É relativamente fácil importar dados contabilísticos de um ou vários balancetes para o Power BI. E uma vez carregados no sistema de business intelligence, apenas teremos que os limpar e transformar uma vez e assim evitar que o processo não se repita a cada novo mês. Este processo básico pode ser complementado com a introdução de indicadores, como rácios por exemplo, que se baseiam em informação contabilística e com a combinação destes com informação não contabilística, como metas ou orçamentos e apresentar a análise financeira em formato de dashboard interativo, que a seguir partilhamos consigo.

O ponto de partida: importar uma série de balancetes mensais

A fonte de informação contabilística é estruturada por natureza e por isso facilmente importável e fácil de organizar no Power BI. É basicamente indiferente o tipo de sistema que vamos utilizar, assim como é indiferente a estrutura do plano de contas, a organização temporal ou a dimensão dos dados.
No exemplo que veremos a seguir, os dados seguem uma estrutura padrão organizada num balancete com um grau de complexidade intermédio e cujo intervalo temporal varia entre janeiro de 2011 e abril de 2012. Partimos de algo do tipo: 

A informação está organizada de uma forma que não serve diretamente para o trabalho a que nos propomos. Na verdade, como pretendemos efetuar cálculos que dependem de contas e porque a análise depende do mês e ano a que pertence cada balancete, teremos de aceder ao Editor de Consultas do Power BI e limpar e transformar os dados de modo a que sejam representados com a seguinte estrutura:

Na primeira coluna, teremos os períodos e nas seguintes uma combinação do código com a descrição da conta. Os valores são a parte central da base dados e correspondem aos saldos das contas. Vários outros formatos seriam possíveis e muito provavelmente não necessitaríamos de importar todas as contas deste balancete. Em todo o caso, o modelo acima serviria perfeitamente.

Trabalhar com time intelligence: importar o calendário

Tendo em conta que vamos necessitar de efetuar cálculos que requerem uma dimensão temporal será necessário importar para o modelo de dados uma tabela com a função específica de servir como um calendário.

Esta tabela é relativamente simples de construir em Excel ou pode ser adaptada de um modelo já existente. Se a sua estrutura estiver devidamente elaborada, em particular, se contiver uma chave primária com referência à data, será possível relacioná-la com a tabela anterior que contém os balancetes.
A relação será inequívoca:

Calcular indicadores ou rácios financeiros

Agora que os dados foram importados e organizados, podemos preparar indicadores que servirão o nosso dashboard. Existem muitas opções, como certamente já sabe, quanto ao tipo de indicadores que podemos construir com um conjunto de balancetes.

Neste exemplo, e tendo em conta que a informação está preparada de forma muito detalhada, poderíamos introduzir duas colunas calculadas:

• Faturação: -('Balancetes'[71-Vendas]+'Balancetes'[72-Prestações de serviços])
• Margem: Balancetes[Faturação]-'Balancetes'[61-Custo das merc. vendidas e das mat. consumidas]

Analisando as fórmulas acima, facilmente depreenderá que definimos “Faturação” como a soma dos saldos das contas “Vendas” e “Prestações de serviços”. A “Margem” é representada pela diferença entre a “Faturação” - calculada anteriormente – e o custo das mercadorias vendidas e das matérias consumidas.

Seria possível introduzir toda uma série de colunas calculadas que ajudassem a resumir a informação dos balancetes: margens operacionais, resultados antes de impostos, subtotais do ativo ou do passivo, etc.
Seria também possível efetuar ajustes aos balancetes para que melhor servissem os objetivos da análise financeira: excluir resultados não recorrentes, ativos ou passivo não pertencentes ao “core business” da empresa, distinguir entre resultados financeiros e não-financeiros, entre vários outros.

Nesta parte, o analista financeiro terá de compreender o tipo de empresa que está a analisar e que tipo de análise está a realizar. Deverá evitar a todo o custo aplicar rácios e indicadores financeiros indiscriminadamente.

Além de colunas calculadas, vamos introduzir medidas calculadas para:

• A faturação acumulada: Faturação YTD = TOTALYTD(sum(Balancetes[Faturação]);'Calendário'[Data])
• A margem acumulada = Margem YTD = TOTALYTD(SUM(Balancetes[Margem]);'Calendário'[Data])
• A margem percentual: Margem % = sumx(Balancetes;'Balancetes'[Margem]/Balancetes[Faturação])

As medidas calculadas não ficam guardadas no modelo de dados, ao contrário do que acontece com as colunas calculadas acima. Pelo contrário, elas serão calculadas em tempo real, em função do contexto em que são utilizadas.

Por outro lado, as medidas calculadas requerem um pouco de conhecimento da linguagem “Data Analysis Expression” (DAX), que segue uma sintaxe próxima das fórmulas do Excel.

Mais uma vez, na construção destes indicadores poderíamos introduzir todo o tipo de rácios: de liquidez, rentabilidade, financeiros, etc. Este é o domínio de conhecimento da análise financeira e como já referido depende do tipo de análise e empresa a analisar.

Comparar resultados com metas ou orçamentos

Toda a informação utilizada até aqui poderia ser importada de um sistema de contabilidade ou de um ERP. Mas muitas vezes, os gestores precisam de comparar os resultados de um determinado período com os objetivos a que a empresa se propôs a atingir nesse período.

Para isso realizam orçamentos ou definem Key Process Indicators (KPI) com metas. Ora, na maior parte dos casos, esses valores não são controlados nos mesmos sistemas contabilísticos ou ERP. Usam-se folhas de cálculo adhoc onde se guardam esses números.

Veja-se o nosso exemplo simples em que definimos como objetivo apenas a margem, conforme a seguinte tabela Excel:

Teremos novamente de relacionar os campos desta tabela com o nosso calendário para que seja possível trabalhar com “time intelligence”. Neste caso, seria necessário relacionar o campo mês/ano com o campo correspondente da tabela “Calendário”.

Construir o relatório que dará origem ao dashboard!

Terminada esta parte e assumindo que já temos toda a informação necessária, vamos construir um dashboard simples com 4 páginas, conforme se representa abaixo (ou neste link). Seria agora possível partilhá-lo outros colaboradores numa página web ou para que o pudessem analisar nos seus smartphones.
Uma vez realizado este trabalho, a atualização dos dados a cada mês seria meramente um clique num (ou dois) botões!