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O poder da cartografia de dados nos cuidados de saúde: benefícios, casos de utilização e tendências futuras. À medida que o sector dos cuidados de saúde e as suas tecnologias de apoio se expandem rapidamente, é gerada uma quantidade imensa de dados e informações. As estatísticas mostram que cerca de 30% do volume mundial de dados é atribuído ao sector dos cuidados de saúde, com uma taxa de crescimento prevista de quase 36% até 2025. Isto indica que a taxa de crescimento é muito superior à de outras indústrias, como a indústria transformadora, os serviços financeiros e os meios de comunicação e entretenimento.
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Comparação entre Looker e Power BI: revelando a melhor ferramenta de BI

12 de agosto de 2025 20 min de leitura
Resumir o artigo com AI

Vamos diretos ao assunto: Power BI é frequentemente a escolha mais fácil se já estiver a viver no ecossistema Microsoft. É rápido, visual e familiar. LookerPor outro lado, o Git é construído para algo mais profundo, para equipes que favorecem a modelagem de dados, fluxos de trabalho baseados em Git e arquitetura limpa em escala. Eu trabalhei extensivamente com ambos, e posso dizer que eles não são intercambiáveis. Eles foram criados com prioridades diferentes em mente.

Portanto, não, isto não é mais um resumo de "qual é o melhor?", mas sim: Que ferramenta se adapta à forma como a sua empresa funciona e à forma como pretende que ela cresça?

É a isso que vos vou ajudar a responder.

Neste guia, vou guiá-lo através das compensações realistas, desde preços e integração até fluxos de trabalho CI/CD e pontos problemáticos de escalonamento - tudo com base no trabalho prático com clientes reais. Se estiver a ponderar seriamente Looker vs Power BINo artigo "A ferramenta", mostrarei onde cada uma se destaca, onde fica aquém e como fazer a melhor escolha para a sua configuração.

Looker vs Power BI: Qual é a ferramenta de Business Intelligence ideal?

Não existe um vencedor universal. Simplificando, a melhor ferramenta de BI depende do que a sua empresa mais valoriza: velocidade, controlo, custo ou colaboração. Power BI funciona de forma brilhante para as equipas que necessitam de painéis de controlo rápidos e que operam no ecossistema Microsoft. O Looker, por outro lado, oferece um grande valor quando os pipelines de dados são complexos e a consistência entre departamentos é uma necessidade.
Se tiver pouco tempo (ou se estiver a apresentar isto à sua equipa executiva), eis uma tabela rápida que resume as principais diferenças:

Ângulo estratégicoPower BILooker
Tecnologia ADNBaseado no ecossistema Microsoft; melhor utilizado com Azure, Excel, etc.Cloud-nativo e alinhado com o Google; concebido para infra-estruturas de dados modernas
Público principalUtilizadores empresariais, analistas e equipas técnicas híbridasEngenheiros de dados e equipas de desenvolvimento familiarizados com fluxos de trabalho SQL + Git
Mentalidade de integraçãoIntegração perfeita com a pilha da MicrosoftAgnóstico em relação aos dados; flexível entre plataformas de nuvem e bases de dados
Esforço de adoção e formaçãoBaixa barreira à entrada; intuitivo para equipas com conhecimentos de ExcelA curva de aprendizagem mais elevada favorece as equipas com talento interno em matéria de dados
Comunidade e recursosGrande base de utilizadores, fóruns ricos, muitas instruçõesMais pequena, mas especializada; mais apoio direto, menos conteúdos de crowdsourcing

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Uma comparação aprofundada de Looker vs Power BI

Antes de escolher uma ferramenta de BI, é necessário saber como se comportam na realidade. Vamos analisar as principais diferenças.

Power BI vs Looker: estratégias de implantação

Power BI suporta implementações na nuvem e no local, o que é uma grande vantagem para as organizações com sistemas antigos, regras de conformidade rigorosas ou ambientes de TI híbridos. A solução baseada na nuvem Serviço Power BI é rápido de lançar e integra-se perfeitamente com o Microsoft 365, enquanto o Servidor de relatórios Power BI oferece uma opção no local, embora tenha em atenção que implica uma manutenção mais manual e actualizações mais lentas.

LookerO Power BI, por outro lado, foi criado para a nuvem desde o início. Não oferece uma versão tradicional no local como o Power BI, mas suporta implementações alojadas pelo cliente em ambientes de nuvem. A contrapartida? Uma configuração mais simples, actualizações automáticas e escalabilidade nativa que cresce com o seu negócio.

