BI conversacional no Brasil: comparativo de plataformas em 2026

Transparência primeiro: a Sozo Data publica esta página e também fabrica o Entendo, uma das plataformas listadas. Por isso aplicamos os mesmos critérios a todos os fornecedores, incluindo o nosso, e só registramos o que consta na página oficial de cada um.

A revisão aconteceu em 07/10/2026. Abrimos a página oficial de cada fornecedor e anotamos seis itens: quem está por trás do produto, para quem ele se declara, como acessa os dados, onde o dado fica quando o fornecedor informa isso, como se compra e em quais idiomas funciona. Quando a página não traz uma informação, escrevemos "não informado publicamente". Não completamos lacunas com suposição, nem com o que ouvimos de terceiros.

Algumas regras que seguimos:

• Preço de concorrente só aparece quando está publicado na página oficial, e então vem com a data da conferência.
• Não publicamos preço do Entendo. Nossos planos são vendidos sob consulta.
• Não classificamos ninguém como "melhor". Cada produto serve a um perfil diferente de empresa, e a tabela mostra isso.
• Recursos em prévia ou pré-lançamento aparecem marcados como tal.

Se você encontrar um dado desatualizado ou errado, escreva pela página de contato. Corrigimos e atualizamos a data de revisão.

Os produtos listados resolvem o mesmo problema, que é permitir que alguém sem conhecimento técnico pergunte em linguagem natural e receba um número, uma tabela ou um gráfico. O que muda é a origem do fornecedor e a forma como ele entrega. Separamos em três grupos.

Suítes globais com copiloto

Microsoft (Power BI), Salesforce (Tableau) e Google (Looker) já têm ferramentas de BI instaladas em muitas empresas. Cada uma adicionou um assistente de IA sobre o modelo de dados existente. A vantagem é a continuidade: quem já mantém relatórios e modelos semânticos nessas plataformas aproveita o trabalho feito. O custo é a dependência da própria suíte, do licenciamento e, em alguns casos, de uma capacidade de nuvem específica.

Plataformas nacionais especializadas

São produtos brasileiros construídos em torno da pergunta em português sobre dados de negócio. Neste comparativo entram Luria (PX Data, Rio de Janeiro), NexisBI e o Entendo (Sozo Data). Variam bastante em porte: a Luria declara foco em grandes empresas, a NexisBI declara foco em pequenas e médias empresas e o Entendo declara foco em empresas de médio porte e em parceiros que revendem com a própria marca.

Consultorias e integradores com produto próprio

Aqui estão DataTalks (Somativa), Belake.ai (Dataside) e o BI Conversacional da TecnoSpeed. A oferta nasce de uma empresa de serviços ou de uma fornecedora de software para software houses, e a implantação costuma fazer parte da venda. A TecnoSpeed é um caso à parte, porque declara o produto como pré-lançamento com lista de espera.

Quem está por trás: Microsoft. Fonte oficial: Copilot para uma visão geral do Power BI, conferida em 07/10/2026.

A documentação descreve o Copilot como recurso de IA generativa dentro do Power BI, com experiências de chat para usuários de negócio e apoio a quem cria relatórios e escreve DAX. O painel Copilot dentro de um relatório está em disponibilidade geral. O Copilot autônomo em tela inteira e o Copilot em aplicativos estão em prévia.

Requisitos declarados: capacidade paga do Fabric (F2 ou superior) ou Power BI Premium (P1 ou superior). A página informa que uma licença Pro ou Premium por Usuário isolada não basta. Capacidades de avaliação e SKUs gratuitos não têm suporte. O administrador precisa manter a configuração do Azure OpenAI ativa. Fora dos Estados Unidos e da União Europeia, o Copilot vem desativado até o administrador habilitar o processamento fora da região do locatário.

Como acessa os dados: pelo modelo semântico do Power BI. A documentação recomenda preparar o modelo antes e avisa que, sem preparação, o Copilot pode interpretar mal os dados. Quando a pergunta não se relaciona ao modelo, ele responde com conhecimento geral do modelo de linguagem.

Idioma: a página informa que prompts em outros idiomas além do inglês podem retornar respostas relevantes, mas que o uso multilíngue não tem suporte oficial no momento. Modelo de compra: licenciamento por capacidade. O consumo é medido em unidades de capacidade e o faturamento do Copilot é por tokens.

Quem está por trás: Salesforce, dona do Tableau. Fonte oficial: página do Tableau Agent.

Segundo a página oficial, o Tableau Agent é um assistente de IA generativa que conversa em linguagem natural e apoia a análise da preparação dos dados até a exploração, a visualização e o consumo. Ele roda sobre a Camada de confiança do Agentforce, da Salesforce. A página não detalha fontes de dados, idiomas, requisitos de licença nem preço. Se a sua empresa já usa Tableau, confirme edição e licenciamento com o seu representante da Salesforce antes de planejar um piloto.

