Acreditamos tanto no nosso trabalho e nos resultados das nossas entregas, que decidimos partilhar com outras empresas aquilo que tem resultado tão bem com os nossos clientes: relatórios poderosos que ajudam a impulsionar as vendas, a gestão de projetos e os ativos mais valiosos das empresas: as pessoas que ali trabalham. 

 Relatórios estratégicos que ajudam as empresas a: 

• Aprofundar a análise dos dados,  
• Tomar decisões mais assertivas e embasadas, 
• Minimizar perdas e prejuízos, 
• Mapear os riscos 
• Planear novas estratégias 
• E muito mais 

 Desse modo, selecionamos alguns relatórios que já criámos para vos mostrar o poder da análise de dados. 

 Relatório de Vendas: Power BI 

1. Permite ao utilizador realizar análises estatísticas mais avançadas, como por exemplo, análises de cluster, regras de associação, modelos preditivos de Churn.  
2. Dessa forma, conseguimos descobrir quais produtos são comprados em conjunto e até mesmo, sugerir aos clientes produtos similares. E mais, aliados às técnicas de marketing, pode-se disparar emails, a partir do próprio Power BI, com campanhas promocionais. 
3. Análises por vendedores, com intuito de acompanhar quais são os melhores ou os piores a nível de faturação. Ou mesmo se atingiram as metas estipuladas ou não. 
4. Análises RFV. Que é um modelo analítico que segmenta os clientes com base em 3 pilares: recência, frequência e valor. Ou seja, ela permite que as empresas identifiquem grupos de clientes com maior potencial de retorno e personalizem suas estratégias de marketing de acordo com as necessidades e comportamentos de cada segmento. 
5. No modelo de Churn, temos a indicação de qual é a taxa de cancelamento dos clientes ou de não renovação de contratos. 

Relatório de recursos humanos: Power BI 

1. Fazer a gestão de pessoas já é difícil, imagina ainda ter tempo para criar relatórios? Nós temos a solução! Esse relatório engloba diversos indicadores importante deste segmento, como turnover (rotatividade dos colaboradores), massa salarial dos colaboradores, nº de contratações, nº de demissões, colaboradores ativos, quantidade de demissões etc 
2. Também damos aos gestores a possibilidade de simular o salário dos colaboradores, de acordo com as regras de taxas de IRS e segurança social.  
3. Análise do perfil dos funcionários 
4. E mais, temos também um modelo preditivo que nos ajuda a detetar quais são os colaboradores com as maiores probabilidades de abandonarem a empresa. 

 Relatório de Gestão de Projetos: Power BI 

1. Ser organizado já é bom, imagina ter tudo automatizado para gerir os projetos ou investimentos a decorrer? 
2. Esse relatório nos ajuda a identificar quantos e quais projetos estão abertos, finalizados, a decorrer e principalmente, aqueles que constam como abertos no sistema, mas que já deveriam ter sido finalizados. 
3. Dentro do próprio Power BI temos processos automatizados para disparar, automaticamente, emails e mensagens no Teams, para os gestores responsáveis pelos projetos que constam como atrasados. Dessa forma, os gestores conseguem fazer um apuramento dos projetos com maior acurácia e precisão. 
4. Também disponibilizamos as análises num gráfico de gantt, de modo a acompanharmos a evolução dos projetos ao longo do tempo, bem como os seus eventuais desvios. 
5. Outras mais valias desse relatório é que também disponibilizamos para os gestores a análise detalhada por projeto, fornecedor e por fatura. Desse modo, cada etapa segue sendo acompanhada de perto. 

Selecionamos apenas esses 3 relatórios, mas temos muitos outros que podem te ajudar a alavancar a sua empresa. 

We believe so much in our work and the results of our deliveries that we decided to share with other companies what has worked so well for our clients: powerful reports that help boost sales, project management and a company's most valuable assets: the people who work there. 

Strategic reports that help companies: 

• Deepen their data analysis,
• Make more assertive and informed decisions,
• Minimise losses,
• Map risks
• Plan new strategies
• And much more

We've selected a few reports we've already created to show you the power of data analysis.

Sales Report: Power BI 

1. It allows the user to carry out more advanced statistical analyses, such as cluster analyses, association rules and predictive Churn models.  
2. In this way, we can find out which products are bought together and even suggest similar products to customers. What's more, combined with marketing techniques, you can send emails from Power BI itself with promotional campaigns. 
3. Analyses by salesperson, in order to track which are the best or worst in terms of turnover. Or even whether or not they've reached their targets. 
4. RFV analyses. This is an analytical model that segments customers based on 3 pillars: recency, frequency and value. In other words, it allows companies to identify groups of customers with the greatest potential for return and customise their marketing strategies according to the needs and behaviour of each segment. 
5. In the Churn model, we have an indication of the rate of customer cancellation or non-renewal of contracts. 

Human resources report: Power BI 

1. Managing people is hard enough, imagine having time to create reports? We have the solution! This report includes several important indicators in this segment, such as employee turnover, employee salaries, number of hires, number of dismissals, active employees, number of dismissals, etc.
2. We also give managers the option of simulating employee salaries according to IRS and social security tax rules.
3. Employee profile analysis
4. What's more, we also have a predictive model that helps us detect which employees are most likely to leave the company.

Project Management Report: Power BI 

1. Being organised is good enough, imagine having everything automated to manage ongoing projects or investments?
   This report helps us identify how many and which projects are open, finalised, in progress and, above all, those that are listed as open in the system but should have been finalised.
2. Within Power BI itself, we have automated processes to automatically send emails and messages in Teams to the managers responsible for the projects that are listed as overdue. In this way, managers can analyse projects with greater accuracy and precision.
3. We also make the analyses available on a gantt chart, so that we can follow the progress of projects over time, as well as any deviations.
4. Another added value of this report is that we also provide managers with detailed analyses by project, supplier and invoice. In this way, each stage is closely monitored.

We've only selected these 3 reports, but we have many others that can help you leverage your company. 

O que são Grupos de cálculos (Calculation Groups)?

Os grupos de cálculo são uma coleção de itens, que são basicamente as mesmas medidas que cria no seu relatório, mas são criadas de uma maneira ligeiramente diferente. Os grupos de cálculo são criados no Editor de Tabelas, que pode baixar gratuitamente da Internet. Pode ver o Editor de Tabelas nas suas Ferramentas Externas. Essa definição foi retirada da comunidade do Power BI.

