A maioria das organizações não sofre com a falta de dados, elas sofrem com dados vivendo em lugares diferentes, usando padrões diferentes e falando “idiomas” diferentes. O SAP executa processos críticos, o Qlik impulsiona a exploração associativa para muitos usuários de negócio, e o Power BI frequentemente se torna o padrão para relatórios e dashboards executivos.
O verdadeiro desafio é fazê-los trabalhar juntos de forma limpa, sem exportações manuais frágeis, lógica duplicada ou lacunas de segurança.
Este guia detalha como extensões customizadas e conectores customizados ajudam você a unificar Qlik, Power BI e SAP em um único ecossistema analítico confiável, além de padrões práticos de arquitetura, dicas de governança e exemplos de implementação que você pode aplicar imediatamente.
Por que “Um Ecossistema” Importa (Mesmo Quando as Ferramentas São Diferentes)
Executar múltiplas plataformas de analytics não é, por si só, um problema. Isso se torna um problema quando:
- As definições divergem (Receita no Qlik ≠ Receita no Power BI)
- Os padrões de atualização entram em conflito (necessidades quase em tempo real vs. batch diário)
- As regras de segurança e acesso se desviam
- As equipes duplicam a mesma lógica de transformação
- A extração de dados do SAP se torna um gargalo
Um ecossistema unificado não significa “uma ferramenta”. Significa um conjunto de produtos de dados confiáveis, métricas consistentes e governança compartilhada — entregues aos usuários nas ferramentas que eles preferem.
O que são Extensões Customizadas vs. Conectores Customizados?
Conectores customizados (camada de acesso a dados)
Um conector customizado é a forma como uma ferramenta se conecta de maneira confiável a uma fonte de dados ou serviço — especialmente quando o conector padrão está ausente, é limitado ou não atende aos requisitos de segurança ou performance.
Exemplos:
- Um conector customizado do Power BI para uma API REST proprietária
- Um conector do Qlik que lida com fluxos de autenticação do SAP de forma segura
- Um conector que aplica regras de segurança em nível de linha de forma upstream
Extensões customizadas (camada de UI + interação)
Uma extensão aprimora o que os usuários podem fazer dentro da ferramenta de BI, visuais customizados, fluxos de trabalho, ações de write-back, navegação guiada, aplicativos embarcados ou comportamentos especializados de filtragem.
Exemplos:
- Uma extensão do Qlik que dispara um fluxo de trabalho (por exemplo, aprovar exceções)
- Um visual customizado do Power BI para KPIs específicos de domínio
- Drill-through operacional do SAP embarcado a partir de dashboards analíticos
Em resumo: conectores movem dados e aplicam padrões de acesso; extensões moldam a experiência do usuário e os fluxos de trabalho.
Onde o SAP se Encaixa: Verdade Operacional vs. Performance Analítica
Os sistemas SAP (ECC, S/4HANA, BW, etc.) são frequentemente o sistema de registro. Mas usar o SAP diretamente para analytics amplos pode ser caro e limitante porque:
- Sistemas transacionais não são otimizados para analytics de alta concorrência
- Consultas podem impactar a performance operacional
- Modelos de dados podem ser complexos e inconsistentes entre módulos
Uma boa prática comum é tratar o SAP como a fonte autoritativa e, em seguida, publicar conjuntos de dados prontos para analytics em uma camada de warehouse/lakehouse. Se você está construindo pipelines para necessidades de maior frequência, ajuda seguir padrões comprovados de integração, especialmente para fontes transacionais. (veja: Relatórios em tempo real com BigQuery: como integrar sistemas transacionais da forma correta).
Padrões de Arquitetura que Realmente Funcionam
Padrão 1: “Camada Semântica Compartilhada” (Recomendado para KPIs consistentes)
Objetivo: Qlik e Power BI consomem os mesmos modelos curados e definições de métricas.