Quem está por trás: Google Cloud. Fonte oficial: Conversational Analytics no Looker, conferida em 07/10/2026.

A documentação define a Conversational Analytics como um recurso de conversa com os dados, movido pelo Gemini for Google Cloud e apoiado na camada de modelagem do Looker (LookML). Ela existe tanto no Looker (Google Cloud core) quanto no Looker (original).

Como acessa os dados: consulta os Explores do Looker. Um agente de dados pode se conectar a até cinco Explores distintos, e a consulta retorna no máximo 50.000 linhas. O usuário precisa ter permissão nos Explores subjacentes.

Estágio: os recursos principais estão em disponibilidade geral. Agentes de dashboard, fluxos agênticos e monitoramento de feedback das consultas estão em prévia. A página não detalha os idiomas aceitos pela Conversational Analytics. O Google avisa que a saída pode parecer plausível e estar incorreta, e recomenda validar os resultados. Modelo de compra: não informado nessa página.

Quem está por trás: PX Data, do Rio de Janeiro. Fonte oficial: luria.ai, conferida em 07/10/2026.

A Luria declara atender grandes organizações de varejo, shopping centers, energia, utilities, farmacêutico e serviços financeiros. Os conectores listados incluem Google BigQuery, Databricks e Snowflake, os bancos PostgreSQL, SQL Server, MySQL e Oracle, além de Power BI, Metabase, Google Sheets e Excel.

Sobre o local do dado, a página afirma que ele permanece na infraestrutura do cliente e que a Luria processa apenas as consultas necessárias. A plataforma se descreve como agnóstica quanto ao modelo de linguagem e lista Google Vertex AI, Azure AI, AWS Bedrock, OpenAI e Anthropic Claude. O idioma declarado cobre português, inglês e espanhol.

Modelo de compra: pelo Google Cloud Marketplace com faturamento unificado ou por venda direta. A página não publica preço.

Quem está por trás: Somativa. Fonte oficial: somativa.com.br/datatalks, conferida em 07/10/2026.

A página se dirige a quem decide em finanças, operações, dados e TI e quer respostas sem fila de relatórios. Os conectores nativos informados são o do Omie, além de integração consultiva com Dremio e ambientes de data lake. Para SAP ou ERPs proprietários, a viabilidade técnica é avaliada no diagnóstico inicial.

Sobre dados e permissões, a página declara que o dado bruto permanece na infraestrutura da empresa, sem transferência externa, e que o sistema filtra as informações pelas permissões do usuário antes de enviar apenas o contexto necessário aos modelos de IA. O controle de acesso é por perfil, e as respostas carregam metadados de permissão para auditoria. A arquitetura é descrita como agnóstica quanto ao modelo, com GPT, Gemini e Claude, e a lógica de negócio fica numa camada semântica.

Modelo de compra: começa por uma conversa consultiva de 30 minutos, e o prazo de implantação varia de semanas (Omie) a prazos sob medida para data lakes. A página não publica preço.

Quem está por trás: Dataside. Fonte oficial: dataside.com.br, conferida em 07/10/2026. Também existe uma listagem no Microsoft Marketplace, que não conseguimos abrir na revisão. O endereço belake.ai não respondeu em 07/10/2026.

O site da Dataside descreve o Belake.ai como solução de IA generativa que transforma dados em interfaces conversacionais. Os casos exibidos tratam de análise de documentos no setor jurídico e de assistentes virtuais por WhatsApp em vendas. A página não detalha as tecnologias, e o próprio site enquadra o Belake.ai na categoria de serviços de agentes de IA da Dataside.

Modelo de compra: o cliente implementa uma solução sob medida, com cotação direta com os especialistas da Dataside. A página inicial não publica preço. Como as páginas oficiais não dizem quais bancos o produto aceita, registramos isso como "não informado publicamente".

Quem está por trás: NexisBI, empresa brasileira de software como serviço. Fonte oficial: nexisbi.com.br, conferida em 07/10/2026.

O site se dirige a empreendedores, diretores financeiros e donos de negócio que querem automatizar relatórios sem conhecimento técnico. Declara mais de 120 integrações, entre elas ERPs (TOTVS, Omie, Bling, SAP S/4HANA), e-commerce (Shopify, Mercado Livre, Nuvemshop), serviços financeiros e plataformas de dados como BigQuery, PostgreSQL e MySQL. Também descreve a entrada de planilhas e a consulta e edição de dados por WhatsApp.

Preço publicado em 07/10/2026: Starter a R$ 749 por ano, Pro a R$ 1.190 por ano e Scale a R$ 2.190 por ano, com limites de projetos, painéis e usuários. A página não informa onde o dado fica armazenado, apenas cita criptografia AES-256 e conformidade com a LGPD.

