Descubra as melhores práticas e etapas essenciais para o tratamento de dados no Power BI, a ferramenta poderosa de business intelligence. Aprenda como importar, limpar e preparar os dados adequadamente para criar visualizações precisas e confiáveis.

A Importância do Tratamento de Dados no Power BI

O Power BI é uma ferramenta poderosa de business intelligence que permite a visualização e análise de dados de maneira fácil e intuitiva. Antes de criar dashboards e relatórios no Power BI, é essencial garantir que os dados estejam tratados e preparados adequadamente.

  • Visualização e análise de dados de forma intuitiva no Power BI
  • Importância do tratamento de dados antes de criar dashboards e relatórios
  • Necessidade de preparar os dados adequadamente para garantir precisão nas visualizações

Importando e Encoding de Dados

O primeiro passo é importar os dados para o Power BI. É recomendado salvar os arquivos de dados como CSV (Comma Separated Values) antes da importação, pois esse formato de arquivo é leve e fácil de ser interpretado pelo Power BI. Encoding refere-se à codificação de caracteres e define como os textos serão interpretados pelo Power BI.

  • Recomendação de salvar os arquivos de dados como CSV antes da importação
  • Vantagens do formato CSV para interpretação pelo Power BI
  • Importância da definição correta do encoding para evitar problemas na exibição dos dados

Transformação de Dados com Power Query

O Power Query é a ferramenta de transformação de dados integrada ao Power BI Desktop. Com o Power Query, é possível aplicar diversas transformações nos dados para corrigir problemas e inconsistências antes de criar os relatórios.

  • Utilização do Power Query para aplicar transformações nos dados
  • Correção de problemas e inconsistências antes de criar relatórios
  • Importância de utilizar o Power Query para garantir a precisão dos relatórios

Limpeza e Preparação dos Dados

Antes de criar dashboards e relatórios, é essencial garantir que os dados estejam limpos e preparados adequadamente. Isso envolve identificar e corrigir problemas como valores ausentes, inconsistências, outliers, duplicatas e problemas de relacionamento. Dedicar tempo para essas tarefas de limpeza e preparação é fundamental para garantir a qualidade dos dados e as análises que serão feitas.

  • Valores Ausentes: células vazias ou com dados faltantes que podem impactar cálculos e análises. Devem ser preenchidas manualmente ou removidas.
  • Inconsistências: variações na formatação de dados como números e datas que precisam ser padronizados.
  • Outliers: valores muito acima ou abaixo da distribuição que podem distorcer análises e visualizações. Devem ser investigados e eventualmente removidos.
  • Duplicatas: linhas ou registros duplicados que afetam a precisão dos indicadores e devem ser excluídos.
  • Problemas de Relacionamento: verificar se há problemas nas chaves entre as tabelas a serem relacionadas no modelo de dados.

Detecção de Problemas e Inconsistências

Mesmo depois da limpeza inicial, podem surgir problemas e inconsistências nos dados ao criar visualizações no Power BI. Alguns sinais comuns incluem valores gigantescos ou muito pequenos em certas métricas, somas de indicadores que não batem com os valores individuais e distorções bruscas ao fil

  • Valores gigantescos ou muito pequenos em certas métricas
  • Somas de indicadores que não batem com os valores individuais
  • Distorções bruscas ao fil

Problemas na Importação de Dados

Ao importar dados para o Power BI, podem surgir problemas como dados ausentes, erros de formatação ou falhas na integridade referencial.

  • Verificar a consistência dos dados no Excel antes de importá-los para o Power BI
  • Detectar e corrigir inconsistências previamente no arquivo original
  • Utilizar o Power Query para aplicar correções diretamente no Power BI

Correção de Problemas Diretamente no Power BI

É possível resolver inconsistências nos dados já importados para o Power BI por meio do Power Query, aplicando transformações específicas nas colunas problemáticas e modificando relacionamentos entre tabelas.

  • Aplicar transformações como limpeza de dados, mudança de tipo de dados e remoção de duplicatas
  • Identificar e tratar valores atípicos (outliers)
  • Ajustar configurações de aggregate e sumarização de colunas numéricas ou temporais
  • Modificar relacionamentos entre tabelas para corrigir problemas de integridade referencial
  • Utilizar cálculos condicionais nas medidas para tratar valores inconsistentes

Teste e Avaliação de Alterações

O Power Query permite testar e avaliar o impacto das alterações antes de confirmá-las no modelo de dados do Power BI, garantindo a verificação dos problemas solucionados.

  • Testar as alterações antes de confirmá-las no modelo de dados
  • Garantir a resolução efetiva dos problemas identificados

Importância do Tratamento Adequado dos Dados

A preparação adequada dos dados é fundamental antes de realizar análises e criar dashboards no Power BI, assegurando a consistência e precisão dos dados.

  • Seguir as melhores práticas para garantir a consistência e precisão dos dados
  • Dedicar tempo necessário para executar todas as transformações e correções

Conclusão

O tratamento adequado dos dados é crucial para a confiabilidade e precisão das análises no Power BI. Ao seguir as melhores práticas apresentadas, você garantirá que os dados estejam consistentes e precisos, resultando em visualizações assertivas e análises confiáveis para tomada de decisões de negócio.