BUSINESS INTELLIGENCE COM MICROSOFT POWER BI

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UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MINAS GERAIS-UEMG 
UNIDADE FRUTAL 
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BUSINESS INTELLIGENCE COM MICROSOFT POWER BI 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
IVANILSON JOSÉ DA SILVA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Frutal (MG) 
2017 
Ivanilson José da Silva 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
BUSINESS INTELLIGENCE COM MICROSOFT POWER BI 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como exigência 
parcial para obtenção do título de Bacharel em Sistemas de 
Informação à Universidade do Estado de Minas Gerais – 
UEMG – Unidade Frutal, sob orientação da Professora Me. 
Altamira de Souza Queiroz. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Frutal (MG) 
2017 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Silva, Ivanilson José. 
Business Intelligence com Microsoft Power BI. / Ivanilson 
José da Silva. – Frutal, 2017. 59f.; il. color 
Orientador: Altamira de Souza Queiroz 
Trabalho de conclusão de curso (Graduação) – Universidade 
do Estado de Minas Gerais, UEMG. Unidade Frutal. Sistemas de 
Informação, 2017. 
 
1. Business Intelligence. 2. Power BI. 3. Tomada de decisão. 
I. Queiroz, Altamira de Souza II. Título Business Intelligence com 
Microsoft Power BI. 
UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MINAS GERAIS-UEMG 
UNIDADE FRUTAL 
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
 
 
 
A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) 
 
 
BUSINESS INTELLIGENCE COM MICROSOFT POWER BI 
 
Elaborado por 
IVANILSON JOSE DA SILVA 
como requisito parcial para obtenção de Bacharel em Sistemas de Informação. 
 
 
 
Frutal, 29 de novembro de 2017 
 
 
 
 
Prof. Dr. Geraldo N. Correa 
Coordenador do Curso 
 
 
 
BANCA EXAMINADORA 
 
 
 
 
Prof. Me. Altamira de Souza Queiroz 
Prof. Orientador 
 
 
 
 
Prof. Me. Edna Y. Senzako 
Membro da banca examinadora 
 
 
 
 
Prof. Me. Leonardo V. Barcelos 
Membro da banca examinadora 
 
DEDICATÓRIA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
A minha esposa, pessoa com quem amo partilhar a vida. 
Com você tenho me sentido mais vivo de verdade. 
Obrigado pelo carinho, paciência e por sua capacidade de 
me trazer paz na correria de cada semestre. 
 
Ivanilson José da Silva 
AGRADECIMENTOS 
 
Agradeço a Deus por ter me dado saúde e força para superar as dificuldades. 
Aos meus pais, pelo amor, incentivo e apoio incondicional. 
Aos meus filhos, que nos momentos de minha ausência dedicados ao estudo, sempre 
fizeram entender que o futuro é feito a partir de constante dedicação do presente. 
Meus agradecimentos aos amigos Deyvid, Geovane, Marlon, Rodrigo e Samuel, 
companheiros de trabalhos e seminários que fizeram parte da minha formação. 
A minha orientadora Altamira, pelo suporte no pouco tempo que lhe coube, pelas suas 
correções e incentivos, sem seu esforço não teria conseguindo. Obrigado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
“Se você não pode explicar algo de forma simples, então 
você não entendeu muito bem o que tem a dizer” 
 (Einstein) 
 
RESUMO 
 
O universo corporativo é crescente, veloz e cada vez mais focado em resultados e 
decisões estratégicas. Nesse sentido, não é mais admitido tomar decisões apenas baseando-se 
no conhecimento empírico. No mercado existem várias ferramentas disponíveis que auxiliam 
as empresas na tomada de decisões, entre essas, existem as ferramentas de Business 
Intelligence(BI) que contribuem para a análise de grandes quantidades de dados e 
processamento para gerar informações que darão suporte a tomada de decisão. Neste trabalho 
é apresentado como solução a ferramenta “Power BI” da Microsoft, com ela é possível obter 
respostas e insights rapidamente com painéis avançados e totalmente configuráveis, também é 
possível conectar a diversas fontes como SQL Server, Google Analytics, Azure, GitHub e 
muitas outras, cruzando informações e publicando em dashboards. A modelagem dos 
relatórios pode ser feita com o Power BI WEB ou Power BI Desktop com rotinas 
relativamente simples, é bem intuitivo e apesar de estar em 2º na escala mundial, tem uma 
versão gratuita e outra paga, mas com um bom custo-benefício. 
 
Palavras-chave: Business Intelligence. Power BI. Tomada de decisão. 
ABSTRACT 
 
The corporate universe is growing, fast and increasingly focused on results and 
strategic decisions. In this sense, it is no longer permissible to make decisions only on the 
basis of empirical knowledge. In the market there are several tools available that help 
companies to make decisions, among them there are the tools of Business Intelligence (BI) 
that contribute to the analysis of large amounts of data and processing to generate 
information that will support decision making. In this work, the "Power BI" tool from 
Microsoft is presented as a solution. It provides quick answers and insights with advanced 
and fully configurable panels. It is also possible to connect to several sources such as SQL 
Server, Google Analytics, Azure, GitHub and many others by crossing information and 
publishing in dashboards. Reporting can be done with Power BI WEB or Power BI Desktop 
with relatively simple routines, it is very intuitive and although it is in 2nd in the world scale, 
it has a free version and another paid, but with a good cost-benefit. 
 