Em poucas palavras, por exemplo, se tem Vendas, Quantidade, Receita e Custo, e normalmente precisa adicionar 4 a 5 medidas ao cálculo MTD para cada uma. Ao usar grupos de cálculo, só terá que criar 1 medida e aplicá-la a todos dinamicamente. Agiliza muito o nosso trabalho e evita termos que fazer retrabalhos ou tarefas repetidas.

Como habilitar esses recursos?

Estão disponíveis para as versões a partir de Julho de 2023.

Aproveite também para instalar as novidades mais recentes lançadas.

Para ativá-la, instale a última versão do Power BI Desktop e de seguida, vá no friso "Ficheiro" > "Opções e definições" > "Opções" > "Funcionalidades de pré-visualização" e marque todas elas para ficar por dentro das novidades.

 Alguns destaques interessantes dessas novidades:

1. Novo cartão (New card) com possibilidade de personalizar sob medida com cores e fundos diferentes, inclusive com imagens svg.

2. Gráficos sparklines (útil para quem já vem do Excel e gosta desses gráficos de linhas)

 3. Novo visual do Power BI Desktop que agora está mais parecido com o Excel

4.Botão de partilhar a partir do Power BI Desktop (coisa que antes só era feito a partir do Power BI Service)

O que está por vir de novidades ainda?

São muitas novidades e há muito mais por vir. Veja na tabela a seguir quais são as novidades previstas para o Power BI, licenciamento PRO.

Sabia que é possível realizar uma simulação do seu salário, cá em Portugal, através do Power BI?

Pois sim, não só é possível como o fizemos! E isso tem atraído um vasto público no LinkedIn, pois é algo inédito. Venha conhecer o potencial das nossas demos. Estão todas muito focadas em acessibilidade, intuitivas e pensadas para um amplo público (desde leigos a utilizadores avançados).

O utilizador não só consegue simular o salário pretendido, como também, consegue inserir condições importantes, como a localização (Portugal continental, Açores ou Madeira, dado que a tributação difere nessas localidades), o estado civil, o número de dependentes do agregado familiar e o tipo de trabalho (o default é o trabalhador geral).

Além disso, como resultado desta simulação, encontramos o cálculo decomposto pelas taxas de retenção do IRS, contribuição com a segurança social e o respetivo custo total para a empresa.

Esse relatório se encontra em nosso site, no friso de Business Intelligence, demonstração intitulada: People Analytics, clique na página ‘Calculadora de Salário’

Acesse aqui.

Veja nosso vídeo explicativo sobre a demo completa:

Para quem trabalha já trabalha com Power BI, já deve ter reparado que há etapas que são muito parecidas de projeto para projeto, como por exemplo a criação de tabela calendário e criação de medidas DAX de time Intelligence. O intuito desse artigo é mostrar uma das formas de otimizar o nosso tempo para a realização dessas tarefas.

Python e R são duas linguagens de programação open source amplamente utilizadas no meio da Ciência de Dados, pois conseguem lidar muito bem com grandes volumes de dados, com análises estatísticas avançadas, tais como Machine Learning e inteligência artificial. E agora imagine aliar tudo isso ao Power BI, que é excelente na parte de visualização? É um prato cheio para aumentarmos nossa bagagem de conhecimentos e as possibilidades que essas ferramentas nos trazem.

No artigo de hoje vamos explorar sobre como utilizar a linguagem Python dentro do Power BI.

Olá pessoal, Isadora Lupchinski de volta aos artigos.

O post dessa semana é dedicado àqueles que desejam tirar a certificação de analista de dados da Microsoft, a PL-300 (antiga DA-100).

Algumas vantagens em tirar a certificação:

1. Destaque no mercado de trabalho
2. Satisfação pessoal/profissional
3. Visibilidade no segmento interna e externamente
4. Maiores chances de ser promovido

Sobre a prova:

1. Validade: anual
2. Cerca de 70 questões (+/-)
3. Duração: 120 minutos
4. Custo: €165,00 (PT) ou $100 USD* (BR)
5. Exigência: mínimo de 700 pontos para aprovação
6. Idiomas: Inglês, Japonês, Chinês (Simplificado), Coreano, Alemão, Francês, Espanhol, Português (Brasil), Árabe (Arábia Saudita), Russo, Chinês (Tradicional), Italiano, Indonésio (Indonésia)

Como funciona:

1. Tenha um documento de identificação por perto (terá de o fotografar)
2. Haverá um instrutor sempre a vigiar
3. Esteja num ambiente livre de poluições visuais. Sem fotos, livros, cadernos, quadros, água, comida… Em cima ou debaixo da mesa (não pode)
4. Quanto mais clean estiver o ambiente, melhor (terá de fotografar o ambiente antes da prova e eventualmente o instrutor pedirá para remover algo)
5. Evite colocar a mão no rosto ou se mexer muito (parece estranho, mas os instrutores são chatos com isso). Não pode levantar-se, tapar a boca, conversar, falar alto,…
6. Só é permitido um monitor na mesa
7. Se outra pessoa entrar no local onde está a fazer a prova, é reprovado na hora e terá de pagar para fazer de novo.

Trago-vos um vídeo com dicas de estudo e, em breve, disponibilizaremos exames preparatórios para a certificação.

In a world where data is considered the new oil, managing it effectively becomes a strategic imperative for any company wishing to remain competitive. However, many organisations still face the challenge of data silos - a persistent problem that can inhibit the ability to extract real value from the data collected. This article explores the concept of data silos, their implications and how Fabric can offer an effective solution to this problem.

What are Data Silos?

Data silos occur when data sets are stored in isolation and managed by different departments within an organisation, without an effective sharing or integration strategy. This fragmentation not only makes it difficult to access information, it also reduces operational efficiency, makes it difficult to analyse data and can lead to decisions being made based on incomplete or outdated information.

Implications of Data Silos

Data silos create a number of complications that can adversely affect an organisation's operations, strategy and efficiency. Let's explore the implications of data silos in more depth with practical examples that illustrate the problems faced by companies, they are vast and varied, including:

• Operational Inefficiencies: When data is not shared between departments, each team can end up replicating efforts to collect and analyse the same information.
• Difficulties in Decision-Making: The lack of a holistic vision can lead to decisions that don't consider all the relevant variables, potentially jeopardising the company's performance.
• Compliance problems: With data regulations becoming increasingly strict, data silos can complicate compliance with regulations, exposing the company to legal and financial risks.

