Introdução à Análise de Dados - Microsoft Power BI

Prévia do material em texto

Dados e Informações
Atualmente, as empresas de varejo coletam e armazenam grandes quantidades de dados, que controlam os itens pelos quais você navega e o que você compra, as páginas que você visita no site delas, os “corredores” nos quais você adquire produtos, seus hábitos de consumo, gastos e muito mais.
Os dados e as informações são os ativos mais estratégicos de uma empresa!
Então, o desafio subjacente que as organizações enfrentam hoje é entender e usar os dados de que dispõem para contribuir, de forma positiva, a favor da empresa.
As empresas continuam a se empenhar em usar os respectivos dados de maneira significativa e produtiva, o que afeta a capacidade delas de agir.
Uma empresa de varejo deve ser capaz de usar os dados e as informações que possui, de modo a afetar, positivamente, seus negócios, incluindo:
· Acompanhamento do inventário
· Identificação de hábitos de compra
· Detecção de tendências e padrões do usuário
· Recomendação de compras
· Determinação de otimizações de preço
· Identificação e interrupção de fraude
Além disso, a empresa também pode estar procurando padrões de venda diários/mensais.
Os segmentos de dados comuns que a empresa talvez queira examinar incluem: a cada dia, a cada semana e a cada mês (para que possam comparar, por exemplo, como as vendas foram feitas no mesmo período do ano passado).
A chave para desbloquear esses dados é poder criar uma narrativa com eles.
No mundo empresarial altamente competitivo e rápido em que vivemos, a criação de relatórios que fazem essa narrativa é o que ajuda os líderes empresariais a agirem com base nos dados.
Os tomadores de decisão empresariais dependem de uma narrativa precisa para tomarem as melhores decisões!
Clique no botão para acessar o conteúdo.
Dica
Quanto mais rápido uma empresa puder tomar decisões precisas, mais competitiva será e mais vantagem ela terá! Sem a narrativa, é difícil entender o que os dados estão tentando dizer.
No entanto, ter apenas dados não é o suficiente!
É necessário ser capaz de agir com base nos dados, para promover alterações na empresa. Essa ação poderia envolver uma realocação de recursos dentro do próprio negócio, para satisfazer a uma necessidade ou identificar uma campanha malsucedida e saber quando mudar os rumos.
Nessas situações, fazer uma narrativa com os dados é importante e faz toda a diferença!
O desafio subjacente enfrentado hoje pelas empresas é a compreensão e o uso dos dados que têm para impactar os negócios e, por fim, os resultados delas.
Como analista de dados, é preciso ser capaz de examinar os dados para facilitar decisões empresariais.
Portanto, é necessário ter a capacidade de examinar as métricas e entender claramente o significado por trás delas.
Esse requisito pode parecer assustador, mas é uma tarefa que você, como analista de dados, pode realizar.
Clique no botão para acessar o conteúdo.
Dica
A primeira etapa é estabelecer uma parceria com especialistas de dados de sua organização, como engenheiros e cientistas de dados, para ajudar a obter as informações necessárias para fazer essa narrativa.
Peça a esses especialistas que participem desse percurso de dados com você!
Análise de Dados
Seu percurso de fazer uma narrativa com os dados também está ligado à criação dessa cultura de dados em sua organização. Atente-se a estes pontos:
· Embora fazer a narrativa seja importante, como fazê-la também é algo crucial, assegurando que a narrativa seja feita para as pessoas certas.
· Verifique se as pessoas podem descobrir a narrativa, se elas sabem onde encontrá-la e que ela faz parte das interações regulares.
A análise de dados existe para ajudar as empresas a superarem esses desafios e pontos problemáticos, ajudando-as a encontrar ideias e a descobrir o valor oculto em dados, por meio de uma narrativa.
Durante a leitura deste curso, você aprenderá a usar e a aplicar habilidades analíticas para ir além de um relatório e ajudar a impactar e a influenciar sua organização, fazendo narrativas com base em dados e impulsionando essa cultura de uso de dados em sua empresa.
No próximo módulo, você terá uma visão geral da análise de dados.
Voltar
Módulo 2
Visão Geral da Análise de Dados
isão Geral da Análise de Dados
Antes que os dados possam ser usados para fazer uma narrativa, eles precisam ser executados por meio de um processo que os torne utilizáveis na narrativa em questão.
A análise de dados é o processo de identificação, limpeza, transformação e modelagem de dados, para descobrir insights significativos e úteis.
Uma narrativa é criada com base nos dados, por meio de relatórios para análise, a fim de dar suporte ao processo crítico de tomada de decisão.
Curiosidade
À medida que o mundo se torna mais orientado por dados, a narrativa por meio da análise de dados está se tornando um componente vital para pequenas e grandes empresas.
É o motivo pelo qual as organizações continuam contratando analistas de dados!
As empresas controladas por dados tomam decisões com base na narrativa desses dados.
No mundo atual – também controlado por dados – percebemos que eles ainda não estão sendo usados em seu pleno potencial e este é um desafio que a maioria das empresas enfrenta.
A análise de dados é
- e deve ser –
um aspecto crítico de todas as organizações para ajudar a determinar o impacto sobre os negócios delas...
... incluindo a avaliação de opiniões de clientes e a realização de pesquisa de mercado e produtos...
... favorecendo a identificação de tendências ou outros insights de dados.
Embora o processo de análise de dados se concentre nas tarefas de limpeza, modelagem e visualização de dados, o conceito de análise de dados e a importância dele para os negócios não deve ser menosprezado!
Módulo 3
Principais Categorias da Análise de Dados
Principais Categorias da Análise de Dados
Os componentes principais da análise de dados são divididos nas seguintes categorias:
· Descritiva
A análise descritiva ajuda a responder perguntas sobre o que aconteceu, com base em dados históricos.
As técnicas de análise descritiva resumem grandes conjuntos de dados para descrever os resultados para os stakeholders.
Ao desenvolver KPIs (indicadores chave de desempenho), essas estratégias podem ajudar a acompanhar o sucesso ou a falha dos objetivos principais. Métricas, como o ROI (retorno sobre o investimento) são usadas em muitos setores. Também são desenvolvidas métricas especializadas para acompanhar o desempenho em setores específicos.
Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios para fornecer uma exibição dos dados financeiros e de vendas de uma organização.
