Sabia que fazer um calendário DAX no Power BI pode ser mais fácil do que se imagina? O procedimento, uma vez feito, é capaz de permitir análises de dados mais enxutas e precisas, de modo que o usuário não vai precisar lidar naquele momento com um excesso de informações.
Neste artigo, vamos mostrar como criar um calendário DAX no Power BI usando código. A ideia é mostrar que o procedimento não é difícil, além de mostrar que esse tipo de calendário é muito importante no contexto da inteligência de negócios. Continue lendo!
O que é e para que serve o calendário Dax?
Uma tabela calendário DAX contém uma lista de datas, normalmente em ordem sequencial. Em geral, ela é criada utilizando uma linguagem de fórmulas chamada DAX, ou Data Analysis Expressions. Na prática, a tabela é frequentemente usada em modelos de análises de dados, como aqueles construídos no Power BI ou Excel, sendo útil em análises temporais.
Algumas das principais finalidades da tabela calendário DAX incluem:
- análise de tendências e sazonalidades: permite identificar padrões e tendências ao longo do tempo, como picos de vendas em determinados meses do ano;
- cálculos temporais: ajuda a realizar procedimentos que envolvam períodos, como somas, médias, e contagens, em intervalos específicos;
- filtros temporais: facilita a aplicação desses filtros por datas em relatórios, gráficos e visualizações, permitindo análises detalhadas.
Como criar o calendário Dax no Power BI?
Uma das formas de criar o calendário na ferramenta da Microsoft é por meio das funções da linguagem DAX. Esta é considerada bastante prática, sendo que o primeiro passo é clicar em “Nova tabela” na faixa de opções de modelagem do Power BI.
Além de criada uma nova tabela, vai surgir também uma linha de código para que você use a linguagem DAX. Em seguida, você deve apagar a expressão “Tabela =” e digitar a seguinte instrução:
Calendar ioDAX =
CALENDAR (DATE (2023; 01; 01); DATE ( 2024; 12; 31))
Após escrever a instrução acima, basta apertar enter. As datas foram escolhidas como forma de dizer que a tabela terá uma vigência de dois anos. Logo, todos os dados serão colocados nas datas referentes a esse intervalo.
Por que usar essas dicas?
A linguagem DAX não é difícil de usar. No caso da função CALENDAR, os seus parâmetros são expressões cuja saída será uma data, e isso faz com que não seja preciso usar datas fixas na hora de codificar: é possível usar outras informações para o Power BI entregar a resposta que se deseja.
Por consequência, a análise de dados se torna mais limpa, facilitando o trabalho do colaborador. Em outras palavras, o retorno da instrução será apenas o intervalo que interessa, em vez de uma faixa maior de dados.
O calendário DAX no Power BI, como vimos, é fácil de fazer, não é mesmo? Com esse tipo de documento, é possível fazer muitos procedimentos importantes, como filtragens precisas de dados, cálculos temporais e análises de padrões e tendências.
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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.
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[…] 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?