Keywords: Business Intelligence. Power BI. Decision making. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE ILUSTRAÇÕES 
 
Figura 1 - Arquitetura do BI ..................................................................................................... 16 
Figura 2 - Arquitetura genérica de Business Intelligence......................................................... 17 
Figura 3 - Estrutura específica de BI ........................................................................................ 18 
Figura 4 - Quadrante mágico para plataformas de BI e Analytics. .......................................... 19 
Figura 5 - Modos de distribuição Power BI ............................................................................. 21 
Figura 6 - Coleção de visualização ........................................................................................... 22 
Figura 7 - Pasta de trabalho do Excel ....................................................................................... 23 
Figura 8 - Relatório Power BI .................................................................................................. 24 
Figura 9 - Blocos de visualização ............................................................................................. 25 
Figura 10 - Acesso à fonte de dados ......................................................................................... 26 
Figura 11 - Pacotes de conteúdos ............................................................................................. 27 
Figura 12 - Pacote de conteúdo do GitHub .............................................................................. 28 
Figura 13 - Base de dados compatíveis para integração ........................................................... 29 
Figura 14 - Criação e visualização de relatórios....................................................................... 30 
Figura 15 - Tela da conexão com fonte de dados ..................................................................... 31 
Figura 16 - Navegação nas tabelas da base de dados ............................................................... 32 
Figura 17 - Editor de consultas carregado com dados .............................................................. 33 
Figura 18 - Relacionamento de tabelas..................................................................................... 35 
Figura 19 - Integração do visual R no Power BI Desktop ........................................................ 37 
Figura20 - Vantagens e Desvantagens do R ............................................................................ 38 
Figura 21 - Interface R.............................................................................................................. 39 
Figura 22 - Interface R exemplo de gráfico .............................................................................. 40 
Figura 23 - Função DAX no Power BI ..................................................................................... 42 
Figura 24 - Variável DAX – ..................................................................................................... 43 
Figura 25 - Funções relacionadas do DAX .............................................................................. 43 
Figura 26 - Tabela de dispositivos ............................................................................................ 45 
Figura 27 - Tela inicial do Power BI ........................................................................................ 48 
Figura 28 - Seleção da base de dados para importação. ........................................................... 49 
Figura 29 - Tabela de consulta finalizada ................................................................................. 50 
Figura 30 - Demonstrativo dos resultados ................................................................................ 51 
Figura 31 - Estudantes por turno inscritos no Enem ................................................................ 52 
Figura 32 - Proporção de docentes por cor_raça ...................................................................... 52 
Figura 33 - Tipo de ingresso na universidade........................................................................... 53 
Figura 34 - Informações da ANATEL ...................................................................................... 54 
Figura 35 - Registro de solicitações ......................................................................................... 55 
Figura 36 - Registro de solicitações por tipo de entrada .......................................................... 55 
Figura 37 - Registro de solicitações por grupo econômico ...................................................... 56 
Figura 38 - Registro de solicitações por grupo econômico ...................................................... 56 
 
 
 
 
 LISTA DE SIGLAS 
 
ANATEL – Agencia Nacional de Telecomunicações 
BI – Business Intelligence (Inteligência de Negócios) 
CSV – Comma-Separated Values 
 
DAX – Data Analysis Expressios (Expressões de Análise de Dados) 
DM – Data Mining (Mineração de dados) 
DW – Data Warehouse (Armazém de dados) 
ERP – Sistema Integrado de Gestão 
ETL – Extração, Transformação e Carga de dados 
IBM – Internacional Business Machines 
INEP - Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira 
 
KPI – Key Performance Indicator (Indicador-chave de Desempenho) 
 
ODBC – Open Database Connectivity (Sistemas Gerenciadores de Bancos) 
 
OLAP - On-line Analytical Processing 
PIN – Personal Identification Number (Número de Identificação Pessoal) 
 
SSAS - SQL Server Analysis Services 
 
TI – Tecnologia da Informação 
URL - Uniform Resource Locator 
 
XML – Extensible Markup Language (Linguagem Extensivel de Marcação Genérica) 
 
 
 
 
SUMÁRIO 
 
INTRODUÇÃO ...................................................................................................................... 12 
Justificativa ............................................................................................................................. 12 
Objetivo Geral......................................................................................................................... 13 
Objetivos Específicos .............................................................................................................. 13 
1 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ...................................................................................... 14 
1.1 Business Intelligence ................................................................................................... 14 
1.2 Componentes do BI ..................................................................................................... 15 
1.2.1 Dados ............................................................................................................................ 15 
1.2.2 Infraestrutura ................................................................................................................ 16 
1.2.3 Ferramenta .................................................................................................................... 18 
1.2.4 Profissional ................................................................................................................... 20 
1.3 A ferramenta Microsoft Power BI ............................................................................ 21 
1.3.1 Fundamentos do Power BI e os blocos de construção .................................................. 22 
1.3.2 Serviços do Power BI ................................................................................................... 25 
1.3.3 Power BI Desktop ......................................................................................................... 28 
1.3.4 Linguagem R ................................................................................................................ 37 
1.3.5 Linguagem DAX .......................................................................................................... 41 
1.3.6 Power BI Mobile .......................................................................................................... 44 
2 MATERIAIS E MÉTODOS ............................................................................................... 46 
2.1 Materiais ............................................................................................................................ 46 
2.3 Metodologias de Desenvolvimento .................................................................................. 46 
3 EXECUÇÃO DO TESTE ................................................................................................... 47 
CONCLUSÃO ......................................................................................................................... 57 
REFERÊNCIAS...................................................................................................................... 58 
 
