Descubra como configurar o Power BI para análise de dados a partir de planilhas Excel existentes, sem a necessidade de reestruturar completamente os dados. Aprenda a criar tabelas dimensão e fato, relacionar tabelas e finalizar o modelo de dados de forma otimizada.

Configurando o Power BI para Análise de Dados

Este artigo aborda a configuração do Power BI para a análise de dados a partir de planilhas Excel existentes, sem a necessidade de reestruturar completamente os dados.

  • Demonstra técnicas para criar tabelas dimensão e fato diretamente no Power Query do Power BI
  • Apresenta como transformar uma tabela gigante do Excel em um modelo dimensional (esquema estrela)
  • Explora a forma de relacionar tabelas dimensão com a tabela fato
  • Explica como preparar os dados para análises e visualizações no Power BI

Carregando os Dados do Excel

O primeiro passo é carregar a planilha Excel com os dados no Power BI através da opção ‘Obter Dados’.

  • Demonstra o processo de carregamento de uma planilha chamada ‘Financial Sample’ contendo dados de vendas
  • Explora a estrutura achatada da planilha com dados repetidos em várias colunas
  • Explica como o Power BI realiza transformações automáticas nos dados ao carregar a planilha, facilitando o processo de preparação dos dados

Criando Tabelas Dimensão

O próximo passo é começar a criar as tabelas dimensão no Power Query.

  • Demonstra os passos para criar uma tabela dimensão, incluindo duplicar a tabela original, renomear a tabela duplicada, selecionar apenas a coluna relevante, remover colunas desnecessárias, remover linhas duplicadas, adicionar uma coluna de índice e movimentar a tabela para o modelo dimensional

Criando Tabelas de Dimensão

Para criar tabelas de dimensão, é necessário seguir um processo específico. Primeiramente, é preciso duplicar a tabela original e renomeá-la de acordo com a dimensão que será representada. Em seguida, selecionamos apenas a coluna relevante e removemos as demais. Posteriormente, removemos linhas duplicadas e adicionamos uma coluna de índice, movendo-a para ser a primeira coluna. Por fim, renomeamos a coluna de índice para {NomeDaEntidade}ID.

  • Duplicar a tabela original e renomeá-la de acordo com a dimensão
  • Selecionar apenas a coluna relevante e remover as demais
  • Remover linhas duplicadas
  • Adicionar uma coluna de índice e movê-la para ser a primeira coluna
  • Renomear a coluna de índice para {NomeDaEntidade}ID

Criando a Tabela Fato

Após criar as tabelas de dimensão, o próximo passo é transformar a tabela original em uma tabela fato. Nesse processo, é fundamental remover todas as colunas que não serão necessárias para a análise, como dados de desconto. Além disso, devemos eliminar as colunas que já se tornaram dimensões, deixando apenas as colunas de medidas de valor, como vendas e lucro.

  • Remover todas as colunas que não serão necessárias para a análise, como dados de desconto
  • Eliminar as colunas que já se tornaram dimensões
  • Deixar apenas as colunas de medidas de valor, como vendas e lucro

Relacionando Tabelas

Após a criação das tabelas de dimensão e fato, é necessário trazer as chaves primárias das dimensões para dentro da tabela fato, a fim de possibilitar relacionamentos futuros. Para isso, utilizamos a função ‘Mesclar Consultas’ para unir os dados de identificação únicos da dimensão à tabela fato.

  • Trabalhar com as chaves primárias das dimensões para possibilitar relacionamentos futuros
  • Utilizar a função ‘Mesclar Consultas’ para unir os dados de identificação únicos da dimensão à tabela fato

Confira um trecho da nossa aula:

Modelagem Dimensional: A Importância da Estrutura de Dados

Ao final desse processo de mesclagem e expansão, teremos uma tabela fato com chaves relacionadas para todas as dimensões.

  • A importância da mesclagem e expansão de dados para a criação de uma tabela fato com chaves relacionadas.
  • O papel das dimensões na estrutura de dados e como elas contribuem para a análise de informações.
  • A necessidade de uma tabela fato com chaves relacionadas para todas as dimensões na modelagem dimensional.

Otimização da Tabela Fato

A última etapa é remover da tabela fato as colunas originais que deram lugar aos IDs das dimensões (Segmento, País, etc). Isso deixa nossa tabela fato mais limpa e otimizada.

  • A importância da remoção das colunas originais na otimização da tabela fato.
  • Os benefícios de uma tabela fato mais limpa e otimizada para a análise de dados.
  • Como a remoção das colunas originais contribui para a eficiência do modelo dimensional.

Conexão das Tabelas Dimensão à Tabela Fato

Ao aplicar todas as transformações, o Power Query gera automaticamente o modelo dimensional com as tabelas dimensão conectadas à tabela fato por meio das chaves primárias.

  • O processo automático de geração do modelo dimensional pelo Power Query.
  • A importância da conexão das tabelas dimensão à tabela fato por meio das chaves primárias.
  • Os benefícios de um modelo dimensional bem estruturado para a análise de dados.

Valor da Modelagem Dimensional no Power BI

Transformar dados achatados do Excel em um modelo dimensional diretamente no Power BI é muito valioso para analistas de dados, pois permite enriquecer as análises sem a necessidade de reestruturar todas as fontes de dados.

  • O valor de transformar dados achatados em um modelo dimensional no Power BI para analistas de dados.
  • Os benefícios de enriquecer análises sem a necessidade de reestruturar todas as fontes de dados.
  • Como o modelo dimensional no Power BI facilita a análise de dados de forma mais eficiente.

Conclusão

Ao seguir as etapas apresentadas, você poderá conectar rapidamente suas planilhas ao Power BI e aplicar técnicas de modelagem dimensional para obter insights mais profundos sobre seus negócios. A estrutura resultante será otimizada e pronta para ser analisada por meio de relatórios, dashboards e recursos avançados do Power BI.