A nova arquitetura de referência da Microsoft reforça uma discussão que deveria acontecer antes da criação de qualquer agente: a empresa está pronta para disponibilizar os dados certos, com qualidade, contexto e governança?

Leitura estimada: 8 minutos  |  Tema: Power Platform, Dataverse e IA empresarial

O problema costuma aparecer antes do agente

Em conversas sobre inteligência artificial, é comum o projeto começar pela interface: qual agente será criado, qual modelo será utilizado e quais tarefas ele poderá executar. Mas, quando a discussão avança para a implementação, a pergunta que realmente determina o resultado é outra: onde estão os dados de que esse agente precisa?

Na prática, muitas empresas encontram o mesmo cenário. Informações de clientes estão no CRM, dados financeiros permanecem no ERP, indicadores consolidados ficam no data warehouse, documentos vivem no SharePoint e parte do conhecimento operacional continua distribuída em planilhas, e-mails e sistemas legados.

O problema, portanto, raramente é apenas criar uma experiência de IA. O desafio é oferecer a essa experiência um contexto empresarial confiável, autorizado e atual. Sem isso, o agente pode até responder bem, mas não necessariamente responder com base na realidade da empresa.

Foi por isso que uma das arquiteturas de referência publicadas pela Microsoft em agosto de 2026 no Power Platform and Copilot Studio Architecture Center chamou nossa atenção. Ela mostra como conectar Power Apps a um data warehouse centralizado por meio de Dataverse Virtual Tables. A Microsoft também publicou uma arquitetura para integrar aplicações do Dynamics 365 Finance and Operations ao Power Platform.

O valor do anúncio não está em uma funcionalidade isolada. Está no padrão arquitetural que ele ajuda a consolidar: utilizar os dados que já existem na empresa para sustentar aplicações, automações e, quando fizer sentido, agentes — sem transformar cada novo projeto em mais um repositório desconectado.

O que essa arquitetura resolve na prática?

A arquitetura parte de um cenário bastante comum: diferentes sistemas alimentam um data warehouse centralizado, que funciona como uma fonte governada de dados corporativos. O Dataverse acessa os conjuntos necessários por meio de tabelas virtuais. Esses dados podem então ser utilizados em conjunto com registros operacionais gravados diretamente no Dataverse.

Imagine uma empresa que consolida informações de produtos de várias unidades, países ou sistemas em um único warehouse. Uma aplicação criada no Power Apps pode consultar esse catálogo corporativo e, ao mesmo tempo, registrar no Dataverse uma avaliação, uma solicitação ou uma aprovação relacionada a determinado produto. O Power Automate pode dar continuidade ao processo, chamar uma API externa ou atualizar outro sistema.

Em termos simples, a empresa separa duas responsabilidades. O data warehouse continua sendo a fonte central de dados consolidados. O Dataverse sustenta a camada operacional do processo, com relacionamentos, segurança e registros editáveis. Power Apps e Power Automate entregam a experiência e a orquestração.

Esse desenho reduz a necessidade de copiar grandes volumes de dados apenas para viabilizar uma aplicação. Também evita que cada área crie uma versão própria de informações que deveriam permanecer corporativas.

Por que as Dataverse Virtual Tables são relevantes?

As tabelas virtuais representam no Dataverse dados que continuam armazenados em uma fonte externa. Em muitos cenários, isso permite consultar e relacionar essas informações sem replicá-las fisicamente no banco do Dataverse.

Para o negócio, o benefício não é simplesmente economizar armazenamento. O ponto central é reduzir duplicidade, divergência e esforço de sincronização. Quando diferentes soluções mantêm cópias independentes do mesmo cadastro, surgem perguntas difíceis: qual versão está correta, com que frequência ela é atualizada e quem responde por uma inconsistência?

Ao trabalhar com uma fonte governada, a aplicação pode utilizar dados corporativos de referência e manter no Dataverse apenas o que pertence ao processo operacional. Isso cria uma base mais coerente para casos como solicitações, avaliações, aprovações, atendimento, auditoria e integrações externas.

Há, porém, uma nuance importante. A consulta à tabela virtual pode ocorrer no momento em que o dado é necessário, mas a atualidade da informação depende também da frequência com que os sistemas de origem alimentam o data warehouse. Portanto, ‘acesso em tempo real’ não significa automaticamente que todo dado esteja atualizado em tempo real.

A própria arquitetura recomenda restringir as tabelas virtuais ao acesso de leitura, expor somente os conjuntos necessários, manter o processamento pesado no warehouse e monitorar toda a cadeia — da ingestão até o uso no Dataverse. Arquitetura reutilizável não elimina decisões de segurança, desempenho e operação; ela torna essas decisões mais explícitas.

O que muda para o C-level?

Para o C-level, essa discussão não deveria ser tratada apenas como uma decisão de integração. Ela influencia custo, velocidade de entrega, risco e capacidade de escalar a adoção de IA.

Quando cada iniciativa cria sua própria cópia de dados, a empresa acumula manutenção, integrações ponto a ponto e controles duplicados. O primeiro projeto pode parecer rápido. O custo aparece depois, quando novas aplicações precisam das mesmas informações, regras mudam ou a organização precisa explicar de onde veio uma resposta produzida por um agente.

Uma camada empresarial reutilizável muda a lógica. Em vez de financiar sucessivas soluções isoladas, a organização constrói uma base que pode atender diferentes processos. O mesmo conjunto governado de dados pode apoiar uma aplicação no Power Apps, uma automação no Power Automate, uma análise e, conforme o caso, um agente no Copilot Studio.

