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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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.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?