O Power BI é uma plataforma completa que possibilita ao usuário coletar, organizar e visualizar dados de várias fontes em um único lugar. Quando se trata de gráficos no Power BI, a ferramenta oferece uma série de opções para representar visualmente os dados, o que facilita a compreensão e a análise de informações importantes para os negócios.
Neste artigo, vamos explicar como fazer gráficos no Power BI, passo a passo, para que você aproveite ao máximo essa ferramenta e obtenha insights valiosos dos seus dados.
Quais os passos para fazer gráficos no Power BI?
Os gráficos desempenham um papel crucial na compreensão e na tomada de decisões estratégicas. Mas como criá-los, afinal? Confira agora!
Importando os dados
Antes de criar gráficos no Power BI, você precisará importar os dados relevantes. A plataforma suporta várias fontes, como bancos de dados, planilhas, serviços na nuvem e muito mais. Para importar os dados:
- abra o Power BI e clique na opção “Obter Dados” na guia “Página Inicial”;
- selecione a fonte de dados desejada e siga as etapas para se conectar e importar os dados para a ferramenta.
Criando um relatório
Após importar os dados, você precisará criar um relatório para começar a visualizar suas informações em gráficos e tabelas. Siga estas etapas:
- na barra de navegação esquerda, clique em “Relatórios” e, em seguida, em “Novo relatório”;
- selecione os campos de dados relevantes e arraste-os para a área de “Valores” e “Eixos” no painel de visualizações à direita.
Adicionando gráficos
Com o relatório em branco, é hora de criar seu primeiro gráfico. O Power BI oferece uma variedade para escolher, como gráficos de colunas, barras, linhas, pizza, entre outros. Para adicionar um:
- vá ao painel de visualizações à direita e clique no ícone de “Gráfico” correspondente ao tipo de gráfico desejado;
- selecione os campos de dados relevantes para cada eixo do gráfico.
Personalizando os gráficos
Personalizar seus gráficos é fundamental para torná-los mais informativos e esteticamente agradáveis. Explore as opções de formatação para:
- adicionar títulos descritivos;
- escolher esquemas de cores adequados;
- definir rótulos e legendas para facilitar a compreensão;
- ajustar escalas e limites dos eixos para focar os dados relevantes.
Quando fazer gráficos no Power BI?
Os gráficos no Power BI são úteis em várias situações, como:
- apresentar métricas-chave de desempenho;
- comparar tendências ao longo do tempo;
- visualizar distribuição de dados em diferentes categorias;
- analisar padrões e insights ocultos em grandes conjuntos de dados.
Quais os benefícios do uso do Power BI?
O uso do Power BI e, consequentemente, a criação de gráficos, proporciona diversos benefícios para sua empresa ou atividade profissional:
- compreensão mais rápida dos dados, possibilitando decisões ágeis;
- melhoria na capacidade de identificar tendências e padrões;
- interação dinâmica com os dados para insights em tempo real;
- compartilhamento fácil dos relatórios com colegas e equipes;
- maior eficiência na análise de dados complexos.
Em suma, criar gráficos no Power BI é um processo essencial para a análise de dados e a tomada de decisões estratégicas. Seguindo nosso passo a passo, você pode facilmente importar dados, elaborar gráficos visualmente atraentes e personalizá-los de acordo com suas necessidades.
Aproveite todo o potencial dessa solução para transformar dados brutos em insights valiosos e otimize a gestão dos seus negócios. Lembre-se sempre de que, ao utilizar gráficos no Power BI, você potencializa suas análises e impulsiona o sucesso da sua organização.
Gostou deste artigo? Assine a newsletter da Know Solutions e receba conteúdos exclusivos sobre Power BI.
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?