· Diagnóstica
A análise de diagnóstico ajuda a responder perguntas sobre por que razão os eventos aconteceram.
As técnicas de análise de diagnóstico complementam a análise descritiva básica e usam as conclusões de análises descritivas para descobrir a causa desses eventos.
Em seguida, os indicadores de desempenho são investigados mais detalhadamente para descobrir por que motivo esses eventos ficaram melhores ou piores. Esse processo geralmente ocorre em três etapas:
1. Identificar anomalias nos dados
(essas anomalias podem ser alterações inesperadas em uma métrica ou em um mercado específico)
2. Coletar dados relacionados a essas anomalias
3. Usar técnicas estatísticas para descobrir relações e tendências que explicam essas anomalias
(acompanhar o desempenho em setores específicos)
· Preditiva
A análise preditiva ajuda a responder perguntas sobre o que acontecerá no futuro.
As técnicas de análise preditiva usam dados históricos para identificar tendências e determinar se é provável que elas se repitam.
As ferramentas analíticas preditivas fornecem insights valiosos sobre o que pode acontecer no futuro.
As técnicas incluem uma variedade de técnicas de machine learning e estatísticas, como redes neurais, árvores de decisão e regressão.
· Prescritiva
A análise prescritiva ajuda a responder perguntas sobre quais ações devem ser executadas para atingir uma meta ou um objetivo específico.
Usando insights da análise preditiva, asorganizações podem tomar decisões controladas por dados.
Essa técnica permite que as empresas tomem decisões em meio às incertezas.
As técnicas de análise prescritiva contam com as estratégias de machine learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.
Analisando decisões e eventos anteriores, as organizações podem estimar a probabilidade de diferentes desfechos.
· Cognitiva
A análise cognitiva tenta extrair inferências de padrões e dados existentes, derivar conclusões de bases de conhecimento existentes e adicionar essas descobertas de volta à base de conhecimento para futuras inferências, um loop de comentários de autoaprendizado.
A análise cognitiva ajuda você a aprender o que poderá acontecer se as circunstâncias mudarem e a determinar como será possível lidar com essas situações.
As inferências não são consultas estruturadas com base em um banco de dados de regras. Elas são hipóteses não estruturadas obtidas de várias fontes e expressas com diferentes graus de confiança.
A análise cognitiva eficaz depende de algoritmos de machine learning e usará vários conceitos de processamento de idioma natural para compreender fontes de dados não exploradas anteriormente, como logs de conversa de call center e análises de produtos.
Exemplo
Ao gerar relatórios e visualizações de dados, uma empresa de varejo usa uma análise descritiva para examinar os padrões de compras dos anos anteriores, a fim de determinar quais produtos podem ser populares no ano seguinte.
A empresa pode examinar os dados de suporte para entender o motivo pelo qual um produto específico era popular e se essa tendência continua, o que a ajudará a determinar se é necessário manter esse produto em estoque.
Uma empresa também pode determinar que um determinado produto era popular em um período específico. Depois, ela pode usar essa análise para determinar se certos esforços de marketing ou atividades sociais on-line contribuíram para o aumento nas vendas.
Atenção
Uma faceta subjacente da análise de dados é que uma empresa precisa confiar nos dados dela!
Como prática, o processo de análise de dados capturará dados de fontes confiáveis e os moldará em algo que seja consumível, significativo e facilmente compreendido, para ajudar no processo de tomada de decisões.
A análise de dados permite que, por meio de decisões e processos orientados por dados, as empresas compreendam totalmente os dados que têm e, assim, tenham confiança nas decisões que tomam.
À medida que a quantidade de dados aumenta, a necessidade de analistas de dados cresce proporcionalmente.
Um analista de dados sabe como organizar as informações e como depurá-las, transformando-as em algo significativo e compreensível.
Um analista de dados sabe como reunir os dados certos e sabe o que fazer com eles.
No próximo módulo, você vai conhecer as diferentes funções em dados e a responsabilidade específica de cada uma delas.
Módulo 4
Diferentes Funções Exercidas no Trabalho com Dados
Diferentes Funções Exercidas no Trabalho com Dados
Fazer uma narrativa com os dados é um percurso que geralmente não começa com você! Os dados precisam vir de algum lugar. Colocar esses dados em um local que possa ser usado por você leva a um esforço que, provavelmente, está fora do seu escopo na empresa.
Os aplicativos e projetos de hoje podem ser grandes e complexos. Geralmente, eles envolvem o uso de habilidades e o conhecimento de vários indivíduos.
Cada pessoa contribui com um talento e uma experiência exclusivos, dividindo o esforço do trabalho em conjunto e coordenando tarefas e responsabilidades para concluir um projeto, desde sua concepção até a produção.
No passado recente, funções como analista de negócios e desenvolvedores de business intelligence (BI) eram o padrão para processamento e compreensão de dados.
No entanto, a expansão excessiva do tamanho e de diferentes tipos de dados fez essas funções evoluírem para conjuntos de habilidades mais especializados, que modernizam e simplificam o processo de engenharia e análise de dados, que é o que veremos a seguir.
Abaixo, você vai conhecer as diferentes funções exercidas no trabalho com dados e a responsabilidade específica de cada uma delas, no espectro total, de descoberta e compreensão de dados:
· Analista de Negócios
Embora existam algumas semelhanças entre um analista de dados e um analista de negócios, a principal diferença entre as duas funções é o que eles fazem com os dados.
Um analista de negócios está mais perto da empresa e é especialista em interpretar os dados provenientes da visualização.
Muitas vezes, as funções de analista de dados e analista de negócios podem ser responsabilidade de uma só pessoa.
· Analista de Dados
Um analista de dados permite que as empresas maximizem o valor dos ativos de dados delas por meio de ferramentas de visualização e relatórios, como o Microsoft Power BI.
Os analistas de dados são responsáveis pela criação de perfil, limpeza e transformação de dados. As responsabilidades deles também incluem a criação de modelos de dados escalonáveis e eficientes e a habilitação e a implementação de funcionalidades analíticas avançadas em relatórios para análise.
Um analista de dados trabalha com os stakeholders pertinentes, para identificar os requisitos apropriados e necessários de dados e de relatórios. Depois, tem a tarefa de transformar os dados brutos em insights relevantes e significativos.
