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Microsoft Fabric x Power BI: Qual deles você deve escolher?

Explore as principais diferenças entre o Microsoft Fabric e o Power BI, duas poderosas ferramentas de dados com recursos distintos. Este guia detalha quando usar cada plataforma, ajudando você a escolher a melhor solução para suas necessidades.
Actualizado 13 de nov. de 2024  · 15 min de leitura

No mundo do gerenciamento e da visualização de dados, é importante que você esteja à frente da curva. Há muito tempo, a Microsoft está na vanguarda desse espaço, oferecendo ferramentas como o Power BI para visualização de dados e business intelligence.

Agora, com a introdução do Microsoft Fabric, a Microsoft oferece uma plataforma de dados mais ampla que integra o Power BI em uma solução abrangente para engenharia de dados, análise e processamento em tempo real.

Essa evolução levanta uma questão importante: quando você deve usar o Microsoft Fabric e quando o Power BI é a melhor opção?

Neste artigo, exploraremos as diferenças entre o Microsoft Fabric e o Power BI como soluções autônomas e integradas. Se você é um usuário atual do Power BI e está pensando em usar o Microsoft Fabric, isso pode ajudá-lo a navegar pela transição.

O que é o Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é uma plataforma de dados abrangente projetada para unificar o gerenciamento de dados, a engenharia e a ciência no ecossistema da Microsoft. Ao contrário de seus antecessores, o Fabric não é apenas mais uma ferramenta - é a nova espinha dorsal da estratégia de dados da Microsoft.

Esses são alguns dos recursos mais importantes do Microsoft Fabric:

  • Gerenciamento de dados de ponta a ponta: A Fabric oferece suporte a todo o ciclo de vida dos dados, incluindo ingestão, transformação e armazenamento de dados, o que a torna uma solução completa para organizações com necessidades complexas de dados.
  • Integração com o Azure: A profunda integração com os serviços do Azure permite que a Fabric aproveite a infraestrutura de nuvem da Microsoft para processamento e armazenamento de dados dimensionáveis.
  • Ferramentas abrangentes: A Fabric oferece um conjunto de ferramentas para engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina, permitindo que as equipes colaborem em projetos de dados complexos.
  • Processamento de dados em tempo real: Os recursos de processamento em tempo real da Fabric permitem que as partes interessadas tomem decisões oportunas com base em dados atualizados.
  • Recursos colaborativos: O tecido foi criado tendo em mente a colaboração. Ele permite que as equipes de dados trabalhem juntas e garante que os insights sejam compartilhados por toda a organização.

Se você é novo no Microsoft Fabric e deseja se aprofundar, confira este curso de Introdução ao Microsoft Fabric para começar!

A arquitetura Microsoft Fabric

A arquitetura Microsoft Fabric. Fonte da imagem: Microsoft Learn

O que é o Power BI?

O Power BI é a principal ferramenta de visualização de dados e business intelligence (BI) da Microsoft. Ele permite que os usuários criem relatórios e painéis interativos, transformando dados brutos em insights acionáveis. 

O Power BI é amplamente reconhecido por sua facilidade de uso e seus recursos, o que o torna a escolha ideal para empresas focadas em visualização de dados e business intelligence.

Esses são alguns dos principais recursos do PowerBI:

  • Visualização avançada de dados: O Power BI oferece uma ampla variedade de opções de visualização, permitindo que os usuários criem relatórios e painéis perspicazes e interativos.
  • Integração com várias fontes de dados: O Power BI pode se conectar a muitas fontes de dados, facilitando a coleta e a análise de dados de diferentes sistemas.
  • Painéis interativos: Com o Power BI, os usuários podem criar painéis, permitindo a interação em tempo real e a exploração de dados.
  • IA e aprendizado de máquina integrados: O Power BI inclui recursos orientados por IA que ajudam os usuários a descobrir insights e padrões ocultos em seus dados.
  • Forte apoio da comunidade: O Power BI se beneficia de uma vasta comunidade de usuários, fornecendo recursos e suporte abrangentes para usuários de todos os níveis de habilidade.

Para aprender os fundamentos e obter experiência prática com o Power BI, explore este curso de Introdução ao Power BI e crie visualizações de dados impactantes.

A interface de usuário do Power BI

A interface de usuário do Power BI. Fonte da imagem: Microsoft

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Microsoft Fabric x Power BI: Principais diferenças

Embora o Power BI esteja agora integrado ao Microsoft Fabric, ele continua disponível como uma ferramenta autônoma. Portanto, entender as diferenças entre essas duas ofertas é importante para que você escolha a solução certa.

