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Python ou Power BI: qual é melhor para criar dashboards?

Por Lucas Petry
Conteúdos do artigo

O que são dashboards?

Dashboards são relatórios visuais que permitem a visualização de dados de forma estruturada, usados principalmente para tomada de decisões importantes nas empresas.

Atualmente existem diversas ferramentas que permitem a criação de dashboards, entre elas Python, Power BI e Excel. Por isso, neste artigo, vamos fazer uma comparação da linguagem de programação com as ferramentas.

Python ou Power BI: qual melhor para criar dashboards?

Vamos responder a essa pergunta com base em três pilares: customização, fontes de dados e performance.

1. Python ou Excel: Customização

Por mais funcionalidade que os desenvolvedores do Power BI ou do Excel coloquem nas ferramentas, você sempre ficará limitado às funcionalidades impostas por eles.

E aqui uma pequena analogia para explicar: imagine que Power BI e Excel são uma furadeira. Seus desenvolvedores planejaram para que elas fossem excepcionais em fazer furos, mas você não consegue construir uma obra inteira simplesmente com a furadeira.

Para fazer a obra completa, você precisa de uma caixa de ferramentas que tenha uma gama grande de possibilidades. Então, enquanto Power BI e Excel são furadeiras, o Python é uma caixa de ferramentas completa.

A linguagem Python permite aprender um conjunto gigantesco de técnicas para construir o que você quiser. Na nossa Base de Projetos, nós já apresentamos diversos dashboards e aplicativos web que seriam praticamente impossíveis de criar usando Power BI ou Excel — seria necessário improvisar muito para ter resultados parecidos.

Alguns exemplos de dashboards e aplicativos web que construímos na Asimov usando somente Python, frontend e backend:

  • Calendar App – Calendário 100% em Python
  • MyBudget – Aplicativo de gestão financeira
  • NYC Sales – Dashboard de análise de vendas imobiliárias em Nova York
  • Tela de registro e login – Sistema de login em Python
  • Supermarket Sales – Dashboard de análise de vendas de supermercado

Então, ao utilizar Python para construir dashboard, você tem um leque de possibilidades muito maior. A curva de aprendizado é maior em relação a Excel e Power BI, porém isso traz um grande benefício a médio e longo prazo: desenvolver uma habilidade realmente diferenciada e mais poderosa, que você vai levar durante toda sua carreira.

E lembrando que Python é considerado uma das linguagens de programação mais fáceis de se aprender, porque tem uma sintaxe muito simples e sucinta.

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2. Python ou Excel: Fontes de dados

Quando você vai construir algum dashboard ou aplicativo, é muito importante conseguir ler fontes de dados dos mais variados tipos. É fundamental ter essa flexibilidade. Nesse sentido, Excel e Power BI conseguem executar dados em formatos mais comuns como xlsx e csv, e até mesmo formato SQL ou algumas fontes de ERP.

Mas essas ferramentas precisam de dados estruturados. Então, se o dado que você precisa usar estiver desorganizado, com muitos erros ou mesmo trocar ao longo do tempo, você terá muita dificuldade para tratar e lidar com esses dados dentro das ferramentas.

Por outro lado, além de permitir trabalhar com todas as fontes comuns que Excel e Power BI suportam, o Python permite ir muito mais além. Você pode usar praticamente fonte de dados para construir dashboards em Python: xlsx, csv, txt, JSON, MySQL, NoSQL, PostgreSQL, SQLite, BigQuery, bases ERP e muito mais.

Python ou Power BI: qual melhor para criar dashboards? Com Python você pode usar praticamente qualquer fonte de dados, inclusive as não estruturadas. É possível criar um script que se alimente de um site, por exemplo, o Twitter, e consiga dissecar as informações desse site e mostrar de forma visual em um dashboard.

Outra ideia: um script que consuma os dados de um portal de notícias e apresente em um dashboard informações que são atualizadas constantemente.

Então, a grande essência aqui é que a mesma customização na parte de funcionalidades também existe na parte de leitura de dados. Com Python é possível ler dados da maneira que você quiser.

3. Python ou Excel: Performance

No último pilar dessa comparação, Power BI e Excel conseguem ler fontes de dados relativamente grandes e fazer algumas operações que não sofreram muito com isso. Mas elas não são as principais ferramentas de profissionais de dados.

Na verdade, Python e R (outra linguagem de programação) são as ferramentas mais utilizadas em Ciência de Dados porque elas são adequadas para lidar com grande quantidade de dados e permitem muita liberdade no tratamento desses dados.

No mercado financeiro, por exemplo, é possível extrair quantidades gigantescas de dados de transações financeiras, analisar esses dados, buscar padrões históricos e criar estratégias para replicar o que deu certo, tudo isso usando Python.

E nesses casos ficam muito claras as vantagens do Python. Por exemplo, uma análise que leva mais de 2 horas para ser feita usando VBA no Excel, pode ser feita em apenas 30 segundos com Python. A mesma estratégia com uma economia incrível de tempo porque o Python tem uma série de funcionalidades para lidar com grandes quantidades de dados e garantir uma performance muito superior.

É por isso que nas empresas os profissionais usam linguagem de programação para analisar grandes bases de dados, carregando essas informações de forma otimizada. No mercado financeiro existem bases de dados com 50 ou até 100 milhões de linhas, com mais de 200 colunas.

Então, em resumo, Python ou Power BI: qual melhor para criar dashboards? Se você acredita que vai ficar em um escopo limitado durante toda sua carreira, não vai em nenhum momento fazer mais complexas, Excel e Power BI conseguem atender sua necessidade.

Porém, se você quer se diferenciar (seja no mercado de trabalho ou como empreendedor), dominar Python e a construção de dashboards usando a liguagem será extremamente vantajoso no longo prazo.

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