Examples of the Implications of Data Silos

1. Operational Inefficiencies

Example: In a large corporation, the marketing department may keep customer data in one system, while customer service uses another system without access to marketing information. This lack of integration can result in marketing campaigns that don't take into account recent customer interactions with support, resulting in repetitive or irrelevant communications that frustrate customers and waste resources.

2. Decision-making difficulties

Example: A manufacturing company may have production data stored separately from sales and supply data. When demand for a product increases, the lack of an integrated view can delay the production response due to not immediately detecting the increase in demand. This can lead to lost revenue due to the inability to meet market demand in a timely manner.

3. Compliance issues

Example: In the financial sector, regulations require companies to keep a detailed history of all transactions and communications with clients. If this information is scattered across several incompatible systems, it can be extremely difficult to respond to regulatory requests quickly and completely, which can result in significant penalties.

4. High Maintenance and Integration Costs

Example: A company that uses different systems for each of its departments can face high costs when trying to integrate these platforms. Developing customised interfaces to allow the systems to communicate can be expensive and often results in interim solutions that are not sustainable in the long term.

5. Barriers to Innovation

Example: A technology company may have several teams working on similar solutions with no knowledge of each other due to the separation of data and communications. This not only duplicates effort and wastes resources, but also prevents the company from innovating effectively by not taking advantage of synergies between departments.

6. Data Quality and Consistency Compromised

Example: In the healthcare sector, clinical information may be stored separately from patients' administrative information. If this data is not consistently synchronised, treatments may be administered based on outdated information, which increases the risk of medical errors.

The Importance and Advantages of Data Governance

Data governance is a set of processes, policies, standards and metrics that guarantee the effective and efficient management of an organisation's data. In a scenario where data is a crucial strategic asset, data governance takes on vital importance to ensure that data is used appropriately, securely and efficiently, helping to avoid problems such as data silos. Below, we detail the importance and main advantages of implementing solid data governance.

• Compliance and Regulation: In many industries, especially in the financial, health and utilities sectors, compliance with legal and regulatory standards is essential. Data governance ensures that data is managed in accordance with applicable laws and regulations, helping to avoid legal sanctions and fines.
• Data quality: Incorrect or outdated data can lead to ill-informed and potentially disastrous business decisions. Data governance focuses on the accuracy, consistency and integrity of data throughout the organisation.
• Data Security: Protecting data from unauthorised access and leakage is a priority in any business environment. Data governance establishes security policies that help protect sensitive and confidential data.
• Facilitating Data Management: Data governance provides a framework that helps manage data access, storage, archiving and deletion, ensuring that data resources are optimised and costs are controlled.

 Advantages of Data Governance

1. Elimination of Data Silos: Data governance promotes the integration of data throughout the organisation, reducing the fragmentation of data into silos that can isolate critical information and hinder data analysis. This is achieved by defining policies that regulate data storage and facilitate sharing and accessibility.
2. Improved Decision-Making: With high-quality, easily accessible data, decision-makers can trust that they are using accurate, up-to-date information, leading to more informed and effective decisions.
3. Increased Operational Efficiency: By reducing duplication and improving data quality, data governance allows operations to become more efficient. Automated processes and fewer data errors mean that less time and resources are wasted.
4. Improved Transparency: Data governance increases transparency in the use and management of data, which is crucial for both internal trust and the company's external reputation.
5. Fostering Innovation: With well-managed and easily accessible data, organisations can more easily explore new opportunities, carry out advanced analyses and develop new products or services.

Possible solutions

Microsoft Fabric is a complete, cloud-based SaaS solution for data and analyses.

It is built on top of an open lake (OneLake) and unites various Microsoft tools to simplify all data and analysis workflows, from integration and data engineering to data science.

Microsoft launched Fabric at the latest Microsoft Build on 23 May 2023.

What is Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric is a cloud-based SaaS offering that brings together various data and analysis tools that organisations need. These include

1. Data Factory,
2. Synapse Data Warehouse,
3. Synapse Data Engineering,
4. Synapse Data Science,
5. Synapse Real-Time Analytics,
6. Power BI and
7. Data Activator
8. Industry Solutions

Fabric is built on an open, lake-centred design with a central multi-cloud repository called OneLake.

Microsoft Fabric supports open data formats across all its workloads and tiers, caters for technical and corporate data professionals and has customers such as T-Mobile, Ferguson and Aon.

Microsoft Fabric brings together the best parts of data mesh, data fabric and data hub to provide a one-stop shop for data integration, data engineering, real-time analysis, data science and business intelligence without compromising the privacy and security of your data.

In your Power BI Service, look in the start menu for the Fabric symbol:

Advantages of Fabric

• With Microsoft Fabric, you don't have to spend all your time combining various services from different suppliers.
• It removes data silos and the need to access multiple systems, improving collaboration between data professionals.
• Fabric offers persona-optimised experiences and tools in an integrated user interface.
• In addition to a simple, shared user experience, Fabric is a unified software-as-a-service (SaaS) offering, with all your data stored in a single open format in OneLake.
• Fabric offers scalability, economy, accessibility from anywhere with an Internet connection and continuous updates and maintenance provided by Microsoft.

Conclusion

Implementing robust data governance is fundamental for any organisation wishing to maximise the value of its data. As well as preventing data silos from forming, good data governance ensures that information is a powerful and secure asset that supports efficient business operations and continuous innovation. Therefore, data governance is not only an operational and regulatory necessity, but also a strategic lever that can distinguish a company in today's competitive market.

And Fabric's resources are attractive for centralising information and data professionals. It is a comprehensive ecosystem that is concerned with the unification and governance of data in order to distribute it in a secure and performant way to professionals.

In our Power BI Level 1 Plus training we covered a little about Fabric, especially Data Factory, which allows us to carry out the data pipeline process and create Data Flows.

You might ask: "What's the difference between Data Pipeline and Dataflow? Are they both doing the same thing? Should I use one over the other?" Here I'm answering that question.

Dataflows and Data Pipelines are not substitutes for each other, but complement each other.

Dataflows are for data transformation. They use Power Query transformations to get the data from the source and bring it in the required shape and format to the destination.

