Quem já tentou puxar dados do SAP pro Power BI sabe que não é só “clicar e conectar”. É tipo tentar puxar a água de um rio usando um canudinho, ou entope, ou não vem nada útil.
O papo do vídeo gira em torno de uma dúvida extremamente comum: “Como eu puxo os dados do SAP pro Power BI, sem travar o SAP e sem explodir o meu BI?”
Nesse blog, vamos contar o caminho das pedras, passo a passo, do jeito que foi falado no podcast.
Um papo entre feras da área, com dicas práticas, visão de negócio, arquitetura, e até IA no meio da jogada.
A gente vai falar sobre:
- Qual o papel do SAP e o que ele não faz
- Os riscos de fazer conexão direta
- As formas corretas de extrair dados (usando DW, views, e camada intermediária)
- E como estruturar uma estratégia de dados que funciona de verdade
Tudo isso com o objetivo de tirar vocês do Excel manual e colocar numa estrutura BI automatizada, segura e sustentável.
SAP não é ferramenta de análise, é ferramenta de processo
O primeiro alerta já começa aqui:
SAP não foi feito para análise de dados. Foi feito para registro de processos.
O SAP é um sistema transacional. Ele é excelente para registrar dados operacionais, como compras, vendas, estoques, notas fiscais e movimentações financeiras. Só que ele não foi pensado para gerar análises intuitivas ou relatórios interativos.
Puxar dados diretamente do SAP é como tentar entender um contrato jurídico sem saber direito: você pode até decifrar uma coisa ou outra, mas vai penar. Os dados estão lá, mas em formatos técnicos, estruturados de forma complexa, e espalhados em várias tabelas.
Por isso, precisamos de ferramentas que consigam traduzir essas informações para algo útil. E o Power BI entra exatamente aí.
O erro mais comum: conectar Power BI direto no SAP
Muita gente tenta pular etapas e liga o Power BI diretamente no SAP, achando que vai sair um dashboard pronto. Isso é um dos erros mais comuns, e perigosos.
Quando o Power BI consome dados diretamente do SAP, especialmente do banco SAP HANA, as consultas feitas por ele podem sobrecarregar o sistema. Dependendo da forma como são construídas, essas consultas puxam volumes enormes de dados, sem os filtros adequados. Isso causa lentidão no ambiente e compromete a performance do SAP para todos os usuários.
Além disso, há o risco de extrair dados incompletos ou mal interpretados. Afinal, o SAP possui múltiplas tabelas e campos que exigem conhecimento profundo do processo de negócio. Sem isso, o resultado é um relatório bonito visualmente, mas que entrega informações erradas.
O caminho certo: extrair os dados com responsabilidade
A saída para esse problema é utilizar uma camada intermediária de dados. Essa camada funciona como um “trampolim” entre o SAP e o Power BI, onde os dados são extraídos, organizados e preparados para o consumo analítico.
Essa camada intermediária pode estar em um Data Warehouse (DW), onde os dados são armazenados e modelados com lógica de negócio. Outra alternativa moderna é usar fluxos de dados no próprio Power BI (os famosos dataflows), que permitem um pré-tratamento eficiente e acessível na nuvem.
Com essa abordagem, você consegue manter a integridade do ambiente SAP, melhora a performance das consultas e garante que o Power BI receba dados já tratados e confiáveis.
O papel da TI e a importância de colaboração
É aqui que entra a sinergia entre áreas. A equipe de BI não pode, e nem deve, andar sozinha. Para que a extração de dados do SAP aconteça de forma eficiente, é fundamental o envolvimento da equipe de TI.
TI é quem conhece os caminhos internos do SAP, entende a estrutura de tabelas, campos técnicos e sabe como mapear os dados corretos. Trabalhar em parceria com a TI permite que o BI extraia exatamente o que precisa, com performance, segurança e padronização.
Sem esse apoio técnico, o BI corre o risco de fazer suposições erradas sobre os dados e gerar relatórios que não representam a realidade da empresa.
O risco da autonomia exagerada no Power BI
Vivemos uma era em que se fala muito em empoderar os usuários de negócio. A ideia é boa: permitir que mais pessoas explorem dados, criem relatórios e tomem decisões baseadas em informação. O problema é quando isso acontece sem regra, sem alinhamento, e principalmente sem base padronizada.
Quando cada usuário conecta o Power BI no SAP do seu jeito, sem controle, criam-se relatórios com informações desencontradas. Isso leva a interpretações diferentes do mesmo indicador, com números que não batem entre áreas. A falta de governança gera ruído, quebra a confiança nos dados e pode até causar decisões equivocadas por parte da liderança.
