Se você já explorou as possibilidades do Power BI, é provável que tenha se deparado com o conceito de dCalendario. Mas afinal, o que é dCalendario e como podemos montá-la no Power BI?
Neste artigo, vamos mergulhar nesse tema, desvendando sua importância, composição e o passo a passo para sua criação eficiente no Power BI. Acompanhe!
O que é dCalendario e qual a sua finalidade?
A dCalendario, ou dimensão calendário, é uma tabela essencial em modelos de dados no Power BI. Sua função vai além de simplesmente armazenar datas; ela serve como a espinha dorsal temporal do seu projeto. Imagine-a como um atlas temporal, mapeando e organizando o tempo de maneira estruturada.
Composição da dCalendario:
- data — a coluna principal contendo datas únicas;
- ano, mês e dia — colunas adicionais para filtragem e agrupamento;
- dia da semana — facilita análises específicas para determinados dias;
- trimestre — divide o ano em trimestres para análises sazonais.
Objetivos da dCalendario:
- filtragem temporal — permite filtrar dados por período, facilitando análises específicas;
- agrupamento temporal — facilita a análise de tendências ao agrupar dados em diferentes intervalos de tempo;
- inteligência temporal — habilita funções de inteligência temporal do DAX para análises avançadas.
Como montar uma dCalendario no Power BI?
Agora que entendemos a importância da dCalendario, vamos mergulhar na jornada de criar essa tabela no Power BI.
Passo 1 — abertura do Power Query
Ao iniciar o Power BI Desktop, acesse a opção “Power Query” para começar a manipular e transformar seus dados.
Passo 2 — utilizando a função List.Dates
Dentro do Power Query, escolha a opção “Nova Fonte” e selecione “Consulta Nula”. Aqui, você usará a função List.Dates para criar a estrutura da sua dCalendario.
Parâmetros da Função:
- data inicial — defina uma data de início relevante;
- quantidade de registros — especifique a quantidade desejada de registros;
- diferença entre registros — geralmente, define-se como um dia.
Passo 3 — transformando em tabela e adicionando colunas
Transforme a lista gerada em uma tabela. Agora, crie colunas adicionais, como “Ano”, “Mês”, “Dia da Semana”, “Trimestre”, etc. Use as funções do Power Query para manipular e extrair informações relevantes.
Passo 4 — personalizando e refinando a tabela
Refine a tabela, ajustando os nomes das colunas, organizando os dados e garantindo que cada coluna esteja formatada corretamente. Este é o momento de personalizar a dCalendario de acordo com as necessidades do seu projeto.
Passo 5 — configurações importantes no Power BI
Para garantir análises precisas, certifique-se de que a coluna “Nome do Mês” esteja ordenada cronologicamente pela coluna “Número do Mês”. Em seguida, selecione a opção “Marcar como uma tabela de data”, clicando com o botão direito do mouse na tabela. Escolha a coluna de data e confirme para concluir o processo.
Cuidados ao montar a dCalendario no Power BI
Ao embarcar na jornada de criar uma dCalendario, alguns cuidados são essenciais para garantir o desempenho e a eficácia do seu projeto:
- validação dos parâmetros — certifique-se de que os parâmetros da função List.Dates estão corretos, evitando intervalos de datas indesejados;
- formato da coluna de data — garanta que a coluna de data esteja no formato adequado para evitar conflitos futuros;
- configurações de ordenação — verifique e ajuste as configurações de ordenação para garantir análises precisas.
Em resumo, a dCalendario no Power BI é mais do que uma tabela de datas; é a chave para desbloquear análises temporais sofisticadas e inteligentes. Ao seguir os passos mencionados, você cria uma fundação sólida para explorar tendências, padrões e insights valiosos.
Se você busca orientação especializada na implementação da dCalendario e deseja elevar seu projeto no Power BI, a Know Solutions está aqui para ajudar. Entre em contato conosco para uma consultoria personalizada e descubra como potencializar sua análise temporal.
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?