Data pipelines are for controlling the flow of execution. They use control flow activities, such as loops, conditions, etc., to place data transformations in the larger context of an ETL job. They are complements to data flows.

Sometimes it is necessary to write a report in text format, in Word, for example, which contains data relating to a specific indicator. The most common process is to write the text separately from the numerical values, filling in the data manually, or through “copy-paste” in the document. Wouldn't it be great if we connected to a Power BI dataset and entered the values directly into a document? That's what we'll see in this post.

Dentro do universo analytics, uma das áreas que mais chama a minha atenção (e cada vez mais) é a dos dados em real-time. Pelo facto de se produzirem em quantidade e qualidade crescente e pela utilidade da tomada de decisões “no momento” em que os eventos ocorrem, esta é uma área em crescimento.

O desafio que veremos neste post é o de criar um streaming dataset no Power BI a partir de um ficheiro CSV, disponível a partir de uma API de uma aplicação que recebe dados ao segundo.

Qual deles você deve usar?

Como profissional de finanças, você provavelmente usa o Excel para análise de dados e geração de relatórios.

No entanto, desde alguns anos, há um novo “jogador na cidade”: PowerBI.

O Excel é ótimo para organizar e manipular dados, mas tem suas limitações quando se trata de visualizar dados e criar painéis interativos.

É aí que entra o Power BI.

Então, qual você deve usar? Aqui estão os prós e contras de cada um e os passos práticos para aproveitar ao máximo cada ferramenta:

🗂Excel:

 ➕Prós:

• Familiaridade e facilidade de uso
• Flexibilidade para criar planilhas personalizadas
• Capacidade de usar fórmulas e funções complexas

 ➖Contras:

• Capacidade limitada de criar painéis dinâmicos e interativos
• Recursos limitados de modelagem de dados
• Grandes conjuntos de dados podem causar problemas de desempenho

🏆Passos práticos para tirar o melhor proveito disso:

• Aprenda funções e técnicas avançadas do Excel, como tabelas dinâmicas, segmentações e gráficos para organizar e manipular dados.
• Crie planilhas personalizadas e use formatação condicional para destacar visualmente tendências e anomalias de dados.
• Use suplementos do Excel, como Power Query, para extrair e transformar dados de várias fontes e Power Pivot para modelagem de dados.

 📊Power BI:

➕Prós:

•  Poderosas capacidades de visualização e geração de relatórios
• Self-service
• Capacidade de se conectar a várias fontes de dados
• Dashboards interativos e dinâmicos
• O PowerBI parece ter sido feito para empresas.
• Gráficos/relatórios do Power BI podem ser partilhados via PDF ou PowerPoint com alguém fora da sua empresa. Mesmo alguns cálculos no Power BI podem ser enviados de volta para o Excel após algum processamento rápido.

➖Contras:

•  Curva de aprendizado íngreme para iniciantes
• Capacidade limitada de manipular dados
• As funcionalidades avançadas requerem uma assinatura paga
• A restrição de e-mail, não pode ser compartilhado se você estiver usando gmail, hotmail ou yahoo. A realidade é que muitos utilizadores e pequenas empresas os usam para e-mail.

🏆Passos práticos para tirar o melhor proveito disso:

• Aprenda os fundamentos do Power BI, como conectar-se a fontes de dados, criar modelos de dados e criar relatórios.
• Use as ferramentas de visualização do Power BI para criar painéis interativos que permitem aos usuários detalhar os dados.
• Utilize os recursos de processamento de linguagem natural (NLP) do Power BI para criar relatórios ad hoc e responder a perguntas complexas.

🏆Cursos que vão te ajudar a atingir autonomia nessas ferramentas

Temos ótimos cursos aqui na Portal Gestão que te ajudarão atingir habilidades e autonomia:

• Curso on-line de Excel:  https://www.portal-gestao.com/forma%C3%A7%C3%A3o-super-excel.html
• Curso on-line de Power BI Nível 1:  https://www.portal-gestao.com/cursos-online-power-bi.html
• Curso on-line de Power BI Nível 2:  https://www.portal-gestao.com/cursos-online-power-bi-2
• Curso presencial de Excel:  https://www.portal-gestao.com/super-excel.html
• Curso presencial de Power BI Nível 1:  https://www.portal-gestao.com/forma%C3%A7%C3%A3o-power-bi-aplicado-a-gest%C3%A3o-e-finan%C3%A7as.html
• Curso presencial de Power BI Nível 2:  https://www.portal-gestao.com/power-bi-aplicado-a-gest%C3%A3o-e-finan%C3%A7as-n%C3%ADvel-2.html

O mundo de hoje está repleto de fluxo contínuo de dados dos dispositivos que usamos, dos aplicativos que construímos e das interações que temos. 

Organizações de todos os setores aproveitaram esses dados para transformar digitalmente e obter vantagens competitivas. 

E agora, quando entramos numa nova era definida por Al, esses dados estão a tornar-se ainda mais importantes. 

Os serviços de IA generativa e de modelo de linguagem, como o Azure Open IA Service, permitem que os clientes usem e criem experiências diárias de IA que estão reinventando a maneira como os funcionários gastam o seu tempo.  

Potenciar experiências de IA específicas da organização requer um fornecimento constante de dados limpos de um sistema analítico bem gerenciado e altamente integrado. Mas os sistemas analíticos da maioria das organizações são um labirinto de serviços especializados e desconectados. 

E não é de admirar, dado o mercado de tecnologia de IA e dados altamente fragmentados, com centenas de fornecedores e milhares de serviços. Os clientes devem unir um conjunto complexo de serviços desconectados de vários fornecedores e incorrer nos custos e ônus de fazer esses serviços funcionarem juntos. 

É por isso que apresentamos uma nova inovação - o Microsoft Fabric - um produto de análise de ponta a ponta centrado no ser humano que reúne dados e ferramentas de análise em um só lugar. O Fabric integra tecnologias comprovadas como Azure Data Factory, Azure Synapse e Microsoft Power BI num único produto unificado, capacitando dados e profissionais de negócios para liberar o potencial dos dados e estabelecer as bases para a era da IA.  

O que é o Fabric ? 

É um produto Sass. Ou seja, aluga o software + a infraestrutura e paga apenas pelo que usar.  

