Se a sua empresa ainda não está habituada à visualização de dados, ela está perdendo um mar de oportunidades. Tendo em vista que ser guiado pelos dados oferece muitas oportunidades de melhorias ao negócio, o uso de ferramentas como o Microsoft Power BI é indispensável atualmente.
Estamos falando de um dos principais softwares de visualização de dados do mercado. Uma característica importante do Power BI é que ele permite aos colaboradores com pouco conhecimento em tecnologia construir e analisar dados, visando aplicá-los de alguma forma em seu setor de atuação.
Continue lendo nosso artigo para conhecer os tipos de visualizações no Power BI, como visualizar os dados e aprenda como aplicar os filtros corretamente!
Por que a visualização de dados no Power BI é crucial?
A visualização de dados no Power BI é essencial porque transforma dados brutos em informações visualmente atraentes e compreensíveis. Isso não apenas torna os dados mais acessíveis, mas também facilita a identificação de padrões, tendências e insights que podem passar despercebidos em números estáticos.
Vamos explorar algumas das razões pelas quais a visualização de dados no Power BI é tão importante.
Mais insights e melhor tomada de decisão
A visualização de dados ajuda a transformar números e estatísticas em gráficos, tabelas e gráficos interativos. Essa representação visual facilita a identificação de padrões, tendências e anomalias nos dados.
Ao ter uma visão clara e visual das informações, as equipes de negócios podem tomar decisões mais informadas e estratégicas. Os insights são mais facilmente identificáveis, permitindo que as organizações ajam de maneira mais ágil e eficaz.
Compreensão mais rápida e eficiente
As pessoas têm uma capacidade natural de processar informações visuais de forma mais rápida e eficiente do que informações puramente textuais ou numéricas. Ao utilizar gráficos e visualizações, as informações complexas tornam-se mais acessíveis e compreensíveis.
Isso é particularmente valioso para compartilhar resultados de análises com partes interessadas que podem não ser especialistas em dados. A visualização de dados torna a comunicação de insights mais eficaz.
Identificação de tendências e padrões
Ao criar visualizações de dados no Power BI, é mais fácil identificar tendências e padrões em seus dados. Isso é fundamental para entender o comportamento do mercado, o desempenho de produtos e serviços e as preferências dos clientes.
A capacidade de detectar tendências emergentes permite que as empresas ajustem suas estratégias de forma proativa e capitalizem oportunidades.
Compartilhamento de insights de forma eficaz
O Power BI não é apenas uma ferramenta de criação de visualizações, mas também uma plataforma de compartilhamento. Isso significa que você pode criar dashboards interativos e relatórios personalizados e compartilhá-los com colegas de trabalho e partes interessadas.
A capacidade de compartilhar insights de maneira eficaz promove a colaboração e a disseminação de informações críticas em toda a organização.
Como fazer a visualização de dados no Power BI?
Agora que compreendemos a importância da visualização de dados no Power BI, vamos explorar como implementá-la na prática. Aqui estão algumas etapas essenciais.
Conecte suas fontes de dados
O primeiro passo é conectar suas fontes de dados ao Power BI. Isso pode incluir bancos de dados, planilhas, serviços na nuvem e muito mais. O Power BI oferece uma ampla gama de conectores que facilitam a integração com várias fontes de dados.
Transforme e modele os dados
Após conectar suas fontes de dados, você pode transformar e modelar os dados de acordo com suas necessidades. Isso inclui a limpeza de dados, a criação de relacionamentos entre tabelas e a criação de medidas personalizadas.
Escolha as visualizações adequadas
O Power BI oferece uma variedade de opções de visualização, desde gráficos de barras e gráficos de pizza até mapas e tabelas dinâmicas. Escolha as visualizações que melhor representam seus dados e a mensagem que você deseja comunicar.
Crie dashboards interativos
Combine suas visualizações em painéis interativos. Os painéis permitem que os usuários explorem os dados de maneira personalizada, aplicando filtros e drill-down para obter informações mais detalhadas.
Compartilhe com sua equipe
Após criar suas visualizações e painéis, você pode compartilhá-los com sua equipe. O Power BI oferece opções de compartilhamento que permitem que outras pessoas vejam seus relatórios e dashboards, mesmo que não tenham uma licença do Power BI.
Quais são os tipos de visualizações no Power BI?
Uma das características notáveis do Power BI é sua versatilidade quando se trata de representar dados visualmente. A escolha de qual tipo de visualização utilizar depende da análise específica que se deseja realizar. Aqui estão alguns dos principais tipos de visualizações disponíveis na ferramenta.
Gráficos de rosca, colunas, barras e pizza
Esses gráficos são ideais para representar a distribuição de dados em categorias. Os gráficos de barras e colunas são excelentes para comparar valores entre diferentes categorias, enquanto os gráficos de pizza e rosca são ideais para mostrar a proporção de cada categoria em relação ao todo.
Mapeamento coroplético
Essa visualização é especialmente útil quando se deseja analisar dados geográficos. O mapeamento coroplético permite representar dados em cima de territórios, como países, estados ou regiões, usando cores para destacar variações e tendências. Essa técnica é amplamente empregada na obtenção de insights geoespaciais.
Funil
O funil é uma ótima escolha quando se deseja acompanhar o progresso de um processo ou identificar pontos de perda ou conversão em um fluxo de atividades. É frequentemente utilizado em análises de vendas e funis de conversão de marketing.
Mapa de árvore
O mapa de árvore é uma representação hierárquica de dados que permite observar como os elementos se desdobram em subelementos. Essa visualização é valiosa para analisar estruturas de organização, categorias de produtos ou qualquer conjunto de dados com uma hierarquia natural.
Como aplicar filtros adequadamente?
Uma das principais funções dos filtros é selecionar um conjunto menor de dados de um maior. As etapas para aplicar uma filtragem de modo correto no Power BI são as seguintes:
- com o dashboard já criado, clique em modelagem, que fica na parte superior da tela do Power BI;
- na aba de segurança, que fica um pouco mais abaixo na tela, clique em gerenciar funções;
- crie a função e defina os filtros que serão utilizados;
- clique em exibir como para visualizar as funções criadas, selecione os filtros aplicados e clique em Ok.
Após essas etapas, chega o momento de compartilhar os dados. Esta parte do processo ocorre no workspace do Power BI, sendo preciso também acessar o site oficial da ferramenta para o gerenciamento das funções dos filtros. Deve-se escolher e clicar no conjunto de dados do workspace e, após visualizar o arquivo, clique nos três pontinhos que aparecem e, por último, na opção segurança.
O Power BI é uma das principais ferramentas de visualização de dados. Para aproveitar da melhor forma os dados do seu negócio, é fundamental contar com a expertise de uma empresa séria e reconhecida no mercado, como é o caso da Know Solutions. Oferecemos soluções de Business Intelligence, permitindo a integração com ferramentas de negócios como ERPs e softwares financeiros, bem como trabalhamos com serviços de consultoria em treinamentos em BI.
Ficou interessado em saber mais sobre o nosso portfólio? Entre em contato e descubra como a Know Solutions pode ser útil no melhor aproveitamento dos dados do seu negócio!
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?