
Machine Learning: o que é, para que serve e como funciona 2025
Machine learning é uma subárea da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados e tomem decisões a partir de dados sem precisar de instruções detalhadas.
O Power BI é a solução de business intelligence (BI) da Microsoft. É uma plataforma que foi projetada para facilitar a visualização de dados. Dessa forma, se antes você analisava dados em planilhas do Excel, com o Power BI você consegue transformar todos esses dados em gráficos que são muito mais fáceis de serem interpretados do que números em uma tabela.
O Power BI foi lançado inicialmente como um complemento do Excel chamado “Power Pivot” em 2010 e só foi evoluir para uma ferramenta independente em 2015. Essa transição permitiu que a plataforma ganhasse novas funcionalidades e se tornasse mais acessível para as empresas.
Desde então, o Power BI tem recebido atualizações frequentes, adicionando recursos como integração com serviços em nuvem, ferramentas avançadas de inteligência artificial e melhorias na interface para simplificar a experiência do usuário.
A evolução contínua da plataforma e a fácil integração com o ecossistema Microsoft contribuíram para que o Power BI se consolidasse como uma das ferramentas de business intelligence mais populares e eficientes do mercado.
Atualmente, 2025, o Power BI é composto por três partes principais:
Power BI Desktop: Funciona na própria máquina do usuário, na área de trabalho, como o Excel e o Word, por exemplo.
Power BI Service: É uma plataforma online que permite compartilhar, colaborar e publicar relatórios criados no Power BI Desktop. O usuário pode inclusive fazer alterações básicas nessa versão ao invés de ter que baixar o relatório pelo Service sem precisar voltar para a versão Desktop.
Power BI Mobile: É a versão móvel do Power BI, projetada para permitir que os usuários acessem relatórios e dashboards diretamente pelo smartphone ou tablet, acompanhando as atualizações e alterações feitas em tempo real.
O Power BI utiliza IA generativa em diferentes recursos da plataforma, como no Power BI Q&A, que permite que você faça perguntas sobre os dados utilizando linguagem natural. Ou seja, se você perguntar, por exemplo, “Qual foi o lucro do primeiro trimestre de 2025?”, ele vai te responder como se fosse um analista de dados.
A IA generativa também está presente no Copilot, que é capaz de criar gráficos e dashboards com base nos seus pedidos, e ele também tem a capacidade de analisar dados e explicar descobertas automaticamente.
O Power BI se destaca pela capacidade de reunir informações de diversas fontes diferentes, o que facilita muito para quem precisa analisar dados de forma organizada. Não importa onde seus dados estejam — seja em planilhas, bancos de dados, sistemas ERP, CRM ou outras plataformas — você consegue conectar todas essas informações em um único modelo de dados centralizado.
Por ser parte do ecossistema Microsoft, o Power BI oferece integrações nativas com outras ferramentas da empresa. Por exemplo, você pode importar gráficos diretamente para apresentações do PowerPoint, adicionar relatórios no Teams ou usar o Power BI Service para analisar dados dentro do Excel, criando tabelas dinâmicas baseadas nos modelos de dados que você fez no Power BI.
O Power BI, por meio do Power Query, oferece ferramentas que permitem a preparação e a transformação de dados. Essa funcionalidade permite organizar, padronizar e corrigir inconsistências nos dados, para que a análise seja feita sem erros e sem depender de ferramentas terceiras para a preparação dos dados.
Os dashboards permitem acompanhar informações importantes de forma visual e organizada, ajudando você a tomar decisões mais rápidas e seguras. Por exemplo, imagine que você trabalha no departamento comercial de uma montadora e precisa monitorar as vendas de diferentes modelos de veículos. Em vez de analisar diversas planilhas do Excel, visualizar um painel com gráficos interativos e atualizados em tempo real proporciona um entendimento mais claro do cenário.
O Power BI traz flexibilidade para o usuário ao atender às necessidades específicas de cada função. Um analista, por exemplo, pode criar um dashboard detalhado para acompanhar informações mais específicas. Já um gerente pode preferir um dashboard mais objetivo, destacando apenas os principais indicadores de desempenho para ter uma visão geral do negócio.
O Power BI oferece recursos avançados de machine learning que ajudam a identificar padrões e prever tendências com base nos dados históricos. Por exemplo, há um recurso nele que serve para encontrar anomalias nos gráficos de linha. Através desse recurso, você consegue identificar outliers — valores que fogem do comportamento esperado — e entender as possíveis causas para isso.
Há duas principais formas de licenciar o Power BI para a sua empresa. A primeira é por meio da compra direta no site oficial da Microsoft. A segunda, e a mais comum, é por meio de uma revendedora autorizada de Power BI, como a QSOFT. Essa opção é mais popular porque, ao adquirir o Power BI por meio de revendedores oficiais, você conta com benefícios adicionais, como ajuda na implementação e integração com outras ferramentas, suporte pós-venda personalizado e treinamentos para que toda a sua equipe esteja alinhada e preparada para usar a ferramenta.
Para concluirmos, o Power BI é uma ferramenta poderosa, usada por milhares de empresas, que permite transformar dados complexos em informações visuais claras e intuitivas. Com recursos avançados e sendo parte do ecossistema da Microsoft, ele se destaca como uma solução eficaz para empresas de todos os tamanhos.
Se você deseja fazer um treinamento de Power BI, obter licenciamento ou implementar essa ferramenta na sua empresa, entre em contato com a QSOFT.
Nossa equipe está preparada para oferecer treinamentos especializados, suporte na implementação e ajudar você a desenvolver projetos personalizados que atendam às necessidades do seu negócio.
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As tendências de inteligência artificial em 2025 estão moldando o futuro dos negócios. Com avanços como IA multimodal, democratização das plataformas, agentes autônomos e personalização em tempo real, a tecnologia deixa de ser promessa e se torna prática estratégica.
A análise de dados beneficia o setor de saúde. As seguradoras de saúde conseguem usar a análise de dados para detectar e prever NIPs, melhorar a qualidade dos atendimentos, identificar e prever fraudes, além de gerenciar e alocar melhor seus recursos.
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