Quer aprender como sair do zero ao dashboard no Power BI em apenas uma aula? Aprenda tudo que você precisa para dominar essa ferramenta e criar seu dashboard!
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O Power BI é uma poderosa ferramenta de análise de dados da Microsoft, projetada para criar relatórios e dashboards interativos. Ele proporciona uma análise de dados eficiente e aprimora a tomada de decisões estratégicas.
Nesta aula, você aprenderá a dar os primeiros passos no uso do Power BI, mesmo que não tenha nenhum conhecimento prévio sobre a ferramenta. Vamos do zero ao dashboard!
Você aprenderá a importar dados para o Power BI, realizar o tratamento desses dados no Power Query, analisar os principais indicadores e criar o visual completo do seu dashboard, incluindo os gráficos e cartões mais relevantes.
Ao final, você terá construído seu primeiro dashboard do zero e conseguirá realizar e apresentar suas análises de dados de forma muito mais fácil, eficiente e intuitiva do que apenas exibindo uma tabela de informações.
O Power BI é uma ferramenta da Microsoft focada em Business Intelligence (BI). Ela é usada para facilitar o processo de coleta, organização, tratamento e análise de dados, possibilitando a criação de indicadores que auxiliam na tomada de decisões.
É esse, inclusive, o conceito de BI (Business Intelligence), que envolve o uso de dados provenientes de diferentes fontes, que são coletados, processados e analisados para apoiar decisões estratégicas e operacionais dentro de uma empresa.
O Power BI é uma das ferramentas de BI mais utilizadas no mercado de trabalho devido à sua capacidade de processamento de dados, integração com outras ferramentas e eficiência na criação de dashboards e relatórios atrativos e automatizados.
Ele pode ajudar uma empresa a responder a diversas perguntas importantes de diferentes áreas, como, por exemplo:
Esses são apenas alguns exemplos. Para saber mais sobre o Power BI, suas principais áreas de aplicação, e por que é tão importante dominar essa ferramenta, confira nossa aula: O que é Power BI? Veja benefícios e como aprender a usar
O primeiro passo para trabalhar com o Power BI é compreender como o processo de BI funciona, desde a extração de dados até o compartilhamento do relatório. Podemos dividir esse processo em cinco etapas:
A etapa de ETL é crucial para garantir que os dados estejam limpos, organizados e prontos para análise. É nesse momento que os dados são importados de diferentes fontes, tratados e preparados antes de serem carregados no Power BI.
Na modelagem de dados, definimos como as tabelas se relacionam entre si, criando um modelo lógico que facilita a análise.
Em seguida, passamos para a criação de cálculos e métricas usando as fórmulas DAX, que formam a base para a análise e visualização dos dados nos relatórios.
Depois, chegamos à criação de relatórios e dashboards, onde utilizamos elementos visuais para representar os dados de maneira clara e intuitiva.
Por fim, na etapa de compartilhamento, publicamos o relatório na plataforma do Power BI Online, tornando-o acessível para todos que possam e precisem consultá-lo.
Saiba mais em: 5 Etapas de um projeto de BI
Para utilizar o Power BI, é necessário tê-lo instalado. Recomendo que você faça o download pela Microsoft Store para garantir atualizações automáticas, evitando a necessidade de reinstalações manuais.
Se tiver dúvidas sobre o processo, confira a nossa aula: Como Instalar o Power BI – 100% Gratuito!
Ao abrir um novo relatório no Power BI Desktop, você encontrará um espaço vazio onde poderá começar a criar seus dashboards. É essencial se familiarizar com esse ambiente e as diferentes guias disponíveis.
No lado esquerdo da tela, temos três guias principais:
Nesta aula, vamos utilizar uma base de dados em Excel que contém o histórico de vendas de uma empresa fictícia de eletrônicos, cobrindo os anos de 2023 e 2024.
Para importar essa base de dados no Power BI, basta abrir o aplicativo e selecionar a opção Obter Dados.
Você pode importar dados de diversas fontes como arquivos, bancos de dados, serviços online, entre outros.
Como estamos trabalhando com dados do Excel, selecione a opção Pasta de trabalho do Excel, procure pelo arquivo Excel em seu computador e clique em Abrir.
Por também pertencer a Microsoft e ser uma fonte de dados bastante comum, existem alguns atalhos quando estamos trabalhando com planilhas do Excel.
Você pode acessar essas opções rapidamente clicando diretamente em Pasta de trabalho do Excel ou em Importar dados do Excel.