Objetivo e foco

O Power BI é uma ferramenta especializada em business intelligence que se concentra principalmente na visualização de dados e na geração de relatórios. Em contrapartida, o Microsoft Fabric é uma plataforma de dados abrangente que oferece suporte a todo o ciclo de vida dos dados, desde a ingestão e o armazenamento até a transformação, a análise e a visualização.

Embora o Power BI seja um componente do Fabric, o próprio Fabric inclui serviços adicionais para engenharia de dados, ciência de dados e processamento de dados em tempo real.

Gerenciamento e processamento de dados

O Power BI foi projetado para visualização, mas inclui ferramentas básicas de modelagem e transformação de dados (por exemplo, Power Query). 

No entanto, o Microsoft Fabric oferece recursos mais avançados de processamento e gerenciamento de dados, incluindo engenharia e armazenamento de dados, permitindo que os usuários lidem com operações de dados complexas e em grande escala diretamente na plataforma.

Integração com o Azure e fontes de dados

Embora o Power BI se conecte a várias fontes de dados e se integre a alguns serviços do Azure, a integração do Fabric com o Azure é mais profunda e abrangente.

Uma das principais mudanças com a integração do Power BI ao Microsoft Fabric é a conexão mais profunda com os serviços do Azure e outras ferramentas da Microsoft. Anteriormente, o Power BI funcionava bem com ferramentas como o Excel e várias fontes de dados, mas, na Fabric, ele agora desempenha um papel em um ecossistema de dados totalmente integrado.

Isso significa que os usuários podem passar da ingestão e transformação de dados para a visualização sem sair do ambiente Fabric.

Interface do usuário e facilidade de uso

O Power BI é amplamente elogiado por sua interface intuitiva e fácil de usar, tornando-o acessível a usuários com diferentes formações técnicas. O criador de relatórios de arrastar e soltar da plataforma e a personalização direta do painel permitem que usuários não técnicos criem visualizações com facilidade. 

O Microsoft Fabric, no entanto, inclui uma interface mais complexa devido à sua gama mais ampla de funcionalidades e ferramentas integradas. Embora ofereça recursos avançados para profissionais de dados, os usuários podem ter uma curva de aprendizado mais acentuada do que a do Power BI sozinho.

Personalização e flexibilidade

O Power BI oferece opções de personalização robustas para relatórios e painéis, com vários tipos de visualização, temas personalizados e a capacidade de integrar fórmulas DAX para análises personalizadas. No entanto, sua flexibilidade é limitada principalmente às necessidades de visualização e geração de relatórios.

O Microsoft Fabric, por outro lado, oferece maior personalização em todo o ciclo de vida dos dados. Os usuários podem adaptar fluxos de trabalho de engenharia de dados, aplicar modelos personalizados de aprendizado de máquina e integrar pipelines complexos de processamento de dados, proporcionando um ambiente mais flexível para gerenciar e analisar dados em escala.

Colaboração e compartilhamento

O Power BI oferece suporte ao compartilhamento de relatórios e painéis, mas a colaboração limita-se principalmente à visualização e aos comentários. 

O Fabric, no entanto, foi criado para a análise colaborativa, permitindo que equipes de várias funções - engenheiros de dados, cientistas e analistas - trabalhem na mesma plataforma, contribuindo para conjuntos de dados, insights e modelos unificados.

Estrutura de preços

Ao comparar os custos do Power BI e do Microsoft Fabric, é importante considerar suas estruturas de preços e o valor que oferecem.

Preços do Power BI:

  • Power BI gratuito: Permite que usuários individuais criem relatórios e painéis, mas não possui recursos de compartilhamento e colaboração.
  • Power BI Pro: Com um preço de US$ 10 por usuário por mês, esse plano inclui compartilhamento, colaboração e integração com outros serviços da Microsoft.
  • Power BI Premium por usuário: Por US$ 20 por usuário por mês, ele oferece recursos avançados, como conjuntos de dados maiores, atualizações de dados mais frequentes e recursos de IA.
  • Power BI Premium por capacidade: Essa opção oferece recursos de nuvem dedicados a partir de US$ 4.995 por capacidade por mês, eliminando a necessidade de licenças Pro individuais para consumidores de conteúdo.

Para obter informações atualizadas, consulte a página de preços do Power BI.

