De acordo com a Gartner, o Power BI é uma das ferramentas mais utilizadas nas empresas atualmente, destacando-se por seu papel na evolução dos processos analíticos dentro das organizações. A ferramenta permite que cada setor crie suas próprias análises e dashboards de forma autônoma, facilitando a reestruturação das empresas para proporcionar maior independência e agilidade na tomada de decisão.

Cada vez mais vemos a criação de times internos focados em análise de dados dentro de áreas como finanças, vendas e RH. Esses times não dependem mais exclusivamente de um departamento central de BI ou de um analista de dados para realizar ajustes ou criar novas visualizações. Isso é possível graças a funcionalidades como o RLS (Row-Level Security), que permite controlar com precisão quem pode ver e interagir com determinados dados no Power BI.

O Que é o RLS e Como Ele Contribui Para a Autonomia dos Setores?

O RLS, ou Segurança em Nível de Linha, é um recurso que possibilita restringir o acesso a informações específicas com base em quem está utilizando o relatório. Com uma boa regra de RLS, é possível garantir que cada usuário visualize apenas os dados pertinentes ao seu papel ou departamento dentro da organização.

Por exemplo, o setor contábil pode criar dashboards personalizados para analisar resultados financeiros e acompanhar projeções, sem precisar de intermediários para ajustes ou manipulação de dados. Assim, mesmo usuários que não possuem um conhecimento técnico avançado conseguem fazer suas próprias análises de maneira segura e eficiente.

A Reestruturação Analítica nas Empresas: Um Novo Cenário

Ao implementar corretamente o Power BI e utilizar regras de RLS e outras práticas de governança de dados, as empresas conseguem criar uma infraestrutura analítica que se adapta a cada área. Isso proporciona diversos benefícios:

• Autonomia e Agilidade: Com setores mais independentes, os gestores e equipes de negócios ganham agilidade para explorar os dados e tomar decisões sem depender de solicitações ao time de TI ou de Data Analytics.

• Governança e Segurança: Ao definir quem tem acesso a quais informações, a governança de dados é fortalecida e a segurança das informações é mantida.

• Melhor Uso dos Recursos: As áreas conseguem focar em criar valor e insights específicos para o negócio, enquanto o time central de BI pode se concentrar em iniciativas estratégicas e análises mais complexas.

Ficou com dúvida? Entre em contato conosco.

Até o próximo post! 😊