Se você trabalha com números, provavelmente já tomou conhecimento da utilidade do Power BI, seja por orientação de seu supervisor, seja buscando ferramentas de análise de dados na internet, seja através de anúncios das centenas de cursos que garantem uma nova carreira em questão de semanas graças a ele. O Power BI é uma ferramenta maravilhosa e intuitiva para a visualização de dados, que permite que você crie com certa facilidade painéis interativos e dinâmicos para explorar seus dados de maneira mais eficiente.
Como CTO de uma software house, entretanto, muitas vezes encontro clientes convictos de que adotar essa ferramenta vai solucionar problemas que ela simplesmente não se propõe a resolver, o que gera decepções e problemas futuros. Infelizmente, é raro encontrar informações organizadas de suas limitações na internet, e a minha orientação pelo desenvolvimento de análise de dados por outras vias menos difundidas acaba soando um pouco conveniente demais, uma vez que eu vendo softwares sob demanda.
Decidi então enumerar os cenários em que encontramos limitações que surgem no dia a dia trabalhando na ferramenta, mas que não nos contam nos anúncios. Como não trabalho mais exclusivamente com dados, convidei meu amigo Hugo Santos para contribuir para este conteúdo. Hugo vive o mundo da análise de dados de forma mais intensa em sua rotina como Cientista de Dados Sênior na Mindshare (Nova York), e pôde chancelar os pontos que apresentei e ainda acrescentar outros. Vamos lá:
1. Limpeza & Manipulação dos dados: a ferramenta possui um gargalo na etapa de preparação e limpeza dos dados, portanto, pressupõe que os dados que você nela insere foram limpos com antecedência e têm alta qualidade. Tratar e limpar dados no Power Bi são processos dolorosos, lentos e muito limitados.
2. Permissionamento & Compartilhamento: relatórios e dashboards do Power BI podem ser compartilhados apenas com usuários que têm os mesmos domínios de e-mail ou com aqueles que têm seus domínios de e-mail listados no Office 365. Caso você opte por tornar seu dashboard público (para inserção em outras plataformas ou compartilhamento de link), esqueça qualquer filtro de permissão ou personalização dos dados. Essa limitação atrapalha muito, por exemplo, quando temos que disponibilizar relatórios a um cliente ou associado, e não a um colaborador da empresa.
3. Usabilidade & Curva de Aprendizado: quem tem conhecimentos avançados de Excel tem grande facilidade em aprender a usar o Power BI e o DAX (linguagem principal da ferramenta). Entretanto os demais usuários apresentam dificuldades em utilizar até mesmo as funcionalidades mais simples da aplicação. Existe uma complexidade desnecessária na linguagem DAX para funções que vão pouco além do básico, e o M (linguagem complementar usada na plataforma) tem sintaxe muito complexa.
4. Performance: a atualização dos arquivos começa a ficar muito demorada conforme o volume de dados aumenta, o que inviabiliza muitas análises onde temos os dados de forma granular. Quando lida com BigData, o Power BI pode apresentar instabilidade e timeout durante o processamento. Também é comum notar problemas na atualização incremental e dados em tempo real. Além disso, a ferramenta também exige muita memória RAM e, a partir de determinado ponto, é necessário investimento na infraestrutura dos usuários que terão acesso aos dashboards ou um grande investimento em melhoria da performance do relatório (que demanda conhecimento técnico bem avançado).
5. Responsividade & Layout: a ferramenta é muito pouco flexível nestes aspectos. Para criar um dashboard bonito (aqueles usados como exemplos nos cursos para impressionar potenciais alunos) é necessária a utilização de ferramentas externas de design, como o Figma ou Adobe XD. O conhecimento dessas ferramentas, entretanto, foge totalmente às aptidões padrão de um cientista de dados.
6. Tagueamento & Rastreio: a ferramenta de rastreio de acessos e visualizações também só se estende aos usuários do Microsoft Workspace. Se você usa sua ferramenta integrada a um site ou intranet, e como dito anteriormente, terá que tornar o dashboard público, o rastreio será inviabilizado. Isso é problemático no médio prazo, pois sem ele é muito difícil, por exemplo, entender onde os usuários mais enxergam o valor na sua análise.
7. Input de dados: como ferramenta de análise de dados, o Power BI não tem o intuito de facilitar a inserção de dados pelos clientes. Isso faz com que, necessariamente, o input e armazenamento se deem em outro local que não em uma aba do dashboard.
8. Relacionamento: Ao fazer inserção de muitas tabelas, o Power BI tem um recurso incrível de criar a relação entre elas automaticamente. Para projetos menores, tal relacionamento funciona muito bem, o que poupa muito esforço. Entretanto, nos casos onde esse vínculo automático não funciona adequadamente, é necessário bastante conhecimento técnico para trabalhar as bases e forçar os vínculos.
9. Compatibilidade com IOS e Linux: usuários do Mac e Linux não têm suporte da ferramenta.
10. Visuais: Os visuais já inclusos na plataforma são limitados, criando a necessidade de importação de outros complementares. E estes podem tornar-se obsoletos ao longo do tempo e deixar de funcionar por falta de atualização do fornecedor.
Caso você discorde de algo neste artigo, peço que contribua questionando ou propondo uma solução para driblar eventuais dificuldades na utilização do Power BI: a ferramenta é viva, se moderniza com o tempo, e é natural que estejamos desatualizados em um ponto ou outro. Lembro também que, conforme dito anteriormente, não temos a menor intenção de diminuir sua relevância ou utilidade, que também usufruimos, e sim facilitar a tomada de decisão de adotá-la ou não em cada caso.
Agradeço novamente ao Hugo, que me ajudou muito neste artigo (e também esporadicamente em desafios que encontro na área). Agradeço também a você, que chegou até aqui. Espero ter ajudado.
