Qual plataforma de análise de dados escolher em 2026? Especialista aponta

A análise de dados sempre teve como principal objetivo transformar informações brutas em conhecimento útil para a tomada de decisões. Por meio da coleta, organização, limpeza e interpretação de dados, empresas conseguem reduzir o uso de suposições e direcionar estratégias com base em evidências concretas.

Nesse contexto, as análises descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva continuam sendo os principais modelos utilizados para entender o passado, explicar resultados, projetar cenários futuros e recomendar ações.

Nos últimos anos, porém, a chegada da inteligência artificial (IA) generativa provocou uma das maiores transformações já vistas no setor. Se antes as plataformas de Business Intelligence (BI) exigiam conhecimento técnico mais avançado para consultar bases de dados, criar visualizações e interpretar resultados, hoje muitas dessas tarefas podem ser realizadas por meio de comandos em linguagem natural.

A incorporação da IA generativa às plataformas de análise de dados tornou a interação com informações corporativas mais simples e acessível. Em vez de construir consultas complexas manualmente, usuários podem fazer perguntas diretamente ao sistema, utilizando linguagem semelhante à de uma conversa.

Segundo o especialista em análise de dados Cássio Pantaleoni, essa mudança altera não só o uso das ferramentas, mas também o papel das empresas na gestão da informação.

“Dado o advento da IA generativa e seu uso crescente sem o letramento necessário dentro das organizações, os aspectos mais importantes atualmente se referem à governança e à segurança. Esses dois itens são o núcleo das principais discussões nas empresas”, afirma.

A governança de dados pode ser entendida como o conjunto de políticas, processos e regras que definem como as informações são usadas dentro das organizações. Na prática, ela determina quem pode acessar o quê, em quais condições e com quais controles.

Para Pantaleoni, esse tema ganhou centralidade com a IA. Segundo ele, o aumento da automação e das consultas em linguagem natural amplia o risco de uso inadequado de dados se não houver estrutura de controle.

“Os aspectos mais importantes atualmente se referem à governança e à segurança”, reforça o especialista.

Além disso, a conformidade com a LGPD exige que empresas adotem mecanismos de rastreabilidade, auditoria e controle de permissões, especialmente em ambientes com múltiplos usuários.

Outro ponto crítico na escolha de uma plataforma é a capacidade de integração entre sistemas. Empresas lidam com dados distribuídos em CRM, ERP, marketing e finanças, o que dificulta análises consolidadas quando essas fontes não se comunicam.

Segundo Pantaleoni, a capacidade de integração e conectividade é um dos fatores determinantes na escolha de uma solução de BI.

Ferramentas como Power BI, Tableau e Looker se destacam justamente por oferecerem conectores com diferentes sistemas e ambientes em nuvem, permitindo análises mais completas e centralizadas.

Além de funcionalidades, Pantaleoni destaca que empresas precisam avaliar escalabilidade e custo total de propriedade (TCO) antes de escolher uma plataforma.

Escalabilidade diz respeito à capacidade da ferramenta crescer junto com a demanda sem perda de desempenho. Já o TCO inclui todos os custos envolvidos no ciclo de vida da solução, como suporte, treinamento, manutenção e operação.

“Esses critérios são fundamentais porque os benefícios gerados pela análise avançada dependem da capacidade de ampliar o uso dessas tecnologias de forma sustentável”, aponta o especialista.

As principais plataformas do mercado já incorporam IA em diferentes níveis. O Power BI utiliza o Copilot, o Tableau trabalha com o Tableau Agent e o Looker integra recursos baseados no Gemini. Essas soluções permitem consultas em linguagem natural, geração automática de dashboards e identificação de padrões de forma mais rápida.

Para Pantaleoni, esses recursos ampliam o potencial analítico, mas ainda dependem de estrutura de dados bem organizada e uso consciente por parte das empresas.

Não existe uma plataforma universalmente superior. Segundo Pantaleoni, a escolha depende do porte da empresa, dos casos de uso e do nível de maturidade digital.

“Tudo depende dos objetivos de cada empresa, dos casos de uso prioritários e do seu estágio de maturidade digital”, afirma.