A pergunta executiva deixa de ser apenas ‘qual agente queremos criar?’ e passa a incluir:

• Quais decisões ou processos esse agente deverá apoiar?
• Quais dados são indispensáveis para que ele atue com segurança?
• Qual sistema é a fonte oficial de cada informação?
• Quem é responsável pela qualidade e pelo acesso?
• Que parte do dado precisa ser consultada, copiada ou mantida no sistema operacional?
• Como a empresa monitorará uso, desempenho e exceções?

Essas perguntas ajudam a separar demonstrações atraentes de soluções empresariais sustentáveis.

AI Data Readiness: o diagnóstico que deveria vir antes do agente

Antes de iniciar o desenvolvimento, recomendamos incluir uma etapa específica de AI Data Readiness. O objetivo não é mapear todos os dados da organização. É identificar, para um caso de uso concreto, o conjunto mínimo de informações que permitirá ao agente ou à aplicação operar com qualidade e governança.

Um diagnóstico objetivo pode seguir seis frentes:

• Onde estão os dados: identificar sistemas de origem, warehouses, documentos, planilhas e integrações existentes.
• Quem é o dono: definir responsáveis de negócio e técnicos por cada informação crítica.
• Qual é a qualidade: avaliar completude, duplicidade, padronização, atualidade e confiabilidade.
• Quem pode acessar: mapear perfis, restrições, dados sensíveis, segregação de funções e requisitos de auditoria.
• Como integrar: decidir quando consultar na origem, utilizar tabelas virtuais, sincronizar, copiar ou expor dados por API.
• O que a solução realmente precisa: limitar o escopo aos dados necessários para a decisão, ação ou resposta prevista.

O resultado deve ser utilizável. Em vez de um inventário genérico, a empresa precisa sair com um mapa de fontes, riscos e proprietários; uma avaliação de prontidão; uma recomendação arquitetural; e uma sequência priorizada de correções e integrações.

Esse trabalho pode, inclusive, ser contratado como uma oferta independente. Para organizações que ainda não sabem se devem começar por Copilot Studio, Power Apps, automação ou reorganização dos dados, o diagnóstico reduz incerteza antes de comprometer orçamento com o desenvolvimento.

Uma arquitetura possível dentro do ecossistema Microsoft

Quando o caso de uso justifica esse desenho, a jornada pode ser representada de forma simples:

ERP / SQL / Data Warehouse → Dataverse → Power Apps / Power Automate → Copilot Studio → agente.

Essa sequência não é uma receita obrigatória. Nem todo projeto precisa de todos os componentes, e nem todo dado deve passar pelo Dataverse. O valor está em entender o papel de cada camada.

• ERP, SQL e data warehouse concentram dados operacionais, transacionais ou analíticos.
• Dataverse organiza a camada de dados e processos utilizados pelas soluções empresariais, combinando tabelas regulares e virtuais quando apropriado.
• Power Apps oferece interfaces para execução e acompanhamento do processo.
• Power Automate coordena ações, aprovações, integrações e respostas assíncronas.
• Copilot Studio pode utilizar conhecimento e ferramentas corporativas para criar experiências de agente alinhadas ao caso de uso.

A integração com Dynamics 365 Finance and Operations reforça a mesma direção. Recursos como entidades virtuais e dual-write atendem necessidades diferentes de acesso e sincronização. A escolha depende de latência, volume, segurança, transações, experiência do usuário e responsabilidade sobre o dado.

O mais importante é não escolher a tecnologia antes de definir a necessidade. A arquitetura deve responder ao processo, ao risco e ao valor esperado — e não ao desejo de utilizar todos os componentes disponíveis.

Por onde começar

O melhor ponto de partida é escolher um processo relevante, mas limitado. Pode ser uma aprovação que hoje exige consultas manuais a diferentes sistemas, uma solicitação que depende de cadastros corporativos ou uma atividade em que o usuário perde tempo procurando informações antes de decidir.

A partir desse processo, a empresa pode conduzir uma sequência prática:

• Definir a decisão, resposta ou ação que a solução deverá apoiar.
• Mapear apenas os dados necessários para esse resultado.
• Validar fontes oficiais, responsáveis, qualidade, permissões e frequência de atualização.
• Escolher o padrão de integração mais adequado para cada conjunto de dados.
• Construir um piloto com métricas de negócio, operação, segurança e adoção.
• Documentar o padrão para que ele possa ser reutilizado em novos casos.

Ao final, o indicador de sucesso não deve ser somente ‘o agente foi publicado’. É preciso saber se o tempo do processo diminuiu, se a resposta ficou mais confiável, se o retrabalho caiu, se os acessos estão corretos e se a arquitetura poderá sustentar novas soluções sem multiplicar silos.

Na S4R Tecnologia, apoiamos empresas na conexão entre estratégia, dados e execução dentro do ecossistema Microsoft. Atuamos desde o diagnóstico de AI Data Readiness e o desenho da arquitetura até a implementação com Power Platform, Dataverse, Microsoft 365, Azure, Dynamics 365 e Copilot Studio.

Se a sua empresa quer avançar com agentes de IA, mas ainda precisa organizar dados, integrações e governança, fale com os nossos especialistas. O primeiro passo pode não ser construir o agente. Pode ser criar as condições para que ele entregue uma resposta em que o negócio possa confiar.

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Fontes oficiais

Microsoft — Novidades do Power Platform and Copilot Studio Architecture Center: https://learn.microsoft.com/en-us/power-platform/architecture/whats-new

Microsoft — Conectar Power Apps a um data warehouse com Dataverse Virtual Tables: https://learn.microsoft.com/en-us/power-platform/architecture/reference-architectures/power-apps-virtual-tables

Microsoft — Integração do Dynamics 365 Finance and Operations com Power Platform: https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/fin-ops-core/dev-itpro/power-platform/overview