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Analisando dados com Power BI
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Sobre o curso 
Esta seção fornece uma breve descrição do curso, audiência, pré-requisitos sugeridos e objetivos do curso. 
Descrição do curso 
 
Nota: Esta versão do curso é construída com a versão RTM do SQL Server 2016 e substitui a revisão A 
construída no CTP3. 
 
Este curso de dois dias fornece aos alunos conhecimentos e habilidades para analisar dados com o Power BI. 
Público 
O público principal deste curso são profissionais de BI que precisam analisar dados utilizando o Power BI. O 
público secundário para este curso são usuários comerciais tecnicamente proficientes. 
Pré-requisitos para estudantes 
Além da sua experiência profissional, os alunos que frequentam este treinamento já devem ter o seguinte 
conhecimento técnico: 
 Conhecimento básico do sistema operacional Microsoft Windows e sua funcionalidade principal. 
 Conhecimento básico da topologia do esquema do data warehouse (incluindo esquemas de estrelas e flocos de neve). 
 Algumas exposições a conceitos básicos de programação (como looping e ramificação). 
 É desejável a conscientização das principais prioridades comerciais, como receita, rentabilidade e contabilidade financeira. 
 Familiaridade com os aplicativos do Microsoft Office - especialmente o Excel. 
Objetivos do Curso 
Após concluir este curso, os estudantes serão capazes de: 
 Descrever os principais recursos de uma solução self-service BI 
 Descrever o BI de energia e suas fontes de dados 
 Modelar, moldar e combinar dados 
 Descrever visualizações de dados de BI de energia 
Elementos do Curso 
 Módulo 1: Introdução às soluções de BI de autoatendimento 
 Módulo 2: Apresentando o Power BI 
 Módulo 3: Dados Power BI 
 Módulo 4: Moldando e Combinando os Dados 
 Módulo 5: Modelando Dados 
 Módulo 6: Visualização de Dados Interativos
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Módulo 1 
Introdução às soluções de Self-Service BI 
Conteúdos: 
Visão Geral 
Aula 1: Introdução à Business Intelligence 
Aula 2: Introdução à Análise de Dados 
Aula 3: Introdução à Visualização de Dados 
Aula 4: Visão Geraç de Self-Service BI 
Aula 5: Considerações para Self-Service BI 
Aula 6: Ferramentas Microsoft para Self-Service BI 
Lab: Explorando uma solução de BI Empresarial 
Conclusão e Revisão dos Módulos 
 
 
Visão Geral 
Business Intelligence (BI) é um termo que se tornou cada vez mais comum nos últimos anos. Juntamente com 
grandes dados, mineração de dados, análises preditivas, ciência dos dados e administradores de dados, o BI agora 
faz parte do vocabulário empresarial. Muito do impulso por trás disso é a necessidade de as organizações lidarem 
com conjuntos de dados cada vez maiores. Agora é normal ter bancos de dados que contenham milhões de linhas, 
exigindo gigabytes, terabytes ou mesmo petabytes, de espaço de armazenamento. Os dados não são mais 
confinados a uma sala de servidores no local; ele está hospedado na nuvem, os feeds são retirados de provedores 
de terceiros, conjuntos de dados públicos estão disponíveis gratuitamente e as interações de redes sociais geram 
conjuntos de dados em constante expansão. 
O relatório e a análise certamente não são um novo conceito para os negócios, mas a diferença entre a análise de 
dados feita hoje, em comparação com cinco ou 10 anos atrás, é imensa. As organizações agora precisam de BI para 
ver não só o que foi feito no passado, mas também mais do que está por vir. Há uma enorme quantidade de dados 
para reunir e compor em relatórios. Adicione a isso uma crescente necessidade de dados para oferecer números 
atualizados, para que as empresas possam reagir mais rapidamente às tendências em mudança nos mercados e nas 
indústrias. As empresas que podem reagir rápido e prever tendências a curto prazo para fornecer produtos e serviços 
onde há demanda do consumidor, têm as melhores chances de sobrevivência em nosso mundo moderno e altamente 
competitivo. Com o aumento de grandes dados, há uma necessidade crescente de analistas de dados que podem 
tirar esses dados e encontrar os pontos críticos dentro de uma infinidade de informações. 
Objetivos 
Depois de completar este módulo, você poderá: 
 Descrever as tendências em BI 
 Descrever os processos de analise de dados no Power BI. 
 Usar as visualizações de teclas no Power BI. 
 Descrever o raciocínio para o self-service BI. 
 Descrever as considerações para self-service BI. 
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 Compreender como os produtos Microsoft podem ser usados para implementar uma solução de BI.
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S 
Aula 1 
Introdução ao Business Intelligence 
 
Esta lição apresenta os conceitos que compõem BI. Você explorará cenários para o uso de BI e como as 
tendências atuais afetam o uso do BI, juntamente com as funções do projeto e os modelos de dados. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você poderá: 
 Compreender cenários de BI. 
 Veja como as tendências em soluções de dados e relatórios impactaram o BI. 
 Descreva as funções do projeto dentro do BI. 
 Explicar como funcionam os modelos de dados de BI da empresa. 
 
Cenários Business Intelligence 
Grandes dados foram uma grande novidade há algum tempo. Desde o surgimento da Internet, das redes sociais e do 
rápido crescimento do comércio eletrônico, mais e mais dados estão sendo gerados, reunidos e analisados. 
Supermercados e lojas de varejo oferecem cartões de loja, cartões de fidelidade ou cartões de recompensa - 
dependendo de como eles querem rotulá-lo - porque eles querem acompanhar os hábitos de gastos e usar esses 
dados para vender você mais. Eles coletam os dados, analisam o que você gosta de comprar e, em seguida, 
oferecem incentivos para atraí-lo a comprar mais do mesmo, ou similar. Enquanto isso, seus hábitos online são 
monitorados por cookies, e 
as propagandas aparecem em sites, tentando você a comprar algo que você pode ter pesquisado anteriormente. 
Relatórios 
Extrair dados do banco de dados da sua empresa e apresentá-lo em relatórios certamente não é um fenômeno novo. A 
maioria das organizações, qualquer que seja seu tamanho, use alguma forma de relatório como um reflexo de seu 
desempenho em seu setor. Até recentemente, a maioria das organizações estava feliz com relatórios finais e anuais, 
como um reflexo retroativo de seu desempenho. O relatório moderno ainda precisa disso, mas também deve olhar para 
o futuro e prever onde e como vender mais, aumentando o volume de negócios e reduzindo a linha de fundo. 
Tradicionalmente, os relatórios foram elaborados por chefes de departamento e, em seguida, dados aos diretores para 
orientar sua tomada de decisão. Dados organizacionais, ou business intelligence, foram o privilégio de alguns. Por 
exemplo, os relatórios mostram métricas - quanto vendemos no mês passado? Quantos clientes novos adquirimos este 
ano? Quantas menções recebeu nossa última promoção nas mídias sociais? Um relatório pode fornecer respostas às 
questões que a organização precisa para tomar decisões. Os relatórios podem ser contidos em planilhas, ou criados 
usando uma ferramenta visual, e distribuídos em um horário regular diário, semanal ou outro. Refletindo sobre o 
desempenho passado é uma tarefa que vale a pena, mas os relatórios modernos também devem prever o futuro. 
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Análise 
A análiseé o processo de avaliação de dados para encontrar insights. A análise de dados deve responder a 
perguntas e oferecer orientação na tomada de decisões. Os dados são extraídos da fonte e depois são limpos, 
modelados e transformados até que possam ser adequadamente apresentados em um relatório. O relatório pode ser 
uma tabela simples em uma planilha, ou uma solução visual e dinâmica, colorida, mas a forma como os dados são 
apresentados afeta a análise e as conclusões extraídas. Por exemplo, você pode apresentar dados em um gráfico 
de colunas, mas não observar os padrões nesses dados até que você use um tipo diferente de gráfico - como um 
mapa ou gráfico de dispersão - e descobrir clusters de comportamento como resultado da localização geográfica ou 
outliers que estão desviando resultados. 
Com tantos dados para análise e mudanças constantes nas tendências do consumidor e do mercado, os dados 
modernos têm uma vida útil limitada. Os dados rapidamente se tornam desatualizados, então o processo de análise 
está em andamento. No entanto, com dados maiores para analisar, mais perguntas podem ser feitas. Com um 
aumento nos conjuntos de dados publicamente disponíveis, incluindo mudanças populacionais, dados 
socioeconômicos, padrões climáticos e mudanças climáticas, os dados corporativos podem ser analisados em um 
pano de fundo de estatísticas relevantes. 
Colaboração 
Os dados são generosamente gerados e consumidos. Não é mais retido e controlado por um punhado de tomadores 
de decisão em uma organização; em vez disso, é usado em todos os níveis, o que significa que os colegas podem 
reagir aos dados e mudar o curso do trabalho. A informação é fundamental para empresas de todos os tamanhos e 
em todas as indústrias, com os trabalhadores da informação que precisam colaborar e compartilhar dados e 
resultados. O Microsoft Excel tem sido a ferramenta dominante do usuário. As planilhas de usuários são criadas, 
compartilhadas, publicadas, alteradas, enviadas por e-mail, impressas, salvas e distribuídas sem controle de versão 
ou adesão a políticas de segurança. À medida que as planilhas são compartilhadas e alteradas, e compartilhadas 
novamente, os analistas funcionam a partir de conjuntos de dados diferentes, vêem resultados diferentes e chegam 
a conclusões diferentes. Para colaborar e trabalhar de forma coesa, os analistas devem ser capazes de sincronizar 
seu trabalho em equipe. 
 
Tendências em Business Intelligence 
The possibilities for analysis grow in line with the increasing number of data sources, and expanding volumes of data. 
With Microsoft SQL Server 2016 offering in-memory analytics, data does not have to be moved outside of the database, 
and organizations can perform real-time operational analytics. The BI trend is moving away from analyzing past data 
only, to analyzing real-time data, and using historical data to predict the future. 
Relatórios e análises no Self-Service 
Pode-se argumentar que o BI de auto-atendimento existe, já que as planilhas entraram pela primeira vez no 
software mercado, permitindo que os usuários criem números em suas mesas. A adoção quase universal do 
Microsoft Excel permitiu que essa tendência continuasse. Com a integração recente das quatro ferramentas 
elétricas - Power Pivot, Power Query, Power View e Power Map-Excel, os usuários podem adquirir dados de uma 
infinidade de fontes e, em seguida, modelar, transformar e apresentar esses dados em visualizações sofisticadas. A 
atração do Excel e suas ferramentas elétricas é a independência que oferece aos usuários empresariais. Se os 
usuários puderem acessar os dados de que precisam, eles podem começar a moldar e formatar esses dados e criar 
relatórios para sua própria especificação. 
 
O uso de uma solução de relatório mais sofisticada geralmente requer um desenvolvedor de relatórios dedicado e 
um longo processo para enviar um requisito de recursos para a TI e esperar que o relatório seja desenvolvido e 
publicado - apenas para encontrá-lo não entrega os dados certos. E assim começa outro longo processo de enviar 
um pedido de alteração e aguardando que o desenvolvedor do relatório faça as mudanças. Dar aos usuários 
acesso aos dados significa que eles podem ver o que está disponível para análise e permite que eles decidam o 
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que é útil. O atraso na espera de um relatório não só frustra os usuários e retém seu trabalho, mas também atrasa 
a tomada de decisões ea capacidade de as organizações reagirem a circunstâncias em mudança. 
 
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Adoção crescente de BI por uma maior variedade de organizações 
O BI não é mais a reserva de grandes organizações com grandes orçamentos para lançar em projetos de data 
warehousing. Qualquer empresa que opera na web reúne informações sobre os hábitos de consumo de seus clientes, 
os produtos que eles visualizaram e suas decisões de compra. Agora parece que a nossa presença on-line, 
melhorada através da proliferação de dispositivos móveis, é monitorada continuamente, com todos os nossos 
movimentos e preferências armazenados para análise. Para ser mais eficiente e, portanto, mais competitivo, as 
organizações de todos os tamanhos devem reunir dados até certo ponto. No entanto, reunir esses dados não é útil a 
menos que seja convertido em informações acionáveis. Além de aumentar os volumes de dados, a disponibilidade de 
soluções mais baratas e mais fáceis de usar ajudou a impulsionar o mercado, o que significa que organizações com 
até mesmo o menor orçamento podem dedicar algum nível de recursos ao BI. 
Disponibilidade de soluções out-of-the-box 
As organizações podem licenciar soluções de BI sofisticadas dos principais fornecedores do mercado, incluindo 
Tableau, Qlik, Pyramid Analytics, Microsoft, Oracle, IBM, SAP, SAS e muito mais. Você pode usar essas soluções 
para criar relatórios altamente visuais. Ao se conectar a uma variedade de fontes de dados, você pode criar relatórios 
e painéis. No entanto, dependendo do fornecedor, muitas das principais soluções exigem licenças de servidor e 
cliente caras, além de usuários treinados que podem criar os relatórios. 
 
Funções em projetos de Business Intelligence 
O desenvolvimento de uma solução de BI requer muito planejamento e planejamento imediato para garantir que o 
projeto permaneça no alvo e se concretize sem grandes problemas. A equipe de projeto de BI compreende uma 
série de funções. Se for um novo projeto, o gerente do programa pode contratar e instruir um arquiteto de dados e 
um arquiteto técnico - depois que grande parte do seu planejamento estiver completo, os desenvolvedores de BI 
serão contratados. Isso depende da organização, quantos projetos estão em andamento, e se a equipe contratada 
deve fornecer recursos extras. 
Gerente do programa 
O gerente do programa é responsável pela estratégia de BI organizacional e entrega, muitas vezes coordenando 
vários projetos a qualquer momento. O gerente do programa é o líder geral do departamento de BI e, embora o 
papel não seja técnico, ele requer uma compreensão do assunto, dos requisitos do negócio e da compreensão da 
terminologia técnica. O papel principal de um gerente de programa inclui: 
 Adquirir financiamento para projetos. 
 Criando orçamentos. 
 Participar com as partes interessadas para determinar os requisitos. 
 Analisando o impacto do projeto em produção. 
 Comunicação de visão para usuários finais e partes interessadas. 
 Ser responsável por construir equipes e contratar novos funcionários. 
 Encomendar avaliação de risco. 
 Estabelecendo padrões e assegurando que estes sejam atendidos. 
 Estabelecimento de prioridades de projetos e criação de prazos. 
 Gerenciandoas expectativas de usuários e partes interessadas. 
 Fornecer atualizações de status. 
 Medição do desempenho. 
 
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Arquiteto de dados 
Como o gerente do programa, o arquiteto de dados é responsável por vários projetos, combinando conhecimento 
comercial e técnico para moldar as soluções de BI. Os dados devem ser arquitetados e apresentados em um projeto 
que a organização possa entender. O papel principal do arquiteto de dados inclui: 
 Desenvolvimento da arquitetura de dados da organização. 
 Analisando os requisitos de dados e planejando os futuros requisitos de mudança. 
 Execução de modelagem lógica de dados. 
 Implementando bancos de dados. 
 Resolver problemas entre diferentes sistemas e diferentes fontes de dados. 
 Gerenciamento de dados mestre e ligação com o administrador de dados. 
Arquiteto Técnico 
O arquiteto técnico deve se comunicar com os desenvolvedores de BI e com a equipe de operações para garantir 
que o ambiente de BI esteja configurado corretamente. Esse papel é menos útil do que o desenvolvedor de BI, mas 
requer uma profunda compreensão tecnológica. O papel principal do arquiteto técnico inclui: 
 Avaliando o ambiente de BI existente. 
 Avaliação de tecnologias de desenvolvimento. 
 Decidir sobre as tecnologias de desenvolvimento apropriadas e justificar as decisões para o gerente do 
programa. 
 Projetando a arquitetura dos processos extrair, transformar e carregar (ETL). 
 Desenvolver o plano de recuperação de desastres (DR). 
 Interfaz com operações e equipes DBA. 
Desenvolvedor BI 
A função de desenvolvedor de BI pode incluir ETL, data warehouse (DW) e desenvolvimento de relatórios. 
Dependendo do tamanho da organização e da estrutura da equipe, um desenvolvedor pode se especializar em um 
aspecto, ou pode desempenhar um ou mais papéis, mas é provável que haja uma sobreposição entre pelo menos 
dois. O papel principal de um desenvolvedor de BI inclui: 
 Projetando pacotes ETL para carregar dados em uma área de teste. 
 Construindo pacotes ETL que executam transformações de dados na área de teste. 
 Escrever pacotes ETL para carregar os dados transformados no data warehouse. 
 Criando e gerenciando horários de trabalho ETL. 
 Monitorando o processo ETL para problemas de desempenho e falhas. 
 Problemas de depuração no processo ETL. 
 Desenvolvimento do banco de dados do data warehouse. 
 Resolver problemas de dados. 
 Construindo cubos. 
 Projetando e desenvolvendo relatórios. 
 Escrevendo código para extrair dados do data warehouse. 
 Criando um cronograma para publicação e distribuição de relatórios. 
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Modelos de dados de BI corporativos 
A modelagem de dados corporativos é a criação de uma visão consistente dos elementos de dados e suas relações 
na organização. Quando mais de um modelador de dados está trabalhando no modelo, é importante que as normas e 
as convenções de nomeação sejam criadas e aderidas. Os dados podem ser importados de diferentes sistemas, 
portanto, as convenções de nomenclatura provavelmente variam de acordo com as fontes. Essa inconsistência deve 
ser abordada durante o processo de modelagem. Se o modelo compreender um data warehouse, as convenções de 
nomenclatura devem ser usadas para as tabelas de fato, pesquisa e histórico. Além disso, as convenções pode ser 
aplicado a colunas para denotar chaves, códigos e identificadores. O modelo pode consistir em um número de áreas 
temáticas, refletindo diferentes departamentos da organização. 
Modelagem de dados 
Um modelo de dados é uma representação visual de como os dados serão estruturados em um banco de dados. Se 
o banco de dados for um banco de dados OLTP, os dados serão normalizados para reduzir os valores repetidos e 
garantir que uma entidade tenha somente os atributos que pertencem a ele. Isso leva ao melhor desempenho para 
transações aleatórias, pequenas e isoladas. Um data warehouse desnormaliza os dados, de modo que o banco de 
dados executa otimamente para relatórios. 
Um modelo de dados compreende um design lógico e um design físico. Existem duas abordagens para modelagem 
de dados: uma abordagem de cima para baixo ou uma abordagem de baixo para cima. Em uma abordagem de cima 
para baixo, o modelo é criado através da compreensão dos requisitos de negócios. A abordagem de baixo para cima 
cria um modelo a partir de bancos de dados existentes. Um modelo é apenas uma representação do banco de dados, 
portanto, conterá objetos como tabelas, colunas e relacionamentos que podem ser visualizados. Um desenvolvedor 
de banco de dados usa o modelo para desenvolver o banco de dados físico. 
Modelos semânticos 
Um modelo semântico é um modelo de dados que inclui informações para dar significado aos dados. A informação 
semântica deve permitir que o modelo se descreva. Os modelos semânticos ajudam a criar consistência. O conjunto de 
dados de um modelo semântico usa estruturas inerentes, enquanto que em um banco de dados, o contexto de dados é 
definido através de suas relações com outros dados. Os modelos de dados semânticos representam entidades do 
mundo real, como Cliente, Loja ou Empregado. Um modelo relacional quebra entidades em partes, enquanto o modelo 
semântico usa a entidade para se representar completamente. 
Pergunta: como sua organização aborda o BI? Essa é uma parte importante da estratégia corporativa? 
Quais as soluções de BI que sua organização usa? O Excel é usado como uma ferramenta de 
autoatendimento? O que você acha que são os principais problemas com a abordagem da organização em 
relação ao BI? 
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Aula 2 
Introdução à análise de dados 
 
Esta lição quebra os componentes da análise de dados. Ele analisa o uso de consultas para extrair dados de uma 
variedade de fontes de dados, usando transformações para tornar os dados importados mais fáceis de trabalhar e 
usando visualizações para apresentar dados. 
Objetivos 
 Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
 Descreva como usar fontes de dados no BI. 
 Compreender como usar consultas para extrair dados de fontes de dados. 
 Explique por que as transformações são necessárias. 
 Use visualizações para apresentar dados. 
 
Data Sources 
Uma fonte de dados é a localização ou o repositório para os dados que você importa em seu data warehouse ou 
ferramentas de relatório. Em um cenário tradicional de armazenamento de dados, um pacote ETL extrai os dados 
alterados do banco de dados operacional e o carrega em uma área de teste, antes de aplicar transformações para 
preparar os dados para carregar no data warehouse. Os bancos de dados de processamento transacional online (OLTP) 
são projetados para acesso aleatório e são extremamente rápidos para pequenas transações. Eles funcionam pior nas 
agregações, enquanto um data warehouse foi projetado para tornar este um processo mais rápido. Extraindo dados de 
sistemas operacionais, remodelação, transformação e aplicação de agregações nos dados. O armazém é um longo 
processo que requer recursos e recursos consideráveis em uma organização de qualquer tamanho. Os dados na 
memória e a análise operacional em tempo real têm a vantagem de que os dados não precisam ser extraídos para uma 
localização secundária, porque o processamento na memória foi projetado para um desempenho ideal e pode lidar 
melhor com as agregações. 
No entanto, os dados que uma organização quer analisar normalmente não se limitam a um servidor de banco de dados 
local. O mundo on-line em que os serviços de terceiros e os conjuntosde dados publicamente disponíveis interagem 
com as operações comerciais agora faz parte da paisagem de dados regulares. Os limites de dados se expandiram para 
locais diferentes na nuvem. Fontes de dados que você provavelmente adicionará aos seus relatórios, incluem: 
 Bancos de dados On-Premises 
Apesar da tendência atual de mover bancos de dados para a nuvem, a maioria das organizações possui alguns dados 
locais. Estes podem incluir seus servidores Microsoft SQL, incluindo bancos de dados SQL Server Analysis Services 
(SSAS), Active Directory (AD), Exchange e Access. Sua organização também pode usar outros bancos de dados 
principais da indústria, incluindo Teradata, Oracle, MySQL, Sybase, IBM DB2, SAP HANA e PostgreSQL. 
 Bases de dados na nuvem 
A Cloud está se tornando uma escolha cada vez mais popular, com a Microsoft oferecendo uma ampla gama de 
serviços da nuvem Azure. Estes incluem o banco de dados Azure SQL, o Azure SQL Data Warehouse, o Azure 
Marketplace, o Azure HDInsight, o Azure Blob Storage, o Azure Table Storage, o Azure DocumentDB e o Azure 
Data Lake Store. 
 Software como Provedor de Serviços 
As organizações estão se voltando cada vez mais para os provedores de Software como Serviço (SaaS), como 
uma opção mais econômica do que o desenvolvimento de soluções internas. Sua organização pode usar soluções 
de terceiros, como Facebook, Marketo e MailChimp, ao lado de Bing, Google Analytics, GitHub e Zendesk. Ser 
capaz de usar os dados gerados a partir desses serviços é importante para reunir uma imagem completa da 
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atividade em seus dados. 
 Arquivos 
A maioria das organizações possui dados em planilhas e é provável que os dados estejam armazenados no 
formato Excel ou CSV. JSON e XML são linguagens populares para trocar dados entre sistemas e devem ser 
suportados pela sua solução de BI como fonte de dados. Além disso, os usuários empresariais podem ter dados 
armazenados em formato de texto, o que exige a importação na solução de BI. 
 
Queries 
Você usa consultas para extrair dados de suas fontes de dados. Se você se conectou a um banco de dados, as consultas 
especificam as tabelas e as colunas que deseja exportar para sua solução de BI. Sua solução de BI pode oferecer a opção 
de importar tabelas inteiras ou escrever uma consulta para especificar as colunas que deseja. Se você estiver se conectando 
a um banco de dados, como o SQL Server, o uso de procedimentos armazenados para consultar os dados é uma opção 
preferível. Um procedimento armazenado é uma consulta que está armazenada no servidor. 
Os procedimentos armazenados são mais eficientes que as consultas específicas e únicas, porque o SQL Server cria uma 
plano de execução, que reutiliza sempre que o procedimento é chamado. Este plano executa a melhor maneira de recuperar 
os dados, resultando no retorno de resultados mais rápido possível. Eles também podem ser usados por outros colegas; o 
código de compartilhamento impede a duplicação de esforços. 
Dependendo do seu papel dentro da organização, você pode depender de um desenvolvedor de banco de dados para 
escrever as consultas ou procedimentos armazenados para você e, por motivos de segurança, você pode não ter acesso a 
todos os objetos no banco de dados. É importante que você apenas retorna linhas e colunas do banco de dados que você 
pretende usar em seus relatórios. Além disso, a importação de dados desnecessários cria tráfego de rede adicional, e 
também faz com que os conjuntos de dados maiores sejam mais pesados para trabalhar. Você pode realizar algumas 
transformações em suas consultas ou procedimentos armazenados, mas sua solução de BI pode fornecer recursos para 
moldar, formatar e transformar os dados. Se você estiver importando dados de arquivos planos, não poderá consultar os 
dados para ser seletivo sobre quais colunas importar. 
 
Usando DAX 
Se você é um usuário avançado do Excel familiarizado com as fórmulas do Excel, você encontrará as Expressões de 
Análise de Dados (DAX) como sendo as mesmas. Enquanto as fórmulas Excel funcionam a um nível de linha, o DAX é 
usado com conjuntos de dados relacionais. Você já usou o DAX no Power Pivot ou os modelos tabulares do SQL Server 
Analysis Services - DAX agora está disponível no Power BI Desktop. Esta linguagem de fórmulas poderosa evoluiu a 
partir do idioma MDX (Multidimensional Expression) usado para consultar cubos e foi mesclado com as funções do 
Excel. O DAX oferece uma biblioteca de mais de 200 funções, operadores e restrições que significam que você pode 
realizar transformações sofisticadas em seus conjuntos de dados. 
Se você estiver usando o Power BI Desktop para sua solução de BI de autoatendimento, então você pode usar o DAX 
para melhorar os dados que você importa, sem ter que depender dos desenvolvedores para fazer isso por você. Se 
você estiver importando dados que não podem ser alterados até depois de terem sido importados, o DAX novamente 
vem útil. Escrever scripts Transact-SQL ou MDX pode ser complexo e demorado, enquanto o DAX é direto para 
aprender e se aplicar aos seus conjuntos de dados. Por exemplo, você pode usar DAX para concatenar colunas em seu 
conjunto de dados: 
O código a seguir usa DAX para concatenar os campos FirstName e LastName para criar uma nova coluna chamada 
FullName: 
Concatenate the FirstName and LastName Fields Using DAX 
FullName = [FirstName] & " " & [LastName] 
 
O DAX é útil para criar cálculos. No exemplo a seguir, as funções DAX são usadas para multiplicar as vendas atuais em 
1,05, para dar um aumento estimado de cinco por cento, e então o valor é formatado como moeda: 
A seguinte fórmula DAX multiplica o valor de TotalSales em 1.05, para fornecer um valor de vendas de alvo predicado de 
cinco por cento maior do que as vendas do ano atual. Também formata o resultado na moeda local. 
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A seguinte fórmula DAX multiplica o valor de TotalSales em 1.05, para fornecer um valor de vendas de alvo predicado de 
cinco por cento maior do que as vendas do ano atual. Também formata o resultado na moeda local. 
Calcular um aumento de vendas de cinco por cento com o DAX 
Target Sales = CURRENCY(CALCULATE([TotalSales] 1.05)) 
 
 
 
 
 
Data Transformations 
O passo de transformações do processo ETL é muitas vezes o consumo de mais tempo. Os dados extraídos do sistema de 
origem devem ser transformados no formato correto para o carregamento no banco de dados de destino. Quanta transformação 
é necessária depende de quão diferente seja a fonte e os destinos, e também se vários sistemas de origem forem extraídos para 
a área de teste. Mesmo nos processos ETL mais diretos, é provável que algumas transformações sejam necessárias. Os 
metadados devem existir antes que as transformações possam ser aplicadas. Os metadados determinam o que as 
transformações precisam 
ser aplicado aos dados de origem mantidos nas tabelas de teste, para que ele possa ser carregado no banco de dados de 
destino. 
Para informar com precisão sobre os dados, você deve garantir que os valores sejam consistentes se você pretende usá-los 
para filtrar. 
As seguintes transformações são tipicamente aplicadas aos dados: 
Limpando 
Antes de aplicar quaisquer transformações aos seus dados, é uma boa idéia limpar, ou limpar, os dados primeiro. 
Este processo corrige dados sujos, ou o remove para outra área para investigação. Você quer que a qualidade dos 
seus dados seja o mais alta possível. As operações típicas de limpeza podem incluir: 
• Detectando dados sujos à medida que é carregado na área de teste: você aplica uma transformação aos 
dados que podem ser limpos ou filtra os dados sujos em uma tabelaseparada para investigar mais por que 
está incorreto no sistema de origem. 
• Removendo linhas duplicadas. 
• Eliminando linhas incompletas. 
• Realizar testes de lógica para verificar os campos da data, como verificar se uma data é anterior ou 
posterior do que deveria ser possível. Por exemplo, se a data do navio for anterior à data da encomenda, 
esses dados estão sujos. 
• Verifique os campos de endereço e códigos postais estão corretos. 
• Execução de testes de padrões de caracteres para garantir que os números de telefone e os endereços de 
e-mail estejam no formato correto. 
• Registro de valores faltantes que são obrigatórios no banco de dados de destino. 
• A verificação de dados corresponde às regras de negócios. Por exemplo, apenas uma pessoa de vendas 
administra um único cliente. 
Formatando 
Após a limpeza dos dados, você pode aplicar formatação para garantir que os dados de origem sejam compatíveis 
com os dados de destino. Dependendo de como os dados no sistema fonte são brutos, isso geralmente influencia a 
quantidade de formatação que precisa ser feita. As operações típicas de formatação incluem: 
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• Colunas de concatenação. Por exemplo, combinando Nome e Sobrenome em uma coluna de Nome Completo ou 
concatenando Endereço1, Endereço2, Cidade, País e Código Postal em uma coluna de Endereço Completo. 
• Substituindo valores abreviados por palavras completas para permitir uma melhor filtragem. Por exemplo, você pode 
alterar os valores de M, F e U para Masculino, Feminino e Desconhecido, ou S, M, D, W, Único, Casado, Divorciado e 
Viúvo. Os valores Verdadeiros e False são frequentemente armazenados como valores 1 e 0 no banco de dados de 
origem e devem ser convertidos. 
• Alterar o invólucro dos valores de texto. Você pode querer garantir que os códigos do país ou do estado são todos 
maiúsculas, e os nomes e endereços têm o caso do título, com a primeira letra de cada palavra em maiúscula, o resto 
em minúsculas. 
• As datas podem ser formatadas para valores de tempo de data total, para permitir a filtragem em um nível de 
granularidade baixo. O formato das datas geralmente varia bastante entre os sistemas, sem consistência, então você 
precisa estar ciente dos formatos e garantir que os valores de data e hora sejam convertidos no mesmo formato e local. 
 • Os campos de moeda e número devem ser formatados e tratados com cuidado. Certifique-se de que as colunas 
decimais que sofram qualquer arredondamento para cima ou para baixo não desviam figuras e produzem resultados 
inesperados. Se a precisão for crítica, você deve garantir que os valores sejam inseridos corretamente no banco de 
dados de destino. Se os tomadores de decisão não estão preocupados com a precisão e estão satisfeitos com uma 
figura aproximada nas agregações, então você tem mais liberdade para aplicar alguma formatação.
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Principais pesquisas 
Agregações. Se você está extraindo dados de um sistema OLTP para carregar em um data warehouse, então você 
precisa converter o design do banco de dados de um formato relacional para um esquema em estrela. Um esquema de 
estrela compreende uma tabela de fatos, com chaves que se relacionam com valores de pesquisa em tabelas de 
dimensão. Para carregar dados na tabela de fatos, você precisa procurar valores das tabelas de dimensão e selecionar 
a chave apropriada. Você também precisa registrar os valores NULL. 
Agregações 
Com conjuntos de dados muito grandes, é comum que as agregações sejam realizadas na área de teste e carregadas 
no data warehouse. Agregações em milhões de linhas podem levar uma quantidade considerável de tempo para 
executar - isso pode significar que haveria uma quantidade inaceitável de tempo para um usuário esperar enquanto os 
números fossem agregados para um relatório. No entanto, isso é baseado no modelo tradicional de armazenamento de 
dados. Os recursos modernos do banco de dados, como dados na memória e índices de armazenamento de coluna, 
permitem um desempenho mais rápido ao lado de resultados atualizados. No modelo de armazenamento de dados 
tradicional, os dados geralmente são carregados durante a noite, de modo que, na maioria das vezes, os relatórios são 
pelo menos um dia útil por trás dos dados reais. 
 
Visualização 
A evolução deu aos humanos a capacidade de reconhecer padrões - isso significa que podemos ler e lidar 
instantaneamente com situações perigosas, ajudando-nos a sobreviver. Podemos identificar rapidamente 
irregularidades, o que significa que podemos reconhecer quando uma situação não é mais regular, algo mudou e pode 
ser fatal. Embora já não estejamos apresentados com os mesmos perigos que a humanidade adiantada suportou, 
mantivemos a capacidade de avaliar e fazer julgamentos visualmente dentro de prazos incrivelmente pequenos. Em 
nosso mundo moderno de informações, essa habilidade inata pode ser aplicada em diferentes cenários, 
principalmente incluindo a leitura de dados. 
A forma como os dados são apresentados afeta a rapidez e eficiência que você pode processá-lo e compreendê-lo. 
Se você receber uma tabela de números em uma planilha, é provável que você precise reordenar os dados e demorar 
algum tempo para calcular os valores mais altos e mais baixos; você pode não notar agrupamentos, outliers ou outros 
padrões dentro dos dados. Se você apresentar os dados em um mapa ou em um gráfico de coluna ou dispersão, você 
pode ver instantaneamente os valores altos e baixos, como os clientes que gastam mais em produtos dentro de uma 
determinada categoria ao vivo pela costa ou que os homens com mais de 45 anos são os clientes de retorno mais 
populares. O contexto dentro do qual você coloca os dados afeta sua interpretação. 
As ferramentas elétricas no Excel sem dúvida aumentaram sua popularidade como uma ferramenta de análise de 
dados. Isso ocorre porque os usuários podem rapidamente tomar dados que estão em um formato de tabela e difíceis 
de compreender e convertê-lo em gráficos e mapas coloridos, que se tornam instantaneamente legíveis para o olho 
humano. Tabelas de dados, mesmo quando ordenadas, de modo que os valores correm de alto a baixo ou vice-versa, 
ainda exigem que leusemos os números e comparamos linhas de valores. Por exemplo, quando visualizamos um 
gráfico de torta colorido, podemos ver instantaneamente como os valores são distribuídos pelo tamanho das porções. 
Inicialmente, não precisamos saber os valores por trás das porções; podemos fazer uma avaliação instantânea e, em 
seguida, começar a perfurar para obter mais detalhes. As visualizações são vitais para nos ajudar a tomar decisões 
rápidas sobre dados empresariais. Eles efetivamente eliminam a necessidade de o cérebro humano processar 
números brutos, procurar padrões ou escavar valores abertos manipulando os dados. 
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Demonstração: Importando Dados com o Power BI Desktop 
Nesta demonstração, você verá como: 
 Importe os dados do warehouse de dados no Power BI Desktop. 
 Remova as colunas. 
 Formate uma coluna. 
 Crie uma nova coluna usando uma expressão DAX. 
Etapas de Demonstração 
1. Na pasta D: \ Demofiles \ Mod01, execute Setup.cmd como Administrador. 
2. Na caixa de diálogo Controle de conta de usuário, clique em Sim. Quando perguntado se você deseja continuar essa 
operação, digite Y e aguarde até que o script seja concluído. 
3. Se você não tiver um login do Power BI, abra o Internet Explorer, vá para https://powerbi.microsoft.com/en-
us/documentation/powerbi-admin-signing-up-for-power- bi-with- a-new-office-365-trial, e siga as etapas para criar uma conta. 
4. No Internet Explorer, acessehttps://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=45331 e, em seguida, clique em 
Download. 
5. Na página Escolher o download que deseja, selecione a caixa de seleção PBIDesktop_x64.msi e clique em Avançar. 
6. Na caixa de mensagem, clique em Executar. 
7. Na caixa de diálogo Configuração do Microsoft Power BI Desktop (x64), na página Bem-vindo ao Assistente de Configuração 
do Microsoft Power BI Desktop (x64), clique em Avançar. 
8. Na página Termos de Licença de Software Microsoft, selecione a caixa de seleção Aceito os termos na Contrato de Licença e 
clique em Avançar. 
9. Na página Pasta de destino, clique em Avançar. 
10. Na página Ready to install Microsoft Power BI Desktop (x64), clique em Instalar. 
11. Na caixa de diálogo Controle de Conta de Usuário, clique em Sim. 
12. Na página Concluída a Assistente de Configuração do Microsoft Power BI Desktop (x64), desmarque a caixa de seleção 
Iniciar a Microsoft Power BI Desktop e, em seguida, clique em Concluir. 
13. Feche o Internet Explorer. 
14. Na área de trabalho, clique duas vezes em Power BI Desktop. 
15. Quando a tela Obter dados for exibida, clique em Obter dados. 
16. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Banco de dados do servidor SQL e, em seguida, clique em Conectar. 
17. Na caixa de diálogo Banco de Dados do Servidor SQL, na caixa Servidor, digite MIA-SQL. 
18. Na caixa Banco de dados (opcional), digite AdventureWorksDW2016 e clique em OK. 
19. Na caixa de diálogo Acessar banco de dados do SQL Server, deixe as configurações padrão inalteradas, clique em Conectar. 
20. Na caixa de diálogo Suporte de criptografia, clique em OK. 
21. Na caixa de diálogo Navegador, selecione a caixa de seleção FactInternetSales. 
22. Clique em Selecionar tabelas relacionadas e, em seguida, clique em Editar. 
23. Se a caixa de diálogo Configurações de Conexão aparecer, deixe Importação selecionada e clique em OK. 
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24. Na janela Editor de consulta sem título, no painel Consultas, clique em FactInternetSales. 
25. Clique com o botão direito do mouse na coluna CarrierTrackingNumber e clique em Remover. 
26. Clique com o botão direito do mouse na coluna CustomerPONumber, e clique em Remover. 
27. No painel Consultas, clique em DimCustomer. 
28. Clique com o botão direito do mouse na coluna Título e selecione Remover. 
29. Clique com o botão direito do mouse na coluna Nome e selecione Remover. 
30. Clique com o botão direito do mouse na coluna Sufixo e clique em Remover. 
31. Clique com o botão direito do mouse na coluna MaritalStatus e clique em Substituir valores. 
32. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor para Localizar, digite M. 
33. Na caixa Substituir por, digite Casado e, em seguida, clique em OK. 
34. Clique com o botão direito do mouse na coluna MaritalStatus e clique em Substituir valores. 
35. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor para encontrar, digite S. 
36. Na caixa Substituir por, digite Single e, em seguida, clique em OK. 
37. Clique com o botão direito na coluna Sexo e clique em Substituir valores. 
38. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor para encontrar, digite F. 
39. Na caixa Substituir por, digite Feminino e, em seguida, clique em OK. 
40. Clique com o botão direito do mouse na coluna Sexo e clique em Substituir Valores. 
41. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor para Localizar, digite M. 
42. Na caixa Substituir por, digite Masculino e clique em OK. 
43. Clique em Fechar e Aplicar. 
44. Depois que os dados foram carregados com sucesso, clique na guia Modelagem. 
45. No painel Campos, expanda FactInternetSales e clique em SalesAmount para realçar o campo. 
46. No grupo Formatação, clique em Formato: Moeda Geral, aponte para Moeda e, em seguida, clique em $ Inglês (Estados 
Unidos). 
47. No painel Campos, clique com o botão direito do mouse em DimCustomer e clique em Nova coluna. 
48. Na barra de fórmulas, digite o seguinte código e, em seguida, pressione Enter: 
49. FullName = DimCustomer [FirstName] & "" & DimCustomer [LastName] 
50. Clique em Salvar. 
51. Na caixa de diálogo Salvar como, navegue até a pasta D: \ Demofiles \ Mod01, na caixa Nome do arquivo, digite Adventure 
Works Sales e, em seguida, clique em Salvar. 
52. Deixe o Power BI Desktop aberto para a próxima demonstração. 
 
Pergunta: Quantos dados sua organização se reúne? Você notou um aumento no volume de dados com 
o qual você tem que trabalhar? Você possui uma combinação de fontes de dados, como bancos de dados 
locais, serviços em nuvem e provedores SaaS? 
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Aula 3 
Introdução à visualização de dados 
 
As visualizações de dados trazem dados à vida, usando cores e formas para apresentar dados que de outra forma 
permaneceriam como texto e números. Esta lição explora como as visualizações ajudam você a descobrir 
informações sobre seus dados que você não encontraria de outro modo. Os tipos de gráfico nesta lição se concentram 
nos gráficos disponíveis no Power BI Desktop; no entanto, os princípios dos componentes de gráficos geralmente são 
padrão em soluções e fornecedores de BI. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Descreva os diferentes tipos de gráficos disponíveis para apresentar os dados. 
• Use cartões para exibir dados. 
• Use mapas para mostrar a disseminação de dados em uma área geográfica. 
• Use tabelas para organizar dados. 
• Explique como o mapa da árvore funciona. 
 
Gráficos 
Usando os gráficos visuais no Power BI Desktop, você pode criar relatórios e painéis de visualização visualmente 
deslumbrantes e interativos. Você pode selecionar um gráfico no painel de visualizações para adicionar à tela de 
relatório, ou você pode arrastar um campo de dados para o relatório para criar automaticamente uma tabela visual - 
que pode ser convertida para outro tipo de gráfico. Por exemplo, você pode arrastar o campo Categorias para o 
relatório, que cria automaticamente uma tabela. Você pode arrastar Total Sales para a tabela, para adicionar outra 
coluna. Então você pode clicar em um dos ícones do gráfico no painel de visualizações e alternar rapidamente entre 
uma barra ou gráfico de pizza. 
Gráficos de barras e colunas 
Os gráficos de barra e coluna empilhados são idênticos, exceto que as barras em um gráfico de barras 
empilhadas se estendem horizontalmente, em vez de verticalmente, como em um gráfico de colunas. Cada 
gráfico aceita um valor de eixo, como Pessoa de Vendas e um Valor; por exemplo, vendas YTD. 
Gráficos de barras e colunas agrupados são semelhantes aos gráficos empilhados, mas incluem dois campos de 
dados para o Valor, que resulta em duas barras ou colunas para cada eixo. 
Os gráficos de barra e coluna empilhados de 100% são semelhantes aos gráficos empilhados e agrupados, 
exceto que as barras e as colunas esticam a largura ou o comprimento da área do gráfico e exibem o progresso 
de cada eixo contra um valor. Você adiciona dois campos de dados ao Valor, como Sales YTD e Sales Quota. 
Esses gráficos empilhados de 100% são úteis para mostrar o progresso na tentativa de atingir uma figura-alvo. 
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Gráficos de linha e área 
As linhas e os gráficos de área são fundamentalmente os mesmos. No entanto, o gráfico de área é preenchido, 
portanto, a área abaixo dos valores da linha aparece como um bloco sólido. Os gráficos de linha e de área são úteis 
para exibir dados durante um período de tempo, como dados financeiros. 
Gráfico de linha e colunas 
A linha e o gráfico de colunas empilhadas combinam colunas e linhas. As colunas e as linhas compartilham o 
mesmocampo de dados para o eixo - por exemplo, Ano. O valor da coluna pode ser Vendas brutas, com um valor 
de linha para o Preço da ação. Você pode incluir várias linhas em uma linha e gráfico de colunas empilhadas. Você 
pode usar a linha e gráfico de colunas em cluster para incluir várias colunas para cada eixo compartilhado. 
 
Nota: Se os dados criarem um grande número de pontos de dados, por exemplo, centenas de barras em 
um gráfico de barras, a barra de rolagem irá ajustar para que ele não se torne muito pequeno. Em vez 
disso, à medida que você rola até o final, mais dados são carregados, mas a barra de rolagem permanece 
um tamanho visível. 
 
Gráficos de Bolha e de Dispersão 
Um gráfico de dispersão mostra a relação entre dois valores numéricos usando círculos plotados no gráfico. Os 
gráficos de dispersão são úteis para exibir grandes conjuntos de dados e, em particular, destacando tendências 
não-lineares, outliers e clusters. Você também pode usar um gráfico de dispersão para comparar dados sem incluir 
dados de tempo. Quanto mais dados você incluir, melhores serão os resultados. Seu gráfico de dispersão deve 
incluir um identificador de ponto, caso contrário, todos os dados são agregados em um único ponto. Você deve 
adicionar um campo de dados não-digital, como Categorias, na propriedade Detalhes do gráfico. 
Com base no gráfico de dispersão, o gráfico de bolhas funciona com três valores numéricos, sendo as bolinhas 
dimensionadas para representar os dados proporcionalmente. Um gráfico de bolhas é criado usando um gráfico de 
dispersão e, em seguida, adicionando um campo de dados à propriedade Size. 
Gráficos de torta e de rosquinha 
Os gráficos de torta e rosquinha têm funcionalidade semelhante, exceto que o gráfico de filhós tem um centro oco. 
Por exemplo, você pode adicionar Pessoa de Vendas para o valor Legend e Sales YTD para Valores. O gráfico de 
torta ou rosquinha é dividido em porções que são dimensionadas para representar o valor. 
Cortador 
Use um cortador para filtrar um relatório completo, aplicando a seleção de dados em todos os recursos visuais. 
Você adicionaria um slicer para filtrar em campos como Territory, Region, Sales Person, Color ou Category. Por 
padrão, os visuais mostram valores que incluem todos os dados. Selecione um valor no slicer para filtrar todos os 
visuais para mostrar os dados para o valor selecionado. 
 
Nota: O Power Slicer de BI inclui a capacidade de pesquisar através da lista de filtros, o que é útil se a lista 
for particularmente longa. No cortador visual, clique nas elipses (...) e, em seguida, clique em Pesquisar e 
comece a digitar a seqüência de pesquisa. A lista irá filtrar os resultados conforme você digita. Clique para 
selecionar o valor que deseja filtrar. 
 