Na própria documentação da Microsoft ela cita: 

“O Microsoft Fabric é uma solução de análise tudo-em-um para empresas que abrange tudo, desde o movimento de dados à ciência de dados, Real-Time Analytics e business intelligence. Oferece um conjunto abrangente de serviços, incluindo data lake, engenharia de dados e integração de dados, tudo num único local. 

Com os Recursos de Infraestrutura, não precisa de juntar serviços diferentes de vários fornecedores. Em vez disso, pode desfrutar de um produto altamente integrado, ponto a ponto e fácil de utilizar, concebido para simplificar as suas necessidades analíticas. 

A plataforma baseia-se numa base de Software como Serviço (SaaS), que leva a simplicidade e a integração a um novo nível. 

Os recursos de infraestrutura reúnem experiências como Engenheria de Dados, Data Factory, Ciência de Dados, Data Warehouse, Real-Time Analytics e Power BI numa base SaaS partilhada. Esta integração fornece as seguintes vantagens: 

• Uma vasta gama de análises profundamente integradas na indústria. 
• Experiências partilhadas em experiências familiares e fáceis de aprender. 

• Os programadores podem aceder e reutilizar facilmente todos os recursos. 
• Um data lake unificado que lhe permite manter os dados onde estão enquanto utiliza as suas ferramentas de análise preferidas. 
• Administração centralizada e governação em todas as experiências. 

Com a experiência SaaS do Microsoft Fabric, todos os dados e os serviços estão totalmente integrados. As equipas de TI podem configurar centralmente as principais capacidades empresariais e as permissões são aplicadas automaticamente em todos os serviços subjacentes. Além disso, as etiquetas de confidencialidade de dados são herdadas automaticamente nos itens no conjunto de aplicações. 

Os recursos de infraestrutura permitem que os criadores se concentrem na produção do seu melhor trabalho, libertando-os da necessidade de integrar, gerir ou compreender a infraestrutura subjacente que suporta a experiência.” 

Ou seja, é uma plataforma que permite que os utilizadores obtenham, criem, partilhem e visualizem dados de várias ferramentas, num único ambiente.  

Custo Benefício 

Sem comprometimento de longo prazo 

Diminui e aumenta quando e quanto precisar  

Pode usar por algumas horas, dias, minutos ou segundos. 

Acessibilidade 

Funciona em qualquer computador ou tablet. 

Só precisa de um navegador da web 

Escalabilidade 

Infraestrutura de clould da Microsoft  

Segurança unificada  

É possível adicionar e remover usauários 

Escala para cima e para baixo. 

Poder de processamento conforme o necessário 

Componentes do Fabric

Poderá aceder via link: 

https://app.powerbi.com/home?experience=fabric 

Compreende: 

1. Power BI 

2. Data Factory 

3. Data Activator 

4. Synapse Data Engineering 

5. Synapse Data Science 

6. Synapse Data Warehouse 

7. Synapse Real-Time Analytics 

1. Power BI 

Encontre informações, monitorize o progresso e tome decisões mais rapidamente com visualizações avançadas.

2. Data Factory 

Resolva os cenários de integração de dados e ETL mais complexos com os serviços de movimentação de dados e transformação de dados à escala da cloud. 

3. Data Activator 

Monitorize dados para acionar alertas e ações automatizadas para que a sua organização se adapte às alterações de condições em tempo real. 

4. Synapse Data Engineering 

Crie um lakehouse e utilize o Apache Spark para transformar e  preparar dados organizacionais para partilhar com as empresas. 

5. Synapse Data Science 

Explore os seus dados e crie modelos de machine Learning para infundir informações preditivas nas suas soluções e aplicações de análise. 

6. Synapse Data Warehouse 

Aumente verticalmente as suas informações ao armazenar e analizar dados num  SQL server e em formato de open data com melhor desempenho à escala de PB.  

7. Synapse Real-Time Analytics 

Ingira, transforme e consulte rapidamente qualquer origem de dados e formato, de 1GB a 1PB, em seguida, visualize e partilhe as informações 

Pontos sensíveis ainda 

Ainda há muitas funcionalidades em preview e em fase de teste. E outras que ainda nem estão disponíveis.  

Há coisas que ainda não se sabe o custo.  

O valor das licenças é algo complexo de entender. Não conseguimos saber o quanto vamos gastar e por vezes, essa incerteza pode deixar alguns clientes incomodados. 

Veja mais sobre as licenças em: 

https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/enterprise/buy-subscription 

For those who already work with Power BI, you may have noticed that there are steps that are very similar from project to project, such as creating a calendar table and creating DAX measures for time Intelligence. The purpose of this article is to show you one of the ways to optimize our time to perform these tasks.

Isso mesmo, somos número um de novo.

Ontem (12 de março de 2023) a Gartner lançou mais um informativo de suas pesquisas de mercado e a #Microsoft através do Power BI, foi nomeada líder no Quadrante Mágico no quesito plataforma de análise de dados e business Intelligence.

A Microsoft também foi posicionada mais à direita em Integralidade de Visão e mais alta em Capacidade de Execução no Quadrante Mágico pelo quinto ano consecutivo

 Motivos dos destaques

Ainda não está convencido?

Já ouviu falar do Gartner Group? É um instituto de pesquisa e consultoria na área de tecnologia da informação muito reconhecido e respeitado mundialmente. Anualmente, esse grupo divulga o seu famoso “Quadrante Mágico”, permitindo acompanhar a avaliação das principais empresas de tecnologia.

Ele é muito importante para empresas que planeiam adquirir soluções tecnológicas, por exemplo, porque elas conseguem analisar quais são as vantagens dos principais produtos disponíveis no mercado, de acordo com sua necessidade. E adivinha quem está no 16º ano consecutivo líder quando se trata de plataformas de análise e BI em 2023?! Isso mesmo! A Microsoft!

O quadrante Leaders é onde todos querem estar. Quando uma empresa está posicionada nesse quadrante isso significa que ela possui forte domínio do produto, se preocupa com a experiência intuitiva do utilizador e isso eleva o grau de satisfação do cliente e além disso, apresenta novidades no segmento.

A Microsoft conseguiu destacar-se relativamente ao Tableau e ao Qlik, no Power B, que tem 7 anos (o Excel tem mais de 30 anos).

• Preço da licença do Qlick: 30$ / mês / utilizador
• Preço da licença do Tableau: 70$ / mês / utilizador
• Preço da licença do Power BI: €8,40 / mês / utilizador

Porque deve escolher o Power BI em vez da concorrência?