Opções de implementação do Power BI vs. Looker
  • Escolha Power BI se estiver num sector regulamentado (como o sector financeiro ou governamental) ou ligado a uma infraestrutura local. Selecionar Looker se pretender uma solução totalmente nativa da cloud que seja rápida de implementar e fácil de escalar.

Power BI vs Looker: integração e compatibilidade de dados

Power BI é uma solução natural para as empresas que já investiram no ecossistema Microsoft. Liga-se sem esforço ao Excel, Azure, Dynamics 365, e SharePointcriando uma experiência suave de ponta a ponta. Mas não está limitado à Microsoft; os conectores estão disponíveis para AWS, Google Cloud, Salesforce, SAPe muito mais. Tenha apenas em atenção que algumas integrações podem necessitar de configuração adicional ou de ferramentas de terceiros para tirar o máximo partido das mesmas.

Looker é agnóstico em relação à nuvem e foi criado com pilhas de dados modernas em mente. Ele se conecta nativamente aos principais armazéns em nuvem, como BigQuery, Snowflake e Redshift, bem como a uma ampla gama de plataformas SaaS e APIs personalizadas. Ao contrário do Power BI, o Looker não extrai nem armazena dados; executa consultas SQL em tempo real diretamente no seu armazém de dados, o que lhe dá informações em tempo real sem duplicar ou mover dados.

  • Escolha Power BI se a sua pilha de tecnologia gira em torno de ferramentas e serviços da Microsoft. Selecionar Looker se estiver a trabalhar em várias nuvens, armazéns e sistemas baseados em SQL.

Power BI vs Looker: ETL e armazenamento de dados

Power BI inclui o Power Query, uma ferramenta ETL poderosa e visual. Pode limpar, remodelar e fundir dados utilizando uma IU que é intuitiva mesmo para utilizadores não técnicos. Esta é uma das principais razões pelas quais o Power BI é tão popular entre as equipas empresariais.

Looker não faz ETL nativamente, espera que os dados já estejam no seu armazém. A sua função é efetuar a transformação e a modelação em tempo de consulta com base nesses dados. Obtém dados de fontes activas utilizando SQL, coloca os resultados em cache e permite-lhe definir transformações utilizando LookML, a sua linguagem de modelação personalizada. É preciso e reutilizável, mas tem uma curva de aprendizagem mais acentuada.

Nota: Embora o Power BI possa consultar dados em tempo real usando DirectQuery, a maioria de seus recursos exclusivos (como painéis rápidos e modelagem avançada) pressupõe que os dados sejam importados para a memória. O DirectQuery existe, mas as compensações de desempenho e as limitações das funcionalidades levam frequentemente as equipas a optar pelo modo de memória para tudo o que vá além dos relatórios básicos.

  • Escolha o Power BI se pretender uma experiência ETL de arrastar e largar. É ideal para utilizadores empresariais que necessitam de limpar, moldar e visualizar dados rapidamente sem conhecimentos técnicos profundos. Selecionar Looker se estiver a criar modelos de dados centralizados e governados que suportam dezenas de relatórios entre equipas. Proporciona-lhe controlo de versões, reutilização e lógica consistente em todo o sistema.

Power BI vs Looker: Processo de CI/CD

Looker suporta CI/CD real através do Git. Pode controlar a versão dos seus modelos, ramificar, rever e implementar, tal como um software. Para as equipas de BI que tratam os dashboards como código, isto é uma mudança de jogo.

Tradicionalmente, Power BI dependia de ficheiros .pbix editados por um programador de cada vez. Sem controlo de versões, sem ramificações e com muitos passos manuais. Mas isso está a mudar.

Com o novo Projectos Power BI (.pbip) e integração de DevOps Azure, a Microsoft introduziu uma opção moderna de CI/CD. Permite o controlo de versões, a colaboração em equipa e as implementações automatizadas, mas requer configuração adicional e familiaridade com DevOps.

Power BI vs Looker: Processo de CI/CD
  • Selecionar Looker se quiser um experiência Git-nativa sem falhas e controlo de versões integrado. É simples, elegante e concebido para o desenvolvimento colaborativo de BI desde o início. Escolha Power BI se a sua equipa estiver empenhada em Azure DevOps e está pronto para criar um pipeline de CI/CD. Já não está para trás, apenas mais prático.