Perfurar 
Os visuais de BI de energia incluem automaticamente a capacidade de clicar em um ponto de dados, como uma 
barra, linha ou parte de um gráfico de filhós, e exibirá os registros subjacentes. Por exemplo, clique com o botão 
direito do mouse em uma barra em um gráfico de barras e clique em Ver registros para mostrar uma lista dos 
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dados subjacentes ou clique em Ver dados para exibir o visual e as agregações para cada barra. Isso está 
disponível tanto no Power BI Desktop quanto no Power BI. 
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Dicas de ferramentas customizáveis 
Por padrão, os visuais exibirão uma dica de ferramenta, incluindo o valor e a categoria do ponto de dados. Você pode 
adicionar outros campos à dica de ferramenta, arrastando um campo do painel Campos, para o balde Tooltip no painel 
Visualizações. Clique com o botão direito do mouse no campo na lista de balde para escolher entre agregações 
adicionais que podem ser aplicadas ao campo. 
Quick Calcs 
Use o recurso Quick Calcs para alterar rapidamente a agregação que é aplicada aos dados em um visual. A função 
de agregação padrão é Sum, mas você pode alterar isso clicando com o botão direito do mouse no campo Valor no 
painel Visualizações e escolhendo uma função diferente, como Média, Mínima, Máximo ou Contagem. 
Reference Lines 
Use o painel do Google Analytics para criar linhas de referência de tendência, constante e dinâmica em imagens visuais 
selecionadas. Uma linha de referência constante será localizada no valor que você especificou - por exemplo, 10 milhões em um 
gráfico de barras de vendas - independentemente dos dados subjacentes. As linhas de referência dinâmicas permitem adicionar 
linhas com base no mínimo, no máximo ou na média, que mudam dinamicamente dependendo dos dados subjacentes. 
Além disso, você pode ter várias linhas em um gráfico, incluindo mais de uma linha constante. Cada linha pode ser personalizada 
alterando a cor, a transparência, o tipo de traço e se a linha fica na frente ou atrás dos pontos de dados. As linhas que você pode 
adicionar dependem do visual. 
As seguintes imagens podem incluir todas as linhas: 
 Tabela de área 
 Gráfico de linha 
 Gráfico de dispersão 
 Gráfico de coluna em cluster 
 Gráfico de barras em cluster 
 Os seguintes visuais só podem incluir uma linha constante: 
 Área empilhada 
 Barra empilhada 
 Coluna empilhada 
 Barra empilhada de 100% 
 100% coluna empilhada 
 Os seguintes visuais só podem incluir uma linha de tendência: 
 Linha não empilhada 
 Gráfico de coluna em cluster
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U 
 
Cartões 
Ao apresentar seus dados em um relatório ou painel de controle, tenha cuidado para garantir que a informação mais 
importante seja fácil de encontrar. Se o seu público normalmente lê da esquerda para a direita, de cima para baixo, 
então, exibir os dados mais críticos no canto superior esquerdo, fluindo para conteúdo menos importante no canto 
inferior direito, é útil para o usuário. Se você tem figuras importantes que precisam ser apresentadas de forma clara, 
para que possam ser facilmente lidas, as cartas do cartão e do cartão Multirow atendem a esse objetivo. 
Gráfico de cartões 
O gráfico de cartões exibe um único valor e uma descrição. Os valores das colunas numéricas são agregados para 
mostrar o valor total, como Total Sales; O rótulo de dados é o nome do campo. Antes de usar o gráfico de cartões, 
assegure-se de que o campo a ser agregado seja formatado corretamente, especialmente se isso representar dados 
financeiros. Se a coluna Valor não for especificada como um tipo de dados de moeda, então ele mostra apenas um 
número sem o símbolo da moeda. Isso deve ser incluído para deixar claro que é uma figura monetária. O rótulo de 
dados pode ser desligado, mas, a menos que seja inteiramente claro para o qual o número se refere, isso é melhor 
incluído. Você pode renomear o campo clicando com o botão direito do mouse no painel Campos e selecionando 
Renomear. Mais uma vez, seja o mais claro possível sobre o que isso se refere. Se você não pode alterar o nome do 
campo, você pode ocultar o rótulo de dados e, em vez disso, adicionar um título. Você pode formatar o cartão para 
alterar a cor do fundo e a transparência, formatear a borda do cartão e alterar as propriedades da fonte tanto do 
valor de dados quanto do rótulo e título. 
Gráfico de cartões múltiplos 
O gráfico de cartões múltiplos é uma maneira útil de apresentar números claramente, sem usar o formato de uma 
tabela ou quadro de matriz, que é difícil de digerir. Como tabelas, o gráfico de cartões multi-funções funciona melhor 
para conjuntos de dados menores; Caso contrário, há muitos dados e texto para ler. Por exemplo, um gráfico de 
cartões múltiplos é útil para exibir categorias principais e vendas. Você também pode adicionar um título ao gráficode cartões múltiplos e desligar o rótulo da categoria. Use as opções de Formato para personalizar todos os aspectos 
do cartão, incluindo a adição de uma borda, a alteração da cor de fundo, a modificação das propriedades das fontes 
e a adição de uma cor de volta a cada valor de dados. 
KPI 
As empresas utilizam indicadores-chave de desempenho para medir seu progresso em direção a um objetivo ou 
objetivo comercial. Os KPIs podem ser criados em um nível alto para medir o desempenho geral da empresa, além 
de serem definidos em níveis mais baixos, como por departamento, por exemplo, vendas, call center ou armazém. 
Adicionar um visual KPI ao seu relatório no Power BI permite rastrear o progresso em direção a um alvo. 
Semelhante ao cartão visual, o KPI exibe um valor único, como o TotalSales para o ano atual; Este é o indicador. O 
valor alvo é o objetivo, como TargetSales. Adicione um valor de dados, como Ano ao eixo da tendência, para 
mostrar o desempenho do alvo. Isso é representado como um gráfico de linha preenchida e o Power BI 
automaticamente colora a área preenchida usando verde, amarelo ou vermelho para mostrar se o progresso é bom, 
neutro ou ruim. Essas cores podem ser alteradas usando as opções de Formato. 
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Mapas 
Power BI Desktop inclui uma tabela de mapas e um gráfico de mapa preenchido. Esses gráficos permitem que você 
visualmente mapeie seus dados, tanto a nível regional como global. O Power BI se integra aos mapas da Bing para 
encontrar coordenadas padrão para locais, com base em um valor de seqüência de caracteres, em um processo 
conhecido como codificação geográfica. Esta integração significa que você não precisa fornecer coordenadas de 
longitude e latitude em seus dados - isso é opcional, porque o Bing faz um melhor palpite no local. 
Gráfico de Mapa 
O gráfico do mapa aceita dados para Legend, Longitude, Latitude, Valores e saturação de cor. 
A propriedade Legend aceita campos como Cidade, Condado e Província, e a propriedade Valores aceita valores 
numéricos como Total de Vendas ou Número de Clientes. Os valores numéricos são apresentados como bolhas 
coloridas na localização aplicável especificada na propriedade Legend. As bolhas são dimensionadas 
proporcionalmente aos dados que representam dentro do campo no conjunto de dados; ou seja, quanto maior o valor, 
maior a bolha. O gráfico do mapa é útil para apresentar dados com base em cidades, em vez de áreas amplas. 
Gráfico de Mapa Preenchido 
A tabela de mapa preenchida (também conhecida como choropleth), usa uma visualização ligeiramente diferente 
para representar os dados. Este gráfico usa sombreamento, matização ou padrões para representar o valor de 
dados em uma área geográfica. Quanto mais escura a cor, maior o valor; quanto mais leve a cor, menor o valor. 
Isso é particularmente útil para a apresentação de dados socioeconômicos ou demográficos, porque fornece uma 
visão geral dos dados em uma ampla área, como todos os estados nos Estados Unidos. 
Mapas de Forma 
Os Mapas de Forma são semelhantes aos mapas preenchidos, na medida em que usam cor e saturação de cor para 
representar os dados subjacentes e não exibem valores de dados numéricos no próprio mapa. O mapa de formas é 
ideal para comparar valores entre regiões, como dados demográficos. O visual inclui mapas predefinidos que você pode 
usar para mapear seus dados. Estas incluem regiões francesas, províncias canadenses, estados mexicanos e países do 
Reino Unido. Cada região pode ser colorida usando a configuração de cores de dados. Além disso, você pode usar um 
mapa personalizado usando seus próprios dados, desde que este esteja no formato TopoJson. Para converter 
shapefiles ou mapas GeoJSON no formato correto, você pode usar uma ferramenta online como o MapShaper. 
Map Shaper 
http://www.mapshaper.org 
 
Depois de criar o arquivo TopoJson, adicione um mapa gráfico Shape ao seu relatório Power BI e selecione 
Formatar. Expanda Shape e clique em Adicionar mapa para importar os dados. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 25 of 264 
 
 
Tables 
Você pode usar gráficos de tabela e matriz para adicionar campos de dados para criar colunas e criar uma tabela. Cada 
coluna numérica é agregada automaticamente, com um total na parte inferior da coluna. Visualmente, os quadros da tabela 
e da matriz parecem bastante semelhantes. Usar uma tabela ou matriz é útil quando deseja exibir os números reais, como 
dados financeiros, e é melhor usado para conjuntos menores de dados. O gráfico de tabela inclui a opção de aplicar estilos 
predefinidos, o que torna os dados mais fáceis de ler. Você pode definir estilo, como realce de linha alternativo e usar os 
estilos predefinidos, ou selecionar cores personalizadas para as linhas alternativas para formatar a tabela para seus 
requisitos exatos. 
Considere a seguinte tabela, que parece ser a mesma coisa em um relatório do Power BI Desktop. O gráfico mostra as 
vendas totais por categoria e país. Está consumindo muito espaço e exige que você leia cada um dos valores na coluna 
País do território de vendas e, em seguida, os números na coluna Total de vendas. Além disso, os valores na coluna País 
do território de vendas são ordenados alfabeticamente, o que determina a ordem da coluna de vendas totais, dificultando a 
comparação dos números de vendas. 
Você pode ordenar por cada coluna, mas não por vendas totais apenas na categoria Acessórios. 
 
Category Name Sales Territory Country Total Sales 
Accessories Australia $81,309.16 
Accessories Canada $59,758.93 
Accessories France $37,421.30 
Accessories Germany $36,908.60 
Accessories United Kingdom $43,481.35 
Accessories United States $148,170.91 
Bikes Australia $2,440,928.44 
Bikes Canada $581,424.73 
Bikes France $870,221.82 
Bikes Germany $1,025,888.91 
Bikes United Kingdom $1,148,585.76 
Bikes United States $3,095,275.19 
Clothing Australia $41,646.69 
Clothing Canada $32,444.55 
Clothing France $14,535.92 
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Category Name Sales Territory Country Total Sales 
Clothing Germany $14,093.26 
Clothing United Kingdom $18,219.16 
 
Há pouca diferença na exibição de dados em uma tabela no Power BI Desktop em comparação com o Excel, ou 
mesmo um relatório do SQL Server Reporting Services. Da tabela, você pode ver que ele consome espaço e leva 
tempo para ler. Não é interativo e não oferece qualquer capacidade de perfuração. 
Formatação condicional 
Dependendo do seu valor, você pode personalizar a cor de fundo de uma célula, incluindo a capacidade de usar cores 
de gradiente. Depois de criar uma tabela no Power BI, clique com o botão direito do mouse no campo no balde 
Campos do painel de visualizações onde deseja adicionar colorir. No menu, selecione Formatação condicional. Você 
pode então selecionar as cores mínima e máxima, e definir os valores para ser os valores mais baixos e mais altos nos 
dados - ou definir manualmente os valores. Você pode opcionalmente adicionar um centro, ou meio, valor e cor, 
clicando na caixa Divergante. 
 
Tree Maps 
O mapa da árvore pode não representar fisicamente uma árvore; no entanto, o princípio por trás de sua função é 
representativo de uma árvore com maior escala de dados através de dados menores, como se os dados fossem 
filiais, reduzindo os galhos para os galhos. O maior valor de dados, representado como um retângulo, está localizado 
no canto inferior esquerdo, com o menor no canto superior direito. Por exemplo, no Power BI Desktop, adicione o 
campo de Dados da Cidade ao Grupo e Total de Vendas a Valores. Cada cidade é representada por um retângulo 
proporcional ao número de vendas, de modo que ascidades com maior 
maiores retângulos. Esse estilo de representação de dados é classificado como hierárquico. 
Você também pode ter um segundo valor dentro de cada um dos retângulos principais em um mapa de árvore. 
Usando o exemplo acima de Vendas totais para cada Cidade, você poderia quebrar isso para incluir Categoria. Cada 
categoria seria representada por um retângulo aninhado dentro do retângulo da Cidade principal. Isso apresenta os 
dados em uma hierarquia visual que facilita a compreensão de como as vendas estão espalhadas por categorias 
dentro de cada cidade. 
 
Nota: A visualização do gráfico do mapa de árvore foi adicionada ao SQL Server 2016 Reporting Services e está 
disponível para uso em gráficos, da mesma maneira que você usaria no Power BI Desktop. 
 
Ao contrário de uma tabela ou quadro de matrizes, o mapa da árvore é mais eficiente em como ele usa o espaço 
que consome em um relatório. Ao mostrar a Cidade e a Categoria no mapa da árvore, ele efetivamente aplainou os 
dados e impede a necessidade de perfuração para ver categorias para cada cidade. 
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Demonstração: Visualizando dados com Power BI Desktop 
Nesta demonstração, você verá como: 
 Adicionar visualizações a um relatório de BI de energia. 
 Aplica formatação básica às visualizações. 
Etapas de Demonstração 
1. No Power BI Desktop, no painel Campos, expanda DimCustomer e, em seguida, selecione Gênero, e Estado Civil caixas de 
seleção. 
2. Expanda FactInternetSales e selecione a caixa de seleção SalesAmount. 
3. No painel de visualizações, clique em Gráfico de colunas em cluster. 
4. Clique em Formatar e, em seguida, expanda Título. 
5. Altere o texto do título para as vendas por gênero e estado civil. 
6. Altere Alinhamento para Centro. 
7. Expanda DimProduct e arraste o campo Cor para a tela de relatório para criar uma nova tabela. 
8. Em FactInternetSales, arraste o campo OrderQuantity para a nova tabela. 
9. No painel Visualizações, clique em Gráfico Donut. 
10. Clique em Formatar, expanda Título e, em seguida, altere o título do texto para Ordens por Cor. 
11. Altere Alinhamento para Centro. 
12. Em FactInternetSales, arraste o campo SalesAmount para a tela de relatório para criar um gráfico de novas colunas. 
13. No painel Visualização, clique em Campos. 
14. No painel Campos, expanda DimDate e arraste o nomeMonheiro Inglês para a propriedade Axis. 
15. Pegue o resizer no gráfico de colunas para ampliar o gráfico para que os nomes dos meses sejam claramente exibidos. 
16. No painel Visualização, clique em Formatar, expanda Título e, em seguida, altere o Título de Texto para Vendas por Mês. 
17. Altere o Alinhamento para Centro. 
18. No menu Arquivo, clique em Salvar. 
19. Deixe o Power BI Desktop aberto para a próxima demonstração 
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Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual dos seguintes itens não é um tipo de gráfico real? 
Selecione a resposta correta. 
 100% Gráfico de barras empilhadas 
 Gráfico de linha e coluna 
 Gráfico de cartões múltiplos 
 Gráfico de rosquinha 
 Gráfico de torta e gráfico de linha 
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Aula 4 
Visão geral do Self-Service BI 
Esta lição descreve como o crescimento recente dos dados impulsionou a necessidade de soluções de BI de 
autoatendimento e compara o BI empresarial gerenciado com as soluções de BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
 Compreender como o crescimento de dados prolífico afetou e conduziu o mercado de BI. 
 Veja como as soluções de BI empresariais gerenciadas limitam os usuários. 
 Explique por que o BI self-service tornou-se uma escolha tão popular. 
 
Explosão de dados 
O termo "grandes dados" foi mergulhado no centro das atenções para descrever as vastas quantidades de dados não estruturados 
que estão sendo gerados em nosso mundo impulsionado pela tecnologia. Agora é um termo comum, usado não só pelos CTOs e 
CIOs nas salas de reuniões das principais organizações globais, como Microsoft, Amazon e Facebook, mas também por 
organizações de todos os setores e de todos os tamanhos. Parece que, hoje em dia, grandes dados são inevitáveis. Dados 
importantes são dados que são muito grandes para programas de software tradicionais para capturar, armazenar e gerenciar, e 
apresenta um desafio para as empresas que desejam analisar esses dados. 
Grandes dados são descritos usando as seguintes características: 
 Volume: Volume é a quantidade de dados gerados e armazenados. Os dados devem ser suficientemente 
grandes para serem considerados dados importantes, e o tamanho também é um fator determinante do 
valor e se podem obter informações sobre isso. 
 Variedade: Variedade refere-se ao tipo de dados. Por exemplo, os dados coletados de um feed do 
Facebook reuniam texto, fotos e imagens e vídeos. 
 Velocidade: a velocidade é a velocidade na qual os dados são gerados e processados. Os grandes dados 
podem estar disponíveis em tempo real, usando a tecnologia in-stream para vê-lo como está em 
movimento. 
 Variabilidade: a variabilidade refere-se à consistência dos dados; Ou seja, quanto isso varia? A 
inconsistência causa problemas com processamento e gerenciamento de dados. 
 Veracidade: Veracidade é a qualidade dos dados capturados. Quanto maior a qualidade, melhores serão 
os resultados. 
As organizações já possuem muitos dados e o volume está crescendo constantemente, com grande expansão de 
dados de terabytes para petabytes. Não é fácil para os negócios lidar, especialmente se uma organização considera 
todos os dados valiosos e não sabe como separar os dados que não são úteis. No entanto, grandes dados têm uma 
vida útil, e antes de muito tempo, torna-se inútil. Além disso, há um custo associado ao armazenamento e 
gerenciamento de dados. 
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Diferença entre grandes dados e dados de BI 
Os dados de BI são extraídos de sistemas operacionais e processados usando ETL. A área de teste permite que os 
dados sejam altamente estruturados, consistentes e organizados, prontos para serem carregados no data warehouse. 
Os dados são altamente densos, as tendências podem ser destacadas e os dados podem ser medidos. Dados 
importantes, devido ao seu tamanho e formato não estruturado, requer uma nova abordagem quando se trata de 
processamento e análise. Os dados não são densos, mas é um patchwork de informações agrupadas. Em vez de 
usar medidas e KPIs, o formato não-linear de dados grandes revela relacionamentos e dependências, e prevê 
comportamentos. 
Causa dos grandes dados 
A Internet das coisas (IoT) e as mídias sociais - com seu uso facilitado por dispositivos móveis - contribuem 
principalmente para a geração de grandes dados que não são estruturados e difíceis de processar. O IoT é uma rede 
de objetos incorporados em software, eletrônicos e sensores. A conectividade de rede integrada permite que 
dispositivos, edifícios e veículos se comuniquem e troquem dados. Cada vez mais, a tecnologia IoT está entrando em 
nossas casas, construídas em áreas como frigoríficos, termostatos, pulseiras de fitness e equipamentos AV. Não só 
esses dispositivos estão coletando dados, mas também podemos controlá-los remotamente. 
Sites de redes sociais como Facebook, Yammer, Twitter e LinkedIn, todos operam na conexão de relacionamentos 
interpessoais, gerando dados contendo uma variedade de texto, imagens, fotos, hiperlinks e vídeos. 
 
Limitações de empresas gerenciadas por BI 
A natureza do desenvolvimento de software - por exemplo, aplicações web, desenvolvimento de banco de dados oucriação de relatórios - significa que um projeto pode demorar muito para se concretizar. Os departamentos de TI são 
freqüentemente sobrecarregados com solicitações de usuários para novos recursos, ou mudanças que precisam ser feitas 
para sistemas existentes. Isso pode ser obstrutivo para os usuários que desejam fazer seu trabalho, porque estão 
esperando um desenvolvedor como um recurso disponível para completar a tarefa. Os departamentos de TI, 
especialmente as equipes de desenvolvimento, muitas vezes têm uma acumulação de trabalho. 
As principais limitações do BI corporativo gerenciado incluem: 
 Tempo: Um dos maiores fatores em BI gerenciado é o tempo necessário para desenvolver o sistema ETL, 
construir o data warehouse e cubos, escrever código para consultar os dados e projetar, desenvolver e 
publicar relatórios. Mesmo em uma pequena organização, este não é um processo rápido - requer 
planejamento e uma equipe de desenvolvedores qualificados. Grande parte do trabalho é muitas vezes 
centrada em transformar os dados no banco de dados de teste após extraí-lo dos sistemas de origem. Este é 
um trabalho contínuo, porque as anomalias que surgem dos sistemas de origem devem ser continuamente 
monitoradas e corrigidas. Além disso, o design e o desenvolvimento de relatórios podem ser um processo 
lento, especialmente se houver muitas informações detalhadas em várias páginas. 
 Orçamento: o orçamento está muito ligado ao tempo necessário para construir a infra-estrutura de BI e a 
base de código associada. A quantidade de trabalho exigida antes de qualquer coisa tangível pode ser 
entregue é muitas vezes uma preocupação para as partes interessadas. Os desenvolvedores podem estar 
trabalhando duro criando o ETL e o data warehouse, mas até que os relatórios sejam entregues, as partes 
interessadas e os usuários não vejam que nada esteja realmente sendo feito. Isso pode ser difícil para os 
usuários não técnicos entenderem - por que eles devem aguardar tanto tempo para o que eles consideram 
um relatório direto? O custo da contratação de desenvolvedores de BI também é caro, especialmente se a 
equipe contratada é necessária apenas pelo tempo que leva para entregar o projeto. 
 Custo do desenvolvedor versus custo do usuário comercial: em muitos casos, o custo de 
empregar um desenvolvedor de relatórios é mais caro que o dos usuários empresariais. Por isso, faz 
sentido financeiro capacitar o usuário comercial para criar seus próprios relatórios. 
 Falta de conhecimento do desenvolvedor: enquanto um desenvolvedor de relatórios pode ser 
altamente tecnicamente habilidoso, eles não necessariamente possuem uma compreensão do negócio, ou 
os dados. Se este for o caso, é improvável que o desenvolvedor produza um relatório que detalha 
exatamente o que o usuário precisa. Isso pode ser frustrante quando um usuário espera um tempo para um 
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desenvolvedor estar disponível para criar o relatório, apenas para descobrir que não é o que eles precisam. 
Um pedido de alteração deve ser enviado, e o usuário deve aguardar o trabalho a ser feito. No entanto, um 
pedido adicional não garante que o desenvolvedor produza o que eles precisam. 
 Mudança de requisitos: além das solicitações dos usuários para alterar os relatórios que realmente não 
fornecem ao usuário os dados de que precisam, os desenvolvedores devem lidar com novos requisitos e 
aumentar os volumes de dados. Por exemplo, com os departamentos de vendas, marketing, finanças e 
suporte, todos usando fontes de dados SaaS - exigindo que os conjuntos de dados publicamente 
disponíveis sejam incluídos em suas análises e estatísticas dos dados do cliente e do uso da Internet - o 
desenvolvedor deve integrar continuamente novos dados. 
No entanto, mesmo que uma organização entregasse todo o desenvolvimento de relatórios aos usuários 
empresariais, ainda haveria um requisito para construir o ETL e data warehouse, fornecer acesso aos bancos de 
dados, garantir a segurança e implementar corretamente e auxiliar usuários com consultas complexas. 
 
Tendências do Self-Service BI 
Hoje em dia, os grandes dados são menos importantes, e mais sobre a capacidade de uma organização extrair 
informações úteis para melhorar o desempenho da empresa. Muitos provedores SaaS, como o MailChimp e o Google 
Analytics, já oferecem algum nível de análise de dados aos seus clientes. 
No entanto, isso geralmente envolve o cliente efetuando login no portal SaaS para visualizar os dados. Ser capaz de 
baixar dados do MailChimp, Twitter e Facebook e combinar isso com uma campanha de marketing criada no Marketo, 
oferece informações mais coesas. Ser capaz de analisar dados e reagir a ele 
rapidamente requer um tempo de resposta rápido para o processamento de dados. A dependência de um departamento 
de TI atrasa consideravelmente isso, então os analistas de negócios que utilizam uma abordagem de BI de 
autoatendimento têm maiores ganhos com seus dados. 
O que é Self Service BI? 
O Self Self Service BI é um ambiente no qual usuários empresariais acessam dados corporativos para produzir seus 
próprios relatórios, sem dependência de TI. Até muito recentemente, o BI foi mantido firmemente no domínio de 
especialistas, que eram altamente qualificados no uso das ferramentas em oferta. Agora, com as modernas 
ferramentas de BI de autoatendimento, os usuários não precisam ter habilidades de TI por escrito código de consulta 
de banco de dados complexo, desenvolvimento de data warehouses, relatórios ou mineração de dados. As 
ferramentas de BI de auto-atendimento fazem o maior trabalho, permitindo ao usuário produzir rapidamente dados 
adequados para análise, que podem ser compartilhados com colegas. 
 
Por que o Self-Service BI é tão popular? 
O uso de uma ferramenta de BI self-service liberta os departamentos de TI e significa que os usuários de negócios 
podem gerar relatórios exatamente como eles os desejam. Ao pensar em BI self-service, Microsoft Excel inicialmente 
vem à mente. A sua popularidade como um programa de planilhas, ideal para o crunching do número do dia-a-dia, foi 
impulsionada pela recente inclusão das quatro ferramentas elétricas adicionais - Power Query, Power Pivot, Power 
View e Power Map. 
Essas ferramentas levam dados de um formato tabular que é difícil de ler, permitindo conexões de dados externas, 
formatação e manipulação de dados e toda uma série de gráficos e mapas para apresentar os dados e realizar 
análises mais profundas. Adicionando essas ferramentas em um programa com o qual milhões de usuários já eram 
familiares, leva o BI da sala de reuniões e dá o poder de análise ao usuário comercial. 
Além disso, uma ampla gama de ferramentas são oferecidas no mercado de soluções de BI self-service, que vão do 
pacote de ferramentas do Power BI da Microsoft - que está disponível em uma licença gratuita - para soluções de 
fornecedores populares como Tableau e Qlik, que são preço consideravelmente maior. No entanto, enquanto as taxas 
de licença podem parecer inicialmente íngremes, o retorno sobre o investimento (ROI) desse custo financeiro inicial é 
recuperado quando comparado com o custo do tempo de empregar um desenvolvedor de relatórios para criar 
manualmente relatórios equivalentes e gerenciá-los. Essas ferramentas também podem lidar com dados não 
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estruturados melhor que planilhas, que precisam de dados em formato tabular antes que qualquer visualização possa 
ser aplicada. Com a onipresença de grandes dados nos negócios, está se tornando rapidamente um requisito de que 
uma ferramenta de BI possa lidar com o desafio. 
Pergunta: Dado o que aprendeu até agora neste módulo, em relação às limitações do BI gerenciadoe à 
aceitação do BI de auto-atendimento com todas as suas vantagens, você acha que existe um futuro para BI 
gerenciado? 
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Aula 5 
Considerações para Self-Service BI 
Esta lição analisa alguns dos aspectos importantes a serem considerados ao planejar uma solução de BI self-
service. Isso inclui problemas que os usuários podem ter ao acessar dados; a importância da confiabilidade da 
fonte de dados; como os usuários exigem habilidades de análise; e como um administrador de dados pode 
ajudar com esses problemas. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Explicar os problemas que surgem ao acessar dados em uma solução de BI gerenciada e auto-atendida. 
• Compreenda por que a confiabilidade das fontes de dados é importante. 
• Descreva como os usuários precisam de alguma experiência em análise de dados. 
• Explicar o papel do administrador de dados. 
 
Dados de Acesso 
Ao usar BI de auto-atendimento, os usuários podem se conectar a uma grande variedade de fontes de dados, incluindo 
bancos de dados e armazéns de dados locais, arquivos locais, serviços em nuvem, soluções hospedadas SaaS e 
conjuntos de dados públicos. Enquanto as soluções de BI gerenciadas tendem a ser mais altamente controladas por 
políticas mantidas pela TI, o autoatendimento abre as possibilidades de importar dados de qualquer lugar, fora do controle 
de TI. 
Dados On-Premises 
O acesso de auto-atendimento a dados no local geralmente pode ser controlado pela TI. Os dados podem ser 
controlados em como é compartilhado com os usuários, através de 
regras de segurança do banco de dados para restringir o acesso a dados confidenciais. Por exemplo, os usuários de 
bancos de dados do SQL Server podem ter acesso a visualizações de dados, que fornecem campos seletivos, sem 
dar acesso total a outros dados confidenciais. É imperativo que os dados sejam protegidos e controlados, e também 
que os usuários comerciais tenham acesso aos dados que precisam para fazer seu trabalho. 
Os dados de arquivos como Excel, CSV, texto e XML podem ser enviados por e-mail, compartilhados e importados 
para uma solução de BI self-service. É mais difícil para TI controlar e proteger o acesso a esses dados, porque é 
facilmente transferível, tanto dentro da organização quanto externamente. 
Nuvem e dados públicos 
O BI self-service permite aos usuários empresariais aproveitar os dados disponíveis publicamente. Repositórios 
de dados, como o Microsoft Azure Marketplace, Amazon Web Services e a Wikipédia, fornecem conjuntos de 
dados, alguns dos quais gratuitos. Estes podem ser facilmente incorporados a uma solução de BI de 
autoatendimento, baixando os dados ou conectando-se diretamente à fonte usando um URL da solução de BI 
self-service. Isso fornece acesso rápido e fácil a dados muito úteis que podem melhorar a análise de dados 
corporativos existentes. 
Os bancos de dados armazenados na nuvem, incluindo o Microsoft Azure SQL Database e as soluções 
Microsoft Azure SQL Data Warehouse, podem ser gerenciados por TI e os mesmos princípios de segurança 
podem ser aplicados. Os usuários que se conectam a dados baseados na nuvem armazenados pelos 
provedores SaaS requerem um nome de usuário e uma senha. 
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Tráfego de dados 
Permitir aos usuários acessar grandes conjuntos de dados e transferir dados, compartilhando relatórios, pode causar 
problemas com o volume de dados que se deslocam em torno da rede. Com muitos usuários acessando dados de 
forma específica e única, a carga na rede aumenta. A TI precisa monitorar o desempenho de servidores e redes para 
evitar gargalos. Para soluções de BI gerenciadas, isso é menos importante porque as consultas pré-compiladas 
executadas contra o banco de dados oferecem melhor desempenho, e os dados também podem ser armazenados em 
cache. 
 
Confiabilidade de dados 
A confiabilidade dos dados refere-se à condição dos dados e se é completa e suficientemente livre de erros, de modo 
que os dados sejam adequados. Isso é particularmente relevante para dados importados de fontes públicas. Para estar 
completo, os campos de dados devem estar suficientemente preenchidos. Um conjunto de dados com uma população 
escassa de dados em vários campos e linhas não pode fornecer resultados adequados. Os dados não precisam ser 
totalmente livres de erros, mas os erros que existem não devem ser suficientemente graves para tornar o usuário 
duvidoso dos resultados e questionar sua validade. 
Os dados dentro de cada campo devem ser precisamente represente o campo, seja correto e seja do tipo de dados 
correto. Isso garante que os dados possam ser analisados com confiança. 
Análise de Risco 
A análise de risco é um exercício útil e, muitas vezes, essencial para executar em dados que são importados de 
fontes externas à organização. Se você precisar tomar decisões sérias como resultado da análise dos dados, deve-
se considerar a confiabilidade dos dados. Nessas circunstâncias, as seguintes questões devem ser consideradas: 
• Os dados a serem usados para a tomada de decisões críticas por uma organização ou indivíduo? 
• Os números serão usados para influenciar políticas ou legislação? 
• O risco de usar os dados é alto, médio ou baixo? 
• Os dados estão preocupados com uma natureza sensível? 
• Os resultados dos dados serão divulgados publicamente? 
Ao realizar análises de risco para determinar a confiabilidade dos dados, as seguintes questões devem ser 
respondidas como parte da avaliação: 
 Fonte de Dados: de onde vêm os dados? Os dados são fornecidos por uma organização respeitável? 
 Atualização de dados: com que frequência os dados são atualizados? A análise que usa os dados exige 
que ele seja mantido atualizado, pois os resultados relatados são úteis e precisos? 
 Proprietário dos dados: quem possui os dados? A organização exige alguma permissão para usar os 
dados? É permitido publicar relatórios que incluam os dados? 
 Conexão: Existe algum problema relacionado com os dados? Qual é o tempo de espera dos servidores nos 
quais os dados são armazenados? Os dados estarão sempre disponíveis, ou existe um limite de tempo? 
 Estrutura: A estrutura dos dados mudará, exigindo assim que o conjunto de dados seja reimportado? 
Os dados de bancos de dados locais que armazenam informações corporativas não precisam ser submetidos a 
uma avaliação de riscos tão extensa. Os dados já devem ser qualificados, especialmente se ele é derivado de um 
data warehouse que foi projetado e gerenciado internamente. 
 
User Expertise 
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U 
As soluções de BI de auto-atendimento exigem menos conhecimento técnico do que é necessário para produzir uma 
solução de BI gerenciada. O objetivo é que os usuários criem relatórios o mais rápido possível, com o mínimo de esforço, 
de modo que tempo e energia possam ser gastos na análise dos resultados dos relatórios. No entanto, ter conhecimento do 
negócio, formatar dados e entender quais visualizações melhor exibem os dados, são úteis para aproveitar ao máximo a 
solução de BI. 
 
Acessando dados 
Os usuários precisam saber onde os dados estão localizados e como para acessá-lo. Os dados armazenados em bancos 
de dados ou data warehouses locais são suportados por TI, portanto, é provável que haja um espaço para que um 
desenvolvedor forneça consultas ou ofereça conselhos sobre a exportação de dados. Pode ser necessária orientação 
externa para acessar dados de terceiros, incluindo provedores SaaS e conjuntos de dados publicamente disponíveis. 
Formatando dados 
Transformar e formatar dados é um passo importante no processo de criaçãode relatórios. Se os dados não 
estiverem certos, os resultados não estarão certos. Os usuários devem entender os princípios e as estruturas dos 
dados provenientes de um banco de dados relacional, um data warehouse ou uma grande fonte de dados não 
estruturada, como um site de mídia social. São necessárias habilidades para: 
 Executar limpeza de dados: remover linhas duplicadas, lidar com dados sujos e erros. 
 Concatenar dados: crie novas colunas combinando colunas existentes.. 
 Formatar tipos de dados: As colunas de moeda, número e data e hora possuem o tipo de dados correto. 
 Aplicar filtragem adequada: garantir que os dados possam ser filtrados para a granularidade esperada. 
Como as vendas precisam ser medidas? Os "dias" representam uma granularidade suficientemente boa ou 
o relatório precisa mostrar vendas on-line por hora? 
 Excluir colunas redundantes: colunas e linhas que não são necessárias no conjunto de dados 
devem ser removidas, para tornar o conjunto de dados mais fácil de gerenciar e entender. 
Exibindo dados 
Os usuários devem estar familiarizados com todos os principais tipos de gráficos e entender como usá-los para 
exibir dados de forma mais eficaz, para que as decisões possam ser tomadas. Por exemplo, os dados geográficos 
são melhor apresentados usando um gráfico de mapa; um gráfico de dispersão deve ser usado para mostrar 
sobreposições em dados, clusters e outliers. Os dados financeiros, como o preço de uma ação, são exibidos melhor 
usando um gráfico de linhas. Há uma abundância de recursos gratuitos na Internet para mostrar exemplos de todos 
os tipos de gráfico e como eles podem ser usados, o que ajudará os usuários de BI self-service rapidamente a se 
familiarizarem com os tipos de gráfico. Os usuários também devem entender como criar e usar medidas e KPIs. 
 
Comissários de dados 
A função de administrador de dados está mais alinhada com o negócio do que com TI. Um administrador de dados garante 
a qualidade dos dados em uma organização é alto e é responsável pela governança de dados. Com a proliferação de dados 
nas organizações, um administrador de dados agora é considerado menos um luxo e mais um papel essencial. Um 
administrador de dados tem um papel variado na gestão de dados e é responsável por: 
• Gerenciamento de dados mestre. 
• Garantir a consistência dos dados entre os sistemas. 
• Mapeamento de dados entre diferentes sistemas. 
 O administrador de dados é responsável pelo gerenciamento de dados das seguintes maneiras: 
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• Removendo dados duplicados, particularmente dados de pesquisa, ou dados que devem ser armazenados uma 
vez. 
• Remover dados não utilizados e desactualizados; por exemplo, uma categoria de produto que nunca é usada. 
• Removendo dados ambíguos. 
• Verificar os dados é adequado. 
• Proteção de dados para garantir que apenas usuários autorizados possam fazer alterações. 
• Documentando metadados. 
• Garantir que a organização adira à legislação relacionada a dados. 
• Determinação dos requisitos de segurança de dados. 
• Monitoramento da qualidade dos dados. 
• Desenvolvimento de definições de dados. 
• Estabelecimento de padrões e convenções de nomeação. 
• Documentando regras de negócios. 
O administrador de dados deve possuir habilidades ou uma compreensão completa das seguintes áreas: 
 Experiência de negócios: O papel do administrador de dados fica mais com o lado comercial do que com 
TI. É crucial que um administrador de dados entenda como o negócio funciona e tem conhecimento 
departamental de todas as áreas de negócios, tais como finanças, marketing, vendas, planejamento de 
recursos empresariais (ERP), fabricação, varejo e cadeia de suprimentos. 
 Escrita técnica: o administrador de dados é responsável por documentar os metadados e deve ser capaz de 
escrever com clareza e com precisão. A documentação abrange vários departamentos dentro da organização 
e deve ser clara para todos os que lêem isso. 
 Modelagem de dados: embora a experiência em modelagem de dados não seja necessária, o 
administrador de dados trabalha em estreita colaboração com o arquiteto técnico e, no mínimo, precisa de 
uma compreensão da terminologia. 
 Sistemas de banco de dados relacionais: Uma experiência compreensiva, ou preferencialmente de 
primeira mão, de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais é vital para o administrador 
de dados. Esta função trabalha em estreita colaboração com os desenvolvedores de banco de dados, 
então o conhecimento é crucial. 
 Armazenamento de Dados: A compreensão de conceitos de data warehouse, incluindo ETL, também 
é essencial para que o administrador de dados se comunique efetivamente com desenvolvedores de BI. 
 Sistemas de banco de dados não-relacionais: o surgimento e a difusão dos grandes dados 
requer uma compreensão dos conjuntos de dados não estruturados e de grande volume, as 
questões de gerenciamento e a tecnologia necessária para processá-los. 
 Habilidades de Programação: compreender a programação e ser capaz de administrar diretamente 
dados no banco de dados é uma habilidade útil para o administrador de dados. 
Os dados geridos por um administrador de dados serão de maior qualidade do que os dados que não são. Essa 
qualidade será refletida nos dados que são apresentados aos clientes, e os dados utilizados em relatórios e 
análises. O crescimento de dados fornece desafios contínuos para o administrador de dados - o aumento de dados 
grandes exige outro elemento de gerenciamento menos fácil de aplicar, dado o tamanho e a falta de estrutura. 
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Pergunta: Discuta o papel do administrador de dados. Sua organização possui um administrador de 
dados? Caso contrário, você acha que é necessário? Discuta alguns dos problemas que sua organização 
enfrenta, que o gerenciador de dados existente gerencia, ou que a adição de um poderia resolver. 
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S 
Aula 6 
Ferramentas da Microsoft para Self-Service BI 
 
Esta lição analisa as diferentes soluções de BI de autoatendimento atualmente oferecidas pela Microsoft e analisa os 
benefícios e restrições de uso de cada solução. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Descreva os principais recursos do SQL Server Reporting Services. 
• Compreender como o Excel é atualmente usado como uma solução de BI self-service. 
• Explique como o SharePoint Server pode ser usado para compartilhar e colaborar. 
• Veja os benefícios de usar o Power BI Desktop como sua solução de BI self-service. 
 
 Serviços de relatórios do SQL Server 
O SQL Server Reporting Services (SSRS) faz parte da família do SQL Server, incluindo o componente de relatório da pilha 
de BI da Microsoft. O SSRS foi introduzido pela primeira vez em 2004 como um complemento para o SQL Server 2000. 
Desde então, tornou-se uma escolha popular de relatórios para organizações que executam o SQL Server. O serviço 
Reporting Services geralmente é instalado como uma instância autônoma, uma vez que a geração de relatórios requer 
muito recurso de hardware e o SSRS funciona melhor em um servidor dedicado. Os servidores existem no local e a 
segurança pode ser gerenciada usando autenticação do Windows e Active Directory (AD). 
Desenvolvendo Relatórios 
As organizações que usam o Reporting Services geralmente possuem um desenvolvedor de relatórios dedicado 
para criar e atualizar os relatórios organizacionais. O desenvolvedor terá habilidades para consultar o sistema de 
banco de dados relacional (OLTP) e o data warehouse se um for usado. Report Designer no Visual Studio é o 
principal ambiente de desenvolvimentopara criar relatórios para o SQL Server 2016 Reporting Services. 
Normalmente, o desenvolvedor aceita pedidos de usuários para criar um relatório com base em uma especificação. 
Os relatórios podem abranger várias páginas, e os relatórios SSRS são particularmente úteis na gestão de tabelas 
de dados que se expandem para se ajustar ao tamanho dos dados, o que pode ser desconhecido em tempo de 
design. Usuários empresariais com habilidades mais avançadas podem criar seus próprios relatórios usando o 
Report Builder. 
Implantando Relatórios 
Depois de desenvolver um relatório, ele é implantado no Report Server. O conjunto de dados é implantado ao lado 
do relatório, e os dados podem ser armazenados em cache para uma geração mais rápida de relatórios. Isso é útil 
quando vários usuários acessam o relatório, mas os dados não são atualizados com freqüência, pois oferece uma 
experiência mais rápida. 
Report Subscriptions 
Ao se inscrever em relatórios agendados, os usuários podem receber uma mensagem de e-mail com um relatório 
anexado. Com as permissões corretas, os usuários podem gerar relatórios usando o portal Report Manager e se 
inscrever para inscrever assinaturas. Os relatórios podem ser entregues assim que os dados são atualizados ou podem 
ser enviados por email depois que a carga do data warehouse foi completada durante a noite, de modo que o relatório 
esteja disponível no início do dia útil. Os relatórios podem ser enviados para usuários fora do domínio organizacional. 
Mais recentemente, com o lançamento do SQL Server 2016, o SSRS foi atualizado para suportar renderização 
HTML5 e relatórios móveis. Além disso, agora inclui uma gama mais ampla de gráficos, incluindo mapas de 
sunburst e mapa de árvore, que foram introduzidos no SQL Server 2016 Reporting Services. 
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Para obter mais informações sobre o uso do Report Builder para SQL Server 2016, consulte: 
Construtor de Relatórios no SQL Server 2016 
http://aka.ms/pjna7f 
 
Excel 
O Microsoft Excel tem um seguimento leal dos usuários empresariais, e sua liderança no mercado de software de 
planilhas permaneceu sem resposta. A adição das quatro ferramentas elétricas - Power Pivot, Power Query, Power View 
e Power Map - moveu o Excel para novas alturas, trazendo BI self-service para sua base de fãs maciça. Um dos 
principais impulsionadores da recente aceitação do BI de auto-atendimento foi a habilitação dos usuários empresariais a 
analisar e relatar dados sem depender de uma solução de BI gerenciada. Essas quatro ferramentas elétricas liberaram 
os usuários empresariais e reduziram a carga de trabalho em TI para desenvolver e gerenciar uma solução de BI 
demorada.. 
Power Pivot 
Power Pivot foi lançado como um complemento para o Excel em 2010, mas desde o Office 2016, isso agora está 
incluído como parte da instalação padrão. Esse recurso permite a modelagem de dados avançada e a análise de 
dados - grande parte da força do Power Pivot reside na sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados 
que foram importados de diferentes fontes de dados. Você pode usar o Power Pivot para converter dados brutos em 
gráficos e mapas úteis, visuais, ajudando você a descobrir informações comerciais e tendências. Usando Power 
Pivot, você pode: 
• Importe milhões de linhas de dados de diferentes fontes de dados, incluindo fontes externas. 
• Dados do modelo usando funções DAX. 
• Criar relacionamentos entre tabelas de dados, incluindo tabelas de diferentes fontes. 
• Integre-se com as outras ferramentas elétricas para criar gráficos, tabelas dinâmicas, mapas e visualizações 
interactivas do Power View. 
• Adicionar medidas e KPIs ao seu modelo de dados. 
 
Nota: para usar o Power Pivot no Office 2016, abra o Excel e, no menu Arquivo, aponte para Opções e, 
em seguida, clique em Complementos. Na caixa de diálogo Gerenciar, clique em Complementos COM e, 
em seguida, clique em Ir. Selecione Microsoft Power Pivot para Excel e clique em OK. 
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Power Query 
Desde o Excel 2016, o Power Query é conhecido como Get & Transform e as ferramentas estão localizadas na guia 
Dados no Excel. Você pode usar o Get & Transform para procurar fontes de dados, se conectar à fonte de dados e 
importar os dados e, em seguida, moldar os dados prontos para visualização. Com Get & Transform, você pode: 
 Conectar: você pode se conectar a arquivos locais, incluindo um banco de dados Access, CSV ou arquivo 
Excel, dados armazenados na nuvem e dados localizados na Internet, além de SQL Server local e bancos de 
dados SQL Server Analysis Services, Oracle e MySQL . Você também pode se conectar a provedores SaaS, 
como Facebook e Salesforce, e grandes fontes de dados, incluindo o Hadoop. 
 Transformar: você pode transformar dados usando o Query Editor. As transformações permitem que você 
dê forma aos seus dados para que ele esteja na estrutura e no formato necessários para cumprir seus 
objetivos de relatórios e análise. Você pode criar novas colunas, remover colunas e linhas e dividir as 
colunas. Os tipos de dados podem ser alterados para garantir que os valores do número e da moeda sejam 
agregados e exibidos corretamente. Os dados de texto podem ser limpos e aparados, e o caso pode ser 
alterado para maiúsculas e minúsculas, ou caso de título. Você também pode escrever suas próprias 
transformações usando o M Language. 
 Combinar: você pode combinar linhas de diferentes tabelas para criar uma nova tabela e você pode 
anexar linhas de uma tabela ao final das linhas em outra tabela. 
 Compartilhar: em vez de guardar suas pastas de trabalho e distribuí-las para colegas usando o email, 
você pode compartilhar as consultas em suas pastas de trabalho no Power BI Data Catalog. Você também 
pode mesclar e adicionar consultas. 
 
Nota: As fontes de dados com as quais você pode se conectar dependem da licença que você possui. 
Algumas fontes estão disponíveis apenas para profissionais e profissionais de licença Plus. 
 
Cada uma das etapas que você executa como parte do Get & Transform são gravadas no Query Editor, permitindo 
que você desfaça, refaça, reordene e até mesmo modifique etapas usando a M Language. 
Power View 
O Power View é uma ferramenta de visualização interativa que você pode usar para construir rapidamente um 
modelo, usando a interface de arrastar e soltar. Você pode usar gráficos de torta avançados, mapas e hierarquias de 
dados que permitem detalhar seus dados. Além disso, você pode criar novos relacionamentos e adicionar KPIs, com 
base nesses novos relacionamentos. 
 
Nota: Para usar o Power View no Office 2016, abra o Excel e, no menu Arquivo, aponte para Opções e, em 
seguida, clique em Complementos. Na caixa de diálogo Gerenciar, clique em Complementos COM e, em 
seguida, clique em Ir. Selecione Microsoft Power View para Excel e clique em OK. 
 
Power Map 
Com o Power Map, você pode plotar e visualizar seus dados geográficos em três dimensões. A terceira dimensão 
oferece uma melhor visão dos dados geográficos e temporais, que podem não ser descobertos usando um mapa 
bidimensional. O mapa de energia pode levar milhões de linhas de uma tabela ou modelo de dados, e traçar estas em 
um mapa. Você também pode criar regiões personalizadas para realçar modelos de dados localizados. 
 