Após importar o arquivo, uma janela será aberta mostrando o nome do arquivo e as abas (planilhas) disponíveis dentro dele. Escolha a aba desejada (nesse exemplo, Plan1) e clique em Transformar Dados.
Ao clicar em Transformar Dados, uma nova janela chamada Power Query será aberta, permitindo edições e tratamentos mais detalhados dos dados da tabela.
O Power Query é uma ferramenta dentro do Power BI, nele você pode ajustar, limpar e preparar os dados para análise, aplicando diferentes transformações para que estejam prontos para serem utilizados em relatórios e dashboards.
Assim que o Power Query abrir, você verá a opção Propriedades no lado direito da tela. No campo de nome, altere o nome da planilha para BaseVendas para torná-la mais intuitiva.
Feito isso, o primeiro passo é identificar colunas desnecessárias na tabela que não irão contribuir para suas análises e excluí-las. Vamos remover a coluna 16, que é completamente vazia.
Para remover uma coluna, clique no cabeçalho da coluna e use o botão Delete ou clique com o botão direito do mouse e selecione Remover.
Além de colunas vazias, é possível remover linhas em branco rapidamente no Power Query. Basta usar o recurso Remover Linhas e selecionar a opção Remover Linhas em Branco.
Após excluir as linhas e colunas vazias, podemos ajustar os dados restantes, seja adicionando novas informações ou editando as informações existentes.
Para fazer isso, utilizaremos as guias Transformar (para editar colunas existentes) e Adicionar Coluna (para criar novas colunas na tabela).
Vamos começar usando a guia Transformar para separar as informações de nome e cor do produto, que atualmente estão em uma única coluna, em colunas distintas. Isso facilitará futuras análises.
Selecione a coluna Produto, vá até Transformar, clique em Dividir Coluna e escolha a opção Por Delimitador.
Essa opção permite separar os dados dentro da mesma coluna com base em um delimitador específico. Como o nome do produto e a cor estão separados por “espaço traço espaço”, esse será o delimitador informado.
Na janela que se abrir, selecione a opção Personalizado e insira o delimitador da seguinte forma: ” – “. Observe que há um espaço antes e depois do hífen.
Clique duas vezes sobre o título de cada coluna e renomeie-as para Produto e Cor Produto, respectivamente.
Além da separação, também é possível substituir valores nos dados existentes. Por exemplo, substituir as letras na coluna Gênero por palavras completas, como M por Masculino e F por Feminino.
Para fazer isso, selecione a coluna Gênero e use a opção Substituir Valores.
Na janela que será aberta, faça a substituição de M por Masculino e, em seguida, de F por Feminino.
Outra funcionalidade interessante do Power Query é a Coluna de Exemplos. Repare que o nome dos clientes está invertido (sobrenome antes do nome), podemos usar essa opção para reorganizar corretamente.
Vá até a guia Adicionar Coluna e selecione Coluna de Exemplos.
O Power Query criará uma nova coluna em branco, onde você fornecerá exemplos de como deseja que os nomes sejam formatados. Ele identificará o padrão e aplicará a correção para as demais linhas.
Nesse caso, basta informar o formato correto dos nomes até que ele identifique o padrão e então clicar em OK para criar a coluna desejada.
Caso haja alguma linha que foi preenchida incorretamente, faça a correção manualmente para que o Power Query ajuste os demais resultados.
Após isso, renomeie a nova coluna para Nome Cliente e delete a antiga coluna Cliente.
O Power Query também facilita a criação de colunas a partir de cálculos. Por exemplo, podemos calcular o valor total das vendas multiplicando a quantidade vendida pelo preço unitário.
Para isso, selecione as duas colunas, mantenha a tecla Ctrl pressionada, clique com o botão esquerdo do mouse sobre elas e, em seguida, vá até a opção Multiplicar em Padrão.
Isso criará automaticamente uma coluna com o faturamento total de cada venda.
Podemos criar uma coluna para analisar o perfil etário dos clientes e entender quais faixas etárias compram mais nas lojas. Selecione a coluna Nascimento e, em Adicionar Coluna, clique em Idade dentro da opção Data.
A idade será inicialmente apresentada em dias, então será necessário convertê-la para anos. Para isso, selecione a coluna Idade, vá até a guia Transformar e, em Duração, escolha Total de Anos.
Em seguida, ainda com a coluna selecionada, vá em Arredondamento e marque Arredondar para Baixo.
Com as idades dos clientes em anos completos, podemos categorizá-los em grupos etários: Jovem (até 30 anos), Adulto (até 60 anos) e Sênior (acima de 60 anos).
