O Power BI Dataflow é uma poderosa ferramenta da Microsoft Power BI que permite aos usuários gerenciar grandes conjuntos de dados de forma eficiente, reduzindo a carga nos recursos de análise de dados.
Neste artigo, vamos explorar o que é o Power BI Dataflow, por que criar um e como fazê-lo, além de destacar suas principais características. Continue a leitura e fique por dentro do assunto!
O que é o Power BI Dataflow?
O Power BI Dataflow é um fluxo de dados que oferece uma maneira eficaz de limpar, transformar e armazenar dados para obter insights precisos e confiáveis em relatórios e análises.
Ele permite que os usuários definam conexões com várias fontes de dados, realizem transformações nos dados brutos e criem um fluxo de trabalho centralizado para a preparação dos dados.
Por que criar um Power BI Dataflow?
Criar um Power BI Dataflow traz várias vantagens para o seu negócio. Confira abaixo as principais.
Integração perfeita
O Dataflow se integra perfeitamente a outras ferramentas e sistemas existentes na sua organização. É possível configurar conexões e executar consultas facilmente, aproveitando os dados dele junto com outras fontes de dados.
Melhor custo-benefício
Ao utilizar o Power BI Dataflow, você não precisa investir em licenças adicionais ou serviços como o Microsoft Azure. O acesso aos recursos da ferramenta está incluso na assinatura do Power BI Premium.
Armazenamento de curto prazo
O Dataflow também pode ser usado como um centro temporário de armazenamento de dados. Isso permite acelerar a análise de dados, evitando a necessidade de processar grandes volumes de dados a cada consulta.
Agendamento de atualizações
Manter os dados atualizados é fundamental para gerar relatórios em tempo real. Com o Power BI Dataflow, você pode agendar atualizações regulares dos dados, garantindo que seus relatórios estejam sempre sincronizados com as informações mais recentes.
Como criar um Power BI Dataflow?
Vamos explorar o processo de criação de um Power BI Dataflow, passo a passo:
- crie um novo workspace — no Power BI, crie um novo workspace dedicado para o seu Dataflow. Isso permitirá que você gerencie e acesse facilmente seus fluxos de dados;
- defina conexões de dados — conecte-se às fontes de dados relevantes para o seu projeto. Você pode escolher entre várias opções de conectores disponíveis no Power BI, como bancos de dados, serviços em nuvem e arquivos locais;
- configure transformações de dados — aplique transformações aos dados brutos para limpar, formatar e estruturar as informações conforme necessário. O Power Query, uma poderosa ferramenta de ETL do Power BI, oferece recursos avançados para essas transformações;
- salve e publique o Dataflow — após concluir as transformações, salve o Dataflow no seu workspace do Power BI. Ele estará disponível para reutilização em relatórios e análises futuras.
Quais as principais características do Power BI Dataflow?
O Power BI Dataflow tem várias características que o tornam uma ferramenta valiosa para o seu ambiente de BI:
- reutilização — os Dataflows podem ser reutilizados em diferentes relatórios e análises, evitando a necessidade de criar fluxos de dados separados para cada projeto;
- escalabilidade — os Dataflows podem lidar com grandes volumes de dados e suportar operações complexas de transformação, permitindo que você trabalhe com conjuntos de dados de qualquer tamanho;
- programação de atualizações — é possível agendar atualizações automáticas para garantir que os dados estejam sempre atualizados, mantendo a consistência e a precisão dos relatórios;
- integração com o ecossistema do Power BI — os Dataflows se integram perfeitamente com outras ferramentas e serviços do Power BI, como Power Query, MS Dynamics 365, Power Automate e Power Apps, ampliando suas capacidades analíticas.
Em conclusão, o Power BI Dataflow é uma ferramenta poderosa que permite a criação de fluxos de dados eficientes e otimizados no ambiente do Power BI. Ao criá-lo, você obtém integração perfeita, armazenamento de curto prazo, agendamento de atualizações e uma série de outras vantagens, resultando em uma análise de dados mais ágil, precisa e econômica.
Não perca tempo, aproveite os benefícios do Power BI Dataflow e entre em contato com a Know Solutions para obter apoio especializado na implementação de soluções de BI.
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?