12 
 
INTRODUÇÃO 
 
Empresas tem como princípio básico e meta primordial, estar sempre à frente dos 
concorrentes, em todas as oportunidades possíveis. Executivos de planejamento estratégico 
estão o tempo todo, buscando novos meios de manter-se à frente e, para isto, é necessário que 
estes profissionais estejam sempre munidos de informações precisas e conhecimento para 
tomarem as decisões acertadas. 
O Business Intelligence (BI) existe justamente para auxiliar e guiar os administradores 
a terem acesso as informações organizadas de forma coerente, com seus respectivos recursos 
necessários para que a tomada da decisão seja a mais acertada possível, conforme os recursos 
tecnológicos disponibilizados para eles. 
McGee e Prusak (1994, p.3) afirmam que “a concorrência entre as organizações se 
baseia na capacidade de adquirir, tratar, interpretar e utilizar a informação de forma eficaz”. 
Braga (2009) complementa ressaltando que, as empresas têm interesse em buscar tecnologias 
cada vez melhores, uma vez que, o volume de informações a serem analisadas é alto e o 
tempo é curto. Neste conceito, surge a necessidade de um investimento que as coloquem em 
vantagem perante seus concorrentes de mercado. 
Neste cenário de desenvolvimento e competitividade, as empresas tendem a procurar 
ferramentas tecnológicas, que agreguem valor as informações compartilhadas com seus 
gestores, informações estas que devem estar devidamente armazenadas, validadase 
preparadas para que as ferramentas de BI extraiam dados de forma simples e confiável, e que 
está extração de informações resulte em informações simples para o usuário final operar tais 
ferramentas. 
 
 
Justificativa 
 
Este trabalho visa esclarecer o uso simplificado de uma ferramenta de BI, que tem um 
custo benefício viável para pequenos negócios, como também pode ser utilizada em grandes 
corporações. Esta tecnologia é de fácil implementação e utilização para usuários finais que, 
são os gestores e executivos responsáveis pela tomada de decisão, não ficando 
obrigatoriamente dependente dos setores de Tecnologia da Informação (TI), desde que tais 
dados estejam devidamente armazenados. Essa ferramenta é capaz de suportar muitos dados e 
fazer uma interpretação identificando novas oportunidades e implementando novas estratégias 
13 
 
com base em informação precisas. O conceito e aplicação de Business Intelligence será 
apresentado através da ferramenta “Power BI” da Microsoft. 
Mesmo as empresas considerando o BI como fator importante, seu uso ainda é restrito 
na maioria das vezes aos profissionais de TI. Sendo assim, justifica o desenvolvimento deste 
trabalho por apresentar uma ferramenta que se utilizada de forma correta, ajudará as empresas 
nas tomadas das decisões de forma correta. 
 
 
Objetivo Geral 
 
Apresentar uma visão geral do conceito, técnicas, sistemática de funcionamento e 
ferramentas que envolve um projeto de Business Intelligence. Também será apresentada a 
ferramenta Power BI a fim de demonstrar os benefícios e facilidades do seu uso nas empresas, 
tendo em vista a sua importância no avanço da gestão dos negócios. 
 
 
Objetivos Específicos 
 
Os objetivos específicos do presente trabalho incluem: 
 Fazer um estudo teórico das tomadas de decisões das empresas e as ferramentas 
utilizadas; 
 Testar a ferramenta Power BI; 
 Apresentar o BI como solução estratégica nas tomadas de decisões; 
 Avaliar a ferramenta e suas conexões com fontes diversas; 
 Realizar um teste mostrando a facilidade de uso da ferramenta. 
 
14 
 
 
1 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 
 
Os tópicos que fazem parte desde capítulo de revisão teórica demonstrarão conceitos 
já formulados em publicações, livros, trabalhos acadêmicos e revistas sobre o tema. 
 
 
1.1 Business Intelligence 
 
O termo Business Intelligence (BI) teve suas origens na década de 50 quando um 
pesquisador da IBM, H. P. Luhn, em seus estudos, definiu Business Intelligence como sendo: 
“a habilidade de aprender os Inter-relacionamentos dos fatos apresentados de uma forma a nos 
guiar às ações para se atingir um objetivo” (LUHN, 1958, p. 314). 
Para Petrini, Freitas e Pozzebon (2006), em uma abordagem administrativa, 
Inteligência de Negócios é definido como um processo onde dados internos e externos da 
empresa são integrados para gerar informação pertinente para o processo de tomada de 
decisão. McGee & Prusak (1994, p.25) sustentam que “a informação não se limita a dados 
coletados; na verdade, informação são dados coletados, organizados, ordenados, aos quais são 
atribuídos significados e contextos.” 
A vantagem competitiva da empresa é maior quando ela dispõe de ferramentas para 
elaborar estratégias de qualidade e assegurar com mais objetividade a busca de suas metas. 
Com investimentos tanto em ferramentas tecnológicas quanto em capital humano, as 
empresas aumentam significativamente suas vantagens competitivas. Para que tais 
procedimentos e decisões sejam satisfatórios e plenamente confiáveis, faz-se necessário que 
os dados em análise sejam validados nas fontes que alimentam estes sistemas de informação, 
e também é vital que se tenha um processo confiável para gerenciar a informação dentro das 
empresas. 
Ao analisarem dados, situações e desempenhos históricos e atuais, os 
tomadores de decisão conseguem valiosos insights5 que podem servir como 
base para decisões melhores e mais informadas. O processo do BI baseia-se 
na transformação de dados em informações, depois em decisões e finalmente 
em ações (TURBAN et al., 2009). 
 
Business Intelligence (BI) não é um software e sim um conceito. Seu objetivo é dispor 
de tecnologias capazes de suportar alto volume de dados e ajudar a identificar, desenvolver e 
até mesmo criar uma nova oportunidade de estratégia de negócios. É também, permitir uma 
15 
 
fácil interpretação de grande volume de dados, identificando novas oportunidades e 
implementando uma estratégia efetiva baseada em informações 
 
 
1.2 Componentes do BI 
 
Para implantação do BI nas empresas são necessários alguns componentes tais como: 
dados, infraestrutura, ferramentas e profissionais (corpo técnico), que juntos, formam uma 
poderosa solução para tomada de decisões. É importante uma análise detalhada dos 
componentes disponíveis para avaliar características e funcionalidades que se adaptem bem a 
organização (Elias, 2014). 
 
