Aula 2 - Power Bi

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ESCOLA SENAI ANTONIO DEVISATE
SÃO JOSÉ DO RIO PRETO
Criação de Dashboards com Power BI
O QUE É O POWER BI?
O QUE É O POWER BI?
POWER BI
Power BI é uma poderosa ferramenta de Análise de Dados desenvolvida pela 
Microsoft. Ele permite a criação de relatórios e análises avançadas de uma forma 
rápida, objetiva e muito visual, por meio de gráficos, tabelas, filtros interativos, dentre 
outras coisas.
Como principal diferencial (especialmente em relação ao Excel), também é possível 
compartilhar Online os seus relatórios criados no Power BI de forma simples, 
facilitando muito mais a visualização por parte dos usuários finais.
O Power BI vem para mudar completamente a forma de se analisar e visualizar os 
dados, nosso objetivo é de esclarecer os principais conceitos desta ferramenta e 
tornar os insights do dia-a-dia de forma mais aplicável - (tirar a ideia do papel e 
transformar em resultados).
POWER BI - FERRAMENTAS
Hoje temos o Power BI, em três versões:
• Desktop – Pode ser baixada e instalada gratuitamente, todo desenvolvimento ser 
realizado em seu próprio computador e apresentado dele.
• Mobile – Permite exibir dashboards e realizar análises de formas rápidas, 
dependendo da ocasião, não recomendado para fase de desenvolvimento.
• Web – Permite Criar, Visualizar e utilizar recursos extra e já compartilhar o dash 
através de sua conta Microsoft (habilitada com o serviço do Power BI).
POWER BI - FERRAMENTAS
POWER BI - OBTENÇÃO DE 
DADOS 
POWER BI - EDITOR
POWER BI - EDITOR
POWER BI E PL-900
O Power BI, faz parte de uma gama de produtos da Microsoft chamada Power 
Platform, e junto com esses demais produtos agora temos a certificação PL900.
Case Power Plataform
https://www.youtube.com/watch?v=oqsgvrxWoYs
https://www.youtube.com/watch?v=oqsgvrxWoYs&ab_channel=Lu%C3%ADsGustavoSerra-Excel%C3%AAnciaemPowerBI
PLATAFORMAS
2022 2023
DEFINIÇÕES: O QUE SÃO 
DADOS?
O QUE SÃO DADOS?
Valores usados para registrar informações, que geralmente representam entidades
com um ou mais atributos.
Usamos dados para lidar com uma realidade que é complexa. Ou seja, eles não são 
representações objetivas ou infalíveis desta realidade. Pelo contrário, os dados podem 
estar sujeitos a diversos tipos de erros ou variações, desde a coleta, passando pelo seu 
tratamento, análise e até a visualização dos dados em gráficos ou mapas. 
Os dados são “números”, fatos não processados. Exemplo: O registro do clima, as 
notas de uma turma na escola, métricas de vendas, a quantidade e duração das 
ligações feitas por um celular,
O QUE SÃO DADOS?
Como descrever os dados relacionados a imagem abaixo?
Seeing AI/Sullivan+
QUAIS SÃO OS TIPOS DE 
DADOS?
DADOS ESTRUTURADOS
Dados estruturados são aqueles que, desde a elaboração da estrutura, são pensados 
estritamente com uma finalidade. 
Ou seja, possuem estrutura rígida e previamente definida. 
A exemplo disso, quando um banco de dados estruturados é estabelecido, isso é feito 
de forma específica e não aceita informações diferentes. 
Ou seja, se foi desenhado para receber dados numéricos, o banco não aceitará outros 
formatos. 
DADOS NÃO 
ESTRUTURADOS
Os dados não estruturados são aqueles que compreendem cerca de 80% deste 
universo.
Diferentemente do primeiro, não requer estruturas bem definidas, ou padronizadas e 
podem ser compostos por elementos diversos, comuns ao cotidiano das pessoas. 
É o caso de fotos, áudios, vídeos, textos, emojis, etc. 
Por não ter uma estrutura padronizada, o uso de dados não estruturados requer uma 
observação um pouco mais apurada. 