Nota: Para usar o Power Map no Office 2016, abra o Excel e, no menu Arquivo, aponte para Opções e, em 
seguida, Add-ins. Na caixa de diálogo Gerenciar, clique em Complementos COM e, em seguida, clique em Ir. 
Selecione Microsoft Power Map para Excel e clique em OK. 
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SharePoint Server 
O Excel Servicesno SharePoint permite que usuários empresariais publiquem pastas de trabalho do Excel para 
compartilhar com colegas. O SharePoint combina com Office, Excel e SQL Server para criar um ambiente de BI self-service. 
O SharePoint 2013 possui um site do Business Intelligence Center, para que os usuários possam armazenar e gerenciar 
centralmente suas conexões de dados, relatórios, painéis, scorecards, aplicativos e páginas de peças da web. 
Os usuários podem criar uma experiência de painel, usando dados da pasta de trabalho na janela do navegador. Depois de 
importar seus dados para o Excel, aplicando transformações e formatação, você pode usar o 
gráficos e mapas para visualizar os dados. Você pode então publicar isso em um servidor SharePoint local e os colegas 
podem visualizar e interagir com os dados, além de abri-lo localmente no Excel. Os dados on-line podem ser atualizados e 
os usuários podem procurar valores dentro dos dados. O aplicativo Excel Services carrega os dados, executa cálculos e 
processa o relatório na janela do navegador. Ele pode usar conexões de dados ao vivo, portanto a análise pode ser 
realizada com os dados mais atualizados. 
O Power Pivot for SharePoint amplia os serviços oferecidos pelos Serviços do Excel no SharePoint, oferecendo o 
processamento no servidor das pastas de trabalho Power Pivot. A galeria de documentos do Power Pivot permite aos 
usuários navegar nas pastas de trabalho Power Pivot publicadas e configurar quando os dados são atualizados. Usando o 
Power Pivot Services, o modelo de dados incorporado é implantado em uma instância do Analysis Services, onde o Excel 
Services pode consultar o modelo. 
Os serviços PerformancePoint possibilitam a criação e compartilhamento de painéis controlados de forma centralizada. Os 
relatórios podem ser atualizados a qualquer momento e podem interagir com KPIs e scorecards. Um recurso de peça na 
web pode filtrar os dados para entregar um relatório específico ou permitir a verificação dos dados. O PerformancePoint 
inclui um Dashboard Designer que oferece uma experiência amigável para criar e editar painéis. 
Compartilhar pastas de trabalho em um SharePoint Server remove a necessidade de arquivos do Excel serem enviados por 
e-mail e transferidos em torno da organização. Os usuários podem colaborar nos mesmos projetos, facilitando o 
compartilhamento de idéias, análises e informações de dados. 
 
Power BI Desktop 
O Power BI Desktop compartilha muitos dos recursos oferecidos pelas ferramentas de energia do Excel, então os usuários 
de negócios encontrarão a transição entre as duas ferramentas para ser um processo direto. O Power BI Desktop é uma 
ferramenta autônoma que permite importar dados, modelar e aplicar transformações aos seus dados e criar relatórios 
interativos impressionantes. Os relatórios são carregados no serviço Power BI, onde colegas podem compartilhar relatórios 
e criar painéis. O Power BI está disponível em uma licença grátis, ou uma licença profissional que oferece recursos extras e 
suporta um maior volume de dados por uma pequena taxa mensal. 
 
Fontes de dados 
A partir do Power BI, você pode se conectar a uma ampla gama de fontes de dados, incluindo: 
 Arquivos: você pode importar de Excel, CSV, XML, Texto, JSON, uma pasta ou uma pasta do SharePoint. 
 Bancos de Dados: Todos os principais bancos de dados da indústria são suportados: SQL Server, Access, 
SQL Server Analysis Services, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Teradata e SAP HANA. 
 Azure: Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Microsoft Azure Marketplace, Microsoft Azure 
HDInsight, Microsoft Azure Blob Storage, Azure HDInsight Spark, Microsoft Azure DocumentDB, 
Microsoft Azure Data Lake Store. 
 Serviços Online: os principais provedores SaaS são suportados, incluindo Dynamics CRM, Facebook, 
Google Analytics, Salesforce, GitHub, MailChimp, Marketo, QuickBooks Online, Webtrends e Zendesk. 
 Others: Você também pode importar a partir de uma página da Web, e OData feed, Hadoop, Active 
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Directory, Microsoft Exchange, ODBC e R Script. 
O Power BI Desktop suporta o Direct Query, que você pode usar para consultar a fonte de dados, em vez de 
importar os dados. Isso é útil ao analisar conjuntos de dados muito grandes. 
 
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Transformações 
Você pode usar o Power BI Desktop para transformar seus dados e o recurso Query Editor inclui a mesma 
funcionalidade do Get & Transform no Excel. Com o DAX para Power BI, você pode escolher entre mais de 200 funções, 
constantes e operadores, para ajudar a moldar seus dados exatamente como você precisa. O DAX para Power BI é 
ligeiramente diferente do Excel, pois funciona na coluna, em vez do nível da linha. Você também pode criar colunas 
calculadas, tabelas calculadas e medidas, além de usar as medidas em suas funções. 
Relatórios 
Depois de importar e transformar seus dados, você pode arrastar visuals ou campos para o designer do relatório, 
para começar a criar relatórios. Os visuais podem ser personalizados com cores, títulos e texto e outras 
configurações aplicáveis a cada tipo de gráfico. Você também pode criar ou baixar imagens personalizadas para 
seus relatórios. 
Dashboards 
Um dos recursos mais poderosos do Power BI é a capacidade de compartilhar relatórios, painéis e conjuntos de dados 
de forma rápida e fácil. Depois de publicar um relatório, você pode usar os itens de relatório, conhecidos como telhas, 
para criar um novo painel, mesmo combinando gráficos, mapas e KPIs de relatórios diferentes. Com o Power BI 
Service, os titulares de licenças profissionais podem criar pacotes de conteúdo. Um pacote de conteúdo é um pacote 
de relatórios, painéis e conjuntos de dados, que facilitam a colaboração dos colegas para compartilhar seu trabalho. 
Usuários em uma licença grátis podem baixar e visualizar pacotes de conteúdo. Os relatórios podem ser publicados no 
serviço Power BI ou Pyramid Analytics. 
Power BI Mobile 
O Power BI oferece uma aplicação móvel para dispositivos iOS, Android e Windows. Os relatórios e os painéis de 
controle ajustam automaticamente seu tamanho para se ajustarem à tela do dispositivo, portanto, você não precisa 
se preocupar com a criação de versões móveis do seu trabalho. Os aplicativos são gratuitos para download, e 
relatórios e painéis são totalmente interativos. 
Q&A 
Uma característica muito útil do Power BI é Q & A. Isso significa que você pode fazer perguntas sobre seus dados 
usando a linguagem de consulta natural. Você pode digitar um tópico, como vendas totais no ano passado no 
Canadá. Você também pode especificar qual gráfico visual os dados devem ser apresentados. Quando o Power BI 
retorna o resultado, você pode inserir o visual em um painel novo ou existente. 
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Demonstração: publicação de um relatório para o serviço BI de energia 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Publicar um relatório no Power BI Service. 
• Criar um painel de controle. 
Etapas de Demonstração 
1. No Power BI Desktop, na guia Início, clique em Publicar. 
2. Se você for solicitado a salvar suas alterações, clique em Salvar. 
3. Na caixa de diálogo Iniciar sessão no Power BI, clique em Iniciar sessão. 
4. Digite o endereço de e-mail e a senha da sua conta e clique em Iniciar sessão. 
5. O relatório será então publicado no portal Power BI. 
6. Na caixa de diálogo Publicado em Power BI, clique em Abrir 'Adventure Works Sales.pbix' no Power BI para 
visualizar o relatório on-line. 
7. Quando o navegador for aberto, se você for solicitado a inserir suas credenciais do Power BI, clique em Iniciar 
sessão. 
8. Digite seuendereço de e-mail e senha, clique em Iniciar sessão e aguarde até que o relatório seja aberto. 
9. No gráfico de vendas por gênero e estado civil, clique em Pin visual. 
10. Na caixa de diálogo Pin to dohboard, selecione New dahboard e digite Adventure Works Sales e, em seguida, 
clique em Pin. 
11. No gráfico de donuts Ordem por cor, clique em Pin visual. 
12. Na caixa de diálogo Pin para painel de controle, clique em Painel existente, na lista, clique em Aventurar vendas de 
obras e, em seguida, clique em Pin. 
13. No gráfico de vendas por mês, clique em Pin visual. 
14. Na caixa de diálogo Pin para painel de controle, clique em Painel existente, na lista, clique em Aventurar vendas de 
obras e, em seguida, clique em Pin. 
15. No canto superior esquerdo da janela, abaixo do ícone do PowerBI, clique em Mostrar o painel de navegação 
ícone. 
16. Em Meu Espaço de Trabalho, em Painéis, indique o ícone da estrela para indicar um novo painel, e clique em 
Aventurar as vendas do trabalho. 
17. Arraste o canto inferior direito do gráfico de rubricas de Vendas por mês e expanda-o para que seja tão amplo 
quanto os dois gráficos acima. 
18. Feche o Internet Explorer. 
19. Na caixa de diálogo Publicado em Power BI, clique em Obter. 
20. Feche Power BI Desktop. 
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Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual das opções a seguir não é uma ferramenta de energia do Excel? 
Selecione a resposta correta. 
 Power Map 
 Get & Transform 
 Power Pack 
 Power Pivot 
 Power View 
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Lab: Explorando uma Solução de BI Empresarial 
Cenário 
Os funcionários da Adventure Works estão cada vez mais frustrados com o tempo necessário para implementar 
serviços de BI gerenciados. A infra-estrutura de BI gerenciada existente, incluindo um data warehouse, modelos de 
dados corporativos e relatórios e painéis, são fontes valiosas de informações de tomada de decisão. No entanto, os 
usuários querem cada vez mais explorar relacionamentos com outros dados atualmente não gerenciados - e 
demora muito para o departamento de TI incorporar esses requisitos na solução corporativa de BI. 
Como um profissional de BI, você foi convidado a explorar formas pelas quais a Adventure Works pode capacitar 
usuários empresariais a aumentar sua solução de BI corporativa gerenciada com BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar este laboratório, você poderá: 
• Visualizar relatórios no SharePoint Server. 
• Crie um relatório de BI de energia. 
• Crie um painel de controle do Power BI. Tempo estimado: 60 minutos 
Máquina virtual: 10989B-MIA-SQL 
Nome de usuário: ADVENTUREWORKS \ Student 
Senha: Pa$$w0rd 
Exercício 1: Visualizando relatórios 
Cenário 
Você foi solicitado a comparar os Serviços do Excel no SharePoint com o Power BI Desktop e o Power BI Service 
para ver qual oferece a melhor solução de BI self-service. Você vai compartilhar um arquivo do Excel no SharePoint 
para determinar como é amigável essa experiência. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Prepare o ambiente do laboratório 
2. Visualizar Relatórios no SharePoint Server 
 Tarefa 1: Prepare o ambiente do laboratório 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais 10989B-MIA-DC, 10989B-MIA-SQL e MSL-TMG1 
estão em execução e, em seguida, faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS 
\ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute Setup.cmd na pasta D: \ Labfiles \ Lab01 \ Starter como Administrador. 
3. Se você ainda não possui um login do Power BI, navegue para https://powerbi.microsoft.com/en- 
us / documentation / powerbi-admin-signed-up-for-power-bi-with-a-new -office-365-trial e, em 
seguida, siga as etapas para criar uma conta. 
4. Baixe e instale o Microsoft Power BI Desktop em https://www.microsoft.com/en- us / download / 
details.aspx? Id = 45331 usando as opções padrão. 
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 Tarefa 2: Visualizar relatórios no SharePoint Server 
1. Abra o arquivo Adventure Works Sales.xlsx da pasta D: \ Labfiles \ Lab01 \ Starter \ Project. 
2. Clique em Habilitar conteúdo se o aviso de segurança aparecer. 
3. Na folha SalesPerson, clique em Resumir com a tabela dinâmica para criar uma nova guia. 
4. Adicione o Primeiro Nome ao Eixo e o SalesYTD aos Valores. 
5. Adicione um novo gráfico dinâmico, como um gráfico de colunas em cluster. 
6. Mova o gráfico para uma nova folha chamada Carta de pessoas de vendas. 
7. Salve o arquivo no http: // mia-sql / sites / adventureworks / Shared Documents. 
8. Abra o Internet Explorer na barra de tarefas e navegue para http: // mia-sql / sites / adventureworks / Shared 
Documents. 
9. Abra o livro de trabalho Adventure Works Sales on-line e, em seguida, veja o gráfico de pessoas de vendas. 
10. Feche o Internet Explorer e, em seguida, feche o Excel. 
 
Resultado: No final deste exercício, o livro de trabalho do Adventure Works Sales será publicado no SharePoint. 
 
Exercício 2: Criando um relatório de BI de energia 
Cenário 
Você publicou uma pasta de trabalho do Excel para o SharePoint e, em seguida, você precisa ver como isso se 
compara ao Power BI. Você criará um relatório e adicionará dados e, em seguida, adicionará visualizações ao 
relatório. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Importe dados para o Power BI Desktop 
2. Adicionar visualizações ao relatório 
 Tarefa 1: Importar dados para o Power BI Desktop 
1. Abra Power BI Desktop. 
2. Importe a tabela FactInternetSales e tabelas relacionadas do AdventureWorksDW2016 base de dados. 
3. Nomeie o arquivo Adventure Works Sales e guarde o arquivo no D: \ Labfiles \ Lab01 \ Starter \ Project pasta. 
4. Deixe o Power BI Desktop aberto para o próximo exercício. 
 Tarefa 2: Adicionar visualizações ao relatório 
1. Arraste o campo SalesAmount da tabela FactInternetSales para o relatório para criar um gráfico de colunas. 
2. Adicione o campo EnglishDayNameOfWeek de DimDate ao Axis. 
3. Mova o gráfico para o canto superior esquerdo do relatório e expanda para mostrar todos os dias da semana. 
4. Mude o título para Vendas por dia da semana. 
5. Alinhe o título do gráfico. 
6. Arraste o campo SalesAmount de FactInternetSales para o relatório e adicione CalendarQuarter de DimDate. 
7. Mova o CalendarQuarter para a propriedade Axis. 
8. Mude o nome do título do gráfico Vendas por trimestre calendário e alinhe o texto. 
9. Mude as cores dos dados, então o quarto do quarto é vermelho, o quarto 2 é azul e o quarto 3 é amarelo. 
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10. Mova o gráfico à direita do gráfico Vendas por Dia da Semana e faça-os do mesmo tamanho. 
11. Arraste SalesTerritoryCountry para o relatório para criar um mapa visual e adicione SalesAmount de 
FactInternetSales. 
12. Mude o nome do título do mapa, vendas por país e alinhe o título. 
13. Expanda o mapa para mostrar todos os valores. 
14. Arraste o campo CommuteDistance do DimCustomer para o relatório no quadro Vendas por Calendário. Adicione 
SalesAmount de FactInternetSales. 
15. Mude o gráfico para uma rosquinha. 
16. Mude o nome do gráfico Vendas por Distância de Comutação e alinhe o texto. 
17. Salve o arquivo. 
 
Resultado: No final deste exercício, você terá um novo Relatório de BI de energia. 
 
Exercício 3: Criando um painel de controle de energia BI 
Cenário 
Seu relatório do Power BI está pronto para ser publicado no Power BI Service. Em seguida, você publicará o 
relatório e criará um painel de bordo e, em seguida, usará o idioma de consulta natural para fazer perguntas sobre 
seus dados. 
As principais tarefaspara este exercício são as seguintes: 
1. Criar um painel de controle de energia BI 
2. Faça perguntas sobre seus dados 
 Tarefa 1: Criar um Dashboard no Power BI 
1. Publique o relatório no Power BI Service. Faça login usando o seu endereço de e-mail e senha. 
2. Pin Sale de Day of Week para um novo painel chamado Adventure Works Sales. 
3. Pin Sales por Quarter Calendar para o painel de jogadas do Adventure Works Sales. 
4. Pin Vendas por País para o painel de jogos do Adventure Works Sales. 
5. Pin Sales by Commuter Distância para o painel de jogos Adventure Works Sales. 
 Tarefa 2: Faça perguntas sobre seus dados 
1. No painel de instrumentos Adventure Works Sales, clique na caixa Fazer uma pergunta sobre sua data. 
2. Visualize os dados em DimProducts. 
3. Pergunte ao Power BI quantos clientes existem. 
4. Pin o visual para o painel do Adventure Works Sales. 
5. Peça ao Power BI quem é o cliente mais antigo. 
6. Pergunte ao Power BI quantos produtos estão vermelhos. 
7. Peça à Power BI qual país tem os clientes mais masculinos e pin os resultados para o painel de jogos do Adventure Works 
Sales. 
8. Pin o visual para o painel do Adventure Works Sales. 
9. Em Meu Espaço de Trabalho, Painéis, clique em Aventurar as Vendas do Trabalho para atualizar o painel de controle. 
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Resultado: No final deste exercício, você publicará um relatório para criar um dashboard. 
 
Pergunta: Discuta usando Power BI Desktop e Power BI Service, em comparação com o Excel e Excel 
Services no SharePoint. Qual você acha que é o melhor e porque? 
 
Pergunta: Sua organização começou a usar o Power BI? Caso contrário, quão fácil você pensa que será 
implementar e converter usuários empresariais existentes do Excel ou outras soluções de BI? Se você já 
começou a usá-lo, como os usuários acham a experiência em comparação com a solução anterior? 
 
Revisão e Conclusão do Módulo 
Neste módulo, você aprendeu sobre os conceitos básicos de BI e análise de dados. Você considerou o surgimento 
do BI self-service e analisou as ferramentas disponíveis para criar soluções de BI self-service. 
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Módulo 2 
Introdução ao Power BI 
Conteúdo: 
Visão geral do módulo 
Aula 1: Power BI 
Aula 2: O Serviço Power BI 
Aula 3: Aplicativos Mobile Power BI 
Lab: Criando um Dashboard no Power BI 
Revisão e conclusão do Módulo 
 
 
Visão Geral do Módulo 
O Self-Service Business Intelligence (BI) cresceu rapidamente em popularidade devido à sua capacidade de capacitar 
os usuários para gerar relatórios, processar dados, realizar análises e muito mais, sem ter que depender de um 
desenvolvedor de relatórios. A tendência de BI de autoatendimento foi impulsionada pelo compromisso da Microsoft 
em melhorar o Excel e o Power BI, ambos os produtos tendo visto muitos aprimoramentos nos últimos anos. No 
entanto, apesar de a Microsoft permitir uma análise de dados mais profunda com as quatro ferramentas elétricas 
adicionadas ao Excel-Power Pivot, Power View, Power Query e Power Map, elas não estão totalmente integradas na 
interface do Excel, existente em vez de janelas separadas. Adicione a isso a complexidade da publicação no 
SharePoint para compartilhar relatórios com colegas, e tudo se torna um esforço demorado. 
O uso de BI de energia elimina complicações e barreiras com uma interface de usuário integrada simples e tem a 
capacidade de publicar rapidamente em um portal baseado em nuvem para compartilhar facilmente relatórios. Este 
módulo apresenta o Power BI e explora os recursos que permitem a rápida criação e publicação de visualizações 
sofisticadas de dados. 
Objetivos 
Depois de completar este módulo, você poderá: 
• Desenvolva relatórios usando o aplicativo Power BI Desktop e use itens de relatório para criar painéis no portal 
Power BI. 
• Compreender os componentes do serviço Power BI, incluindo licenciamento e gerenciamento de inquilinos. 
• Criar painéis para dispositivos móveis nos sistemas operacionais iOS, Android e Windows 10. 
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Aula 1 
Power BI 
Nesta lição, você aprenderá sobre os principais recursos do Power BI que o ajudarão a criar e publicar relatórios no 
portal Power BI, onde você pode criar dashboards. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Descreva os recursos e arquitetura do Power BI. 
• Compreender a funcionalidade principal do portal PowerBI.com. 
• Baixe e use o Power BI Desktop. 
• Crie relatórios usando o Power BI Desktop. 
• Use itens de relatório no portal Power BI para criar painéis. 
 
O que é Power BI? 
A Microsoft demonstrou um compromisso com o conjunto de ferramentas do Power BI, produzindo uma versão mensal de 
software de correções e novos recursos. Como uma ferramenta de visualização de dados, o Power BI Desktop está em 
vencimento rápido e, com sua interface de usuário coesa e sua capacidade de integração com o Office 365, é uma escolha 
óbvia para a criação rápida de relatórios. 
O Power BI compreende o aplicativo Power BI Desktop, o Power BI Service e o Power BI Mobile. Você importa dados e cria 
relatórios usando o aplicativo de desktop, transformando seus dados em visualizações ricas e interativas. Usando o Power 
BI Desktop, você pode 
Conecte-se a uma ampla gama de fontes de dados e combine dados de várias fontes dentro de um relatório. Você pode se 
conectar a, mas não está limitado a, Microsoft SQL Server, Microsoft Azure SQL Database, Excel, Oracle e MySQL. 
Além disso, você pode se conectar a provedores de Software como um serviço (SaaS), como Facebook, Salesforce, 
MailChimp e Google Analytics. Em seguida, você pode publicar seus relatórios e conjuntos de dados no portal Power BI 
Service para criar e compartilhar painéis com seus colegas. Você não precisa usar o aplicativo da área de trabalho para 
criar relatórios; Você também pode fazer login no portal, importar dados e criar relatórios on-line. Os itens do relatório 
podem então ser usados em painéis. Você pode então visualizar e interagir com relatórios e painéis usando o aplicativo 
Power BI Mobile para dispositivos móveis iOS, Android e Windows 10. 
Você pode usar o idioma de consulta natural para fazer perguntas de seus dados através de perguntas e respostas do 
Power BI. Este serviço interativo encontra rapidamente as respostas dentro dos seus dados. 
 
PowerBI.com 
O portal da Web PowerBI.com, parte do Power BI Service, é onde você publica seus relatórios, crie painéis e pacotes de 
conteúdo e compartilhe dados com outras pessoas em sua organização. A Microsoft está aplicando atualizações semanais 
ao portal, aumentando continuamente o serviço. Além disso, se você precisar de funcionalidades que não estão no portal, 
você pode usar a facilidade de feedback para solicitar um novo recurso e enviar idéias, avaliar o serviço e votar em quais 
recursos você acha que a Microsoft deve adicionar em seguida. 
Quando você faz login no portal, você possui um espaço de trabalho pessoal, chamado Meu Espaço de Trabalho. Este 
espaço de trabalho compreende as seguintes áreas: 
 Dashboards. Você cria painéis de controle de seus relatórios fixando itens de relatório, como gráficos de 
barra ou torta, para painéis de controle novos ou existentes. Os painéis podem ser incluídos em pacotes de 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 52 of 264 
 
 
P 
conteúdo e compartilhados com outros em sua organização. Quando você adiciona um pacote de conteúdo 
criado por outra pessoa em sua organização, ou de um serviço, todos os painéis incluídos no pacote de 
conteúdo estão incluídos na lista. 
 Reports. Você cria painéisde controle de seus relatórios fixando itens de relatório, como gráficos de barra 
ou torta, para painéis de controle novos ou existentes. Os painéis podem ser incluídos em pacotes de 
conteúdo e compartilhados com outros em sua organização. Quando você adiciona um pacote de conteúdo 
criado por outra pessoa em sua organização, ou de um serviço, todos os painéis incluídos no pacote de 
conteúdo estão incluídos na lista. 
 Conjunto de Dados. Quando você adiciona um conjunto de dados a um relatório e o publica, os conjuntos 
de dados usados no relatório são publicados no portal e são listados alfabeticamente. Você pode usar esses 
conjuntos de dados para criar novos relatórios enquanto estiver conectado ao portal. Quando você adiciona 
um pacote de conteúdo, é muito provável que inclua conjuntos de dados. Estes são mostrados aqui, com um 
ícone indicando que eles foram compartilhados com você. 
 Obtendo Dados. Você pode importar dados para o portal a partir de várias fontes. Você pode criar pacotes 
de conteúdo compartilhados ou conectar-se a pacotes de conteúdo fornecidos pelas empresas SaaS. Os 
dados podem ser importados de arquivos, incluindo relatórios e cadernos de trabalho no Excel, CSV e Power 
BI Desktop. Você pode se conectar ao seu sistema de arquivos local, sites de equipe do SharePoint, 
OneDrive Personal e OneDrive Business. 
 
Power BI Desktop 
O Power BI Desktop combina o mecanismo Power Query da Microsoft, também conhecido como M, com modelagem de 
dados e visualizações, para fornecer analistas de dados com uma ferramenta flexível para criar rapidamente relatórios 
interativos. 
O Power BI Desktop é um aplicativo Windows autônomo, que pode ser baixado do site da Microsoft ou do portal Power BI. 
O aplicativo Power BI Desktop está disponível como download gratuito. Você pode usar essa ferramenta poderosa para se 
conectar a uma infinidade de fontes de dados, para que você possa criar conjuntos de dados e relatórios que possam ser 
compartilhados. Os arquivos de relatório podem ser salvos no formato Power BI Desktop, com um .pbix extensão. Embora 
você possa salvar relatórios localmente ou para um local de compartilhamento de arquivos, uma maneira confiável de 
compartilhar dados é publicando relatórios e conjuntos de dados para o portal Power BI. 
Existe um processo direto de três passos para criar relatórios: 
1. Conecte-se às suas fontes de dados. 
2. Forme os dados usando consultas para criar o modelo de dados. 
3. Crie relatórios que possam ser compartilhados e aprimorados por outros. 
Download Power BI Desktop 
http://aka.ms/C0fbvk 
 
O Power BI Desktop possui um espaço de trabalho para criar relatórios. Compreende três pontos de vista em que você 
trabalha: 
1. Visualização do Relatório. Este é o seu espaço de trabalho principal para adicionar itens de relatório, como 
gráficos de barras, mapas e gráficos de torta, e exibir dados usando esses itens de relatório. 
2. Visualização dos Dados. Você pode usar a exibição de dados para ver conjuntos de dados importados, além de 
moldar os dados usando transformações e expressões M. 
3. Visualização Relacionada. O Power BI detecta automaticamente relações de fontes de dados estruturadas, 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 53 of 264 
 
 
como o SQL Server ou o Microsoft Access. A autodeteção pode não funcionar para arquivos planos, mas depois de 
ter importado seus dados, você pode criar relacionamentos e definir as propriedades de cardinalidade e filtro 
cruzado dos relacionamentos. 
Fazendo login no Power BI 
Quando você inicializa o Power BI Desktop, a tela de início oferece a opção de fazer login na sua conta do Power 
BI. Se você optar por não se inscrever neste ponto, você pode se inscrever posteriormente depois usando o link 
Iniciar sessão no canto superior direito da tela. Você também pode usar este link para mudar as contas quando 
iniciou sessão. Para sair, selecione Arquivo, Sair. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 54 of 264 
 
 
U Relatórios 
Você pode criar relatórios de várias páginas usando o Power BI Desktop ou o portal PowerBI.com, mas o aplicativo Power 
BI Desktop provavelmente será sua principal ferramenta para projetar relatórios. O primeiro passo na criação de um 
relatório é conectar-se aos seus dados. O Power BI Desktop suporta uma ampla gama de conexões de banco de dados, 
arquivos e SaaS e, juntamente com as atualizações mensais de software, novas fontes de dados compatíveis são 
adicionadas continuamente. Os dados são importados para conjuntos de dados, que podem ser transformados antes de 
serem usados em visualizações. 
Você tem a opção de carregar os dados no relatório - e atualize-o manualmente ou em uma agenda - ou você pode usar o 
DirectQuery, que não importa nenhum dado. Depois de importar dados, os dados são usados como você cria e personaliza 
suas visualizações. Se você usar o DirectQuery, as tabelas e as colunas serão visíveis na lista Campos; À medida que você 
trabalha com os campos, o Power BI consulta a fonte de dados para que você veja sempre os dados mais recentes. Se 
você escolher o DirectQuery, lembre-se de que cada vez que os dados são consultados, o desempenho depende do 
sistema de fonte de dados e a rapidez com que isso responde à solicitação de dados. O DirectQuery é útil se você tiver 
conjuntos de dados muito grandes e quiser criar suas visualizações sem carregar grandes volumes de dados. No entanto, o 
DirectQuery não está sem limitações, então você deve dar forma aos dados antes de criar seu conjunto de dados. Observe 
que você só pode usar tabelas de uma única fonte de dados. 
A Visualização do Relatório 
Depois de abrir o aplicativo Power BI Desktop, esta é a visão que você está apresentando. Este espaço de trabalho 
está inicialmente em branco, a menos que tenha clicado em um arquivo .pbix para abrir o aplicativo. O menu da faixa 
de dados externos é o seu ponto de partida principal para adicionar dados. Você pode clicar em Obter dados para 
escolher uma nova fonte de dados ou Fontes recentes para se conectar a fontes de dados que você criou 
anteriormente. Isso inclui fontes de dados usadas em relatórios anteriores, pois o Power BI mantém uma lista para 
futuras referências. Você pode começar a projetar seu relatório somente depois de ter adicionado pelo menos um 
conjunto de dados. 
Você pode adicionar páginas ao seu relatório no menu Inserir fita, o que lhe dá a opção de Página Nova ou Página 
Duplicada. As páginas de relatório podem ser adicionadas e excluídas usando a aba na parte inferior de cada página. 
Depois de adicionar um conjunto de dados, o menu Medidas é ativado e permite que você crie medidas e adicione 
colunas. O botão Publicar no menu Compartilhar solicita que você faça login na sua conta do Power BI, para que você 
possa enviar relatórios para o portal, desde onde você pode criar painéis. 
A Visualização dos Dados 
Você pode usar a exibição de dados para executar operações de transformação em seus conjuntos de dados 
importados, portanto, os dados podem ser moldados adequadamente para os relatórios que você está produzindo. 
Clique em um conjunto de dados para ver as linhas importadas e veja os dados com os quais deseja trabalhar. Você 
pode clicar com o botão direito em qualquer coluna para atualizar os dados, definir a ordem de classificação dos 
dados como ascendente ou descendente, renomear uma coluna, adicionar ou excluir uma coluna e adicionar uma 
nova medida. Para ferramentas de transformação mais sofisticadas, clique com o botão direito do mouse em qualquer 
coluna e escolha Editar consulta, que abrirá a janela do Editor de consultas. Na janela do Editor de consultas, você 
pode dividir colunas, aplicar funções estatísticas, pivô e colunas unpivot, e muito mais.O Editor Avançado exibe uma 
visualização de código da consulta. 
Você também pode transformar seus dados antes de importá-lo. Conecte-se à fonte de dados e, depois de selecionar 
os dados que deseja importar, escolha Editar em vez de Carregar. Isso abre a janela do Editor de Consulta onde você 
pode moldar seus dados. 
A Visualização Relacionada 
O Power BI Desktop autodeteciona as relações em seus dados quando os dados são estruturados em um formato no 
qual os relacionamentos podem ser adequadamente estabelecidos. A visualização de relações permite gerenciar e criar 
relacionamentos. Você pode definir o cardinality para Many to One (*: 1), One to One (1: 1) ou One to Many (1: *). O 
filtro cruzado pode ser alternado entre ambos ou simples. Você também pode excluir relacionamentos. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 55 of 264 
 
 
Criando modelos de Relatório 
Depois de criar um relatório, você pode, opcionalmente, salvá-lo como um modelo. Os modelos são úteis para reutilizar 
dados que já foram formados e visuais personalizados com cores corporativas. Se você estiver produzindo uma série de 
relatórios que compartilham dados, imagens e formatação, os modelos são uma característica útil para evitar a duplicação 
de trabalho, garantindo consistência em todos os relatórios. 
Você pode editar um modelo existente e restaurar o arquivo como um modelo .pbit, ou editar e salvar como um arquivo de 
relatório padrão .pbix. Para criar um arquivo de modelo, crie o relatório que deseja usar como base para o modelo e, em 
seguida, escolha Arquivo, Salvar como e, em seguida, selecione Salvar como tipo: Arquivo de modelo de BI de energia (* 
.pbit). Alternativamente, clique em Arquivo, Exportar e, em seguida, em Modelo de BI de energia. Você pode abrir um 
modelo existente clicando em Arquivo, Importar e, em seguida, em Modelo de BI de energia, ou Arquivo, Abrir e, em 
seguida, navegue até a localização do arquivo de modelo, selecionando o arquivo de modelo de BI de energia (* .pbit) da 
lista. 
 
Dashboards 
Depois de criar os relatórios, você os publica no portal PowerBI.com para que eles possam ser usados para criar painéis. 
Ao compartilhar seus relatórios com colegas, você os habilita a criar seus próprios painéis e informações de dados. Para 
publicar um relatório, abra o relatório no Power BI e clique em Publicar. Você pode ser solicitado a fazer login no Power BI. 
Depois que suas credenciais forem confirmadas, o relatório será publicado. Se o relatório já existir no portal, você será 
solicitado a confirmar a substituição de qualquer conjunto de dados existente que tenha mudado. 
Criando Dashboards 
Um usuário de BI de energia pode criar painéis personalizados usando os relatórios e dados disponíveis. Os painéis 
são um método fácil e eficaz para combinar dados de fontes e relatórios diferentes. Qualquer gráfico ou item 
(conhecido como um visual) de um ou mais relatórios pode ser misturado em um painel. Com essa flexibilidade, os 
usuários podem criar perfis de dados e procurar tendências ou respostas a perguntas. Os painéis são criados ao 
fixar visuais para um painel de bordo novo ou existente. Esses visuais são criados como telhas no painel. 
Página Pin Live 
Você pode inserir uma página de relatório completa em um painel de controle como um único item de telha. Uma 
página pode ser fixada por conta própria ou combinada com outros itens de azulejo. Alterações no relatório 
aparecem no painel sempre que a página é atualizada. Para inserir um relatório, clique no relatório que deseja definir 
e, na barra de menus horizontal na parte superior da página, clique em Página Pin Live. Isso fornece a opção de 
adicionar a página a um painel existente, ou criar um novo. 
Pin do Dashboard 
Você pode inserir um mosaico de um painel diretamente em outro painel. Clique no menu Abrir (as reticências) em 
uma tela para abrir o menu Selecionar uma ação e, em seguida, clique em Pin visual. Isso abre o Pin para a janela 
do painel com a opção de pino em um painel existente, ou crie um novo. Isso funciona da mesma forma que fixar 
um relatório visual em um painel de controle. 
Compartilhando Dashboard 
Você pode compartilhar, ou não compartilhar, um painel com outros usuários em um grupo. Depois que um colega 
aceita um convite para compartilhar um painel, ele aparece no menu Meu espaço de trabalho, juntamente com os 
relatórios associados ao painel de controle. O painel de controle é somente leitura para o destinatário do convite 
compartilhado. Para compartilhar um painel do Power BI, clique com o botão direito do mouse no nome do painel no 
menu Meu espaço de trabalho. Clique em Compartilhar para abrir a janela do painel de compartilhamento. Você 
pode inserir um ou mais destinatários de e-mail, juntamente com uma mensagem para descrever o painel. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 56 of 264 
 
 
Modo tela cheia 
Os painéis de controle do Power BI podem ser exibidos no modo de tela cheia, o que é ideal para apresentações ou 
telas de TV. O navegador e o menu Power BI estão escondidos da vista e o painel de instrumentos se expande para 
preencher a tela. Ao mover o mouse sobre os elementos da telha, os pop-ups de texto continuam a mostrar. Para entrar 
no modo de apresentação, clique em Enter Full Screen Mode no painel em Power BI. Clique em Esc ou Sair do modo de 
tela cheia para retornar ao Power BI. 
O botão Ajustar à tela melhora um painel de controle que não possui telas suficientes para preencher a tela cheia e tem 
espaço de fundo em excesso. Por exemplo, se houver apenas algumas pequenas tabelas em um painel, o botão Ajustar 
para tela aumenta para ampliar os itens e preencher o máximo de espaço vazio possível - o que torna os gráficos mais 
fáceis de ler e melhora a apresentação do painel de controle. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 57 of 264 
 
 
Data da última atualização 
Os itens que você adiciona a um painel de controle agora podem exibir a última data e hora atualizadas. Isso é útil para 
verificar quando os dados foram carregados pela última vez e garantir que os usuários tenham os números mais 
atualizados. O último tempo de atualização, visível no modo de tela cheia, pode ser ativado em um nível de telha 
individual, usando o menu Detalhes do mosaico. 
 
Demonstração: Criando um relatório com o Power BI Desktop 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Crie um novo relatório no Power BI Desktop. 
• Conecte-se ao banco de dados SQL AdventureWorksLT Azure. 
• Adicione um gráfico ao relatório usando dados do AdventureWorksLT. 
Etapas de Demonstração 
Crie um relatório com o Power BI Desktop 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais MSL-TMG1, 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL estão em execução, 
faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute D: \ Demofiles \ Mod02 \ Setup.cmd como Administrador, quando solicitado, clique em Sim, digite Y e, em 
seguida, pressione Enter. 
3. Quando o script for concluído, pressione qualquer tecla para fechar a janela. 
4. Inicie o SQL Server Management Studio e conecte-se à instância do mecanismo de banco de dados MIA-SQL 
usando a autenticação do Windows. 
5. Abra a solução Demo.ssmssln na pasta D: \ Demofiles \ Mod02 \ Demo. 
6. No Solution Explorer, expanda Consultas e abra o arquivo de script 1-Power BI.sql. 
7. Na barra de tarefas, clique em Power BI Desktop. 
8. Na janela Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
9. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Banco de dados SQL do Microsoft Azure e, em seguida, clique em 
Conectar. 
10. Na janela do banco de dados do SQL Server, na caixa Servidor, digite o URL do servidor Azure <Nome do 
servidor> .database.windows.net (onde <Nome do servidor> é onome do servidor que você criou) e no Caixa de 
banco de dados, digite AdventureWorksLT. 
11. Expanda Opções avançadas. 
12. No SQL Server Management Studio, copie a consulta 1-Power BI.sql. 
13. No Power BI Desktop, cole a consulta na caixa de instrução SQL (opcional) e, em seguida, clique em OK. 
14. Na janela Acessar banco de dados do SQL Server, clique em Banco de dados. 
15. Na caixa Nome de usuário, digite Student. 
16. Na caixa Senha, digite Pa $$ w0rd e clique em Conectar. 
17. A janela de visualização de dados aparecerá, clique em Carregar. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 58 of 264 
 
 
18. Se a janela Configurações de Conexão abrir, deixe Importação selecionada e clique em OK. 
19. No painel Visualizações, clique em Gráfico de colunas empilhadas. 
20. No painel Campos, em Query1, selecione ProductName e TotalSales. O gráfico irá preencher automaticamente. 
Expanda o controle do gráfico para exibir horizontalmente os nomes completos dos produtos. 
21. No painel Visualizações, clique em Formatar. 
22. Expanda Título e altere o valor do Texto Título para os Produtos de Venda Top 10. 
23. Ao lado de Alinhamento, clique no ícone central. 
24. Alternar etiquetas de dados para estar ligado. 
25. Expanda a lista de cores de dados e escolha outra cor para alterar as barras no gráfico. 
26. No menu Arquivo, clique em Salvar como. Nomeie o relatório Adventure Works Sales e salve no 
2 D: \ Demofiles \ Mod02 \ Demo pasta. 
27. Deixe Power BI Desktop e o relatório aberto para a próxima demonstração. 
28. Feche o SQL Server Management Studio. 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual das seguintes afirmações é falsa? 
Selecione a resposta correta. 
 
Você pode importar dados e criar relatórios com o aplicativo Power BI 
Desktop. 
 
Você pode criar e compartilhar painéis no portal online PowerBI.com. 
 
Você pode se inscrever no PowerBI.com usando uma conta de e-mail do 
Hotmail. 
 
Os dados podem ser importados de um banco de dados SQL Server ou 
Azure SQL local. 
 
Os dados podem ser importados do Facebook. 
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Aula 2 
O Serviço Power BI 
 
Nesta lição, você aprenderá sobre a estrutura de licenciamento do Power BI e explorará as muitas opções 
disponíveis ao criar conjuntos de dados. Você também será apresentado a pacotes de conteúdo, saberá como o 
idioma natural da consulta pode responder a perguntas sobre seus dados e entender o gerenciamento de 
inquilinos. 
Objetivos 
Ao final desta lição, você será capaz de: 
• Explicar as diferentes opções de licenciamento de Power BI. 
• Compreender o gerenciamento do inquilino. 
• Descreva como incorporar conjuntos de dados nos relatórios do Power BI. 
• Explique como criar e usar pacotes de conteúdo. 
• Descreva os benefícios da linguagem de consulta natural. 
 
Licenciamento 
O Power BI oferece um modelo de licenciamento direto, com uma escolha de uma conta de Power BI gratuita ou uma conta 
de assinatura do Power BI Pro. Uma conta gratuita exige um endereço de e-mail de trabalho ou escola, de modo que 
domínios pessoais como o Gmail, o Hotmail ou o Yahoo não são permitidos. As contas do Power BI Pro podem ser 
compradas individualmente ou para uma organização que usa o Portal de Administração do Office 365 da organização. 
Você não precisa comprar uma assinatura do Office 365 para usar uma conta de Power BI gratuita. 
Os usuários de conta de Power BI gratuitos podem fazer o seguinte: 
• Armazene até 1 GB de dados. 
• Programe conteúdo para atualizar uma vez por dia. 
• Consome até 10.000 linhas de dados de transmissão por hora, em painéis e relatórios. 
• Crie relatórios e conjuntos de dados com o Power BI Desktop. 
• Importe dados e relatórios de arquivos do Microsoft Excel, CSV e Power BI Desktop. 
• Crie e compartilhe relatórios e painéis com outros usuários de BI de energia. 
• Veja os painéis em um dispositivo móvel usando qualquer um dos aplicativos Power BI Mobile para iOS, Android e 
Windows. 
• Faça perguntas usando consultas de linguagem natural. 
• Consome pacotes de conteúdo de provedores SaaS, incluindo Bing, Salesforce, Zendesk e MailChimp. 
• Use o recurso Publish to web para compartilhar relatórios de Power BI em sites públicos, incluindo blogs. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 60 of 264 
 
 
 Uma assinatura do Power BI Pro inclui todos os recursos acima, juntamente com o seguinte: 
• Armazene até 10 GB de dados. 
• Programe o conteúdo a ser atualizado até oito vezes por dia. 
• Consumir até 1 milhão de linhas de dados de transmissão por hora em painéis e relatórios. 
• Importe dados locais usando os gateways de conectividade de dados. 
• Use a API Power BI REST para enviar dados ao vivo em um conjunto de dados Power BI. 
• Veja dados ao vivo diretamente conectando-se a fontes, em vez de colocar os dados no Power BI. 
• Gerencie o acesso do usuário com o Microsoft Active Directory. 
• Trabalhar com outros membros da equipe usando Grupos do Office 365 no Power BI. 
• Crie e publique pacotes de conteúdo organizacional. 
• Compartilhe consultas de dados usando o Catálogo de Dados. 
As organizações podem ter uma combinação de contas gratuitas e Power BI Pro. No entanto, para consumir o 
conteúdo do Power BI Pro, os usuários devem ter uma licença do Power BI Pro. Para obter detalhes completos 
sobre serviços e preços locais, consulte: 
Preço do Power BI 
http://aka.ms/Qz9yz8 
 
Gestão de acessos 
O Power BI usa um modelo de inscrição de autoatendimento para que os usuários gerem uma conta sem dependência de 
um administrador do Office 365 ou de uma assinatura do Office 365. Quando um indivíduo de uma organização se inscreve 
no Power BI, um inquilino é criado automaticamente. Um inquilino é um domínio dentro da sua organização; por exemplo, 
contoso.com. Se outro Usuário da mesma organização se inscrever, esse usuário é adicionado ao inquilino existente. Todos 
os usuários do mesmo inquilino fazem parte da mesma rede; Isso significa que podem ser comparados, painéis e conjuntos 
de dados. Situação de Nessa, o 
O acordo é entre a Microsoft e o Usuário, portanto, a organização da assistência ou a responsabilidade é necessária. 
Os usuários também podem redefinir sua rede direta da Microsoft, usando um processo de seleção de e-mail. 
Inscrição do administrador 
Os administradores podem se inscrever no Power BI através do site PowerBI.com ou através da seção Serviços de 
compras no Portal de administração do Office 365. Os administradores podem então atribuir licenças aos usuários dentro 
do inquilino. Além disso, os usuários ainda podem se inscrever individualmente e receber automaticamente uma licença 
Power BI disponível. Se o usuário ainda não tiver uma conta do Office 365, uma conta também é criada para eles. 
Para obter mais informações sobre como gerenciar inquilinos, incluindo a prevenção de usuários que ingressam em um 
inquilino, veja: 
Guia de gerenciamento de acessos do Power BI 
http://aka.ms/Ug2h9n 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 61 of 264 
 
 
 
Organizações sem Office 365 
Se sua organização não possui um ambiente do Office 365, os usuários ainda podem criar contas, mas a 
organização não poderá administrar coletivamente as contas; O serviço de BI de energia é construído na plataforma 
Microsoft Azure, então essas contas são criadas em um diretório de usuário exclusivo para a nuvem - que a 
organização pode reivindicar - para gerenciar o inquilino e os usuários. 
 