 
1.2.1 Dados 
 
Dados são as entradas que formaram a base das informações, um componente 
essencial, pois é dele que se deriva várias fontes distribuídas pela empresa. A qualidade dos 
dados é muito importante também, por isso as empresas devem desenvolver ou adquirir seus 
sistemas internos pensando em padronização (categorização e detalhamento dos dados) (Elias, 
2014). 
Para um melhor entendimento e administração dos dados, o profissional de BI 
necessita definir o seu fluxo dentro da empresa e entender que existe várias formas de 
transformar esses dados em informações. Vindo de fontes variadas, os dados se dividem em 
três categorias, baseadas no livro de Turban (2004): 
 Dados Internos: coletado no dia a dia da operação da empresa – o registro dos fatos. 
Dados sobre funcionários, serviços, produtos, estoque, maquinário, vendas e processos 
são armazenados em bancos distintos (no caso de múltiplos softwares) ou reunidos na 
base de um sistema ERP (Sistema Integrado de Gestão Empresarial). Frequentemente, 
dispersos em planilhas manualmente preenchidas e gerenciadas pelos funcionários; 
 Dados Pessoais: são os dados subjetivos inseridos por quem detém conhecimento do 
negócio. Estimativa de vendas, opiniões sobre os movimentos da concorrência e outras 
previsões de mercado. Geralmente ficam espalhados nos computadores de cada 
funcionário ou podem estar presentes nos mesmos bancos citados acima; 
16 
 
 Dados Externos: são os dados disponíveis o mercado, gratuitos ou não. Existem 
diversas fontes externas, que variam de pesquisas particulares realizadas por institutos 
profissionais a relatórios do governo com informações demográficas, geográficas, 
renda, entre outros dados valiosos. Centenas de milhares de empresas publicam dados 
na internet, tornando uma tarefa árdua filtrar e coletar somente o que for necessário 
para a tomada de decisão. 
 
 
1.2.2 Infraestrutura 
 
A infraestrutura são todos os recursos computacional e estrutural envolvidos para 
comportar as necessidades intrínsecas do BI, é ela que vai armazenar, integrar e distribuir as 
informações a seus consumidores. É composta por servidores, máquinas, redes, switches entre 
outros equipamentos (Elias, 2014). 
Não há uma estrutura bem definida de arquitetura BI, pois ela pode ser implementada 
de várias formas. Muitas tecnologias podem ser utilizadas para conceber uma solução BI. 
Entre elas estão o Data Warehouse (DW), o Data Mart, ODS, Data Mining, Extract, 
Transform, Load – ETL e etc. Na verdade, o conjunto é muito maior. A Figura 1 ilustra a 
grande dimensão de um sistema BI (Elias, 2014). 
 
Figura 1 - Arquitetura do BI 
 Fonte: Elias (2014) 
17 
 
Para o armazenamento das informações de uma estrutura BI usa-se, normalmente, a 
tecnologia de Data Warehouse (DW). O DW possui estrutura para armazenagem de grandes 
volumes de dados que a partir dele, pode-se utilizar ferramentas de Data Mining e/ou OLAP 
(On-line Analytical Processing). 
O DataMining possui um enfoque mais estatístico na detecção de tendência e padrões. 
Já o OLAP tem a capacidade de manipular as informações sobre múltiplas perspectivas e seu 
foco é na apresentação de análises e relatórios que dão suporte a tomada de decisão. Essas 
tecnologias visam a organização, análise e consolidação de todos os dados que estão em 
diversos formatos e origens (XLS, ERP, TXT, CD, bancos diversos, etc.), permitindo assim, 
uma tomada de decisão mais precisa pelo gestor da informação. A (Figura 2) monstra a 
imagem de uma arquitetura genérica de Business Intelligence (Elias, 2013): 
 
Figura 2 - Arquitetura genérica de Business Intelligence 
Fonte: Elias (2014) 
 
Se for pensar em uma estrutura específica de BI, a arquitetura mais comum é a 
composta pelo processo de ETL (Extração, Transformação e Carga), a tecnologia de DW (ou 
Data Mart) e ferramentas OLAP ou de mineração de dados (Data Mining). A Figura 3 
demonstra essa arquitetura em um diagrama. 
18 
 
 
Figura 3 - Estrutura específica de BI 
Fonte: Elias (2014) 
 
 
1.2.3 Ferramenta 
 
A ferramenta Microsoft Power BI, é o front-end do BI, ela quem traduz e converte a 
complexidade técnica do sistema, possibilitando os cruzamentos nas mais diversas visões, de 
forma simplificada, também é quem faz a interface com o usuário e transmite as informações 
decisivas para toda organização. Pode representar fator crítico de sucesso do projeto, pois sem 
intuitividade e apresentação amigável, dificilmente o gestor irá aderir ao produto (Elias, 
2014). 
São de extrema importância, pois a cada dia sua aplicação vem sendo fator primordial 
nas empresas, a medida que as bases de dados aumentam substancialmente, a necessidade de 
tais ferramentas que produzam relatórios rápidos, confiáveis e de fácil entendimento para os 
tomadores de decisão, vem crescendo em larga escala por fornecerem uma visão sistêmica do 
negócio. Pesquisa realizada pelo Gartner Group demonstra o crescimento de algumas 
ferramentas, são elas avaliadas com os seguintes parâmetros: experiência de usuário, 
experiência de vendas, entendimento do mercado, complexidade de análise, capacitação de 
usuário e benefícios para o negócio. 
Divisão dos quadrantes: 
19 
 
 Leaders (líderes): executam bem baseando-se na visão atual e estão bem posicionados 
para o futuro. 
 Visionaries (visionários): entendem a direção que o mercado está tomando ou tem 
visão para mudar as regras do mercado, mas ainda não executam bem. 
 Niche Players (participantes de nicho): focam de maneira bem-sucedida em pequeno 
segmento ou estão sem foco e não inovam tanto quanto outros fornecedores. 
 Challengers (desafiadores): executam bem hoje e podem dominar um segmento maior 
no futuro, porém ainda não demonstram um entendimento da direção do mercado. 
Criada no final da década de 1970, por Gideon Gartner, a empresa tem atuado no ramo 
das pesquisas, consultorias, eventos e prospecções acerca do mercado de TI. 
A empresa mantém o foco na criação de conhecimento que facilite a tomada de 
decisão de seus 10 mil clientes — que se constituem de executivos individuais e empresas 
diversas em todo o mundo. O Gartner conta hoje com mais de 4.000 consultores em diversos 
países, e é sediada no estado do Kentucky, nos Estados Unidos. 
 
