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

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12 minutos de leitura 1 mês atrás

Dashboards são relatórios visuais que permitem a visualização de dados de forma estruturada e são usados principalmente para tomada de decisões importantes nas empresas. Quando se trata de escolher a melhor ferramenta para criar dashboards, duas opções se destacam: Python e Power BI. Ambas possuem suas vantagens e desvantagens, e a escolha certa depende das necessidades específicas do usuário.

Neste artigo, compararemos a linguagem de programação Python com o software Power BI em termos de customização, fontes de dados, performance, custo e facilidade de aprendizado, ajudando você a decidir qual ferramenta é melhor para criar dashboards.

Caso prefira uma abordagem no formato audiovisual, assista ao vídeo a seguir:

Python vs Power BI: customização

Uma das principais diferenças entre Python e Power BI está na capacidade de customização.

Power BI

Imagine que Power BI é como uma furadeira. Os desenvolvedores do Power BI projetaram essa ferramenta para ser excepcional em criar dashboards rapidamente através de uma interface gráfica intuitiva. Assim como uma furadeira é ideal para fazer furos específicos de maneira rápida e eficiente, o Power BI é perfeito para criar dashboards de forma prática e direta. No entanto, da mesma forma que você não consegue construir uma obra inteira apenas com uma furadeira, você pode encontrar limitações nas funcionalidades do Power BI para projetos mais complexos e específicos.

Exemplo de dashboard no Power BI
Dashboard no Power BI

Python

Para realizar uma obra completa, em contrapartida, você precisa de uma caixa de ferramentas que ofereça uma ampla gama de possibilidades, permitindo que você lide com diferentes tipos de tarefas e desafios. Python é essa caixa de ferramentas completa.

Essa linguagem de programação te dá acesso a uma variedade enorme de bibliotecas, como Matplotlib, Seaborn, Streamlit, Plotly e Dash, que permitem criar dashboards totalmente personalizados e adaptados às necessidades específicas do seu projeto. Python oferece uma flexibilidade incomparável, permitindo integrar diversas técnicas de visualização e manipulação de dados, algo que ferramentas como Power BI não conseguem alcançar com a mesma profundidade.

Essa flexibilidade é o que faz de Python uma ferramenta poderosa para a criação de dashboards. Com ele, você pode desenvolver soluções únicas e inovadoras, ajustadas precisamente às demandas do seu negócio ou projeto. Embora a curva de aprendizado seja maior em relação ao Power BI, o investimento em aprender Python compensa a médio e longo prazo, oferecendo uma habilidade diferenciada e poderosa que você poderá usar em diversas situações ao longo de sua carreira.

Exemplo de dashboard em Python
Dashboard em Python

Python vs Power BI: fontes de dados

A capacidade de integrar e manipular diferentes fontes de dados é crucial na criação de dashboards. A escolha da ferramenta adequada pode depender significativamente da flexibilidade que ela oferece em termos de tipos de dados que pode consumir e processar.

Fontes de dados no Power BI

Power BI é conhecido por sua robustez e eficiência ao lidar com uma ampla gama de fontes de dados estruturados. Ele suporta integrações nativas com arquivos Excel, bancos de dados SQL (como Microsoft SQL Server, PostgreSQL e MySQL), serviços de nuvem (como Azure e Google Analytics), além de APIs e serviços web. Essa ampla compatibilidade facilita a coleta e visualização de dados diretamente de fontes empresariais comuns, tornando o Power BI uma escolha conveniente para muitos cenários corporativos.

No entanto, a força do Power BI está em trabalhar com dados que já estão estruturados e relativamente limpos. Se os dados precisam de um pré-processamento significativo ou vêm de fontes não tradicionais, as capacidades de manipulação de dados do Power BI podem não ser tão robustas sem a ajuda de ferramentas adicionais.

Fontes de dados no Python

Python, por outro lado, oferece uma flexibilidade inigualável quando se trata de integração de dados de diversas fontes. Com bibliotecas como Pandas, SQLAlchemy, Requests e BeautifulSoup, Python pode consumir e manipular dados de quase qualquer fonte imaginável:

  • Arquivos estruturados: além de arquivos Excel e CSV, Python pode manipular JSON, XML e até formatos binários.
  • Bancos de dados relacionais e NoSQL: com SQLAlchemy e PyMongo, Python pode se conectar a bancos de dados SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite, etc.) e NoSQL (MongoDB, Cassandra, etc.).
  • APIs e web services: usando Requests, Python pode fazer chamadas HTTP para consumir dados de APIs RESTful, SOAP e outros serviços web.
  • Web scraping: com BeautifulSoup e Scrapy, Python pode extrair dados de páginas web, uma capacidade especialmente útil para obter informações de fontes que não possuem APIs públicas.
  • Dados não estruturados: Python é capaz de processar texto, imagens e até dados de sensores em formatos variados.

