Arquivo de Advanced Analytics - F5tci https://f5tci.com/category/advancedanalytics/ Information For All Tue, 23 Jun 2026 13:50:40 +0000 pt-PT hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.6.5 /wp-content/uploads/2021/03/cropped-Novo-Projeto-2-32x32.png Arquivo de Advanced Analytics - F5tci https://f5tci.com/category/advancedanalytics/ 32 32 Semantic Layer vs Ontology. Porque a IA tornou ambas essenciais? https://www.f5tci.com/2026-06-23_semantic-layer-ontology-ia-agents-data-analytics/ https://www.f5tci.com/2026-06-23_semantic-layer-ontology-ia-agents-data-analytics/#respond Tue, 23 Jun 2026 10:56:41 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19504 O conteúdo Semantic Layer vs Ontology. Porque a IA tornou ambas essenciais? aparece primeiro em F5tci.

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Na era da IA, a diferença entre semantic layer e ontology revelou-se um dos temas mais importantes na arquitetura moderna de dados.

Durante anos, o foco das organizações esteve em garantir acesso à informação, qualidade dos dados e métricas consistentes. Para isso, surgiram as semantic layers: uma forma de criar uma linguagem comum entre sistemas, equipas e ferramentas analíticas.

Mas a chegada da Inteligência Artificial, dos AI Agents e dos copilots empresariais introduziu um novo desafio: já não basta garantir que todos calculam “receita” da mesma forma. Agora é necessário garantir que sistemas inteligentes compreendem o que “receita” significa dentro do contexto do negócio.

É por isso que semantic layers e ontologies estão a assumir papéis complementares nas arquiteturas de dados orientadas para IA.

Semantic Layer vs Ontology em resumo

Uma semantic layer define como os dados devem ser consumidos através de métricas, relações e modelos analíticos consistentes.

Uma ontology define o significado dos conceitos de negócio, as relações entre esses conceitos e as regras que permitem a sistemas inteligentes interpretar contexto e tomar decisões.

Com IA, ambas são necessárias.

O que é uma semantic layer e porque continua essencial?

Uma semantic layer é a camada que aproxima os dados do negócio. O seu objetivo é criar uma representação consistente da informação, independentemente da complexidade dos sistemas de origem.

No Microsoft Fabric, os semantic models funcionam como uma descrição lógica do domínio analítico, incluindo tabelas, relações e métricas que podem ser utilizadas por dashboards, aplicações, copilots e serviços de IA.

Na prática, uma semantic layer responde a perguntas como:

  • Como calcular receita?
  • Qual é a definição oficial desta métrica?
  • Que dados devem ser utilizados?
  • Como garantir consistência entre relatórios e equipas?

Esta camada continua a ser fundamental para Business Intelligence, Analytics e Data Governance. Mas existe uma limitação que se torna mais evidente à medida que a IA passa de ferramenta de apoio a mecanismo de decisão. Uma semantic layer não consegue representar, por si só, todo o contexto de negócio que está por trás das métricas.

Ontology: O que é e como se difere de uma semantic layer?

Em vez de definir apenas métricas e relações analíticas, modela formalmente o domínio de negócio: conceitos, entidades, relações, regras, restrições e dependências.

Enquanto uma semantic layer responde à pergunta “como devo consumir este dado?”, uma ontology responde à pergunta “o que significa este conceito dentro da organização?”.

Isto permite criar uma representação partilhada do negócio que pode ser utilizada por pessoas, aplicações, workflows e agentes inteligentes. Mais importante, ainda, permite explicitar conhecimento que normalmente existe apenas na cabeça das equipas.

  • Quem é considerado um cliente ativo?
  • Quando uma venda conta para determinado KPI?
  • Que exceções existem num processo comercial?
  • Que relações existem entre clientes, contratos, produtos e serviços?

Historicamente, estas respostas estavam dispersas entre documentação, procedimentos internos e conhecimento tácito. A ontology procura transformá-las numa estrutura formal e reutilizável.

