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terça-feira, 14 de agosto de 2018
Primeiros passos com o Power BI
Veja o vídeo a baixo sobre como montar de forma prática e fácil um gráfico com mapas utilizando power BI Desktop.
segunda-feira, 30 de julho de 2018
Como criar um infográfico com mapas
Primeiramente temos que ter uma fonte de dados para podermos importarmos para o Power BI, no nosso exemplo vamos utilizar uma planilha do Excel com as vendas de uma empresa.
Após selecionar o arquivo, a conexão com a fonte de dados será estabelecida e então será apresentada uma tela com as tabelas encontradas:
No caso do Excel, cada planilha se transforma em uma tabela conforme pode ser visto na imagem acima. Então selecione a tabela que contém os dados e clique em Editar. (Se você clicar em Carregar, não será possível tratar os dados antes de serem utilizados)
Agora precisamos verificar se todos os dados estão com os tipos corretos, veja abaixo que cada coluna possui o seu cabeçalho e ao lado um ícone representando o tipo de dado. Neste caso vamos alterar apenas a coluna valor para o tipo número decimal fixo que é mais indicada para tratar moedas:
Depois de alterar é apresentada uma tela para confirmar a alteração e incluir uma nova etapa ou substituir a atual, vamos selecionar substir a atual.
Depois podemos fechar e aplicar as alteraçõs no modelo:
Agora os dados foram aplicados ao modelo e podemos então utiliza-los
Agora vamos adicionar um mapa ao nosso relatório, selecione o objeto com uma imagem de uma mapa chamado Mapa coroplético:
Em seguida com o objeto mapa selecionado, selecione os campos Estado e valor, e veja que o infográfico será montado automaticamente:
Experimente apontar o mouse sobre os estados destacados para visualizar os dados.
Depois de alterar é apresentada uma tela para confirmar a alteração e incluir uma nova etapa ou substituir a atual, vamos selecionar substir a atual.
Depois podemos fechar e aplicar as alteraçõs no modelo:
Agora os dados foram aplicados ao modelo e podemos então utiliza-los
Agora vamos adicionar um mapa ao nosso relatório, selecione o objeto com uma imagem de uma mapa chamado Mapa coroplético:
Em seguida com o objeto mapa selecionado, selecione os campos Estado e valor, e veja que o infográfico será montado automaticamente:
Experimente apontar o mouse sobre os estados destacados para visualizar os dados.
Conversão implícita e explícita de tipo de dados em fórmulas DAX
Cada função DAX possui requisitos específicos quanto aos tipos de dados usados como entradas e saídas. Por exemplo, algumas funções requerem inteiros para alguns argumentos e datas para outros; outras funções requerem texto ou tabelas.
Se os dados na coluna que você especificar como um argumento forem incompatíveis com o tipo de dados exigido pela função, o DAX, em muitos casos, retornará um erro. No entanto, sempre que possível, o DAX tentará converter implicitamente os dados para o tipo de dados necessário. Por exemplo:
Por exemplo, se uma data for usada em uma operação de subtração com qualquer outro tipo de dados, ambos os valores serão convertidos em datas e o valor de retorno também será uma data.
Multiplicação (*)
Em expressões de comparação, valores booleanos são considerados maiores que valores de string e valores de string são considerados maiores que valores numéricos ou de data / hora; números e valores de data / hora são considerados como tendo a mesma classificação.
No DAX, um valor nulo, em branco, célula vazia ou um valor ausente é representado pelo mesmo novo tipo de valor, um BLANK. Você também pode gerar espaços em branco usando a função BLANK ou testar espaços em branco usando a função ISBLANK.
Se os dados na coluna que você especificar como um argumento forem incompatíveis com o tipo de dados exigido pela função, o DAX, em muitos casos, retornará um erro. No entanto, sempre que possível, o DAX tentará converter implicitamente os dados para o tipo de dados necessário. Por exemplo:
- Você pode digitar uma data como uma string e o DAX analisará a string e tentará convertê-la em um dos formatos de data e hora do Windows.
Você pode adicionar TRUE + 1 e obter o resultado 2, porque TRUE é implicitamente convertido no número 1 e a operação 1 + 1 é executada.
Se você adicionar valores em duas colunas e um valor for representado como texto ("12") e o outro como um número (12), o DAX implicitamente converterá a string em um número e, em seguida, fará a adição para um resultado numérico. A expressão a seguir retorna 44: = "22" + 22.