Essa flexibilidade torna Python uma ferramenta extremamente poderosa para trabalhar com dados dinâmicos e diversificados. Ele permite não apenas a leitura e integração de dados de praticamente qualquer fonte, mas também o pré-processamento e limpeza dos dados, tarefas que são frequentemente necessárias antes da criação de um dashboard.

Python vs Power BI: performance

A performance é um fator crucial quando se trata de criar dashboards, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados.

Como é a performance do Power BI?

Power BI é altamente eficiente para muitas aplicações empresariais e pode lidar com conjuntos de dados de tamanho moderado de maneira bastante eficaz. Ele utiliza a tecnologia VertiPaq, que é um motor de armazenamento baseado em colunas que permite uma compressão eficiente e um acesso rápido aos dados. No entanto, ao lidar com conjuntos de dados extremamente grandes ou complexos, o desempenho do Power BI pode se deteriorar. Por exemplo, a visualização e manipulação de dados em tempo real podem ficar lentas, especialmente se o dashboard incluir muitas visualizações complexas ou se os dados precisarem ser atualizados frequentemente.

Como é a performance do Python?

Por outro lado, Python é amplamente reconhecido por sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de maneira eficiente. Isso se deve principalmente à vasta gama de bibliotecas disponíveis que são otimizadas para operações de alto desempenho:

  • NumPy: esta biblioteca é fundamental para a computação científica em Python e permite a realização de operações matemáticas e lógicas complexas de maneira extremamente rápida.
  • Pandas: ideal para manipulação e análise de dados, oferecendo ferramentas poderosas para trabalhar com grandes conjuntos de dados. Permite filtrar, agrupar e transformar dados de maneira eficiente.
  • Dask: uma biblioteca que extende Pandas para operações em paralelo e distribui o processamento em múltiplos núcleos de CPU ou clusters de máquinas. Isso é essencial para manipular datasets que não cabem na memória de uma única máquina.
  • PySpark: integração com Apache Spark permite o processamento de big data distribuído, tornando Python uma excelente escolha para análise de grandes volumes de dados em ambientes de big data.

Python também se destaca na utilização de técnicas de programação paralela e distribuída. Com bibliotecas como Multiprocessing e Joblib, é possível executar tarefas em paralelo, aproveitando múltiplos núcleos de CPU para acelerar o processamento de dados. Além disso, frameworks como Apache Spark e Dask permitem que Python gerencie dados distribuídos em clusters de máquinas, algo essencial em big data.

Caso prático

Para ilustrar a diferença, considere um cenário comum em finanças: a análise de transações financeiras. Power BI pode lidar com datasets moderadamente grandes, mas para análises que envolvem bilhões de linhas de dados e a necessidade de identificar padrões em tempo real, Python se torna a escolha mais adequada. Uma análise que pode levar horas para ser concluída no Power BI pode ser realizada em minutos com Python devido à sua capacidade de otimizar operações e paralelizar tarefas.

Quais são os custos do Python e do Power BI?

O custo é um fator significativo na escolha da ferramenta adequada para criar dashboards. Power BI e Python apresentam diferentes modelos de custos que podem influenciar a decisão de qual ferramenta utilizar.

Tipos de planos do Power BI

Power BI oferece uma variedade de opções de preços, desde uma versão gratuita até planos premium, com capacidades avançadas. Os valores dos planos disponíveis no site oficial do software, em maio/2024, são:

  1. Conta gratuita do Microsoft Fabric:
    • Inclui funcionalidades básicas para criar relatórios avançados e interativos.
    • Ideal para usuários individuais que não precisam compartilhar seus dashboards.
  2. Plano Pro: R$ 59,50 por usuário/mês
    • Permite que usuários publiquem e compartilhem relatórios e painéis dentro da organização.
  3. Plano Premium: R$ 119 por usuário/mês
    • Oferece modelos maiores, atualizações mais frequentes e recursos corporativos adicionais.
    • Inclui todos os recursos do Power BI Pro.
  4. Microsoft Fabric – Power BI Premium por capacidade SKUs: a partir de R$ 29.722,80 por mês para P1 SKU
    • Licenciamento em nível organizacional para acesso ao Microsoft Fabric.
    • Inclui dimensionamento automático para picos de capacidade com preço de USD 85 por vCore/24 horas.
  5. Microsoft Fabric – Reserva de capacidade e pagamento conforme o uso: valor variável
    • Licenciamento flexível para organizações com opções de computação de nível de entrada.
    • Permite ajuste dinâmico do uso conforme a demanda, sem compromisso de uso contínuo.