Semantic Layer vs Ontology: A diferença na prática

A melhor forma de compreender a diferença não é através da tecnologia, mas através de um problema real de negócio. Numa organização com múltiplos sistemas, é relativamente comum encontrar três definições diferentes para “cliente ativo”:

O CRM considera ativo qualquer cliente com atividade comercial recente.

O ERP considera ativo qualquer cliente com faturação nos últimos doze meses.

A equipa de Marketing considera ativo qualquer contacto que tenha interagido com campanhas recentes.

A semantic layer consegue garantir que cada dashboard utiliza a definição correta para cada contexto. Mas o desafio surge quando um AI Agent recebe uma instrução aparentemente simples: “Identifica os clientes ativos com maior risco de churn.” Antes de executar a tarefa, o agente precisa de saber qual das três definições deve utilizar.

Esta já não é uma questão de métricas. É uma questão de significado.

É precisamente neste ponto que a ontology acrescenta valor: fornece o contexto necessário para que sistemas inteligentes consigam interpretar conceitos de negócio da mesma forma que uma equipa experiente faria.

Porque a IA e os AI Agents precisam de ontologies?

Pela primeira vez, começamos a ter sistemas que não apenas consultam informação, mas que podem recomendar ações, iniciar workflows ou executar decisões com diferentes níveis de autonomia.

Sem contexto explícito, um agente pode produzir respostas plausíveis mas desalinhadas com as regras reais do negócio. E à medida que estes agentes passam a operar em escala, pequenas ambiguidades podem transformar-se rapidamente em decisões incorretas repetidas centenas ou milhares de vezes.

É por isso que a conversa sobre IA empresarial está gradualmente a deslocar-se dos modelos para a governação do significado.

O verdadeiro desafio é garantir que a IA compreende o negócio da forma pretendida pela organização.

Como o Microsoft Fabric utiliza semantic models e ontologies?

Durante vários anos, o semantic model foi a principal abstração de negócio dentro do ecossistema Microsoft. Era a camada responsável por transformar estruturas técnicas em informação utilizável por analistas e decisores.

Com a introdução do Fabric IQ, começa a emergir uma distinção mais clara entre duas responsabilidades diferentes:

  • A representação analítica dos dados.
  • A representação do significado do negócio.

Esta evolução é relevante porque responde diretamente a um dos maiores desafios da IA empresarial: criar uma fonte de contexto governado que possa ser partilhada entre utilizadores, aplicações e agentes inteligentes.

Na prática, isto significa que a arquitetura deixa de ser apenas orientada a dados e passa a ser orientada a conhecimento. A semantic layer continua responsável por disponibilizar métricas, KPIs e modelos analíticos. A ontology passa a representar conceitos, relações, políticas e regras de negócio.

O resultado é uma arquitetura mais adequada para AI Agents, porque separa claramente duas perguntas diferentes:

  • Como aceder à informação?
  • Como interpretar essa informação?

Acreditamos que esta separação se tornará progressivamente uma característica comum das arquiteturas empresariais preparadas para IA, independentemente da tecnologia utilizada.

Source: https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/iq/overview

O que as organizações devem fazer para preparar dados para IA?

Na nossa experiência, na maioria das organizações os dados existem, os dashboards existem, as métricas existem, o que frequentemente não existe é uma definição formal e consensual dos conceitos mais importantes do negócio.

É precisamente por isso que muitas iniciativas de IA começam por revelar inconsistências que já existiam muito antes da chegada da própria IA.

As perguntas relevantes passam a ser:

  • Quem define conceitos críticos?
  • Onde vivem as regras de negócio?
  • Como são governadas?
  • Quem valida exceções?
  • Como garantimos que um AI Agent interpreta o negócio da mesma forma que uma equipa sénior?

As organizações que responderem primeiro a estas perguntas estarão melhor posicionadas para escalar IA de forma segura e sustentável.

FAQ: Semantic Layer e Ontology

Semantic Layer e Ontology são a mesma coisa❓

Não. A semantic layer fornece métricas, cálculos e definições consistentes para análise. A ontology modela conceitos, relações e regras de negócio.