Um analista de dados também é responsável pelo gerenciamento de ativos do Power BI, incluindo relatórios, dashboards, workspaces e os conjuntos de dados subjacentes usados nos relatórios. Ele tem a tarefa de implementar e configurar procedimentos de segurança adequados, em conjunto com os requisitos do stakeholder, para garantir a segurança de todos os ativos do Power BI e dos dados que utiliza.
Os analistas de dados trabalham com engenheiros de dados para determinar e localizar fontes de dados apropriadas que atendam aos requisitos do stakeholder. Além disso, os analistas de dados trabalham com o engenheiro de dados e o administrador de banco de dados para verificar se o analista tem acesso adequado às fontes de dados necessárias. O analista de dados também trabalha com o engenheiro de dados para identificar novos processos de coleta de dados para análise ou para aprimorar os processos existentes.
Um exemplo de análise descritiva é a geração de relatórios para fornecer uma exibição dos dados financeiros e de vendas de uma organização.
· Engenheiro de Dados
Os engenheiros de dados provisionam e configuram tecnologias de plataforma de dados locais e na nuvem. Eles gerenciam e protegem o fluxo de dados estruturados e não estruturados de várias fontes. As plataformas de dados usadas podem incluir bancos de dados relacionais, bancos de dados não relacionais, fluxos de dados e repositórios de arquivos. Os engenheiros de dados também garantem que os serviços de dados se integrem de maneira segura e direta uns aos outros.
As principais responsabilidades de engenheiros de dados incluem o uso de serviços de dados locais e na nuvem e ferramentas para ingestão, saída e transformação de dados de várias fontes. Engenheiros de dados colaboram com stakeholders empresariais para identificar e atender aos requisitos de dados. Eles criam e implementam soluções.
Embora talvez haja algum alinhamento nas tarefas e nas responsabilidades de um engenheiro de dados e de um administrador de banco de dados, o escopo de trabalho de um engenheiro de dados vai muito além de cuidar de um banco de dados e do servidor em que ele está hospedado e, provavelmente, não inclui o gerenciamento geral de dados operacionais.
Engenheiros de dados agregam um valor imenso a projetos de business intelligence e ciência de dados. Quando os engenheiros de dados reúnem os dados (um processo comumente chamado de estruturação de dados), os projetos são concluídos, porque os cientistas de dados podem se concentrar nas áreas de trabalho deles próprios.
Como analista de dados, você trabalharia em proximidade com um engenheiro de dados para garantir que você possaacessar as diversas fontes de dados estruturados e não estruturados, pois eles o(a) ajudarão na otimização de modelos de dados que normalmente são servidos de um data lake ou data warehouse moderno.
Os administradores de banco de dados e os profissionais de business intelligence podem fazer facilmente a transição para uma função de engenheiro de dados. Eles precisam aprender as ferramentas e a tecnologia usadas para processar essas grandes quantidades de dados.
· Cientista de Dados
Os cientistas de dados realizam a análise avançada para extrair valor dos dados. Seu trabalho pode variar de análise descritiva a análise preditiva. A análise descritiva avalia os dados por meio de um processo conhecido como EDA (análise exploratória de dados). A análise preditiva é usada no machine learning para aplicar técnicas de modelagem que possam detectar anomalias ou padrões. Essas análises são partes importantes dos modelos de previsão.
As análises descritiva e preditiva são apenas aspectos parciais do trabalho dos cientistas de dados. Alguns cientistas de dados podem trabalhar na área de aprendizado profundo, realizando experimentos iterativos para resolver um problema de dados complexo, com o uso de algoritmos personalizados.
Evidências não científicas sugerem que a maior parte do trabalho em um projeto de ciência de dados é gasto em estruturação de dados e engenharia de recursos. Os cientistas de dados podem acelerar o processo de experimentação quando os engenheiros de dados usam as habilidades deles para estruturar os dados com êxito.
À primeira vista, pode parecer que um cientista de dados e um analista de dados fazem trabalhos completamente diferentes, mas não é verdade. Um cientista de dados examina os dados para determinar as perguntas que precisam de respostas e, geralmente, desenvolve uma hipótese ou um experimento. Em seguida, recorrem ao analista de dados para auxiliar na geração de relatórios e na visualização dos dados.
· Administrador de Banco de Dados
Um administrador de banco de dados implementa e gerencia os aspectos operacionais de soluções de plataformas de dados híbridas e nativas de nuvem, criadas nos serviços de dados do Microsoft Azure e no Microsoft SQL Server.
Um administrador de dados é responsável pela disponibilidade geral e pelo desempenho e otimizações consistentes das soluções de banco de dados. Eles trabalham em conjunto com os stakeholders para identificar e implementar as políticas, as ferramentas e os processos para backup de dados e planos de recuperação.
A função do administrador de banco de dados é diferente da função de um engenheiro de dados. Um administrador de banco de dados monitora e gerencia a integridade geral de um banco de dados e o hardware no qual ele reside, enquanto um engenheiro de dados está envolvido no processo de estruturação de dados, em outras palavras, ingestão, transformação, validação e limpeza de dados para atender às necessidades e aos requisitos empresariais.
O administrador de banco de dados também é responsável por gerenciar a segurança geral dos dados, concedendo e restringindo o acesso e os privilégios dos usuários aos dados, conforme determinado pelas necessidades e requisitos empresariais.
Módulo 5
Tarefas de um Analista de Dados
Tarefas de um Analista de Dados
· Um analista de dados é uma das várias funções críticas em uma organização. Ele ajuda a descobrir e a compreender as informações, a fim de manter a empresa equilibrada e operando com eficiência.
É vital que um analista de dados entenda claramente as responsabilidades dele e as tarefas que são executadas quase que diariamente.
Os analistas de dados são essenciais para ajudar as organizações a obter insights valiosos sobre a extensão dos dados que elas têm! Eles trabalham em conjunto com outras pessoas na organização, para ajudar a revelar informações valiosas.
Vamos conhecer, abaixo, as cinco áreas principais com as quais você se envolverá durante o processo de análise de dados.
Preparar
Modelar
Visualizar
Analisar
Gerenciar
Como analista de dados, você provavelmente dividirá a maior parte do tempo entre as tarefas de preparação e modelagem.
Dados deficientes ou incorretos podem ter um grande impacto, que resulta em relatórios inválidos e perda de confiança, além de ter um efeito negativo sobre as decisões empresariais, o que pode levar a perda de receita, a um impacto negativo nos negócios e muito mais.