Gratuidade do Python

Python, por outro lado, é uma linguagem de programação de código aberto, o que significa que é totalmente gratuito para uso. As principais bibliotecas usadas para análise e visualização de dados, como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn, também são gratuitas.

O único custo real associado ao uso de Python está relacionado ao tempo e esforço necessários para aprender a linguagem e desenvolver soluções personalizadas. No entanto, uma vez adquiridas essas habilidades, não há custos adicionais contínuos, tornando Python uma opção extremamente econômica a longo prazo.

Qual ferramenta é mais fácil aprender?

A facilidade de aprendizado é um fator crucial ao escolher entre Python e Power BI para criar dashboards, especialmente para iniciantes ou para aqueles que precisam adquirir novas habilidades rapidamente. Vamos explorar a curva de aprendizado de cada ferramenta em mais detalhes.

Power BI

Power BI é conhecido por sua interface intuitiva e user-friendly. A ferramenta foi projetada para ser acessível a usuários de negócios que podem não ter uma forte formação técnica. A Microsoft, desenvolvedora do Power BI, implementou muitos recursos que tornam o processo de criação de dashboards relativamente simples e direto:

  • Arrastar e soltar: a capacidade de arrastar e soltar componentes facilita a construção de dashboards sem a necessidade de codificação.
  • Assistentes e modelos: oferece assistentes passo a passo e uma ampla variedade de modelos predefinidos que ajudam os usuários a começar rapidamente.
  • Integração com Excel: Para usuários familiarizados com Excel, a integração com Power BI é uma grande vantagem, permitindo uma transição suave para a criação de dashboards mais avançados.

Python

Python, embora seja uma linguagem de programação reconhecida por sua simplicidade e legibilidade, requer um investimento inicial maior em termos de aprendizado, especialmente para aqueles sem experiência prévia em programação:

  • Sintaxe simples: a sintaxe de Python é clara e concisa, o que facilita a leitura e a escrita de código. É frequentemente descrita como próxima da linguagem natural.
  • Diversidade de bibliotecas: ferramentas como Pandas, Matplotlib, Seaborn e Plotly são poderosas para análise e visualização de dados, mas requerem aprendizado individual de suas funcionalidades.
  • Ambiente de desenvolvimento: configurar um ambiente de desenvolvimento (como Anaconda, Jupyter Notebooks ou IDEs como PyCharm) pode ser um desafio inicial para novatos.

No entanto, o investimento em aprender Python compensa a médio e longo prazo, pois as habilidades adquiridas são altamente valorizadas e aplicáveis em diversas áreas da tecnologia.

Conclusão

Em resumo, a escolha entre Python e Power BI depende das suas necessidades específicas e objetivos de longo prazo. Power BI é ideal para quem busca uma solução rápida, intuitiva e eficiente para criar dashboards simples e medianamente complexos, com suporte a uma variedade de fontes de dados estruturados. Por outro lado, Python oferece uma flexibilidade e poder de customização incomparáveis, capaz de lidar com qualquer fonte de dados e escalando para cenários de análise avançada, embora exija um maior investimento em aprendizado.

Então, se você precisa de uma ferramenta imediata para criar dashboards e tem um orçamento para licenças, Power BI pode ser a melhor escolha. Contudo, se você busca uma solução poderosa, versátil e com potencial de crescimento profissional, aprender Python será extremamente vantajoso a longo prazo.

Portanto, se usar Python for o seu objetivo, aproveite para conferir a Trilha Dashboards com Python, da Asimov Academy. Nela, você aprende desde a programação em Python do zero até a apresentação de dados, construção de dashboards dinâmicos e interativos com as bibliotecas Plotly e Dash, aplicando conceitos como callbacks, layouts e states, além da biblioteca Streamlit, conhecidade por sua simplicidade e praticidade.

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