Como funciona:
- Dados do SAP são extraídos para uma plataforma centralizada (warehouse/lakehouse)
- As transformações são padronizadas (por exemplo, modelos dbt)
- Qlik e Power BI se conectam aos conjuntos de dados curados
Por que é eficaz:
- Uma única fonte de verdade para métricas
- Menos lógica duplicada
- Governança e auditoria mais fáceis
Se você está padronizando transformações, vale a pena implementar uma abordagem disciplinada de modelagem (veja: Modelagem e transformação de dados com dbt: um guia prático de ponta a ponta).
Padrão 2: “Camadas Semânticas Específicas por Ferramenta” (Mais rápido para começar, mais difícil de escalar)
Objetivo: Avançar rapidamente permitindo que cada ferramenta defina sua própria lógica.
Como funciona:
- SAP → staging/warehouse
- Script do Qlik define regras de negócio
- Conjuntos de dados do Power BI definem regras de negócio separadas
Trade-off:
- Entrega inicial mais rápida
- Custo mais alto no longo prazo (deriva de KPIs, dor de governança, trabalho duplicado)
Esse padrão frequentemente se torna o problema do “por que os números não batem?”.
Padrão 3: “Separação Operacional + Analítica” (Melhor para casos de uso híbridos)
Objetivo: Combinar drill-down operacional (SAP) com exploração analítica (Qlik/Power BI).
Como funciona:
- Dashboards analíticos mostram tendências e KPIs a partir de dados curados
- Links de drill-through levam os usuários ao SAP (ou apps SAP Fiori) para transações
- Extensões fornecem navegação guiada e contexto
Quando se destaca:
- Fluxos de trabalho de finanças e compras
- Exceções e aprovações na cadeia de suprimentos
- Analytics de atendimento ao cliente com próximos passos operacionais
Quando Você Deve Criar um Conector Customizado (e Quando Não Deve)
Crie um conector customizado quando:
- Você precisa de um fluxo de autenticação não padrão (SSO, variações de OAuth, JWT, TLS mútuo)
- Você precisa aplicar governança corporativa (auditoria, permissões de dados, segurança em nível de linha)
- A performance exige pushdown de consultas, paginação, sincronização incremental ou cache
- Conectores padrão falham diante da complexidade específica do SAP (nuances de BAPIs/ODP, restrições de gateway)
Não crie um quando:
- Um conector maduro já existe e atende aos requisitos
- Você pode resolver com uma camada de integração estável (ELT/ETL) e conectar ao warehouse
- Seu verdadeiro problema é modelagem de dados (não conectividade)
Para muitas equipes, uma abordagem moderna de ELT reduz a necessidade de conectores customizados ao padronizar ingestão e transformações. Se você está projetando pipelines confiáveis, este é um forte ponto de referência. (Veja sobre: Estratégia de Dados)
Exemplos Práticos: O que “Custom” Significa no Mundo Real
Exemplo 1: Um “Customer 360” unificado entre SAP + Qlik + Power BI
Problema: Vendas usam Power BI, operações usam Qlik, e os dados mestres de clientes vivem no SAP.
Solução:
- Extrair dados de clientes, faturamento e pedidos do SAP para o warehouse
- Modelar dimensões conformadas (Cliente, Produto, Região)
- Publicar marts curados para:
- Relatórios executivos no Power BI
- Análise exploratória no Qlik (descoberta associativa)
- Adicionar links de drill-through para o SAP para ações em nível transacional
Resultado: Uma definição de cliente, dois estilos de consumo, menos reuniões de reconciliação.
Exemplo 2: Extensão do Qlik para fluxos de trabalho de exceção (“Aprovar, comentar, atribuir”)
Problema: Os usuários veem anomalias, mas não conseguem agir sem sair dos dashboards.
Solução:
- Construir uma extensão do Qlik que:
- Grave comentários/status de aprovação em uma tabela de workflow
- Dispare uma notificação (por exemplo, ticket ou e-mail)
- Registre ações para auditabilidade
Resultado: Analytics se torna operacional — sem transformar sua ferramenta de BI em uma aplicação completa.
Exemplo 3: Conector customizado do Power BI para uma camada de API governada
Problema: O acesso direto ao banco é restrito; todo analytics deve passar por uma API governada.