Uma Ontology substitui uma Semantic Layer❓

Não. São componentes complementares. A ontology fornece contexto e significado, enquanto a semantic layer fornece acesso governado aos dados.

Porque é que a IA precisa de uma Ontology❓

Porque AI Agents e copilots necessitam de contexto explícito para interpretar conceitos de negócio, aplicar regras e tomar decisões consistentes.

O Microsoft Fabric suporta Ontologies❓

A evolução do Fabric IQ aponta para uma arquitetura onde semantic models e ontologies coexistem para fornecer tanto acesso governado aos dados como contexto governado para IA.

Conclusão

Durante anos, a prioridade das organizações foi democratizar o acesso aos dados. Nos próximos anos, o desafio será democratizar o significado.

As empresas que conseguirem transformar conhecimento tácito em contexto governado estarão melhor preparadas para utilizar AI Agents de forma escalável, segura e alinhada com os seus objetivos de negócio.

Se a sua organização já investiu em Data Governance, este é o momento certo para avaliar se a sua arquitetura está preparada não apenas para responder a perguntas, mas para suportar sistemas capazes de agir sobre as respostas.

Porque, na era da IA, a vantagem competitiva deixa gradualmente de estar nos dados que uma organização possui e passa a estar na forma como define, governa e partilha o seu significado.

A sua arquitetura está preparada para AI Agents? Fale com a nossa equipa para um diagnóstico rápido à sua semantic layer e governação de dados.

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]]> https://www.f5tci.com/2026-06-23_semantic-layer-ontology-ia-agents-data-analytics/feed/ 0 O centro do BI e dos dados está a mudar? https://www.f5tci.com/2026-05-18_o-centro-do-bi-e-dos-dados-esta-a-mudar/ https://www.f5tci.com/2026-05-18_o-centro-do-bi-e-dos-dados-esta-a-mudar/#respond Mon, 18 May 2026 11:32:43 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19486 O conteúdo O centro do BI e dos dados está a mudar? aparece primeiro em F5tci.

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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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]]> https://www.f5tci.com/2026-05-18_o-centro-do-bi-e-dos-dados-esta-a-mudar/feed/ 0 Adoção de IA: o que cria valor e o que pode amplificar o caos https://www.f5tci.com/2026-04-24_ecossistema-ia-microsoft-valor-caos/ https://www.f5tci.com/2026-04-24_ecossistema-ia-microsoft-valor-caos/#respond Fri, 24 Apr 2026 09:32:55 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19459 O conteúdo Adoção de IA: o que cria valor e o que pode amplificar o caos aparece primeiro em F5tci.

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Copilot, Copilot Studio, Azure AI Foundry. As peças do ecossistema de IA da Microsoft estão no tabuleiro.

A questão relevante para as organizações não é o que a Microsoft lançou, mas o que justifica investir, quando, e em que ordem.

Nos artigos anteriores desta série analisámos a maturidade do Azure Data Stack e do Microsoft Fabric, e explorámos a relação de causalidade entre dados de baixa qualidade e a irrelevância de iniciativas de IA.


Este artigo foca-se nas ferramentas disponíveis hoje, com uma leitura crítica sobre onde geram valor e o que deve ser considerado antes da adoção.

Três camadas, três propósitos distintos

O ecossistema de IA da Microsoft organiza-se, na prática, em três camadas com objetivos diferentes:

Microsoft 365 Copilot

Focado na produtividade individual e de equipa. Não requer desenvolvimento adicional, apenas licenciamento e ativação.

O valor é imediato, mas depende diretamente da qualidade dos dados e da disciplina organizacional.

Pergunta-chave: os dados estão suficientemente estruturados e governados para gerar contexto útil?

Copilot Studio

Focado na automatização de processos e experiências conversacionais. Requer configuração, integração com fontes de dados e definição de fluxos.
É adequado para processos repetitivos e bem estruturados, não para cenários de decisão complexa ou não determinística.

Azure AI Foundry

Focado no desenvolvimento de soluções de IA à escala empresarial. Requer capacidades de engenharia, arquitetura e data governance. Inclui componentes como Model Catalog, Prompt Flow e AI Agent Service. O investimento é superior, mas também o potencial de retorno, desde que o caso de uso o justifique.

