Horus vs Looker
O Looker escreve a consulta. O banco é problema seu
O Looker traduz o modelo em LookML para SQL e executa no banco do cliente. Ele não ingere e não armazena: o BigQuery ou o Snowflake por baixo é contrato seu, e o pipeline que enche esse banco também. Na Horus a extração e o warehouse vêm no produto, e o modelo se define na tela ou em YAML versionado.
Sem cartão. Ninguém te liga pra você começar. Ambiente pronto na hora.
Onde cada plataforma tem o centro de gravidade: o Looker foi construído em torno de modelagem semântica em LookML sobre bancos analíticos externos. A Horus BI foi desenhada como esteira única, numa assinatura só: ETL com agente na sua rede → Data Warehouse gerenciado → Dashboards → IA e Alertas.
Funcionalidade por funcionalidade
Clique em qualquer linha para abrir o detalhe dos dois lados.
Escopo da plataformaTudo em 1 contaApenas modelagem/DataViz
Extração no ERP, Data Warehouse gerenciado, Dashboards, IA executável e Alertas em uma assinatura única em reais.
Focado em modelagem semântica (LookML) e dashboards. Extração de ERP e Data Warehouse precisam ser contratados por fora.
Conexão com a rede localConexão segura (saída 443)Exige IP fixo/VPN
O agente HorusETL estabelece a conexão de dentro para fora na porta 443 HTTPS sem abrir portas de entrada no firewall.
A conexão com o banco exige liberar IPs da instância Looker no firewall da empresa ou manter um túnel SSH dedicado.
Carga e armazenamento de dadosWarehouse gerenciadoSem DW incluso
HorusETL e HorusDW são integrados. A plataforma gerencia camadas de armazenamento rápido e histórico frio automaticamente.
O Looker apenas traduz modelos em consultas SQL e executa no banco cliente. Ingestão e warehouse não estão inclusos.
Modelo semântico e CLIVisual ou YAML/GitSó por LookML
Relacionamentos e dimensões definidos na tela por quem entende do negócio, ou em YAML declarativo pelo Lumo CLI quando a equipe quer versionar em Git. As duas portas levam ao mesmo lugar.
Existe uma porta só, e ela é código: toda métrica passa por LookML, linguagem proprietária mantida por engenheiro de analytics. O fluxo de Git em volta é maduro, e é também o pré-requisito para mexer em qualquer coisa.
Entrada de dados pelo usuárioCadastros nativosPlanilha por fora
Meta por filial, de-para de categoria e tabela de apoio são digitados em formulário ou grade dentro da plataforma, com validação, versão, permissão e histórico. Alimentam o BI como qualquer outra tabela.
O Looker consulta o warehouse. A escrita fica por conta de uma aplicação externa ou de um processo no banco, mantido pela sua equipe.
Alertas e distribuiçãoMulti-canal com IAE-mail, Slack, S3 e webhook
Alertas proativos via WhatsApp, Telegram, e-mail e webhooks contendo gráficos renderizados e análise de IA.
Entrega agendada por e-mail, Slack, S3, Google Drive, SFTP e webhook. Cobre bem o mundo corporativo; WhatsApp e Telegram exigem desenvolvimento próprio.
Modelo de cobrançaR$ 220/mês, preço públicoContrato enterprise US$
R$ 220 por mês com 2 usuários, 1 GB entre processamento de ETL e armazenamento, 100 mil linhas de Cadastro e 1 milhão de tokens de IA. Usuário adicional R$ 20, milhão de linhas de Cadastro R$ 55, GB adicional R$ 25, milhão de tokens R$ 35.
Licenciamento empresarial de alto valor cotado em dólar por capacidade de usuários e instâncias Google Cloud.
Quando o Looker é indicado
Se o BigQuery ou o Snowflake da sua empresa já está modelado e existe engenheiro de analytics para manter o LookML, o Looker entrega a camada semântica mais madura do mercado, com o fluxo de Git embutido. A Horus atende quem precisa construir do ERP até a análise sem ter esse time.
Conexão sem vulnerabilidade
Em vez de expor o banco de dados interno abrindo portas de entrada, o agente local da Horus inicia o tráfego de dentro para fora usando porta 443 criptografada.
Infraestrutura integrada
O Looker não realiza extração nem armazena dados. Na Horus, extração, armazenamento e dashboards fazem parte de uma assinatura única.
Sem cartão. Ninguém te liga pra você começar. Ambiente pronto na hora.