Boa parte dessa conquista se deve às centenas de recursos e alterações que foram implementadas no ano passado, de modo a tornar a ferramenta cada vez mais acessível, rápida, dinâmica e user friendly. Das quais podemos citar como exemplo:

• Datamarts que é um novo recurso de auto-atendimento do Power BI Premium que permite aos usuários realizar análises de banco de dados relacionais e descobrir insights acionáveis ​​de seus dados. Ele coloca perfeitamente o poder dos bancos de dados SQL nas mãos de nossos criadores de relatórios, ao mesmo tempo em que garante que esses datamarts possam ser governados e gerenciados centralmente pelos administradores.
• Edição da modelagem dos dados no Power BI Service: que permite aos usuários na Web navegar até um conjunto de dados e editá-lo usando uma interface de exibição de modelo semelhante à encontrada no Power BI Desktop, permitindo que os usuários trabalhem e colaborem simultaneamente no mesmo modelo de dados. 
• Faixa Otimizar no Power BI Desktop: que inclui opções para pausar e atualizar consultas visuais e predefinições de otimização
• Controlos de Objetos (tanto no Desktop quanto no Power BI Service): um layout muito parecido com o que temos no Excel, permitindo que os usuários selecionem elementos em gráficos e editem o formato ou as propriedades desses elementos para criar relatórios impressionantes e perfeitos para pixels. 
• Em outubro, lançaram um recurso que combinava o poder do Microsoft Azure OpenAI Service para criar sugestões de medidas rápidas para Expressões de Análise de Dados (DAX), permitindo que criadores de relatórios criem medidas DAX usando linguagem natural em vez de usar modelos ou escrever DAX do zero.
• Novas integrações com Microsoft PowerPoint, Outlook, OneDrive, SharePoint, Office Hub e Teams, as organizações podem transformar seus aplicativos do Microsoft 365 em hubs para descobrir insights e promover uma cultura orientada por dados. Os usuários agora podem incluir relatórios interativos do Power BI ou até mesmo visuais únicos diretamente no PowerPoint e incluir relatórios como cartões descritivos dentro dos emails do Outlook.

Evolução no Tempo

Onde encontrar as novidades lançadas mensalmente?

Pode acompanhar as novidades através do próprio site da Microsoft:

https://powerbi-microsoft-com.translate.goog/en-us/blog

Onde encontrar uma empresa certificada pela Microsoft e com altos índices de aprovação dos formandos (4,9 / 5 ) ⭐⭐⭐⭐⭐?

Aqui na Portal Gestão temos 2 níveis de formação de Power BI aplicado à gestão e finanças:

1. Power BI Nível 1 Aplicado à Gestão e Finanças : em que abordamos o Power BI do zero absoluto e evoluímos até a criação de relatório e dashboards interativos, bonitos e estratégicos. Confira o conteúdo programático no nosso site:

https://www.portal-gestao.com/forma%C3%A7%C3%A3o-power-bi-aplicado-a-gest%C3%A3o-e-finan%C3%A7as.html

2. Power BI Nível 2 Aplicado à Gestão e Finanças : em que abordamos fortemente a utilização da linguagem DAX e suas aplicações. Confira o conteúdo programático no nosso site:

https://www.portal-gestao.com/power-bi-aplicado-a-gest%C3%A3o-e-finan%C3%A7as-n%C3%ADvel-2.html

Já temos uma ampla experiência em formações, já são mais de 1600 alunos, e um índice de satisfação de 4,9 de 5,0. Nossos formadores são certificados pela própria Microsoft.

Por vezes, é necessário redigir um relatório sob o formato de texto, em Word, por exemplo, que contém dados referentes a um determinado indicador. O processo mais comum é redigir o texto separadamente dos valores numéricos, preenchendo-se os dados manualmente, ou através de “copy-paste” no documento. Não seria ótimo se nos ligássemos a um conjunto de dados do Power BI e inseríssemos os valores diretamente num documento? É o que veremos neste post.

Olá, olá olá! Isa aqui para mais um artigo sobre Power BI.

Certamente, o tema de hoje vai interessar tanto os amantes do Excel, quanto os apaixonados pelo Power BI. Pois última versão lançada nesse mês (maio de 2022), a Microsoft lançou um recurso que nos possibilita criar “parâmetros de campos”.

No artigo de hoje vou dar um exemplo de aplicação para esse novo recurso, através da criação de pivot tables, ou mais conhecidas por tabelas dinâmicas no Excel. No entanto, as possibilidades não se esgotam aqui.

Within the analytics universe, one of the areas that catches my attention the most (and increasingly so) is real-time data. Due to the fact that data is produced in increasing quantity and quality and the usefulness of it for making decisions “at the moment” when events occur, this is a growing area.

The challenge we will see in this post is to create a streaming dataset in Power BI from a CSV file, available from an API of an application that receives data by the second.

Em um mundo onde dados são considerados o novo petróleo, gerenciá-los de maneira eficaz torna-se um imperativo estratégico para qualquer empresa que deseje se manter competitiva. No entanto, muitas organizações ainda enfrentam o desafio dos silos de dados — um problema persistente que pode inibir a capacidade de extrair valor real dos dados coletados. Este artigo explora o conceito de silos de dados, suas implicações e como o Fabric pode oferecer uma solução eficaz para esse problema.

O Que São Silos de Dados?

Silos de dados ocorrem quando conjuntos de dados são isoladamente armazenados e gerenciados por diferentes departamentos dentro de uma organização, sem uma estratégia de partilha ou integração eficaz. Essa fragmentação não apenas dificulta o acesso à informação, como também reduz a eficiência operacional, dificulta a análise de dados e pode levar à tomada de decisões baseada em informações incompletas ou desatualizadas.

Implicações dos Silos de Dados

Os silos de dados criam uma série de complicações que podem afetar adversamente as operações, a estratégia e a eficiência de uma organização. Vamos explorar mais a fundo as implicações dos silos de dados com exemplos práticos que ilustram os problemas enfrentados pelas empresas, elas são vastas e variadas, incluindo:

• Ineficiências Operacionais: Quando os dados não são partilhados entre departamentos, cada equipe pode acabar replicando esforços para coletar e analisar as mesmas informações.
• Dificuldades na Tomada de Decisão: A falta de uma visão holística pode levar a decisões que não consideram todas as variáveis relevantes, potencialmente prejudicando o desempenho da empresa.
• Problemas de Compliance: Com regulamentos de dados se tornando cada vez mais rigorosos, os silos de dados podem complicar o cumprimento das normativas, expondo a empresa a riscos legais e financeiros.

