[EDITAR: Empresa/segmento]
problema
[EDITAR: o problema]
o que foi feito
[EDITAR: o que implantei]
resultado
[EDITAR: resultado com número]
stack
[EDITAR: stack]
Consultoria técnica independente
Seu Power BI já responde perguntas. Só que ninguém confia na resposta.
Implanto uma camada agêntica sobre o seu BI existente — onde cada resposta mostra a query, a fonte e a definição da métrica. Sem trocar de ferramenta, sem caixa-preta.
/agendar · conversa de 30 minutos, sem apresentação comercial
resposta auditadamodelo semântico: vendas_corp
? Qual foi o faturamento líquido de julho na região Sul?
R$ 4.182.930,44
-3,1% vs. junho/2025
métrica Faturamento Líquido = Receita Bruta - Devoluções - Impostos sobre Venda
fonte fato_vendas · dim_calendario · dim_geografia
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
dim_geografia[regiao],
TREATAS({"2025-07"}, dim_calendario[ano_mes]),
"Faturamento Líquido", [Faturamento Liquido]
)Dado atualizado em 2025-08-01 06:12 (America/Sao_Paulo)
01a objeção
“A Microsoft já me dá isso de graça.”
Dá, e o Copilot é bom. Eu não vendo substituto para ele, para o Databricks Genie, para o ThoughtSpot ou para o Qlik Answers. Essas ferramentas fazem o trabalho que prometem quando o que está embaixo delas está em ordem.
O que eu vejo na prática é outra coisa: modelo semântico sem descrição de campo, três medidas com nomes parecidos calculando coisas diferentes, relacionamentos ambíguos que o motor resolve de um jeito e o analista de outro, RLS que derruba a resposta sem avisar, e nenhum dicionário de negócio que a IA consiga ler.
O copiloto então faz o que qualquer sistema faria com esse insumo: escolhe uma das três medidas, responde rápido e não explica a escolha. Acerta na demo, erra na reunião de fechamento.
O problema não é o copiloto. É o que ele lê.
02sintomas
Isso acontece na sua empresa?
- 01
O mesmo indicador tem três valores diferentes dependendo do relatório.
- 02
Seu time de dados vive respondendo pergunta que já está no dashboard.
- 03
Você testou o Copilot, ele acertou nas demos e errou no dia a dia.
- 04
Ninguém sabe dizer, sem abrir o DAX, o que exatamente é “faturamento líquido”.
- 05
Cada pedido ad-hoc custa dias e volta como novo pedido na semana seguinte.
- 06
[EDITAR: adicionar sintoma real que você mais vê nos clientes]
03arquitetura
A arquitetura em três camadas
- 01
Fonte e modelo semântico
Power BI / Fabricdbt · SQLdicionário versionadoAuditoria e correção do modelo: definição única de métrica, descrição de campos, relacionamentos explícitos e dicionário de negócio versionado.
- 02
Camada agêntica
roteamento de métricaexecução DAX/SQLvalidação e recusaOrquestração: interpreta a pergunta, escolhe a métrica certa, executa a consulta, valida o resultado e recusa quando não tem base.
- 03
Interface
Teams / Slackchat internoembed no relatórioOnde a pessoa pergunta: chat interno, Teams ou Slack, ou dentro do próprio relatório.
Nada disso substitui seu BI. Roda em cima dele.
04auditabilidade
Toda resposta mostra de onde veio
pergunta
Qual cliente mais cresceu em margem no último trimestre?
resposta
[EDITAR: exemplo real do seu ambiente] Cliente A — margem de 18,4% (+4,2 p.p. vs. Q1).
- Rastreabilidade por resposta: query, tabelas e definição da métrica.
- Respeito ao RLS existente — a camada consulta como o usuário, não como serviço.
- Recusa explícita quando a pergunta não tem lastro no modelo.
05diagnóstico
Comece pelo diagnóstico
Diagnóstico de Prontidão Agêntica
prazo: [EDITAR: ex. 2 a 3 semanas]
[EDITAR: valor — exiba o número]
o que eu faço
- Auditoria do modelo semântico.
- Mapeamento das métricas críticas e suas divergências.
- Teste do seu BI contra um conjunto real de perguntas de negócio.
- Avaliação de permissões e segurança (RLS, escopos, dados sensíveis).
o que você recebe
- Relatório técnico com o que está pronto e o que não está.
- Dicionário de métricas priorizado.
- Protótipo funcional respondendo [EDITAR: nº] perguntas reais sobre os seus dados.
- Plano de implantação com escopo e custo fechados.
Se o diagnóstico concluir que seu ambiente ainda não comporta uma camada agêntica, o relatório diz isso com todas as letras — e você sai com o caminho para chegar lá.
Agendar conversa de 30 minutos- 01Diagnóstico
- 02Implantação
- 03Operação e evolução contínua
06cases
Onde isso já rodou
[EDITAR: Empresa/segmento]
problema
[EDITAR: o problema]
o que foi feito
[EDITAR: o que implantei]
resultado
[EDITAR: resultado com número]
stack
[EDITAR: stack]
[EDITAR: foto real]
07quem sou
Quem sou
[EDITAR: parágrafo 1 — trajetória técnica: onde trabalhou, com que stack, que tipo de problema resolveu.]
[EDITAR: parágrafo 2 — por que trabalha com modelo semântico e camada agêntica hoje, e como conduz os projetos.]
08dúvidas
Perguntas técnicas
Não por padrão. A camada executa a consulta dentro do seu ambiente e envia ao modelo apenas metadados e, quando necessário, o resultado agregado. Se a sua política exigir, roda com modelo hospedado na sua nuvem ou on-premises.
09contato
Vamos olhar o seu modelo semântico.
Cinco campos. Eu respondo com uma leitura inicial do seu cenário e, se fizer sentido, uma conversa de 30 minutos.