Figura 4 - Quadrante mágico para plataformas de BI e Analytics. 
Fonte: Gartner (2017). 
20 
 
Normalmente utilizadas para consultas e relatórios mais simples, diretos de dados 
comerciais, as ferramentas de BI podem combinar um vasto conjunto de aplicativos de análise 
de dados, incluindo consultas e análises ad hoc, relatórios empresariais, processamento 
analítico online (OLAP), BI móvel, BI com tempo real, BI operacional, nuvem e software 
como BI de serviço, BI de software livre, BI colaborativo e inteligência de localização. 
Podem também, incluir software de visualização informações para a criação de gráficos, bem 
como ferramentas para criação de painéis de BI e tabelas de desempenho que exibem as 
métricas e KPIs do negócio para proporcionar dados essenciais à empresa de uma forma 
simples (Microsoft, 2017). 
 
 
1.2.4 Profissional 
 
O profissional de BI é o componente com maior destaque no processo de 
implementação, a capacidade técnica e a visão em negócios são diferenciais que fazem os 
profissionais serem um recurso altamente valorizado (Elias, 2014). 
Este profissional necessita de uma formação mista, não apenas de entendimento 
tecnológico ou de sistemas, necessita de conhecimento em negócios, talvez este seja o motivo 
que alguns profissionais de TI tenham aversão a área. Conhecimentos desejáveis: 
 Conciliar teoria e prática: A verdadeira aprendizagem se dá na junção desses dois 
pilares do conhecimento; 
 Conhecer as ferramentas, tecnológicas e métodos disponíveis: a sintonia com o 
mercado ajuda a estar envolvido com as inovações para a área, além de ser um 
diferencial competitivo; 
 Boa base em matemática, raciocínio lógico e estatística: Pode parecer redundante 
ou até sem importância, mas além de facilitar a análise das informações, o profissional 
com essas características tem facilidade em resolver problemas que quase sempre 
existem em um projeto de BI. Por isso, não subestime essas áreas; 
 Bom conhecimento nas tecnologias de banco: Como dito acima, é necessário 
conhecimento em diversas tecnologias. A diferença aqui é que além de necessário, é 
quase que obrigatório o profissional de BI conhecer bem os conceitos de banco, 
incluindo a modelagem de dados 
 
21 
 
 
1.3 A ferramenta Microsoft Power BI 
 
A ferramenta da Microsoft Power BI, é composta por ferramentas de Business 
Intelligence nas nuvens para análise de negócios, informações e compartilhar ideias. Com ela 
é possível monitorar seu negócio através de diferentes fontes, tudo consolidado na mesma 
dashboard. 
Com seu uso é possível obter respostas e insights rapidamente com painéis avançados 
e totalmente configuráveis (Passos, 2016). 
Power BI, é uma ferramenta da Microsoft voltada para a apresentação de informações 
através da criação de painéis e dashboards. Sua utilização é ideal para analistas, diretores, 
gerentes, entre outros que precisam construir e apresentar as informações de maneira 
integrada e dinâmica. 
Embora o alvo maior seja a camada de apresentação das informações, também é 
possível realizar o ETL (Extract, Transform and Load) dos dados. Nativamente, Power 
BI possibilita conexão com diversas fontes, possibilitando assim a criação de um ambiente 
integrado com dados provenientes de diversas fontes de informação, podendo ser desde uma 
simples planilha Excel, até dados provenientes de redes sociais (KISS, 2017). 
O Power BI consiste em três elementos principais: o Power BI Desktop, o serviço do 
Power BI e o Power BI Mobile, que trabalham em conjunto para permitir a criação, interação, 
compartilhamento e consumo de seus dados, sendo eles uma simples planilha do Excel ou 
uma coleção de data warehouses híbridos baseados em nuvem e locais. 
 
Figura 5 - Modos de distribuição Power BI 
Fonte: Elias (2014) 
22 
 
 
1.3.1 Fundamentos do Power BI e os blocos de construção 
 
Tudo que faz parte do Microsoft Power BI geralmente divide-se em blocos de construção, 
é possível estender eles e criar relatórios complexos e elaborados, estes são os blocos de 
construção básicos do Power BI : 
 Visualizações 
 Conjunto de dados 
 Relatórios 
 Painéis 
 Blocos 
Visualizações: Uma visualização é demonstração gráfica dos dados trabalhados. O Power 
BI traz diversos tipos diferentes de visualização. A figura 6 demostra coleção de visualizações 
diferentes que foram criadas no serviço do Power BI. 
 