Exemplos dessas Implicações dos Silos de Dados

1. Ineficiências Operacionais

Exemplo: Em uma grande corporação, o departamento de marketing pode manter dados de clientes em um sistema, enquanto o serviço de atendimento ao cliente utiliza outro sistema sem acesso às informações de marketing. Essa falta de integração pode resultar em campanhas de marketing que não levam em conta interações recentes dos clientes com suporte, resultando em comunicações repetitivas ou irrelevantes que frustram os clientes e desperdiçam recursos.

2. Dificuldades na Tomada de Decisão

Exemplo: Uma empresa de manufatura pode ter dados de produção armazenados separadamente dos dados de vendas e de suprimentos. Quando a demanda por um produto aumenta, a falta de uma visão integrada pode atrasar a resposta da produção devido à não deteção imediata do aumento de demanda. Isso pode levar a perda de receita devido à incapacidade de atender a demanda do mercado de forma oportuna.

3. Problemas de Compliance

Exemplo: No setor financeiro, os regulamentos exigem que as empresas mantenham um histórico detalhado de todas as transações e comunicações com os clientes. Se essas informações estiverem dispersas em vários sistemas incompatíveis, pode ser extremamente difícil responder às solicitações regulatórias de maneira rápida e completa, o que pode resultar em penalidades significativas.

4. Custo Elevado de Manutenção e Integração

Exemplo: Uma empresa que utiliza diferentes sistemas para cada um de seus departamentos pode enfrentar custos elevados ao tentar integrar essas plataformas. O desenvolvimento de interfaces personalizadas para permitir que os sistemas se comuniquem pode ser caro e muitas vezes resulta em soluções provisórias que não são sustentáveis a longo prazo.

5. Barreiras à Inovação

Exemplo: Uma empresa de tecnologia pode ter vários times trabalhando em soluções similares sem conhecimento um do outro devido à separação de dados e comunicações. Isso não apenas duplica o esforço e desperdiça recursos, mas também impede que a empresa inove de maneira eficaz ao não aproveitar as sinergias entre os departamentos.

6. Qualidade e Consistência dos Dados Comprometidas

Exemplo: No setor de saúde, informações clínicas podem ser armazenadas separadamente das informações administrativas dos pacientes. Se esses dados não forem consistentemente sincronizados, pode ocorrer a administração de tratamentos baseados em informações desatualizadas, o que aumenta o risco de erros médicos.

A Importância e Vantagens da Governança de Dados

A governança de dados é um conjunto de processos, políticas, padrões e métricas que garantem a gestão eficaz e eficiente dos dados de uma organização. Em um cenário onde os dados são um ativo estratégico crucial, a governança de dados assume uma importância vital para garantir que os dados sejam utilizados de forma apropriada, segura e eficiente, ajudando a evitar problemas como os silos de dados. Abaixo, detalhamos a importância e as principais vantagens da implementação de uma sólida governança de dados.

• Compliance e Regulação: Em muitas indústrias, especialmente nas áreas financeira, de saúde e de serviços públicos, o cumprimento de normas legais e regulamentares é essencial. A governança de dados garante que os dados sejam geridos de acordo com as leis e regulamentações aplicáveis, ajudando a evitar sanções legais e multas.
• Qualidade dos Dados: Dados incorretos ou desatualizados podem levar a decisões empresariais mal informadas e potencialmente desastrosas. A governança de dados foca na precisão, consistência e integridade dos dados em toda a organização.
• Segurança dos Dados: Proteger os dados contra acessos não autorizados e vazamentos é uma prioridade em qualquer ambiente de negócios. A governança de dados estabelece políticas de segurança que ajudam a proteger os dados sensíveis e confidenciais.
• Facilitação da Gestão de Dados: A governança de dados fornece um framework que ajuda a gerenciar o acesso, armazenamento, arquivamento e eliminação de dados, garantindo que os recursos de dados sejam otimizados e que os custos sejam controlados.

 Vantagens da Governança de Dados

1. Eliminação de Silos de Dados: A governança de dados promove a integração de dados ao longo de toda a organização, reduzindo a fragmentação dos dados em silos que podem isolar informações críticas e dificultar a análise de dados. Isso é alcançado através da definição de políticas que regulam o armazenamento de dados e facilitam o compartilhamento e a acessibilidade.
2. Melhoria na Tomada de Decisões: Com dados de alta qualidade e de fácil acesso, os tomadores de decisão podem confiar que estão usando informações precisas e atualizadas, levando a decisões mais informadas e eficazes.
3. Aumento da Eficiência Operacional: Reduzindo a duplicidade e melhorando a qualidade dos dados, a governança de dados permite que as operações se tornem mais eficientes. Processos automatizados e menos erros de dados significam que menos tempo e recursos são desperdiçados.
4. Aprimoramento da Transparência: A governança de dados aumenta a transparência no uso e na gestão de dados, o que é crucial tanto para a confiança interna quanto para a reputação externa da empresa.
5. Fomento à Inovação: Com dados bem gerenciados e de fácil acesso, as organizações podem mais facilmente explorar novas oportunidades, realizar análises avançadas e desenvolver novos produtos ou serviços.

Possibilidades de Resolução

O Microsoft Fabric é uma solução SaaS completa e baseada em nuvem para dados e análises.

Ele é construído em cima de um lago aberto (OneLake) e une várias ferramentas da Microsoft para simplificar todos os fluxos de trabalho de dados e análises, desde integração e engenharia de dados até ciência de dados.

A Microsoft lançou o Fabric no último Microsoft Build em 23 de maio de 2023.

O que é o Microsoft Fabric?

O Microsoft Fabric é uma oferta SaaS baseada em nuvem que reúne várias ferramentas de dados e análises de que as organizações precisam. Estes incluem

1. Data Factory,
2. Synapse Data Warehouse,
3. Synapse Data Engineering,
4. Synapse Data Science,
5. Synapse Real-Time Analytics,
6. Power BI e
7. Data Activator
8. Industry Solutions

O Fabric é construído em um design aberto e centrado no lago com um repositório central de várias nuvens chamado OneLake.

