Um dashboard de compras no Power BI é um recurso gráfico que permite a visualização de diversos dados. Dessa forma, é possível obter insights que servirão de base para decisões de negócios e implementação de novas estratégias, visando manter a competitividade do negócio no mercado.
Neste artigo, vamos apresentar 3 passos para a criação de um dashboard de compras no Power BI. A ideia é mostrar os procedimentos básicos a serem feitos na ferramenta, com base na importação de dados e os relacionamentos entre eles. Boa leitura!
Qual é a importância de ter um dashboard de compras?
Um dashboard de compras é essencial para qualquer empresa que deseja se manter competitiva no mercado. Com o apoio da visualização de dados em tempo real, é possível tomar decisões mais informadas e baseadas em insights precisos.
Com um dashboard de compras no Power BI, por exemplo, torna-se viável ter uma visão completa das informações de compras da empresa, desde o volume de vendas até o preço médio dos produtos, o que ajuda a identificar tendências e oportunidades de crescimento.
A empresa consegue examinar os dados com o máximo de recursos automatizados para entender a situação atual, bem como o impacto das vendas para o crescimento.
A análise das informações históricas abre os olhos da empresa, permitindo enxergar aspectos ainda não analisados. Dá para identificar padrões, relações de causa-consequência — coisas que possibilitam entender aumento ou queda de vendas, atrasos, falta de estoque ou outros eventos.
Ademais, os filtros viabilizam a compreensão sobre questões específicas e a criação de perguntas diretas para compreender a situação da empresa em detalhes.
Além disso, um dashboard de compras pode ajudar a melhorar a eficiência operacional da empresa, uma vez que permite monitorar o desempenho de diferentes áreas de forma integrada e identificar possíveis gargalos ou áreas que precisam de melhorias.
Passos para fazer um dashboard de compras Power BI
Agora, veremos os passos para construir um dashboard útil e eficiente.
1. Escolha o tipo ideal de dashboard
Antes de criar um dashboard de compras, é fundamental saber que existem diferentes tipos desse recurso gráfico. O dashboard operacional é um deles, sendo responsável por mostrar métricas que podem ser atualizadas em tempo real.
Dito isso, algumas métricas importantes a serem vistas em um dashboard operacional são o volume de vendas, quantidade de novos visitantes ao site da empresa e produtividade dos colaboradores.
Outros dois tipos de dashboard são o estratégico e o analítico. O primeiro costuma ser usado para servir de base às decisões de diretores, sendo importante atualizá-lo constantemente, assim como o dashboard operacional. Já o segundo é usado em análises mais completas do negócio, usando métricas relacionadas, por exemplo, com os investimentos futuros e os custos atuais da empresa.
2. Insira a base de dados
Indo agora para um passo mais operacional no Power BI, a ideia agora é importar os dados que farão parte do dashboard. Nesse sentido, é possível trazer, por exemplo, planilhas do Excel e bancos de dados, sendo preciso clicar na opção “Obter dados” do Power BI. Quando se escolhe uma planilha, as suas abas passam a ficar disponíveis para visualização.
Após escolher as abas da planilha que serão trabalhadas, a próxima etapa é fazer o carregamento ou a transformação dos dados. No caso de um dashboard de compras, as informações a serem usadas são de produtos, preços unitários e fornecedores.
3. Atente-se ao título e cartões
No ícone “Caixa de texto”, é possível inserir um título ao dashboard de compras do Power BI. Em relação aos cartões, eles são criados após a definição do título do dashboard, de modo que podemos criar, por exemplo, um cartão que representa o preço total dos produtos a serem comprados.
4. Defina os filtros e interações
Um dos recursos mais úteis do Power BI é a capacidade de filtrar e interagir com os dados em tempo real. Para um dashboard de compras, é importante definir os filtros mais relevantes para os usuários, como período, região ou produto.
Também é interessante gerar interações entre os diferentes gráficos e tabelas do dashboard, para que o usuário possa explorar os dados com mais profundidade.
5. Escolha os gráficos e tabelas mais adequados
O Power BI oferece uma ampla variedade de gráficos e tabelas para representar os dados, desde gráficos de barras e linhas até tabelas dinâmicas e mapas. É importante escolher os gráficos e tabelas mais adequados para cada tipo de informação, considerando a clareza e a facilidade de compreensão.
6. Crie um layout atrativo e funcional
Um bom layout é essencial para um dashboard de compras eficiente. É importante escolher um esquema de cores que seja agradável aos olhos e facilite a leitura dos dados.
Também é fundamental organizar as informações de forma clara e intuitiva, para que o usuário possa encontrar rapidamente o que precisa. A inclusão de imagens e ícones relevantes também pode ajudar a tornar esse dashboard mais atraente e funcional, então é uma ótima ideia!
7. Configure as métricas e KPIs
As métricas e KPIs (Key Performance Indicators) são indicadores que medem o desempenho do negócio em relação a metas específicas. É importante configurar os KPIs relevantes para o dashboard de compras, como o custo total de aquisição, o ROI (Return on Investment) e a qualidade e custos dos produtos.
8. Adicione comentários e insights
Para tornar o dashboard de compras mais útil e informativo, é recomendado adicionar comentários e insights relevantes. Isso pode incluir análises de tendências, comparações entre períodos, sugestões de ações para melhorar o desempenho do negócio, entre outros.
Quais são as vantagens do Power BI?
Usar o Power BI traz diversos ganhos ao negócio. As empresas devem estar cada vez mais atentas aos seus dados e aproveitá-los da melhor forma, dada a relação direta com o aumento de vendas e competitividade. Dentre os principais benefícios da ferramenta, podemos citar:
- baixo custo de manutenção;
- personalização de gráficos, tabelas e informações diversas;
- análise de dados em tempo real.
Um dashboard de compras no Power BI permite visualizar de forma fácil e rápida uma série de informações, viabilizando a obtenção de insights. Como vimos, a ferramenta promove vantagens importantes ao negócio, como a possibilidade de analisar dados em tempo real e os custos baixos de manutenção.
É fundamental ter o apoio de uma consultoria para saber como desenvolver um dashboard útil e informativo, que seja realmente um apoio para a gestão.
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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?