Figura 6 - Coleção de visualização 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
Conjunto de dados: são dados usadas para gerar as visualizações, temos conjunto de 
dados simples baseado em uma única tabela como também de uma pasta detrabalho do Excel, 
Figura 7: 
23 
 
 
Figura 7 - Pasta de trabalho do Excel 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
Como também pode a união de fontes diferentes gerando dados para a ferramenta de 
BI, mesmo juntando três bases diferentes, uma tabela localizada no site, uma tabela do Excel 
e nos resultados online de uma campanha de marketing por e-mail. Mesmo fazendo parte de 3 
conjuntos de dados ainda é considerado um mesmo conjunto. Ainda que os dados desejados 
estejam no Excel ou em um banco SQL, Azure ou Oracle, ou em um serviço como Facebook, 
Salesforce ou MailChimp. 
Relatórios: São visualizações mostradas juntas em uma ou mais páginas. Como já 
ocorre em qualquer outro relatório usado para criar uma apresentação de vendas ou um 
relatório que se prepararia para uma tarefa escolar, no Power BI, um relatório é uma coleção 
de itens que estão relacionados entre si. A (figura 8) exibe um relatório no Power BI Desktop. 
Os relatórios liberam que se crie visualizações, em páginas diferentes, e se necessário, 
possibilita organizá-las da melhor forma possível para visualizar a história. 
 
24 
 
 
Figura 8 - Relatório Power BI 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
Painéis: Cria-se um dashboard. Da maneira que é apresentada um painel de carro, 
um dashboard do Power BI mostra visuais de uma única página podendo compartilhar com 
pessoas diferentes. 
Um dashboard ajusta-se em uma única página, normalmente chamada uma tela (a tela 
é o pano de fundo em, onde é coloca visualizações). Pode-se distribuir dashboards com outros 
usuários ou grupos que podem interagir com seu dashboard no serviço do Power BI ou em 
seus dispositivos móveis. 
Blocos: É uma visualização única no relatório ou dashboard. Na imagem a seguir 
(Figura 9), é demonstrado um bloco (detalhado por uma caixa), que está circundado por 
outros blocos. Ao incluir um novo relatório ou um dashboard, é possível mover ou organizar 
os blocos como desejar. Pode aumentá-los, altera-los, altura ou largura e aninhá-los com 
outros blocos da maneira diversa. 
Ao visualizar ou consumir um dashboard ou relatório o usuário final (pessoa que está 
apenas consumindo a informação) pode interagir com ele. 
25 
 
 
Figura 9 - Blocos de visualização 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
1.3.2 Serviços do Power BI 
 
O fluxo comum de trabalho no Power BI é criar relatórios no Power BI Desktop, 
publicá-lo no serviço do Power BI e compartilhá-lo diversas pessoas e seus dispositivos. 
Um pacote de conteúdo, é uma coleção de visuais e relatórios pré-configurados e 
prontos baseados em fontes de dados específicas, como o Salesforce. Este serviço é servido 
rapidamente com uma coleção de entradas desenvolvidas para uma ótima combinação, todas 
apresentadas em um pacote organizado e pronto para consumo. A imagem (Figura 10) mostra 
as fontes disponíveis no serviço do Power BI. Além de fontes de dados comuns, como 
arquivos do Excel, bancos ou dados do Azure, o Power BI pode se conectar a serviços de 
software (também chamados de provedores de SaaS ou serviços de nuvem), como Salesforce, 
Facebook, Google Analytics, e outros diversos serviços de SaaS com a mesma facilidade. 
26 
 
 
Figura 10 - Acesso à fonte de dados 
 Fonte: Microsoft (2017) 
 
Para esses serviços de software, o serviço do Power BI fornece uma coleção de visuais 
prontos para uso, pré-organizados em dashboards e relatórios chamados Pacotes de Conteúdo. 
Estes pacotes o preparam rapidamente no Power BI com dados do serviço selecionado. O 
Power BI fornece pacotes de conteúdo para todos os tipos de serviços. A imagem a seguir 
mostra a primeira tela de serviços, em ordem alfabética, exibida quando você 
seleciona Obter na caixa Serviços (mostrada na imagem anterior). Como pode ser visto na 
imagem (Figura 11), existem muitos tipos para escolher. 
27 
 
 
Figura 11 - Pacotes de conteúdos 
 Fonte: Microsoft (2017) 
 
Ao selecionar um dos aplicativos, no caso em questão o GitHub que é um aplicativo 
de controle de código-fonte online, e depois de inseridas as informações referentes ao pacote 
de conteúdo do GitHub, ele começará a importar os dados, depois que os dados forem 
carregados, o dashboard do pacote de conteúdo do GitHub predefinido será exibido (Figura 
12), Além do dashboard, o relatório gerado (como parte do pacote de conteúdo do GitHub) 
para criar o dashboard estará disponível também, assim como o Conjunto de Dados (A 
coleção de dados enviada por pull pelo GitHub) criado durante a importação de dados e usado 
para criar o Relatório do GitHub. No Dashboard, clica-se em qualquer um dos visuais e será 
levado automaticamente para a página Relatório no qual o visual foi criado. Portanto, quando 
o visual 5 principais usuários por solicitações pull é clicado, o Power BI abre a 
página Solicitações pull do Relatório (a página do Relatório na qual o visual foi criado). 
28 
 
 
Figura 12 - Pacote de conteúdo do GitHub 
 Fonte: Microsoft (2017) 
 
Também é possível fazer perguntas de seus dados, e o serviço do Power BI criará 
visuais de acordo com a pergunta, em tempo real. Quando estiver com um visual preferido, 
poderá ser selecionado o ícone marcador à direita da barra consulta de linguagem natural para 
fixar o visual no dashboard. Nesse caso, o visual é fixado no dashboard do GitHub, já que 
esse é o dashboard selecionado no momento. 
A atualização de dados tem a opção por atualizar o conjunto de dados de um pacote de 
conteúdo ou outros dados usados no Power BI, para definir as configurações de atualização, é 
selecionado as reticências ao lado de um conjunto de dados e um menu será exibido. Também 
pode ser feito um agendamento da atualização, na parte inferior do menu a caixa de diálogo 
configurações é exibida na tela, permitindo definir as configurações de atualização que 
atendem as necessidades. 
 