O Microsoft Fabric oferece suporte a formatos de dados abertos em todas as suas cargas de trabalho e camadas, atende a profissionais de dados técnicos e corporativos e tem clientes como T-Mobile, Ferguson e Aon.

O Microsoft Fabric reúne as melhores partes de malha de dados, malha de dados e hub de dados para fornecer um balcão único para integração de dados, engenharia de dados, análise em tempo real, ciência de dados e businessintelligence sem comprometer a privacidade e a segurança de seus dados.

No seu Power BI Service, procure no menu inicial pelo símbolo do Fabric:

Vantagens do Fabric

• Com o Microsoft Fabric, você não precisa gastar todo o seu tempo combinando vários serviços de diferentes fornecedores. 
• Remove os silos de dados e a necessidade de acesso a vários sistemas, melhorando a colaboração entre profissionais de dados
• O Fabric oferece experiências e ferramentas otimizadas para persona em uma interface de usuário integrada.
• Além de uma experiência de usuário simples e compartilhada, o Fabric é uma oferta unificada de software como serviço (SaaS), com todos os seus dados armazenados em um único formato aberto no OneLake.
• O Fabric oferece escalabilidade, economia, acessibilidade de qualquer lugar com uma conexão com a Internet e atualizações e manutenção contínuas fornecidas pela Microsoft.

Conclusão

Implementar uma robusta governança de dados é fundamental para qualquer organização que deseje maximizar o valor de seus dados. Além de evitar a formação de silos de dados, uma boa governança de dados garante que a informação seja um ativo poderoso e seguro que suporta operações empresariais eficientes e inovações contínuas. Portanto, a governança de dados não é apenas uma necessidade operacional e regulatória, mas também uma alavanca estratégica que pode distinguir uma empresa no mercado competitivo de hoje.

E os recursos do Fabric são atraentes para centralizar as informações e os profissionais da área de dados. É um ecossistema abrangente, que se preocupada com a unificação e governança dos dados, de modo a distribuí-lo de forma segura e performática para os profissionais.

Na nossa formação de Power BI Nível 1 Plus abordamos um pouco sobre o Fabric, em especial sobre o Data Factory, que nos permite realizar o processo de pipeline dos dados e criação de Data Flows.

Você pode perguntar: "Qual é a diferença entre Data Pipeline e Dataflow? Os dois estão fazendo a mesma coisa? Devo usar um em detrimento do outro?" Aqui estou respondendo a essa pergunta.

Dataflows e Data Pipelines não são substitutos um do outro, mas complementam.

Os fluxos de dados são para transformação de dados. Eles usam transformações do Power Query para obter os dados da origem e trazê-los na forma e no formato necessários para o destino.

Os pipelines de dados servem para controlar o fluxo de execução. Eles usam atividades de fluxo de controle, como loops, condições, etc., para colocar as transformações de dados em um contexto maior de um trabalho de ETL. Eles são complementos aos fluxos de dados.

In today's article we will learn how to give our reports a special touch to add even more information. Let's explore, therefore, the tooltips (English), or better known for descriptions in Portuguese.

It's a feature that I really like to use, as it can help make analyzes much more intuitive.

Some examples

In the demos of our website, I usually use different types of custom tooltips. And the cool thing about it is just being able to customize it in our own way.

Let's look at some examples:

#Note: these examples can be found on our website, in the business report

https://www.portal-gestao.com/business-intelligence-analytics.html

Tip

To signal users that we are using this feature, it’s a good practice to insert icons or images that point to it. As is the case with the mouse images that I insert:

 In this way, the user sees that there is some visual element that can be hover by the mouse to get something different. And not only that, when you hover your mouse over it, you will have a message saying: 'Hover your mouse over the graph and see more information'.

Practical Case

In Power BI, every time we created a visual element, the tooltips automatically appear when we hover the mouse over. But in a simple black box:

The good news is that we can customize this black box to display other types of information.

How to make?

To create a custom tooltip (Description), we can do it as follows:

1) We added a new page to the report, on the + sign

2) Format it in the ink roller > Page info > Give the page a name > Activate the ‘Description’ option

3) In the option 'Page Size' > change the type to 'Description'

Note that the page will be much smaller. Which makes sense, because tooltips don't have to be huge and take up the entire page.

Once these initial settings have been made, it is up to the report builder to decide how to customize the tooptip and which visual elements to insert.

Here is my suggestion for this fictional case:

In which I added the name of the store, the flag of the country, the image of the seller responsible for that store, the invoicing and margin of the same, as well as the invoicing by product.

We don't want this tooltip page to be visible to users when we publish to Power BI Service, therefore we will hide it.

Hiding this page means that in Power BI Desktop it is still available for editing and viewing, but then when we publish to Power BI Service it does not appear. Unless we introduce some action or tooltip, which is the case.

That done, now we go back to the sales page, in the graphic where we want to introduce the tooltip, when we hover over it, click on it > Go to the ink roller > Description > Type: Report page > and choose the page we created for the tooltip, which in this case we call it 'Custom Description'.

And that's it! That simple.

To add the mouse image to signal to users that we have a tooltip hidden there, let's download an image from the internet and insert it in the report.

1. We will download the image from the following website, in png format with the best possible quality (512)

https://www.flaticon.com/free-icon/mouse_1787045?term=mouse&related_id=1787045

2. On the Insert ribbon of Power BI Desktop, select the ‘Image’ option

3. Reduce and resize the image to fit the corner of the intended graphic.

4. In the image formatting options, enter in the action description the text you want the user to see when hovering the mouse over the figure. Something like “Hover over the bars and see more information”. That way, the user doesn't have to guess that there's something else there, since we're signaling.

Now let's see how it will appear in the Power BI Service, then publish the report:

When viewing in Power BI Service, as we only had one page visible, only that page will appear. And when we hover over the top 10 stores' billing graph, it will appear in the custom description box.

Conclusion

The tooltip feature that we saw in today's article can be useful in many contexts, for example,

• Detail more information
• Add more value to analytics
• Avoid visual pollution on the page, without having to add dozens of graphics on a single page.

I hope you enjoyed this tip and until the next article, which we will talk about bookmarks. Another cool Storytelling feature that takes us to an even higher level :DD

Kisses and see you in the next article

Isa

Perguntas:

1) Qual é a diferença entre relatório e dashboard?

No Excel não há diferenças claras entre relatórios e dashboards quanto há no Power BI.