O que você faz quando precisa atualizar dados no Power BI? No modo automático, por exemplo, o colaborador pode programar o momento em que os dados serão realimentados, sem a necessidade de clicar no ícone de atualizar ou apertar F5. Outra opção é usando ogateway, que provê o acesso à fonte de dados por meio da infraestrutura local.
No entanto, saiba que tem como atualizar os dados no Power BI de um jeito ainda mais fácil. Vamos explicar o passo a passo desse processo e apresentar também os tipos de atualização dessa ferramenta, além dos modos de armazenamento. Continue lendo!
Quais os tipos de atualização do Power BI?
Uma atualização no Power BI inclui muito mais do que dados. Além dos próprios dados, estão incluídos o cache e a realimentação dos visuais de relatório. Tudo isso pode ser feito de modo automático no Power BI, mas o colaborador precisa conhecer as etapas que a ferramenta executa nessa atualização.
Se o modo de armazenamento for o DirectQuery, por exemplo, não há a atualização dos visuais de relatório. Além disso, os caches de consulta são habilitados somente na capacidade premium do Power BI, não permitindo também a atualização de dados.
Atualização em tempo real
Para fazer esse tipo de procedimento no Power BI, é preciso primeiramente ter uma fonte de dados capaz de ser atualizada em tempo real. Na prática, isso pode incluir fluxos de streaming, como APIs ou o Azure Stream Analytics.
Caso esteja usando um banco de dados, verifique se ele tem a capacidade de fornecer dados em tempo real, como o SQL Server com recursos de notificação de alterações ou transmissão de dados.
Conexão com a fonte de dados
Para conectar, abra o Power BI e vá para a guia “Página Inicial”. Em seguida, clique em “Obter Dados” e, assim, iniciar o processo de conexão com a sua fonte de dados em tempo real. Selecione o tipo de fonte de dados que você está usando, como “Banco de Dados SQL” ou “Azure Stream Analytics”.
Configuração da conexão em tempo real
Ao configurar a conexão, você precisará fornecer informações específicas da fonte de dados. Por exemplo, endereço do servidor, detalhes de autenticação e outras configurações relevantes. Dependendo da fonte de dados com a qual você estiver trabalhando, escolha o modo de conexão que oferece suporte à atualização em tempo real.
Configurações específicas da fonte de dados
Assim que a conexão é estabelecida, é preciso ainda configurar outros detalhes, como consultas SQL personalizadas, seleção de tabelas ou filtros.
Por exemplo, se você estiver conectado a um banco de dados SQL, é possível criar uma consulta personalizada e, com isso, buscar os dados relevantes. Também é de suma importância se certificar de fornecer todas as informações necessárias para acessar corretamente os registros.
Modelagem de dados
A modelagem é necessária, pois deve-se criar um conjunto coeso de registros para análise. Para isso, é preciso seguir seis passos:
- Importação de tabelas e dados: após a conexão com a fonte de dados, o Power BI vai exibir uma janela, na qual você pode selecionar as tabelas ou fontes específicas de onde deseja importar os dados em tempo real;
- Criação de relacionamentos: Se seu conjunto de dados tiver múltiplas tabelas, é importante criar relacionamentos entre elas e, assim, permitir a análise cruzada. Na guia “Modelagem” do Power BI, é possível criar esses relacionamentos com base em campos em comum entre as tabelas;
- Criação de campos calculados: dependendo da análise que você pretende fazer, pode ser necessário criar campos calculados, baseados em fórmulas. Estas usam dados já existentes na hora de gerar novas informações. Nesse sentido, use a guia “Modelagem” e a opção “Nova Coluna” para criar campos calculados usando a linguagem DAX, ou Data Analysis Expressions;
- Criação de medidas: medidas são cálculos agregados que podem ser usados em gráficos, por exemplo. Elas podem ser criadas na guia “Modelagem” e na opção “Nova Medida”, usando a linguagem de fórmulas DAX;
- Ajustes e formatação: pode ser preciso também ajustar as colunas, definir hierarquias e demais personalizações no conjunto de dados;
- Visualizações: na parte de “Visualizações” do Power BI, arraste e solte os campos da sua modelagem nas visualizações, para criar gráficos, tabelas e outras representações visuais de dados.
Quais os modos de armazenamento disponíveis?
Além do modo de armazenamento DirectQuery, existem o importação, o LiveConnect e o push. No caso do modo de importação, o processo ocorre das fontes de dados originais em direção ao conjunto de dados.
Vale destacar que o armazenamento em cache pode implicar em um tamanho grande do conjunto de dados no modo de importação. Se esse máximo não for respeitado, problemas de realimentação das informações são passíveis de acontecer.
Como atualizar os dados no Power BI sem gateway?
Para não usar o gateway, recomendamos usar algum armazenamento cloud, podendo ser o OneDrive. A ideia é bem simples: usando o drive ou outro armazenamento na nuvem, os dados vão passar por uma sincronização.
Selecione a página do relatório para atualização automática
Após sincronizar o Power BI com o OneDrive, você deve ir em “Workspaces” e, em seguida, acessar o local onde estão os dados. Encontrando o conjunto de dados e clicando em “atualizar”, é possível que a operação dê erro. Para resolver, é preciso agendar a atualização e editar as credenciais, método de autenticação OAuth2 e fazer login novamente na ferramenta.
Agende a atualização
Feito o procedimento que acabamos de explicar, os agendamentos de atualizações já estão disponíveis. Na hora de fazer a conexão com o OneDrive, é necessário apenas copiar a URL do local dos arquivos e, em seguida, colar no argumento da função SharePoint.Contents, localizado no editor de consultas.
Agora que você sabe como atualizar os dados no Power BI, é essencial contar com uma parceira de qualidade em Business Intelligence. A Know Solutions é ideal nesse sentido, pois ajudamos seu negócio de várias formas, tanto em relação à implantação e customização do BI quanto em consultorias e treinamentos, para você tirar o máximo de inteligência a partir dos seus dados.
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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?