O Power BI é uma ferramenta poderosa para visualizar e analisar dados. Mas para realmente liberar seu potencial, você precisa se conectar às fontes de dados relevantes. É aqui que os conectores Power BI entram em jogo.
Esses recursos abrem um mundo de possibilidades para sua análise e oferecem muitos insights. Afinal, com eles, é possível extrair dados de arquivos locais, bancos de dados, serviços em nuvem e sistemas empresariais.
Neste artigo, apresentamos os principais conectores Power BI e explicamos como cada um funciona. Confira!
1. Arquivos
O Power BI permite a conexão com uma variedade de formatos de arquivos, desde o Excel, ideal para análises de orçamentos e vendas, até o texto simples do CSV, perfeito para compartilhar dados entre diferentes sistemas.
Além disso, é possível acessar e analisar dados em formatos estruturados como XML e JSON, monitorar arquivos em pastas do seu computador ou da nuvem, extrair dados de documentos PDF e trabalhar com eficiência com o formato de coluna Parquet, entre outros.
Outra possibilidade é acessar e analisar dados armazenados no SharePoint Online ou no SharePoint Server.
2. Banco de dados
A capacidade do Power BI de se integrar a diferentes sistemas de banco de dados é essencial para atender às necessidades de diferentes tipos de usuários e organizações. Ele oferece suporte para vários sistemas: desde o robusto SQL Server, ideal para grandes volumes de dados transacionais, até o mais acessível Access, adequado para projetos menores.
Além dos mencionados, há suporte para Oracle, IBM DB2, Informix e Sybase, cada um com suas características e casos de uso específicos. Essa compatibilidade garante ao usuário o acesso e a visualização de dados de diferentes fontes com eficiência e sem complicações.
3. Microsoft Azure
Com os conectores do Microsoft Azure, o Power BI oferece acesso simplificado a uma variedade de serviços. Desde o SQL do Azure até o Cosmos DB e o Data Lake Store, os usuários podem armazenar e analisar dados em escala na infraestrutura de nuvem da Microsoft.
Esses serviços fornecem opções para lidar com grandes volumes de dados e realizar análises complexas, tudo dentro do ambiente confiável e escalável do Microsoft Azure.
4. Serviços em nuvem
A integração do Power BI com uma variedade de serviços online é fundamental para análises abrangentes e em tempo real. Ao conectar-se a serviços como Google Analytics, Salesforce, SAP, Workday, Google Ads e Facebook Ads, o usuário pode obter insights detalhados sobre o desempenho de suas campanhas publicitárias, tráfego de websites e operações empresariais.
Essa integração permite que as organizações ajam de forma proativa com base em dados relevantes e atualizados, melhorando sua eficácia e competitividade.
5. Serviços empresariais
Os conectores de serviços empresariais simplificam a extração de dados de fontes cruciais, como Facebook, Salesforce e Microsoft Exchange Online. Esses conectores capacitam as organizações a analisar informações relacionadas a vendas, marketing e comunicação, oferecendo insights valiosos para decisões baseadas em dados.
Ao integrar-se diretamente a esses serviços empresariais, o Power BI proporciona uma visão unificada e em tempo real das operações, permitindo uma análise mais profunda e informada.
Como vimos, a flexibilidade dos conectores Power BI permite análises completas e personalizadas, que atendem às necessidades de diferentes cenários e contextos empresariais. Portanto, explore um universo de possibilidades e obtenha insights valiosos para impulsionar o sucesso do seu negócio.
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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?