Preços do Microsoft Fabric:

O Microsoft Fabric apresenta um modelo de preços unificado para vários serviços, incluindo o Power BI. O preço é baseado em unidades de capacidade (CUs), que representam uma combinação de computação, armazenamento e outros recursos. As capacidades da malha variam de F2 (2 CUs) a F2048 (2048 CUs), com opções de reserva e pagamento conforme o uso disponíveis.

Por exemplo, uma capacidade F64 (64 CUs) tem um preço de US$ 8.409,60 por mês em uma base de pagamento conforme o uso, com possíveis economias por meio de planos de reserva.

Essa capacidade oferece suporte a todas as cargas de trabalho do Fabric, incluindo o Power BI, a engenharia de dados e a análise em tempo real.

Para obter informações atualizadas, consulte a página de preços de tecidos.

O Power BI autônomo é ideal para organizações focadas exclusivamente em business intelligence e visualização de dados, com custos previsíveis por usuário ou por capacidade. 

O Microsoft Fabric é para organizações que precisam de uma plataforma de dados abrangente que integre vários serviços. Embora o investimento inicial possa ser mais alto, a Fabric oferece uma solução unificada que pode levar a eficiências de custo por meio da consolidação de vários serviços de dados.

Microsoft Fabric x Power BI: Um resumo

Esta tabela destaca cada área de diferenciação, facilitando a visualização de onde cada plataforma se destaca e qual pode ser mais adequada a necessidades específicas.

Recurso

Microsoft Fabric

Power BI

Escopo e funcionalidade

Plataforma de dados abrangente com suporte a todo o ciclo de vida dos dados (ingestão, armazenamento, transformação)

Principalmente focado em visualização de dados e inteligência comercial

Gerenciamento e processamento de dados

Inclui engenharia de dados avançada, processamento de dados em tempo real e recursos de ciência de dados

Limitado à modelagem e transformação de dados para visualização

Integração com o Azure

Integração profunda com os serviços do Azure para infraestrutura dimensionável e análise de alto desempenho

Você pode se conectar ao Azure, mas com menos integração direta e escalabilidade

Interface do usuário e facilidade de uso

Interface mais complexa devido à ampla funcionalidade; curva de aprendizado mais acentuada

Interface amigável com funcionalidade de arrastar e soltar, fácil para usuários não técnicos

Personalização e flexibilidade

Alta personalização em engenharia de dados, ML e análise avançada

Personalização focada principalmente em relatórios e painéis de controle

Ambiente colaborativo

Criado para colaboração entre equipes multifuncionais (engenheiros, cientistas, analistas)

Colaboração principalmente por meio de compartilhamento de relatórios e comentários

IA e análises avançadas

Oferece ferramentas de IA e ML integradas aos fluxos de trabalho de ciência de dados

Recursos de IA incorporados para insights de dados, mas com escopo limitado

Estrutura de custos

Com base em unidades de capacidade (CUs) que abrangem todos os serviços de dados dentro da Fabric

Preços por usuário ou por capacidade apenas para business intelligence

Evolução do Power BI no Microsoft Fabric

O Power BI passou por uma transformação significativa por meio de sua integração com o Microsoft Fabric. Inicialmente uma ferramenta autônoma, o Power BI tornou-se um componente essencial da plataforma de análise unificada da Fabric.

Veja o que significa especificamente a integração do Power BI no Fabric:

  • A integração do Fabric aprimora a conectividadedo Power BI com fontes de dados. No Fabric, o Power BI pode acessar diretamente fontes de dados mais diversificadas e maiores, aproveitando os fluxos de dados em tempo real e o armazenamento de dados em grande escala.
  • Além disso, os usuários podem aproveitar as ferramentas de ciência de dados e ferramentas de aprendizado de máquina diretamente no Power BI, enriquecendo seus relatórios com insights preditivos e análises automatizadas.
  • Como parte do Fabric, o Power BI oferece suporte a recursos de colaboração mais robustos, permitindo que as equipes colaborem em projetos de dados entre funções. Engenheiros de dados, cientistas e analistas podem interagir no ambiente Fabric, compartilhando percepções e contribuindo para relatórios e painéis unificados.

Embora o Power BI autônomo permaneça acessível, aqueles que fizerem a transição para o Fabric encontrarão um ecossistema enriquecido que vai além da visualização, reunindo recursos avançados de gerenciamento, processamento e análise de dados em uma única plataforma.