DADOS 
SEMIESTRUTURADOS
As classificações destinadas aos dados dizem muito sobre seus comportamentos. 
Dessa forma, nos semiestruturados há uma combinação de características de dados 
estruturados e dados não estruturados. É como se falássemos que o dado 
semiestruturado tem menos controle do que o estruturado e mais rigidez (menos 
confusão) do que os não estruturados. 
A exemplo desse tipo de dados podemos citar o código HTML que, ao mesmo tempo, 
não limita a quantidade de informações que você quer e pode coletar, e ainda 
hierarquiza seus documentos por meio de elementos semânticos. Há também, dentro 
desse espectro, padrões para intercâmbio de dados usando XML e equivalentes.
COMPARAÇÃO DOS TIPOS 
DE DADOS?
Assim, quando se compara a questão de flexibilidade e escalabilidade de dados, os 
estruturados, por dependerem de esquemas e serem relacionais, não tem flexibilidade 
mas são mais escaláveis, enquanto os não estruturados são muito flexíveis, mas, 
menos escaláveis e, por fim, os semiestruturados se enquadram no meio termo. 
COMO OS DADOS SÃO 
ARMAZENADOS?
TIPOS DE BANCOS DE 
DADOS
BD RELACIONAL E NÃO 
RELACIONAL
Bancos de dados relacionais como MySQL, PostgreSQL e SQLite3 representam e 
armazenam dados em tabelas e filas. Eles são baseados em um ramo da teoria do 
conjunto algébrico conhecido como álgebra relacional. Bancos de dados 
não-relacionais como o MongoDB representam dados em coleções de documentos 
JSON.
Se você estiver lidando com uma quantidade fenomenal de dados, a complexidade do 
banco de dados relacional e das queries necessárias também vai crescer na mesma 
proporção. Nessa situação, talvez você precise considerar a possibilidade de utilizar 
um base de dados não relacional. Uma base de dados não relacional pode armazenar 
dados sem uma mecânica explícita e estruturada para vincular dados de diferentes 
tabelas uns aos outros.
DEFINIÇÕES: O QUE É BI?
BUSINESS INTELLIGENCE
BI ou Inteligência de Negócio, também conhecido como Self Service BI, coletar os 
dados da empresa, estruturar de forma fácil para agilizar as tomadas de decisões e 
que sejam assertivas. Exemplificando como está o atingimento das metas, 
comparativo de crescimento ano x ano, mês x mês.
Utilizar os dados para entender clientes, traçar estratégias e acelerar resultados de 
negócio. Não é à toa que empresas com capacidade analítica avançada têm clientes 
mais satisfeitos e são mais produtivas, eficientes e lucrativas.
BI
BI (Inteligência 
de negócio)
Conjunto de 
técnicas e 
conceitos
Coleta de 
dados
Organização e 
análise
Monitorament
o
SUPORTE A 
TOMADA DE 
DECISÃO
Decisão com 
base em 
indicador
Compartilham
ento e 
medição
Planejar o 
futuro
DEFINIÇÕES: SELF SERVICE 
BI
TRANSFORMAÇÃ
O (ETL)
MODELAGEM 
(RELACIONAMEN
TOS)
ANÁLISES 
(CÁCULOS – DAX) 
RELATÓRIOS 
(DASHBOARDS)
ETL
Extract - Nessa etapa extraímos as informações que iremos trabalhar da base de 
dados. OLTP - Processamento de Transações Online.
Transform - É a transformação dos dados extraídos ou melhor é adaptar os dados para 
nossa utilização. OLAP - Capacidade para manipular e analisar um grande volume de 
dados sob múltiplas perspectivas.
Load - Após a transformação iremos carregar os dados para nosso modelo.
ETL
ETL X ELT
1 – Flexibilidade 
linguagem 
2 – Custo menor
3 – Complexidade
4 – Recarregar 
alterações
1 – Redundância 
de dados
2 – Escalabilidade
3 – Pipeline ágil
4 – Flexibilidade 
self-service BI
MODELAGEM DE DADOS
Relacionamento dos dados de diversas fontes de entrada: SQL, Excel, Listas, etc...