Utilize a ferramenta Coluna Condicional para definir a lógica de atribuição de cada faixa etária. Na guia Adicionar Coluna, selecione Coluna Condicional.
Na nova janela, defina o nome da coluna como Faixa Etária e configure as condições: se a coluna Idade for menor ou igual a 30, o valor será Jovem.
Em seguida, adicione uma cláusula para verificar se a idade é menor ou igual a 60, atribuindo o valor Adulto. Por fim, preencha o campo Senão com Sênior.
As condições seguem as verificações na ordem em que foram escritas, então, clicando em Ok, teremos os clientes categorizados de acordo com a faixa etária.
Observe que ao lado do nome de cada coluna no Power Query, há uma caixa com o tipo específico de informação associada.
Como a coluna Faixa Etária foi criada do zero, ela não possui um tipo definido. Clique sobre essa caixa e defina o tipo como Texto.
Dentro do Power Query, não existe o atalho Ctrl + Z; portanto, caso deseje modificar ou deletar alguma etapa aplicada, utilize a guia Etapas Aplicadas.
Essa guia registra o histórico de todas as transformações realizadas na planilha. É possível excluir etapas individuais clicando no ícone de X ao lado de cada uma ou retornar a uma versão anterior da planilha selecionando uma etapa passada.
Com todas as modificações e tratamentos realizados na base de dados, podemos carregar essas informações para o Power BI clicando em Fechar e Aplicar na guia Página Inicial.
Uma vez carregados, os dados aparecerão em todas as guias do Power BI: relatório, tabela e modelo.
Ao iniciar uma análise de dados e preparar um relatório, é crucial compreender claramente as métricas e os indicadores que serão destacados. Uma boa prática é listá-los em um documento para facilitar a organização e o planejamento.
Isso ajudará a estruturar melhor os dados que serão analisados e direcionar o seu trabalho de forma eficiente. É recomendável começar com indicadores gerais e, em seguida, aprofundar-se em análises mais específicas e detalhadas.
No nosso exemplo, começaremos definindo indicadores gerais, como faturamento total, quantidade vendida e produto mais vendido. Em seguida, vamos incluir métricas específicas, como faturamento por marca, vendas por gênero e vendas por região.
Esses são apenas alguns exemplos de como estruturar seu pensamento e seu relatório, lembrando que cada análise terá seu próprio objetivo e propósito.
É importante selecionar essas métricas e indicadores com base nas demandas de seu gestor ou gestora, ou por meio de conversas com outros responsáveis pela área, para entender quais informações eles desejam acompanhar no relatório.
Na guia Relatório do Power BI, há uma variedade de visuais disponíveis para a apresentação de dados, incluindo tabelas e gráficos diversos.
As medidas, fórmulas e informações criadas no Power BI só são exibidas quando adicionadas a um visual no relatório.
Além disso, é possível adicionar visuais personalizados aos seus dashboards.
Um dos visuais mais comuns no Power BI é o Cartão, indicado para exibir uma única informação no seu dashboard.
Para preenchê-lo com a informação desejada, basta arrastar a coluna Faturamento, exibida à direita na guia Dados, para a opção Campos, localizada abaixo das Visualizações.
O valor apresentado será a soma do faturamento, que é a regra padrão do Power BI para colunas numéricas.
Se necessário, você pode alterar o resultado para média, mínimo, máximo, entre outras opções, clicando no menu do campo selecionado.
Nesse caso, como queremos visualizar o faturamento total, manteremos a configuração padrão.
Se observarmos o resultado do cartão, veremos que, apesar de lidarmos com um valor monetário, ele não foi exibido como moeda.
Para corrigir isso, precisamos formatá-lo, um processo bastante simples. Selecione a coluna ou medida que deseja formatar na aba Dados e acesse as opções de formatação no menu superior.
É possível formatar os dados como moeda ou porcentagem, definir o número de casas decimais e escolher o tipo de moeda. Para formatar a medida em dólar, por exemplo, clique na seta ao lado do símbolo de cifrão ($) e selecione Inglês (Estados Unidos).
Dessa forma, o cartão exibirá o valor no formato correto.
Antes de continuar criando novos visuais para o relatório, eu separei no material disponível para download um plano de fundo criado no PowerPoint, com várias caixas para organizar visualmente o dashboard.
Esse plano de fundo deve ser salvo como imagem para que possa ser aplicado.
