Isadora Lupchinski

Isadora Lupchinski

A Isadora é a nossa formadora de Power BI. É também consultora na área de Business Intelligence, onde desenvolve trabalho de implementação junto dos nossos clientes. É licenciada em Estatística e adora análise de dados e interpretação de resultados.

No artigo de hoje vou ensiná-los um recurso muito útil: inserir as nossas medidas Dax em slicers.

Ao contrário do que muitos pensam, relatório e dashboards não são a mesma coisa. No artigo de hoje então, vamos entender e diferenciar o que são os relatórios e o que são os dashboards. Bem como para que servem.

A ideia do artigo de hoje surgiu com a pergunta de um aluno durante a nossa formação sobre Power BI Nível I Aplicado à Gestão e Finanças. Na altura, ele perguntou: Isa, o que são parâmetros e para que servem?

Para responder a essas questões, vou aproveitar para dar 3 exemplos práticos.

Como formadora, vejo que muitas vezes os formandos ficam com muitas dúvidas quando o assunto é a escolha dos elementos visuais a serem usados e em qual disposição colocar. Por isso decidi escrever esse artigo e dar algumas sugestões.

Tudo começa, claro, com aquilo que você quer transmitir ao leitor e o que você espera obter de insights. E costumo me fazer as seguintes perguntas:

  1. Quais são as minhas hipóteses (ou as do pesquisador da área)?
  2. O que pretendo obter de resultados com esse relatório? Onde pretendemos chegar?
  3. Como vou obter as informações que preciso?
  4. Quem é o meu público-alvo? As pessoas que vão receber o meu relatório já conhecem o Power BI? Sabem manusear a ferramenta?
  5. Existe uma paleta de cores a ser seguida?

Vencida essa etapa, agora que já temos um norte a ser seguido, começaremos a trabalhar, vamos contar histórias com os dados.

Muitas vezes você já se perguntou se podia mostrar aos usuários do relatório do Power BI certas métricas que estão nos visuais?

O artigo de hoje é uma notícia fresquinha: foi, finalmente, divulgado o valor da licença do Power BI Premium Per User.

Confesso que esperava ser mais caro.

Acabou o mistério: saiu o resultado da Gartner 2021! Power BI LIDERA mais uma vez como ferramenta de business Intelligence. Subimos ao pódio com muita classe esse ano.
Desde 2017, a Microsoft, através do Power BI está no Quadrante Mágico da Gartner e é líder absoluta, destronando grandes concorrentes. O que mostra, cada vez mais que, que o Power BI é uma ferramenta poderosa para análise de dados e não só.

O artigo de hoje é para quem já usa o Power BI mas está com problemas de lentidão.

  • O seu relatório demora a carregar?
  • O seu modelo é ineficiente e causa insatisfação com o desempenho do relatório?
  • O tamanho do arquivo do modelo é muito grande e sobrecarrega os recursos da sua organização?
  • Os seus gráficos estão mais lentos que o normal?
  • Passado algum tempo, recebe uma mensagem de erro, em que não foi possível carregar um determinado visual?

O seu relatório pode estar visualmente maravilhoso, contando histórias de forma esplêndida. Mas se o seu modelo tiver várias tabelas, relacionamentos complexos, cálculos complexos, vários recursos visuais e dados redundantes, existe um potencial de desempenho de relatório ruim. E a saber: o baixo desempenho de um relatório leva a uma experiência negativa do usuário.

Esses são alguns indícios de que o seu relatório precisa ser revisto, principalmente na questão OTIMIZAÇÃO DE DESEMPENHO. A otimização de desempenho, também conhecida como ajuste de desempenho, envolve fazer alterações no estado atual do modelo de dados para que seja executado com mais eficiência. Essencialmente, quando o seu modelo de dados é otimizado, ele tem um desempenho melhor.

Para os utilizadores de Power BI que desejam avançar em análise dados com uma série temporal, essa funcionalidade de deteção de anomalias será útil, pois utiliza recursos matemáticos avançados para encontrar os pontos discrepantes de uma determinada distribuição de dados, dado um certo grau de confiabilidade.

 Não importa em qual campo você trabalha - você provavelmente precisou comparar várias categorias de dados em algum ponto.

Você pode estar trabalhando com centros de custo, contas, locais de vendas, canais de vendas, regiões, modelos de automóveis, referenciadores de tráfego da web, etc. E quando você trabalha com várias categorias de dados , não precisa de abordagens complexas ou complicadas com várias páginas ou tabelas que são difíceis de ler.

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