atuações no Brasil e América Latina. Ministra disciplinas de Administração, Marketing, Pesquisa e Planejamento Estratégico aos cursos superiores de Administração, Marketing e Engenharia. É pesquisador sobre Gestão, Marketing e Ambiente Econômico. Desenvolve e aplica pesquisas científicas sobre Gestão e Marketing.

LEIA OS TERMOS DE USO ©

Referências

KOTLER, Philip. KARTAJAYA, Hermawan. SETIAWAN, Iwan. Marketing 3.0, as forças que estão definindo o novo marketing centrado no ser humano.1° ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010.

 

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