Para importar a imagem como plano de fundo, clique em um espaço vazio do relatório, vá em Formato de página > Tela de fundo > Imagem e adicione a imagem desejada.
Em seguida, ajuste a Imagem para Preencher e defina a Transparência em 0.
Com isso, você terá um plano de fundo visualmente atrativo e organizado para posicionar seus cartões e gráficos no relatório.
Para mais opções de planos de fundo e aprender a criar o seu próprio do zero, confira nossa aula: 6 Templates Gratuitos do Power BI para Gerar seus Relatórios!
Com o plano de fundo criado e importado, é hora de preencher o dashboard com gráficos e informações, aplicando as formatações necessárias aos visuais. Essas edições são feitas na aba Visualizações em Formatar visual.
Existem diversas formatações disponíveis, como cor, texto, borda, entre outras, que podem melhorar a apresentação dos seus cartões e gráficos.
É importante considerar como os visuais interagem com o plano de fundo, escolhendo cores adequadas para os textos e dados apresentados.
Não se preocupe em decorar onde está cada opção de formatação. Explore a interface e edite até obter um visual que faça sentido para você e para o dashboard. Com o tempo, você aprenderá naturalmente onde estão as opções mais utilizadas.
Por exemplo, para remover a cor de fundo do cartão e deixá-lo transparente, acesse Formatação Geral e, em Efeitos, desmarque a opção Tela de fundo.
Em seguida, você pode ajustar o tipo, a cor e o tamanho da fonte no cartão acessando Visual em Formatar Visual e modificando as opções em Valor do balão e Rótulo da categoria.
Você também pode alterar o texto exibido no Rótulo da categoria selecionando o cartão, clicando duas vezes sobre o nome em Campos e editando para o texto desejado.
Assim, teremos nosso primeiro cartão concluído.
Um ponto crucial ao criar um dashboard no Power BI é a escolha de cores apropriadas. As cores devem ser harmoniosas, complementares e proporcionar uma estética agradável.
Um site útil para escolher paletas de cores adequadas para design de dashboards é o Color-Hex.
Nele, você pode visualizar paletas populares e obter os códigos de cores, facilitando sua aplicação nos gráficos do Power BI.
Para o nosso exemplo, utilizaremos o código de cor #01B8AA.
Para mais dicas sobre como escolher cores para seus relatórios no Power BI, confira a aula: Sites para Buscar Cores para o seu Dashboard
Vamos adicionar um cartão ao nosso relatório para mostrar a soma da quantidade vendida.
O visual deste cartão e dos próximos será o mesmo: removeremos a tela de fundo, como fizemos para o primeiro cartão, e usaremos a cor #01B8AA para os rótulos de dados e os valores.
Com o segundo cartão criado, em vez de repetir todo o processo de criação e formatação para os dois cartões seguintes, você pode simplesmente copiar e colar o cartão existente e, em seguida, substituir as informações exibidas.
Para mostrar o produto mais vendido, adicione a coluna Produto ao campo do cartão. No entanto, o Power BI, por padrão, exibe o primeiro produto em ordem alfabética, e não o produto mais vendido.
Para configurar o cartão para exibir o produto mais vendido, selecione o cartão e clique em Filtros. Na aba de filtros, adicione a coluna Produto ao campo Filtros neste visual e configure da seguinte forma:
Dessa forma, o cartão exibirá o produto com a maior soma de quantidade vendida na base de dados.
Vamos, agora, criar nosso último cartão para mostrar a quantidade de clientes atendidos na loja. Nossa base de dados contém uma informação única para cada cliente, definida pela coluna ID Cliente.
Para contabilizar a quantidade de clientes atendidos, criaremos um novo cartão e definiremos como campo a coluna ID Cliente.
No entanto, como essa coluna contém números, o Power BI, por padrão, irá somar esses valores.
Para corrigir isso, vamos alterar a configuração de agregação para Contagem (Distinta).
Depois de ajustar o nome desse campo, teremos todos os nossos cartões exibindo as informações corretas com a formatação visual desejada.
Assim como criamos um cartão, também podemos usar gráficos para exibir informações de forma mais detalhada e visual. Vamos utilizar um gráfico de barras para exibir o faturamento por marca.
Defina o eixo X como Faturamento e o eixo Y como Marca.
Isso criará um gráfico que permite visualizar o ranking das marcas com base no faturamento, facilitando a identificação de qual marca gerou o maior faturamento para a empresa.
Podemos estilizar os gráficos, assim como fizemos com os cartões, alterando as cores das barras e ativando os rótulos de dados para melhorar a visualização das informações.