A ordem de adoção não é opcional. Avançar diretamente para o Foundry sem resolver qualidade de dados e data governance é equivalente a construir sobre fundações instáveis.

A maturidade do data stack não é um detalhe técnico, é o principal determinante do resultado.

Microsoft 365 Copilot: valor real, limitações reais

O Copilot no Microsoft 365 é eficaz em tarefas concretas:

  • síntese de reuniões no Teams.
  • geração de rascunhos no Word.
  • exploração de dados no Excel com linguagem natural.

O ganho de produtividade é tangível. No entanto, a qualidade do output é proporcional à qualidade da informação disponível. Organizações com dados desorganizados, documentos inconsistentes e práticas de colaboração pouco estruturadas vão amplificar esse problema.

A IA não corrige má qualidade de dados, escala-a.

Copilot Studio vs AI Agents: não são a mesma coisa

Copilot Studio e AI Agents são frequentemente agrupados, mas operam em paradigmas diferentes.

 

Copilot Studio: Plataforma low-code para criação de assistentes conversacionais com lógica definida:
  • fluxos de diálogo.
  • integração com sistemas (SharePoint, Dataverse, APIs).
  • respostas baseadas em fontes configuradas.

O comportamento é previsível e controlado.

 

AI Agents (Azure AI Foundry): Sistemas orientados a objetivos:
  1. recebem uma tarefa.
  2. acedem à ferramenta.
  3. decidem autonomamente como a executar.
  4. Podem encadear múltiplas ações sem intervenção humana.

Na prática:

  • FAQ automatizado → Copilot Studio
  • análise de propostas com validação de dados e geração de resposta → AI Agent

Confundir estes dois modelos leva frequentemente a decisões arquiteturais erradas.

Azure AI Foundry: capacidade e complexidade

O Azure AI Foundry é atualmente a plataforma mais completa da Microsoft para desenvolvimento de IA empresarial.

Principais componentes:

  • Model Catalog: acesso a múltiplos modelos (OpenAI, Mistral, Llama, Cohere), permitindo escolher o modelo adequado a cada caso.
  • Prompt Flow: orquestração de pipelines de IA, incluindo RAG, avaliação de outputs e controlo de qualidade.
  • AI Agent Service: desenvolvimento de agentes autónomos com memória, ferramentas e mecanismos de avaliação.

Principais desafios:

  • curva de aprendizagem.
  • complexidade na implementação de RAG com dados empresariais.
  • integração com sistemas legacy.
Dados e IA: o ponto de convergência

Com o Microsoft Fabric, o OneLake funciona como camada unificada de dados. Isto permite que aplicações no AI Foundry acedam diretamente à informação sem necessidade de movimentação, reduzindo latência e complexidade.

O Fabric Data Agent introduz um novo nível de interação: consultas em linguagem natural com contexto semântico sobre os dados. O Microsoft Purview complementa este cenário com data governance:

  • auditoria de prompts.
  • classificação de dados.
  • controlo de acessos.

Em ambientes regulados, esta camada é estrutural.

AI agent
Desafios que tendem a ser subestimados
  • Qualidade de dados
    Define o limite máximo de valor de qualquer iniciativa de IA.
  • Custo total de adoção
    Inclui não só tecnologia, mas também integração, formação, change management e manutenção de data governance.
  • Adoção pelos utilizadores
    Não é automática. Disponibilizar tecnologia não garante utilização.
  • Dependência de fornecedor
    Decisão estratégica com impacto a longo prazo.
    O Model Catalog mitiga parcialmente ao nível dos modelos, mas não ao nível da arquitetura e processos.
O que recomendamos
  1. Começar pelos dados: Sem um data stack estável, cada projeto de IA torna-se um exercício de compensação.
  2. Definir o problema antes da ferramenta: Copilot, Copilot Studio e Foundry resolvem problemas diferentes. A escolha deve partir do caso de uso, não da tecnologia disponível.
  3. Integrar data governance desde o início: Purview, políticas de dados e controlos de acesso são decisões de arquitetura, não tarefas de fecho de projeto.
Conclusão: O ecossistema de IA da Microsoft é tecnologicamente sólido e fortemente integrado.

