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.

Os relatórios permitem que você crie muitas visualizações, em várias páginas, se necessário, e organiza essas visualizações da maneira que melhor conta sua história.

Você pode ter um relatório sobre vendas trimestrais, crescimento do produto em um segmento específico ou padrões de migração de ursos polares. Qualquer que seja o seu assunto, os relatórios permitem que você reúna e organize suas visualizações em uma página (ou mais).

A Microsoft faz questão de diferenciar esses conceitos no Power BI. Principalmente porque o Dashboard é um recurso exclusivo do Power BI Service e não do Desktop.

Além disso, enquanto os relatórios podem ter diversas páginas, os dashboards possuem apenas um. É para ser mais resumido e compacto, somente com as principais visualizações.

E outro ponto relevante sobre os dashboards é que conseguimos trazer informações para “alimentar” os dashboards de diferentes origens e relatórios e colocá-las em um único dashboard.

Figura 1: Conseguimos trazer informações de diferentes relatórios para dentro de um único dashboard

As visualizações num dashboard são provenientes de relatórios ou ficheiros carregados, e cada relatório baseia-se num conjunto de dados. Na verdade, uma forma de pensar num dashboard é como uma entrada para os relatórios e conjuntos de dados subjacentes. Ao selecionar uma visualização, será apresentado o relatório que utilizou para a criar.

Os dashboards são uma forma fantástica de monitorizar a sua empresa, procurar respostas e ver rapidamente todas as métricas mais importantes. As visualizações num dashboard podem ser provenientes de um ou vários conjuntos de dados subjacentes ou de um ou vários relatórios subjacentes. Um dashboard pode combinar dados no local e na cloud ao fornecer uma vista consolidada, independentemente de onde os dados residem.

Um dashboard não é apenas uma imagem apelativa, é interativo e os mosaicos são atualizados à medida que os dados subjacentes são alterados.

Imaginem olhar para o painel de um automóvel. Basta olhar e já temos as informações mais “macros da saúde” do veículo. E o mesmo fazemos com os dashboards empresariais.

Figura 2: Analogia entre o painel de um carro e um dashboard

Veja mais detalhes sobre esse assunto no nosso outro artigo:

https://www.portal-gestao.com/artigos/8155-relat%C3%B3rio-x-dashboard-qual-%C3%A9-melhor.html

2) É possível fazermos as mesmas coisas que fazemos no Excel no Power BI?

Vale lembrar que o Excel já está no mercado há mais de 3 décadas e Power BI “nasceu” do Excel há apenas 6 anos. A Microsoft juntou as 3 principais ferramentas do Excel, nomeadamente, o Power Query, o Power View e o Power Pivot e criou o Power BI. No entanto, o Power BI já foi desenhado para ser uma ferramenta de análise de dados. Por isso, tem coisas que são muito mais dinâmicas e rápidas de se fazer no Power BI e outras coisas que são exclusivas do Excel, como por exemplo o recurso de criar tipos de dados.

Figura 3: Recurso exclusivo do Excel para Criar Tipo de Dados

Aprenda mais sobre esse e outros assuntos no nosso curso de Excel:

https://www.portal-gestao.com/forma%C3%A7%C3%A3o/forma%C3%A7%C3%A3o-presencial/super-excel.html

Claro que ambos têm vantagens e desvantagens e um não anula o outro. Podem muito bem conviver juntos. E a Microsoft tem tentado cada vez mais facilitar a integração entre essas 2 ferramentas. Como por exemplo, conseguimos tanto levar as informações do Excel para serem lidas e trabalhadas no Power BI como também conseguimos trazer as informações que estão no Power BI e utilizá-las no Excel e criar Pivot Tables, gráficos e afins.

Figura 4: Trazer informações do Power BI

Em termos de segurança: no Power BI permito acesso aos relatórios somente às pessoas da minha organização que eu autorizar. E toda vez que essas pessoas acederem ao relatório, lá na minha administração do Office 365, conseguimos aceder ao ip de acesso, dia e hora. Ou seja, tenho total acesso.

Algo que no Excel, quando eu envio um ficheiro por e-mail por exemplo, já não acontece, perco totalmente o acesso.

Além disso, existe a questão do RLS, se precisasse no Excel, por exemplo, restringir o acesso dos dados por região de vendas ou por vendedor, eu teria de criar vários ficheiros diferentes, ou então utilizar VBA. Enquanto no Power BI isso já não é preciso.

Figura 5: Inserir RLS em um relatório do Power BI Service

RLS: Row Level Security. Significa que conseguimos restringir o acesso dos relatório. Por exemplo, criamos um relatório com uma base de dados de vários departamentos, mas na hora de distribuí-los queremos que quem é do marketing, só veja as informações que lhes dizem respeito, ou que os gestores tenham acesso a tudo e o departamento de vendas só veja as informações de stocks e faturação.