A escolha do tipo de gráfico é fundamental para a interpretação, análise e apresentação dos dados, garantindo comparações visuais claras.
Por exemplo, um gráfico de barras mostra facilmente diferenças significativas entre os faturamentos das marcas.
Um gráfico inadequado pode atrapalhar todo o seu relatório, tornando-o mais confuso e menos profissional.
Saiba mais em: Como Escolher Gráficos no Power BI?
Ao criar e organizar seu relatório no Power BI, é essencial considerar a hierarquia visual. Essa hierarquia orienta a leitura dos usuários pelo dashboard, melhorando a compreensão dos dados apresentados.
Normalmente, começamos com uma visão geral para depois entrar em detalhes, uma abordagem chamada de análise top-down.
Os cartões são posicionados na parte superior do dashboard, geralmente da esquerda para a direita, seguindo uma ordem de importância ou relevância.
Essa disposição respeita a hierarquia visual de leitura em Z, que vai da esquerda para a direita e de cima para baixo.
Uma característica muito interessante dos gráficos do Power BI é a interatividade. Por exemplo, ao selecionarmos uma marca específica dentro do gráfico de Marcas por Faturamento, os dados presentes nos cartões também são alterados automaticamente.
Observe que as informações dos cartões agora correspondem à marca selecionada. Isso permite uma análise mais dinâmica e rápida dos dados.
Nosso próximo gráfico será um gráfico de colunas para apresentar a análise de faturamento ao longo do tempo.
Sempre que estiver trabalhando com dados temporais, é recomendável usar gráficos que se desenvolvem horizontalmente, como gráficos de colunas ou linhas.
Dessa forma, torna-se mais fácil visualizar como as tendências se comportam ao longo do tempo.
Para este gráfico, vamos definir a Data da Venda no Eixo X, exibindo apenas os anos e meses, e no Eixo Y vamos posicionar o faturamento.
Para visualizar a distribuição de vendas entre gêneros, podemos usar um gráfico de pizza. Este tipo de gráfico é eficiente para comparações simples, pois apresenta de forma clara a relação entre duas categorias que compõem um todo.
Para criar o gráfico de pizza, defina a Legenda como a coluna de gênero e os Valores como a soma da quantidade vendida.
Muitas pessoas usam o gráfico de pizza de forma inadequada, mas ele é indicado sempre que se deseja exibir percentuais em relação ao total, sem muitas divisões.
Se quiser saber mais sobre como evitar erros ao usar gráficos de pizza, confira nossas dicas no artigo: Erros no Gráfico de Pizza no Power BI – Não Cometa Esses Erros!
Para finalizar, vamos adicionar um gráfico de mapas ao nosso dashboard para visualizar as vendas geograficamente, utilizando um mapa-múndi no Power BI.
Com este gráfico, é possível identificar as regiões envolvidas na análise. Por exemplo, podemos usar bolhas para representar o faturamento por região, onde o tamanho da bolha é proporcional ao valor do faturamento.
Para configurar o gráfico de mapa, defina a coluna Continente como Localização e a Soma de Faturamento como o Tamanho da Bolha.
Assim, podemos visualizar claramente o faturamento da empresa em cada continente.
Você pode criar gráficos de mapa utilizando diferentes níveis de localização, como cidades, países, continentes ou até mesmo endereços completos.
Com o último gráfico inserido e formatado, temos o nosso dashboard interativo concluído!
Note como os gráficos e cartões comunicam claramente as informações, facilitando e agilizando o processo de análise e tomada de decisões.
Além disso, o dashboard possui um visual atrativo e profissional, e o melhor de tudo, é totalmente interativo.
Você pode filtrar informações diretamente a partir de qualquer um dos gráficos no relatório ou combinar filtros. Para isso, basta segurar a tecla Ctrl enquanto seleciona as informações que deseja filtrar.
Por exemplo, podemos visualizar os produtos mais vendidos da Samsung na América do Norte, selecionando a bolha referente à América do Norte no gráfico de mapa e a marca Samsung no gráfico de barras.
Em apenas uma aula, você foi capaz de criar um dashboard profissional e interativo no Power BI.
Passamos por todas as etapas, desde a importação e tratamento da base de dados, até a criação e formatação de gráficos que resultaram em um dashboard informativo e visualmente atrativo.
Esta foi uma introdução ao que o Power BI é capaz de fazer, mostrando por que essa ferramenta é tão valorizada no mercado de trabalho.
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