Se você tentar concatenar dois números, o Excel os apresentará como seqüências de caracteres e, em seguida, concatenará. A expressão a seguir retorna "1234": = 12 & 34.
O tipo de conversão que é executado é determinado pelo operador, que lança os valores necessários antes de executar a operação solicitada. Essas tabelas listam os operadores e indicam a conversão que é executada em cada tipo de dados na coluna quando é emparelhada com o tipo de dados na linha de interseção.
Adição (+)
Por exemplo, se um número real for usado em uma operação de adição em combinação com dados de moeda, ambos os valores serão convertidos para REAL e o resultado será retornado como REAL.
Subtração (-)
Na tabela a seguir, o cabeçalho da linha é o minuendo (lado esquerdo) e o cabeçalho da coluna é o subtraendo (lado direito).
Multiplicação (*)
Por exemplo, se um inteiro for combinado com um número real em uma operação de multiplicação, ambos os números serão convertidos em números reais e o valor de retorno também será REAL.
Divisão (/)
Na tabela a seguir, o cabeçalho da linha é o numerador e o cabeçalho da coluna é o denominador.
Por exemplo, se um inteiro for combinado com um valor de moeda em uma operação de divisão, ambos os valores serão convertidos em números reais e o resultado também será um número real.
Operadores de comparação
Em expressões de comparação, valores booleanos são considerados maiores que valores de string e valores de string são considerados maiores que valores numéricos ou de data / hora; números e valores de data / hora são considerados como tendo a mesma classificação.
Nenhuma conversão implícita é executada para valores booleanos ou de string; BLANK ou um valor em branco é convertido em 0 / "" / false, dependendo do tipo de dados do outro valor comparado.
As seguintes expressões DAX ilustram esse comportamento:
= IF (FALSE ()> "true", "Expressão é verdadeira", "Expressão é falsa"), retorna "Expression is true"
= IF ("12"> 12, "Expressão é verdadeira", "Expressão é falsa"), retorna "Expression is true"
= IF ("12" = 12, "Expressão é verdadeira", "Expressão é falsa"), retorna "Expressão é falsa"
As conversões são realizadas implicitamente para tipos numéricos ou de data / hora, conforme descrito na tabela a seguir:
Manipulando espaços em branco, sequências vazias e valores zero
No DAX, um valor nulo, em branco, célula vazia ou um valor ausente é representado pelo mesmo novo tipo de valor, um BLANK. Você também pode gerar espaços em branco usando a função BLANK ou testar espaços em branco usando a função ISBLANK.
Como os espaços em branco são manipulados em operações como adição ou concatenação depende da função individual. A tabela a seguir resume as diferenças entre as fórmulas do DAX e do Microsoft Excel, da mesma forma que os espaços em branco são manipulados.
Fonte: Microsoft
quinta-feira, 26 de julho de 2018
Qual é o tipo de dados mais importante usado na análise de negócios?
A utilidade de qualquer tipo de dados ou fonte de dados depende do tipo de análise que está sendo executada. Para algumas empresas, a análise de dados funciona como uma ferramenta de coleta de informações e medição de desempenho em tempo real. Outro negócio pode usar análises puramente descritivas que enfocam perfil, segmentação e identificação do consumidor. Uma versão mais ambiciosa da análise de dados preocupa-se em transformar dados em previsões - perguntando não apenas o que é, mas o que será. A aplicação mais rápida dos dados na análise de negócios é conhecida como otimização , na qual diferentes tipos de dados são comparados para maximizar a eficiência em resultados direcionados.
Os dados são importantes quando foram refinados em uma ferramenta útil. Para colocar isso em perspectiva, pense em dados não refinados como se fosse petróleo não refinado: é possível coletar enormes quantidades de dados, mas ele precisa ser transformado em um produto útil para ser valioso em um sentido econômico . O aplicativo precisa ser extraído dos dados. O papel da análise de negócios é refinar os dados.
Considere o seguinte exemplo: A empresa ABC vende carros de brinquedo. A gerência decide que quer entender seu mercado potencial, mas não pode decidir sobre qual tipo de dados coletar. Deveria olhar para os padrões de compra em automóveis reais? Deveria levar pesquisas das cores de brinquedos favoritas para crianças? Deve olhar para a etnia, religião, gênero ou renda no mercado-alvo?