Mas o fator diferenciador não está na tecnologia, está na forma como é adotada. Organizações que respeitam a ordem de maturidade, alinham casos de uso com as ferramentas certas e estruturam os dados desde o início conseguem transformar IA em vantagem real. As restantes limitam-se a experimentar tecnologia sem impacto sustentável.

Está a planear iniciativas de IA no ecossistema Microsoft?
Podemos ajudar a definir a ordem certa: dados, casos de uso e tecnologia.
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]]> https://www.f5tci.com/2026-04-24_ecossistema-ia-microsoft-valor-caos/feed/ 0 Copilot no Power BI: Nova Geração de Analytics com IA https://www.f5tci.com/2025-11-25_ia-powerbi-copilot-analytics/ Tue, 25 Nov 2025 12:39:41 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19192 Copilot & Power BI: Para analistas da próxima geração!   Imagine uma reunião onde as decisões são orientadas por dados acessíveis em tempo real, apresentados de forma clara e intuitiva. Onde já não é necessário esperar por um relatório técnico nem decifrar fórmulas complexas. É isso que o Copilot no Power BI torna possível — […]

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]]> Copilot & Power BI: Para analistas da próxima geração!

 

Imagine uma reunião onde as decisões são orientadas por dados acessíveis em tempo real, apresentados de forma clara e intuitiva. Onde já não é necessário esperar por um relatório técnico nem decifrar fórmulas complexas. É isso que o Copilot no Power BI torna possível — um salto qualitativo que está a redefinir o papel do analista de dados.

Mas há um detalhe importante: este avanço não acontece isoladamente. O Copilot é parte integrante do Microsoft Fabric, a plataforma unificada de dados da Microsoft, e é justamente essa integração que catalisa todo o seu potencial.

 

IA Generativa no Power BI: O que Muda?

O Power BI sempre permitiu a criação de relatórios interativos e análises avançadas. Como analisado no nosso artigo anterior “Power BI no Microsoft Fabric: Visualização de dados data-driven”, a existência do Copilot, permite que essa experiência se torne ainda mais natural e acessível:

  • 🧠 Linguagem Natural: os utilizadores podem escrever perguntas como “Quais os produtos com maior margem nas últimas 8 semanas?” e o Power BI responde com visualizações e insights.
  • ⚙️ Criação de Medidas Automáticas: define-se o objetivo e o Copilot gera a medida DAX correspondente — com explicações passo a passo.
  • 📊 Propostas de Dashboards: o Copilot sugere páginas de relatório com base nos dados do modelo, acelerando a exploração.
  • 🔎 Análises Contextuais: identifica tendências, anomalias e correlações sem necessidade de fórmulas ou filtros complexos.
Porque é que o Microsoft Fabric é Essencial?

O Copilot não funciona de forma isolada. A infraestrutura por trás é crítica — e é aqui que o Microsoft Fabric entra como pilar estratégico. O Fabric oferece:

  • Plataforma unificada para dados estruturados e não estruturados (incluindo Lakehouse, Data Factory, Real-Time Analytics);
  • Gestão centralizada de capacidades e recursos computacionais, garantindo performance e escalabilidade para workloads com IA;
  • Data Governance integrada, respeitando políticas de segurança e acesso em todo o ciclo de vida dos dados.
Cuidados a Ter: Limitações do Copilot

O Copilot traz muitos benefícios, mas existem pontos a considerar:

  • Dados mal estruturados produzem respostas pouco fiáveis❗

  • Necessidade de validação humana: as medidas sugeridas nem sempre são perfeitas❗

  • Licenciamento: não está acessível em todos os planos de utilização do Power BI ❗

  • Maturidade da organização: sem cultura de dados mínima, o impacto será limitado❗

Checklist de Preparação

Antes de planear e ativar o investimento em IA, neste contexto, confirme se a sua empresa está pronta:

  • Os dados estão organizados?
  • Existe uma política de Data Governance?
  • As equipas já utilizam regularmente o Power BI?
  • Existe abertura para capacitar utilizadores não técnicos?
  • O investimento em licenciamento é viável?
Porquê Avançar?