Antes de ser possível criar um relatório, os dados precisam ser preparados. A preparação de dados é o processo de criação de perfis, limpeza e transformação de seus dados para que eles fiquem prontos para modelagem e visualização.
A preparação de dados é o processo de transformação de dados brutos em informações confiáveis e compreensíveis.
Ele envolve, entre outras coisas, garantir a integridade dos dados, corrigir dados incorretos ou imprecisos, identificar dados ausentes, converter dados de uma estrutura para outra ou de um tipo para outro ou até mesmo uma tarefa tão simples quanto tornar os dados mais legíveis.
A preparação de dados também envolve a compreensão de como você vai obter e se conectar aos dados e as implicações das decisões no desempenho.
Ao se conectar a dados, você precisa tomar decisões para verificar se os modelos e relatórios atendem aos requisitos e às expectativas, inclusive, em termos de desempenho.
As garantias de privacidade e segurança também são importantes.
Essas garantias podem incluir a anonimização dos dados para evitar o excesso de compartilhamento ou impedir que as pessoas vejam informações de identificação pessoal, quando isso não for necessário.
Como alternativa, ajudar a garantir a privacidade e a segurança poderá envolver a remoção desses dados completamente se eles não se ajustarem à narrativa que você está tentando moldar.
A preparação de dados geralmente pode ser um processo demorado. Os analistas de dados seguem uma série de etapas e métodos para preparar dados para colocação em um contexto e em um estado adequado, para eliminar a qualidade insatisfatória dos dados e permitir que eles sejam transformados em insights valiosos.
Modelar
Visualizar
Analisar
Gerenciar
Quando os dados estiverem em um estado adequado, eles estarão prontos para serem modelados. A modelagem de dados é o processo de determinar como as tabelas estão relacionadas entre si.
Esse processo é feito por meio da definição e da criação de relações entre as tabelas. Desse ponto em diante, você pode aprimorar o modelo definindo métricas e adicionando cálculos personalizados para enriquecer seus dados.
A criação de um modelo de dados eficaz e adequado é uma etapa crítica para ajudar as organizações a entender e obter insights valiosos sobre os dados. Um modelo de dados eficiente cria relatórios mais precisos, permite que os dados sejam explorados com mais rapidez e eficiência, reduz o processo de escritura do relatório e simplifica a manutenção futura dos relatórios.
O modelo é outro componente crítico que tem um efeito direto sobre o desempenho do relatório e a análise de dados em geral.
Um modelo mal projetado pode ter um impacto extremamente negativo sobre a precisão e o desempenho geral do seu relatório.
Por outro lado, um modelo bem projetado, usando dados bem preparados, vai garantir um relatório confiável e eficiente. Essa noção é mais predominante quando você está trabalhando com os dados em escala.
De uma perspectiva de Power BI, se o relatório estiver sendo executado lentamente ou se as suas atualizações estiverem demorando muito, você provavelmente precisará rever as tarefas de preparação e modelagem de dados, a fim de otimizar seu relatório.
O processo de preparação e modelagem de dados é um processo iterativo.
A preparação de dados é a primeira tarefa na análise de dados. Entender e preparar seus dados antes de modelá-los tornará a etapa de modelagem muito mais fácil.
Preparar
Modelar
Visualizar
Analisar
Gerenciar
É com essa tarefa de visualização que você consegue dar vida aos seus dados. A meta final da tarefa de visualizar é resolver problemas empresariais.Um relatório bem projetado deve ser uma narrativa atraente sobre esses dados, que permitirá que tomadores de decisões empresariais obtenham os insights necessários rapidamente.
Usando visualizações e interações apropriadas, você pode fornecer um relatório eficaz, que orienta o leitor por meio do conteúdo de maneira rápida e eficiente, permitindo, portanto, que o leitor siga uma narrativa pelos dados.
Os relatórios criados durante a tarefa de visualização ajudam empresas e tomadores de decisão a entender o que os dados significam, de modo que decisões precisas e cruciais possam ser tomadas. Os relatórios orientam as ações, as decisões e os comportamentos gerais de uma organização que confia em informações descobertas nos dados e depende delas.
A empresa pode comunicar que precisa de todos os pontos de dados em um determinado relatório, para ajudá-la a tomar decisões. Como analista de dados, você deve reservar o tempo necessário para entender completamente o problema que a empresa está tentando resolver.
Determine se todos os pontos de dados dela são necessários, porque muitos deles podem dificultar a detecção de pontos-chave. Ter uma narrativa de dados pequena e concisa pode ajudar a encontrar ideias rapidamente.
Com os recursos internos de inteligência artificial (IA) no Power BI, os analistas de dados podem criar relatórios avançados sem a necessidade de escrever nenhum código (o que permite aos usuários obter insights e respostas e a encontrar objetivos acionáveis).
As funcionalidades de IA em Power BI, como os visuais internos de IA, permitem a descoberta de dados fazendo perguntas, usando o recurso Insights Rápidos ou criando modelos de machine learning diretamente no Power BI.
Um aspecto importante da visualização de dados é a concepção e a criação de relatórios para acessibilidade.
À medida que você cria relatórios, é importante pensar sobre as pessoas que vão acessar e ler esses relatórios. Eles devem ser criados pensando na acessibilidade desde o início, para que nenhuma adoção especial seja necessária no futuro.
Muitos componentes do seu relatório ajudarão com a narrativa. Desde um esquema de cores complementar e acessível, fontes e dimensionamento, até a escolha dos visuais certos para o que está sendo exibido. Todos os elementos se reúnem para fazer essa narrativa!
Preparar
Modelar
Visualizar
Analisar
Gerenciar
A tarefa analisar é a etapa importante de entender e interpretar as informações que são exibidas no relatório.
Em sua função como analista de dados, você deve compreender as funcionalidades analíticas do Power BI e usá-las para encontrar insights, identificar padrões e tendências, prever resultados e comunicar esses insights de maneira que todos possam entendê-los.
A análise avançada permite que as empresas e as organizações estimulem uma melhor tomada de decisões em toda a empresa, criem insights acionáveis e resultados significativos.
Com a análise avançada, as organizações podem fazer uma busca detalhada nos dados para prever padrões e tendências futuros, identificar atividades e comportamentos e permitir que as empresas façam as perguntas apropriadas sobre os dados delas.