A empresa ABC provavelmente não começaria a coletar dados sobre os hábitos alimentares de seus consumidores. Não parece haver muita correlação entre as compras de restaurantes e de carros de brinquedo. Mesmo que seus funcionários tenham ferramentas notáveis de modelagem estatística e possam realizar estudos econométricos complexos, é improvável que esses dados sejam importantes.
Os dados mais importantes são os dados que fornecem a maior vantagem competitiva . Mineração e refinação de dados não é um processo livre de custos. As empresas devem procurar dados que forneçam o maior retorno sobre seu investimento em análise de negócios.
Os dados são importantes quando foram refinados em uma ferramenta útil. Para colocar isso em perspectiva, pense em dados não refinados como se fosse petróleo não refinado: é possível coletar enormes quantidades de dados, mas ele precisa ser transformado em um produto útil para ser valioso em um sentido econômico . O aplicativo precisa ser extraído dos dados. O papel da análise de negócios é refinar os dados.
Considere o seguinte exemplo: A empresa ABC vende carros de brinquedo. A gerência decide que quer entender seu mercado potencial, mas não pode decidir sobre qual tipo de dados coletar. Deveria olhar para os padrões de compra em automóveis reais? Deveria levar pesquisas das cores de brinquedos favoritas para crianças? Deve olhar para a etnia, religião, gênero ou renda no mercado-alvo?
A empresa ABC provavelmente não começaria a coletar dados sobre os hábitos alimentares de seus consumidores. Não parece haver muita correlação entre as compras de restaurantes e de carros de brinquedo. Mesmo que seus funcionários tenham ferramentas notáveis de modelagem estatística e possam realizar estudos econométricos complexos, é improvável que esses dados sejam importantes.
Os dados mais importantes são os dados que fornecem a maior vantagem competitiva . Mineração e refinação de dados não é um processo livre de custos. As empresas devem procurar dados que forneçam o maior retorno sobre seu investimento em análise de negócios.
quarta-feira, 25 de julho de 2018
Tipos de dados no Power BI Desktop
Ao trabalhar com Business Intelligence é muito importante
entender alguns conceitos básicos para que você possa lidar com algumas
situações corriqueiras que ocorrem quando se trabalha com fontes de dados distintas
e acaba tendo que fazer elas se “conversarem”.
Um ponto importante é a tipificação de dados, ou seja, o
dado que está armazenado em um campo de um banco de dados precisa ter um tipo
específico e um tamanho informado. Por exemplo em um banco SQL Server podemos
ter uma tabela com um campo chamado ID com o tipo de dados nchar(10) “texto de
tamanho 10”, um outro dado pode estar no banco MySQL em uma tabela com um campo
ID mas o tipo de dado é INT “Número inteiro”. Ao tentar relacionar estes campos você pode
não conseguir o resultado esperado.
Quando você carrega dados no Power BI Desktop, ele tentará converter o tipo de dados da coluna de origem em um tipo de dados que ofereça suporte a armazenamento, cálculos e visualização de dados mais eficientes. Por exemplo, se uma coluna de valores importados do Excel não tiver valores fracionários, o Power BI Desktop converterá toda a coluna de dados em um tipo de dados Number, que é mais adequado para armazenar inteiros.
Esse conceito é importante porque algumas funções DAX (Data Analysis Expressions) possuem requisitos especiais de tipo de dados. Embora em muitos casos o DAX converta implicitamente um tipo de dados para você, existem alguns casos em que não. Por exemplo, se uma função DAX exigir um tipo de dados date e o tipo de dados para sua coluna for Text, a função DAX não funcionará corretamente. Portanto, é importante e útil obter o tipo de dados correto para uma coluna.
Quando você carrega dados no Power BI Desktop, ele tentará converter o tipo de dados da coluna de origem em um tipo de dados que ofereça suporte a armazenamento, cálculos e visualização de dados mais eficientes. Por exemplo, se uma coluna de valores importados do Excel não tiver valores fracionários, o Power BI Desktop converterá toda a coluna de dados em um tipo de dados Number, que é mais adequado para armazenar inteiros.
Esse conceito é importante porque algumas funções DAX (Data Analysis Expressions) possuem requisitos especiais de tipo de dados. Embora em muitos casos o DAX converta implicitamente um tipo de dados para você, existem alguns casos em que não. Por exemplo, se uma função DAX exigir um tipo de dados date e o tipo de dados para sua coluna for Text, a função DAX não funcionará corretamente. Portanto, é importante e útil obter o tipo de dados correto para uma coluna.