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Adquirir Licenças de Power BI para um visitante do 365 
As organizações qualificadas com um visitante do Office 365 recebem 1 milhão de licenças.As licenças são fornecidas 
gratuitamente para usar o serviço gratuito Power BI. Se sua organização requer mais de 1 milhão de licenças, entre em 
contato com a Microsoft. Quando um usuário dentro do domínio organizacional se inscreve no Power BI, são atribuídas uma 
dessas licenças disponíveis. Os administradores também podem atribuir licenças através do portal. 
Para obter mais informações sobre a arquitetura Power BI e a segurança do Power BI, consulte: 
Segurança do Power BI 
http://aka.ms/Bk38nc 
 
Conjunto de Dados 
Um conjunto de dados é criado quando você importa dados no Power BI Desktop ou através do portal Power BI. O conjunto 
de dados pode ser usado em vários relatórios; você pode moldar e combinar os dados em seus conjuntos de dados. No 
Power BI Desktop, você tem uma escolha mais ampla de fontes para importar, incluindo conexões de banco de dados, 
arquivo e SaaS, conforme descrito aqui. 
Database Connectors 
O Power BI suporta o banco de dados principal do setor e as conexões de arquivos para importar dados de fontes 
locais. As recentes adições incluem o R 
Conector de script para consultar uma instalação R local e o conector de modelo multidimensional SQL Server 
Analysis Services (SSAS). Os conectores de banco de dados incluem: 
 SQL Server 
 Modelos tabulares e multidimensionais SSAS 
 R Script 
 Microsoft Access 
 Oracle 
 IBM DB2 
 MySQL 
 SAP HANA 
 PostgreSQL 
 Sybase 
 Teradata 
Conectores de Arquivos 
Você pode importar de um único arquivo ou escolher uma pasta para selecionar vários arquivos para importar. Isso é útil 
quando você possui um local de pasta usado para armazenar arquivos criados em uma programação. Os conectores de 
arquivo incluem: 
 Microsoft Excel 
 CSV 
 XML 
 Texto 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 63 of 264 
 
 
Usando Conectores SaaSs 
Um número crescente de conectores para o Power BI Desktop facilita a conexão com aplicativos SaaS externos 
para análise de dados, tais como tráfego na web, vendas, marketing, mídia financeira e social. Os conectores SaaS 
incluem serviços populares, como: 
 
 Bing 
 Google Analytics 
 Intuit QuickBooks 
 MailChimp 
 Facebook 
 Microsoft Dynamics CRM Online 
 Salesforce 
 GitHub 
Os usuários podem se conectar a aplicativos SaaS e importar os dados para criar relatórios e painéis. Devido à sua 
flexibilidade, o Power BI pode combinar várias fontes de dados de fornecedores SaaS diferentes em um único 
espaço de relatórios central. Por exemplo, figuras da Salesforce podem ser combinadas com uma recente 
campanha de marketing que foi entregue usando o MailChimp, juntamente com dados de marketing do Facebook. 
Outras Fontes de Dados 
Você também pode se conectar a qualquer página da Web para raspar os dados em tabelas dentro do conjunto de 
dados. Talvez você não consiga determinar os nomes das tabelas ou a estrutura dos dados, mas você pode 
executar algumas operações para renomear campos e tabelas após ter importado os dados para o Power BI 
Desktop. 
Você pode criar rapidamente uma tabela copiando e colando dados diretamente de um arquivo de texto ou Excel. 
Na faixa Home, clique em Enter Data para abrir a janela Create Table. Clique com o botão direito do mouse e 
escolha Colar para copiar dados de outro arquivo. Você pode trabalhar com esta tabela dentro do seu conjunto de 
dados, assim como você faria com dados de qualquer outra fonte. 
Trabalhando com Conjunto de Dados 
Você importa dados conectando-se a uma fonte de dados, como o SQL Server ou o Excel. Para começar, escolha 
Obter Dados ou Fontes Recentes da Faixa Home e, em seguida, selecione sua fonte de dados na lista. A janela 
Navegador mostra todas as tabelas, visualizações ou planilhas que você pode importar. Você pode visualizar e 
selecionar os dados que deseja importar. A partir daqui, você pode selecionar Carregar para puxar os dados como 
está, ou clique em Editar para fazer transformações. Se você optar por editar os dados, ele será aberto na janela 
do Editor de Consulta, para que você tenha acesso a toda a gama de transformações. Este é um passo útil se você 
tiver um grande conjunto de dados, mas deseja reduzir a quantidade de dados que você importa, excluindo colunas 
ou linhas de filtragem. Por outro lado, se você optar por carregar os dados, todas as colunas e linhas são 
importadas antes de poder aplicar transformações. 
Você pode executar algumas operações básicas em seus conjuntos de dados na Vista de relatório. No painel Campos, 
você pode adicionar ou excluir colunas, renomear a tabela e as colunas, atualizar os dados e criar uma nova medida. 
No entanto, a maior parte do trabalho que você executa em seus conjuntos de dados estará na janela Data View ou o 
Query Editor. O Query Editor oferece transformações mais complexas do que o Data View - como divisões de colunas, 
arredondamento, agregações, operações estatísticas e científicas. 
Autalizando os Dados 
Quando você publica um relatório no portal Power BI, os conjuntos de dados são publicados também. Você pode usar 
o portal Power BI para atualizar os dados em seus conjuntos de dados. Clique nas elipses ao lado de um conjunto de 
dados para abrir o menu do conjunto de dados. Você pode escolher Atualizar agora ou Atualizar agenda. Se você 
deseja agendar uma atualização de dados, siga as instruções para fazer o download do Power BI Gateway. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 64 of 264 
 
 
Você também pode atualizar seus dados no Power BI Desktop clicando em Atualizar na faixa Home. Ao visualizar um 
conjunto de dados na janela do Editor de consultas, você pode ver uma mensagem como "Esta visualização pode ter 
até 35 dias". Você pode clicar no botão Atualizar para atualizar os dados, embora os dados possam não ter sido 
realmente alterados. Isso se aplica a cada tabela dentro do seu conjunto de dados, então você controla exatamente 
quais tabelas para atualizar. 
 
Content Packs 
Os pacotes de conteúdo são relatórios, painéis e conjuntos de dados embalados, que podem ser compartilhados com 
outros usuários de BI de energia em sua organização. Quando você se conecta a um pacote de conteúdo no portal 
PowerBI.com, os itens do relatório são incorporados nas suas listas de espaço de trabalho. Os usuários com uma conta 
Power BI gratuita podem visualizar pacotes de conteúdo, mas eles não podem criá-los. Os pacotes de conteúdo podem ser 
criados para personalizar relatórios ou painéis para usuários em diferentes departamentos da sua organização. Por 
exemplo, você pode criar um conjunto de relatórios com visuais específicos para finanças, vendas e fabricação, pois cada 
departamento provavelmente irá querer dados diferentes para medir o desempenho. 
Quando você publica um pacote de conteúdo, você escolhe quem deseja dar acesso. Você pode escolher grupos 
específicos, como vendas ou recursos humanos, ou você pode dar acesso a toda a organização. O pacote de conteúdo 
pode ser personalizado com um título e uma descrição para ajudar os usuários a determinar se o pacote de conteúdo é 
aplicável às suas necessidades. Você também pode enviar uma imagem ou logotipo da empresa para o pacote de 
conteúdo. Você pode escolher os relatórios, os painéis e os conjuntos de dados que deseja incluir; no entanto, quando você 
escolhe um relatório ou painel, ele inclui automaticamente todos os conjuntos de dados necessários, e estes não podem ser 
excluídos. O pacote de conteúdo está disponível na galeria de conteúdo da sua organização. Os usuários que podem o 
pacote de conteúdo podem criar novos painéis a partir dos conteúdos. 
Além disso, você pode importar pacotes de conteúdo de provedores SaaS, como Adobe Analytics, AlpineMetrics Sales 
Prediction,Insightly, Marketo e Twilio. Para adicionar um pacote de conteúdo de um provedor SaaS com o qual você possui 
uma conta, clique em Obter dados, depois em Serviços, clique em Obter. Na janela Microsoft AppSource, em Aplicativos, 
clique no logotipo SaaS para visualizar os detalhes do provedor ou clique em Obter. Você será solicitado a inserir os 
detalhes do seu cliente para o serviço. Depois de ter sido autenticado, você pode importar um pacote de conteúdo com 
relatórios e painéis que foram projetados para visualizar seus dados sem que você precise fazer algum trabalho. 
 
Queries de Linguagem Natural 
Encontrar respostas para perguntas pode ser difícil se sua organização tiver muitas fontes de dados, e os usuários não 
sabem quais os dados a serem usados. Além disso, se os relatórios existentes não cortarem dados da maneira correta, ou 
não apresentam agregações atualizadas, ou dados suficientes, os usuários não podem encontrar as respostas de que 
precisam. Isso torna-se particularmente difícil quando os usuários freqüentemente têm perguntas que precisam de uma 
resposta imediata, mas leva tempo para o desenvolvedor do relatório criar e publicar o relatório. Com Power BI, você pode 
usar o recurso Q & A para fazer perguntas usando uma linguagem natural, assim como você faria usando uma pesquisa 
motor. Com perguntas e respostas, qualquer pessoa na organização que tenha acesso ao Power BI pode encontrar 
respostas rapidamente, como não 
habilidades de programação adicionais são necessárias. 
Caixa Q&A 
A caixa Q&A fica na parte superior da tela ao visualizar painéis. Quando você clica na caixa, Q & A exibe uma lista 
pré-construída de sugestões para ajudá-lo a começar. Esta lista compreende as perguntas que foram usadas para 
criar as peças que foram fixadas no painel, além dos nomes das tabelas nos conjuntos de dados que foram usados 
para criar o relatório. Você pode selecionar qualquer uma das sugestões da lista ou digitar sua própria pergunta. As 
perguntas e respostas ajudam você a formular sua pergunta, usando auto-completar, repetindo suas perguntas e 
usando as ajudas textuais ou visuais apropriadas. Ele também corrige a ortografia e diminui a cor das palavras que 
não entende. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 65 of 264 
 
 
Terminologia 
Q&A reconhece automaticamente as seguintes palavras-chave e termos: 
 Nomes. Se uma coluna no conjunto de dados contiver uma frase como "nome", por exemplo FirstName, Q&A sabe 
que os valores das colunas são nomes. Você pode formular uma frase usando a pesquisa de um nome específico. 
 Tensões. "Vender" e "vendido" são tratados o mesmo. 
 Possessivos. "Qual é o total das vendas de Pamela". 
 Plurais. "Oportunidade" e "oportunidades" são tratados da mesma forma.. 
 Palavras-chave da data. Este mês, ano passado. 
 Faixas de data. Antes Depois. 
 Agregações. Mínimo, máximo, contagem de, média, menor que, entre, antes. 
 Palavras-chave de igualdade. Igual, mais que, menos do que, entre. 
 Ordem de classificação. Ascendente, descendente, alfabético. 
 Verbo de exibição. Mostre, o que é, são, o que são? 
Como Q&A encontra a resposta 
O Q&A procura a resposta à sua pergunta usando qualquer um dos conjuntos de dados que tenham um mosaico no 
painel no qual você está fazendo a pergunta. Ele retorna a melhor resposta possível a partir dos dados disponíveis. 
Se você remover as telhas de um painel, esteja ciente de que os conjuntos de dados subjacentes também são 
removidos, portanto, você não pode usar esses dados para suas perguntas e respostas. Isto é particularmente 
importante se você pin a resposta de visualização em seu dashboard. 
Visualizando a resposta 
Power Q&A de BI decide sobre a melhor visualização para apresentar a resposta. Além de solicitar os dados que você 
precisa, você também pode pedir que seja apresentado usando uma visualização específica, como um gráfico ou 
mapa. Por exemplo, você poderia pedir "mostrar vendas por loja como um mapa" ou "mostrar vendas por território 
como um mapa de árvore". 
Pergunta: Quais são os benefícios de usar o Power BI em uma organização que procura criar relatórios 
para analisar seus dados? 
 
Demonstração: Criando um pacote de conteúdo 
Nesta demonstração, você verá como: 
 Publicar um relatório no Power BI Service. 
 Use o relatório para criar um painel de controle. 
 Crie um pacote de conteúdo usando o painel de instrumentos e o conjunto de dados. 
Etapas de Demonstração 
1. No Power BI Desktop, na faixa Home, clique em Publicar. 
2. Se você for solicitado a salvar suas alterações, clique em Salvar. 
3. Na janela Iniciar sessão no Power BI, clique em Iniciar sessão. 
4. Na caixa de diálogo Iniciar sessão na sua conta, insira o endereço de e-mail e a senha da sua conta Microsoft e, 
em seguida, clique em Iniciar sessão. 
5. O relatório será então publicado no portal Power BI. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 66 of 264 
 
 
6. Na caixa de diálogo Publishing to Power BI, clique em Abrir 'Adventure Works Sales.pibx' no Power BI para 
visualizar o relatório on-line. 
7. Quando o navegador for aberto, se você for solicitado a inserir suas credenciais do Power BI, digite seu endereço 
de e-mail e senha e aguarde que o relatório seja aberto no Internet Explorer. 
8. Quando o relatório estiver visível, clique em Página do Pin Live. 
9. Na caixa de diálogo Pin to dohboard, clique em New dahboard, na caixa de texto, digite Adventure Works Sales e 
clique em Pin live. 
10. No canto superior esquerdo, clique em Mostrar o painel de navegação. O painel de instrumentos aparecerá sob os 
painéis Lista. 
11. Clique em Configurações e, em seguida, clique em Criar pacote de conteúdo. 
12. Na janela Escolher quem terá acesso a este pacote, clique em Minha organização inteira. 
13. Na caixa Título, digite Adventure Works Sales. 
14. Na caixa Descrição, digite Top 10 vendendo produtos e, em seguida, clique em Carregar. 
15. Na caixa de diálogo Escolher arquivo para carregar, navegue até D: \ Demofiles \ Mod02 \ Demo \ Demo, clique em 
content_pack.png e, em seguida, clique em Abrir. 
16. Em Dashboards, selecione a caixa de seleção Adventure Works Sales. O relatório e conjunto de dados são 
adicionados automaticamente e, em seguida, clique em Publicar. 
17. Clique em Obter dados, e depois em Minha organização, clique em Obter. 
18. Na janela AppSource, o pacote de conteúdo aparece na lista em Minha organização. 
19. Feche o Internet Explorer e, em seguida, feche Power BI Desktop. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 67 of 264 
 
 
S 
Aula 3 
Aplicativos Mobile Power BI 
 
Nesta lição, você aprenderá a exibir relatórios de Power BI e painéis em um dispositivo móvel e entender os recursos 
incluídos nos aplicativos para dispositivos móveis. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Criar painéis para dispositivos móveis. 
• Compreender os recursos do aplicativo Power BI para dispositivos iOS, incluindo iPhone e iPad. 
• Descreva os recursos disponíveis incluídos no aplicativo Power BI para dispositivos Android. 
• Use os recursos no aplicativo Power BI para telefones do Windows 10. 
 
Criando Dashboards para dispositivos Mobile 
O aplicativo Power BI está disponível para dispositivos móveis iOS, Android e Windows 10, permitindo que os usuários do 
Power BI vejam relatórios e painéis, e interajam com dados, de qualquer local. Você usa o Power BI Service para criar 
painéis, que podem ser vistos em um dispositivo que executa o aplicativo. Os Painéis ajustam e redimensionam 
automaticamente para ajustar o tamanho da tela alvo e os dados atualizam em tempo real, para obter resultados 
atualizados. Isso significa que você não precisa fazer qualquer formataçãoadicional ou criar imagens redimensionadas para 
relatórios móveis. 
Considerações de design 
Embora os itens do painel de escala sejam dimensionados, você pode querer prestar atenção aos elementos visuais que 
você inclui no painel e no nível de detalhe. Se você sabe que o dispositivo alvo é um tablet ou telefone, você pode ter em 
conta o tamanho da tela. Um gráfico de barras com 30 colunas pode ser exibido perfeitamente em um tablet, mas pode ser 
mais difícil de visualizar em um celular, mesmo no modo paisagem. 
 
Melhores Práticas: Se sua organização usa o Power BI Pro, e os usuários se conectam usando telefones celulares, você 
pode criar pacotes de conteúdo com relatórios e painéis projetados para a tela menor. Você pode reduzir o tamanho dos 
recursos visuais e garantir que os dados mais importantes sejam colocados na parte superior do painel, então esses itens 
são mostrados primeiro quando deslocam verticalmente os itens do painel. 
 
Dados Offline 
Power BI executa uma atualização de dados de fundo a cada duas horas, então, se você estiver offline, os dados 
permanecem razoavelmente atualizado. Enquanto estiver offline, você continua a ter acesso a todos os itens no seu Espaço 
de Trabalho e pode interagir com os painéis. O Power BI pode armazenar em cache até 250 MB de dados; No entanto, 
fontes de dados que requerem uma conexão ativa não podem mostrar dados. Os relatórios também podem ser visualizados 
em modo somente leitura, e você não pode filtrar, classificar ou usar slicers. Esta atualização agendada pode ser 
desativada para evitar cobranças de uso de dados. Um indicador off-line é exibido na parte superior do painel de controle 
quando você não possui sinal. O recurso de dados off-line atualmente só é aplicável a dispositivos que executam iOS e 
Android. 
Manage Apps and Devices 
As organizações podem gerenciar e controlar aplicativos e dispositivos com o Microsoft Intune. Os aplicativos 
Power BI para iOS e Android integram o Intune, para que você possa administrar os aplicativos nos dispositivos, 
além de controlar a segurança. Intune trabalha junto com o Mobile Device Manager (MDM) no Office 365. 
Para obter mais informações sobre como gerenciar seus dispositivos com Intune, consulte: 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 68 of 264 
 
 
Configure os aplicativos mobile do Power BI com o Microsoft Intune. 
http://aka.ms/E4v70j 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 69 of 264 
 
 
Power BI para iOS 
O aplicativo Microsoft Power BI para iOS é compatível com o iPhone e o iPad e faz parte da família de experiências de BI 
móveis para o Power BI. Você pode usar o aplicativo para visualizar e interagir com os painéis da organização de qualquer 
lugar. Além de acessar dados em tempo real e na nuvem, você pode compartilhar painéis com colegas usando mensagens 
de e-mail ou texto. Você também pode visualizar os relatórios e os KPIs do SQL Server para seus dados locais usando o 
aplicativo Power BI. 
Você pode baixar o aplicativo pesquisando o Microsoft Power BI no iTunes ou usando o seguinte link: 
Dashboards no aplicativo do iPhone (Power BI para iOS) 
http://aka.ms/Gug35u 
 
Você não precisa fazer login no Power BI para começar a usá-lo no seu dispositivo móvel iOS. O aplicativo inclui exemplos 
de painéis, para que você possa ver se o aplicativo funciona antes de iniciar sessão e visualizar o conteúdo da sua 
organização. Se você tem um iPhone, ele precisa ser pelo menos o iPhone 5, executando o iOS 8.0. 
Modos de Visualização 
Ao visualizar os painéis no seu iPhone no modo retrato, as telhas empilham verticalmente, na ordem da esquerda para a 
direita da colocação da telha, na versão web do painel em Power BI Service. Se você virar o telefone de um lado para ver o 
painel no modo paisagem, as telas do painel exibem exatamente como estão no portal, o que é útil para telhas agrupadas 
contextualmente. 
Interagindo com telas 
Você pode interagir com telas de painel em seu iPhone e iPad da mesma forma que você faz no portal. Você toca um 
azulejo para abri-lo no modo Foco. Você pode então tocar para exibir os itens com mais detalhes nos gráficos de torta, 
barra e linha. Toque em um gráfico de torta para colocá-lo no modo de foco e o cortador aparece automaticamente. Gire o 
gráfico para mostrar cada uma das fatias de torta em detalhes. 
Anotar e compartilhar telas 
Você pode adicionar notas e emoticons diretamente às telhas. Você toca um azulejo para trazê-lo para o modo Foco e, em 
seguida, toque o ícone Compartilhar. Você pode tocar o ícone Lápis para adicionar setas, linhas e símbolos usando a 
ferramenta à mão livre e destacar áreas da telha. Você também pode alterar a cor das linhas que você adiciona. Toque no 
ícone Texto para adicionar texto ao azulejo usando o teclado e toque o ícone Smiley Face para colar em emoticons. 
É fácil compartilhar seus painéis com colegas. Abra o painel que deseja compartilhar e toque as reticências. Clique em 
Convidar e, em seguida, convide um colega. Digite os nomes dos destinatários ou os endereços de e-mail na caixa 
Adicionar nomes ou e-mails. Você também pode incluir uma mensagem na caixa Adicionar texto. Você também pode 
alternar a configuração para permitir que os destinatários compartilhem este painel de controle. Clique em Enviar. Os 
destinatários recebem uma mensagem de e-mail convidando-os a adicionar o painel. Este email expira após um mês e você 
pode ver se os pedidos de convite foram aceitos ou não. Você só pode enviar e-mails para colegas no mesmo domínio e 
eles precisam do BI de energia para visualizar o painel de controle. No entanto, você pode enviar um instantâneo de um 
mosaico do aplicativo do iPhone para qualquer pessoa dentro ou fora do seu domínio, mas eles não podem interagir com o 
mosaico ou abrir o painel. 
Power BI QR Codes 
O aplicativo Power BI Mobile para o iPhone inclui um scanner QR, o que significa que os usuários podem digitalizar um 
código QR que se aponte diretamente para um painel de painel, e abre no Power BI Mobile. Considere o seguinte cenário: 
você cria um painel no serviço Power BI para apresentar aos gerentes seniores da sua organização; Você exibe o painel em 
uma TV grande no modo de tela cheia durante a apresentação, mas deseja que os gerentes vejam os dados com mais 
detalhes durante a reunião. Ao criar um código QR para os azulejos que precisam ser visualizados com mais detalhes, você 
pode dar o código aos gerentes, seja no papel, em uma mensagem de e-mail ou no seu iPhone. O código abre as telhas 
diretamente no aplicativo Power BI. 
Para gerar um código QR, abra o painel de controle relevante no Power BI Service. Clique nas elipses do azulejo para o 
qual deseja criar um código e, em seguida, clique no modo de foco. Isso abre o azulejo. Clique nas elipses e, em seguida, 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 70 of 264 
 
 
clique em Gerar código QR. Depois de ter sido gerado, você pode baixar o código como um arquivo .jpg. Você pode usar 
esse arquivo em mensagens de e-mail e slides do PowerPoint, ou guardá-lo em seu telefone ou imprimi-lo. 
Para escanear um código QR, selecione QR Scanner no menu principal no Power BI Mobile ou use um aplicativo de 
scanner QR que já esteja instalado no seu celular. Ambos os métodos requerem acesso à câmera em seu telefone, o que 
você deve permitir. 
Grupos 
Os grupos de BI de energia são criados em grupos do Office 365. Você pode usá-los para colaborar com outros 
membros e interagir com relatórios de grupo e painéis. Você pode visualizar seus grupos no aplicativo Power BI for 
iOS, tocando no ícone Opções e, em seguida, selecionando um grupo. A página do grupo é exibida. 
Alertas de Dados 
Os alertas de dados podem ser adicionados a telhas que exibem umúnico número. Você pode definir limites para alertá-lo 
quando o número for superior ou inferior ao valor que você definiu, ou você pode definir ambos. Por exemplo, as vendas da 
sua organização no ano apresentam atualmente US $ 27,31 milhões. Você pode adicionar um alerta para que você seja 
notificado quando esse valor atingir US $ 30 milhões. Por exemplo, se você quisesse monitorar o preço da ação da sua 
organização, você poderia definir um alerta para quando o valor cai abaixo de US $ 15 e ultrapassa os US $ 25. 
Para criar um alerta, abra o azulejo que deseja monitorar e toque no ícone do som. Use as alternar Acima e Abaixo para 
ativar (ou desativar) os alertas e adicionar seus valores. Toque em Salvar. Os valores são verificados sempre que os dados 
no painel são atualizados. Os alertas que você criou estão apenas disponíveis para você, então, se você compartilhar um 
mosaico ou um painel de controle, outros usuários não podem vê-los, mas eles podem criar os seus próprios. Você também 
pode criar alertas em telas importadas através de pacotes de conteúdo. 
 
Power BI para Android 
O aplicativo Power BI para dispositivos Android foi criado com as mesmas habilidades que o aplicativo para iOS, com 
ênfase na habilitação de informações de dados em movimento. Você pode baixar e instalar o aplicativo, procurando por 
Microsoft Power BI no Google Play ou usando o seguinte link: 
Dashboards nos aplicativos Power BI para Android 
http://aka.ms/d0emi0 
 
Depois de instalar o aplicativo e iniciar sessão no Power BI, deslize para a direita na tela inicial para ver seus painéis, 
depois toque em qualquer painel para visualizá-lo. 
Modos de visualização 
Em um telefone Android, você pode visualizar os painéis no modo retrato, que organiza os azulejos um em cima do 
outro. Para uma visão uniforme, todos eles redimensionam para a mesma largura, preenchendo o espaço de tela 
disponível. O modo Paisagem também é suportado, o que significa que você pode visualizar um painel de controle 
no mesmo layout que foi projetado no portal do Power BI Service. 
Interagindo com telas 
Ao visualizar um painel, você pode tocar as reticências para convidar um colega para compartilhar o painel, 
atualizar os dados ou descobrir mais sobre este painel. Deslize para cima e para baixo para ver todos os azulejos 
no painel. Toque em um azulejo para colocá-lo no modo de foco e, em seguida, toque os pontos em um gráfico 
para ver detalhes e valores específicos. 
Anotar e compartilhar telas 
Você pode anotar e adicionar adesivos (emoticons) às telhas do painel. Toque em um azulejo para abri-lo no modo 
de foco e, em seguida, toque no ícone Compartilhar. Isso abre a barra de anotação e oferece a opção de adicionar 
linhas e formas usando o Pincel, tocando o Smiley para adicionar adesivos e usando AA para adicionar 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 71 of 264 
 
 
U 
comentários usando o teclado. Quando terminar suas anotações, toque em Compartilhar para enviar a tela para 
seus colegas. 
Você pode compartilhar painéis usando a função Convidar um colega, localizado no menu de retaguarda na 
exibição do painel de controle. Se você é o proprietário do painel, pode ver os colegas que convidou e ver se eles 
aceitaram seu convite. Digite um endereço de e-mail e uma mensagem opcional se você não quiser a mensagem 
de BI de energia padrão. Toque no ícone do avião para enviar o convite. Você também pode permitir que os 
colegas compartilhem o painel com outras pessoas. Os proprietários do painel de controle podem desparpar um 
painel de controle. 
 
 
 
Power BI QR Codes 
O aplicativo Power BI para Android inclui um scanner QR, ou você pode usar qualquer um dos seus outros 
aplicativos de scanner de código QR. O scanner incluído no Power BI precisa acessar a câmera do seu telefone, 
então você deve permitir isso antes da digitalização. Quando você digitaliza um código QR para um azulejo, ele 
abre imediatamente depois de interpretar com sucesso o código, seja quando você usa o scanner de energia BI ou 
um aplicativo de scanner alternativo. 
Grupos 
Você pode usar o aplicativo Power BI para Android para interagir com os painéis de grupo. Os grupos estão listados 
em Meu espaço de trabalho. Toque em um grupo para mostrar a página do grupo e exiba os painéis pertencentes ao 
grupo, depois toque em um painel para visualizá-lo. 
Power BI para Windows 10 
Tal como acontece com o aplicativo de celular Power BI para Android, o aplicativo para o Windows 10 ainda não encontrou 
alguns dos recursos disponíveis no aplicativo para iOS. Sem dúvida, essa lacuna será encerrada no futuro próximo. No 
entanto, o aplicativo do Windows 10 possui um punhado de recursos ainda não nas versões iOS ou Android. Você pode 
fazer o download do aplicativo de celular Power BI para Windows 10 na loja do Windows no telefone ou ver: 
Microsoft Power BI - Aplicativos do Windows na Loja do Windows 
http://aka.ms/Rxmqxc 
 
Para permitir que o aplicativo seja executado de forma otimizada, assegure-se de que seu dispositivo tenha pelo 
menos 1 GB de RAM e 8 GB de armazenamento interno. Depois de instalar e abrir o aplicativo, inscreva-se na sua 
conta do Power BI e toque em Iniciar a explorar para visualizar os painéis. 
Modo de visualização 
O aplicativo de celular Power BI para Windows 10 é compatível com a exibição de painéis no modo retrato e 
paisagem. No modo retrato, os itens de ladrilhos são empilhados verticalmente e exibidos com uma largura idêntica. 
O modo Paisagem exibe o painel exatamente como está no Power BI Service. 
Interagindo com telas 
Você pode interagir com telas de painel em seu telefone Windows, da mesma maneira que você faria no Power BI 
Service. Toque em um azulejo para abri-lo no modo Foco e toque para visualizar os itens com mais detalhes nos 
gráficos de torta, barra e linha. Quando você toca um gráfico de torta para colocá-lo no modo de foco, o cortador 
aparece automaticamente. Gire o gráfico para mostrar cada uma das fatias de torta em detalhes. 
Compartilhar Dashboards 
Você pode compartilhar um painel com colegas dentro do seu domínio organizacional. Na página inicial dos painéis, 
pressione e segure e toque em Convidar. Adicione endereços de e-mail e, opcionalmente, inclua uma mensagem; 
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Caso contrário, o Power BI inclui uma mensagem padrão. Se você deseja que os destinatários possam compartilhar o 
painel, selecione Permitir que os destinatários compartilhem seu painel de controle. Toque no ícone Enviar. Você 
pode ver se seus colegas aceitaram ou rejeitaram seu convite ou se o convite está pendente. 
Se você tem colegas em um domínio diferente, você pode enviar um instantâneo somente leitura. Abra um painel e 
toque um azulejo para abri-lo no modo Foco. Toque no ícone Compartilhar snapshot para compartilhar o tile. 
Grupos 
Visualize seus grupos tocando no ícone Navegação para mostrar Meu Espaço de Trabalho. Toque em um grupo 
para exibir os painéis que foram publicados no grupo. 
Facilidade de Pesquisar 
Você pode procurar relatórios, painéis e grupos. Toque no ícone Pesquisar em Meu espaço de trabalho. O Power 
BI exibe uma lista de relatórios e painéis mostrados recentemente e grupos recentes. Quando você começa a 
digitar na caixa de pesquisa, o Power BI mostra os melhores resultados. 
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Fixar um Dashboard para sua tela inicial 
Há duas maneiras de colocar um painel em sua tela do Windows Start. Você pode pressionar e segurar um painel 
de instrumentos e tocar em Pin para iniciar, ou tocar nas reticências enquanto vê um painel, e depois toque em Pin 
para iniciar. Esta é uma facilidade rápida e útil para acessaro painel e monitorar dados. 
Microsoft Power BI Community 
 O Microsoft Power BI Community é um site útil para encontrar informações sobre todos os aspectos do Power BI, incluindo 
Power BI Service, Power BI Desktop e Power BI Mobile. Você pode pedir ajuda com suas questões técnicas ou de design, 
obter suporte e encontrar idéias, além de ver os próximos eventos em informações de dados. A comunidade inclui suporte 
para o aplicativo Power BI para celular para iOS, Android e Windows 
Para mais informações, veja: 
Microsoft Power BI Community 
http://aka.ms/Eemd41 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 74 of 264 
 
 
Lab: Criando um Dashboard Power BI 
Cenário 
Os funcionários da Adventure Works estão cada vez mais frustrados com o tempo necessário para implementar serviços 
de BI gerenciados. A infra-estrutura de BI gerenciada existente, incluindo um data warehouse, modelos de dados 
corporativos e relatórios e painéis, são fontes valiosas de informações de tomada de decisão. No entanto, os usuários 
querem cada vez mais explorar relacionamentos com outros dados atualmente não gerenciados - e demora muito para o 
departamento de TI incorporar esses requisitos na solução de BI corporativa. 
Como um profissional de BI, você foi convidado a explorar formas pelas quais a Adventure Works pode capacitar 
usuários empresariais a aumentar sua solução de BI corporativa gerenciada com BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar este laboratório, você poderá: 
• Conecte-se a um banco de dados SQL Server no local do Power BI Desktop, crie um novo relatório e publique-o no 
portal Power BI. 
• Crie um painel de controle do Power BI. Tempo estimado: 60 minutos 
Máquina virtual: 10989B-MIA-SQL 
Nome de usuário: ADVENTUREWORKS \ Student 
Senha: Pa $$ w0rd 
Exercício 1: Conectando-se aos dados do Power BI 
Cenário 
Você é um analista de negócios da Adventure Works que estará criando relatórios no Power BI Desktop usando o 
banco de dados corporativo armazenado no SQL Server 2016. Você recebeu um conjunto de requisitos de 
negócios para dados e se conectará ao banco de dados do Power BI Desktop. Você publicará seu relatório no 
portal Microsoft Power BI e usará os relatórios para criar um painel de controle. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Prepare o ambiente do laboratório 
2. Conecte-se ao SQL Server a partir do Power BI Desktop 
3. Adicionar Gráficos ao Relatório 
4. Publique o relatório no Power BI Portal 
 Tarefa 1: Prepare o ambiente do laboratório 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais MSL-TMG1, 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL estão em execução e, 
em seguida, faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute Setup.cmd na pasta D: \ Labfiles \ Lab02 \ Starter como Administrador. Você pode receber um prompt 
perguntando se deseja fechar o SQL SERVER LAUNCHPAD. Se assim for, digite Y. 
3. Se você ainda não possui um login do Power BI, vá para https://powerbi.microsoft.com/en- nos / documentation / 
powerbi-admin-signing-up-for-power-bi-with-a-new- office-365-trial, e siga as etapas para criar uma conta. 
4. Baixe e instale o Microsoft Power BI Desktop de https://www.microsoft.com/en- us / download / details.aspx? Id = 
45331. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 75 of 264 
 
 
 
 Tarefa 2: Conecte-se ao SQL Server a partir do Power BI Desktop 
1. Abra a aplicação Power BI Desktop. 
2. Conecte-se ao MIA-SQL e ao banco de dados AdventureWorks2016 usando a ferramenta Obter dados no Power BI 
Desktop. 
3. Adicione os dados Sales.vSalesPerson. 
4. Adicione os dados Sales.vStoreWithDemographics. 
5. Use uma consulta para importar dados para os 10 melhores produtos vendidos. 
 Tarefa 3: Adicionar Gráficos ao Relatório 
1. Adicione um gráfico de barras ao relatório para exibir as vendas do ano até à data (YTD) para cada pessoa de 
vendas. 
2. Redimensione o gráfico de barras para exibir todos os vendedores. 
3. Mude a cor da barra para as três maiores vendas. 
4. Adicione um gráfico de torta para mostrar a proporção de funcionários por especialidade. 
5. Adicione um gráfico de barras para exibir os 10 melhores produtos vendidos. 
6. Mude a barra de produtos de venda do top 10 para um gráfico de donuts. 
7. Crie um gráfico de barras arrastando um campo para a tela de relatório. 
8. Mude o nome dos campos nos conjuntos de dados. 
9. Mude o nome do relatório. 
10. Salve o relatório na máquina local. 
 Tarefa 4: Publique o relatório no Power BI Portal 
1. Conecte-se ao portal Microsoft Power BI usando sua conta Microsoft. 
2. Publicar o relatório. 
3. Veja o relatório on-line para verificá-lo publicou corretamente. 
 
Resultado: Após este exercício, um relatório será publicado no portal Power BI. 
 
Exercício 2: Criar um Dashboard Power BI 
Cenário 
Você criou um relatório de gerenciamento mostrando dados de vendas do Adventure Works e publicou isso no 
portal Microsoft Power BI. Em seguida, você criará um painel no portal, para que os gerentes possam usar isso 
para reunir dados em um só lugar. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Criar um novo painel de controle 
2. Adicionar Itens de Gráfico ao Painel de Controle 
3. Personalize o painel de instrumentos 
4. Visualize o painel no modo de tela cheia 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 76 of 264 
 
 
 Tarefa 1: Criar um novo Dashboard 
1. Crie um painel no portal Power BI. 
2. Nomeie o novo painel de controle. 
 Tarefa 2: Adicionar itens de gráfico ao Dashboard 
1. Cole o gráfico SalesYTD por FirstName para o painel do Adventure Works Sales. 
2. Pince o gráfico LineTotal por produto para o painel do Adventure Works Sales. 
3. Pince o gráfico de vendas anuais e receita anual para o painel do Adventure Works Sales. 
 Tarefa 3: Personalizar o Dashboard 
1. Reordene a sequência das tabelas no painel do Adventure Works Sales. 
2. Mude o tamanho do gráfico SalesYTD para abarcar a largura dos gráficos acima. 
3. Mude os títulos e as legendas dos gráficos. 
 Tarefa 4: Exibir o painel no modo de tela cheia 
1. Use Enter Full Screen Mode para exibir o relatório para apresentações ou em uma TV. 
2. Quando estiver no modo de tela cheia, use o recurso Fit to Screen para remover o excesso de espaço e preencha 
mais a tela. 
3. Clique em um gráfico e use o modo de foco para exibir e ampliar em um único mosaico. 
4. Use Pin visual para criar um novo painel do painel de controle atual. 
 
Resultado: Após este exercício, um painel será criado no portal Power BI. 
Pergunta: O Self-Service BI capacita os usuários empresariais com a capacidade de usar dados corporativos 
para compilar relatórios sem a dependência de um departamento de TI ou um desenvolvedor de relatório 
dedicado. Dar aos usuários acesso a dados ao vivo significa que eles podem obter informações sobre as 
transações mais atualizadas. A análise em tempo real é fundamental para organizações em determinados 
setores da indústria. 
Embora isso seja vantajoso para os usuários, deve ser dada atenção à segurança e ao desempenho de seus 
bancos de dados locais. Quais ferramentas você pode usar para garantir a segurança eo desempenho de 
seus bancos de dados? 
 
Pergunta: Discuta os diferentes provedores SaaS que a sua organização usa e como esses dados 
podem ser usados em painéis de controle do Power BI. Como esses dados podem ser combinados com 
dados de bancos de dados de produção para criar maiores informações sobre dados? 
 
Revisão e conclusão do Módulo 
O uso de BI de energia elimina complicações e barreiras com uma interface de usuário integrada simples e tem a 
capacidade de publicar rapidamente em um portal baseadoem nuvem para compartilhar facilmente relatórios. Este 
módulo introduziu o Power BI e explorou os recursos que possibilitam a rápida criação e publicação de visualizações 
sofisticadas de dados. 
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Módulo 3 
Dados do Power BI 
Conteúdo: 
Visão Geral do Módulo 
Lesson 1: Usando Excel como fonte de dados para o Power BI 
Lesson 2: Usando bancos de dados como fonte de dados para o Power BI 
Lesson 3: O Serviço Power BI 
Lab: Importando dados para o Power BI 
Revisão e conclusão do Módulo 
 
 
Visão Geral do Módulo 
O Power BI oferece uma abordagem direta para a criação de relatórios e a capacidade de criar e compartilhar 
painéis sem dependência de um desenvolvedor de relatórios ou a necessidade do Microsoft SharePoint. Embora o 
Microsoft Excel tenha sido a ferramenta de escolha para os analistas de dados que trabalham em um estilo de 
autoatendimento, o Excel não oferece uma maneira rápida e fácil de compartilhar relatórios sem o uso do 
SharePoint ou a criação de múltiplas cópias de planilhas que rapidamente ficam desatualizados ou existem fora do 
controle de origem. 
Quatro ferramentas elétricas adicionaram ao Excel nos últimos anos: Power View, Power Query (conhecido como 
Get & Transform no Excel 2016), Power Pivot e Power Map. O Power BI traz grande parte desse poder para um 
ambiente integrado sob a forma de Power BI Desktop. Anteriormente, os usuários do Excel foram incomodados ao 
precisar de transição entre as quatro ferramentas elétricas, mas o Power BI Desktop juntou essas ferramentas. Isso 
significa que o Power BI está se tornando uma escolha óbvia para análise e compartilhamento de dados. No 
entanto, é provável que os analistas continuem a trabalhar com o Excel no futuro previsível. O Power BI coopera 
facilmente com o Excel e muitas outras fontes de dados. É esta capacidade de criar relatórios rapidamente usando 
dados de uma combinação de fontes que realmente coloca o "poder" em Power BI. 
Objetivos 
Depois de completar este módulo, você poderá: 
• Conecte-se aos arquivos do Excel e importe os dados. 
• Use bancos de dados Microsoft SQL Server no local e na nuvem como fontes de dados, juntamente com o conector 
de dados do script R. 
• Aproveite os recursos do serviço de BI de energia usando Q & A para fazer perguntas em linguagem de consulta 
natural e criar pacotes de conteúdo e grupos. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 78 of 264 
 
 
 
Aula 1 
Usando Excel como fonte de dados para o Power BI 
Nesta lição, você aprenderá como se conectar ao Excel da Power BI e importar dados, além de como atualizar e atualizar 
dados. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Conecte-se a arquivos do serviço Power BI e Power BI Desktop. 
• Importe dados do Excel. 
• Publicar dados do Power BI para o Excel. 
• Atualize arquivos no Power BI. 
• Atualizar dados do Excel no Power BI. 
 
Conexão aos arquivos 
No Power BI, você pode se conectar a vários formatos de arquivo. Além do Excel, você pode importar dados de arquivos de 
valores separados por vírgula (CSV), XML, texto ou JavaScript Object Notation (JSON) ou uma pasta que contenha vários 
arquivos em um desses formatos. Além disso, você pode importar um arquivo de relatório do Power BI que tenha a 
extensão .pbix. Quando você importa dados diretamente no serviço de BI de energia, o tamanho máximo para qualquer 
formato de arquivo é de 250 megabytes (MB). 
Você pode importar arquivos do seu computador local ou se conectar a arquivos no Microsoft OneDrive Personal, OneDrive 
for Business ou SharePoint - Team Sites. 
Os dados que são importados da OneDrive ou do SharePoint no Power BI são atualizados automaticamente se o arquivo 
de origem for alterado. Por exemplo, se linhas adicionais forem adicionadas a uma tabela em uma pasta de trabalho, as 
alterações serão refletidas em relatórios e painéis no Power BI, normalmente dentro de aproximadamente uma hora. 
Ao importar arquivos CSV, é melhor usar um formato delimitado por vírgulas e incluir uma linha de cabeçalho. Largura fixa 
CSV e arquivos de texto também são suportados. Depois de selecionar o arquivo para importação, a visualização permite 
que você selecione o tipo de delimitador, incluindo vírgulas, dois pontos, ponto-e-vírgula, aba, largura fixa ou um valor 
personalizado. 
Conexão a arquivos do serviço Power BI 
Para se conectar a um arquivo no serviço Power BI, clique em Obter dados. Em Arquivo, clique em Obter. Você pode 
selecionar uma das seguintes opções: 
 Arquivo Local. Procure um arquivo armazenado em seu computador local. Clique em Abrir para enviar os dados 
para Power BI. 
 OneDrive – Empresarial ou OneDrive – Pessoal. Procure o arquivo que deseja enviar e clique em Conectar. O 
Power BI cria uma conexão com o arquivo e as atualizações do arquivo são refletidas automaticamente no Power 
BI. 
 
 SharePoint –Sites de Equipe. Clique em SharePoint - Sites da equipe para abrir a caixa de diálogo Conexão. 
Digite o URL do servidor do SharePoint e clique em Conectar, ou simplesmente clique em Conectar para visualizar 
o conteúdo que está disponível para você no nível da raiz. 
Conexão a arquivos do Power BI Desktop 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 79 of 264 
 
 
Quando você inicia inicialmente o Power BI Desktop, a tela inicial oferece opções para se conectar aos dados. Se você 
selecionou mostrar esta página na inicialização, você pode clicar em Obter dados para abrir a janela Obter dados. 
Em alternativa, no menu Dados externos, clique em Obter dados. Isso apresenta uma lista das fontes mais comuns, ou 
você pode clicar em Mais para abrir a janela Obter dados e visualizar a lista completa de fontes de dados compatíveis. A 
janela Obter dados quebra as conexões da fonte de dados em Todos, Arquivos, Banco de Dados, Azure e Outros. Clique 
em Arquivo para ver a lista de formatos de arquivo compatíveis ou selecione Pasta para importar uma coleção de arquivos. 
Quando você seleciona um formato de arquivo, como o Excel, você pode selecionar um arquivo do seu computador local ou 
de um local OneDrive. 
 
Nota: Quando você está usando uma localização de pasta para importar vários arquivos, você pode incluir 
diferentes formatos de arquivo na pasta. Depois de selecionar a localização da pasta, o Power BI exibe uma 
lista dos arquivos que estão armazenados na pasta. Isso inclui todos os formatos incompatíveis, como .jpg ou 
.docx. Quando você clicar em Carregar para importar os dados, o Power BI ignora os arquivos que ele 
reconhece como não sendo arquivos de dados. 
 
Importando arquivos Excel 
Se o Excel for amplamente utilizado em sua organização, você pode combinar os relatórios que foram criados no Excel com 
as visualizações e capacidade de compartilhamento do Power BI, sem perder o esforço que foi ao criar os livros do Excel 
em primeiro lugar. 
Existem duas abordagens para importar arquivos do Excel: 
1. Conecte-se a uma pasta de trabalho do Excel (.xlsx) e use os conteúdos como conjuntos de dados para seus 
relatórios de Power BI e painéis. 
2. Importe uma pasta de trabalho completa do Excel e explore todo o arquivo, da mesma forma que você usaria o 
Excel Online. 
Importando conteúdo do Excel como um conjunto de dados 
O arquivo que você escolhe para carregar não pode ser superior a 250 MB. A pasta de trabalho pode consistir em um 
modelo de dados e nos conteúdos da planilha principal. Dentro do limite de 250 MB, a planilha do núcleo pode ser até 10 
MB, com o resto do espaço usado pelo modelo de dados. Se a sua pasta de trabalho atende a esses critérios, você pode 
salvar o arquivo no OneDrive for Business e se conectar a ele no Power BI, além de visualizá-lono Excel Online. 
Há várias maneiras pelas quais você pode reduzir o tamanho da pasta de trabalho do núcleo em um arquivo que deseja 
importar. Imagens e elementos clip art podem aumentar o tamanho do arquivo, portanto, remova estes se possível. Remova 
o sombreamento das células e as cores de fundo da folha para reduzir ainda mais o tamanho. Se o relatório contiver um 
modelo de dados, você pode mover dados da planilha para o modelo de dados. Certifique-se de excluir as colunas que não 
são necessárias para a análise que deseja executar. Se seus dados se originaram de um data warehouse, ele pode incluir 
colunas de metadados que foram adicionadas durante o processo extrair, transformar e carregar (ETL), como Last Run 
Date ou Create Date. Procure a inclusão dessas colunas e remova-as sempre que necessário. Para obter mais informações 
sobre como criar um modelo de dados eficiente, consulte o seguinte artigo. 
 
Crie um modelo de dados com eficiência de memória usando o Excel e o suplemento Power Pivot 
http://aka.ms/Ca9lsv 
 
Para importar dados do Excel para um conjunto de dados do Power BI, os dados devem primeiro ser formatados como uma 
tabela: 
1. Para converter colunas de dados em uma tabela no Excel, primeiro destaque as linhas e as colunas que deseja 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 80 of 264 
 
 
incluir. Em seguida, no menu Inserir, clique em Tabela. 
2. Depois de formatar sua pasta de trabalho do Excel, volte ao Power BI, clique em Obter dados e, em seguida, clique 
em Excel. 
3. O navegador exibe uma lista de planilhas e tabelas dentro da pasta de trabalho. Você pode selecionar as planilhas 
e as tabelas que deseja importar e, em seguida, clique em Carregar para importá-las imediatamente, ou você pode 
clicar em Editar para abrir o Editor de consultas para aplicar transformações. 
4. Depois de carregar as planilhas no Power BI, você pode começar a trabalhar com eles como conjuntos de dados do 
Power BI. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 81 of 264 
 
 
P 
Trabalhando com uma pasta de trabalho completa do Excel 
Power BI pode importar qualquer arquivo Excel .xlsx ou .xlsm, permitindo que você explore recursos como se 
estivesse usando o Excel Online. Se você criou modelos de dados usando o Power Pivot, o Power BI importa suas 
tabelas, colunas, medidas e hierarquias calculadas. As folhas de exibição de energia também são importadas e 
criadas como relatórios. Quando os relatórios foram criados, você pode começar a fixar as visualizações nos 
painéis. Esteja ciente de que nem todos os recursos visuais do Power View são suportados no Power BI. 
 
Nota: Se você importar uma pasta de trabalho do Excel que use Get & Transform ou Power Pivot para se 
conectar a uma fonte de dados externa, você pode configurar uma atualização de dados agendada. Após a 
conclusão da importação, o Power BI pode usar as informações de conexão para estabelecer uma conexão 
direta com a fonte de dados. Os dados podem então ser consultados e atualizados, e as visualizações são 
atualizadas. 
 
