Como usar Work IQ para melhorar análises no Power BI

Por Fernando Viana e Sá
Como usar Work IQ para melhorar análises no Power BI

O Power BI é uma das principais ferramentas para transformar dados em relatórios, dashboards e indicadores de negócio. Porém, muitas vezes o número apresentado no relatório não conta toda a história.

Uma queda nas vendas, por exemplo, pode estar relacionada a uma campanha que não performou bem, atraso em uma negociação, mudança de estratégia comercial ou até decisões discutidas em reuniões internas.

É nesse ponto que o Work IQ ganha importância.

O Work IQ é a camada de inteligência da Microsoft que ajuda o Copilot a entender melhor o contexto do trabalho dentro da organização, considerando informações como documentos, reuniões, mensagens, arquivos, pessoas e dados corporativos.

Quando combinado com o Power BI, o Work IQ permite que a análise de dados seja mais contextual. Ou seja, além de olhar para os números do relatório, o Copilot pode ajudar o usuário a entender o que pode estar por trás daquele resultado.

Cenário de uso: análise de vendas com Power BI e Work IQ

Imagine uma empresa que acompanha suas vendas mensais em um relatório do Power BI.

Esse relatório possui indicadores como:

  • faturamento mensal;
  • meta de vendas;
  • vendas por região;
  • vendas por vendedor;
  • produtos mais vendidos;
  • margem de lucro;
  • comparação com meses anteriores.

Em um cenário tradicional, o gestor acessa o relatório, identifica que uma região ficou abaixo da meta e precisa procurar manualmente o motivo em outros lugares, como e-mails, reuniões, planilhas ou documentos compartilhados.

Com o uso do Copilot, Power BI e Work IQ, essa análise pode ser mais simples.

O usuário pode fazer uma pergunta em linguagem natural, como:

Por que a região Sudeste ficou abaixo da meta de vendas neste mês?

A partir disso, o Copilot pode apoiar a análise dos dados disponíveis no Power BI e, quando integrado ao contexto corporativo por meio do Work IQ, ajudar a relacionar essa informação com documentos, reuniões e interações recentes da equipe.

Na prática, o Power BI mostra os dados.
O Copilot ajuda a interpretar.
O Work IQ adiciona o contexto do trabalho.

Exemplo prático para demonstrar

Para este exemplo, considere um relatório de vendas no Power BI com uma queda de faturamento na região Sudeste.

Passo 1: Acessar o relatório no Power BI

O gestor abre o relatório de vendas e identifica que a região Sudeste está abaixo da meta.

Biblioteca do SharePoint com documentos fictícios usados como contexto do Work IQ para análise no Power BI.
Dashboard no Power BI com análise de vendas do Sudeste, mostrando receita abaixo da meta e contexto Work IQ.

Passo 2: Fazer uma pergunta ao Copilot

Dentro da experiência do Power BI com Copilot, o usuário pode fazer uma pergunta como:

Analise o desempenho da região Sudeste neste mês e explique os principais motivos da queda em relação à meta.

O Copilot pode gerar uma resposta resumindo os principais pontos do relatório, como:

  • queda no faturamento;
  • redução no volume vendido;
  • produtos com menor saída;
  • vendedores ou clientes com baixa performance;
  • comparação com meses anteriores.

Passo 3: Adicionar contexto com Work IQ

Agora o usuário pode explorar uma pergunta mais contextual:

Com base nos dados de vendas e nas informações recentes da equipe comercial, existe algum contexto que ajude a explicar a queda da região Sudeste?

Nesse cenário, o Work IQ pode ajudar o Copilot a considerar informações relacionadas ao trabalho da equipe, como documentos, reuniões, mensagens e arquivos corporativos acessíveis ao usuário.

Por exemplo, a resposta poderia indicar que:

  • houve uma reunião recente sobre atraso em negociações importantes;
  • a campanha comercial da região Sudeste teve baixa adesão;
  • alguns clientes estratégicos postergaram compras;
  • a equipe registrou dificuldades em determinados produtos;
  • existe um documento interno com plano de ação para recuperação da meta.

Passo 4: Transformar a análise em ação

Depois de entender o motivo da queda, o gestor pode pedir ao Copilot uma sugestão de plano de ação:

Com base nessa análise, crie um plano de ação para recuperar a meta da região Sudeste no próximo mês.

A resposta pode sugerir ações como:

  • revisar os principais clientes em queda;
  • priorizar vendedores com maior carteira ativa;
  • reforçar produtos com melhor margem;
  • criar uma campanha específica para a região;
  • acompanhar semanalmente a evolução da meta;
  • envolver a liderança comercial nas negociações críticas.

Como o Work IQ melhora o uso do Power BI

O Work IQ melhora o uso do Power BI porque adiciona contexto às análises.

Em vez de o usuário olhar apenas para gráficos e tabelas, ele pode fazer perguntas mais próximas da realidade do negócio.

Exemplo sem Work IQ:

Qual região vendeu menos neste mês?

Exemplo com uma experiência mais contextual usando Work IQ:

Qual região vendeu menos neste mês e quais informações recentes da equipe podem explicar esse resultado?

Essa diferença é importante porque os dados do Power BI mostram o que aconteceu, mas o contexto do trabalho ajuda a entender por que aconteceu.

Com isso, a empresa pode tomar decisões mais rápidas, reduzir análises manuais e aproximar os relatórios da rotina real das áreas de negócio.

Conclusão

O Power BI continua sendo a base para criar relatórios, dashboards e indicadores. Porém, com o avanço do Copilot e do Work IQ, a análise de dados passa a ser mais inteligente e contextual.

O Copilot ajuda o usuário a conversar com os dados em linguagem natural. Já o Work IQ amplia essa experiência ao trazer contexto do ambiente corporativo, como documentos, reuniões, mensagens e informações relacionadas ao trabalho.

Na prática, essa combinação permite que os usuários não apenas visualizem números, mas entendam melhor o que está acontecendo no negócio e quais ações podem ser tomadas.

Para empresas que já utilizam Microsoft 365, Power BI e Power Platform, o Work IQ representa uma oportunidade de tornar as análises mais conectadas, acessíveis e orientadas à ação.

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