Na prática, ferramentas como Power BI, Tableau, Looker e Qlik são mais usadas para visualização e análise de dados, enquanto Databricks e Snowflake aparecem com mais frequência em engenharia de dados e projetos avançados de IA. Veja uma tabela a seguir que sintetiza todas as informações.

Se não existe uma plataforma universalmente melhor, a escolha passa a depender do perfil da empresa, dos objetivos e da estrutura disponível. Uma pequena empresa, uma equipe de marketing, uma startup e um analista de dados podem ter necessidades completamente diferentes — e, por isso, avaliar ferramentas apenas pela quantidade de recursos oferecidos pode não ser suficiente.

Segundo Pantaleoni, a escolha deve seguir uma lógica de caso a caso. “Embora a máxima do caso a caso deva prevalecer, penso que há algumas nuances a serem consideradas”, afirma.

Para pequenas empresas, um dos principais desafios é encontrar soluções que permitam começar a trabalhar com dados sem exigir estruturas complexas. Nesse cenário, ferramentas com facilidade de adoção e integração simples podem fazer mais sentido.

De acordo com Pantaleoni, para empresas que utilizam o ecossistema Microsoft, o Power BI Desktop pode ser uma alternativa interessante. O especialista também destaca o Looker Studio para organizações que estão mais inseridas no ambiente Google.

O objetivo, nesse perfil, costuma ser criar dashboards e acompanhar indicadores de forma prática, sem adicionar grande complexidade ao processo de análise.

Para times de marketing, um dos principais desafios está na organização das informações vindas de diferentes canais. Dados de campanhas, plataformas e pontos de contato podem ficar distribuídos, dificultando uma visão consolidada dos resultados.

Nesse cenário, a capacidade de reunir essas informações em uma única análise se torna essencial. Segundo o especialista, quando os dados já estão centralizados, ferramentas como Power BI e Looker podem atender bem a esse tipo de necessidade.

A criação de dashboards permite acompanhar indicadores e avaliar o desempenho das estratégias com base em dados integrados, reduzindo a dependência de análises manuais.

No caso das startups, a escolha da tecnologia precisa considerar não apenas o momento atual, mas também a capacidade de evolução da empresa. Um ambiente que cresce rapidamente precisa evitar estruturas difíceis de manter ou que limitem a expansão futura.

Pantaleoni destaca que, para startups, é recomendável considerar um stack modular, leve e simples de sustentar. A ideia é construir uma estrutura que permita crescer gradualmente, adicionando novas capacidades conforme as necessidades do negócio aumentam.

Nesse cenário, a busca por soluções flexíveis pode ajudar a empresa a equilibrar velocidade, custo e capacidade de expansão.

Para profissionais que trabalham diretamente com análise de dados, a necessidade costuma ser diferente. Em vez de buscar apenas ferramentas prontas de visualização, analistas geralmente precisam de maior flexibilidade para explorar informações, criar modelos e desenvolver análises mais específicas.

Segundo Pantaleoni, para quem domina a parte técnica, Python é uma das principais opções. Com conhecimento da linguagem ou apoio de ferramentas de IA, profissionais conseguem desenvolver análises estatísticas, explorar dados visualmente e preparar informações para aplicações mais avançadas.

Nesse caso, a tecnologia funciona como uma forma de ampliar a capacidade analítica, permitindo maior autonomia e adaptação aos diferentes desafios encontrados nos dados.

No fim, a escolha da ferramenta mais adequada depende menos de qual solução é considerada a mais poderosa e mais de qual plataforma atende melhor às necessidades reais de cada perfil de usuário.

O futuro das plataformas de análise de dados aponta para ambientes mais automatizados, integrados e orientados por IA. Segundo Pantaleoni, a tendência é que a interação com dados se torne cada vez mais natural, reduzindo a necessidade de consultas técnicas e ampliando o acesso à informação dentro das empresas. Ao mesmo tempo, cresce a adoção de arquiteturas híbridas e multi-cloud, permitindo maior flexibilidade e redução de dependência de um único fornecedor.