Solução:
- Implementar um conector customizado do Power BI que:
- Lide com OAuth/SSO
- Suporte padrões de atualização incremental
- Aplique permissões de usuário via claims da API
- Padronize paginação e tratamento de erros
Resultado: Controle de acesso centralizado e trilhas de auditoria, com uma experiência consistente para desenvolvedores.
Segurança, Governança e Compliance: Os Inegociáveis
Quando você conecta SAP, Qlik e Power BI, segurança não pode ser algo secundário. Foque em:
- Gestão de identidade e acesso
- Centralize a autenticação (SSO sempre que possível)
- Mapeie identidades de forma consistente entre as ferramentas
- Evite embutir credenciais em scripts ou arquivos desktop
- Segurança em nível de linha e de objeto
- Decida onde a segurança vive:
- No warehouse (preferido para consistência), ou
- Em cada ferramenta (risco de deriva)
- Documente regras de segurança como políticas reutilizáveis
- Auditoria e linhagem
- Rastreie quem acessou o quê, quando e por meio de qual ferramenta
- Mantenha a linhagem desde as tabelas fonte do SAP até transformações e dashboards
- Controle de versão para “código analítico”
- Extensões, conectores e transformações devem ser tratados como software:
- Versionamento em Git
- Checks de CI
- Revisões por pares
- Processo de release
Dicas de Performance para uma Experiência de Usuário Fluida
Mesmo a melhor integração falha se os dashboards forem lentos ou pouco confiáveis. Formas práticas de melhorar a performance:
- Empurre transformações pesadas para upstream (warehouse/dbt) em vez das camadas de BI
- Use cargas incrementais para extrações do SAP sempre que possível
- Crie tabelas agregadas para dashboards de alto tráfego
- Implemente consistência semântica para que o cache funcione como esperado
- Monitore comportamento de atualização e consultas para capturar regressões cedo
Checklist de Implementação: Da Ideia à Produção
1: Alinhar resultados
- Quais KPIs precisam bater entre Qlik e Power BI?
- Quais casos de uso precisam de atualização quase em tempo real vs. diária?
- Quais ações devem ser possíveis (drill-through, write-back, alertas)?
2: Definir o contrato de integração
- Modelos de dados canônicos (entidades e métricas)
- SLAs de atualização dos dados
- Regras de segurança (RLS, mascaramento, permissões)
- Convenções de nomenclatura e padrões de documentação
3: Construir e testar
- Desenvolver conectores/extensões com:
- Logging e tratamento de erros
- Estratégias de retry e backoff
- Testes automatizados (quando viável)
4: Operacionalizar
- Monitoramento e alertas
- Runbooks de incidentes
- Modelo de ownership (quem dá suporte ao quê)
- Gestão de mudanças para evitar dashboards quebrados
Armadilhas Comuns (E Como Evitá-las)
Construir conectores customizados cedo demais
Correção: Primeiro valide se uma abordagem warehouse-first elimina a necessidade.
Deriva de KPIs entre Qlik e Power BI
Correção: Centralize a lógica de métricas e publique conjuntos de dados curados.
Extensões “Shadow IT” sem governança
Correção: Exija revisão de código, versionamento e ciclos de release documentados.
Sobrecarregar o SAP com consultas analíticas
Correção: Extraia estrategicamente e use drill-through no SAP apenas para ações operacionais.
Conclusão: Um Ecossistema, Múltiplas Experiências
Conectar Qlik, Power BI e SAP não é sobre forçar uma única ferramenta — é sobre projetar uma base de dados consistente, governada e de alta performance e então permitir que cada plataforma faça o que faz de melhor.
Com a combinação certa de conectores customizados (acesso seguro e confiável) e extensões customizadas (melhores fluxos de trabalho e interação do usuário), você pode criar um ecossistema analítico que escala — tecnicamente e organizacionalmente.
FAQ: Extensões e Conectores Customizados para Qlik, Power BI e SAP
1) Qual é a diferença entre um conector e uma extensão em ferramentas de BI?