Leia mais sobre esse assunto nos nossos outros artigos:

https://www.portal-gestao.com/artigos/8138-como-fazer-prote%C3%A7%C3%A3o-rls-no-meu-relat%C3%B3rio.html?highlight=WyJybHMiXQ==

https://www.portal-gestao.com/artigos/8151-se-rls-j%C3%A1-era-bom,-agora-imagine-o-ols%E2%80%A6.html?highlight=WyJybHMiXQ==

Já em termos de visualização dos dados - esse é um ponto polêmico - o Excel é mais flexível, no sentido de que conseguimos editar com mais facilidade os eixos, títulos, legendas, cores, alinhamentos etc.

E outro ponto que conta muito para o Excel a meu ver, é o facto de termos uma ajudinha na escolha dos gráficos. E isso é algo que não temos no Power BI ainda, infelizmente, que são os ‘Gráficos recomendados’.

3) Por onde começar um projeto de Power BI?

Você deve entender que o Power BI como uma forma estruturada e completa de um projeto de BI. E que, portanto, existem estágios (pilares) fundamentais.

Figura 6: Passo a passo para a criação de um relatório em Power BI

O primeiro deles é a coleta de dados, que precisam vir de uma fonte. Posteriormente, você faz o tratamento, relacionamento, cálculos e visualizações, partilha com outras pessoas.

Preparar os dados

Antes que um relatório possa ser criado, os dados devem ser preparados. A preparação de dados é o processo de criação de perfil, limpeza e transformação de seus dados para deixá-los prontos para modelagem e visualização.

A preparação de dados é o processo de pegar dados brutos e transformá-los em informações confiáveis e compreensíveis. Envolve, entre outras coisas, garantir a integridade dos dados, corrigir dados errados ou imprecisos, identificar dados ausentes, converter dados de uma estrutura para outra ou de um tipo para outro, ou mesmo uma tarefa tão simples como tornar os dados mais legíveis.

A preparação de dados também envolve a compreensão de como você obterá e se conectará aos dados e as implicações de desempenho das decisões. Ao conectar-se aos dados, você precisa tomar decisões para garantir que os modelos e relatórios atendam aos requisitos e expectativas reconhecidos e executem seu desempenho.

Garantias de privacidade e segurança também são importantes. Essas garantias podem incluir o anonimato dos dados para evitar a partilha excessiva ou impedir que as pessoas vejam informações de identificação pessoal quando não são necessárias. Como alternativa, ajudar a garantir a privacidade e a segurança pode envolver a remoção completa dos dados se eles não se encaixarem na história que você está tentando moldar.

A preparação de dados geralmente pode ser um processo demorado. Os analistas de dados seguem uma série de etapas e métodos para preparar os dados para colocação em um contexto e estado adequados, que elimina a baixa qualidade dos dados e permite que sejam transformados em perceções valiosas.

Figura 7: Editor do Power Query

Modelagem

Quando os dados estão em um estado adequado, eles estão prontos para serem modelados. A modelagem de dados é o processo de determinar como suas tabelas estão relacionadas umas às outras. Esse processo é feito definindo e criando relacionamentos entre as tabelas. A partir desse ponto, você pode aprimorar o modelo definindo métricas e adicionando cálculos personalizados para enriquecer seus dados.

Criar um modelo de dados eficaz e adequado é uma etapa crítica para ajudar as organizações a compreender e obter perceções valiosas sobre os dados. Um modelo de dados eficaz torna os relatórios mais precisos, permite que os dados sejam explorados com mais rapidez e eficiência, diminui o tempo para o processo de redação do relatório e simplifica a manutenção de relatórios futuros.

O modelo é outro componente crítico que tem um efeito direto no desempenho do seu relatório e na análise geral dos dados. Um modelo mal projetado pode ter um impacto drasticamente negativo na precisão geral e no desempenho de seu relatório. Por outro lado, um modelo bem projetado com dados bem preparados garantirá um relatório adequadamente eficiente e confiável. Essa noção é mais prevalente quando você está trabalhando com dados em escala.

De uma perspetiva do Power BI, se o desempenho do seu relatório estiver lento ou se as atualizações estiverem demorando muito, você provavelmente precisará revisar as tarefas de preparação e modelagem de dados para otimizar seu relatório.

O processo de preparação e modelagem de dados é um processo iterativo. A preparação de dados é a primeira tarefa na análise de dados. Entender e preparar seus dados antes de modelá-los tornará a etapa de modelagem muito mais fácil.

Figura 8: Modelagem das tabelas, relacionamentos e cardinalidades no Power BI

Visualizar

A tarefa de visualização é onde você dá vida aos seus dados. O objetivo final da tarefa de visualização é resolver problemas de negócios. Um relatório bem elaborado deve contar uma história convincente sobre esses dados, o que permitirá que os tomadores de decisões de negócios obtenham rapidamente os insights necessários. Ao usar visualizações e interações apropriadas, você pode fornecer um relatório eficaz que orienta o leitor pelo conteúdo de forma rápida e eficiente, permitindo que o leitor siga uma narrativa nos dados.