 
1.3.3 Power BI Desktop 
 
Esta é a ferramenta usada para se conectar aos dados, bem como para limpá-los e 
visualizá-los. Com ele é possível se conectar a dados e, em seguida, modelá-los e visualizá-los 
de maneiras diferentes. A maioria dos usuários que trabalham em projetos de BI passará a 
maior parte de tempo usando o Power BI Desktop. Pode ser baixado na web ou no serviço do 
Power BI, será instalado como um aplicativo no computador Windows e pode conectar-se a 
uma ampla variedade de fontes de dados, que vão desde bancos de dados locais e planilhas do 
29 
 
Excel até serviços em nuvem (Figura 13). Ele ajuda a limpar e formatar os dados para torna-
los mais utilizáveis, incluindo divisão e renomeação de colunas, alteração dos tipos de dados e 
trabalho com datas. Também é possível criar relações entre as colunas para simplificar a 
modelagem e análise dos dados. 
 
Figura 13 - Base de dados compatíveis para integração 
 Fonte: Microsoft (2017) 
 
Na exibição de Relatório é onde se começa a criar. A exibição relatório tem quatro 
áreas principais (Figura 14): 
1- A faixa de opções, que exibe tarefas comuns associadas a relatórios e 
visualizações; 
2- A exibição, ou tela, de Relatório, em que as visualizações são criadas e 
organizadas; 
30 
 
3- A área da guia Páginas na parte inferior, que permite selecionar ou adicionar uma 
página de relatório; 
4- O painel Visualizações, em que é possível alterar visualizações, personalizar cores 
ou eixos, aplicar filtros, arrastar campos e muito mais; 
5- O painel Campos, em que os elementos e filtros de consulta podem ser arrastados 
até a exibição de Relatório ou até a área Filtros do painel Visualizações; 
 
Figura 14 - Criação e visualização de relatórios 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
Os painéis Visualizações e Campos podem ser ocultados, oferecendo mais espaço na 
exibição de Relatório para a criação de visualizações interessantes. Para criar uma 
visualização, basta arrastar um campo da lista campos até a exibição de relatório. 
O Power BI Desktop pode se conectar a uma grande variedadede fontes de dados, 
incluindo bancos de dados locais, pastas de trabalho do Excel e serviços de nuvem. 
Atualmente, mais de 59 serviços de nuvem diferentes, como GitHub e Marketo, tem 
conectores específicos, também é possível conectar-se a fontes genéricas por meio de 
Extensible Markup Language - XML, Comma-Separated Values - CSV, texto e Open 
Database Connectivity - ODBC. O Power BI até mesmo extrairá dados de tabela diretamente 
31 
 
de uma Uniform Resource Locator - URL do site, quando o Power BI Desktop passa pela tela 
iniciar, é possível optar por obter dados na faixa de opções, na guia página inicial (Figura 15). 
 
Figura 15 - Tela da conexão com fonte de dados 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
Depois de conectado com a base de dados, o navegador exibe as tabelas ou entidades 
da fonte de dados e, ao clicar em uma delas, será mostrado o conteúdo. Em seguida, pode 
executar a importação das tabelas ou entidades selecionadas ou selecionar editar para 
transformar e limpar seus dados antes da importação (Figura 16). Depois de selecionados os 
dados, é possível optar por carrega-los no Power BI Desktop no botão carregar. No entanto, a 
ocasiões em que é necessário fazer alterações a essas tabelas antes de carrega-las no Power BI 
Desktop. 
32 
 
 
Figura 16 - Navegação nas tabelas da base de dados 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
 Editor de Consulta 
É uma ferramenta avançada para formatação e transformação dos dados de modo que 
eles estejam prontos para modelos e visualizações, ao ser iniciado ele é populado com tabelas 
e outras entidades selecionadas na fonte de dados. Após esse carregamento e dados no editor, 
aparecerá as seguintes seções (figura17): 
1. Na faixa de opções, muitos botões agora estão ativos para interagir com os dados na 
consulta 
2. No painel esquerdo, as consultas (uma para cada tabela ou entidade) são listadas e 
ficam disponíveis para seleção, exibição e formatação 
3. No painel central, dados da consulta selecionada são exibidos e estarão disponíveis 
para formatação 
4. A janela Configurações de Consulta é exibida, listando as propriedades da consulta e 
as etapas aplicadas 
33 
 
 
Figura 17 - Editor de consultas carregado com dados 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
No painel central, ao clicar duas vezes em uma coluna, serão exibidas várias 
transformações diferentes disponíveis, como remover a coluna da tabela, duplicar a coluna 
com um novo nome e substituir os valores. Nesse menu, também pode dividir as colunas de 
texto em múltiplos por delimitadores comuns. A faixa de opções do editor de 
consultas contém outras ferramentas, tais como alterar o tipo de dados das colunas, adicionar 
notação científica ou extrair elementos de datas, como o dia da semana. À medida que se 
aplica as transformações, cada etapa é exibida na lista etapas aplicadas do 
painel configurações de consulta no lado direito do editor de consultas. Também é possível 
usar essa lista para desfazer ou examinar alterações específicas, ou até mesmo alterar o nome 
de uma etapa. Para salvar as transformações, selecione fechar e aplicar na guia página inicial, 
o editor aplica as alterações de consultas feitas, aplicando-as ao Power BI Desktop. 
 