Um conector é principalmente sobre acesso a dados — autenticação, conectividade, comunicação com API/banco de dados e comportamento de atualização. Uma extensão aprimora a experiência de front-end — visuais customizados, interações, ações de write-back e fluxos de trabalho embarcados.
2) Devemos conectar Power BI e Qlik diretamente ao SAP?
Na maioria dos casos, é melhor evitar consultas diretas amplas ao SAP para analytics. O SAP é otimizado para transações, não para cargas de BI de alta concorrência. Uma abordagem mais escalável é extrair os dados do SAP para um warehouse/lakehouse, modelá-los e permitir que ambas as ferramentas consultem conjuntos de dados curados — mantendo drill-through para o SAP apenas para tarefas operacionais.
3) Como garantimos que os números batem entre Qlik e Power BI?
Você precisa de definições compartilhadas:
- Padronizar a lógica de negócio em uma camada centralizada de transformação (frequentemente no warehouse)
- Publicar conjuntos de dados/marts curados para consumo
- Usar chaves de dimensão consistentes e regras de inteligência temporal
A chave é eliminar lógica de métricas duplicada dentro de cada ferramenta de BI.
4) Quando um conector customizado vale o investimento?
Um conector customizado vale a pena quando você precisa de:
- Autenticação corporativa (SSO/variações de OAuth)
- Permissões detalhadas e auditoria
- Melhor performance (sincronização incremental, cache, paginação)
- Estabilidade que conectores genéricos não conseguem oferecer
Se um conector padrão atende aos requisitos, prefira ele — trabalho customizado deve resolver uma lacuna clara.
5) Podemos implementar segurança em nível de linha uma vez e reutilizar em várias ferramentas?
Sim — se sua arquitetura suportar. O método mais confiável é aplicar segurança em nível de linha na camada de plataforma de dados/warehouse, para que tanto o Qlik quanto o Power BI herdem as mesmas restrições. Segurança específica por ferramenta também funciona, mas aumenta o risco de regras divergentes ao longo do tempo.
6) Quais são os maiores riscos de segurança em um setup misto Qlik + Power BI + SAP?
Riscos comuns incluem:
- Credenciais armazenadas em scripts ou arquivos desktop
- Regras de acesso inconsistentes entre ferramentas
- Exportações não rastreadas de dados sensíveis
- Falta de auditoria e linhagem
Mitigação: IAM centralizado, aplicação de segurança upstream, logging robusto e governança forte.
7) Como suportar dashboards quase em tempo real sem quebrar a performance?
Use uma abordagem em camadas:
- Ingestão incremental (CDC quando possível)
- Armazenamento em um sistema projetado para concorrência analítica
- Uso de agregados para dashboards críticos
- Monitoramento de padrões de consulta e falhas de atualização
Quase em tempo real deve ser tratado como um produto com SLAs, não como “apenas atualizar com mais frequência”.
8) Qual é a melhor forma de governar extensões customizadas para que não se tornem “Shadow IT”?
Trate extensões como software de produção:
- Controle de versão em Git
- Revisões por pares e fluxo de aprovação
- Versionamento de releases e changelogs
- Linting/testes automatizados quando possível
- Ownership claro e processo de suporte
9) Extensões customizadas podem permitir write-back no SAP?
Podem, mas isso deve ser feito com cuidado. Em muitos casos, o padrão mais seguro é:
- Write-back para um serviço/camada de workflow intermediária (com validação e logs de auditoria)
- Sincronizar alterações aprovadas com o SAP por meio de interfaces controladas
Write-back direto do BI para o SAP pode introduzir riscos de segurança, validação e operação se não for devidamente projetado.
10) Como escolhemos o que construir primeiro: conector, extensão ou modelo de dados?
Comece pelo modelo de dados e definições de métricas (o que o negócio confia). Depois implemente a camada de ingestão/conectores para entregar esses dados de forma confiável. As extensões vêm por último — quando você já sabe quais interações e fluxos de trabalho realmente impulsionam adoção e valor.