O processo para importar arquivos do Excel que contém Power Pivot ou Power View é o mesmo que para 
uma planilha de dados padrão. Você pode importar o conteúdo para o Power BI Desktop ou carregá-lo no 
serviço de BI de energia do computador local ou da OneDrive. 
 
 Publicação para Power BI a partir do Excel 2016 
O Excel 2016 permite que você publique suas pastas de trabalho diretamente no serviço Power BI, onde você pode criar 
relatórios e painéis e, em seguida, compartilhar visuais com seus colegas. 
Limitações 
Há várias limitações que você deve considerar antes de publicar no Power BI a partir do Excel: 
 As pastas de trabalho que deseja publicar devem ser salvas no OneDrive for Business. 
 Você deve usar a mesma conta para o Microsoft Office, OneDrive for Business e Power BI. 
 Antes de publicar uma pasta de trabalho, ela deve conter conteúdo suportado no Power BI; você não 
pode publicar um livro vazio. 
 Livros de trabalho criptografados ou protegidos por senha ou pastas de trabalho que possuem 
gerenciamento de proteção de informações, não podem ser publicados. 
 A autenticação moderna deve estar habilitada. A opção Publicar não está disponível no menu Arquivo se 
a autenticação moderna estiver configurada como desativada. 
 
Publicando uma pasta de trabalho 
Se necessário, guarde o livro do Excel 2016 para o OneDrive for Business, abra-o a partir deste local, clique em Arquivo 
e, em seguida, clique em Publicar. Isso oferece duas opções para fazer o upload do seu arquivo para Power BI: 
1. Faça o upload de sua pasta de trabalho para Power BI. Se você escolher esta opção, sua pasta de 
trabalho é exibida como está no Excel Online, mas você ainda pode inserir imagens em suas planilhas em 
painéis. Você não poderá editar sua pasta de trabalho no Power BI, mas você pode clicar em Editar para abrir 
a pasta de trabalho para edição no Excel Online ou no seu computador. As alterações são salvas na versão 
no OneDrive. Fazer o upload de sua pasta de trabalho não cria nenhum conjunto de dados no Power BI. As 
pastas de trabalho que são carregadas para o Power BI possuem um ícone do Excel, para indicar que são 
carregadas nas pastas de trabalho. Esta é a melhor opção se você tiver apenas dados em suas pastas de 
trabalho, ou PivotTables e PivotCharts que você deseja visualizar no Power BI. Esta opção é semelhante à 
funcionalidade Gerenciar e Exibir Excel no Power BI, no serviço Power BI. Clique em Obter dados, em 
Arquivo, clique em Obter, clique em OneDrive - Negócios e, em seguida, clique em Conectar. 
2. Exportar dados da pasta de trabalho para Power BI. Escolha essa opção se você tiver uma pasta de 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 82 of 264 
 
 
P 
S 
trabalho que use Get & Transform ou Power Pivot para carregar dados em um modelo de dados ou se a 
pasta de trabalho contiver visualizações Power View que você deseja visualizar no Power BI. Ao contrário da 
opção de upload, esta opção exporta quaisquer tabelas e modelos de dados suportados para novos 
conjuntos de dados no Power BI. As folhas de exibição de energia são convertidas em relatórios de BI de 
energia, para que você possa criar painéis instantaneamente a partir das visualizações. Você também pode 
continuar a editar sua pasta de trabalho no Excel. Quando você salva as alterações, elas são sincronizadas 
com os conjuntos de dados do Power BI, geralmente dentro de uma hora. Para resultados mais imediatos, 
você pode clicar em Publicar novamente para atualizar o conteúdo sem ter que esperar. Os relatórios e os 
painéis que usam as visualizações são atualizados. Esta opção é semelhante aos dados Export Excel no 
recurso Power BI no serviço Power BI. Clique em Obter dados, em Arquivo, clique em Obter e, em seguida, 
clique em OneDrive - Negócios. 
Quando você clica em Publicar e na opção de upload ou exportação, o Excel assina na sua conta do Power BI 
usando as credenciais da sua conta do Office e, em seguida, publica a pasta de trabalho. A barra de status 
Publishing to Power BI exibe o progresso da operação. 
 
Atualizando arquivos no Power BI 
Se você carregar um arquivo local para o Power BI para usar como um conjunto de dados em seus relatórios e painéis, 
você pode fazer alterações no arquivo e carregá-lo novamente. Enquanto o nome do arquivo for o mesmo, o Power BI pode 
atualizar o arquivo. Isso se aplica aos arquivos do Excel, CSV e Power BI Desktop. Existem várias limitações que se 
aplicam a isso: 
• Os nomes dos arquivos devem ter o mesmo nome e também do mesmo tipo. Se você tiver um arquivo Excel 
chamado Finanças, ele não será substituído por um arquivo Power BI Desktop chamado Finanças. 
• A estrutura dos dadosdeve permanecer a mesma. 
 Renomear ou excluir colunas que são usadas em um relatório ou painel de bordo quebrará os visuais dependentes. 
• O BI de energia ignora qualquer alteração de formato em colunas, portanto, por exemplo, você pode alterar um 
valor de 75% para 0,75. 
• Novas colunas são adicionadas ao conjunto de dados, mas são ignoradas até serem usadas em um visual. 
• Quando importa todos os arquivos Excel do OneDrive for Business ou SharePoint - Team Sites, as alterações no 
arquivo são automaticamente refletidas no Power BI. 
Para atualizar um arquivo no serviço Power BI: 
1. Clique em Obter dados, em Arquivo, clique em Obter e, em seguida, clique em Arquivo local. 
2. Procure o arquivo que deseja substituir e clique em Abrir para enviar o arquivo. Power BI exibe uma mensagem 
para dizer que você já possui um conjunto de dados com esse nome. 
3. Clique em Substituir para carregar o arquivo atualizado. 
 
Nota: Se mais de um conjunto de dados tiver o mesmo nome do arquivo que você está atualizando, o Power BI não pode 
atualizar o conjunto de dados até renomear o conjunto de dados que não é proveniente do arquivo. Deve haver apenas um 
conjunto de dados com o mesmo nome que o arquivo que deseja atualizar. 
 
Atualização de dados 
A forma como a atualização de dados funciona no Power BI depende do serviço de assinatura que você está usando e do 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 83 of 264 
 
 
tipo de fonte de dados. 
Tipos de assinatura 
As opções disponíveis para você dependem se você possui uma assinatura de Power BI gratuita ou uma assinatura do 
Power BI Pro: 
 Power BI (free). Os conjuntos de dados podem ser agendados para atualizar diariamente, com um máximo de 
10.000 linhas por hora para transmissão de dados em painéis e relatórios usando o Microsoft Power BI REST 
interface de programação de aplicativos (API) ou Microsoft Azure Stream Analytics. 
 Power BI Pro. Usando uma conta do Power BI Pro, você pode agendar uma atualização por hora, com até 
1 milhão de linhas por hora para transmissão de dados em painéis e relatórios usando o Microsoft Power BI 
REST API ou Stream Analytics. Você pode ter até oito atualizações de dados por hora por dia. Além disso, 
as contas Pro incluem atualização de dados para fontes de dados ao vivo com interatividade completa 
(banco de dados SQL Azure, Azure SQL Data Warehouse, Spark on Azure HDInsight), fontes de dados 
locais que exigem um gateway Power BI e serviços de SQL Server Analysis Services no local que exigem o 
conector Analysis Services. 
Tipos de fonte de dados 
O tipo de fonte de dados da qual você está extraindo dados determina como os dados são atualizados. Os dados do 
software como serviço (SaaS) são atualizados automaticamente, portanto você não precisa fazer nada para atualizá-lo. 
As conexões de banco de dados no SQL Server Analysis Services usam uma conexão ao vivo, o que significa que eles 
sempre exibem os dados mais recentes. 
Depois de criar um conjunto de dados no serviço Power BI, ele aparece no painel Meu Espaço de Trabalho. Você pode 
clicar no ícone Abrir Menu para Atualizar agora ou agendar uma atualização. Depois de executar o Atualizar agora, ou uma 
atualização agendada, o Power BI se conecta à fonte de dados usando as credenciais armazenadas no conjunto de dados. 
Os dados do conjunto de dados são atualizados e os relatórios e os painéis que usam esse conjunto de dados refletem as 
mudanças imediatamente. 
Um conjunto de dados pode consistir em múltiplas fontes de dados. Por exemplo, no Power BI Desktop, se você adquirir 
dados de um servidor local que executa o SQL Server e outros dados de uma pasta de trabalho do Excel, um único 
conjunto de dados é criado quando você publica no serviço de BI de energia. No entanto, este conjunto de dados contém 
duas fontes de dados que possuem informações de conexão para o SQL Server e o Excel. Esteja ciente de que, quando 
você optar por atualizar um conjunto de dados, o Power BI se conecta a todas as fontes de dados no conjunto de dados 
para que ele possa atualizar os dados. Isso garante que todos os dados em relatórios e painéis estão consistentemente 
atualizados. 
Tipos de atualização de dados 
Você pode atualizar a maioria dos conjuntos de dados no Power BI, mas o tipo de dados a partir dos quais o 
conjunto de dados foi criado e as fontes de dados para as quais o conjunto de dados se conecta, determinam se 
você precisa atualizá-lo. O Power BI possui as seguintes opções de atualização: 
 Atualização automática. O Power BI configura as configurações de atualização de dados para fontes de 
dados que podem se beneficiar de uma atualização automática. Por exemplo, para os arquivos que são 
carregados do OneDrive, os dados que não provêm de uma fonte externa são atualizados aproximadamente 
a cada hora. Embora você possa agendar uma atualização para ocorrer com mais freqüência, é improvável 
que isso seja necessário. 
 Atualizar agora e atualização agendada. Atualizar agora atualiza manualmente um conjunto de dados, 
ou você pode configurar um cronograma para executar regularmente. Use esta opção para arquivos do 
Power BI Desktop (.pbix) e pastas de trabalho do Excel que se conectam a fontes de dados on-line e 
externos. 
 Conexão ao vivo com DirectQuery. Se você usa o DirectQuery, existe uma conexão ao vivo entre o 
Power BI e a fonte de dados, como um banco de dados no banco de dados Azure SQL. Você sempre vê os 
dados mais recentes da fonte, e nenhuma configuração manual é necessária. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 84 of 264 
 
 
Para obter mais informações sobre fontes de dados e as opções de atualização disponíveis para cada tipo, 
consulte: 
Atualização de dados no Power BI 
http://aka.ms/Bq486n 
 
Demonstração: Importando arquivos de uma pasta local 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Importe dados de um arquivo do Excel. 
• Importar dados de um arquivo CSV. 
 
 
Etapas de Demonstração 
Importar Dados de um arquivo do Excel 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais MSL-TMG1, 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL estão em execução e, 
em seguida, faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Na pasta D: \ Demofiles \ Mod03, execute Setup.cmd como Administrador e, em seguida, clique em Sim quando 
solicitado. 
3. Quando solicitado a fechar o SQL Server Launchpad digite Y. 
4. Quando o script for concluído, pressione qualquer tecla para fechar a janela. 
5. Na barra de tarefas, clique em Power BI Desktop. 
6. Na janela Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
7. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Excel e, em seguida, clique em Conectar. 
8. Na caixa de diálogo Abrir, navegue até D: \ Demofiles \ Mod03 \ Demo \ Files for Import, clique em Sales.xlsx e, em 
seguida, clique em Abrir. 
9. Na janela Navegador, clique em Vendas para mostrar uma visualização dos dados. Use a barra de rolagem 
horizontal para exibir as colunas, selecione a caixa de seleção Vendas e clique em Carregar. 
10. Quando a carga for concluída, no painel Campos, indique a tabela de vendas. Mencionar que o Power BI detectou 
colunas que podem ser usadas em agregações, conforme indicado pelo símbolo Sum ao lado dos nomes das 
colunas. 
1. Importar dados de um arquivo CSV 
1. Na faixa Home, clique em Obter dados. 
2. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em CSV e, em seguida, clique em Conectar. 
3. Na caixa de diálogo Abrir, navegue até D: \ Demofiles \ Mod03 \ Demo \ Files for Import, clique em 
2. SalesPerson.csv e, em seguida, clique em Abrir. 
3. Na janela de pré-visualização, arraste o canto inferior direito para ampliar a janela e exiba mais dados. 
4. Clique em Carregar. 
Analisando Dados com PowerBI- Pág. 85 of 264 
 
 
5. No painel Campos, expanda a tabela SalesPerson para mostrar as colunas. Mencionar que as duas tabelas de 
fontes diferentes estão agora disponíveis para usar em conjunto em um relatório. Se o relatório for publicado, as 
tabelas serão parte do mesmo conjunto de dados. 
6. No menu Arquivo, clique em Salvar como. 
7. Na caixa de diálogo Salvar como, nomeie o relatório Adventure Works Sales e, em seguida, guarde no 
8. D: \ Demofiles \ Mod03 \ Demo pasta. 
9. Deixe o Power BI aberto para a próxima demonstração. 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual dos seguintes formatos de arquivo não é uma fonte de dados compatível no Power BI? 
Selecione a resposta correta. 
 
CSV 
 
TXT 
 
XML 
 
SQL 
 
JSON 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 86 of 264 
 
 
Aula 2 
Usando bancos de dados como fonte de dados para o Power BI 
Nesta lição, você aprenderá a se conectar a instâncias em nuvem e no local do SQL Server, conectores SaaS, o 
conector de dados do script R e outras fontes de dados. 
Objetivos 
No final desta lição, você será capaz de: 
• Conecte-se a bancos de dados no SQL Server Analysis Services. 
• Importe dados de um banco de dados no banco de dados Azure SQL. 
• Conecte-se ao Azure SQL Data Warehouse. 
• Descreva outras fontes de dados compatíveis com o Power BI. 
• Use o conector de dados do script R para importar dados preditivos. 
 
Serviços de Análise do SQL Server 
Você pode se conectar a um banco de dados de modelos tabulares local no SQL Server Analysis Services tanto do Power 
BI Desktop quanto do serviço Power BI. Para modelos tabulares, a instalação do SQL Server Analysis Services deve ser o 
SQL Server 2012 ou posterior. Você também tem a opção de se conectar ao SQL Server Analysis Services usando o Excel 
e, em seguida, carregar o caderno de trabalho. Ao usar o Excel, você pode explorar e editar seus dados tabulares no Power 
BI. No Power BI Desktop, você também pode se conectar a modelos multidimensionais no SQL Server Analysis Services. 
Para se conectar a um banco de dados no SQL Server Analysis Services da Power BI Desktop: 
1. Clique em Obter dados e, em seguida, clique em Serviços de análise. 
2. Na caixa Servidor, digite o nome do servidor e, em seguida, opcionalmente na caixa Banco de dados (opcional), 
digite o nome do banco de dados. Se você já criou um parâmetro, o Power BI oferece a opção de usar um valor de 
parâmetro para os nomes de servidor e banco de dados. 
3. Alterna sua conexão entre Connect live ou Importar dados. Além disso, você tem a opção de inserir o código MDX 
(Multidimensional Expressions) ou uma consulta Data Analysis Expressions (DAX). Clique OK. 
4. Na próxima caixa de diálogo, digite suas credenciais e clique em Conectar. 
5. Clique para adicionar dimensões e medidas a partir da lista de objetos disponíveis. 
6. Clique em Carregar para criar o conjunto de dados e importe os dados se você selecionou anteriormente esta opção 
ou clique em Editar para abrir a janela do Editor de consultas e aplicar transformações. Você também pode editar o 
conjunto de dados mais tarde, depois de carregá-lo. 
Antes de poder se conectar ao SQL Server Analysis Services usando uma conexão ao vivo do serviço Power BI, você deve 
configurar um gateway Power BI no seu servidor. Isso é aplicável tanto a modelos tabulares quanto multidimensionais. Você 
também pode usar o gateway para a atualização agendada dos dados importados para o Power BI. O gateway é executado 
como um serviço do Windows no servidor que executa o SQL Server Analysis Services. 
No entanto, os usuários precisam de uma assinatura do Power BI Pro para exibir o conteúdo através do gateway. Para 
obter mais informações sobre como configurar e configurar um gateway, além de determinar se você precisa de um, 
consulte: 
Power BI Gateway – Enterprise 
http://aka.ms/Y3jbnd 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 87 of 264 
 
 
Para se conectar ao SQL Server Analysis Services do serviço Power BI: 
1. No painel Meu Espaço de Trabalho, clique em Obter Dados. 
2. Na caixa Bancos de dados, clique em Obter. 
3. Clique em SQL Server Analysis Services e, em seguida, clique em Conectar. 
4. Você verá uma lista de servidores que estão disponíveis para você. Power BI Gateway - Enterprise deve 
ser instalado para habilitar uma conexão com o SQL Server Analysis Services do serviço Power BI. 
Banco de dados SQL Azure 
O Power BI permite que você se conecte às suas instâncias baseadas na nuvem do SQL Server tão facilmente quanto a 
conexão com seus servidores locais. Antes de se conectar a um banco de dados no banco de dados Azure SQL, verifique 
se você configurou as configurações de firewall para permitir conexões remotas: 
1. No Microsoft Azure, clique em bancos de dados SQL e, em seguida, clique no nome do banco de dados ao qual 
deseja conceder acesso. 
2. Clique no nome do servidor, como <nome do servidor> .database.windows.net e, em seguida, clique em Mostrar 
configurações do firewall. 
3. Clique em Adicionar cliente IP para adicionar sua estação de trabalho atual ou adicione um intervalo de endereços 
IP e clique em Salve. 
 
Nota: A Microsoft recomenda que você permita o acesso no nível do banco de dados no Azure, e não no nível do servidor. 
 
Conexão da Power BI Desktop 
Para se conectar do Power BI Desktop: 
1. Abra o Power BI Desktop e, em seguida, clique em Obter dados. 
2. Selecione Mais e, na caixa de diálogo Obter dados, clique em Azure. 
3. Clique em Microsoft Azure SQL Database e, em seguida, clique em Conectar. 
4. Na caixa Nome do servidor, digite ou cole o nome completo do servidor; por exemplo, <nome do servidor> 
.database.windows.net e, em seguida, opcionalmente na caixa Banco de dados (opcional), digite o nome do banco 
de dados. Se você já criou um parâmetro, o Power BI oferece a opção de usar um valor de parâmetro para os 
nomes de servidor e banco de dados. 
5. Digite ou cole uma consulta opcional na caixa SQL Statement (opcional) e, em seguida, clique em OK. 
6. Se você não especificou um nome de banco de dados no passo anterior, a tela Navegador exibirá uma lista de 
bancos de dados disponíveis; Caso contrário, apenas mostra o banco de dados que você especificou. Expanda um 
banco de dados para exibir os objetos nele e, em seguida, clique para selecionar as tabelas e visualizações que 
deseja importar. Você pode selecionar objetos de vários bancos de dados para combinar os dados em um único 
conjunto de dados. 
7. Clique em Carregar para importar os dados para o Power BI ou clique em Editar para abrir a janela do Editor de 
consultas e aplicar transformações. As transformações também podem ser realizadas em qualquer ponto após o 
carregamento dos dados. 
Bancos de dados no banco de dados Azure SQL e DirectQuery 
Além de carregar os dados no Power BI, você pode usar o DirectQuery com o Power BI Desktop. O DirectQuery 
restringe o uso de um único banco de dados, mas é muito útil quando você deseja se conectar a conjuntos de dados 
muito grandes que podem levar muito tempo para carregar no Power BI. Isso também pode ser problemático ao fazer 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 88 of 264 
 
 
alterações nos itens de relatório que causam uma atualização dos dados, o que pode causar atrasos adicionais e 
torná-lo complicado para trabalhar com os dados. 
 
Note: O recurso de linguagem natural do Power BI Q & A não está disponível ao usar o DirectQuery. Q & A 
usa os dados que são importados em conjuntos de dados para criar respostas e não podem criar isso sem 
que os dados estejam presentes. 
Depois de criar um relatório usando DirectQuery, você pode publicar no serviço Power BI. Você pode precisar 
fornecer credenciaispara o banco de dados no banco de dados Azure SQL para executar o relatório. Para fornecer 
credenciais: 
1. No Power BI, clique no ícone de engrenagem Configurações e, em seguida, no menu, clique em Configurações. 
2. Clique na guia Conjuntos de dados e, em seguida, clique no conjunto de dados que se conecta ao banco de dados 
no banco de dados SQL Azure usando DirectQuery. 
3. Clique em Editar credenciais e, em seguida, adicione seu nome de usuário e senha. 
 
Conexão do Power BI Service 
O processo de conexão a um banco de dados no banco de dados Azure SQL a partir do serviço Power BI é tão 
simples quanto o uso do Power BI Desktop: 
1. No painel Meu espaço de trabalho, clique em Obter dados no painel de navegação. 
2. Na caixa Bancos de dados, clique em Obter, clique em Banco de Dados SQL Azure e, em seguida, clique em 
Conectar. 
3. Na caixa Conectar-se ao banco de dados SQL Azure, digite ou cole o nome totalmente qualificado do servidor; por 
exemplo, <nome do servidor> .database.windows.net. 
4. Na caixa Banco de dados, digite o nome do banco de dados. 
5. Se você deseja configurar o intervalo de atualização de dados, alternar Habilitar opções avançadas. Você pode 
definir se deseja que os dados sejam atualizados em minutos ou horas e a freqüência. 
6. A caixa Filtros personalizados permite que você insira opcionalmente o código de filtragem, como uma instrução 
SELECT, para consultar o banco de dados. 
7. Clique em Avançar. Complete as caixas de nome de usuário e Senha e clique em Fazer login. Os dados são 
carregados em um conjunto de dados que tem o mesmo nome do banco de dados ao qual você se conectou. Agora 
você pode começar a criar relatórios e painéis usando o conjunto de dados. 
 
Azure SQL Data Warehouse 
Você pode se conectar a um banco de dados no Azure SQL Data Warehouse da mesma forma que você se conecta a um 
banco de dados no banco de dados Azure SQL. Depois de criar o banco de dados no Microsoft Azure, verifique se você 
configurou as configurações de firewall para dar acesso ao seu próprio endereço IP ou a uma variedade de endereços IP. 
Novamente, é melhor dar acesso no nível do banco de dados ao invés do nível do servidor. 
Conexão da Power BI Desktop 
Para se conectar do Power BI Desktop: 
1. Abra o Power BI Desktop e, em seguida, clique em Obter dados. 
2. Selecione Mais e, na caixa de diálogo Obter dados, clique em Azure. 
3. Clique em Microsoft Azure SQL Data Warehouse e, em seguida, clique em Conectar. 
4. Na caixa Nome do servidor, digite ou cole o nome completo do servidor; por exemplo, <nome do servidor> 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 89 of 264 
 
 
.database.windows.net e, em seguida, opcionalmente na caixa Banco de dados (opcional), digite o nome do banco 
de dados. Se você já criou um parâmetro, o Power BI oferece a opção de usar um valor de parâmetro para os 
nomes de servidor e banco de dados. 
5. Digite ou cole uma consulta opcional na caixa SQL Statement (opcional) e, em seguida, clique em OK. 
6. Se você não especificou um nome de banco de dados no passo anterior, a tela Navegador exibirá uma lista de 
bancos de dados disponíveis; Caso contrário, apenas mostra o banco de dados que você especificou. Expanda um 
banco de dados para exibir objetos e, em seguida, clique para selecionar as tabelas e visualizações que deseja 
importar. Você pode selecionar objetos de vários bancos de dados para combinar os dados em um único conjunto 
de dados. 
7. Clique em Carregar para importar os dados para o Power BI ou clique em Editar para abrir a janela do Editor de 
consultas e aplicar transformações. As transformações também podem ser realizadas em qualquer ponto após o 
carregamento dos dados. 
 
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Conexão do Power BI Service 
O processo de conexão a um banco de dados no Azure SQL Data Warehouse do serviço Power BI é quase idêntico à 
conexão a um banco de dados no Azure SQL Database: 
1. No painel Meu espaço de trabalho, clique em Obter dados no painel de navegação. 
2. Na caixa Bancos de dados, clique em Obter, clique em Azure SQL Data Warehouse e, em seguida, clique em 
Conectar. 
3. Na caixa Conectar-se ao Azure SQL Data Warehouse, digite ou cole o nome totalmente qualificado do servidor; por 
exemplo, <nome do servidor> .database.windows.net. 
4. Na caixa Banco de dados, digite o nome do banco de dados. 
5. Se você deseja configurar o intervalo de atualização de dados, alternar Habilitar opções avançadas. Você pode 
definir se deseja que os dados sejam atualizados em minutos ou horas e a freqüência. 
6. A caixa Filtros personalizados permite que você insira opcionalmente o código de filtragem, como uma instrução 
SELECT, para consultar o banco de dados. 
7. Clique em Avançar. Complete as caixas de nome de usuário e Senha e clique em Fazer login. Os dados são 
carregados em um conjunto de dados que tem o mesmo nome do banco de dados ao qual você se conectou. Agora 
você pode começar a criar relatórios e painéis usando o conjunto de dados. 
 
Abertura no Power BI 
Depois de criar um banco de dados no Azure SQL Data Warehouse, você pode usar o botão Abrir em BI de energia para 
começar a importar dados no serviço de BI de energia: 
• No Microsoft Azure, navegue até o banco de dados no Azure SQL Data Warehouse e, em seguida, clique em Abrir no 
Power BI. Isso abre a tela de conexão no Power BI, com as caixas de servidor e banco de dados pré-utilizadas com o 
nome do servidor totalmente qualificado e o nome do banco de dados selecionado no Microsoft Azure. 
 
Outras fontes de dados 
O Power BI oferece uma ampla escolha de fontes de dados compatíveis que você pode usar para criar conjuntos de dados 
em seus relatórios e painéis. Você tem mais opções de fontes de dados quando usa o Power BI Desktop do que quando 
usa o serviço de BI de energia. No entanto, depois de ter importado dados para o Power BI Desktop de uma fonte na qual 
você não pode se conectar diretamente usando o serviço Power BI, você pode fazer o upload do conjunto de dados para 
trabalhar com ele no portal Power BI. 
Conexões SaaS 
Você pode se conectar a um número cada vez maior de SaaS 
fornecedores para importar dados das soluções on-line de terceiros que sua organização usa. No Power BI Desktop, você 
pode importar dados de diferentes provedores SaaS e combinar os dados em relatórios e painéis. Por exemplo, você 
poderia criar um relatório que mostrava dados de marketing de campanhas do Facebook e MailChimp, combinados com as 
vendas resultantes que usavam dados da Salesforce. Os provedores SaaS incluem, mas não se limitam a: 
 Microsoft Bing 
 Google Analytics 
 Intuit QuickBooks 
 MailChimp 
 Facebook 
 Microsoft Dynamics CRM Online 
 Microsoft Exchange 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 91 of 264 
 
 
 Active Directory 
 Salesforce 
 Marketo 
 GitHub 
 Zendesk 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 92 of 264 
 
 
Outras bases de dados 
O Power BI inclui suporte para os principais bancos de dados do setor para importação de dados. Os conectores de banco 
de dados incluem: 
 Microsoft Access 
 Oracle 
 IBM DB2 
 MySQL 
 SAP HANA 
 PostgreSQL 
 Sybase 
 Teradata 
Dados da página da Web 
No Power BI Desktop, você pode se conectar a qualquer página da Web para extrair os dados. O Power BI arranha os 
dados em tabelas no conjunto de dados. Dependendo da página da Web que você está raspando, talvez você não consiga 
determinar os nomes das tabelas ou a estrutura dos dados, mas você pode executar as operações para renomear os 
campos e as tabelas após ter importado os dados no Power BI Desktop. Para fazer isso: 
1. No menu da faixa de opções, cliqueem Obter dados e, em seguida, clique em Web. 
2. Digite ou cole o endereço da página da Web na caixa de URL e, em seguida, clique em OK. Se você criou 
anteriormente um parâmetro, o Power BI oferece a opção de usar um valor de parâmetro para o URL. 
Power BI importa os dados estruturados e ignora títulos de páginas e texto. 
Copiar e colar 
Você pode criar rapidamente uma tabela no Power BI copiando e colando dados diretamente do Excel ou de um arquivo de 
texto: 
1. Na faixa Home, clique em Enter Data para abrir a janela Create Table. 
2. Clique com o botão direito do mouse e, em seguida, clique em Colar para copiar dados do arquivo. A tabela é então 
criada dentro do seu conjunto de dados, e você pode trabalhar com ele, assim como você faz com outras tabelas. 
Se você incluir cabeçalhos de coluna, o Power BI detecta estes e os usa como cabeçalhos de coluna na nova 
tabela. Você também pode inserir dados manualmente e adicionar colunas. 
3. Na caixa Nome, digite o nome da tabela e, em seguida, clique em Carregar. 
 
Conector de dados de script R 
A linguagem de programação estatística R altamente popular foi integrada no idioma Transact-SQL para que cientistas de 
dados possam desenvolver aplicativos preditivos em R e implantá-los em um ambiente de produção do SQL Server. Esse 
recurso foi introduzido com o SQL Server 2016 e é conhecido como SQL Server R Services. Este novo serviço permite 
executar scripts R no Power BI Desktop e importar os resultados para um modelo de dados Power BI Desktop. Você pode 
criar relatórios usando esses dados, que podem ser carregados no serviço de BI de energia. 
Instalando R 
Para executar scripts R da Power BI Desktop, você deve instalar uma instância local de R. Para obter mais informações 
sobre como baixar e instalar o R Services, consulte: 
Configurar um cliente de ciência de dados 
http://aka.ms/r2r8xh 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 93 of 264 
 
 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 94 of 264 
 
 
Execução de scripts R do Power BI 
Depois de instalar o R em sua estação de trabalho local, você pode começar a executar scripts R para importar dados e 
criar relatórios. Você deve primeiro escrever e testar os scripts em seu ambiente de desenvolvimento local, para garantir 
que os scripts sejam executados com sucesso. Há várias limitações que devem ser observadas antes de executar um 
script: 
• Somente os quadros de dados são importados, então todos os dados que você deseja devem ser incluídos no 
quadro de dados. 
• O tempo limite para a consulta é limitado a um máximo de 30 minutos. O script deixa de ser executado se for 
necessário aguardar a entrada do usuário. 
• N / A valores são convertidos para NULL valores. 
• As colunas do tipo Complex e Vector não podem ser importadas e serão substituídas por valores de erro na tabela. 
• Quando você configura o diretório de trabalho do script R, você deve usar um caminho completo, não um caminho 
relativo. Para executar scripts R do Power BI: 
1. Abra o Power BI Desktop e, em seguida, no menu da fita, clique em Obter dados. 
2. Na janela Obter dados, clique em Outro, clique em R Script e, em seguida, clique em Conectar. 
3. Digite ou cole o script na caixa de script e, em seguida, verifique se o local onde o script R está instalado está 
correto; por exemplo, C: \ Program Files \ Microsoft \ MRO \ R-3.2.2. 
4. Se você tiver várias instalações, selecione a que deseja ou forneça explicitamente a localização completa e, em 
seguida, clique em OK. 
Opções de Script R 
Você também pode gerenciar suas instalações R no menu Opções e configurações: 
1. No Power BI Desktop, clique em Arquivo, clique em Opções e configurações e, em seguida, clique em 
Opções. 
2. Clique em R Scripting, selecione seu diretório inicial R na lista e clique em OK. A opção que você escolhe 
aqui é usada como padrão no conector de dados do script R. 
 
Demonstração: usando bancos de dados Azure SQL como fonte de dados de Power BI 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Importe dados de tabelas em um banco de dados no banco de dados Azure SQL. 
• Visualizar relacionamentos entre as tabelas. 
Etapas de Demonstração 
Importar dados de tabelas em um banco de dados no banco de dados Azure SQL 
1. Na faixa Home, clique em Obter dados. 
2. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Azure, clique em banco de dados SQL do Microsoft Azure e, em 
seguida, clique em 
Conectar. 
3. Na caixa de diálogo Banco de Dados do Servidor SQL, na caixa Servidor, digite o URL do servidor Azure <Nome do 
Servidor> .database.windows.net (onde <Nome do Servidor> é o nome do servidor que você criou). 
4. Na caixa Banco de dados (opcional), digite AdventureWorksLT e, em seguida, clique em OK. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 95 of 264 
 
 
5. Na caixa de diálogo Acessar banco de dados do SQL Server, clique em Banco de dados. 
6. Na caixa Nome de usuário, digite Estudante. 
7. Na caixa Senha, digite Pa $$ w0rd e clique em Conectar. 
8. Na janela Navegador, selecione SalesLT.Customer, SalesLT.SalesOrderDetail e 
SalesLT.SalesOrderHeader caixas de seleção e, em seguida, clique em Carregar. 
9. No painel Campos, observe que as três tabelas foram adicionadas ao lado das tabelas que foram importadas na 
demonstração anterior. Quando o relatório é publicado no serviço Power BI, as tabelas são combinadas em um 
único conjunto de dados. 
Veja relacionamentos entre as mesas 
1. À esquerda da página, clique em Relações e, em seguida, expanda as tabelas SalesLT SalesOrderDetail, SalesLT 
SalesOrderHeader e SalesLT Customer para exibir todas as colunas. 
2. Posicione o cursor na seta de relacionamento entre SalesLT SalesOrderDetail e SalesLT SalesOrderHeader. Observe 
que as colunas relacionadas estão destacadas. 
3. Posicione o cursor na seta do relacionamento entre SalesLT SalesOrderHeader e Customer SalesLT. Indique que as 
colunas relacionadas estão destacadas. 
4. À esquerda da página, clique em Relatório para retornar à tela do relatório. 
5. No painel Campos, expanda Cliente SalesLT, arraste o campo CompanyName para a tela para criar uma tabela. 
6. No painel Campos, expanda SalesLT SalesOrderDetail, arraste o campo LineTotal para os Clientes tabela no relatório. 
7. No painel Visualizações, clique em Gráfico de colunas empilhadas. 
8. Arraste a borda direita do gráfico para esticá-lo no relatório e exibir os clientes na íntegra. 
9. No painel Visualizações, clique em Formatar, expanda Título e, em seguida, renomeie o gráfico Linha Total por Nome da 
Empresa. 
10. No painel Campos, no Cliente SalesLT, arraste o campo CompanyName para a tela para criar uma tabela abaixo do 
gráfico. 
11. No painel Campos, em SalesLT SalesOrderDetail, arraste o campo OrderQty para o CompanyName tabela no 
relatório. 
12. No painel Visualizações, clique em Gráfico de colunas empilhadas. 
13. Arraste a borda direita do gráfico para esticá-lo no relatório e exibir os clientes na íntegra. 
14. No painel de visualizações, clique em Formatar, expanda Título e, em seguida, renomeie o gráfico Quantidade da 
ordem pelo nome da empresa. 
15. Expanda Cores de dados e, em seguida, selecione uma cor diferente do Seletor de cores padrão e clique na tela. 
16. No painel Campos, em Cliente SalesLT, arraste o campo CompanyName para filtros de nível de página e clique em 
Salvar. 
17. Deixe o Power BI aberto para a próxima demonstração. 
Verifique a correção da declaração colocando uma marca na coluna à direita. 
 
Declaração Answer 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 96 of 264 
 
 
Verdadeiro ou falso? Você pode usar o idioma natural do Power BI 
Q&A para fazer perguntas sobre seus dados ao usar o DirectQuery. 
 
Analisando Dados com PowerBI- Pág. 97 of 264 
 
 
Aula 3 
O Serviço Power BI 
Esta lição explora alguns dos recursos avançados no serviço de BI de energia, incluindo como usar linguagem de 
consulta natural com Q & A do Power BI para fazer perguntas sobre seus dados, criar pacotes de conteúdo para 
compartilhar coleções de painéis e relatórios, e como e por que você deseja para criar um grupo. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Configure seus dados para usar o recurso Q & A para fazer perguntas em linguagem natural em painéis. 
• Crie e compartilhe pacotes de conteúdo com colegas. 
• Configurar grupos para colaborar com colegas. 
 
Configurando seus dados para perguntas e respostas 
A caixa Q & A aparece no topo de seus painéis e permite que você faça perguntas sobre seus dados usando a linguagem 
de consulta natural. Q & A pode reconhecer as palavras em suas perguntas e funciona onde no seu conjunto de dados 
pode encontrar uma resposta. As perguntas e respostas também o ajudam a formular a sua pergunta usando o 
preenchimento automático, correção e atenuação de palavras que não entende. 
Q & A exibe a resposta como uma visualização interativa. A menos que você especifique o tipo de visual que deseja, Q & A 
usa o que ele determina é mais apropriado. Por exemplo, se você perguntou, 
"Quais foram as vendas do ano passado por território?" Q & A saberia usar um mapa. No entanto, você poderia perguntar: 
"Quais foram as vendas do vendedor do ano passado como um gráfico de torta?", Para que você especifique o visual exato 
que deseja representar sua resposta. 
Para obter mais informações sobre como fazer perguntas usando as perguntas e respostas do Power BI, consulte: 
Como usar o Power BI Q&A 
http://aka.ms/A6ziks 
 
Q & A pesquisa dados estruturados e pode trabalhar em qualquer pasta de trabalho do Excel que você carrega. No 
entanto, a limpeza e otimização de dados antecipados podem ajudar a aumentar o desempenho das perguntas e 
respostas e entregar as respostas que você precisa. Considere os nomes que você deu às suas entidades. Por 
exemplo, se você tiver uma tabela chamada Vendas na Internet, colunas denominadas Categoria, Produto, 
Unidades vendidas, Preço de custo, Vendas brutas, Mês e Ano, e uma coluna calculada chamada Lucro, você pode 
ver como é fácil encontrar respostas para perguntas como "Quais foram as vendas do ano passado por categoria e 
mês?" Além disso, Q & A entende como filtrar, classificar, agregar e agrupar dados, que você pode incluir na sua 
pergunta, para que você possa perguntar: "O que foi a última as vendas do ano por mês são classificadas por lucro? 
"Ao ser claro em suas convenções de nomenclatura, você pode ver como Q & A pode mais facilmente fornecer 
respostas para suas perguntas. 
 
Nota: O idioma natural do Power BI Q & A só funciona com conjuntos de dados baseados em nuvem que 
foram carregados no serviço, portanto, você não pode usá-lo com um modelo tabular local no SQL Server 
Analysis Services. 
 
Criando pacotes de conteúdo 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 98 of 264 
 
 
Os pacotes de conteúdo são relatórios, painéis e conjuntos de dados empacotados que podem ser compartilhados com 
outros usuários de BI de energia em sua organização. Quando você se conecta a um pacote de conteúdo no portal Power 
BI, os itens do relatório são incorporados nas suas listas de espaço de trabalho. Os usuários que possuem uma conta de 
Power BI grátis podem visualizar pacotes de conteúdo, mas eles não podem criá-los. Os pacotes de conteúdo podem ser 
criados para personalizar relatórios ou painéis para usuários em diferentes departamentos da sua organização. Por 
exemplo, você pode criar um conjunto de relatórios com visuais específicos para finanças, vendas e fabricação, porque 
cada departamento é provável 
para querer dados diferentes para medir o desempenho. 
Quando você publica um pacote de conteúdo, você escolhe quem deseja dar acesso. Você pode escolher grupos 
específicos, como vendas ou recursos humanos, ou você pode dar acesso a toda a organização. O pacote de conteúdo 
pode ser personalizado com um título e uma descrição para ajudar os usuários a determinar se o pacote de conteúdo é 
aplicável às suas necessidades. Você também pode enviar uma imagem ou logotipo da empresa para o pacote de 
conteúdo. 
Você escolhe os relatórios, os painéis e os conjuntos de dados que você deseja incluir, mas quando você escolhe um 
relatório ou painel, ele inclui automaticamente todos os conjuntos de dados necessários, e estes não podem ser excluídos. 
O pacote de conteúdo está disponível na galeria de conteúdo da sua organização. Os usuários que têm acesso ao pacote 
de conteúdo podem criar novos painéis a partir do conteúdo. 
Você pode importar pacotes de conteúdo de provedores SaaS, como o Adobe Analytics, as previsões de vendas Alpine 
Metrics, Insightly, Marketo e Twilio. Para adicionar um pacote de conteúdo de um provedor SaaS com quem você possui 
uma conta: 
1. Clique em Obter dados e, em Serviços, clique em Obter. 
2. Clique no logotipo SaaS do provedor e, em seguida, clique em Conectar. Você será solicitado a inserir 
seus detalhes de login para o serviço. 
3. Depois de ter sido autenticado, você pode importar um pacote de conteúdo que contenha relatórios e 
painéis que foram projetados para visualizar seus dados sem que você precise fazer algum trabalho. 
 
Nota: Somente usuários que possuem uma assinatura do Power BI Pro podem criar e compartilhar pacotes 
de conteúdo. Você não precisa de uma conta do Power BI Pro para exibir pacotes de conteúdo da sua 
organização ou de provedores SaaS. 
 
Criando um Grupo 
Você pode criar um grupo no Power BI Pro ou no Microsoft Office 365. Ambos os métodos permitem aos usuários 
compartilhar informações, comunicar e colaborar. Depois de criar um grupo, você pode convidar membros para participar do 
grupo e compartilhar o espaço de trabalho do grupo. Este espaço de trabalho permite que os membros colaborem nos 
painéis, nos relatórios e nos conjuntos de dados específicos do grupo. Os administradores de grupo podem dar permissão 
aos membros para permitir que eles façam modificações ou concedam acesso somente leitura. A funcionalidade do grupo 
se estende aos serviços do grupo do Office 365, incluindo compartilhamento de arquivos no OneDrive for Business e 
calendários, tarefas e conversas do Exchange. 
 
Nota: Os painéis, os relatórios e os conjuntos de dados podem ser compartilhados com colegas fora do 
grupo, que é o mesmo processo que compartilhar um painel do Meu Espaço de Trabalho. 
 
Criando um Grupo 
Para criar um grupo: 
1. Faça login no serviço Power BI e, em seguida, clique na seta para baixo ao lado de Meu espaço de trabalho. 
2. Na caixa Nome, grupo, digite o nome do grupo. O Power BI verifica se o nome está disponível. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 99 of 264 
 
 
3. Em Privacidade, selecione Privado - Somente os membros aprovados podem ver o que está dentro, ou Público - 
Qualquer um pode ver o que está dentro. 
4. Então, escolha o nível de acesso que os usuários terão - os membros podem editar o conteúdo do BI de energia ou 
Os membros só podem ver o conteúdo do Power BI. 
5. Na caixa Adicionar membros do grupo, digite o endereço de e-mail do primeiro colega que você deseja convidar e 
clique em Adicionar. Repita essa etapa para cada membro ou cole uma lista de endereços de e-mail do Microsoft 
Outlook. À medida que cada membro é adicionado, o endereço de e-mail é exibido em uma lista. Um convite é 
enviado por e-mail para cada colega e, depois de terem aceitado, você pode definir sua associação para 
Administrador ou Membro. Se um colega ainda não criou uma conta do Power BI, o e-mail os convidarápara se 
juntarem. Você também pode remover membros do grupo. 
6. Clique em Salvar para finalizar. O grupo está listado em Meu Espaço de Trabalho e os membros que possuem 
permissão de edição podem adicionar conteúdo ao espaço de trabalho. 
Editando um Grupo 
Somente os administradores do grupo podem alterar as configurações do grupo e alterar as opções de associação. 
Os administradores vêem uma reticência ao lado do nome do grupo em Meu Espaço de Trabalho. Clique nas 
elipses para abrir o menu e, em seguida, clique em Editar grupo. Isso abre o mesmo formulário que foi usado para 
criar o grupo, então, a partir daqui, você pode alterar o nome do grupo. Atualize as configurações de privacidade, 
adicione ou remova membros e altere os níveis de associação entre Administrador e Membro. 
Relatórios de publicação para um grupo 
Você pode publicar um relatório diretamente em uma página de grupo do Power BI Desktop. Crie seu relatório e 
clique em Publicar. O Power BI perguntará se você deseja publicar no Meu Espaço de Trabalho ou em qualquer 
um dos grupos aos quais você pertence. Selecione o grupo relevante e clique em Publicar. 
 
Demonstração: Consulta de dados usando Q&A 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Faça uma pergunta usando Q & A. 
• Pin a resposta a uma pergunta para um painel existente. 
• Faça uma pergunta e especifique o visual para representar os dados. 
Etapas de Demonstração 
Faça uma pergunta usando Q&A 
1. No Power BI Desktop, na faixa Home, clique em Publicar. 
2. Na janela Iniciar sessão na Power BI, clique em Iniciar sessão. 
3. Na caixa de diálogo Iniciar sessão na sua conta, insira o endereço de e-mail e a senha da sua conta Microsoft na 
Iniciar sessão na janela da sua conta Microsoft e, em seguida, clique em Iniciar sessão. 
4. O relatório será então publicado no portal Power BI. 
5. Na caixa de diálogo Publicar no Power BI, clique em Abrir 'Adventure Works Sales.pbix' no Power BI para visualizar 
o relatório on-line. 
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6. Quando o navegador for aberto, clique em Iniciar sessão, insira suas credenciais do Power BI, clique em Iniciar 
sessão e aguarde até que o relatório seja aberto no Internet Explorer. 
7. Quando o relatório estiver visível, clique em Página Pin Live. 
8. Na caixa de diálogo Pin to dohboard, clique em New dahboard, na caixa, digite Adventure Works Sales e clique em 
Pin live. 
9. Se a mensagem Apresentar Apresentação do painel mostrada aparecer, clique em Obter. 
10. Clique em Mostrar o painel de navegação e, em Meu Espaço de Trabalho, em Painéis, clique em 
Vendas de obras de aventura. 
11. Clique na caixa Fazer uma pergunta sobre o seu dado e, em seguida, indique a lista de tabelas e campos que 
aparece automaticamente. 
12. Clique em vendedores da lista. Q & A retorna uma lista de sugestões. 
13. Clique por cidade e a tabela é reordenada. 
14. Na caixa Q & A, digite Mostrar nome da empresa e preço unitário como gráfico de pizza. Quando o gráfico estiver 
visível, no canto superior direito do relatório, clique em Pin visual. 
15. Na caixa de diálogo Pin to dohboard, deixe o painel existente selecionado e clique em Pin. 
16. Na caixa Q & A, clique no preço da unidade para destacar e, em seguida, role a lista de sugestões na caixa Q & A, 
para mostrar como Q & A está selecionando as colunas do conjunto de dados para criar sugestões. 
17. Na lista, clique no desconto de preço unitário. Quando o gráfico estiver visível, no canto superior direito do 
relatório, clique em Pin visual. 
18. Na caixa de diálogo Pin to dashboard, deixe o painel existente selecionado e, em seguida, clique em Pin. 
19. Em Meu Espaço de Trabalho, em Painéis, clique em Aventurar as Vendas de Obras. Deslize o painel, se 
necessário, para exibir os novos gráficos no painel. 
20. Feche o Internet Explorer. 
21. Na janela Publishing to Power BI, clique em Obter, e depois feche Power BI Desktop. 
 