Anteriormente, a análise de dados era um processo difícil e complexo que, normalmente, era realizado por engenheiros de dados ou cientistas de dados. Hoje, o Power BI torna a análise de dados acessível, o que simplifica o processo de análise de dados.
Os usuários, diretamente de suas respectivas áreas de trabalho, podem obter insights rapidamente sobre os dados deles usando elementos visuais e métricas, bem como podem publicar esses insights nos dashboards, para que outras pessoas possam encontrar as informações necessárias.
Esse recurso é outra área em que as integrações de inteligência artificial no Power BI podem levar sua análise para um nível mais elevado.
As integrações com o Azure Machine Learning, os serviços cognitivos e os visuais internos de IA ajudarão a enriquecer seus dados e suas análises.
Preparar
Modelar
Visualizar
Analisar
Gerenciar
O Power BI é composto por muitos componentes, incluindo relatórios, dashboards, workspaces, conjuntos de informações e muito mais.
Como analista de dados, você é responsável pelo gerenciamento desses ativos do Power BI, supervisionando o compartilhamento e a distribuição de itens, como relatórios e dashboards e garantindo a segurança de ativos do Power BI.
Os aplicativos podem ser um método de distribuição valioso para seu conteúdo e permitem um gerenciamento mais fácil para grandes públicos-alvo. Esse recurso também permite que você tenha experiências de navegação personalizadas e vincule a outros ativos em sua organização, para complementar seus relatórios.
O gerenciamento do seu conteúdo ajuda a promover a colaboração entre equipes e indivíduos. O compartilhamento e a descoberta de seu conteúdo são importantes para que as pessoas certas obtenham as respostas de que precisam. Também é importante ajudar a verificar se os itens são seguros. Afinal, você quer ter certeza de que as pessoas certas têm acesso e que você não está vazando dados para além dos stakeholders corretos, não é mesmo?
O gerenciamento adequado também pode ajudar a reduzir os silos de dados em sua organização. A duplicação de dados pode tornar difíceis o gerenciamento e a introdução da latência de dados quando os recursos são usados em excesso.
O Power BI ajuda a reduzir os silos de dados com o uso de conjuntos de dados compartilhados e permite reutilizar os dados que você preparou e modelou.
Para dados corporativos importantes, o endossamento de um conjunto de dados, como certificado, pode ajudar a garantir a confiança nesses dados.
O gerenciamento de ativos do Power BI ajuda a reduzir a duplicação de esforços e a garantir a segurança dos dados.
Módulo 6
Usar o Power BI
Introdução
O Microsoft Power BI é uma coleção de serviços de software, aplicativos e conectores que funcionam juntos para tornar suas fontes de dados não relacionadas em informações coerentes, visualmente imersivas e interativas.
Se os seus dados forem uma simples pasta de trabalho do Microsoft Excel ou uma coleção de data warehouses híbridas locais e na nuvem, o Power BI permite que você se conecte facilmente às suas fontes de dados, visualize (ou descubra) o que é importante e compartilhe isso com qualquer pessoa ou com quem você quiser.
O Power BI é:
· Capaz de criar análises rápidas de uma pasta de trabalho do Excel ou de um banco de dados local.
· Pronto, não só para ampla modelagem e análise em tempo real, mas para desenvolvimento personalizado.
· Pode servir de mecanismo de decisão e análise por trás de projetos de grupo, divisões ou de empresas inteiras.
Se você for um(a) iniciante no Power BI, este módulo o(a) ajudará a começar a usá-lo rapidamente. Se você for veterano(a) no Power BI, este módulo relacionará os conceitos e preencherá as lacunas.
Os elementos do Power BI
O Power BI consiste em um aplicativo da área de trabalho do Microsoft Windows chamado Power BI Desktop, um serviço Software as a Service (SaaS) – em português, Software como Serviço – on-line, chamado serviço do Power BI e aplicativos móveis do Power BI, disponíveis em qualquer dispositivo, com aplicativos móveis nativos para Windows, iOS e Android.
Esses três elementos - o Desktop, o serviço e os aplicativos móveis - foram projetados para permitir que as pessoas criem, compartilhem e consumam informações de negócios, da forma mais conveniente para elas e suas funções.
Como o Power BI corresponde à sua função
O modo como você usa o Power BI pode depender de sua função em um projeto ou equipe. E outras pessoas, em outras funções, podem usar o Power BI de forma diferente, o que não é um problema!
Por exemplo, você pode exibir relatórios e painéis no serviço do Power BI e não fazer mais nada além disso. Seu colega de trabalho, que atua com computação numérica e criação de relatórios de negócios, pode fazer uso extensivo do Power BI Desktop (e publicar relatórios do Power BI Desktop no serviço do Power BI, que depois você usa para exibi-los).E um outro colega de trabalho, da área comercial, pode usar seu aplicativo de telefone do Power BI para monitorar o progresso em suas cotas de vendas e analisar os detalhes de um novo cliente potencial.
Dica
Você também pode usar cada elemento do Power BI em momentos diferentes, dependendo do que você está tentando atingir ou de qual é a sua função para determinado projeto ou iniciativa.
Você pode visualizar, em tempo real, o progresso do estoque e da produção em um dashboard.
Além disso, você também pode usar o Power BI Desktop para criar relatórios para a sua equipe contendo as estatísticas de envolvimento do cliente.
Você pode usar o Power BI de diferentes formas, sempre escolhendo os melhores recursos ou serviços que atendam aos seus objetivos. Todos os elementos do Power BI estão disponíveis para você e isso é o que o torna tão versátil e interessante!
Baixar o Power BI Desktop
Você pode baixar o Power BI Desktop da Web ou como um aplicativo da Microsoft Store na guia Windows.
	Estratégia de download
	Link
	Observações
	Aplicativo da Windows Store
	Windows Store
	Permanecerá automaticamente atualizado
	Download da Web
	Baixar .msi
	É necessário atualizar manualmente, periodicamente
Entrar no serviço do Power BI
Para entrar no Power BI, você precisará de uma conta.
Para obter uma avaliação gratuita, acesse app.powerbi.com e inscreva-se com seu endereço de e-mail.
Para encontrar as etapas detalhadas sobre como configurar uma conta, confira entrar no serviço do Power BI.
O fluxo de trabalho no Power BI
Um fluxo de trabalho comum no Power BI começa no Power BI Desktop, onde um relatório é criado.