A conjugação entre Copilot e Power BI é uma vantagem competitiva concreta. Mas mais do que isso: é uma oportunidade para transformar o modo como as organizações trabalham com dados. E ao adotar o Microsoft Fabric, as empresas ganham a base tecnológica que sustenta essa transformação com solidez, escalabilidade e segurança.

 

📈 O futuro dos dados é conversacional, automatizado e inteligente. Está a um workspace de distância.

📩 Quer avaliar se o Copilot e o Fabric são adequados à sua organização?
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Fale com a nossa equipa de especialistas. Estamos prontos para ajudar.

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]]> Microsoft e Qlik renovam liderança em BI e Analytics! https://www.f5tci.com/2025-06-25_microsoft-e-qlik-renovam-lideranca-em-bi-e-analytics/ Wed, 25 Jun 2025 11:51:46 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19176 🏆 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 […]

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]]> 🏆 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

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?

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]]> Power BI no Microsoft Fabric: Visualização de dados data-driven https://www.f5tci.com/2025-05-22_power-bi-fabric-visualizacao-dados/ Thu, 22 May 2025 09:39:27 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19164 Power BI no Microsoft Fabric: Visualização nativa para uma cultura data-driven O Microsoft Fabric está a revolucionar a forma como as organizações acedem, transformam e projetam a visualização dos seus dados. No centro desta evolução está o Power BI, agora uma ferramenta nativa desta plataforma unificada. Com esta integração, a visualização de dados torna-se mais […]

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]]> Power BI no Microsoft Fabric: Visualização nativa para uma cultura data-driven

O Microsoft Fabric está a revolucionar a forma como as organizações acedem, transformam e projetam a visualização dos seus dados. No centro desta evolução está o Power BI, agora uma ferramenta nativa desta plataforma unificada. Com esta integração, a visualização de dados torna-se mais fluida, rápida e segura — desde o lakehouse até ao dashboard.

Neste artigo, mostramos como o Power BI se encaixa no Microsoft Fabric, exploramos o impacto do modo Direct Lake e explicamos como esta abordagem acelera a cultura data-driven nas empresas modernas.

 

O que é o Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é a nova plataforma analítica da Microsoft que unifica ferramentas como Power BI, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory e OneLake num único ambiente SaaS. O seu objetivo é simplificar o ciclo analítico: da ingestão de dados à sua visualização.

Se ainda não está familiarizado com os conceitos base desta arquitetura e quer perceber o seu impacto, recomendamos a leitura deste artigo publicado anteriormente: Modernização do Analytics com Microsoft Fabric.

Com o OneLake como repositório central, todos os serviços acedem aos dados a partir de um único ponto, melhorando a consistência e o desempenho. E é aqui que entra o Power BI…

 

Power BI como componente nativo do Microsoft Fabric

Com a chegada do Fabric, o Power BI deixa de ser apenas uma ferramenta de visualização isolada e passa a ser parte integrante do ecossistema. Isso significa:

  • Conexão direta com Lakehouses e Warehouses do Fabric;
  • Visualizações em tempo real com dados do OneLake;
  • Colaboração integrada com outras ferramentas Microsoft (Excel, Teams, etc.);

Se o Power BI já é utilizado na organização, não é necessário proceder a uma migração — os dashboards, semantic models e relatórios continuam válidos, mas agora com acesso a funcionalidades do Fabric por defeito.

 

Direct Lake: Dados em tempo real, sem compromissos

Uma das maiores vantagens desta integração é o novo modo de ligação: o Direct Lake. Esta funcionalidade permite que os dashboards do Power BI acedam aos dados no OneLake sem os importar nem os duplicar.

Benefícios do Direct Lake:
  • Acesso em tempo real aos dados;
  • Eliminação de atualizações manuais ou agendadas;
  • Escalabilidade para grandes volumes de dados;
  • Performance otimizada com leitura direta do Lakehouse;

Na prática, isto permite construir dashboards sempre atualizados, sem sobrecarregar a infraestrutura ou comprometer a velocidade de análise.