Um aspeto importante da visualização de dados é projetar e criar relatórios para acessibilidade. Ao criar relatórios, é importante pensar nas pessoas que acederão e lerão os relatórios. Os relatórios devem ser projetados tendo a acessibilidade em mente desde o início, para que nenhuma modificação especial seja necessária no futuro.

Muitos componentes do seu relatório ajudarão na narrativa. De um esquema de cores complementar e acessível, a fontes e tamanhos, para escolher os visuais certos para o que está sendo exibido, todos eles se reúnem para contar essa história.

Figura 9: Visualizações dos dados no Power BI

Gerir

O Power BI consiste em muitos componentes, incluindo relatórios, dashboards, áreas de trabalho, conjuntos de dados e muito mais. Como analista de dados, você é responsável pelo gerenciamento desses ativos do Power BI, supervisionando a partilha e distribuição de itens, como relatórios e painéis, e garantindo a segurança dos ativos do Power BI.

Os aplicativos podem ser um método de distribuição valioso para seu conteúdo e permitir um gerenciamento mais fácil para grandes públicos. Esse recurso também permite que você tenha experiências de navegação personalizadas e vincule-se a outros ativos em sua organização para complementar seus relatórios.

O gerenciamento de seu conteúdo ajuda a promover a colaboração entre equipes e indivíduos. Partilhar e descobrir seu conteúdo é importante para que as pessoas certas obtenham as respostas de que precisam. Também é importante ajudar a garantir que os itens estejam seguros. Você deseja ter certeza de que as pessoas certas tenham acesso e que você não esteja vazando dados para as partes interessadas corretas.

O gerenciamento adequado também pode ajudar a reduzir os silos de dados em sua organização. A duplicação de dados pode dificultar o gerenciamento e a introdução da latência de dados quando os recursos são usados em excesso. O Power BI ajuda a reduzir os silos de dados com o uso de conjuntos de dados compartilhados e permite reutilizar os dados que você preparou e modelou. Para dados de negócios importantes, endossar um conjunto de dados como certificado pode ajudar a garantir a confiança nesses dados.

O gerenciamento de ativos do Power BI ajuda a reduzir a duplicação de esforços e ajuda a garantir a segurança dos dados.

Veja mais sobre esse assunto no nosso outro artigo:

https://www.portal-gestao.com/artigos/8164-porque-%C3%A9-que-a-minha-empresa-deveria-se-preocupar-com-governan%C3%A7a-e-manuten%C3%A7%C3%A3o-dos-dados.html

4) Vale a pena pagar a licença do Power BI?

A Microsoft desburocratizou muita coisa e deixou o preço bem camarada. Você começa de graça, instalando o Power BI Desktop e desenvolvendo seus relatórios. Somente quando você for partilhar com outros membros da organização é que precisará pagar menos de 10 euros por usuário por mês. Se compararmos o valor investido e o ganho obtido depois da implantação pensará: “Por que eu não fiz isso antes?!”

Formas de partilhar:

         a) Publicar na Web: grátis, mas não forma não segura, ou seja, qualquer pessoa com o URL poderá aceder ao relatório

b) Individualmente: licença Pro (€8,40 por usuário por mês) para quem partilha e quem consome, ou seja, a partilha segura por meio da licença Pro, ambos precisam de a tê-la.

         c) Aplicativo: licença Pro para quem partilha e quem consome

         d) Sharepoint: licença Pro para quem compartilha e quem consome

         e) Portal com usuário do Power BI: licença Pro para quem partilha e quem consome

         f) Power BI Embedded:

                         - Licenciamento de usuário: apenas licença Pro para quem publica

                         - Licenciamento de capacidade: planos Embedded A (Azure)

                         - Desvantagem: precisa de um BOM programador, pois envolve conceitos técnicos de desenvolvimento

Licenças Premium:

a) Por capacidade: €4.212,30 por mês

                         - Vantagem: poder partilhar com usuários gratuitos

                         - Se minha empresa tem mais de 502 usuários de leitura de Power BI, já vale a pena esta licença

 b) Por usuários: novo tipo que custa €16,90 por usuário por mês

                         - Vantagens: performance e features exclusivas. Tem recursos da licença Premium a um preço mais acessível

Veja mais sobre as licenças em: https://powerbi.microsoft.com/pt-pt/pricing/

Figura 10: Algumas diferenças entre as licenças

5) O que conseguimos fazer com o Power BI ? 

As possibilidades são imensas! Conseguimos realizar coisas do tipo:

• Criação de relatórios de acompanhamento das vendas, faturação e estoques
• Criação de relatórios para previsão de demanda por produtos ou serviços
• Criação de relatórios contabilísticos, balanço, balancete, DRE, simulação de cenários
• Criação de relatórios com previsão de abandono dos clientes (Churn)
• Criação de relatórios para acompanhamento da evolução de projetos e controlo de qualidade
• Agendamento da atualização dos dados de forma automática
• Criação de dashboards para serem colocados em ecrãs da empresa sempre atualizados
• E muito mais.