Em seguida, esse relatório é publicado no serviço do Power BI e, por fim, compartilhado, para que os usuários dos aplicativos do Power BI Mobile possam consumir as informações.
Isso nem sempre acontece dessa forma (e não há problema nisso), porém, usaremos esse fluxo para ajudar você a conhecer as diferentes partes do Power BI e como elas se complementam.
Agora que temos uma visão geral deste módulo, do que é o Power BI e de seus três elementos principais, vamos dar uma olhada na experiência de uso do Power BI!
O fluxo de trabalho no Power BI
Um fluxo de trabalho comum no Power BI começa no Power BI Desktop, onde um relatório é criado.
Em seguida, esse relatório é publicado no serviço do Power BI e, por fim, compartilhado, para que os usuários dos aplicativos do Power BI Mobile possam consumir as informações.
Isso nem sempre acontece dessa forma (e não há problema nisso), porém, usaremos esse fluxo para ajudar você a conhecer as diferentes partes do Power BI e como elas se complementam.
Agora que temos uma visão geral deste módulo, do que é o Power BI e de seus três elementos principais, vamos dar uma olhada na experiência de uso do Power BI!
Usar o Power BI
Agora que introduzimos os fundamentos do Microsoft Power BI, vamos fazer algumas experiências práticas e um tour guiado.
As atividades e as análises que você aprenderá com o Power BI geralmente seguem um fluxo comum.
O fluxo comum de atividade tem esta aparência:
1. Traga dados para o Power BI Desktop e crie um relatório.
2. Publique no serviço do Power BI, no qual você pode criar novas visualizações ou dashboards.
3. Compartilhe seus dashboards com outras pessoas, especialmente, as que estiverem trabalhando.
4. Exiba e interaja com dashboards compartilhados e relatórios nos aplicativos do Power BI Mobile.
Conforme mencionamos anteriormente, você pode usar todo o seu tempo no serviço do Power BI, exibindo visuais e relatórios que foram criados por outras pessoas. E pronto! Outra pessoa, em sua equipe, pode gastar o tempo dela no Power BI Desktop, o que também não tem problema.
Vamos ajudar você a entender o Power BI e o que ele pode fazer. Em seguida, você pode decidir como usá-lo para tirar o máximo proveito dele, mas primeiro, você precisa entender os blocos de construção básicos do Power BI, que fornecem uma base sólida para transformar dados em relatórios e visuais interessantes e é exatamente isso o que veremos a seguir!
Módulo 7
Blocos de construção do Power BI
Blocos de construção
Tudo o que você faz no Microsoft Power BI pode ser dividido em alguns blocos de construção básicos.
Depois de compreender esses blocos de construção, você pode expandir cada um deles e começar a criar relatórios complexos e elaborados. Afinal, até mesmo itens aparentemente complexos são criados com blocos de construção básicos. Por exemplo, edifícios são criados com madeira, aço, concreto e vidro. Carros são feitos de metal, tecido e borracha. É claro, edifícios e carros também podem ser básicos ou elaborados, depende de como esses “blocos de construção básicos” são organizados!
A seguir, vamos conferir os blocos de construção básicos, abordar alguns itens simples que podem ser criados com eles e ver rapidamente como criar itens complexos.
Aqui estão os blocos de construção básicos no Power BI:
Visualizações
Conjunto de dados
Relatórios
Painéis
Blocos
Visualizações
Uma visualização (também conhecida como visual) é uma representação visual dos dados, como um gráfico, um mapa codificado por cores ou outros itens interessantes que você pode criar para representar seus dados visualmente.
O Power BI tem vários tipos de visualizações e muitas outras são lançadas o tempo todo.
A imagem a seguir mostra uma coleção de visualizações diferentes que foram criadas no Power BI.
As visualizações podem ser simples, como um único número que representa algo significativo, ou podem ser visualmente complexas, como um mapa de cores gradiente, que mostra o sentimento do eleitor sobre determinada preocupação ou questão social.
O objetivo de um visual é apresentar dados de maneira a fornecer contexto e insights, os quais, provavelmente, seriam difíceis de diferenciar em uma tabela bruta de números ou texto.
Conjunto de dados
Um conjunto de dados é uma coleção de dados que o Power BI usa para criar visualizações.
Você pode ter um conjunto de dados simples, com base em uma única pasta de trabalho do Microsoft Excel, semelhante ao que é mostrado na imagem a seguir:
Os conjuntos de dados também podem ser uma combinação de muitas fontes diferentes, que podem ser filtradas e combinadas para fornecer dados de coleção exclusivos (um conjunto de dados) para uso no Power BI.
Por exemplo, você pode criar um conjunto de dados com base em três campos de banco de dados: uma tabela de site, uma tabela do Excel e resultados on-line de uma campanha de marketing de e-mail. Essa combinação exclusiva ainda é considerada um único conjunto de dados, mesmo que ele tenha sido extraído de várias fontes diferentes.
A filtragem de dados antes de inseri-los no Power BI permite que você se concentre nos dados que são importantes para você.
Dica
Você pode filtrar o banco de dados de Contatos, para que apenas os clientes que receberam e-mails da campanha de marketing sejam incluídos no conjunto de dados.
Você pode, então, criar visuais baseados nesse subconjunto (coleção filtrada) de clientes que foram incluídos na campanha.
A filtragem ajuda você a concentrar seus dados e iniciativas.
Uma parte importante e capacitadora do Power BI é a variedade de conectores de dados que estão incluídos.
Se os dados desejados estão no Excel ou em um banco de dados do Microsoft SQL Server (no Azure ou no Oracle ou em um serviço como o Facebook, o Salesforce ou o MailChimp), o Power BI tem conectores internos que permitem que você se conecte facilmente aos dados, filtre-os (se necessário) e inclua-os em seu conjunto de dados.
Depois que tiver um conjunto de dados, você poderá começar a criar visualizações que mostram diferentes partes de diferentes maneiras e obter insights com base no que você vê. É aí que os relatórios entram!
Relatórios
No Power BI, um relatório é uma coleção de visualizações que aparecem juntas em uma ou mais páginas.
Assim como qualquer outro relatório que você cria para uma apresentação de vendas ou escreve para uma tarefa escolar, um relatório no Power BI é uma coleção de itens relacionadosentre si.
A imagem a seguir mostra um relatório no Power BI Desktop. Neste caso, é a segunda página em um relatório de cinco páginas.