OneLake Fabric
Exemplo de aplicação no mundo real

Imaginemos o seguinte cenário, de ocorrência comum numa organização: uma equipa financeira precisa de monitorizar em tempo real os custos operacionais da empresa. O que acontece, com recurso à plataforma Fabric, é o seguinte:

  • A equipa técnica importa e processa os dados – de acordo com a lógica de negócio – para um Lakehouse no Fabric, que serve como repositório central. Utilizam-se ferramentas como pipelines de dados, notebooks Spark ou uploads manuais para importar dados financeiros (e.g., despesas operacionais, receitas);
  • O Power BI conecta-se ao Lakehouse através do catálogo OneLake. Seleciona-se as tabelas relevantes e cria-se um modelo semântico em modo Direct Lake, permitindo acesso direto aos dados sem necessidade de importação. Define-se relações entre tabelas, cria-se medidas utilizando DAX e configura-se hierarquias conforme necessário;
  • Com o modelo semântico pronto, desenvolve-se relatórios interativos no Power BI, incorporando gráficos, tabelas e KPIs relevantes;
  • O relatório publicado pode ser incorporado em canais do Microsoft Teams, permitindo que a liderança e outros stakeholders acedam às informações em tempo real, promovendo uma cultura data-driven.
Sem integrações externas e sem processos redundantes.
Mais do que dashboards: uma nova forma de fazer análise

 

Com o Power BI integrado nativamente no Fabric, o foco deixa de estar apenas na criação de dashboards. Agora, é possível:

  • Envolver utilizadores de negócio no processo analítico desde a origem;
  • Reduzir a dependência da equipa técnica para atualizações de dados;
  • Implementar políticas de segurança e compliance de forma transversal;

E com o Copilot para Power BI, a IA generativa ajuda ainda mais na criação de relatórios. Com comandos em linguagem natural, é possível automatizar:

  • A criação de visualizações, com comandos simples como: “mostrar despesas operacionais por trimestre e região”;
  • A criação de medidas DAX com prompts como: “criar uma métrica para comparar custos reais com o orçamento”;
  • Adicionar descrições e narrativas em linguagem natural aos dashboards, facilitando a interpretação dos dados para decisores não técnicos.
Porquê que esta integração é um game-changer?

O Microsoft Fabric e o Power BI juntos representam uma nova geração. Esta integração nativa reduz o tempo entre os dados e a decisão, democratiza o acesso à informação e coloca o poder da análise nas mãos de toda a organização. Se o objetivo é criar uma cultura verdadeiramente data-driven, esta é a arquitetura certa.

 

Queres transformar os teus dados em decisões de forma rápida, visual e integrada?

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]]> IA, automação e qualidade de dados com Qlik https://www.f5tci.com/2025-04-24_ia-automacao-qualidade-dados/ Thu, 24 Apr 2025 16:02:45 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19121 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 […]

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]]> 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:

  1. Atualiza o CRM com a previsão de churn.
  2. Envia uma notificação ao gestor de conta;
  3. 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.

 

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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 https://www.f5tci.com/2025-03-26_modernizacao-analytics-fabric/ Wed, 26 Mar 2025 16:03:57 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19063   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 […]

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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.

 

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]]> Qlik: Líder na Inovação em IA! https://www.f5tci.com/2025-03-13_qlik-lider-na-inovacao-em-ia/ Thu, 13 Mar 2025 11:07:46 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19056   Qlik lidera na inovação em IA e qualidade dos dados!   Já está disponível o relatório de 2025 da Gartner® Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutions. Esta pesquisa analisa as tecnologias emergentes e o cenário de fornecedores, com intuito de apoiar os líderes a tomar melhores decisões de compra. Para a Qlik, na era […]

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Qlik lidera na inovação em IA e qualidade dos dados!

 

Já está disponível o relatório de 2025 da Gartner® Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutions.