ANÁLISES - CALCULOS
Cálculos de otimização dos indicadores e medidas mais avançadas (soma, média, min, 
max, contagem, concatenação e etc...).
DAX – Data Analysis Expressions - Expressões de análise de dados (Power BI)
DASHBOARDS
Indicadores de personalizados para a tomada de decisão (KPI)
Exemplos de dashboard
Canal do Youtube
Google Ads
Google Search Console
Google Analytics
Dashboards Powerbi
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/1ifvnRAcXI8XzkLX1NBBjApcAkaci7BOc/preview
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/0B_U5RNpwhcE6ckdmZEJ0ZDJXUnM/preview
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/0B_U5RNpwhcE6QXg4SXFBVGUwMjg/preview
https://lookerstudio.google.com/u/0/reporting/0B_U5RNpwhcE6SF85TENURnc4UjA/preview
https://community.powerbi.com/t5/Data-Stories-Gallery/bd-p/DataStoriesGallery
DEFINIÇÕES: DATAWAREHOUSE
DATA WAREHOUSE
DATA WAREHOUSE
É a transformação das fontes de dados em bases analíticas, o foco principal é otimizar 
e aumentar velocidade de utilização da informação.
Durante a construção temos dois tipo de tabelas que absorvem as bases que são as 
tabelas Fato e Dimensão.
Tabela Fato
• Tabela de acontecimentos/eventos;
• Contém valores numéricos;
• Histórico de Dados;
• Colunas de ID, Data e Valores;
Tabela Dimensão
•Descreve os fatos;
•Cada linha é um valor único (o ID);
•Descrevem o porque, quem, onde, 
quando e como os fato ocorreram.
DATA WAREHOUSE
DATA WAREHOUSE
Funções de um Data Warehouse
O data warehouse funciona como um repositório. Ajuda as organizações a evitar o 
custo de sistemas de armazenamento e dados de backup em nível corporativo. As 
funções proeminentes do data warehouse são:
• Limpeza de Dados; 
• Integração de Dados;
• Mapeamento de Dados;
• Extração de dados;
• Transformação de Dados;
• Carregamento de dados;
DATA MART
Subseção do Data Warehouse
• Normalmente tem as mesmas 
características;
• Voltado a um assunto ou departamento 
específico da organização;
• Foi lançado em Maio/2022 e está na 
versão preview (pode ser que seja um 
serviço cobrado pela Microsoft).
O que é um Data Warehouse
https://youtu.be/Q81zwSmaJo0
https://youtu.be/Q81zwSmaJo0
DEFINIÇÕES: BIG DATA
BIG DATA
• É a área de conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a 
partir de um grande volume de dados para serem analisados por sistemas 
tradicionais.
• É o atual cenário que vivemos;
• ML e AI;
• Atuação de todos profissionais de dados: Analista de Dados, Cientista de Dados, 
Engenheiro de Dados e Engenheiro de ML (machine learning). 
BIG DATA
• Volume (Nuvem);
• Variedade (Dados não estruturados);
• Velocidade (Processamento escalável);
• Veracidade (Confiabilidade);
• Valor (Fontes e qualidade);
• Ex. Ferramentas de predição.
BIG DATA
https://www.youtube.com/watch?v=hEFFCKxYbKM&t
https://www.youtube.com/watch?v=hEFFCKxYbKM&t=312s&ab_channel=Nerdologia
POWER BI – DADOS X 
INFORMAÇÃO
“Enquanto os dados podem ser meros 
números, fatos não processados, a 
informação é o que dá sentido ao que 
foi analisado. Os dados não são 
específicos, ao contrário da 
informação, que é um significado 
detalhado a partir do trabalho com 
elementos mais brutos.”
PROFISSIONAL DE DADOS
BIG DATA (ATIVIDADE)
Quais são as tendências de big data para 2023?
https://blog.indicium.tech/10-principais-tendencias-big-data-2021/
ESCOLA SENAI ANTONIO DEVISATE
SÃO JOSÉ DO RIO PRETO
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