No Power BI Desktop, você pode especificar o
tipo de dados para uma coluna no Editor de Consultas ou no Modo de Exibição de
Dados ou no Modo de Exibição de Relatórios:
Tipos Numéricos:
- Decimal - Número de ponto flutuante de 64 bits. Além de números fracionários este tipo também suporta números inteiros. Este tipo suporta até 15 dígitos e o separador decimal pode aparecer em qualquer parte do número.
- Decimal fixo - O separador decimal é fixo e possui 4 dígitos à direita e 19 dígitos de significância. Se você trabalha ou trabalhou com o SQL Server você pode fazer referência ao tipo de dado Decimal (19,4) ou no Power Pivot o tipo de dado moeda também funciona da mesma forma.
- Inteiro - valor inteiro de 64 bits, permite 19 dígitos.
Tipos de Data / Hora:
- Data / Hora - Por de trás da mascara este dado é armazenado como um número decimal, então é possível efetuar conversões entre os dois tipos. São permitidas datas entre os anos de 1900 a 9999.
- Data - Funciona como Data/Hora mas sem a parte do tempo, o valor fracionário do número decimal fica zero.
- Tempo - Funciona de forma invertida ao tipo Data, pois o valor à esquerda da casa decimal ficam zerados, armazenando apenas o horário.
- Data/Hora/Fuso horário - Data/Hora UTC. Hoje este valor é convertido em Data/Hora no carregamento do modelo.
- Duração - Representa um período de tempo. o dado armazenado é convertido em número decimal no momento do carregamento do modelo, inclusive por este motivo ele pode ser adicionado ou subtraído de um campo Data/Hora sem problemas.
Tipo Texto:
- Texto - Cadeia de caracteres Unicode. O comprimento máximo da string é de 268.435.456 caracteres Unicode (256 mega caracteres).
Tipo Booleano:
- Verdadeiro / Falso - Valor booleano.
Tipo Nulo:
- Em branco - Tipo de dado utilizado em DAX que representa os nulos do SQL. Existe a função BLANK que cria um espaço em branco, e existe uma outra função ISBLANK que é utilizada para testar espaços em branco.
Em outra oportunidade vamos falar sobre conversão de dados. Bons estudos!
segunda-feira, 23 de julho de 2018
Primeiros passos com o Power BI
Neste artigo vou mostrar os primeiros passos que você terá que dar para ter sucesso com o Power BI, desde a instalação do software corretamente até a criação da conta gratuita para visualizar os seus trabalhos on-line.
O Power BI Desktop é o software que você terá que instalar no seu computador para conseguir conectar-se a uma fonte de dados, importar, preparar e modelar os dados de forma que eles possam ser traduzidos em informações relevantes.
Para instalar o Power BI Desktop você primeiramente terá que saber se o seu computador atende aos requisitos mínimos, então confira a baixo as configurações necessárias:
- Windows 7 / Windows Server 2008 R2 ou posterior
- .NET Framework 4.5
- Internet Explorer 9 ou posterior
- Memória (RAM): ao menos 1 GB disponível, 2 GB ou mais, recomendado.
- Tela: ao menos 1440 x 900 ou 1600 x 900 (16:9) recomendado. Resoluções mais baixas, como 1024 x 768 ou 1280 x 800 não são recomendadas, pois determinados controles (como fechar a tela de inicialização) são exibidos além destas resoluções.
- CPU: processador de 1 gigahertz (GHz) ou mais rápido x86 - ou x64 bits recomendado.
Você pode baixar o instalador diretamente do site: https://powerbi.microsoft.com/pt-br/desktop/
É importante que você utilize as opções de Download avançadas para selecionar o idioma correto de acordo com o seu País, no meu caso selecionei Português do Brasil, se você instalar por exemplo Português de Portugal pode ser que alguns nomes de funções e alguns menus sejam diferentes dos que vou demonstrar aqui, mas não é impeditivo para você entender.
Após concluir o download a instalação é bastante simples e sem segredos, bastando você seguir os passos até finalizar.