Esta pesquisa analisa as tecnologias emergentes e o cenário de fornecedores, com intuito de apoiar os líderes a tomar melhores decisões de compra. Para a Qlik, na era da IA, a qualidade dos dados não é apenas importante — é essencial. Ao incorporar processos de qualidade de dados em toda a plataforma, a Qlik garante que cada etapa — da integração ao insight — seja construída sobre uma base de confiança e qualidade.

 

 

Este ano, e pelo 6º ano consecutivo, damos destaque às vantagens competitivas que entrega:

  • Inovação em IA e qualidade de dados: a Qlik permanece na vanguarda permitindo casos de uso de IA com o Qlik Trust Score™ para IA, novas integrações para OpenAI e Pinecone para dar suporte a cenários de Retrieval Augmented Generation (RAG), produtos de dados selecionados e preparação de dados orientada por API;
  • Dados não estruturados: a aquisição da Kyndi, combinada com os fortes recursos de dados estruturados da Qlik Cloud, oferece soluções otimizadas para processar e gerir dados estruturados e não estruturados de alta qualidade;
  • Qualidade de dados aumentada com IA e ML: Padronização automatizada de dados, detecção de anomalias e correção inteligente, tudo alimentado por modelos que aprendem com metadados e feedback humano;
  • Suporte híbrido e multi-cloud: com suporte para opções locais, de cloud híbrida e SaaS, a Qlik oferece flexibilidade para otimizar custos e dimensionar com eficiência.

Além do reconhecimento neste posicionamento, a Qlik mantém igualmente uma posição de liderança no Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, bem como no Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools. A presença consistente neste quadrante reforça o esforço e o investimento contínuo na inovação. Um verdadeiro aliado das organizações na tomada de decisão!

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]]> Qlik: Líder na inovação e competência! https://www.f5tci.com/2024-06-25_qlik-lider-na-inovacao-e-competencia/ Tue, 25 Jun 2024 15:49:04 +0000 https://www.f5tci.com/?p=19020   Qlik nomeada líder pelo 14º ano consecutivo!   Já está disponível o relatório de 2024 da Gartner® Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. O relatório considera anualmente a opinião de especialistas e as avaliações de utilizadores concentradas numa única experiência. Nesta representação gráfica, a Qlik®, posiciona-se como líder pela capacidade de execução, […]

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Qlik nomeada líder pelo 14º ano consecutivo!

 

Já está disponível o relatório de 2024 da Gartner® Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms. O relatório considera anualmente a opinião de especialistas e as avaliações de utilizadores concentradas numa única experiência. Nesta representação gráfica, a Qlik®, posiciona-se como líder pela capacidade de execução, aliada à visão da empresa, adequadamente posicionada para o futuro:

Quadrante Mágico Plataformas de Analytics e Business Intelligence

Este ano, e pelo 14º ano consecutivo, damos destaque às vantagens competitivas que entrega:

  • Analytics End-to-end: a aquisição da Talend em 2023 permitiu à Qlik® otimizar a sua base de dados e a integração de dados. Acrescenta-se a vantagem de ser pioneira na integração de Large Language Models (LLM), e fica claro que a Qlik® criou um poderoso fluxo de trabalho de dados para apoio à tomada de decisão.
  • Reconhecimento renovado do mercado: A Qlik® conseguiu destacar-se por meio de aquisições estratégicas notáveis, em particular a aquisição da Talend e a aquisição da Kyndi, empresa reconhecida pelo seu papel inovador em processamento de linguagem natural, pesquisa e inteligência artificial (IA) generativa.
  • Serviço agnóstico para os principais fornecedores cloud. Quer esteja a usar AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ou até mesmo Alibaba Cloud, o produto funciona perfeitamente em todas as principais plataformas cloud. A Qlik® pode também ser uma escolha confortável para organizações com implementações multicloud com uma ampla gama de aplicações empresariais.

Leia as reflexões de Christopher Powell (Chief Marketing Officer da Qlik) acerca do posicionamento de líder pelo 14º ano consecutivo. Leitura obrigatória para relembrar os 12 meses de inovação que antecedem este reconhecimento que, segundo palavras do autor, comprova a força e amplitude das capacidades da empresa.

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