Quem está por trás: TecnoSpeed. Fonte oficial: artigo no blog da TecnoSpeed, conferido em 07/10/2026.

O público declarado são software houses e os clientes delas. O artigo descreve a integração por mapeamento SQL e o uso por canais familiares, como o WhatsApp, com perguntas em português. O produto está em pré-lançamento, com lista de espera e condições de pré-venda. O texto trata de ganhos como redução de custo, diferenciação e retenção de clientes, e não traz preço nem planos.

Como ainda não está disponível, trate este item como anúncio. Não há, na fonte, informação sobre onde o dado fica, quais bancos são aceitos ou como funcionam as permissões por usuário.

Quem está por trás: Sozo Data, empresa brasileira fundada em 2024. Fonte oficial: entendo.sozodata.com.br. Como somos os fabricantes, as informações abaixo vêm da nossa própria documentação, e convidamos você a conferir.

O Entendo recebe a pergunta em português ou inglês e devolve número, tabela ou gráfico, com o SQL gerado e o raciocínio visíveis. O público declarado são empresas brasileiras de médio porte com dados em banco, normalmente o banco do ERP, e software houses e consultorias que querem oferecer BI conversacional aos clientes com marca própria. A implantação é assistida pelo nosso time.

Como acessa os dados: conecta em PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, Firebird e ClickHouse, além de Google Sheets, CSV e Excel. Hoje conectamos no banco que está por trás do ERP, sem integração oficial com fabricantes. Conectores para outros bancos, data lakes e sistemas que exponham os dados por API ou formato equivalente são construídos sob demanda, avaliados no projeto. O Entendo Gateway é um agente instalado na rede do cliente que abre conexão de saída criptografada, sem exigir porta de entrada. A credencial do banco fica na rede do cliente, e só o resultado da consulta sobe para a nuvem.

Controles: somente leitura, com bloqueio de comandos de escrita antes da execução, e registro de cada pergunta e cada SQL. SSO via OIDC nos planos Business e Enterprise. Modelos de IA da OpenAI, da Anthropic e do Google, com chave própria nos planos Pro, Business e Enterprise. Há camada semântica com glossário, metas e KPIs, painéis, exportação e white-label de parceiro em produção.

Modelo de compra: planos mensais sob consulta, implantação assistida cobrada à parte e condições de revenda sob consulta para parceiros. O que não fazemos hoje: não temos canal de WhatsApp em produção, nem conectores prontos para warehouses de nuvem como BigQuery e Snowflake: conectores para warehouses e data lakes são construídos sob demanda.

Qualquer fornecedor desta página, incluindo o Entendo, deveria responder a estas seis perguntas com clareza e por escrito.

1. Onde o dado fica? Pergunte se as linhas de resultado saem da sua rede, para qual nuvem e por quanto tempo ficam guardadas. "Seu dado fica com você" pode significar a credencial, o dado bruto ou o resultado da consulta.
2. Como eu vejo o SQL? Peça para ver, em uma pergunta real, a consulta gerada e o raciocínio. Sem isso, ninguém consegue auditar um número que vai para o conselho.
3. Como funciona a permissão por usuário? Teste com dois usuários de perfis diferentes fazendo a mesma pergunta. Cada um deve ver só o que pode ver.
4. Quais bancos e sistemas? Confirme o seu banco pelo nome e pela versão. Pergunte se existe conector para o sistema que você usa ou se a conexão é direta no banco.
5. Quem implanta? Descubra se a implantação é feita pelo fornecedor, por um parceiro ou por você, e quanto custa à parte.
6. Como é cobrado o uso? Pergunte se há limite de perguntas, de usuários ou de tokens, e quem paga o custo do modelo de IA.

Peça também uma demonstração com uma pergunta difícil da sua rotina, não com os exemplos do fornecedor.

Nem toda empresa precisa trocar de ferramenta. Ficar na suíte atual costuma fazer sentido quando:

• seus relatórios e modelos semânticos já estão organizados e a equipe os mantém;
• a empresa já tem a capacidade exigida pelo copiloto (no caso do Power BI, Fabric F2 ou superior, ou Premium P1 ou superior);
• as perguntas giram em torno de relatórios existentes, e não de dados que ainda não estão em nenhum modelo;
• o time de TI prefere um único fornecedor e um único contrato.

Uma plataforma especializada tende a pesar mais quando os dados estão em bancos de ERP sem modelo semântico pronto, quando a empresa não quer manter capacidade de nuvem só para o copiloto, ou quando uma software house ou consultoria precisa oferecer o recurso aos clientes sob a própria marca. Em muitos casos as duas coisas convivem: o BI atual segue como camada de relatórios fixos e a plataforma conversacional atende as perguntas avulsas.