Pergunta: Como sua organização pode usar pacotes de conteúdo e grupos? Quais são as principais vantagens 
dos pacotes e grupos de conteúdo? 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 101 of 264 
 
 
Lab: Importando dados para energia BI 
Cenário 
Os funcionários da Adventure Works estão cada vez mais frustrados com o tempo necessário para implementar 
serviços de inteligência comercial gerenciada (BI). A infra-estrutura de BI gerenciada existente, incluindo um data 
warehouse, modelos de dados corporativos e relatórios e painéis, são fontes valiosas de informações de tomada 
de decisão. No entanto, os usuários querem cada vez mais explorar relacionamentos com outros dados atualmente 
não gerenciados, e demora muito para o departamento de TI incorporar esses requisitos na solução de BI 
corporativa. 
Como um profissional de BI, você foi convidado a explorar formas pelas quais a Adventure Works pode capacitar 
usuários empresariais a aumentar sua solução de BI corporativa gerenciada com BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar este laboratório, você poderá: 
• Altere um arquivo do Excel para reduzir seu tamanho e, em seguida, importe os dados no Power BI Desktop. 
• Veja as planilhas do Excel Power View existentes como relatórios no Power BI. Tempo estimado: 60 minutos 
Máquina virtual: 10989B-MIA-SQL 
Nome de usuário: ADVENTUREWORKS \ Student 
Senha: Pa$$w0rd 
Exercício 1: Importando arquivos do Excel para o Power BI 
Cenário 
Como analista de dados da Adventure Works, você usará o Power BI para criar relatórios que os analistas de 
negócios podem usar para criar painéis no serviço Power BI. Um dos analistas de negócios pediu que você 
importasse um arquivo do Excel como base para um relatório. O arquivo contém formatação que precisa ser removida 
antes de poder importá-lo. Você removerá a formatação e, em seguida, importará os dados na pasta de trabalho para 
criar um novo conjunto de dados. Como parte deste exercício, você alterará os nomes das colunas para que eles 
sejam mais adequados para perguntas e respostas para encontrar respostas dentro do conjunto de dados. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Prepare o ambiente do laboratório 
2. Reduza o tamanho dos arquivos do Excel 
3. Importar arquivos do Excel 
 Tarefa 1: Prepare o ambiente do laboratório 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais 10989B-MIA-DC, 10989B-MIA-SQL e MSL-TMG1 estão em execução e, 
em seguida, faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute Setup.cmd na pasta D: \ Labfiles \ Lab03 \ Starter como Administrador. 
3. Se você ainda não possui um login do Power BI, navegue para https://powerbi.microsoft.com/en- us / 
documentation / powerbi-admin-signed-up-for-power-bi-with-a-new -office-365-trial e, em seguida, siga as etapas 
para criar uma conta. 
4. Baixe e instale o Microsoft Power BI Desktop em https://www.microsoft.com/en- us / download / details.aspx? Id = 
45331 usando as opções padrão. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 102 of 264 
 
 
 Tarefa 2: Reduzir o tamanho dos arquivos do Excel 
1. Na pasta D: \ Labfiles \ Lab03 \ Starter \ Project, clique duas vezes em Adventure Works Data.xlsx para abrir o arquivo. 
2. Na guia Categoria de produto, altere os nomes das colunas para versões amigáveis para usuários. 
3. Na guia Categoria de produto, altere o estilo da célula para o normal. 
4. Na guia Categoria de produto, converta as células em uma tabela. 
5. Na guia Categoria de produto, altere o nome da tabela para ProductCategory. 
6. Na guia Subcategoria do produto, altere os nomes das colunas para versões amigáveis para usuários. 
7. Na guia Subcategoria do produto, altere o estilo da célula para o normal. 
8. Na guia Subcategoria do produto,converta as células em uma tabela. 
9. Na guia Subcategoria do produto, altere o nome da tabela para ProductSubcategory. 
10. Na guia Produtos, altere os nomes das colunas para versões amigáveis. 
11. Na guia Produtos, altere o estilo da célula para o normal. 
12. Na guia Produtos, converta as células em uma tabela. 
13. Na guia Produtos, altere o nome da tabela para Produtos. 
14. Na guia Vendas, altere os nomes das colunas. 
15. Na guia Vendas, altere o estilo da célula para o normal. 
16. Na guia Vendas, converta as células em uma tabela. 
17. Na guia Vendas, converta as células da Data da Ordem para um tipo de data. 
18. Na guia Vendas, converta as cotações de preço unitário, desconto de unidade, linha total e total devidas para o tipo de 
moeda em dólares norte-americanos. 
19. Na guia Vendas, altere o nome da tabela para Vendas. 
20. Salve o arquivo. 
 Tarefa 3: Importar arquivos do Excel 
1. No Internet Explorer, acesse https://powerbi.microsoft.com e inicie sessão no Power BI. 
2. Carregue o arquivo Adventure Works Data.xlsx que você formatou na tarefa anterior. 
3. Observe que os nomes de tabela e coluna correspondem aos nomes das guias e colunas no Excel. 
 
Resultado: Após este exercício, os dados no Excel estarão disponíveis como um conjunto de dados no Power BI Desktop. 
 
Exercício 2: Visualizando relatórios de arquivos do Excel 
Cenário 
Um analista de negócios enviou um caderno de exercícios do Excel para você que contenha um relatório do Power 
View. O analista quer que você carregue o arquivo no Power BI para que o departamento de vendas possa reutilizar o 
trabalho que já foi feito na criação de imagens visuais interativas. Você iniciará sessão no Power BI e enviará o relatório. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Veja as folhas de exibição de energia do Excel como relatórios de BI de energia 
 Tarefa 1: Veja as folhas de exibição do Power BI View como relatórios do Excel 
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1. Abra o arquivo Adventure Works Power View.xlsx para ver o relatório Power View. 
2. Faça login no Power BI se você estiver desconectado. 
3. Importe o arquivo do Excel para o Power BI. 
4. Visualize o relatório do Power View que foi convertido em um relatório do Power BI. 
5. Teste o filtro de pessoa de vendas. 
Resultado: No final deste exercício, o relatório Power View estará disponível como um relatório Power BI. 
Pergunta: Discuta as diferentes fontes de dados que sua organização poderia usar para criar relatórios de BI de energia. 
Você consegue pensar em um cenário onde os usuários talvez tenham pastas de trabalho do Excel para um conjunto de 
relatórios e relatórios no SQL Server Reporting Services para outro conjunto de dados? 
Isso poderia ser combinado em um único conjunto de dados no Power BI?
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Revisão e conclusão do Módulo 
Neste módulo, você aprendeu a usar o Power BI para permitir que usuários acessem facilmente dados e criem relatórios. 
Você viu como publicar dados do Excel e do SQL Server e outros tipos de banco de dados. Além disso, você viu como usar 
Q & A para fazer perguntas em linguagem de consulta natural e como compartilhar seus relatórios com colegas. 
Pergunta de revisão (s) 
Pergunta: Discuta as diferentes maneiras pelas quais o Power BI pode reduzir a dependência da sua 
organização em arquivos do Excel compartilhados. Como teria uma localização central para dados, 
relatórios e painéis de instrumentos para diferentes departamentos? Como cada departamento pode usar 
recursos como pacotes de conteúdo e linguagem de consulta natural em perguntas e respostas? 
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Módulo 4 
Modelando e Combinando Dados 
Conteúdo: 
Visão Geral do Módulo 
Aula 1: Power BI Desktop Queries 
Aula 2: Modelando Dados 
Aula 3: Combinando Dados 
Lab: Modelando e Combinando Dados 
Revisão e conclusão do Módulo 
 
Visão Geral do Módulo 
O Power BI Desktop oferece uma solução de autoatendimento para criar relatórios e painéis de exibição altamente 
visuais e interativos. Os usuários podem se conectar a uma ampla variedade de fontes de dados, pentear dados de 
bancos de dados locais, provedores de software como serviço (SaaS), serviços baseados em nuvem e arquivos 
locais, como o Microsoft Excel, em um único relatório. A beleza dos relatórios de Power BI e dashboards é a 
capacidade de criar relatórios rapidamente para apresentar esses dados para que seja legível instantaneamente - 
com clusters, outliers e padrões em dados trazidos à vida. Para conseguir isso, cada relatório deve ter um conjunto de 
dados que inclua tabelas e colunas que estejam prontas para adicionar diretamente às visualizações. Os dados 
devem ser formatados para moedas relevantes, os números devem ter casas decimais corretas, colunas e medidas 
adicionais podem ser necessárias e os dados podem ser combinados de várias tabelas. Com o Power BI Desktop, 
você pode fazer tudo isso, com poderosas ferramentas internas para moldar seus dados. Este módulo apresenta as 
ferramentas disponíveis para preparar seus dados e transformá-lo em um formulário pronto para relatórios. 
Objetivos 
Depois de completar este módulo, você poderá: 
• Execute uma variedade de habilidades de edição de consulta no Power BI. 
• Formas de dados, usando formatação e transformações. 
• Combine dados juntos de tabelas em seu conjunto de dados. 
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Aula 1 
Power BI Desktop Queries 
Nesta lição, você aprenderá sobre as ferramentas no Power BI que moldarão e transformarão seus dados, de modo 
que estejam prontos para uso em relatórios. Você também explorará os principais recursos do Editor Avançado. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Use o Query Editor para moldar seus dados. 
• Recorra as etapas de modelagem de dados usando o recurso Etapas aplicadas. 
• Mude o código que o Power BI usa para consultar as fontes de dados. 
 
O Editor de Query 
Ao usar o Power BI Query Editor, você pode carregar dados de um grande número de fontes de dados e aplicar 
transformações, incluindo a adição de novas colunas e medidas. Existem duas maneiras de acessar o Editor de consultas: 
você pode clicar em Editar ao carregar dados usando Get Data ou, no Power BI Desktop, no menu Home, no grupo External 
Data, clique em Edit Queries. Na janela do Editor de Consulta, clique em uma tabela ou vista no painel Consultas, para 
exibir os dados. Os nomes das colunas são prefixados com letras (abc), números (123), símbolos de moeda ($) ou um 
calendário para colunas de data e hora para representar o tipo de dados da coluna. O Query Editor compreende quatro 
guias para moldar seus dados: 
Home 
Você pode importar dados do Editor de Consulta usando Nova Fonte, Fontes Recentes ou Inserir Dados, no grupo Nova 
Consulta. Estes oferecem a mesma funcionalidade que as opções Get Data, Recent Sources, ou Enter Data na janela 
principal do Power BI design. 
No grupo Fontes de dados, clique em Configurações de fonte de dados para alterar as propriedades da fonte de dados. Não 
é possível editar a consulta, mas você pode alterar o servidor e o banco de dados, além dos detalhes de login. Você 
também pode escolher criptografar a conexão e definir o nível de segurança. 
O grupo Parâmetros permite que você gerencie e crie parâmetros que possam ser usados de várias maneiras dentro do 
relatório. Clique em Gerenciar Parâmetros para editar as propriedades e os valores de dados de seus parâmetros ou excluir 
um parâmetro. Enter Parameters permite que você selecione os valores atuais para cada um dos parâmetros dentrodo 
relatório. Para adicionar um novo parâmetro, clique em Novo parâmetro. Você pode especificar explicitamente os valores 
para os parâmetros, ou usar uma consulta, bem como definir o tipo de dados e se um valor deve ou não ser fornecido. 
O grupo Query inclui uma função para atualizar os dados de visualização da tabela atual ou todas as tabelas no conjunto de 
dados. Clique em Propriedades para editar o nome da consulta e a descrição da consulta opcional e para configurar se a 
opção Ativar carga para denunciar e Ativar atualização dessa consulta. Clique em Editor avançado para visualizar e editar o 
código da consulta. 
Com o grupo Gerenciar colunas, você pode esconder colunas em sua consulta usando a função Escolher colunas. Você 
também pode adicioná-los novamente em caso de necessidade. Remover colunas esconde a (s) coluna (s) atualmente 
selecionada (s). 
Use o grupo Reduzir linhas para manter ou remover linhas da consulta. Ao usar Keep Rows, você pode manter o número 
superior ou inferior de linhas especificadas ou usar Keep Range of Rows, inserindo a Primeira linha como a linha inicial e, 
em seguida, Number of rows. Todas as outras linhas são removidas. Remover linhas oferece a opção para remover a parte 
superior, ou número de linhas inferiores, linhas alternativas ou linhas em branco. Você também pode usar Remove 
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Duplicates para excluir linhas com valores idênticos em uma ou mais colunas. Você pode optar por remover erros ou manter 
erros. 
O grupo Classificar oferece opções para classificar dados de A-Z ou Z-A. Você pode aplicar uma classificação a várias 
colunas em uma consulta, embora você sempre comece com a coluna que possui os valores menos exclusivos. Por 
exemplo, aplique o tipo em ordem de País, Região e Cidade. 
Para acesso rápido, você encontrará as transformações mais comuns no grupo Transform. Estes também estão incluídos 
na guia Transformar. 
O grupo Combine fornece funções para mesclar e combinar dados entre consultas. Você pode usar 
Mesclar Consultas para combinar colunas ou usar Anexar Consultas para combinar linhas. 
Transformar 
O grupo Tabela na guia Transformar inclui uma função Group By com a qual você pode criar uma nova coluna aplicando 
uma função de agregação a uma coluna existente. Este grupo inclui Use First Row As Headers, que é útil ao importar dados 
e o Power BI não detectou que a primeira linha contém o cabeçalho. Transpor converte colunas em linhas e linhas em 
colunas; Reverse Rows reordena as linhas para que as últimas linhas estejam na parte superior, invando a ordem dos 
dados. Count Rows retorna uma contagem de linhas na tabela. 
As funções do grupo Qualquer coluna podem ser aplicadas a todas as colunas da sua tabela, independentemente do tipo 
de dados. Você pode alterar o tipo de dados de colunas, renomear colunas, substituir valores e erros e usar a função de 
preenchimento para preencher células vazias com um valor vizinho, indo para cima ou para baixo. Você também pode 
mover, girar e colunas não-pívot. 
Com a função Divisão de coluna no grupo Coluna de texto, você pode dividir uma coluna em uma ou mais colunas, com 
base em um delimitador. Isso é muito útil para extrair cordas concatenadas. 
O grupo Colunas estruturadas oferece opções para trabalhar com dados aninhados, como tabelas ou listas. A função 
Expandir promove dados aninhados para se tornar colunas ou linhas na tabela de nível superior. O agregado resume os 
dados de uma estrutura aninhada para revelar valores médios, mínimos, máximos e de contagem. 
Você usa a função Run R Script no grupo Scripts para executar consultas R diretamente no editor. Para usar esta função, 
você deve ter instalado R. 
O resto dos itens incluídos nesta guia são cobertos a seguir. 
Adicionar coluna 
Você pode usar o botão Adicionar coluna personalizada para criar uma nova coluna usando uma fórmula. É incluída uma 
lista de colunas disponíveis para trabalhar e o verificador de sintaxe garante que sua fórmula esteja correta antes da 
aplicação para criar a nova coluna. Você pode usar o botão Adicionar coluna de índice para criar uma nova coluna de índice 
em uma tabela. O índice pode ser um valor incremental, começando em 1 e aumentando em 1, e você também pode definir 
o valor inicial como sendo 1 ou 0. Com a coluna de índice personalizada, você pode definir o valor inicial e incrementar para 
qualquer valor. Você também pode duplicar colunas usando valores existentes, aplicando funções de seqüência de 
caracteres incorporadas, como maiúsculas, minúsculas ou maiúsculas de cada primeira letra. 
Você pode usar a Coluna condicional para adicionar uma coluna com base nos valores em outra coluna. Por exemplo, se 
você tiver uma coluna Título e quiser criar uma nova coluna Gênero, você poderia especificar que se o valor na coluna 
Título fosse Sr., então o valor na nova coluna Gênero seria Masculino; Para todos os outros valores, seria Feminino. Em 
vez de especificar explicitamente o valor de comparação do Sr., você poderia escolher um parâmetro para fornecer esse 
valor. Se você criar a nova coluna com base em uma coluna de data ou data e hora, você pode usar o selecionador de data 
para o valor de comparação. Os dados também podem ser limpos e cortados, e você pode adicionar um sufixo ou prefixo. 
Você pode extrair uma substring de um valor de coluna para criar uma nova coluna e analisar dados de coluna JSON e 
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XML em colunas. 
Usando o grupo Do Número, você pode aplicar funções estatísticas, padrão e científicas às colunas numéricas. As funções 
estatísticas incluem agregações, como soma, mínimo, máximo e média; você também pode contar valores e valores 
distintos. As funções padrão que você pode aplicar incluem adicionar, subtrair, múltiplo e dividir. As funções científicas 
incluem valor absoluto, raiz quadrada, expoente e fatorial. Você também pode aplicar trigonometria, arredondamento e 
informações como é igual ou é estranho. 
O grupo De data e hora oferece funções úteis para extrair datas, horas e durações das colunas de data e hora existentes. 
Você pode criar uma nova coluna extraindo o ano, mês, dia ou trimestre de um valor e compare duas colunas para extrair a 
data ou a diferença de horário. 
 
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Visão 
Com a guia Exibir, você pode mostrar ou ocultar as configurações do Editor de Consulta. Essas configurações incluem o 
nome da consulta ou tabela e a lista de Etapas aplicadas, que são as transformações realizadas na consulta. A partir daqui, 
você também pode abrir a janela do Editor Avançado para ver e editar o código da consulta. Você também pode mostrar ou 
ocultar a Barra de fórmulas e alternar exibindo os dados como monospaced e se mostrar ou ocultar espaço em branco. 
 
Nota: Quando você clica em uma coluna no Editor de Consulta, o Power BI determina o tipo de dados dos valores e 
permite os recursos relevantes nas guias, para que você possa apenas aplicar formatação às colunas com os dados 
aplicáveis. Você pode usar Determine Data Type para executar a detecção automática de tipo de dados em determinadas 
colunas. 
 
Etapas aplicadas 
Quando você molda seus dados usando o Editor de Consulta, o Power BI salva uma lista das transformações que você 
aplicou aos seus dados, como renomear uma coluna, excluir uma coluna, alterar um tipo de dados. Esta lista é mantida nos 
Passos Aplicados das Configurações da Consulta. Cada vez que você se conecta à fonte de dados para executar a 
consulta, o Query Editor aplica essas etapas aos dados, então sempre é apresentado exatamente como você moldou. 
 
Nota: Quando você molda os dados em Power BI usando o Query Editor,você está apenas alterando o 
consulta e reflete essas alterações nos dados que foram importados. Os dados na fonte de dados permanecem inalterados. 
 
A Ordem dos Passos 
O Query Editor economiza cada alteração que você fez sequencialmente na ordem da data, então a primeira transformação 
que você fez sempre será aplicada primeiro aos dados. Se você compartilhar uma consulta com um colega, essas etapas 
são incluídas como parte da consulta, então a modelagem pode ser aplicada novamente, e seu colega vê os dados 
exatamente como você especificou. A etapa de Origem é a primeira na lista, seguida de Navegação se você selecionou os 
dados de uma lista de tabelas ou visualizações. A etapa de Origem é a fonte de dados que você conectou, e a Navegação é 
a tabela que você selecionou dessa fonte. Você não pode excluir o passo de Origem, mas você pode excluir a etapa de 
Navegação. No entanto, isso interrompe as seguintes etapas. 
Se você clicar no ícone de engrenagem à direita da Fonte, isso abre a caixa de diálogo de conexão. Por exemplo, se sua 
conexão for com um banco de dados Azure SQL Server, clique em Source para abrir a caixa de diálogo de conexão. Isso 
mostra o nome do servidor e o banco de dados e o código se você inseriu uma consulta. Se você incluiu uma consulta 
nesta etapa, não há etapa de Navegação incluída. No entanto, se você não incluiu uma consulta e, em vez disso, 
selecionou uma lista de tabelas e visualizações disponíveis, você pode usar a Navegação para alterar a tabela de origem ou 
visualizar. 
Etapas de Reordenação 
Você pode alterar a ordem das etapas na lista de etapas aplicadas, mas tenha cuidado para que isso não quebre a 
consulta. Por exemplo, se você mover a etapa Renomeado Colunas acima Navegação, você irá quebrar a consulta, então 
fique atento às dependências entre as etapas. Para mover um passo, clique com o botão direito do mouse no passo no 
painel Etapas aplicadas e escolha Mover para cima ou Mover para baixo ou arraste o passo para uma nova área. 
Excluindo etapas 
Você pode excluir etapas na lista, efetivamente reverter e desfazer uma ação, mas somente se não houver 
dependências mais recentes nas etapas. Se o passo é isolado e não há transformações posteriores que dependem 
da etapa anterior, você provavelmente pode excluí-lo. Este é um método útil e rápido para desfazer transformações, 
como a remoção de uma coluna que você mais tarde percebe que deve incluir. Para remover um passo, clique no X 
para a esquerda dele. 
Desfazer Etapas 
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Além de desfazer colunas excluídas, se você esconder uma coluna usando a opção Escolher coluna, você pode clicar 
no ícone de engrenagem à direita de uma etapa. Ele abre a caixa de listagem que foi usada para selecionar a coluna 
que você queria esconder. Você pode selecionar ou desmarcar colunas. 
 
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Inserindo etapas 
Você pode adicionar uma transformação a uma etapa existente. Se você já possui uma lista de etapas, uma das quais foi 
renomeada uma coluna, seguida de várias outras transformações, você pode clicar no passo Renomeado Colunas para 
destacar e, em seguida, escolha outra coluna para renomear. Query Editor pedirá que você confirme que deseja que o novo 
passo seja inserido na etapa existente. 
Renomeando etapas 
Cada passo na lista recebe um nome genérico, como coluna removida, outras colunas removidas1, duplicações removidas. 
Isso não é útil se você tiver uma longa lista de etapas e quiser voltar e fazer ajustes na ordem, ou reverter uma etapa. No 
entanto, você pode renomear uma etapa. No painel Etapas aplicadas, clique com o botão direito do mouse em uma etapa e 
selecione Renomear. Digite o nome da etapa; por exemplo, CustomerID renomeou o Código do Cliente. Fornecer nomes 
sensíveis para suas etapas ajuda você a fazer futuras emendas e também auxilia colegas com quem você compartilha 
consultas, pois eles vêem quais transformações foram aplicadas. 
Melhores Práticas: Fornecer nomes sensíveis para as etapas em suas consultas ajuda você se você retornar aos dados 
após um longo período de tempo e esqueceu exatamente quais as transformações aplicadas. Isso é particularmente útil se 
você quiser parar a meio caminho de moldar seus dados e retornar algum tempo depois. Você pode ver a lista de 
transformações e retirar de onde você terminou antes. Além disso, isso será útil se você compartilhar a consulta com 
colegas. 
Você também pode adicionar uma descrição a cada uma das etapas. Clique com o botão direito do mouse em uma etapa e 
escolha Propriedades para abrir a caixa de diálogo Propriedades da Etapa. Na caixa Descrição, digite a descrição da 
transformação e clique em OK. Quando você passa o mouse sobre as etapas no painel Etapas aplicadas, uma dica de 
ferramenta exibe o nome da etapa e a descrição. 
 
O Editor Avançado 
Você pode usar o Editor Avançado para ver a consulta que é executada contra a fonte de dados. A consulta está escrita em 
M, a Linguagem de fórmula de consulta de energia. Para visualizar o código da consulta no Power BI Desktop, clique em 
Editar consultas na guia Início. Isso abre a janela do Editor de consultas. Nas abas Home ou View, clique em Editor 
avançado. A janela do Editor Avançado é aberta, exibindo o código para a consulta atualmente selecionada. 
O código a seguir mostra uma conexão direta com um banco de dados SQL Azure, para consultar a tabela 
SalesLT.SalesOrderDetail no 
AdventureWorksLT base de dados sem aplicar qualquer filtragem. 
O código a seguir se conecta a um banco de dados SQL Azure e retorna todas as colunas e linhas na tabela 
SalesLT.SalesOrderDetail, sem nenhuma filtragem aplicada: 
Consulta do Editor Avançado para Retornar Dados Não Filtrados da tabela SalesLT.SalesOrderDetail 
let 
Source = Sql.Database("sqlazure.database.windows.net", "AdventureWorksLT"), 
SalesLT_SalesOrderDetail = Source{[Schema="SalesLT",Item="SalesOrderDetail"]}[Data] 
in 
SalesLT_SalesOrderDetail 
 
Quando você faz transformações em seus dados no Editor de Consulta, as etapas são salvas nas Etapas Aplicadas nas 
Configurações de Consulta. Essas etapas também são aplicadas ao código no Editor Avançado. Por exemplo, o seguinte 
código mostra as etapas que foram aplicadas na consulta SalesOrderDetail. Primeiro, a coluna SalesOrderDetailID foi 
removida e, em seguida, a coluna OrderQty foi renomeada Order Quantity. Finalmente, as colunas rowguid e ModifiedDate 
foram removidas. 
 
O código a seguir mostra a conexão ao banco de dados do AdventureWorksLT no Azure, com filtragem aplicada 
usando o Editor de Consulta: 
 
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Consulta avançada do editor para retornar dados filtrados da tabela SalesLT.SalesOrderDetail 
let 
Source = Sql.Database("sqlazure.database.windows.net", "AdventureWorksLT"), SalesLT_SalesOrderDetail = 
Source{[Schema="SalesLT",Item="SalesOrderDetail"]}[Data], #"Removed SalesOrderDetailID" = 
Table.RemoveColumns(SalesLT_SalesOrderDetail,{"SalesOrderDetailID"}), 
#"Rename OrderQty" = Table.RenameColumns(#"Removed SalesOrderDetailID",{{"OrderQty", "Order 
Quantity"}}), 
#"Removed rowguid and ModifiedDate" = Table.RemoveColumns(#"Rename 
OrderQty",{"rowguid", "ModifiedDate"}) 
in 
#"Removed rowguid and ModifiedDate" 
 
As transformações no código refletem a ordem nos Passos Aplicados - estes devem estar na ordem correta quando 
executados em relação à fonte de dados. Você pode alterar o código no Editor Avançado, mas você deve usar o 
verificador de sintaxe para garantir que você não quebre o código. 
 
Demonstração: usando etapas aplicadas 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Adicione transformaçõesa uma consulta e veja as etapas em Etapas aplicadas. 
• Mudar o nome das etapas na lista Etapas aplicadas. 
• Veja as etapas refletidas no Editor Avançado. 
• Excluir etapas e alterar a tabela de origem na etapa de Navegação. 
 
Etapa de Demonstração 
1. Inicie as máquinas virtuais MSL-TMG1, 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL, faça logon no 10989B-MIA-SQL 
como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Na barra de tarefas, clique em Power BI Desktop. 
3. Na janela Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
4. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Banco de dados SQL do Microsoft Azure e, em seguida, clique em 
Conectar. 
5. Na caixa de diálogo Banco de dados do SQL Server, na caixa Servidor, digite o URL do servidor Azure <Nome do 
servidor> .database.windows.net (onde <Nome do servidor> é o nome do servidor que você criou) e em na caixa 
Banco de dados, digite AdventureWorksLT e clique em OK. 
6. Na caixa de diálogo Acessar banco de dados do SQL Server, clique em Banco de dados. 
7. Na caixa Nome de usuário, digite Estudante, na caixa Senha, digite Pa $$ w0rd e clique em Conectar. 
8. Na janela Navegador, selecione SalesLT.SalesOrderDetail e clique em Editar. 
9. Na faixa de opções, no grupo Query, clique em Editor avançado. A janela se abre para exibir o código da consulta. 
Observe que ainda não foram aplicadas transformações e, em seguida, clique em Cancelar. 
10. Clique com o botão direito do mouse na coluna SalesOrderDetailID e clique em Remover. 
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11. Na lista Etapas aplicadas, clique com o botão direito do mouse em Colunas removidas, clique em Renomear, digite 
Removido SalesOrderDetailID e, em seguida, pressione Enter. 
12. No painel central, clique com o botão direito na coluna OrderQty, clique em Renomear, digite OrderQuantity e, em 
seguida, pressione Enter. 
13. Na lista Etapas aplicadas, clique com o botão direito do mouse em Colunas Renomeadas, clique em Renomear, 
digite Renomeado OrderQty e, em seguida, pressione Enter. 
14. No painel central, clique na coluna rowguid, e com a tecla Ctrl pressionada, clique em ModifiedDate. Clique com o 
botão direito do mouse em qualquer título da coluna e clique em Remover colunas. 
15. Na lista Etapas aplicadas, clique com o botão direito do mouse em Colunas removidas, clique em Renomear, digite 
Removido Rowguid e ModifiedDate e, em seguida, pressione Enter. 
16. Na faixa de opções, no grupo Query, clique em Editor avançado. A janela se abre para exibir o código da consulta. 
Observe que as transformações foram adicionadas e estão na mesma ordem que a lista de etapas aplicadas. 
Clique em Cancelar. 
17. Na lista Etapas aplicadas, clique com o botão direito do mouse em Removido Rowguid e ModifiedDate, e clique em 
Mover para cima. 
18. Na lista Etapas aplicadas, ao lado de Removido SalesOrderDetailID, clique no ícone de exclusão. 
19. Na caixa de diálogo Excluir etapa, clique em Excluir. A coluna SalesOrderDetailID reaparece na tabela. 
20. Na lista Etapas aplicadas, ao lado de Navegação, clique no ícone de engrenagem. 
21. Na janela de navegação, clique em SalesLT.SalesOrderHeader e clique em OK. Observe que a visualização de 
dados foi atualizada com os dados SalesLT.SalesOrderHeader. Observe também o ícone de aviso em Consultas 
[1]. 
22. Na lista Etapas aplicadas, ao lado de Removido rowguid e ModifiedDate, clique no ícone de exclusão. 
23. Na caixa de diálogo Excluir etapa, clique em Excluir. 
24. Na lista Etapas aplicadas, ao lado de Renomeado OrderQty, clique no ícone de exclusão. 
25. Observe que o aviso não é mais exibido. 
26. Na faixa de opções, no grupo Query, clique em Editor avançado. A janela se abre para exibir o código da consulta. 
Observe que as transformações foram removidas e a tabela de origem foi alterada. Clique em Cancelar. 
27. Na faixa de opções, clique em Fechar e Aplicar para retornar ao Power BI Desktop. 
28. Feche o Power BI Desktop sem salvar quaisquer alterações. 
 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual das seguintes afirmações sobre as etapas aplicadas é falsa? 
Selecione a resposta correta. 
 Passos são adicionados em ordem seqüencial. 
 Você pode renomear os passos. 
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 A etapa de Origem é sempre o primeiro passo. 
 A etapa de navegação mostra apenas se você selecionou tabelas ou 
visualizações a partir da fonte de dados, em vez de usar uma consulta. 
 Você pode mover um passo entre o passo de Origem e o passo de 
Navegação. 
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Aula 2 
Modelando Dados 
Esta lição explora os poderosos recursos no Power BI com os quais você pode moldar seus dados prontos para 
uso em relatórios. Você aprenderá a moldar seus dados, aplicando formatação para tornar seus dados melhores 
para o Power BI manipular em imagens e como aplicar transformações. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Descreva como a modelagem de dados torna seus dados mais fáceis para relatórios. 
• Formate seus dados para que o Power BI gerencie-o corretamente em gráficos visuais. 
• Transforme seus dados usando técnicas, como adicionar novas colunas e alterar os tipos de dados. 
 
O que é Modelagem de Dados? 
Shaping data é o processo de transformação de dados, de modo que o Query Editor carrega e apresenta o melhor modo 
para seus relatórios. A fonte de dados original permanece inalterada, pois é apenas a exibição no Power BI que você está 
ajustando. Cada uma das etapas de transformação é capturada nas Etapas aplicadas em Configurações de consulta. Você 
usa o Query Editor para moldar seus dados, usando recursos como adicionar ou remover colunas, renomear colunas, 
combinar dados, alterar tipos de dados, transpor colunas e aplicar funções. Idealmente, você deseja moldar seus dados 
antes de trabalhar com ele em 
visuais. As técnicas de modelagem de dados mais comuns são descritas a seguir. 
Removendo colunas e linhas 
Você sempre deve remover dados que não são necessários. O conjunto de dados deve ser o mais sucinto possível, para 
que você não tenha dados redundantes carregados desnecessariamente. Se você tiver um conjunto de dados grande, 
remova tudo o que não é necessário para torná-lo o mais pequeno possível para melhorar o desempenho de manipular os 
dados no Power BI. Isso significa que menos dados são transferidos da fonte para o Power BI; há menos dados a serem 
processados, pois o Query Editor aplica as transformações; e você tem menos dados estranhos ao criar relatórios. 
Renomeando colunas 
Suas colunas devem ter nomes que facilitam o trabalho com eles ao criar relatórios e exibir painéis. Cada nome da coluna 
deve fornecer aos dados dessa coluna uma descrição adequada. Isso é particularmente relevante quando se trabalha com 
conjuntos de dados contendo muitas tabelas e colunas - facilita a busca dos campos certos para adicionar visuais de 
relatório. Power Q & A de BI, que usa a linguagem de consulta natural, também retorna resultados mais precisos se puder 
encontrar os dados necessários para responder a pergunta que lhe foi solicitada. 
Tipos de dados 
O Query Editor faz um melhor palpite no tipo de dados de cada coluna ao carregar nos dados. É uma boa idéia verificar se 
os tipos de coluna são determinados como seria de esperar e, em seguida, formatar qualquer um que esteja incorreto. Isso 
pode ser extremamente importante para colunas decimais, onde alterar os tipos de dados entre um número decimal e um 
número inteiro poderia potencialmente dar resultados falsos em cálculos. As colunas de moeda que não contêm um símbolo 
de moeda na fonte não são digitadas como moeda, portanto, verificando essas colunas e formatando-as,pois sua moeda 
local dará melhores resultados nas agregações, além de formatar os dados para que ele seja melhor nos rótulos de dados. 
Colunas de data e hora 
As colunas Datetime também devem ser formatadas com o tipo de dados correto. Você pode usar as transformações de 
data e hora para adicionar colunas adicionais para extrair o ano, quarto, mês, semana e dia de uma coluna de data e horas, 
minutos e segundos de uma coluna de tempo. Você pode calcular a diferença entre duas colunas de dados para criar uma 
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nova coluna. Por exemplo, você pode subtrair a Data de Entrega da Data da Ordem para criar uma coluna Dias para 
Cumprir, mostrando o tempo que demorou para entregar uma ordem depois de ter sido colocada. Se você tiver uma coluna 
Data de nascimento, você pode usar a função Idade para criar uma nova coluna para a idade atual da pessoa. 
 
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Adicionando colunas 
Existem muitas opções e funções para ajudá-lo a criar novas colunas em suas consultas. Você pode duplicar uma coluna 
existente, dividir uma coluna em várias colunas, usar as funções de data e hora descritas acima, ou concatenar valores em 
várias colunas para criar campos Nome Completo ou Endereço Completo. Você também pode usar funções matemáticas 
para criar colunas calculadas; por exemplo, para subtrair os custos de fabricação do preço de varejo para criar lucros. Os 
dados de uma coluna de data podem ser mesclados com dados de uma coluna de tempo para criar uma nova coluna de 
data e hora. 
Adicionando índices 
Você pode adicionar índices às suas tabelas, com o valor de semente a partir de 1 ou 0, ou você pode criar um índice 
personalizado, definindo o número de início e o incremento. Se você combinar dados de diferentes sistemas, pode achar 
que existem sobreposições nas colunas da chave de índice, o que significa que você não possui valores únicos quando 
mesclados. No Editor de consultas, você pode adicionar um índice como uma coluna de chave de substituição nas duas 
tabelas que você adiciona, de modo que o valor do índice é sempre único. 
Aplicar uma ordem de classificação 
Por padrão, o Power BI classifica os dados em ordem alfabética nas visualizações. Embora isso possa ser desejável em 
alguns casos, você pode querer encomendar por uma coluna de mês ou por outra categorização. A guia Início no Editor de 
consultas inclui um grupo de classificação, com o qual você pode classificar A-Z ou Z-A. Estes podem não cumprir seus 
critérios, caso em que você pode adicionar uma coluna de índice e usar isso para classificar nas visualizações. 
Formatando dados 
Ao formatar seus dados, você ajuda o Power BI a classificar e identificar os dados, facilitando o trabalho com ele. Aplicar 
funções de string para suas colunas de texto para criar consistência garante que os dados sejam bem apresentados. 
 
Formatação Geral 
O grupo de formatação geral inclui a função Incluir coluna personalizada. Você insere uma fórmula personalizada para criar 
a nova coluna, incluindo cálculos usando valores de outras colunas. O verificador de sintaxe indica quando você comete um 
erro e não permite que você salve uma fórmula com erros. Para criar uma nova coluna, clique em Adicionar coluna 
personalizada. Na caixa Nome da coluna nova, digite o nome da coluna e adicione sua fórmula à caixa de fórmula de 
coluna personalizada; por exemplo, [ShipDate] - [OrderDate]. Selecione uma coluna da lista de colunas disponíveis e clique 
em Inserir ou clique duas vezes para adicioná-la à caixa de texto da fórmula de coluna personalizada. Quando terminar, 
clique em OK. A nova coluna é anexada à tabela e a fórmula está visível na barra de fórmulas. Se você abrir o Editor 
Avançado, você verá que esta fórmula é anexada à consulta. 
O exemplo a seguir mostra o código na barra de fórmulas, que subtrai o OrderDate do 
ShipDate para retornar o número de dias como a nova coluna DaysOrderToShip. 
O código a seguir é a fórmula para criar uma coluna personalizada, que calcula os dias de quando a ordem foi colocada 
quando enviou: 
Fórmula de coluna personalizada 
= Table.AddColumn(#"Sorted Rows", "DaysOrderToShip", each [ShipDate] - [OrderDate]) 
 
A coluna é criada com um tipo de dados de Qualquer, e os valores estão no formato de 7: 00: 00: 00. Para alterar o 
tipo, clique com o botão direito do mouse na coluna e escolha Alterar tipo e selecione o tipo apropriado. Neste 
exemplo, os dados foram convertidos para um número inteiro. 
A função Adicionar categoria do índice adiciona o índice ao final da sua tabela. Você pode iniciar o índice em 1 ou 
0, ou escolher o valor inicial. Por padrão, o índice aumenta em 1, mas você pode alterar isso usando a opção de 
índice personalizado. Para adicionar um índice, selecione Adicionar coluna de índice do Grupo geral. Selecione De 
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0, De 1 ou Personalizado. Se você escolher De 0, ou De 1, o índice é adicionado imediatamente. Se você escolher 
Personalizar, isso abre a caixa de diálogo Adicionar coluna de índice. Na caixa Índice Inicial, digite seu número 
inicial; por exemplo, 100. Em seguida, na caixa Incremento, digite o número que deseja que o índice aumente com 
cada linha; por exemplo, 10. O índice neste caso seria 100, 110, 120, 130, e assim por diante. É uma prática 
comum ter seu índice como a primeira coluna na tabela, então clique com o botão direito do mouse na nova coluna 
do índice e escolha Mover, Para começar. Você também pode selecionar várias linhas para movê-las. 
A função Coluna Duplicada é útil quando você tem uma coluna de string que será dividida, mas você deseja manter 
o valor original. Você pode clicar para selecionar a coluna e escolher Duplicar coluna do grupo Geral, ou clique com 
o botão direito do mouse e selecione Coluna Duplicada. A nova coluna é anexada ao final da tabela e forneceu um 
nome como SalesOrderNumber - Copy. Você pode então trabalhar com esta coluna para dividir os valores ou 
executar outras operações, como substituir substrings ou cortar caracteres repetidos. 
Formatando texto 
As funções do grupo A partir do texto fornecem opções para formatar valores de string, mesclar colunas, extrair valores e 
analisar para outros formatos. A função Format converte as seqüências de caracteres em minúsculas, UPPERCASE, 
Capitalize Each Word, Trim, Clean, Add Prefix e Add Suffix. Você pode usá-los para converter seus dados de string em 
formatos consistentes, o que é particularmente útil ao importar dados em bruto que não foram limpos. Se você importar 
dados de um site de comércio eletrônico e os clientes inseriram seus nomes e endereços, e nenhuma formatação foi 
aplicada antes dos dados serem salvos no banco de dados, é provável que seja inconsistente, com caixa mista nos vários 
campos . Você pode usar Capitalize Each Word para que as colunas tenham o invólucro correto, e aplique UPPERCASE 
para códigos de estado, como MA, NJ, WA ou país, ou nomes de área dependendo dos requisitos de relatórios. 
Você pode criar uma nova coluna juntando duas ou mais colunas. Para fazer isso, clique para selecionar uma coluna e 
mantenha pressionada a tecla Ctrl e clique nas outras colunas que deseja mesclar. No grupo De texto, clique em Mesclar 
colunas. Na caixa de diálogo Colunas de mesclagem, escolha como deseja que os valores sejam separados, de Cólon, 
Vírgula, Sinal de igualdade, ponto-e-vírgula, espaço, guia ou personalizado. Para Personalizado, insira o símbolo ou o 
caractere, como um dash. No nome da nova coluna (opcional), dê a sua coluna um nome apropriado e clique em OK. 
 
Nota: Os valores das colunas são concatenados na ordem em que você clica nas colunas para selecioná-las.Isso dá 
controle total sobre o resultado final. 
 
Melhores Práticas: A função Colunas de mesclagem pode ser usada em campos de endereço para criar 
rapidamente uma coluna de endereço completo. Destaque suas colunas de endereço em ordem e clique em 
Mesclar colunas. Para o separador, escolha Personalizado e digite "," (vírgula e espaço). Isso concatena 
todos os valores em uma lista separada por vírgulas. 
No entanto, é provável que você tenha valores nulos ou cadeias vazias em algumas colunas, talvez 
Endereço2, o que resulta em duas vírgulas. Você pode usar a função Substituir valores no grupo Any Column 
da guia Transform, para substituir ",,", com ",". 
Você usa a função Extrair para copiar um valor de substring de uma coluna, para criar uma nova coluna. Você 
também pode usar Extrair para contar o comprimento de uma string. Selecione uma coluna na sua tabela e 
clique em Extrair do grupo De texto. Clique em Comprimento para criar uma nova coluna que conta o número 
de caracteres na coluna. Os espaços estão incluídos no comprimento. Para extrair um número fixo de 
caracteres desde o início ou o final do valor da coluna, use Primeiros caracteres ou Últimos caracteres. 
Selecione a coluna e clique em Extrair e, em seguida, em Primeiros caracteres ou Últimos caracteres. Digite 
um valor para o Contagem e clique em OK. Isso é útil se você deseja dividir uma coluna PostalCode para 
extrair os primeiros caracteres para criar um mapa com base na área, em vez de um código postal exato. 
Para extrair um número específico de caracteres do meio de uma string, você usa o Range. Selecione a 
coluna e clique em Extrair, alcance. Forneça um índice inicial e um número de caracteres, e clique em OK. Se 
você digitar 2 para o Índice inicial, o extracto começa no terceiro caractere. 
A função Parse leva uma coluna que é um formato XML ou JSON e analisa-a em uma tabela. Selecione a 
coluna com seus dados XML ou JSON e clique em Parse no grupo De texto. Selecione XML ou JSON e o 
Editor de consultas adiciona uma coluna de tabela à tabela atual. Clique no ícone de seta dupla para expandir 
a nova tabela e escolha os atributos que deseja incluir na tabela. Esta é uma maneira muito rápida de analisar 
e extrair dados fornecidos em formato XML ou JSON. 
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Formatando números 
Existe uma ampla gama de funções de formatação que você pode aplicar às suas colunas numéricas. O grupo Do Número 
inclui funções para Estatística, Padrão, Ciência, Trigonometria, Arredondamento e Informação. Esta seção enfoca as 
funções de números padrão mais comuns. Escolha de Adicionar, Multiplicar, Subtrair, Divisão, Divisão (Inteiro), Módulo ou 
Porcentagem. 
Adicionar 
Para adicionar duas ou mais colunas em conjunto, clique na primeira coluna, segure a tecla Ctrl e clique nas outras colunas. 
No grupo De Número, clique em Padrão, Adicionar. Isso cria uma nova coluna com um nome padrão da Soma. Você 
também pode adicionar um número inteiro ou decimal a uma coluna. Selecione uma única coluna e clique em Padrão, 
Adicionar. Digite o número que deseja adicionar ao valor da coluna existente. 
Multiplicar 
Se você quiser multiplicar duas ou mais colunas em conjunto, clique na primeira coluna, mantenha pressionada a tecla Ctrl 
e clique nas outras colunas. No grupo Do Número, clique em Padrão, Multiplicar. Isso cria uma nova coluna com um nome 
padrão, Multiplicar. Para multiplicar uma coluna por um número inteiro ou decimal, selecione uma única coluna e clique em 
Padrão, Multiplicar. Digite o número que deseja que o valor da coluna existente seja multiplicado por. Por exemplo, para 
calcular um valor líquido para incluir imposto de 20%, clique na coluna de rede, clique em Padrão, Multiplicar e digite 1.2. 
Isso cria uma coluna com o valor do imposto adicional. 
Subtrair 
Subtrair funciona da mesma forma que as funções Adicionar e Multiplicar, no entanto, você só pode usar duas colunas no 
cálculo. Selecione a primeira coluna que deseja usar no cálculo e, em seguida, clique na coluna para subtrair a primeira 
coluna, e clique em Padrão, Subtrair. Isso cria uma nova coluna chamada Subtrair por padrão. Se você quisesse usar mais 
de duas colunas, você poderia usar uma coluna personalizada, com uma fórmula como [RetailPrice] - [ManufacturingCost] - 
[StoreCommission]. Você também pode selecionar uma única coluna, clique em Padrão, Subtrair e, em seguida, insira um 
número inteiro ou decimal. 
 
Nota: A ordem em que você seleciona suas colunas afeta o cálculo. Por exemplo, se você deseja calcular Lucro, clique em 
Preço de varejo e, em seguida, clique em Manufatura e, em seguida, clique em Padrão, Subtrair. O cálculo é exibido na 
barra de fórmulas, portanto, se você tiver ordenado incorretamente as colunas, você pode alterar manualmente a consulta. 
Neste caso, a consulta 
Table.AddColumn (# "Changed Type", "Profit", cada [ManufacturingCost] - [RetailPrice], tipo de número) está incorreto, 
porque o ManufacturingCost deve ser subtraído do RetailPrice. 
 