Ao abrir o Power BI você vai se deparar com uma tela de boas-vindas com informações interessantes para você se aprofundar no conhecimento da ferramenta, mas o que mais chama a atenção é a parte central onde você tem a possibilidade de criar uma conta ou entrar com uma já existente, ou você pode simplesmente fechar esta tela e iniciar o trabalho.
Você poderá inscrever-se gratuitamente ou comprar a uma assinatura do Power BI Pro. Caso inscreva em uma conta gratuita, durante sua utilização do serviço você poderá aceitar uma avaliação gratuita por 60 dias do Power BI Pro.
Usuários gratuitos têm a maioria das funcionalidades dos serviços, com exceção dos recursos de colaboração e compartilhamento. Se você não precisar compartilhar conteúdo, o gratuito poderá ser a melhor opção para você.
Recomendo que faça o cadastro e crie uma conta para que você consiga depois publicar o seu trabalho e demonstrar os relatórios para outros setores da sua empresa. Ao clicar na opção Experimente gratuitamente você será redirecionado para o site do Power BI onde você deverá informar o seu endereço de e-mail, lembrando que só é permitido endereços com domínios corporativos ou escolar, ou seja, se você tentar se cadastrar com o seu endereço de e-mail do gmail, yahoo, uol e etc não será possível continuar.
Após inscrever-se, você pode convidar usuários para ver o conteúdo no seu espaço de trabalho do Power BI com qualquer endereço de e-mail incluindo contas pessoais.
Depois de informar o seu endereço de e-mail e clicar em inscrever-se você receberá um e-mail com um código que deverá ser informado na próxima tela para conclusão do cadastro.
Após preencher os dados e confirmar o código de verificação você poderá convidar pessoas da empresa para o Power BI.
Você pode ignorar o envio de convites e concluir a inscrição.
Então por fim você será direcionado para a sua página de configuração da conta. A partir deste momento você já pode utilizar tranquilamente o Power BI.
Agora podemos retornar ao Power BI Desktop e clicar na opção Entrar, então você informará o seu endereço de e-mail:
Em seguida informe a senha:
A Interface do Power BI será liberada para você inclusive no canto superior direito você poderá ver o seu nome indicando que você está conectado ao serviço do Power BI.
Por enquanto é isso, em breve teremos mais dicas para você! ;)
sábado, 21 de julho de 2018
O que é Power BI?
Antes da existência do Power BI existiam vários softwares de BI no mercado, que ainda existem até hoje como por exemplo o Tableau, Qlik, Sisense, Salesforce, mas estes softwares são bem específicos e caros, então a Microfoft percebeu que existia um nicho que ela poderia atuar e juntou algumas ferramentas que já possuía no Excel: O Power Query, Power Pivot e Power View. O Power BI foi lançado pela primeira vez para o público em geral em 24 de julho de 2015.
Segundo a Gartner (Empresa de consultoria que efetua pesquisas no mercado de tecnologia) através de seu conhecido gráfico conhecido como Quadrante Mágico, em fevereiro de 2018 mostra a Microsoft como Líder no mercado de plataformas de Business Intelligence juntamente com a Tableau:
Com o Power BI você consegue conectar com uma quantidade muito grande de fontes de dados entre elas o banco de dados SQL Server, MYSQL, DB2, dados disponíveis em páginas WEB, arquivos de texto e é claro que não poderia faltar o Excel.
Após a conexão com a fonte de dados, faça a importação dos dados desejados e inicie o tratamento destes dados como por exemplo tipificação dos dados, eliminação de redundâncias e etc. Parte fundamental do processo é a modelagem com atenção ao relacionamento entre as tabelas.
Então com os dados validados chega o ponto mais gratificante de todo o trabalho que é a montagem dos gráficos e geração dos painéis de dashboards e relatórios, ponto em que a mágica do Power BI se mostra e justifica a sua popularidade e grande crescimento no mercado.
O Power BI é uma ferramenta fantástica e o que mais chama a atenção é que você pode baixar a versão Desktop totalmente gratuita (até o momento em que escrevo este artigo) e fazer praticamente tudo, a limitação começa quando a palavra compartilhar entra em cena, para mostrar seu trabalho para outras pessoas acessarem o seu projeto entre outras funcionalidades você terá que comprar a licença Pro que hoje está em torno de U$ 10,00.
Bem, este artigo curto tem o objetivo de dar uma visão macro para quem não conhece entender do que se trata, vou ficando por aqui, mas em breve mostrarei mais a fundo essa ferramenta fantástica.
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