Power BI vs Looker: visualização de dados

Power BI é o rei dos painéis de arrastar e soltar. Os seus visuais são intuitivos, personalizáveis e acessíveis mesmo para não analistas. Com suporte para consultas em linguagem natural e um mercado aberto para visuais personalizados, é muito fácil de utilizar. No entanto, poderá ter problemas com gráficos de terceiros.

Looker dá-lhe controlo total, mas espera mais de si. Os elementos visuais são personalizáveis, mas são frequentemente construídos com código. Isso dá-lhe precisão, o que é ótimo para programadores e engenheiros de dados, mas a curva de aprendizagem é mais acentuada.

Nome da visualização de dados Looker vs Power BI: power-bi-looker-reports
  • Power BI ganha pela rapidez e polimento. Looker ganha pelo controlo e reutilização. Escolha com base em quem está a criar e a manter os seus painéis.

Power BI vs Looker: segurança e conformidade

Ambas as ferramentas oferecem segurança de nível empresarial. Power BI baseia-se no Azure AD, oferece controlo de acesso baseado em funções através de funcionalidades como Segurança ao nível da linha e ao nível do objetoe suporta políticas DLP. É um ajuste natural para os modelos de segurança nativos da Microsoft.

Looker tem uma abordagem um pouco mais granular. O seu acesso baseado em funções é mais personalizável e inclui governação centralizada, alertas, auditoria detalhada e regras de segurança dinâmicas definidas diretamente no código LookML. É especialmente forte em ambientes com várias equipas, onde o acesso aos dados tem de ser ajustado entre domínios.

Power BI vs Looker: comparação de segurança e conformidade
  • Escolha Power BI se o seu modelo de segurança for construído em torno do Azure e das ferramentas da Microsoft. Ele se encaixa perfeitamente nas políticas corporativas e nos fluxos de trabalho de governança. Selecionar Looker se precisar de acesso granular a dados entre equipas ou regiões. O seu controlo centralizado facilita a gestão de permissões em escala.

Power BI vs Looker: personalização

Power BI dá-lhe liberdade no frontend. Pode arrastar, largar, redimensionar, fixar e criar temas. Dá aos utilizadores um controlo criativo. Quer criar um painel de controlo executivo em 15 minutos? Provavelmente sim. Existe até uma galeria da comunidade para visuais personalizados.

No entanto, essa abertura tem algumas desvantagens: não há normas visuais impostas, o que significa que os painéis podem tornar-se inconsistentes rapidamente, a menos que os bloqueie internamente.

Looker adopta a abordagem oposta. É mais rígido por defeito, mas profundamente personalizável através de código. Se quiser gráficos perfeitos construídos exatamente de acordo com as especificações e componentes reutilizáveis por todas as equipas, o Looker é a solução. Mas terá de o escrever, não de clicar nele.

  • Pessoalmente, prefiro o Power BI para a criação rápida de protótipos e relatórios ad hoc. É como um quadro branco com botões. Mas quando os clientes precisavam de painéis de controlo para escalar 20 departamentos sem caos visual, o controlo rigoroso do Looker tornou-se uma bênção.

Os seus painéis de controlo devem falar a mesma língua com todas as equipas - nós fazemos com que isso aconteça.

Unificar métricas

Power BI vs Looker: curva de aprendizagem e usabilidade

A curva de aprendizagem depende inteiramente de quem está a utilizar a ferramenta e do que está a tentar fazer.

Para os criadores (analistas, programadores ou engenheiros de dados), o Power BI é mais fácil de começar. A sua interface semelhante à do Excel e o design visual de arrastar e largar tornam a ligação de dados e a criação de dashboards uma experiência rápida. É possível passar de dados brutos a relatórios em horas. Dito isto, dominar o DAX para uma lógica mais avançada leva tempo e introduz frequentemente uma segunda curva de aprendizagem.

O Looker, por outro lado, exige mais antecipadamente. Os construtores precisam de aprender LookML, controlo de versões via Git e princípios de modelação adequados. Não é difícil quando se está no ritmo. Mas não é algo que a maioria dos analistas possa simplesmente "aprender". Foi concebido para equipas com uma base técnica.

Para os utilizadores empresariais (os "exploradores"), a história inverte-se. Uma vez implementado o modelo Looker, este proporciona uma experiência mais segura e orientada. As métricas são pré-definidas, a lógica é bloqueada e os utilizadores podem explorar com confiança sem quebrar nada. No Power BI, os utilizadores empresariais ainda podem explorar os dados, mas se saírem do caminho guiado, podem facilmente introduzir inconsistências sem se aperceberem.

