Power BI é uma ferramenta de Business Intelligence capaz de criar relatórios e análises avançadas a partir de dados de diversas fontes. No entanto, em muitos casos, esses dados não estão disponíveis na nuvem, o que pode dificultar a sua conexão e atualização. Mas não se preocupe!
Neste artigo, vamos falar sobre como o gateway de dados no Power BI pode ser a solução para esse problema. Com ele, é possível conectar-se com dados que estão armazenados em servidores locais, como bancos de dados e arquivos do Excel, sem que eles precisem ser movidos para a nuvem. Além disso, o gateway também é responsável por garantir a segurança e a integridade. Continue lendo para saber mais!
Quais são os tipos de gateways?
Existem dois tipos de gateways no Power BI: o Gateway de Dados Pessoal (Personal Mode) e o Gateway de Dados On-Premises. Veja as características de cada um.
Gateway de Dados Pessoal
O Gateway de Dados Pessoal é uma opção gratuita que permite que usuários individuais se conectem a fontes locais, sem a necessidade de configurações complexas.
No entanto, esse tipo de gateway apresenta algumas limitações, como o número máximo de fontes de dados que podem ser conectadas e a impossibilidade de compartilhar conexões com outros usuários.
Gateway de Dados On-Premises
Já o Gateway de Dados On-Premises é uma opção mais avançada que permite que múltiplos usuários se conectem a fontes de locais, como bancos de dados e servidores de arquivos.
Esse tipo de gateway requer configurações mais avançadas, como a instalação em um servidor dedicado e a configuração de regras de segurança para garantir a integridade dos dados. Porém, ele oferece mais flexibilidade e escalabilidade do que o Gateway de Dados Pessoal.
Como utilizar o gateway de dados no Power BI?
Para utilizar o gateway de Dados no Power BI, é necessário seguir algumas etapas. Confira abaixo!
Baixar e instalar o gateway
O primeiro passo é baixar o software do gateway de dados a partir do site do Power BI e instalá-lo no servidor local que contém os dados que serão acessados.
Configurar o gateway
Após instalar o gateway, é necessário configurá-lo para se conectar às fontes de dados locais. Isso envolve a criação de uma conexão com a fonte de dados e a configuração de regras de segurança para garantir sua integridade.
Criar uma fonte de dados no Power BI
Após configurar o gateway, é necessário criar uma fonte de dados no Power BI que se conecte à fonte local. Isso envolve a especificação do tipo de fonte de dados e a configuração da conexão com o gateway.
Criar relatórios e análises
Após criar a fonte de dados, é possível criar relatórios e análises no Power BI que se conectem aos dados locais. Isso envolve a criação de visualizações e gráficos que possam ser compartilhados e explorados pelos usuários.
Por que é importante contar com suporte de especialistas?
Com a ajuda de empresas especializadas em Power BI, como a Know Solutions, é possível configurar o Gateway de dados de forma segura e eficiente, evitando problemas de compatibilidade e integração.
A equipe pode ajudar desde a instalação até a validação dos dados. A Know Solutions também oferece suporte técnico e treinamentos para maximizar o uso do Power BI. Com o Gateway configurado corretamente, sua empresa pode ter acesso a informações valiosas em tempo real para uma tomada de decisões ágil.
Como vimos, o gateway de dados é uma ferramenta essencial para quem precisa conectar-se a fontes de dados locais com segurança, no Power BI. Com as opções de Gateway Pessoal e Gateway de Dados Local, é possível escolher a melhor opção para cada situação, e as opções de Modo Padrão e Modo Personalizado permitem a adaptação a diferentes cenários de segurança e escalabilidade.
Contar com o suporte de especialistas pode fazer toda a diferença na configuração do gateway e garantir a segurança e confiabilidade das conexões.
Interessado em saber mais sobre como usar o gateway de dados no Power BI? Entre em contato com a Know Solutions e descubra como podemos ajudá-lo a implementar essa solução em sua empresa.
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?