Quando usar o Microsoft Fabric

O Microsoft Fabric é mais adequado para organizações que buscam uma plataforma de dados completa, além do business intelligence, para dar suporte à engenharia de dados, à ciência de dados e à análise avançada. 

Considere o Microsoft Fabric se você:

  • Você precisa de uma plataforma de dados abrangente: O Fabric oferece suporte a fluxos de trabalho de ponta a ponta, incluindo ingestão, transformação, armazenamento, processamento em tempo real e visualização de dados, o que o torna ideal para organizações com necessidades complexas de dados.
  • Sua equipe abrange várias funções de dados: O Fabric ajuda a colaboração entre engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de negócios em um ambiente unificado.
  • A análise avançada e o aprendizado de máquina são prioridades: Com ferramentas integradas de IA e aprendizado de máquina, a Fabric permite uma análise de dados mais sofisticada, modelagem preditiva e insights automatizados.
  • Você precisa de alta escalabilidade: A profunda integração do Fabric com o Azure permite que ele manipule dados em grande escala e em tempo real e oferece a flexibilidade para expandir a infraestrutura de dados conforme necessário.
  • A consolidação dos serviços de dados é benéfica: Para as organizações que usam várias ferramentas de dados, a Fabric oferece uma plataforma única para otimizar os custos e melhorar a eficiência por meio da unificação dos serviços de dados.

Quando usar o Power BI

O Power BI é ideal para organizações ou equipes focadas em business intelligence, visualização de dados e necessidades de relatórios diretos. 

Escolha o Power BI se:

  • Seu principal objetivo é a visualização de dados e a geração de relatórios: O Power BI é excelente na criação de painéis e relatórios interativos, o que o torna perfeito para usuários e analistas de negócios que precisam de uma visão clara dos insights de dados.
  • Você tem uma equipe menor com necessidades de dados mais simples: A facilidade de uso do Power BI o torna acessível a usuários não técnicos, o que o torna uma boa opção para equipes menores ou para aqueles que se concentram principalmente na visualização e no compartilhamento de dados.
  • As restrições orçamentárias são um fator: O preço por usuário ou por capacidade do Power BI é mais econômico, especialmente para organizações que não precisam das funcionalidades adicionais oferecidas pelo Fabric.
  • Você não precisa de recursos extensivos de processamento de dados ou engenharia: O Power BI inclui ferramentas de modelagem e transformação de dados. No entanto, ele é melhor para conjuntos de dados relativamente simples e não oferece o conjunto completo de ferramentas de processamento de dados da Fabric.
  • A integração com outras ferramentas do Microsoft Office é suficiente: O Power BI se integra a outros produtos do Office, como o Excel e o Teams, o que o torna conveniente para equipes focadas em aplicativos de negócios.

Conclusão

A escolha entre o Microsoft Fabric e o Power BI depende principalmente das necessidades de sua organização. 

O Microsoft Fabric oferece uma plataforma robusta para o gerenciamento abrangente de dados, tornando-o ideal para organizações com necessidades complexas de dados. O Power BI, por outro lado, é excelente em visualização de dados e business intelligence, oferecendo uma experiência fácil de usar para a criação de relatórios e painéis interativos.

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Perguntas frequentes

Qual é a principal diferença entre o Microsoft Fabric e o Power BI?

O Microsoft Fabric se concentra no gerenciamento e na engenharia de dados de ponta a ponta, enquanto o Power BI foi projetado para visualização de dados e business intelligence.

Por que a Microsoft está integrando o Power BI ao Fabric?

A Microsoft está integrando o Power BI ao Fabric para criar uma plataforma unificada que combina gerenciamento, engenharia e visualização de dados, fornecendo uma solução mais abrangente para as organizações.

O Microsoft Fabric é adequado para o processamento de dados em tempo real?

Sim, o Microsoft Fabric oferece recursos de processamento de dados em tempo real, o que o torna ideal para organizações que precisam de insights de dados atualizados.

Quais são as diferenças de custo entre o Microsoft Fabric e o Power BI?

O Microsoft Fabric pode ter custos mais altos devido aos seus recursos abrangentes e à dependência dos serviços do Azure, enquanto o Power BI pode ser mais econômico para as necessidades de visualização de dados e geração de relatórios.


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Gus Frazer
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Consultor líder de BI - Certificado em Power BI | Certificado em Azure | ex-Microsoft | ex-Tableau | ex-Salesforce - Autor

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