  • Resumindo: o Power BI reduz a barreira à entrada. O Looker aumenta-a, mas com melhores protecções quando se entra.

"A forma como a sua equipa aprende uma ferramenta de BI é importante, mas o que é mais importante é a forma como a sua empresa mantém a confiança nos dados ao longo do tempo. O Power BI é frequentemente distribuído pelos departamentos, o que pode levar a uma lógica inconsistente. O Looker, por conceção, centraliza essa responsabilidade, o que compensa em termos de clareza a longo prazo."

Dmitry Nazarevich

CTO

  • Para BI self-service e adoção rápida? Power BI. Para dados controlados e consistência a longo prazo? Looker.

Power BI vs Looker: comunidade e suporte

Power BI tem uma das maiores comunidades no mundo do BI. Entre fóruns, tutoriais do YouTube e MVPs, o suporte está em todo o lado. Mas encontrar a resposta certa no meio do ruído pode levar tempo.

Looker tem uma comunidade mais pequena, mas mais unida. É mais centrada no desenvolvimento, muitas vezes proporcionando discussões de maior qualidade. No entanto, é possível encontrar obstáculos sem o suporte dedicado do fornecedor.

  • Se pretende ser abrangente, opte pelo Power BI. Se valoriza a profundidade e a especificidade, o Looker está em vantagem.

Power BI vs Looker: experiência móvel

Power BI's A aplicação móvel é um ponto forte. É reactiva, segura e suporta a personalização do layout para ecrãs pequenos. Prepare-se apenas para gastar tempo a adaptar os painéis para dispositivos móveis, uma vez que nem sempre se adaptam automaticamente.

Looker adopta uma abordagem mais leve. Adapta os painéis de controlo utilizando regras de disposição, mas não possui uma aplicação nativa com todas as funcionalidades. É funcional, mas menos cativante em dispositivos móveis, especialmente para os executivos que esperam experiências polidas e que privilegiem o toque.

Comparação da aplicação móvel Power BI vs. Looker
  • Escolha Power BI se o acesso móvel for uma prioridade para os seus intervenientes - proporciona uma experiência de aplicação mais refinada e personalizável. Escolha o Looker se o acesso móvel não for essencial e se preferir uma visualização simplificada e só de leitura em movimento.

Power BI vs Looker: modelo de preços e escalabilidade

Power BI é mais fácil de orçamentar, especialmente no início. Oferece uma versão gratuita, e o plano Pro de nível básico a $14/mês por utilizador é suficiente para a maioria das equipas que estão a começar. O plano Premium ($24/mês) oferece mais desempenho e capacidades de partilha. É bom se estiver a escalar dentro do Microsoft 365.

Os preços da Looker são personalizados e tende a ser mais elevado. Combina uma taxa de plataforma de base com tipos de licença (programadores vs. visualizadores) e custos baseados na utilização em função do volume de consultas ou chamadas de API. As configurações empresariais começam normalmente por volta de $3,000-$5,000 por mês e são escalonadas de acordo com as suas necessidades. Este modelo pode ser mais económico se tiver uma utilização de BI pesada e complexa.

  • Escolha Power BI se pretender preços previsíveis de nível de entrada e uma forte integração do Microsoft 365. Selecionar Looker se precisar de um modelo escalável, baseado na utilização, concebido para ambientes de BI complexos e de elevada procura.

Não deixe que dados isolados bloqueiem as decisões. Nós centralizamo-los para si.

Ligar fontes

Conclusão: os pontos fortes distintivos do Power BI e do Looker

Se chegou até aqui, talvez tenha chegado à mesma conclusão que eu: o Power BI e o Looker não estão a competir no mesmo campo de jogo. Foram criados para equipas, prioridades e infra-estruturas diferentes.

Power BI é ideal se precisar de resultados rápidos, ampla adoção e configuração mínima. É uma ferramenta madura, com uma enorme comunidade e uma curva de aprendizagem reduzida, o que é excelente para utilizadores empresariais e equipas que já estão familiarizadas com a pilha da Microsoft. Já vi empresas implementarem dezenas de dashboards em dias, com muito pouco envolvimento de TI. Este tipo de velocidade é importante.