Além disso, esse comportamento descontrolado representa um risco à performance dos sistemas e à segurança da informação. O resultado é caos em vez de clareza.
Por isso, sim, queremos BI acessível para todos. Mas sempre com base única, governada e validada.
O melhor cenário: arquitetura com base única e múltiplas visões
O modelo ideal é aquele em que a equipe de dados constrói uma base centralizada com as informações extraídas do SAP. Essa base é estruturada com lógica de negócio, nomenclaturas amigáveis e performance pensada para o consumo em larga escala.
A partir dessa base, cada área da empresa pode criar seus próprios relatórios e painéis, mas todos olhando para os mesmos dados. Isso garante consistência, elimina divergências e permite que a empresa tome decisões de forma unificada.
Essa abordagem é o que chamamos de “one source of truth”, uma única fonte da verdade para todos.
Filtro e contexto: os desafios de entender o SAP
Um dos maiores desafios ao trabalhar com dados do SAP está no entendimento do processo de negócio por trás da informação. Não adianta apenas saber que a tabela VBAK contém pedidos de venda, é preciso saber o que significa cada campo, como os registros são atualizados, e quais são os filtros corretos para refletir a realidade do negócio.
As informações estão diluídas em várias tabelas, e a mesma transação pode estar registrada de formas diferentes dependendo do cenário. Além disso, há múltiplas datas (de criação, de entrega, de faturamento, etc.), o que pode gerar confusão se não forem bem definidas.
Por isso, é essencial que a equipe de BI tenha conhecimento de processo ou receba apoio técnico para compreender como extrair o dado certo, da forma certa.
Casos práticos: como as empresas estão fazendo
Durante o podcast foi comentado o caso de empresas que operavam com vários relatórios soltos, cada um feito por um analista com lógica própria. Isso gerava caos, informações desencontradas e perda de tempo.
A solução adotada foi estabelecer uma base comum e padronizada, com nomenclaturas claras, filtros consistentes e dados validados. A partir dessa base, as equipes puderam construir suas análises de forma independente, mas sempre com dados confiáveis.
Esse modelo equilibra autonomia e governança, permitindo que o BI seja escalável sem abrir mão da precisão.
E onde entra o DirectQuery?
O DirectQuery é um recurso do Power BI que permite consultas em tempo real diretamente na fonte de dados. Ele é extremamente útil quando se trabalha com informações dinâmicas, como estoque ao vivo ou pedidos sendo atualizados a todo instante.
No entanto, para funcionar bem, essa estratégia exige que a fonte de dados seja robusta e que as consultas sejam otimizadas. Caso contrário, o desempenho pode despencar e o relatório se tornar lento ou até inviável.
Usar DirectQuery é uma decisão que precisa ser pensada estrategicamente, levando em conta a infraestrutura e o volume de dados.
IA como aliada: o futuro já chegou
A Inteligência Artificial já é uma realidade no mundo do BI, e seu uso vem crescendo em projetos que envolvem SAP. No podcast, foi citado como a IA pode auxiliar na descoberta de tabelas relevantes, na explicação de campos técnicos, e até na criação de queries SQL para acelerar o desenvolvimento.
A IA funciona como um braço extra para o analista, ela ajuda a explorar caminhos, economiza tempo em tarefas repetitivas e propõe soluções que muitas vezes passam despercebidas. No entanto, a IA ainda depende da qualidade das perguntas. Por isso, entender o processo continua sendo essencial.
Ver tudo isso em vídeo? Temos!
Se vocês querem ver essas ideias, num papo descontraído com quem vive essa realidade de BI com SAP no dia a dia, confiram o episódio completo lá no canal do YouTube da Dataevo.
É conteúdo técnico, com linguagem simples, e zero enrolação.
Ah, e você ainda pode ouvir no SPOTIFY clicando aqui.
Quer dominar esse tipo de automação de uma vez por todas?
A Formação DataEVO foi feita pra quem:
- Tá cansado de fazer planilha no braço
- Quer automatizar relatórios direto da fonte
- Precisa entender SQL, DAX, Python e integração com SAP sem ser programador
- Quer virar referência de BI dentro da empresa
São aulas práticas, exemplos reais e foco total em produtividade.
Conclusão
SAP é robusto.
Power BI é visual.
Mas juntar os dois exige estratégia, cuidado e arquitetura bem pensada.
Se tu seguir o caminho certo, camada intermediária, base única, processos padronizados, tu consegue extrair tudo de melhor dos dois mundos, sem travar o sistema, sem perder tempo, e com segurança.
E o melhor: com dados confiáveis, visuais impactantes, e muita agilidade nas decisões.
Forte Abraço
