Com o aumento exponencial da produção de dados, é essencial contar com uma boa visualização e análise das informações para uma compreensão clara e precisa dos negócios. Uma ferramenta poderosa para auxiliar nesse processo é a árvore hierárquica no Power BI, que permite organizar e explorar dados de forma hierárquica, o que proporciona insights valiosos e facilita a tomada de decisões estratégicas.

Neste artigo, vamos explicar o que é uma árvore hierárquica no Power BI, seu propósito e como criá-la. Continue a leitura e tire suas dúvidas sobre o assunto.

O que é uma árvore hierárquica no Power BI?

Uma árvore hierárquica no Power BI é uma visualização que permite analisar dados em uma estrutura hierárquica, facilitando a identificação de padrões e tendências ao longo do tempo. Com ela, é possível explorar os dados em diferentes níveis de granularidade, desde anos até dias ou semanas. Para sua criação, é necessário o Power BI Desktop.

Entre os principais benefícios da árvore hierárquica no Power BI, temos:

  • visão organizada dos relacionamentos entre os elementos;
  • análise detalhada em diferentes níveis;
  • facilidade de filtragem e cruzamento de informações.

Como criar uma árvore hierárquica no Power BI?

Para criar uma árvore hierárquica no Power BI, abra o Power BI Desktop e conecte-se à fonte de dados desejada. Selecione a opção “Árvore Hierárquica” na guia “Visualizações” do painel de ferramentas. Feito isso, arraste o campo de dimensão que deseja utilizar para o espaço designado para campos de dimensão da árvore hierárquica.

Em seguida, arraste os campos adicionais que deseja inserir como níveis hierárquicos. Por exemplo, se estiver trabalhando com dados de vendas, pode incluir campos como “Região”, “Produto” e “Categoria” para criar diferentes níveis de detalhe na árvore hierárquica.

Ajuste as configurações conforme necessário. Você consegue personalizar a exibição, como alterar a cor, a forma dos nós e a hierarquia exibida. Também é possível adicionar medidas adicionais para enriquecer a análise, como o total de vendas ou a margem de lucro.

Após configurar a árvore hierárquica, explore os dados interativamente. Clique nos nós para expandir ou recolher os níveis hierárquicos, facilitando a navegação entre diferentes níveis de detalhe. Utilize filtros e cruzamentos para analisar áreas específicas e identificar insights relevantes.

Como evitar erros na criação e análise da árvore hierárquica?

Para evitar erros na criação e análise da árvore hierárquica no Power BI, é importante seguir algumas boas práticas:

  • Certifique-se de que os campos de dimensão estão organizados hierarquicamente. Isso garantirá a construção correta da árvore e a representação adequada dos relacionamentos entre os elementos.
  • Verifique se os dados estão limpos e consistentes. Valide os campos de dimensão e certifique-se de que não haja dados ausentes, duplicados ou inconsistentes que possam comprometer a análise.
  • Ao adicionar campos extras como níveis hierárquicos, observe se eles estão corretamente relacionados aos campos de dimensão principais. Isso garantirá que a árvore hierárquica reflita corretamente a estrutura dos dados.
  • Faça testes e iterações para validar a árvore hierárquica e as análises realizadas a partir dela. Certifique-se de que os resultados estão consistentes com as expectativas e faça ajustes conforme necessário.

Enfim, é importante selecionar corretamente os campos de dimensão e realizar análises precisas para obter resultados confiáveis. Com as práticas adequadas e a compreensão dos conceitos, a árvore hierárquica no Power BI pode se tornar uma aliada essencial na interpretação dos dados e no impulsionamento dos negócios.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.