Dividir 
A função Divisão também pode operar somente em duas colunas, e você deve estar ciente da ordem em que você as 
seleciona, pois isso afeta o cálculo. Selecione a primeira coluna para o cálculo, mantenha pressionada a tecla Ctrl e, em 
seguida, clique na segunda coluna para o número a ser dividido. Em seguida, clique em Standard, Divide. Uma nova coluna 
é criada e, por padrão, é denominada Divide. Isso retorna um valor inteiro ou decimal. Você pode dividir uma única coluna 
por um valor específico. Clique na coluna e, em seguida, clique em Padrão, Divida e insira um número inteiro ou decimal. 
Clique OK. Por padrão, isso cria uma nova coluna chamada Inserted Division. 
Transformando dados 
Enquanto o Power BI é flexível na variedade de fontes de dados das quais você pode importar, as visualizações funcionam 
melhor com dados que estão em formato de coluna. Por exemplo, os dados que são importados do Excel podem ser fáceis 
de digerir o olho humano, mas os dados podem não ser estruturalmente apropriados para o Power BI para traduzir os 
valores em um gráfico de barras. O Query Editor oferece muitas funções para você transformar dados em uma estrutura 
que o Power BI pode usar efetivamente em relatórios. Esta lição explora as funções disponíveis na guia Transformações. 
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Tabela 
O grupo Tabela oferece algumas funções úteis que você pode usar rapidamente para transformar seus dados. Cada uma 
das funções está descrita abaixo. 
Agrupar 
Você pode agregar uma ou mais colunas na sua tabela. Clique em Agrupar em no grupo Tabela e selecione as colunas 
que deseja incluir. Certifique-se de incluir todas as colunas que deseja na tabela, ou elas serão removidas. Na caixa 
Nome da nova coluna, atribua à coluna um nome útil e escolha Operação a partir da Soma, Média, Mediana, Min, Máx., 
Contagem de linhas, Contagem de linhas distintas ou Todas as linhas. Se a operação, como Sum, requer uma coluna 
para agregar, selecione esta na lista. Clique OK. 
Use a primeira linha como cabeçalho 
Esta função é útil quando os dados foram importados e já possui uma linha de cabeçalho, mas o Power BI não detectou 
isso. Se você importa colunas com valores numéricos que incluem um cabeçalho, o Power BI pode detectar que a primeira 
linha é uma string em comparação com os outros valores e adivinhe que é o cabeçalho. Isso não é tão óbvio quando todas 
as colunas contêm valores de string. Para aplicar esta função, clique em Usar a primeira fila como cabeçalhos e selecione 
Usar primeira fila como cabeçalho. Os valores da primeira linha são promovidos para o cabeçalho da coluna. Você também 
pode executar esta operação no sentido inverso.Clique em Usar primeira fila como cabeçalho e selecione Usar cabeçalhos 
como primeira linha. Os cabeçalhos tornam-se a primeira linha em sua tabela e você pode então renomear as colunas. 
Transpor 
Com o Transpose, você pode tratar linhas como colunas e colunas como linhas. Isso é útil se você importar uma tabela de 
uma planilha com colunas e linhas que são legíveis para o usuário em um formato de matriz, mas não se traduzem em um 
formato que o Power BI pode usar facilmente. Selecione a tabela na qual você deseja aplicar essa função e, em seguida, 
clique em Transpor para o grupo Tabela. Você pode então começar a aplicar outras funções, como não-dinâmico, para 
fornecer aos seus dados um formato em coluna. 
Linhas Reversas 
Esta função inverte a ordem das linhas na tabela, de modo que as linhas inferiores estão na parte superior e as linhas 
superiores estão na parte inferior. 
Contagem de linhas 
Use esta função para retornar o número de linhas na tabela atual. As linhas são substituídas pela contagem de linhas. 
 
Qualquer coluna 
As funções no grupo Qualquer coluna podem ser aplicadas em colunas, independentemente do tipo ou formato de 
dados. Cada uma das funções está descrita abaixo. 
Tipo de dados 
Você pode usar a função Data Type para selecionar uma lista de tipos de dados - isso é útil para converter colunas onde o 
Power BI adivinhou incorretamente o tipo. Selecione uma ou mais colunas na tabela, clique em Tipo de dados e selecione o 
tipo de dados para sua conversão. Os tipos incluem Número Decimal, Número Decimal Fixo, Número Completo, Data / 
Hora, Data, Hora, Data / Hora / Fuso horário, Duração, Texto, Verdadeiro / Falso e Binário. 
Detectar Tipo de Dados 
Você pode selecionar uma ou mais colunas e usar a função de detecção de tipo de dados incorporada. Selecione uma 
coluna, mantenha pressionada a tecla Ctrl e, em seguida, clique em todas as colunas adicionais que deseja adicionar. No 
grupo Qualquer coluna, selecione Detectar tipo de dados. O BI de energia corrige automaticamente as colunas que adivinha 
serem erradas. 
Renomear colunas 
Para renomear uma coluna, selecione a coluna na tabela e clique em Renomear coluna do grupo Qualquer coluna, ou você 
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pode clicar com o botão direito na coluna e, em seguida, clicar em Mudar o nome. Digite o novo nome da coluna e 
pressione Enter - o nome é atualizado. 
Substituir valores e substituir erros 
Com estas duas funções, você pode substituir muito rapidamente um valor em uma coluna, ou substituir um erro em uma 
coluna, com outro valor. Ambas as funções funcionam em uma ou mais colunas, então selecione uma única coluna ou 
mantenha pressionada a tecla Ctrl para clicar e selecionar várias colunas. Clique em Substituir valores do grupo Qualquer 
coluna e, na caixa de diálogo, digite um valor para encontrar e um valor para substituir. Clique em Opções avançadas se 
quiser Corresponder conteúdo completo da célula e / ou Substituir usando caracteres especiais. Os caracteres especiais 
incluem Tab, Retorno de carro, Alimentação de linha e Retorno de carro e Alimentação de linha. Clique OK. Os valores na 
coluna são substituídos. Para substituir um erro, clique em Substituir Erros em vez de Substituir Valores e digite um valor de 
substituição na caixa Valor da caixa de diálogo Substituir Erros. 
Preencher 
Você pode usar a função de preenchimento para preencher valores nulos com o valor de uma célula adjacente. Clique na 
célula que deseja usar para preencher as células adjacentes e clique em Preencher e, em seguida, selecione Encarar, ou 
Preencher, dependendo da direção que deseja preencher. Isso funciona no nível da coluna. 
Colunas de coluna dinâmica e Unpivot 
A coluna dinâmica leva os valores na coluna selecionada e os usa para criar novas colunas. Isso é particularmente útil se 
você importar dados que tenham um formato de matriz do Excel e você deseja convertê-lo para um formato de coluna para 
relatórios. O Unpivot também pode ajudar com isso, convertendo colunas selecionadas em pares atributo-valor. 
 
 
Mover 
A função Mover move uma ou mais colunas para outro local na tabela. Clique na coluna que deseja mover ou mantenha 
pressionada a tecla Ctrl para selecionar várias colunas e clique em Mover do grupo de Qualquer coluna ou clique com o 
botão direito do mouse. Você pode mover a Esquerda, Direita, Para Começar, Para Fim. A opção Para começar é útil se 
você adicionar uma coluna de índice, pois esta sempre está anexada à direita. 
Coluna dividida 
A função de coluna dividida divide uma coluna com base em um delimitador ou um número especificado de caracteres. Tal 
como a função Extract discutida na lição anterior, você pode selecionar na lista de delimitadores ou usar um delimitador 
personalizado. Para dividir uma coluna, selecione a coluna na tabela e, no grupo Coluna de texto, selecione Dividir coluna. 
Clique em Por Delimitador, para abrir a caixa de diálogo Coluna dividida por Delimitador. Você pode selecionar um 
delimitador de Colon, Comma, Sinal de igualdade, ponto e vírgula, espaço, guia ou personalizado. Para usar um caractere 
personalizado, selecione Personalizado e digite o caractere ou símbolo, como um hífen. Você pode dividir no delimitador 
mais à esquerda, no delimitador mais à direita ou em cada ocorrência do delimitador. O número de novas colunas que são 
criadas dependerá da opção de divisão que você escolher. 
Para ter mais controle sobre a divisão, clique em Opções avançadas. Você pode especificar o número de colunas para 
dividir, e o Estilo de Cotação, que é CSV, ou Nenhum. Você também pode dividir usando caracteres especiais, e escolha 
Tab, Retorno de carro, Alimentação de linha e Retorno de carro e Alimentação de linha. Clique OK. A coluna divide os 
valores e a coluna original é substituída. Use a função Duplicar coluna na guia Adicionar coluna, se quiser manter esse 
valor. 
 
Demonstração: Transformando dados com o Editor de consultas 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Importe dados do Excel. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 122 of 264 
 
 
• Aplicar transformações na tabela. 
Etapas de Demonstração 
1. Na barra de tarefas, clique em Power BI Desktop. 
2. Na janela Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
3. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Excel e, em seguida, clique em Conectar. 
4. Na caixa de diálogo Abrir, navegue até a pasta D: \ Demofiles \ Mod04 \ Demo, clique em Sales Matrix.xlsx e, em 
seguida, clique em Abrir. 
5. Na caixa de diálogo Navegador, selecione a caixa de seleção Vendas e clique em Carregar. 
6. Quando os dados terminaram de carregar, na faixa de opções, clique na lista suspensa Editar consultas e, em 
seguida, clique em Editar consultas. 
7. Na caixa de diálogo Editor de consultas sem título, no painel Consultas, clique em Vendas. 
8. Na fita Transformação, clique em Transposição. 
9. Observe que as colunas agora são linhas. 
10. Clique no ícone da tabela no canto superior esquerdo da tabela e clique em Usar primeira linha como cabeçalho. 
11. Clique com o botão direito do mouse em Coluna1, clique em Renomear, digite País e, em seguida, pressione Enter. 
12. Clique com o botão direito do mouse em Coluna2, clique em Renomear, digite Categoria e, em seguida, pressione 
Enter. 
13. Clique na coluna País e, na faixa de opções, no grupo Qualquer coluna, clique em Preencher e, em seguida, clique 
em 
Baixa. Os valores nulos são substituídos. 
14. Selecione a coluna de 2005, mantenha pressionada a tecla Ctrl e selecione as colunas 2006, 2007 e 2008. 
15. Clique com o botão direito do mouse em qualquer um dos cabeçalhos de coluna selecionados e, em seguida, clique 
em Colunas Unpivot. 
16. Tenha em atençãoque os nomes das colunas são Atributo e Valor para o emparelhamento atributo-valor. 
17. Clique com o botão direito do mouse na coluna Atributo, clique em Renomear, digite Ano e, em seguida, pressione 
Enter. 
18. Clique com o botão direito do mouse na coluna Valor, clique em Renomear, digite Vendas e, em seguida, pressione 
Enter. 
19. No menu Arquivo, clique em Fechar e Aplicar. 
20. No painel Campos, em Vendas, clique em País para selecionar o campo. 
21. Na faixa de modelagem, clique em Categoria de dados: sem categoria e clique em País / região. 
22. No painel Campos, ao lado de País, anote o ícone do mapa. 
23. No painel Campos, em Vendas, clique em Vendas para selecionar o campo. 
24. No grupo Formatação, clique em Tipo de Dados: Texto e, em seguida, clique em Número Decimal Fixo. 
25. Na caixa de diálogo Alterar tipo de dados, clique em Sim. 
26. Clique em Formatar: Moeda Geral, aponte para Moeda e, em seguida, clique em $ Inglês (Estados Unidos). 
27. No painel Campos, ao lado de Vendas, anote o símbolo da soma. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 123 of 264 
 
 
28. Arraste o campo Country para o relatório. Observe que o Power BI escolhe automaticamente o gráfico do mapa. 
29. Arraste o campo Vendas para o mapa e observe que os tamanhos de bolhas agora representam a figura de 
vendas. 
30. Clique na tela do relatório e, em seguida, no painel Visualizações, clique em Gráfico de colunas em cluster. 
31. Arrastar categoria para a propriedade Axis. 
32. Arraste o Ano para a propriedade do Eixo. 
33. Arraste o País para a propriedade Legend. 
34. Arraste as vendas para a propriedade Valor. 
35. Pegue a borda do canto do gráfico para expandir a largura e a altura. 
36. No canto superior direito do gráfico, clique em Clique para ativar a explicação. 
37. Clique na coluna mais alta do grupo Bikes. Isso agora degrada as vendas por ano. 
38. Salve o relatório do arquivo como AdventureWorks Sales.pbix para D: \ Demofiles \ Mod04 \ Demo. 
39. Feche Power BI Desktop. 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual dos seguintes não é um bom conselho para moldar seus dados? 
Selecione a resposta correta. 
 
Remova todas as colunas e linhas que não são usadas nos relatórios. 
 
Renomeie colunas para fornecer nomes que representam os dados da 
coluna e podem ser usados pelo Power BI Q & A. 
 
Deixe o Power BI adivinhar os tipos de dados das suas colunas porque 
sempre será correto. 
 
Crie uma coluna de índice se desejar garantir a ordem de classificação 
em um visual, ou se você estiver anexando dados. 
 
Use a função Age em uma coluna Data de nascimento para calcular a 
idade atual. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 124 of 264 
 
 
S 
Aula 3 
Combinando dados 
 
Nesta lição, você aprenderá como importar usando um endereço de Internet como fonte de dados, como moldar 
esses dados e como fundê-lo com dados existentes em seu conjunto de dados. 
Objetivos 
Depois de completar esta lição, você será capaz de: 
• Importe dados para o seu conjunto de dados da Internet. 
• Aplicar moldagem aos dados que você importou da Internet. 
• Mesclar dados de diferentes tabelas dentro do seu conjunto de dados. 
 
Adicionando dados da Internet 
O Power BI oferece uma grande flexibilidade para importar dados e você pode usar a fonte de dados da Web para passar 
uma URL para o Power BI para que ele possa raspar os dados em uma nova tabela. Os dados na página da Web que 
deseja raspar devem estar em um layout tabular, então o Power BI pode determinar a forma e importar os dados para uma 
estrutura de tabela. Esta é uma maneira útil de importar dados publicamente disponíveis, como estatísticas governamentais 
ou informações coletadas por organizações como monitoramento de mudanças climáticas ou socioeconomias 
populacionais. Você pode combinar isso com seus dados existentes para mostrar tendências ou dados demográficos. 
Importando dados 
Para importar dados de uma página da Web, abra o Power BI Desktop e, na caixa de diálogo Introdução, ou na guia Início, 
clique em Obter dados e selecione Web. Na caixa de diálogo A partir da Web, digite ou cole no endereço da Web na caixa 
de URL e clique em OK. O Power BI estabelece uma conexão com a página da Web e determina os dados que podem ser 
importados. Na caixa de diálogo Navegador, você recebe uma lista de tabelas para os dados que podem ser importados. 
Você pode selecionar as tabelas e visualizá-las como você faria com qualquer outra fonte de dados. Clique em Editar para 
carregar os dados no Editor de consultas e começar a moldar os dados. Alternativamente, você pode clicar em Carregar 
para importar os dados para o designer de Power BI, onde você pode usá-lo imediatamente em visualizações ou depois 
aplicar transformações e moldar. 
 
Nota: Sites públicos como a Wikipedia oferecem uma grande quantidade de informações que você pode usar livremente 
em seus relatórios. No entanto, você deve estar ciente de que você não tem controle sobre quando os dados são 
atualizados, seja ou não preciso, ou mesmo se a página ou os dados forem retidos ou removidos. 
 
Criando os novos dados 
Quando você importa dados da Internet, é improvável que você saiba como os dados serão inicialmente configurados até 
que o Power BI estabeleça uma conexão com a página e determine o formato e as possíveis tabelas que podem ser 
recuperadas. Se você importar ou atualizar regularmente da mesma fonte, e isso não muda, você pode ter alguma 
confiança nos resultados finais. No entanto, após a primeira importação de dados da Internet, é muito provável que você 
deseje realizar algumas moldagens e transformações. As transformações que você aplica aos dados são armazenadas nas 
Configurações de consulta 
sob Etapas aplicadas. Cada vez que você atualiza os dados, a consulta inclui o código para moldar e transformar 
os dados da web - você sempre deve ver os resultados que você espera. 
Criando dados 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 125 of 264 
 
 
Você pode moldar dados da Internet exatamente como faria com dados de qualquer outra fonte de dados. Como com 
qualquer conjunto de dados, é uma boa idéia remover as colunas que não serão usadas em seus relatórios e análises, 
mantendo os dados sucintos e mais eficientes para trabalhar. Isso reduz o tamanho dos dados e não apresenta colunas 
estranhas aos colegas que podem compartilhar a consulta. 
Também é importante garantir que o nome da consulta (tabela) seja algo óbvio, e o mesmo se aplica ao nome da coluna. 
Mais uma vez, isso mantém a clareza dentro do conjunto de dados e tem a vantagem adicional de que você ou outros 
colegas possam entender os dados apenas observando os nomes das consultas e colunas. 
Além disso, o Power BI Q & A usa a linguagem de consulta natural e confia em poder encontrar respostas para perguntas, 
com base em nomes de colunas relevantes. Os nomes devem descrever com precisão os dados. 
Ao importar os dados, o Editor de consultas faz um melhor palpite sobre os tipos de dados para cada uma das colunas. 
Você quer verificar as colunas para garantir que o tipo corresponda aos dados. Verifique se as colunas de data e hora foram 
detectadas corretamente, especialmente se você quiser usar datas e horas para detalhamento. O Query Editor nem sempre 
reconhece as moedas, a menos que haja um símbolo incluído nos dados, então você deve atualizar as colunas da moeda. 
Verifique se as colunas numéricas possuem os tipos de dados corretos e também incluem números inteiros e decimais, que 
você precisa para agregações. 
Se os dados precisarem de uma ordem de classificação específica, você pode configurar isso como A-Z ou Z-A ou adicionar 
o número do mês a uma consulta que inclua o mês no formato de texto, para quevocê possa solicitar o valor numérico em 
suas visualizações. 
 
Mesclando Dados 
Ao usar o Power BI, você pode coletar dados de diferentes fontes e de diferentes tipos em um único conjunto de dados. Os 
dados podem então ser combinados em um relatório. Você pode importar dados de provedores SaaS, como Bing e 
Salesforce, combiná-lo com dados do seu banco de dados Azure SQL na nuvem, um data warehouse SQL Server Analysis 
Services (SSAS) local e com dados do Excel. Depois de importar para um único conjunto de dados, você pode mesclar 
colunas usando tabelas de diferentes fontes e anexar linhas. 
Mesclando Colunas 
Para mesclar colunas, as duas tabelas devem ter uma coluna de junção, onde o valor irá combinar a ordem para combinar 
os valores. No designer Power BI Desktop, clique em Editar consultas para abrir a janela do Editor de consultas. Clique na 
consulta (tabela) na qual você deseja mesclar as outras colunas. Na guia Início, selecione Combinar Consultas do grupo 
Combinar. Isso abre a caixa de diálogo Mesclar. A tabela superior é a que você escolheu como a tabela de destino para a 
mesclagem da segunda tabela. Clique para escolher a coluna na qual você deseja participar. Você pode selecionar mais de 
uma coluna mantendo pressionada a tecla Ctrl enquanto usa o mouse para selecionar. Na lista, selecione a tabela da qual 
deseja fundir. Na segunda tabela, clique para selecionar a coluna, ou as colunas, você está se juntando. O rótulo na parte 
inferior da caixa de diálogo conta as correspondências, então você geralmente pode determinar se a correspondência está 
correta. Por exemplo, se você estiver esperando que todas as linhas correspondam e o rótulo diz: "A seleção corresponde a 
36 das 48 primeiras linhas", então algo está errado. 
Você pode escolher o tipo de junção usado para conectar as duas tabelas, selecionando da lista Join Kind. Os tipos de 
junção incluem o Espécie Esquerda (todos desde o primeiro, combinando de segundo), Exterior Direito (todos de segundo, 
combinando de primeiro), Completo Outer (todas as linhas de ambos), Inner (apenas linhas correspondentes), Left Anti 
(linhas somente em primeiro), ou Anti direito (linhas somente em segundo). Use o padrão Excedente Esquerdo, ou 
selecione outra associação e clique em OK. A segunda consulta é mesclada como uma única coluna, com um valor de 
Tabela. Clique no ícone de seta dupla no cabeçalho da coluna e selecione as colunas que deseja incluir na segunda tabela. 
Talvez você não queira incluir a coluna de junção, se todas as suas linhas correspondem ou forem parcialmente 
correspondidas conforme o esperado. Limpe o nome da coluna Usar original como prefixo, se desejar que as colunas 
conservem seus nomes originais, caso contrário, a coluna será chamada NewColumn. <Nome original>. Depois de fazer 
sua seleção, clique em OK. As colunas da segunda tabela agora aparecem como colunas na primeira tabela - embora seja 
necessário renomeá-las. 
Linhas anexas 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 126 of 264 
 
 
Quando você anexa linhas, você tira linhas de uma ou mais tabelas, e adicione-as à primeira tabela. Na maioria das 
situações, as colunas e os tipos de dados coincidirão. No entanto, você pode adicionar linhas entre duas tabelas que têm 
todas as colunas diferentes, mas o resultado é dados impuros e não há valores quando o número de colunas entre as 
tabelas não coincide. No Power BI Desktop designer, clique em Editar consultas para abrir a janela do Editor de consultas. 
Clique na consulta (tabela) na qual você deseja anexar as linhas e clique em Anexar consultas no grupo Combinar na guia 
Início. Isso abre a caixa de diálogo Anexar. Na lista Selecionar a tabela para anexar, escolha a tabela que deseja adicionar 
e, em seguida, alternar duas tabelas ou Três ou mais tabelas. Se você estiver anexando duas tabelas, clique em OK. Se 
você clicou em Três ou mais tabelas, na lista Tabela (s) disponível (s), selecione cada tabela que deseja anexar e clique em 
Adicionar. Você pode anexar uma tabela para si mesmo se você precisa. Clique OK. 
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Melhores Práticas: Se você estiver anexando linhas de múltiplas fontes e a tabela contém valores de índice que se 
sobrepõem quando os dados são combinados, combine os dados e crie uma nova coluna de índice na tabela na qual as 
linhas foram anexadas. 
 
Demonstração: Adicionando e moldando dados da Internet 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Importar dados da Internet. 
• Formar os dados importados. 
Etapas de Demonstração 
1. Na barra de tarefas, clique em Power BI Desktop. 
2. Na janela Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
3. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Web e, em seguida, clique em Conectar. 
4. Na caixa de diálogo A partir da Web, na caixa URL, digite http://www.imdb.com/chart/top e, em seguida, clique em 
ESTÁ BEM. 
5. Na janela do Navegador, marque a caixa de seleção Tabela 0 e clique em Editar. 
6. Na janela Sem título - Editor de consultas, clique com o botão direito na coluna vazia mais à esquerda e clique em 
Remover. 
7. Clique com o botão direito do mouse na coluna vazia mais à direita e clique em Remover. 
8. Clique com o botão direito do mouse na coluna Sua classificação e clique em Remover. 
9. Observe que essas etapas foram agrupadas na lista de etapas aplicadas como colunas removidas. 
10. Clique na coluna Rank & Title e, em seguida, na aba Home, no grupo Transform, clique em Split Column e, em 
seguida, clique em Delimiter. 
11. Na caixa de diálogo Coluna de divisão por Delimitador, na lista Selecionar ou digitar delimitador, clique em -
Custom-- e, em seguida, digite um período (.) Na caixa. 
12. Em Split, clique no delimitador mais à esquerda e, em seguida, clique em OK. 
13. Os dados de Rank agora são exibidos em sua própria coluna. Clique com o botão direito do mouse na coluna Rank 
& Title.1, clique em Renomear, digite Rank e, em seguida, pressione Enter. 
14. Clique na coluna Rank & Title.2 e na fita Transform, no grupo Any Column, clique em Substitua Valores. 
15. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor a encontrar, digite (e, em seguida, clique em OK. 
16. Com foco na coluna Rank & Title.2, no grupo Any Column, clique em Substituir Valores. 
17. Na caixa de diálogo Substituir valores, na caixa Valor a encontrar, digite) e, em seguida, clique em OK. 
18. Com foco na coluna Rank & Title.2, no grupo da coluna de texto, clique em Split Column, e depois clique em 
Number of Characters. 
19. Na caixa de diálogo Coluna de divisão por número de caracteres, na caixa Número de caracteres, digite 4. 
20. Em Split, clique uma vez, o mais à direita, e clique em OK. 
21. Os dados do Ano foram movidos para uma coluna separada. 
22. Clique com o botão direito do mouse na coluna Rank & Title.2.1, clique em Renomear, digite Title e, em seguida, 
pressione Enter. 
23. No grupo Coluna de texto, clique em Formatar e, em seguida, clique em Ajustar. O espaço em branco ao redor dos 
títulos é removido. 
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24. Clique com o botão direito do mouse na coluna Rank & Title.2.2, clique em Renomear, digite Year e, em seguida, 
pressione Enter. 
25. No painel Configurações de consulta, em Propriedades, na caixa Nome, digite IMDB Top 250 Movies e, em 
seguida, pressione Enter. 
26. No menu Arquivo, clique em Fechar e Aplicar. 
27. No Power BI Desktop, no menu Arquivo, clique em Sair. Se solicitado a salvar suas alterações como IMDB Top 250 
Movies e, em seguida, clique em Salvar. 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Qual das opções a seguir não é um verdadeiro tipo de junção para mesclar 
colunas? 
Selecione a resposta correta. 
 
Left Outer (tudoa partir de primeiro, combinando de segundo). 
 
Right Outer (tudo a partir do segundo, combinando com o primeiro). 
 
Full Outer (todas as linhas de ambos). 
 
Inner (apenas linhas de correspondência). 
 
Random (deixe Power BI decidir). 
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Lab: Modelando e Combinando Dados 
Cenário 
Os funcionários da Adventure Works estão se tornando cada vez mais frustrados pelo tempo necessário para implementar 
serviços de BI gerenciados. A infra-estrutura de BI gerenciada existente, incluindo um data warehouse, modelos de dados 
corporativos e relatórios e painéis, são fontes valiosas de informações de tomada de decisão. No entanto, os usuários 
querem cada vez mais explorar relacionamentos com outros dados atualmente não gerenciados; e demora muito para que 
o departamento de TI inclua esses requisitos na solução de BI corporativa. 
Como um profissional de BI, você foi convidado a explorar formas pelas quais a Adventure Works pode capacitar usuários 
empresariais a aumentar sua solução de BI corporativa gerenciada com BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar este laboratório, você poderá: 
• Conecte-se a um banco de dados SQL Server e importe dados. 
• Aplique a formatação aos dados que você importou para moldá-lo pronto para relatórios. 
• Combine dados relacionados aos dados moldados. Tempo estimado: 60 minutos 
Máquina virtual: 10989B-MIA-SQL 
Nome de usuário: ADVENTUREWORKS \ Student 
Senha: Pa$$w0rd 
Exercício 1: Modelando Dados no Power BI 
Cenário 
Você está explorando como o Power BI pode ajudar a moldar e combinar dados provenientes de várias fontes. Atualmente, 
muitos dos dados são exportados do SQL Server para o Excel. Você recebeu duas planilhas, uma para dados de vendas de 
amostra para o território da América do Norte e outra para o território europeu. Depois de importar os dados no Power BI, 
você moldará os dados usando transformações e formatação. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Preparando o meio ambiente 
2. Importar dados do Excel 
3. Aplica Formatação aos Dados Existentes 
 Tarefa 1: Preparando o Meio Ambiente 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais MSL-TMG1, 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL estão em execução e, 
em seguida, faça logon no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute Setup.cmd na pasta D: \ Labfiles \ Lab04 \ Starter como Administrador. 
3. Se uma mensagem pedir Você deseja continuar com esta operação ?, digite Y e pressione Enter. 
4. Se você não tiver um login do Power BI, vá para https://powerbi.microsoft.com/en- us / documentation / powerbi-
admin-signing-up-for-power-bi-with-a-new- office-365-trial, e siga as etapas para criar uma conta. 
5. Baixe e instale o Microsoft Power BI Desktop em https://www.microsoft.com/en- us / download / details.aspx? Id = 
45331. 
 
 Tarefa 2: Importar dados do Excel 
1. No Power BI Desktop, abra o Sales - Europe.xlsx da pasta D: \ Labfiles \ Lab04 \ Starter e carregue os dados da Europa. 
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2. Abra as vendas - América do Norte.xlsx, da pasta D: \ Labfiles \ Lab04 \ Starter e edite os dados da América do Norte. 
3. Deixe a janela do Editor de Consulta aberta para o próximo exercício. 
 
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 Tarefa 3: Aplica a formatação aos dados existentes 
1. Selecione Europa no painel Consultas e remova as seguintes colunas: 
 ProductKey 
 SalesOrderNumber 
2. Mude o nome das seguintes colunas: 
 SalesTerritoryCountry to Country 
 SalesTerritoryGroup para Sales Territory 
 EnglishProductCategoryName to Main Category 
 EnglishProductSubCategoryName to Sub Category 
 EnglishProductName to Product 
3. Mova a coluna de cores para a esquerda. 
4. Selecione América do Norte no painel Consultas e remova as seguintes colunas: 
 ProductKey 
 SalesOrderNumber 
5. Mude o nome das seguintes colunas: 
 SalesTerritoryCountry to Country 
 SalesTerritoryGroup para Sales Territory 
 EnglishProductCategoryName to Main Category 
 EnglishProductSubCategoryName to Sub Category 
 EnglishProductName to Product 
6. Mova a coluna Cor para a esquerda. 
7. Visualize a consulta que foi atualizada com as etapas aplicadas. 
8. Deixe o Editor de Consulta aberto para o próximo exercício. 
 
Resultado: No final deste exercício, os dados serão importados do Excel e preparados para serem combinados. 
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Exercício 2: Combine dados de BI de energia 
Cenário 
Você importou as duas planilhas para vendas na Europa e na América do Norte, e aplicou algumas moldagens. Agora você 
deseja combinar as linhas da consulta da América do Norte, na consulta da Europa. Você também deseja incluir uma 
coluna de código de país. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Adicionar dados relacionados aos dados em forma 
 
 Tarefa 1: Adicionar dados relacionados aos dados em forma 
1. Selecione Europa no painel Consultas. 
2. Clique em Anexar consultas e combine os dados da América do Norte com os dados da Europa. 
3. Use o menu de seleção no cabeçalho da coluna Country para verificar se os dados foram carregados. 
4. Abra o arquivo Country Codes.xlsx na pasta D: \ Labfiles \ Lab04 \ Starter e copie os dados. 
5. No Power BI Desktop, clique em Inserir dados e cole os dados copiados. 
6. Nomeie a tabela Códigos de país. 
7. Selecione Europa no painel Consultas. 
8. Junte a tabela de códigos de país com a tabela da Europa. 
9. Exclua as colunas Territory e Country e limpe o nome Use o nome original da coluna como prefixo configuração. 
10. Mova a coluna Código para o início da tabela. 
11. Mude o nome da coluna Código como Código de País. 
12. Aplique as mudanças. 
 
Resultado: No final deste laboratório, os dados da Europa e da América do Norte serão anexados e a coluna do Código do 
País será adicionada à consulta. 
Pergunta: Discuta os tipos de dados diferentes em sua organização que podem ser combinados usando o Editor de 
Consulta. Você tem dados armazenados em locais que podem ser anexados ou dados de pesquisa que podem ser 
incorporados em outras tabelas para torná-lo mais útil para relatórios? 
Revisão e conclusão do Módulo 
Neste módulo, você aprendeu a: 
• Execute uma variedade de habilidades de edição de consulta no Power BI. 
• Formas de dados, usando formatação e transformações. 
• Combine dados juntos de tabelas em seu conjunto de dados. 
Pergunta(s) de revisão 
Pergunta: Discuta os benefícios de usar o Power BI, em vez do Excel, para moldar e transformar seus 
dados. Existem desvantagens? O que o Power BI pode fazer que o Excel não pode, e vice-versa? Qual 
ferramenta você acha que é mais fácil de usar? 
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Módulo 5 
Modelando Dados 
Conteúdo: 
Visão Geral do Módulo 
Aula 1: Relacionamentos 
Aula 2: DAX Queries 
Aula 3: Cálculos e Medidas 
Lab: Dados de modelagem 
Revisão e conclusão do Módulo 
 
 
Visão Geral do Módulo 
Com a sua capacidade de criar rapidamente relatórios e painéis informativos visualmente deslumbrantes, o Microsoft 
Power BI está fazendo sua marca no mundo de BI self-service. Grande parte do apelo do Power BI é como é direto 
combinar dados de uma ampla gama de fontes em um único conjunto de dados e depois trabalhar com esses dados 
para criar relatórios coesivos. Este módulo é acompanhado das visualizações e explora as técnicas e os recursos 
oferecidos para moldar e aprimorar seus dados. Com a criação automática de relacionamento, uma vasta biblioteca 
de funções DAX e a capacidadede adicionar rapidamente colunas, tabelas e medidas calculadas, você verá como o 
Power BI cria relatórios atraentes, ajudando você a encontrar informações ocultas sobre seus dados. 
Objetivos 
No final deste módulo, você será capaz de: 
• Descreva as relações entre as tabelas de dados. 
• Compreenda a sintaxe DAX e use as funções DAX para melhorar seu conjunto de dados. 
• Criar colunas calculadas, tabelas calculadas e medidas. 
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Aula 1 
Relacionamentos 
Esta lição explora os relacionamentos entre as tabelas em seus dados, por que eles são importantes e como criá-los. 
Objetivos 
No final desta lição, você será capaz de: 
• Descreva o propósito das relações entre as tabelas. 
• Veja relacionamentos no Power BI Desktop Query Editor. 
• Crie relacionamentos usando o Editor de consultas. 
• Compreender a cardinalidade. 
• Escolha a direção correta do filtro cruzado em seus relacionamentos. 
 
O que são relacionamentos? 
Existem relacionamentos para juntar tabelas para que você possa trabalhar com eles como se fossem um. Se você estiver 
familiarizado com bancos de dados relacionais, como o Microsoft SQL Server ou bancos de dados, como o SQL Server 
Analysis Services (SSAS), você entenderá o conceito de relações no Power BI, pois isso é muito parecido. 
Relacionamentos em um sistema OLTP 
Os relacionamentos geralmente são criados em um processamento transacional online (OLTP) ou banco de dados 
relacional, como parte de um processo de normalização. A normalização funciona em vários níveis, ou formas, 
dependendo de quão perto das regras oficiais de normalização você deseja aderir. Dois dos principais objetivos da 
normalização são a eliminação de dados repetidos e somente as colunas de uma tabela ou entidade que são um atributo 
direto dessa entidade. Por exemplo, você armazenaria sua lista de clientes em uma tabela com uma linha para cada cliente. 
Sua tabela de vendas teria um link de volta para a tabela Customers, usando uma coluna de chave como CustomerID. Isso 
impede que você repita todos os dados do cliente, como nome do contato, endereço, código postal e assim por diante, cada 
vez que um cliente faz um pedido. Quando um cliente atualiza seus detalhes, você só precisa atualizar um registro, 
mantendo seus dados consistentes. O link da tabela de vendas para a tabela do cliente usando a chave CustomerID é um 
relacionamento. 
Relacionamentos em um Data Warehouse 
Se você trabalhou com um banco de dados de armazenamento de dados, você sabe que uma tabela de fatos está 
conectada às tabelas de dimensão usando chaves. Embora os dados armazenados em um esquema em estrela em um 
data warehouse sejam estruturados de forma diferente aos dados armazenados em um sistema de banco de dados OLTP 
ou relacional, as chaves em ambos os projetos criam relacionamentos juntando tabelas. 
Relacionamentos de tabela no Power BI 
A tabela a seguir mostra linhas da tabela SalesOrderDetail. Cada linha contém uma ordem para um produto. Nesse caso, 
os valores da coluna SalesOrderID são idênticos, então essas linhas são parte da mesma ordem. Existe também uma 
coluna ProductID na tabela, que liga a tabela SalesOrderDetail à tabela Product. 
 
SalesOrderID ProductID OrderQty UnitPrice LineTotal 
43659 714 3 28.8404 86.521200 
43659 716 1 8.8404 28.840400 
43659 709 6 5.70 34.200000 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 135 of 264 
 
 
43659 712 4 5.1865 10.373000 
43659 711 2 20.1865 80.746000 
 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 136 of 264 
 
 
A tabela SalesOrderDetail está relacionada à tabela SalesOrderHeader, mostrada abaixo. Há uma linha na tabela 
SalesOrderHeader para cada ordem, embora esta ordem possa incluir várias linhas na tabela SalesOrderDetail. Além disso, 
a coluna CustomerID liga para a tabela Customers. 
 
SalesOrderID OrderDate ShipDate Custome
rID 
43659 31-05-2011 
00:00:00.000 
06-07-2011 
00:00:00.000 
29825 
 
Atravessando as tabelas usando os relacionamentos, a tabela SalesOrderDetail está relacionada à tabela 
SalesOrderHeader e à tabela Product. A tabela SalesOrderHeader está relacionada à tabela SalesOrderDetail e também à 
tabela Customers. Esses relacionamentos significam que você pode ver as quatro tabelas como uma, para que você possa 
ver todos os produtos encomendados por um cliente como se fosse uma tabela. Isso é útil para agregar dados em tabelas 
em visualizações. 
Recurso Autodetect 
Quando você importa dados no Power BI, o recurso Autodetect funciona em segundo plano e funciona nas relações em seu 
conjunto de dados. Ele também define automaticamente a direção do filtro Cardinality e Cross, ambos os quais são 
abordados em uma lição posterior. Durante a maior parte do tempo, o Power BI faz um bom palpite, identificando 
corretamente as tabelas relacionadas e criando os relacionamentos para você. Nesse caso, talvez você não precise fazer 
mais trabalhos para estabelecer relações entre as tabelas. 
Visualizando relacionamentos 
Quando você importa dados no Power BI, as consultas são executadas contra a fonte de dados para copiar os dados 
necessários para cumprir os requisitos de modelagem para o conjunto de dados. À medida que essas consultas estão 
sendo executadas, o Power BI as observa para determinar se existem relações entre as tabelas. Após a conclusão dos 
dados, você pode visualizar e gerenciar os relacionamentos que o Power BI criou para você. 
Visualizando relacionamentos 
Power BI Desktop compreende três vistas principais: Relatório, Dados e Relacionamento. Você visualiza as tabelas e os 
nomes das colunas na Vista de relatório e adiciona campos 
para visualizações. Na visualização de dados, você aplica modelos e formatação extensivos aos dados, e você também 
visualiza os valores nas tabelas. A Visualização de Relacionamento mostra as tabelas e as colunas, ligando as tabelas que 
estão relacionadas. Clique em Relações no painel Vistas para abrir uma visão diagramática dos relacionamentos em seu 
modelo. Os relacionamentos aparecem da mesma forma na Vista de Relacionamento, independentemente de terem sido 
criados manualmente ou pelo Power BI - todas as tabelas estão incluídas, mesmo que não estejam relacionadas a outras. 
Você pode ver informações sobre os relacionamentos, apenas observando o diagrama de relacionamento. Cada relação é 
representada por uma linha, que junta as duas tabelas juntas. O ícone de seta na linha indica a direção do filtro cruzado da 
relação, uma seta para solteiro, apontando na direção do filtro ou duas setas quando a direção do filtro cruzado está 
definida para ambos. No final de cada linha de relacionamento, onde se junta a qualquer mesa, é outro ícone que 
representa a cardinalidade. Um ícone de estrela (*) representa muitos, e um 1 representa um, para um casal para um (*: 1), 
um para um (1: 1) ou um para muitos (1: *). Quando você clica em uma linha de relacionamento, as colunas relacionadas 
em qualquer tabela são destacadas com uma borda preta, para identificação rápida. 
Editando relacionamentos 
Quando uma linha de relacionamento tem foco, é destacada em amarelo. Clique duas vezes na linha para abrir a caixa de 
diálogo Editar relacionamento. Você também pode clicar em Gerenciar Relacionamentos do grupo Relações na guia Início, 
para ver a caixa de diálogo Gerenciar Relacionamentos. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, você pode criar 
novos relacionamentos, executar o recurso Autodetect, editar e também excluir relacionamentos existentes. Na caixa de 
diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em um relacionamento para abrir a caixa de diálogo Editar 
relacionamento. Isso abre a mesma visão que clicando duas vezes em uma linha derelacionamento. Na caixa de diálogo 
Editar relação, você pode alterar a tabela e a coluna relacionadas, alternar a cardinalidade entre muitos para um (*: 1), um 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 137 of 264 
 
 
para um (1: 1) ou um para muitos (1: *) e alternar a Transforme a direção do filtro entre Solteiro ou Ambos. Você também 
pode ativar ou desativar a opção Fazer essa relação ativa. Quando o recurso Power BI Autodetect é executado, às vezes 
encontra mais de uma relação entre duas tabelas. Neste caso, apenas um dos relacionamentos está definido como ativo, e 
isso se torna o relacionamento padrão. Você pode usar essa configuração quando a relação ativa está incorreta. 
Você também pode excluir relacionamentos. Clique na linha de relacionamento que junta duas tabelas para que seja 
realçada em amarelo. Clique com o botão direito do mouse na linha de relacionamento e selecione Excluir. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 138 of 264 
 
 
Criando relacionamentos 
Existem duas maneiras de criar relacionamentos no Power BI. Você pode usar o recurso Autodetect e o Power BI funciona 
com os relacionamentos para você, ou você pode criá-los manualmente. 
Criando relacionamentos usando Autodetect 
Quando os dados são importados para o modelo, o Power BI cria relações automaticamente. Se você então criar tabelas 
calculadas ou usar Enter Data para adicionar novas tabelas, os relacionamentos não existirão. Você pode executar o 
recurso Autodetect na guia Início. No grupo Relações, clique em Gerenciar relacionamentos e, em seguida, clique em 
Detecção automática na seção Gerenciar Caixa de diálogo de relacionamentos. O Power BI executa o recurso Autodetect 
para procurar novos relacionamentos e, por padrão, também determina a direção Cardinality, Cross filter e as relações 
ativas. No entanto, tenha em mente que o recurso Autodetect é um melhor palpite e talvez seja necessário ajustar após ele 
funcionar. 
Criando relacionamentos manualmente 
A maneira mais rápida de criar uma relação entre duas tabelas é arrastar a coluna da primeira tabela para a coluna 
relacionada na segunda tabela à qual deseja participar. Se os dados forem válidos para criar um relacionamento, as 
colunas serão conectadas. Você também pode clicar em Gerenciar relacionamentos no grupo Relações na guia Início. 
Isso abre a caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos. Clique em Novo para abrir a caixa de diálogo Criar 
relacionamento. Selecione a primeira tabela da lista. Isso exibe uma pré-visualização da tabela. Clique na coluna que 
deseja usar na relação e, em seguida, selecione a tabela para participar na lista da tabela inferior. Isso exibe uma pré-
visualização da segunda tabela. Novamente, clique na coluna à qual deseja participar. Power BI determina 
automaticamente a direção do filtro Cardinality e Cross da relação. Isso geralmente é correto, então, a menos que 
futuros dados possam mudar isso, clique em OK para criar o relacionamento. Caso contrário, altere as configurações 
de direção do filtro Cardinality e Cross e, em seguida, clique em OK. Clique em Fechar para ocultar a caixa de diálogo 
Gerenciar relacionamentos. 
Você pode achar que você não pode criar uma relação entre suas tabelas. Isso pode ser devido a colunas com valores 
nulos ou vazios, ou dados duplicados. Você pode remover linhas com valores nulos ou em branco usando o filtro na 
guia de consulta ou substituí-los por dados válidos, incluindo "NULL". A remoção de linhas pode afetar os cálculos, 
mas o uso de NULL pode criar relações artificiais. Se você usa a última abordagem, certifique-se de incluir filtros 
apropriados em suas visualizações. 
Cardinalidade 
Na modelagem de dados, Cardinality refere-se à relação que uma tabela tem com outra. Na modelagem de Power BI, o 
Cardinality pode ser um dos três tipos a seguir: 
1. Muitos para Um (*: 1): Muitos para um é o tipo padrão no Power BI e geralmente o mais comum. Muitos para Um 
significa que uma tabela pode ter mais de uma instância do valor usado na coluna para se juntar à outra tabela. A 
outra tabela teria apenas um valor. Por exemplo, sua tabela de vendas tem muitas instâncias do CustomerID 
porque o cliente tem colocou vários pedidos e junta-se à tabela Clientes usando ID do Cliente. A tabela Clientes 
tem uma instância do CustomerID, ou melhor, uma linha para cada cliente. Isso também é comum para as tabelas 
de pesquisa, onde você pode ter uma lista de estados ou países. Cada estado ou país é listado apenas uma vez, 
mas a instância existe várias vezes na tabela Clientes (ou outra). 
2. Um para Um (1:1): Em um relacionamento Um para Um, ambas as tabelas no relacionamento têm uma instância 
de um valor. Nos sistemas de banco de dados relacionais, Um para Um não é tão comum como Muitos para Um, e 
um de seus usos pode ser dividir tabelas maiores. Por exemplo, se você tiver uma tabela Employees com uma 
coluna EmployeeID e outras colunas para o nome do funcionário, endereço, data de nascimento, número de 
telefone e salário. Estes dados são freqüentemente utilizados pelo departamento de recursos humanos. Você tem 
outra tabela chamada EmployeeAdditionalDetails, com uma linha para cada funcionário e uma coluna EmployeeID 
para participar, de Employees. A tabela EmployeeAdditionalDetails contém menos campos usados, como parentes, 
número de dependentes, informações de treinamento e qualificações. Este seria um relacionamento Um para Um. 
3. Um para Muitos (1:*): Isso é o mesmo que Muitos para Um, exceto que a posição das tabelas é revertida no 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 139 of 264 
 
 
relacionamento. Nesse caso, você poderia ter sua tabela de clientes com uma linha para cada cliente, relacionada 
a muitos pedidos na tabela de vendas. 
Ter relacionamentos entre suas tabelas evita a necessidade de achatar as tabelas ou combiná-las em uma única tabela, 
antes de importar os dados para o modelo. O BI de energia usa um recurso de detecção automática para calcular a 
cardinalidade dos relacionamentos, tanto para aqueles que você cria manualmente quanto para aqueles que criou 
automaticamente. Você pode alterar a Cardinalidade clicando em Gerenciar relacionamentos na guia Início. Na caixa de 
diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em um relacionamento ou clique em Editar para abrir a caixa de 
diálogo Editar relacionamento e selecione na lista Cardinality para alterá-lo. Clique em OK e, em seguida, clique em Fechar. 
Na Visualização de Relacionamentos, clique duas vezes em um relacionamento no diagrama para abrir a caixa de diálogo 
Editar Relacionamento. Mude o Cardinality e clique em OK. 
Direção de filtro cruzado 
A direção do filtro cruzado dos relacionamentos em seu conjunto de dados afeta o modo como o Power BI trata as tabelas 
nas visualizações em seus relatórios. Quando você cria manualmente um relacionamento, ou o recurso Autodetect gera o 
relacionamento para você, o Power BI faz um melhor palpite na direção do filtro Cross. A direção pode ser Ambos, ou 
Único: 
 Ambos: Ambos são os mais comuns e o padrão. Quando você aplica filtragem, as duas tabelas são consideradas 
como uma tabela para agregar dados em uma visualização. A direção do filtro Both Cross é ideal para uma tabela 
que é relacionado a inúmeras tabelas de pesquisa, como uma tabela de fatos em um esquema em estrela. Por 
exemplo, no diagrama de relacionamento na Vista de Relacionamento, a tabela FactInternetSales é cercada pelas 
tabelas de pesquisa relacionadas, como DimCustomer, DimCurrency, DimDate, DimProduct, DimPromotion e 
DimSalesTerritory. De fato, o layout das tabelas na Exibição de Relacionamentos pode refletir uma forma de floco 
de neve. Neste exemplo, existe uma mistura de tipos de direção de filtro cruzado. No entanto, se você tiveruma 
tabela de pesquisa relacionada a mais de uma tabela (não observada), você pode configurar a direção do filtro 
cruzado para Solteiro. Por exemplo, se você tiver duas tabelas não relacionadas com valores para agregação, mas 
ambos fazem referência a uma tabela de pesquisa do país, defina a direção do filtro Cross para Single. Isso evita 
que as agregações incluam dados que não estão realmente conectados. A tabela FactInternetSales tem uma 
relação de muitos para um com DimCustomer, usando uma direção de filtro cruzado de ambos. Com isso, você 
pode usar ambas as tabelas como uma em suas visualizações. A tabela DimCurrency também está relacionada à 
tabela FactInternetSales com um relacionamento Many to One, mas isso tem uma direção de filtro Single Cross, 
impedindo que outras tabelas que usam essa pesquisa sejam incluídas nas agregações. 
 Solteiro: Com uma direção de filtro Single Cross, os filtros em tabelas relacionadas operam na tabela onde os 
valores são agregados. Se você importou dados do Power Pivot para o Excel 2013 ou anteriores, todos os 
relacionamentos têm direção de filtro Single Cross. 
Você pode alterar manualmente o sentido do filtro cruzado clicando em Gerenciar relacionamentos na guia Início. Na caixa 
de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em um relacionamento ou clique em Editar para abrir a caixa de 
diálogo Editar relacionamento e selecione Ambas, ou Único na lista de direção do filtro Cross. Clique em OK e, em seguida, 
clique em Fechar. Ou, na Visualização de Relacionamentos, clique duas vezes em um relacionamento no diagrama para 
abrir a caixa de diálogo Editar Relação. 
 