Você também pode criar relatórios no serviço do Power BI!
Os relatórios permitem que você crie muitas visualizações em várias páginas e permitem organizá-las, da melhor maneira, para contar sua história.
Você pode ter um relatório sobre as vendas trimestrais, o crescimento de um produto em um segmento específico ou padrões de migração de ursos polares.
Não importa qual seja o assunto, os relatórios permitem que você reúna e organize as visualizações em uma ou mais páginas.
Painéis
Quando você estiver pronto para compartilhar um relatório ou uma coleção de visualizações, crie um dashboard.
Assim como o painel de um carro, um painel do Power BI é uma coleção de elementos visuais de uma única página que você pode compartilhar com outras pessoas.
Muitas vezes, é um grupo selecionado de visuais que fornecem uma análise rápida dos dados ou da história que você está tentando apresentar.
Um painel deve se ajustar em uma única página, geralmente chamada de tela (a tela é o pano de fundo em branco no Power BI Desktop, ou no serviço, onde você coloca as visualizações).
Dica
Pense no painel como a tela que um artista ou um pintor usa: um workspace em que você cria, combina e retrabalha visuais interessantes e atraentes.
Você pode compartilhar painéis com outros usuários ou grupos que, em seguida, podem interagir com o painel quando estão usando o serviço do Power BI ou seus dispositivos móveis.
Voltar
Blocos
No Power BI, um bloco é uma visualização única em um dashboard. É a caixa retangular que contém um visual individual.
Na imagem a seguir, você vê um bloco, que também é cercado por outros blocos.
Quando você estiver criando um dashboard no Power BI, poderá mover ou organizar os blocos da maneira que desejar. Você pode aumentá-los, alterar sua altura ou largura e organizá-los com outros blocos.
Quando você exibe um dashboard ou relatório (o que significa que você não é o criador ou o proprietário, mas o relatório - ou o dashboard - foi compartilhado com você), é possível interagir com ele, mas não é possível alterar o tamanho dos blocos, nem a respectiva organização.
A seguir, vamos fazer um tour pelo serviço do Power BI!
Módulo 8
Tour e uso do serviço do Power BI
Tour e uso do serviço do Power BI
Como já vimos na unidade anterior, o fluxo de trabalho comum no Microsoft Power BI é:
Criar um relatório
no Power BI Desktop
Publicar o relatório
no serviço do Power BI
Compartilhar o relatório com pessoas que podem exibi-lo no serviço ou em um aplicativo móvel
Mas, como algumas pessoas começam no serviço do Power BI, vamos dar uma olhada rápida nisso primeiro e aprender uma maneira fácil e popular de criar objetos visuais no Power BI: aplicativos.
Um aplicativo é uma coleção de objetos visuais e relatórios pré-configurados e prontos, que são compartilhados com toda a organização.
Fazendo uma analogia, usar um aplicativo é como fazer o jantar no micro-ondas ou encomendar uma comida pronta: você só precisa pressionar alguns botões e fazer alguns comentários e terá rapidamente uma coleção de entradas desenvolvidas para ficarem juntas, todas apresentadas em um pacote organizado e pronto para consumo.
Portanto, vamos ver os aplicativos, o serviço e como ele funciona!
Criar painéis diretamente com serviços de nuvem
Com o Power BI, é fácil conectar os dados!
No serviço do Power BI, você pode simplesmente selecionar o botão Obter Dados no canto inferior esquerdo da página inicial.
A tela (a área no centro do serviço do Power BI) mostra as fontes de dados disponíveis no serviço do Power BI.
Além das fontes de dados comuns, como os arquivos do Microsoft Excel, bancos de dados ou dados do Microsoft Azure, o Power BI pode também conectar facilmente toda uma gama de serviços de software (também chamados de provedores de SaaS ou serviços de nuvem): Salesforce, Facebook, Google Analytics e mais.
Para esses serviços de software, o serviço do Power BI fornece uma coleção de objetos visuais prontos para uso, pré-organizados em painéis e relatórios, para sua organização. Essa coleção de objetos visuais é chamada de aplicativo.
Os aplicativos fazem com que você comece a trabalhar rapidamente com os dados e painéis que sua organização criou. Por exemplo, quando você usa o aplicativo GitHub, o Power BI conecta sua conta do GitHub (após fornecer suas credenciais). Em seguida, preenche uma coleção predefinida de objetos visuais e painéis no Power BI.
Existem aplicativos para todos os tipos de serviços on-line.
A imagem a seguir mostra uma página de aplicativos disponíveis para diferentes serviços on-line, em ordem alfabética. Essa página é mostrada quando você seleciona o botão Obter na caixa Serviços (mostrada na imagem anterior).
Como é possível ver na imagem a seguir, há muitos aplicativos para escolher.
Criar painéis diretamente com serviços de nuvem
Com o Power BI, é fácil conectar os dados!
No serviço do Power BI, você pode simplesmente selecionar o botão Obter Dados no canto inferior esquerdo da página inicial.
A tela (a área no centro do serviço do Power BI) mostra as fontes de dados disponíveis no serviço do Power BI.
Além das fontes de dados comuns, como os arquivos do Microsoft Excel, bancos de dados ou dados do Microsoft Azure, o Power BI pode também conectar facilmente toda uma gama de serviços de software (também chamados de provedores de SaaS ou serviços de nuvem): Salesforce, Facebook, Google Analytics e mais.
Para esses serviços de software, o serviço do Power BI fornece uma coleção de objetos visuais prontos para uso, pré-organizados em painéis e relatórios, para sua organização. Essa coleção de objetos visuais é chamada de aplicativo.
Os aplicativos fazem com que você comece a trabalhar rapidamente com os dados e painéis que sua organização criou. Por exemplo, quando você usa o aplicativo GitHub, o Power BI conecta sua conta do GitHub (após fornecer suas credenciais). Em seguida, preenche uma coleção predefinida de objetos visuais e painéis no Power BI.
Existem aplicativos para todos os tipos de serviços on-line.
A imagem a seguir mostra uma página de aplicativos disponíveis para diferentes serviços on-line, em ordem alfabética. Essa página é mostrada quando você seleciona o botão Obter na caixa Serviços (mostrada na imagem anterior).
Como é possível ver na imagem a seguir, há muitos aplicativos para escolher.
Atualizar dados no serviço do Power BI
Você também pode optar por atualizar o conjunto de dados para um aplicativo ou outros dados usados no Power BI.