Vantagens do Power BI de 8 núcleos

LookerPor outro lado, a solução de dados da Microsoft foi criada para a profundidade. Ele prospera em ambientes onde a governança de dados, a consistência do modelo e a complexidade de várias fontes são críticas. Se tiver uma equipa de dados centralizada ou precisar de um controlo rigoroso sobre a forma como as métricas são definidas e reutilizadas, o Looker oferece-lhe essa arquitetura e a flexibilidade para crescer sem repintar todos os painéis sempre que o esquema muda.

7 principais vantagens do Looker

Então, qual é que deve escolher? Depende de onde está e para onde vai. Se está apenas a começar ou a criar um BI interno para as equipas de vendas e operações, o Power BI é muitas vezes a solução mais rápida. Mas se estiver a gerir fluxos de dados complexos, a suportar várias unidades empresariais ou a pensar a longo prazo em análises governadas e escaláveis, vale a pena o esforço inicial do Looker.

E se ainda não tem a certeza ou já está a planear uma transformação de BI, nós podemos ajudar. Na Innowise, ajudamos as empresas a escolher, implementar e desenvolver as soluções de BI corretas com base nos seus desafios do mundo real e não apenas nas folhas de especificações do software.

FAQ

Como é que decido entre o Google Looker e o Power BI para a minha empresa?

Comece por avaliar a sua pilha de tecnologia atual e a forma como as suas equipas utilizam os dados. Se você já estiver executando na Microsoft (Excel, Azure, Teams), o Power BI parecerá uma extensão de sua configuração existente. Mas se os seus dados residem em várias plataformas, armazéns ou nuvens, o Looker oferece a flexibilidade de modelar e gerenciar tudo isso em um só lugar. Tudo depende do grau de centralização da sua governação de dados e de quem está a conduzir os seus esforços de BI, quer sejam utilizadores empresariais ou uma equipa de dados dedicada.

Sim, mas há um senão. O Looker é nativo da nuvem, mas pode absolutamente se conectar a bancos de dados locais, como PostgreSQL, MySQL ou Oracle. A chave é configurar o acesso seguro por meio de drivers JDBC e gerenciar essa conexão de forma inteligente. Se a sua configuração é híbrida ou está em transição para a nuvem, o Looker lida bem com isso. Basta estar pronto para um pouco mais de configuração em comparação com uma pilha totalmente nativa da nuvem.

Depende da sua definição de "melhor". O Looker não armazena dados, faz consultas em tempo real a partir do seu armazém, pelo que o seu desempenho depende da otimização do seu backend. Mas quando combinado com ferramentas como BigQuery ou Snowflake, ele lida perfeitamente com conjuntos de dados grandes e complexos. O Power BI carrega os dados para a memória, o que pode ser extremamente rápido para conjuntos de dados selecionados, mas pode ceder sob pressão se estiver a processar milhares de milhões de linhas. Conclusão? O Looker escala melhor com volume bruto, e o Power BI é mais rápido com conjuntos de dados refinados.

Para conjuntos de dados maciços e em constante crescimento, o Looker geralmente tem a vantagem. Foi criado para consultar diretamente a partir de armazéns de elevado desempenho e não requer a duplicação de dados para análise. O Power BI também pode ser escalado, especialmente quando apoiado pelo Azure, mas é provável que necessite de planeamento da capacidade, afinação do desempenho e, por vezes, de soluções de arquitetura à medida que cresce. Se a escalabilidade não for negociável e seus dados estiverem na nuvem, o Looker vence apenas pela arquitetura.

Ambas as ferramentas oferecem opções de integração sólidas, mas de formas diferentes. O Power BI conecta-se bem dentro do universo Microsoft e suporta serviços como Azure ML, Excel e Power Automate. O Looker, por sua vez, tem uma abordagem Action Hub e API-first, facilitando a conexão com ferramentas como Slack, Segment ou até mesmo aplicativos personalizados. Portanto, a melhor pergunta é: em que ecossistema está a planear construir?

Kiryl Drabysheuski

Líderes de consultores ERP

Com mais de 18 anos de experiência em consultoria de TI e ERP, Kiryl Drabysheuski ajuda as organizações a desvendar sistemas complexos, modernizar fluxos de trabalho antigos e eliminar ineficiências manuais. Como consultor líder de ERP na Innowise, ele combina profundidade técnica com visão estratégica para fornecer soluções que aumentam a produtividade, garantem a conformidade e impulsionam o crescimento. Especialmente para clientes nos sectores da indústria transformadora, farmacêutica, petróleo e gás e serviços digitais.

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