Nota: A direção do filtro Cruz é exibida como uma seta para Solteiro, ou seta dupla para ambos na linha de relacionamento. 
A única flecha aponta na direção do filtro. 
 
Demonstração: Visualização de relacionamentos no Power BI 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Importe um extrato de dados no Power BI. 
• Visualize e edite os relacionamentos criados automaticamente. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 140 of 264 
 
 
• Adicionar novos relacionamentos. 
Etapas de Demonstração 
1. Execute D: \ Demofiles \ Mod05 \ Setup.cmd como um Administrador e, no Controle de Conta de Usuário caixa de 
diálogo, clique em Sim. 
2. Quando solicitado, pressione Y e, quando o script for concluído, pressione qualquer tecla para fechar a janela. 
3. Na área de trabalho, clique duas vezes em Power BI Desktop. 
4. Na página Power BI Desktop, clique em Obter dados. 
5. Na caixa de diálogo Obter dados, clique em Obter dados, clique em Excel e clique em Conectar. 
6. Na caixa de diálogo Abrir, navegue até D: \ Demofiles \ Mod05 \ Demo, clique em Adventure Works Sales Data.xlsx 
e, em seguida, clique em Abrir. 
7. Na caixa de diálogo Navegador, selecione as seguintes caixas de seleção e clique em Carregar: 
a. DimCurrency 
b. DimCustomer 
c. DimDate 
d. DimProduct 
e. DimPromotion 
f. DimSalesTerritory 
g. FactInternetSales. 
8. No painel Vistas do lado esquerdo, clique em Relações. 
9. Assinalar que o Power BI criou os relacionamentos automaticamente. O layout representa um esquema em estrela. 
10. Maximize as tabelas no diagrama de relacionamento para exibir todas as colunas. 
11. Indique que o Power BI não criou um relacionamento com o DimDate da FactInternetSales. 
12. Na guia Início, clique em Gerenciar relacionamentos. 
13. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique em Novo. 
14. Na caixa de diálogo Criar relacionamento, na lista da tabela superior, clique em FactInternetSales. Quando a 
visualização da tabela aparecer abaixo, clique na coluna OrderDateKey. 
15. Na lista da tabela inferior, clique em DimDate. Quando a visualização da tabela aparecer abaixo, clique na Data-
chave coluna. 
16. Verifique se o Cardinality está selecionado para Many to One (*: 1), a direção do filtro Cross é Single e Tornar este 
relacionamento ativo está selecionado e, em seguida, clique em OK. 
17. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique em Fechar. 
18. No diagrama, na tabela FactInternetSales, clique na coluna DueDateKey. Arraste a coluna DueDateKey para a 
coluna DateKey na tabela DimDate. Indique a linha pontilhada para mostrar que o relacionamento está inativo. Isso 
ocorre porque há mais de uma coluna relacionada nas duas tabelas. 
19. No diagrama, na tabela FactInternetSales, clique na coluna ShipDateKey. Arraste a coluna ShipDateKey para a 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 141 of 264 
 
 
coluna DateKey da tabela DimDate. Indique a linha pontilhada para mostrar que o relacionamento está inativo. 
20. Indique que os relacionamentos de FactInternetSales para DimCurrency, DimProduct, DimPromotion e 
DimSalesTerritory, têm uma direção de filtro cruzado de ambos, indicada pelo ícone de seta dupla. Estas são 
tabelas de pesquisa, então deve ser Single. 
21. Na guia Início, clique em Gerenciar relacionamentos. 
22. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em FactInternetSales (CurrencyKey) relação. 
23. Na caixa de diálogo Editar relação, na lista Direção do filtro cruzado, clique em Solteiro e, em seguida, clique em 
OK. 
24. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em FactInternetSales (ProductKey) relação. 
25. Na caixa de diálogo Editar relação, na lista Direção do filtro cruzado, clique em Único e, em seguida, clique em OK. 
26. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em FactInternetSales (PromotionKey) relação. 
27. Na caixa de diálogo Editar relação, na lista Direção do filtro cruzado, clique em Solteiro e, em seguida, clique em 
OK. 
28. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique duas vezes em FactInternetSales (SalesTerritoryKey) 
relação. 
29. Na caixa de diálogo Editar relação, na lista Direção do filtro cruzado, clique em Solteiro e, em seguida, clique em 
OK. 
30. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique em Fechar. 
31. Clique na linha de relacionamento entre FactInternetSales e DimCustomer. Indique que este é um relacionamento 
One to One porque a tabela FactInternetSales contém apenas um extrato. Normalmente, isso seria muitos para um. 
Isso deve ser alterado para que esteja pronto para o resto dos dados serem carregados em uma data posterior. 
32. Clique na linha de relacionamento entre FactInternetSales e DimCustomer e, em seguida, pressione Excluir. 
33. Na caixa de diálogo Delete Relationship, clique em Delete. 
34. Na guia Início, clique em Gerenciar relacionamentos. 
35. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique em Novo. 
36. Na caixa de diálogo Criar Relacionamento, na lista da tabela superior, clique em FactInternetSales e na 
visualização de dados, clique na coluna Chave do Cliente. 
37. Na lista da tabela inferior, clique em DimCustomer, e na visualização de dados, clique em CustomerKey. 
38. Na lista Cardinalidade, clique em Muitos para Um (*: 1) e, em seguida, clique em OK. 
39. Na caixa de diálogo Gerenciar relacionamentos, clique em Fechar. No diagrama, indique que o ícone 1 ao lado de 
FactInternetSales é agora um ícone de estrela. 
40. Clique em Salvar e salve o arquivo na pasta D: \ Demofiles \ Mod05 \ Demo como Adventure Works Sales.pbix. 
41. Deixe o Power BI Desktop aberto para a próxima demonstração. 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 142 of 264 
 
 
 
Qual das seguintes afirmações é falsa? 
Selecione a resposta correta. 
 
O recurso Autodetect de BI de energia funciona a cardinalidade da relação entre duas tabelas. 
 
Ao consultar a fonte de dados, o Power BI determina automaticamente as relações e as cria. 
 
A tabela de vendas está relacionada à tabela do Clienteusando a coluna CustomerID. Existem vários 
pedidos na tabela de vendas para cada cliente e uma linha na tabela Clientes para cada cliente. Este é 
um relacionamento de muitos para um. 
 
A tabela Funcionários tem uma linha para cada funcionário e está relacionada à tabela 
EmployeeAdditionalDetails usando a coluna EmployeeID. Há uma instância de cada funcionário na tabela 
EmployeeAdditionalDetails. Este é um relacionamento Um para Um. 
 
Depois que o Power BI criar automaticamente um relacionamento, você não pode alterar as opções de 
direção do filtro Cardinality ou Cross. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 143 of 264 
 
 
S 
Aula 2 
DAX Queries 
 
Nesta lição, você aprenderá sobre o DAX, a estrutura de sintaxe e sobre como usar funções. 
Lesson Objectives 
No final desta lição, você será capaz de: 
• Descreva o DAX e para o que é usado. 
• Compreenda a sintaxe DAX para que você possa criar consultas. 
• Escreva consultas DAX usando funções. 
• Compreender a importância do contexto ao usar o DAX. 
 
O que é DAX? 
Data Analysis Expressions (DAX) é uma linguagem de fórmula que compreende uma biblioteca de mais de 200 funções, 
constantes e operadores. Você usa DAX em uma fórmula ou expressão, para calcular e retornar um único valor, ou vários 
valores. O DAX não é novo - você pode usá-lo no Power Pivot para o Excel, ou SQL Server Analysis Services (SSAS). Se 
você usou fórmulas do Excel, você descobrirá alguma semelhança; No entanto, as funções DAX são projetadas 
especificamente para trabalhar com dados relacionais, que é o que você usa em seus conjuntos de dados de Power BI. 
DAX é comumente usado em colunas calculadas e medidas, ambas abordadas mais detalhadamente na próxima lição. 
Por que usar DAX? 
Você importa seus dados no Power BI Desktop e pode começar a criar relatórios imediatamente. No entanto, enquanto isso 
certamente apresenta seus dados visualmente e facilita a interação usando o recurso de análise detalhada, e se você 
quiser incluir crescimento de vendas ano a ano, ou executando totais com base em vendas mensais, ou talvez preveja lucro 
para o próximo ano? Com fórmulas DAX, você pode fazer isso, e eles podem ajudá-lo a encontrar os insights que deseja 
extrair de seus dados para torná-lo mais útil. Por exemplo, você pode querer comparar as vendas até agora neste ano, 
como por exemplo no ano passado. Se o mês atual for maio, você só quer comparar essa parte do ano anterior. O DAX 
fornece uma função para isso, como mostrado no seguinte código. Isso não é algo que é fácil de fazer sem o DAX. 
A seguinte fórmula DAX retorna as vendas do ano passado, usando as datas de vendas para o ano atual, para fornecer 
uma comparação semelhante a favor: 
Calcule vendas para o mesmo período de tempo no ano passado 
Last Year Sales = CALCULATE ([Total Sales], SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])) 
 
A chave para entender e usar o DAX é aprender os conceitos da sintaxe para estruturar suas fórmulas, as funções que você 
pode usar para fazer cálculos e contexto. Esses conceitos são abordados em detalhes no restante desta lição. 
Sintaxe 
As fórmulas DAX que você escreve devem ser sintaticamente corretas, caso contrário o Power BI oferece uma mensagem 
de erro de sintaxe. Portanto, é importante entender como estruturar suas expressões. O código a seguir mostra um exemplo 
de uma fórmula típica que você pode usar no Power BI para criar uma medida: 
A seguinte fórmula DAX adiciona os valores na coluna LineTotal da tabela InternetSales e retorna uma medida chamada 
Total Sales: 
A seguinte fórmula DAX acrescenta os valores na coluna LineTotal da tabela InternetSales e retorna uma medida chamada 
Total Sales: 
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Analisando Dados com PowerBI - Pág. 145 of 264 
 
 
Fórmula DAX para calcular vendas totais 
Total Sales = SUM(InternetSales[LineTotal]) 
 
A primeira parte da fórmula é Total Sales. Este exemplo usa uma medida, mas pode ser uma coluna calculada, e você pode 
renomear ambos na visualização do Relatório. O nome pode conter espaços, além de símbolos como o sinal de 
porcentagem (%). O nome da medida é seguido pelo operador igual (=). O operador igual retorna o valor do cálculo à 
direita, à medida, da mesma maneira que você atribui valores a uma variável. Este exemplo usa a função SUM e adiciona 
todos os valores no argumento que você passa para ele nos parênteses (). Um argumento passa um valor para a função, e 
todas as funções devem ter pelo menos um argumento. Nesse caso, o argumento é a coluna LineTotal na tabela 
InternetSales. 
Quando você escreve sua fórmula DAX, o Power BI cria a nova medida no contexto da tabela atual. No entanto, isso é 
completamente flexível, e você pode mover a medida para qualquer tabela que desejar. Selecione a medida no painel 
Campos e selecione a guia Modelagem. No grupo Propriedades, clique em Tabela inicial e, em seguida, selecione a tabela 
para mover a medida para. Se você criar o exemplo acima na tabela InternetSales, você pode movê-lo em outro lugar sem 
que a fórmula seja afetada. Como você passou o nome da tabela e da coluna como o argumento, isso cria independência, 
pois a função sabe exatamente quais valores operar, independentemente da sua tabela de casa. 
 
Nota: Quando você se refere a uma coluna em uma fórmula e inclui o nome da tabela, isso é conhecido como um "nome 
de coluna totalmente qualificado". Você pode excluir o nome da tabela quando a medida se refere a uma coluna na mesma 
tabela na qual ela também reside; no entanto, é uma boa prática incluí-lo. Embora isso possa prolongar as fórmulas que 
fazem referência a muitas colunas, ele fornece clareza e a garantia de que você está referenciando as colunas corretas - 
você também pode criar medidas que ocupam várias tabelas e movê-las conforme necessário. 
 
Se o nome da tabela contiver espaços, palavras-chave reservadas ou caracteres não permitidos, inclua o nome usando 
aspas simples. Nomes de tabela que contenham caracteres fora do intervalo de caracteres alfanuméricos ANSI também 
precisam incluir com aspas simples. O nome da coluna é sempre encerrado com colchetes; por exemplo, [LineTotal]. 
Você digita sua fórmula DAX na barra de fórmulas. Existem dois botões à esquerda da barra, um ícone cruzado (X) e um 
ícone de seleção. O ícone cruzado cancela a medida e remove qualquer trabalho sem salvar. O ícone de ticks valida sua 
sintaxe e insere sua nova medida no modelo. 
Se você já está familiarizado com o Power BI, você pode saber que os campos numéricos são calculados automaticamente 
e se perguntam por que você gostaria de criar a medida acima, pois o Power BI irá somar isso para você. Ao adicionar esta 
medida, você pode usá-la como argumento para outra fórmula, o que significa que você pode criar todos os cálculos que 
você precisa no seu conjunto de dados. Para obter mais informações sobre a sintaxe DAX, consulte: 
Referência da sintaxe DAX 
http://aka.ms/tl7369 
 
Funções 
As funções são fórmulas predefinidas que executam cálculos em um ou mais argumentos. Como você aprendeu na lição 
anterior, você pode passar uma coluna como argumento e também pode usar outras funções, expressões, fórmulas, 
constantes, números, texto e valores TRUE ou FALSE. A biblioteca DAX de mais de 200 funções, operadores e 
construções, é segmentada nas 10 categorias a seguir: 
 Data e Hora: semelhante às funções de data e hora usadas no Excel, mas com base nos tipos de dados de data e 
hora usados pelo Microsoft SQL Servidor. As funções de data e hora incluem DATEDIFF, DAY, EOMONTH, NOW, 
WEEKDAY, WEEKNUM e ANO. 
 Time Intelligence: Com essas funções, você pode criar cálculos usando intervalos de data e hora combinados 
com agregações. Issoé útil para construir comparações em períodos de tempo. As funções de inteligência do 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 146 of 264 
 
 
tempo incluem CLOSINGBALANCEMONTH, DATEADD, NEXTQUARTER, NEXTYEAR, PREVIOUSMONTH, 
SAMEPERIODLASTYEAR e TOTALYTD. 
 Filtro: Com funções de filtro, você pode retornar tipos de dados específicos, procurar valores em tabelas 
relacionadas ou filtrar por valores relacionados. As funções funcionam usando tabelas e as relações entre elas. As 
funções de filtro incluem CALCULATE, FILTER, ISFILTERED, RELATED, RELATEDTABLE e VALUES. 
 Informação: as funções de informação avaliam uma tabela ou coluna fornecida como argumento para outra 
função e informam se o valor corresponde ao tipo esperado. As funções de informação incluem ISBLANK, 
ISERROR, ISEVEN, ISNUMBER, ISTEXT, LOOKUPVALUE e USERNAME. 
 Lógico: essas funções retornam informações sobre o valor em sua expressão. As funções lógicas incluem FALSE, 
IF, IFERROR, NOT, OR e TRUE. 
 Matemática e Trigonométricas: semelhante às funções matemáticas e trigonométricas no Excel, matemática e 
funções trigonométricas realizam uma grande variedade de cálculos. As funções incluem ABS, ASIN, TETO, 
MOEDA, GRAU, MESMO, PISO, ODD, PI, REDONDO, ROUNDDOWN, ROUNDUP, SQRT, SUM e TRUNC. 
 Outros: Essas funções são únicas e não se enquadram em nenhuma das outras categorias. Eles incluem 
EXCEPTO, GROUPBY, INTERSECT, NATURALINNERJOIN, UNION e VAR. 
 Pais e Filhos: As funções pai e filho funcionam em dados que são apresentados em uma hierarquia pai / filho no 
modelo de dados. As funções dos pais e filhos incluem PATH, PATHCONTAINS, PATHITEM, PATHINREVERSE e 
PATHLENGTH. 
 Estatístico: As funções estatísticas são usadas para realizar agregações, como SUM, MIN, MAX e MÉDIA. Com o 
DAX, você pode filtrar uma coluna antes da agregação e criar agregações com base em tabelas relacionadas. 
Outras funções incluem COUNT, COUNTBLANK, COUNTROWS, CROSSJOIN, MEDIAN, ROW, SIN, TAN e 
TOPN. 
 Texto: as funções de texto funcionam em valores de string. Você pode usá-los para procurar texto dentro de uma 
string; devolver uma substring; formatar datas, horas e números; concatenar cordas. As funções de texto incluem 
CONCATENATE, FIND, LEFT, LEN, INFERIOR, REPLACE, RIGHT, SEARCH, TRIM e UPPER. 
Para obter uma lista completa das funções DAX e exemplos de como usar cada função, consulte: 
Referência da função DAX 
http://aka.ms/lrf8p9 
 
Se você estiver usando funções do Excel, as funções DAX podem parecer familiares. No entanto, as funções DAX 
diferem das seguintes maneiras: 
• As funções DAX referem uma coluna inteira ou uma tabela. Para usar os valores selecionados de uma tabela ou 
coluna, você pode incluir filtros na sua fórmula. 
• Se você deseja personalizar um cálculo para trabalhar em uma base linha a linha, use funções para usar o valor da 
linha atual ou o valor relacionado como argumento. 
• Se você usar uma das funções DAX que retorna uma tabela, em vez de um único valor, a tabela não é exibida, mas 
sim é usada para fornecer entrada para outra função. Por exemplo, devolva uma tabela e conte os valores, 
conteúdos de valores distintos ou colunas de filtro e agregue os valores. 
• Com as funções de inteligência do tempo, você pode definir ou selecionar intervalos de datas e, em seguida, 
executar cálculos neles. 
• Em vez de usar um VLOOKUP, como você faria no Excel, as funções DAX aceitam uma coluna ou tabela como 
referência. No Power BI, você trabalha em um modelo de dados relacionais, então encontrar valores em outra 
tabela é direto, pois você pode criar relacionamentos e pode não precisar de uma fórmula. 
 
Contexto 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 147 of 264 
 
 
Contexto é um conceito importante para entender se você quer escrever expressões que retornem os resultados esperados. 
No DAX, existem dois tipos de contexto: contexto de linha e contexto de filtro: 
 Contexto de linha: você pode pensar em contexto de linha como a linha atual. Quando uma fórmula inclui uma 
função que usa filtros para identificar uma única linha em uma tabela, isso é considerado como um contexto de 
linha. A função aplica um contexto de linha a cada linha na tabela à qual o filtro é aplicado. Esse tipo de contexto é 
frequentemente aplicado às medidas. 
 
 Contexto do filtro: O contexto do filtro existe além do contexto da linha. Um contexto de filtro é um ou mais filtros 
aplicados em um cálculo, que determina um único valor ou resultado. Você pode usar um contexto de filtro para 
reduzir os valores que estão incluídos em um cálculo. O filtro pode especificar o contexto da linha, e também um 
determinado valor ou filtro, nesse contexto de linha. Contextos de filtro, selecione subconjuntos de dados. Se você 
tiver uma visualização em seu relatório que inclua Vendas, Pessoa de Vendas e Mês, o contexto do filtro funciona 
em subconjuntos de dados para retornar as Vendas por uma Pessoa e Ano de Vendas específicas. Você pode 
aplicar o contexto do filtro usando filtros dessa maneira em seus relatórios, ou usando o DAX. 
A seguinte medida demonstra como o contexto da linha e o contexto do filtro operam no cálculo na fórmula. Uma nova 
medida é criada e denominada Vendas no Reino Unido. A função CALCULATE avalia a expressão entre parênteses, em 
um contexto definido pelos filtros. O primeiro argumento na expressão é a medida [Total Sales], que tem a fórmula, Total 
Sales = SUM (Sales [Revenue]). A vírgula separa o primeiro argumento do argumento do filtro. Nesta fórmula, a coluna 
referenciada [País], na tabela Clientes, define o contexto da linha. Cada linha na coluna País especifica um país, como 
França, Alemanha, Reino Unido ou EUA. Este código filtra o Reino Unido, fornecendo o contexto do filtro. 
O código a seguir é um exemplo de uma medida com a coluna País na tabela Clientes como o contexto da linha e o valor 
do Reino Unido como o contexto do filtro: 
Usando Contexto de Linhas e Contexto de Filtro em uma Medida 
UK Sales = CALCULATE([Total Sales], Customers[Country] = "UK") 
 
Esta fórmula usa Vendas totais, e aplica um filtro do Reino Unido, portanto, apenas a soma das vendas do Reino Unido é 
devolvida no resultado. DAX é poderoso em sua capacidade de fazer referência a um valor selecionado de uma tabela 
relacionada. 
 
Demonstração: Contexto de Fila e Filtro em Fórmulas DAX 
Nesta demonstração, você verá como o contexto de linha e filtro funciona com medidas. 
Etapas de Demonstração 
1. No Power BI Desktop, no lado esquerdo da janela, clique em Relatório. 
2. No painel Campos, clique em FactInternetSales. 
3. Na guia Modelagem, no grupo Cálculos, clique em Nova Medida. 
4. Na barra de fórmulas, realce Medir =, digite o seguinte script e pressione Enter: 
 
TotalSales = SUM(FactInternetSales[SalesAmount]) 
 
5. No painel Campos, clique em FactInternetSales. 
6. Clique em Nova coluna. 
7. Na barra de fórmulas, realce Coluna =, digite o seguinte script e pressione Enter: 
 
European Sales = CALCULATE(FactInternetSales[TotalSales], 
DimSalesTerritory[SalesTerritoryGroup] = "Europe") 
 
8. Assinala que a medida TotalSales foi usada na fórmula. 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 148 of 264 
 
 
9. No painel Campos, selecione a caixa de seleção Vendas européias para adicioná-lo ao relatório. 
10. No painel Visualizações, clique em Calibre. 
11. Clique em Formatar e expanda o eixo do calibre. 
12. Na caixa Máx, digite 1000000. 
13. Na caixa Destino, digite 1000000. 
14. Deixe o Power BI aberto para a próxima demonstração. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 149 of 264 
 
 
Verifique o seu conhecimento 
 
Pergunta 
Você deseja concatenar e manipular colunas contendo dados de string. Quaisdas seguintes funções não serão compatíveis para trabalhar com texto? 
Selecione a resposta correta. 
 CONCATENATE 
 MEDIAN 
 REPLACE 
 TRIM 
 UPPER 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 150 of 264 
 
 
S 
Aula 3 
Cálculos e Medidas 
 
Nesta lição, você verá como manipular seus dados usando colunas calculadas e tabelas calculadas e saber como as 
medidas fornecem informações adicionais sobre seus dados. 
Objetivos 
No final desta lição, você será capaz de: 
• Adicione colunas calculadas às suas tabelas. 
• Crie uma nova tabela calculada dentro do seu conjunto de dados. 
• Adicione medidas às suas consultas para fornecer informações sobre seus dados. 
 
Colunas calculadas 
As colunas calculadas são adicionadas às suas tabelas aplicando fórmulas DAX aos seus dados existentes. A fórmula DAX 
define os valores na nova coluna, em vez de consultar a fonte de dados para criar a coluna. As colunas calculadas são úteis 
quando a fonte de dados não contém dados apresentados em um formato que você deseja. Você pode concatenar strings, 
ou múltiplos números juntos, combinando dados de qualquer lugar no modelo, para criar uma coluna calculada. 
As colunas calculadas diferem das colunas personalizadas, porque usam dados que já residem no 
modelo. Eles são semelhantes às medidas, pois as medidas e as colunas calculadas usam uma fórmula DAX, mas a 
diferença é na forma como elas são usadas. As medidas são geralmente utilizadas na área Valores de uma visualização, 
para calcular os resultados com base em outras colunas usadas na área Axis, Legend ou Group da visualização. As 
colunas calculadas são usadas para os campos que você deseja adicionar ao Eixo, Legenda ou Grupo. 
No Power BI Desktop, você usa o recurso New Column na guia Modeling para criar uma coluna calculada ou clique com o 
botão direito do mouse no nome da tabela no painel Fields e selecione New column. Isso abre a barra de fórmulas onde 
você pode digitar sua fórmula DAX e pressione Enter para criá-la. Por padrão, o Power BI nomeia a nova coluna como 
Coluna, mas você pode alterar isso digitando um novo nome. O exemplo a seguir cria uma nova coluna chamada Nome 
completo, concatenando campos existentes em conjunto. 
O exemplo de código a seguir concatena os campos Nome e Sobrenome em uma nova coluna calculada, denominada 
Nome Completo: 
Criar uma coluna calculada usando dados existentes 
Full Name = [First Name] & “ “ & [Last Name] 
 
O código acima não inclui os nomes das tabelas, portanto estes são classificados como nomes de colunas não 
qualificadas. As colunas existem na tabela Clientes, portanto não precisam ser qualificadas. Em um pequeno conjunto 
de dados, sem possibilidade de duplicar nomes em outras tabelas, isso é menos um problema, mas é considerado 
uma boa prática incluir o nome da tabela para maior clareza. Se você se referiu a uma coluna em outra tabela, então 
você deve qualificar completamente a coluna. O exemplo a seguir usa a função RELATED para procurar um valor em 
outra tabela. 
O exemplo de código abaixo retorna o valor da região relacionado para a coluna Cidade na tabela Clientes. 
Crie uma coluna calculada usando a função RELACIONADA 
Location = RELATED(Countries[Region]) & “, “ & [City] 
 
Depois de criar uma coluna calculada, aparece no painel Campos e se comporta da mesma maneira que outras 
colunas. No entanto, você pode identificar as colunas calculadas pelo ícone ao lado do nome. As colunas calculadas 
podem ter qualquer nome que você deseja e podem ser adicionadas às visualizações exatamente da mesma 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 151 of 264 
 
 
maneira que outras colunas. 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 152 of 264 
 
 
Tabelas calculadas 
Como colunas calculadas, as tabelas calculadas são criadas usando dados que já existem no modelo e você usa uma 
fórmula DAX para definir os valores na tabela. As tabelas podem ser criadas tanto na Visualização de Relatório quanto na 
Visualização de Dados no Power BI Desktop. 
As tabelas calculadas funcionam bem para cálculos intermediários e dados que deseja armazenar no modelo, em vez de 
serem calculados quando a fonte de dados é consultada. 
Para criar uma tabela calculada, abra o Power BI Desktop e o relatório com o conjunto de dados ao qual deseja adicionar a 
tabela. Clique em Modelagem e, em seguida, clique em Nova tabela 
do grupo Cálculos. A barra de fórmulas é aberta e, por padrão, é preenchida com Tabela =. Você pode substituir a tabela de 
palavras para dar à sua tabela um nome melhor. Escreva a fórmula DAX à direita do sinal de igualdade, o que cria sua 
tabela. Por exemplo, você pode usar uma função de união, interna, esquerda ou cruzada em seu DAX para criar a tabela. O 
exemplo a seguir cria uma tabela calculada usando a função UNION. 
O código a seguir combina as tabelas existentes NorthAmericanSales e EuropeanSales em uma, para criar uma tabela 
calculada denominada Global Sales: 
Combinar tabelas existentes com UNION para criar tabela calculada 
Global Sales = UNION (NorthAmericanSales, EuropeanSales) 
 
Ao usar a função UNION para combinar duas tabelas em uma nova tabela calculada, as tabelas devem ter o 
mesmo número de colunas. As colunas são combinadas em sua posição na tabela, portanto, verifique se a ordem 
das colunas coincide entre as duas tabelas. UNION inclui linhas duplicadas que existem em ambas as tabelas. Se 
você deseja remover as linhas duplicadas, abra o Editor de consultas e, no grupo Reduzir linhas, na guia Início, 
clique em Remover duplicações. A nova tabela tem os mesmos nomes de coluna que a primeira tabela, então, no 
exemplo acima, a UNION levaria os nomes das colunas na tabela NorthAmericanSales. A ordem das colunas 
também é tirada da primeira tabela e as tabelas relacionadas não estão incluídas na união. 
Enquanto UNION adiciona linhas de uma tabela a outra, você pode mesclar colunas usando uma das funções de 
junção. Você pode usar NATURALINNERJOIN, ou NATURALLEFTOUTERJOIN, para mesclar as colunas de duas 
tabelas que têm uma coluna relacionada. O exemplo a seguir junta a tabela Clientes à tabela Vendas na coluna 
CustomerID, que está incluída em ambas as tabelas. As colunas da tabela de vendas são adicionadas à direita das 
colunas da tabela Clientes, para criar a tabela de vendas do cliente. 
 
A função DAX usa a função NATURALINNERJOIN para criar uma nova tabela chamada Customer Sales, que 
adiciona as colunas da tabela Sales, às colunas da tabela Customers: 
Criar tabela calculada usando a função NATURALINNERJOIN 
Customer Sales = NATURALINNERJOIN (Customers, Sales) 
 
No exemplo acima, somente as linhas com valores correspondentes em ambas as tabelas serão adicionadas à nova 
tabela calculada. Para incluir todas as linhas na tabela Clientes, independentemente de uma correspondência na tabela 
de vendas, use NATURALLEFTOUTERJOIN em seu lugar. Ao usar uma associação, as colunas em que você está 
juntando devem ter o mesmo tipo de dados. 
Além disso, você pode usar a função DATATÁVEL na sua fórmula DAX para criar uma nova tabela, definir os tipos de 
dados das colunas e inserir dados. É melhor criar suas tabelas calculadas na Visualização de dados, pois você pode ver 
a nova tabela imediatamente. Na guia Modelagem, clique em Nova tabela no grupo Cálculos. Na barra de fórmulas, 
digite sua fórmula DAX usando DATATABLE para definir as colunas, tipos e valores. O código a seguir cria uma tabela 
Países e adiciona valores à tabela. 
O exemplo de código abaixo cria uma nova tabela usando a função DATATÁVEL. Use-o para definir os nomes das 
colunas e os tipos de dados, e insira valores na tabela: 
 
Analisando Dados com PowerBI - Pág. 153 of 264 
 
 
Use a função DATÁVEL paracriar uma nova tabela 
Countries = DATATABLE ( 
"Country", STRING, 
"Code", STRING, 
{ 
{"United States", "US"}, 
{"United Kingdom", "UK"}, 
{"France", "FR"}, 
{"Germany", "DE"}, 
{"Spain", "ES"} 
} 
) 
 
Depois de criar uma tabela calculada, você pode usá-la exatamente da mesma maneira que qualquer outra tabela que 
existe no modelo, inclusive usando-a nos relacionamentos. Você pode dar a tabela e coluna nomes de qualquer nome que 
você gosta, e formatá-los como você faria com uma tabela padrão. Em seguida, você usa as colunas em suas visualizações 
ao lado de colunas de outras tabelas. Você também pode adicionar colunas calculadas e medidas para visualizações. 
 
Medidas 
As medidas de Power BI ajudam você a descobrir informações sobre seus dados que, de outra forma, poderiam estar 
escondidos. Você usa medidas para responder perguntas sobre seus dados. 
Alguns exemplos comuns estarão usando agregações como cálculos médios, mínimos, máximos, contabilizados ou mais 
complexos usando uma função DAX. Os valores em suas medidas atualizarão e mudarão ao lado de uma atualização de 
dados, de modo que seus relatórios sempre exibam números atualizados. 
As medidas são criadas usando fórmulas DAX, e com uma extensa biblioteca de funções, operadores e construções, há 
muito espaço para criar todas as medidas que você precisa. As medidas são úteis para criar totais em execução ou 
comparar as vendas por um ano parcial para as vendas ao longo do mesmo período do ano anterior. Você também pode 
prever as vendas multiplicando as vendas do ano atual contra uma porcentagem de destino para o crescimento, resultando 
em um objetivo de vendas esperado. 
No Power BI Desktop, você cria medidas na Visualização de Relatório, ou na Exibição de Dados, e elas aparecem no painel 
Campos. Para criar uma nova medida na Exibição de Relatório ou na Exibição de Dados, clique com o botão direito na 
tabela no painel Campos e selecione Nova Medida. Ou na guia Modelagem, selecione Nova Medida no grupo Cálculos. 
Geralmente, é mais fácil trabalhar na Visualização de dados, pois você pode ver os valores dos dados na tabela à qual 
deseja adicionar a medida. O exemplo a seguir cria uma medida chamada Vendas YTD. Usando a função TOTALYTD, a 
coluna SalesAmount na tabela FactInternetSales é agregada usando SUM e as datas para o ano atual. 
O código a seguir cria uma medida chamada Vendas YTD. Ele usa a função TOTALYTD para calcular as vendas ano a dia: 
Crie uma medida para calcular vendas ano após data 
YTD Sales = TOTALYTD(SUM(FactInternetSales[SalesAmount]), DimDate[FullDateAlternateKey]) 
 
Depois de criar medidas, você pode adicioná-las às visualizações em seu relatório, como você faria com qualquer outra 
coluna. Se você tiver uma visualização mostrando as vendas do ano passado, você poderia criar uma nova medida para 
calcular as vendas para o próximo ano, com base em uma porcentagem de crescimento prevista. O exemplo a seguir cria 
uma medida que multiplica as vendas no ano passado em 1.05, ou 5 por cento. 
O código a seguir cria uma medida para prever as vendas do ano passado, com base em um aumento de 5% no último ano: 
Crie uma medida para prever as vendas para o próximo ano 
Sales Forecast = SUM('Sales'[LY Sales]) 1.05 
 
Você pode mudar a tabela em que a medida reside. No painel Campos, clique na medida que deseja mover e 
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destaque-a. Na guia Modelagem, selecione Tabela inicial do grupo Propriedades e selecione a tabela. 
 
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Demonstração: criação de colunas e medidas calculadas com DAX 
Nesta demonstração, você verá como: 
• Criar colunas calculadas. 
• Adicione uma nova tabela. 
• Criar uma nova medida. 
Etapas de Demonstração 
1. No Power BI Desktop, no lado esquerdo da janela, clique em Dados. 
2. No painel Campos, clique em DimCustomer para selecionar a tabela e visualizar os dados. 
3. Clique com o botão direito do mouse em DimCustomer e clique em Nova coluna. 
4. Na barra de fórmulas, realce Coluna =, digite o seguinte script e, em seguida, pressione Enter: 
 
FullName = [FirstName] & " " & [LastName] 
 
5. Se a nova coluna não estiver visível, vá até a direita da tabela. Observe a nova coluna FullName na tabela. 
6. No painel Campos, indique o ícone ao lado da nova coluna, o que indica que isso foi criado usando uma fórmula 
DAX. 
7. No painel Campos, clique com o botão direito do mouse em DimCustomer e, em seguida, clique em Nova coluna. 
8. Na barra de fórmulas, destaque Coluna = e digite o seguinte script e pressione Enter: 
 
MaleFemale = IF([Gender] = "M", "Male", "Female") 
 
9. Observe a nova coluna no final da tabela. 
10. Na guia Modelagem, no grupo Cálculos, clique em Nova coluna. 
11. Na barra de fórmulas, destaque Coluna = e digite o seguinte script e pressione Enter: 
 
Relationship = IF([MaritalStatus] = "M", "Married", "Single") 
 
12. Observe a nova coluna no final da tabela. 
13. Na guia Modelagem, no grupo Cálculos, clique em Nova tabela. 
14. Na barra de fórmulas, destaque Tabela = e digite o seguinte script e, em seguida, pressione Enter: 
 
DimCountry = DATATABLE ( "Country", STRING, 
"Code", STRING, 
{ 
{"United States", "US"}, 
{"United Kingdom", "UK"}, 
{"France", "FR"}, 
{"Germany", "DE"}, 
{"Spain", "ES"} 
} 
) 
 
15. No painel Campos, anote a nova tabela. 
16. Na guia Modelagem, no grupo Cálculos, clique em Nova Medida. 
17. Na barra de fórmulas, destaque Medir = e digite o seguinte script e, em seguida, pressione Enter: 
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MostRecentOrder = MAX (FactInternetSales [OrderDateKey]) 
18. No painel Campos, anote o ícone ao lado da medida, para indicar que este é um campo calculado. 
19. No painel Campos, clique no campo MostRecentOrder. 
20. Na guia Modelagem, no grupo Propriedades, clique em Tabela inicial e clique em FactInternetSales. Isso move a 
medida para que ela resida na tabela FactInternetSales. Observe que a medida MostRecentOrder agora aparece 
em FactInternetSales no painel Campos. 
21. Feche Power BI Desktop, salvando seu trabalho. 
 
Verifique o seu conhecimento 
 
 
Pergunta 
Qual das seguintes funções DAX não é adequada para criar uma tabela calculada ? 
Selecione a resposta correta . 
 UNION 
 SUM 
 CROSSJOIN 
 NATURALINNERJOIN 
 NATURALLEFTOUTERJOIN 
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Lab: Dados de modelagem 
Cenário 
Os funcionários da Adventure Works estão cada vez mais frustrados com o tempo necessário para implementar serviços de 
BI gerenciados. A infra-estrutura de BI gerenciada existente, incluindo um data warehouse, modelos de dados corporativos 
e relatórios e painéis, são fontes valiosas de informações de tomada de decisão. No entanto, os usuários querem cada vez 
mais explorar relacionamentos com outros dados atualmente não gerenciados; e demora muito para o departamento de TI 
incorporar esses requisitos na solução de BI corporativa. 
Como um profissional de BI, você foi convidado a explorar formas pelas quais a Adventure Works pode capacitar usuários 
empresariais a aumentar sua solução de BI corporativa gerenciada com BI self-service. 
Objetivos 
Depois de completar este laboratório, você poderá: 
• Veja as relações que foram criadas automaticamente em seus dados. 
• Criar relacionamentos entre as tabelas em seu conjunto de dados. 
• Adicione uma coluna calculada a uma tabela. Tempo estimado: 60 minutos 
Máquina virtual: 10989B-MIA-SQL 
Nome de usuário: ADVENTUREWORKS \ Student 
Senha: Pa$$w0rd 
Exercício 1: Criar relacionamentos 
Cenário 
Os dados da sua organizaçãoestão espalhados por uma série de fontes. Para começar, você importará extratos de 
dados das planilhas do Excel. Os dados devem estar relacionados, então você examinará os relacionamentos que o 
Power BI detecta automaticamente. Como os dados de vendas são um extrato, o Power BI pode não detectar todos 
os relacionamentos ou criá-los corretamente, então você terá que configurá-los. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Preparando o meio ambiente 
2. Relações automáticas 
3. Relacionamentos manuais 
 Tarefa 1: Preparando o Meio Ambiente 
1. Certifique-se de que as máquinas virtuais 10989B-MIA-DC e 10989B-MIA-SQL estejam em execução e, em 
seguida, inicie sessão no 10989B-MIA-SQL como ADVENTUREWORKS \ Student com a senha Pa $$ w0rd. 
2. Execute Setup.cmd na pasta D: \ Labfiles \ Lab05 \ Starter como Administrador. 
3. Se você ainda não possui um login do Power BI, vá para https://powerbi.microsoft.com/en- us / documentation / 
powerbi-admin-signing-up-for-power-bi-with-a-new -office-365-trial, e siga as etapas para criar uma conta. 
4. Baixe e instale o Microsoft Power BI Desktop de https://www.microsoft.com/en- us / download / details.aspx? Id = 
45331. 
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 Tarefa 2: Relações automáticas 
1. Abra Power BI Desktop na barra de tarefas. 
2. De Obter dados, conecte-se ao Adventure Works Sales Data.xlsx na pasta D: \ Labfiles \ Lab05 \ Starter \ Project. 
3. Importe as folhas de cálculo DimCurrency, DimCustomer, DimDate, DimProduct, DimPromotion, DimSalesTerritory 
e FactInternetSales. 
4. Clique na vista Relações. 
5. Crie uma nova relação entre a coluna OrderDateKey da tabela FactInternetSales e a coluna DateKey no DimDate. 
Defina a cardinalidade para muitos para um (*: 1), a direção transversal do filtro para Solteirar e tornar esta relação 
ativa. 
6. Crie uma nova relação entre a coluna DueDateKey da tabela FactInternetSales e a coluna DateKey em DimDate. 
Defina a cardinalidade para muitos para um (*: 1) ea direção do filtro cruzado para solteiro. 
7. Na vista Relações, arraste a coluna ShipDateKey na tabela FactInternetSales para o Coluna DataKey da coluna 
DimDate para criar um novo relacionamento. 
8. Use Gerenciar relacionamentos para alterar a direção do filtro Cross da relação entre FactInternetSales e 
DimCurrency para Single. 
9. Use Gerenciar relacionamentos para alterar a direção do filtro Cruz da relação entre FactInternetSales e 
DimProduct para Single. 
10. Use Gerenciar relacionamentos para alterar a direção do filtro Cruz da relação entre FactInternetSales e 
DimPromotion para Single. 
11. Use Gerenciar relacionamentos para alterar a direção do filtro cruzado da relação entre FactInternetSales e 
DimSalesTerritory para Single. 
12. Mude a relação entre FactInternetSales e DimCustomer, então este é Many to One (*: 1) de FactInternetSales. 
Defina a direção transversal do filtro para ambos. 
13. Salve o arquivo na pasta D: \ Labfiles \ Lab05 \ Starter e nomeie-o Adventure Works Sales.pbix. 
14. deixe o Power BI Desktop aberto para o próximo exercício. 
 Tarefa 3: Relacionamentos manuais 
1. Abra o arquivo Adventure Works Product Categories.xlsx, localizado no D: \ Labfiles \ Lab05 \ Starter \ Project 
pasta. 
2. Adicione DimProductCategory, e DimProductSubcategory ao conjunto de dados. 
3. Exclua a relação entre DimProductCategory e DimProductSubcategory. 
4. Crie uma nova relação One to Many (1: *) entre DimProductCategory e DimProductSubcategory, arrastando o 
CategoryKey de DimProductCategory para CategoryKey em DimProductCategory. A direção do filtro cruzado deve 
ser ambos. 
5. Arraste a coluna ProductSubcategoryKey na tabela DimProduct, para a coluna SubcategoryKey na tabela 
DimProductSubcategory, para criar uma relação Many to One (*: 1) e uma direção Cross Filter de ambos. 
6. Salve o arquivo. 
7. Deixe o Power BI Desktop aberto para o próximo exercício. 
 
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Resultado: No final deste exercício, você terá um conjunto de dados combinando dados de duas planilhas do 
Excel, com relacionamentos entre as tabelas. 
 
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Exercício 2: Cálculos 
Cenário 
Você criou os relacionamentos necessários em seu conjunto de dados, mas sinta que você poderia se beneficiar de 
alguns dados adicionais que atualmente não existem. Você adicionará colunas calculadas às tabelas em seu conjunto 
de dados, para preencher as lacunas. 
As principais tarefas para este exercício são as seguintes: 
1. Adicionar uma coluna calculada 
 Tarefa 1: Adicionar uma coluna calculada 
1. Clique em Dados no painel Vistas no Power BI Desktop. 
2. Adicione uma coluna calculada denominada IncomeStatus à tabela DimCustomer, com base no Coluna 
YearlyIncome. Coloque os rendimentos em colchetes de renda. 
3. Adicione uma coluna calculada chamada DaysSinceFirstPurchase à tabela DimCustomer, para mostrar o número 
de dias desde que o cliente fez sua primeira compra. 
4. Adicione uma coluna calculada ao DimCustomer, que concatena o Nome e Sobrenome colunas em uma coluna 
denominada FullName. 
5. Adicione uma coluna calculada ao DimCustomer, chamado MaleFemale, que converte o valor do Coluna de gênero 
para Masculino, ou Feminino. 
6. Adicione uma coluna calculada ao DimCustomer, chamado Relationship, que converte o valor do MaritalStatus 
coluna para Casado, ou Único. 
7. Adicione uma coluna calculada chamada MainCategory para a tabela DimProductSubcategory, que usa a função 
RELATED para retornar o nome da categoria de DimProductCategory. 
8. Adicione uma coluna calculada chamada PromotionLengthDays à tabela DimPromotion para mostrar quantos dias 
a promoção durou. Esta é a diferença entre StartDate e EndDate. 
9. Adicione uma coluna calculada chamada Lucro a FactInternetSales. Mostre a diferença entre o preço unitário e 
ProductStandardCost, formatado como moeda. 
 
Resultado: No final desta lição, você terá colunas calculadas adicionadas às tabelas em seu conjunto de dados. 
Pergunta: Discuta as funções abordadas neste tópico ou use o link fornecido na lição de funções do tópico Daces Queries 
para procurar on-line na Referência de Função DAX. De quanto você já usou? Você usou as funções equivalentes no 
Excel? 
Quais funções você pode usar para criar colunas e medidas em seus conjuntos de dados organizacionais? 
 
Pergunta: Observe o conjunto de dados que você usou nos laboratórios. De que outra forma você pode usar fórmulas DAX 
para adicionar colunas adicionais ou criar novas medidas? Você acha que há lacunas nos dados que você pode preencher 
usando o DAX? 
 
Revisão e conclusão do Módulo 
Com a sua capacidade de criar rapidamente relatórios e painéis informativos visualmente deslumbrantes, o Microsoft Power 
BI está fazendo sua marca no mundo de BI self-service. Grande parte do apelo do Power BI é como é direto combinar 
dados de uma ampla gama de fontes em um único conjunto de dados e depois trabalhar com esses dados para criar 
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relatórios coesivos. Este módulo foi acompanhado das visualizações e explorou as técnicas e os recursos oferecidos para 
moldar e aprimorar seus dados. Com a criação automática de relacionamento, uma vasta biblioteca de funções DAX e a 
capacidade de adicionar rapidamente colunas, tabelas e medidas calculadas, você viu como o Power BI cria relatórios 
atraentes, ajudando você a encontrar informações ocultas sobre seus dados. 
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Módulo 6 
Visualizações de dados interativos 
Conteúdo: 
Visão Geral do Módulo 
Aula 1: Criando relatórios no Power BI