Para definir as configurações de atualização, selecione o ícone de atualização da agenda para o conjunto de dados a atualizar. Em seguida, use o menu que aparece.
Você também pode selecionar o ícone de atualização (o círculo com uma seta) ao lado do ícone de atualização da agenda para atualizar o conjunto de dados imediatamente.
A guia Conjuntos de dados é selecionada na página Configurações.
No painel direito, selecione a seta ao lado de Atualização agendada, para expandir essa seção.
A caixa de diálogo Configurações aparece na tela, permitindo que você defina as configurações de atualização que atendam às suas necessidades.
Isso é suficiente para nossa visão rápida do serviço do Power BI!
Há muito mais coisas que você pode fazer com o serviço.
Lembre-se, também, de que há muitos tipos de dados que você pode conectar e todos os tipos de aplicativos, com ambos aparecendo a todo momento.
Quiz
Chegou o momento de responder ao Quiz!
Vamos fazer alguns exercícios para testar os conhecimentos obtidos no curso Introdução à Análise de Dados - Microsoft Power BI?
Leia atentamente a questão, escolha a alternativa correta e clique no botão Confirmar, para obter o feedback, antes de avançar para o próximo exercício.
Boa sorte!
1 - Qual função de dados habilita funcionalidades de análise avançada por meio de relatórios e visualizações?
· Cientista de dados
· Engenheiro de dados
· Analista de dados
Confirmar
2 - Qual tarefade Analista de dados tem um impacto crítico no desempenho da análise e do relatório de dados?
· Modelar
· Analisar
· Visualizar
Confirmar
3 - Qual das opções a seguir é um benefício importante da análise de dados?
· Análise decisiva
· Decisões empresariais informadas
· Relatórios complexos
Confirmar
4 - Qual é o fluxo comum de uma atividade no Power BI?
· Crie um relatório no Power BI móvel, compartilhe-o com o Power BI Desktop, visualize e interaja no serviço do Power BI.
· Crie um relatório no serviço do Power BI, compartilhe-o com o Power BI móvel, interaja com ele no Power BI Desktop.
· Traga dados no Power BI Desktop e crie um relatório, compartilhe-o com o serviço do Power BI, visualize e interaja com relatórios e painéis no serviço e no Power BI móvel.
· Traga dados para o Power BI móvel, crie um relatório e compartilhe-o no Power BI Desktop.
Confirmar
5 - Quais dos seguintes itens são considerados blocos de construção básicos do Power BI?
· Blocos, painéis, bancos de dados, dispositivos móveis.
· Visualizações, conjuntos de dados, relatórios, painéis, blocos
· Visual Studio, C# e arquivos JSON.
Confirmar
6 - Uma coleção de visuais prontos, pré-organizados em painéis e relatórios é chamada de que maneira no Power BI?
· A tela
· Atualização programada
· Um aplicativo
Confirmar
Quiz
Chegou o momento de responder ao Quiz!
Vamos fazer alguns exercícios para testar os conhecimentos obtidos no curso Introdução à Análise de Dados - Microsoft Power BI?
Leia atentamente a questão, escolha a alternativa correta e clique no botão Confirmar, para obter o feedback, antes de avançar para o próximo exercício.
Boa sorte!
1 - Qual função de dados habilita funcionalidades de análise avançada por meio de relatórios e visualizações?
· Cientista de dados
· Engenheiro de dados
· Analista de dados
Parabéns, você acertou!
Um analista de dados usa visuais apropriados para ajudar os tomadores de decisões empresariais a obter insights detalhados e significativos com base nos dados.
2 - Qual tarefa de Analista de dados tem um impacto crítico no desempenho da análise e do relatório de dados?
· Modelar
· Analisar
· Visualizar
Parabéns, você acertou!
Um modelo de dados otimizado e ajustado tem um desempenho melhor e fornece uma melhor experiência de análise de dados.
3 - Qual das opções a seguir é um benefício importante da análise de dados?
· Análise decisiva
· Decisões empresariais informadas
· Relatórios complexos
Parabéns, você acertou!
Um dos principais benefícios da análise de dados é a capacidade de obter insights valiosos dos ativos de dados de uma empresa para tomar decisões empresariais oportunas e ideais.
4 - Qual é o fluxo comum de uma atividade no Power BI?
· Crie um relatório no Power BI móvel, compartilhe-o com o Power BI Desktop, visualize e interaja no serviço do Power BI.
· Crie um relatório no serviço do Power BI, compartilhe-o com o Power BI móvel, interaja com ele no Power BI Desktop.
· Traga dados no Power BI Desktop e crie um relatório, compartilhe-o com o serviço do Power BI, visualize e interaja com relatórios e painéis no serviço e no Power BI móvel.
· Traga dados para o Power BI móvel, crie um relatório e compartilhe-o no Power BI Desktop.
Parabéns, você acertou!
O serviço do Power BI permite que você visualize e interaja com relatórios e painéis, mas não permite que você molde os dados.
5 - Quais dos seguintes itens são considerados blocos de construção básicos do Power BI?
· Blocos, painéis, bancos de dados, dispositivos móveis.
· Visualizações, conjuntos de dados, relatórios, painéis, blocos
· Visual Studio, C# e arquivos JSON.
Parabéns, você acertou!
Blocos de construção do Power BI são visualizações, conjuntos de dados, relatórios, painéis, blocos.
6 - Uma coleção de visuais prontos, pré-organizados em painéis e relatórios é chamada de que maneira no Power BI?
· A tela
· Atualização programada
· Um aplicativo
Parabéns, você acertou!
Um aplicativo é uma coleção de visuais prontos, pré-organizados em painéis e relatórios. Pode obter aplicativos que se conectam a muitos serviços online com o AppSource.
Recapitulando
Reveja os principais temas estudados neste curso:
· Dados e Informações
· Visão Geral da Análise de Dados
· Tarefas de um Analista de Dados
· Categorias da Análise de Dados
· Funções Exercidas por um Analista de Dados
· O uso do Power BI
· Blocos de construção
· Tour e uso do
serviço do Power BI
· Você finalizou o curso Introdução à Análise de Dados - Microsoft Power BI!
· Esperamos que você possa colocar em prática todo o conhecimento adquirido neste curso!
· Vemos você, em breve, em outros cursos da Escola Virtual.