 Transformações de Fontes de Dados Avançadas 
Depois de formatar os dados no editor de consultas e inseri-los no Power BI Desktop, 
é possível examiná-los de maneiras diferentes. Há três exibições no Power BI 
34 
 
Desktop: Relatório, Dados e Relações. Power BI Desktop pode combinar dados de várias 
fontes em um único relatório, a qualquer momento durante o processo de modelagem. Para 
adicionar fontes adicionais a um relatório existente há várias fontes de dados diferentes 
possíveis que podem ser usadas no Power BI Desktop, incluindo pastas. Ao se conectar a uma 
pasta, é possível importar dados de vários arquivos ao mesmo tempo, como uma série de 
arquivos do Excel de arquivos CSV. Os arquivos contidos na pasta selecionada aparecem 
no editor de consultas como conteúdo binário. 
Uma das ferramentas mais úteis do Power BI são seus Filtros. Ao selecionar a seta 
suspensa ao lado de uma coluna abre uma lista de filtros de texto que pode ser usada para 
remover valores do modelo. Também pode mesclar e acrescentar consultas, bem como 
transformar várias tabelas (ou dados de vários arquivos, em pastas) em uma única tabela que 
contém apenas os dados desejados. É possível usar a ferramenta acrescentar consultas para 
adicionar os dados de uma nova tabela a uma consulta existente. O Power BI Desktop tenta 
fazer a correspondência das colunas nas consultas, que podem ser ajustadas conforme 
necessário no editor de consultas. Por fim a ferramenta adicionar coluna personalizada 
oferece aos usuários avançados a opção de escrever expressões de consulta do zero usando 
linguagem avançada M e pode adicionar uma coluna personalizada com base em instruções da 
linguagem de consulta M e fazer com que os dados fiquem como desejado. 
 
 Modelagem e Relacionamento 
Um dos pontos fortes do Power BI é que não é necessário nivelar os dados em uma 
tabela. Em vez disso, ele pode usar várias tabelas de várias fontes e definir a relação entre 
elas. Também pode criar seus próprios cálculos personalizados e atribuir novas métricas para 
exibir segmentos específicos dos dados, bem como usar essas novas medidas em 
visualizações para uma fácil modelagem. 
O Power BI permite definir visualmente a relação entre tabelas ou elementos. Para ver 
uma exibição diagramática dos dados, usa-se o modo de exibição relações (18). 
35 
 
 
Figura 18 - Relacionamento de tabelas 
 Fonte: Microsoft (2017) 
 
Neste modo de exibição de relações, poderá também ver um bloco que representa cada 
tabela e suas colunas, bem como as linhas entre elas para representar as relações. 
Para obter uma visão mais detalhada das relações de dados, seleciona-se gerenciar 
relações na guia página inicial. Isso abrirá a caixa de diálogo gerenciar relações, que exibe as 
relações como uma lista em vez de um diagrama visual. Nela, é possível selecionar detecção 
automática para encontrar relações em dados novos ou atualizados. Selecione editar na caixa 
de diálogo gerenciar relações para editar as relações manualmente. Esse também é o local em 
que se pode encontrar opções avançadas para definir a direção de cardinalidade e de filtro 
cruzado das relações. As opções de cardinalidade são ‘muitos para um e um para um’. Por 
padrão, as relações serão definidas como filtro cruzado nas duas direções. A filtragem cruzada 
em apenas uma direção limitava algumas das funcionalidades de modelagem em uma relação. 
Definir relações precisas entre os dados permite que você crie cálculos complexos entre vários 
elementos de dados. 
 
36 
 
 Visualizações 
A visualização de dados é parte principais do Power BI, um bloco de construção 
básico, cria-se visuais de maneira mais fácil de encontrar e compartilhar suas informações. 
O Power BI tem uma grande variedade de visualizações disponíveis por padrão, que 
vão desde gráficos de barras simples, gráficos de pizza e de mapa até ofertas ainda mais 
confidenciais, como cascatas, funis, medidores e muito mais. O Power BI Desktop também 
oferece uma variedade de ferramentas de formatação de páginas, tais como formas e imagens, 
que ajudam a dar vida ao relatório. 
Com o Power BI Desktop, é possível executar uma análise estatística e analítica e criar 
visuais interessantes integrando o R. É possível hospedar as visualizações do R no relatório do 
Power BI Desktop. Quando é selecionado o ícone de visual do R no painel visualizações, o 
Power BI cria um espaço reservado na tela para hospedar o visual do R e, em seguida, 
apresenta um editor de scripts R para uso diretamente na tela. Conforme são adicionados 
campos ao visual do R, o Power BI Desktop os adiciona ao painel do editor de scripts R. 
Abaixo do que o Power BI gera no editor de scriptsR, pode dar início e criar um script R para 
gerar o visual. 
1. Os dados adicionados ao visual (no painel Campos) são enviados do Power BI 
Desktop à instalação local do R 
2. O script criado no editor de scripts R no Power BI Desktop é executado na 
instalação local do R 
3. Em seguida, o Power BI Desktop obtém de volta um visual da instalação do R e o 
exibe na tela 
Tudo acontece muito rapidamente e o resultado aparece na visualização visual do R, 
na tela (Figura 19). E como o visual do R é exatamente como qualquer outro visual no Power 
BI Desktop, é possível interagir com ele e fazer conexões com outros visuais na tela também. 
Quando se interage com outros visuais na tela, por meio de filtragem ou realce, o visual do R 
reage automaticamente assim como qualquer outro visual do Power BI, sem que haja a 
necessidade de ajustar o script R 
37 
 
 
Figura 19 - Integração do visual R no Power BI Desktop 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
 
1.3.4 Linguagem R 
 
R é uma linguagem de programação de computadores, que é usada para manipulação 
de dados estatísticos e gráficos. A linguagem R é amplamente utilizada entre os estatísticos e 
mineradores de dados para o desenvolvimento de software estatístico e análise de dados. 
Pesquisas recentes mostram que a popularidade do R tem aumentado substancialmente nos 
últimos anos. ( MATOS 2015) 
 
 História 
R é uma implementação da linguagem de programação S combinada com a semântica 
de escopo léxico e Schemas. S foi criado por John Chambers, na Bell Labs. Existem algumas 
diferenças importantes, mas a maior parte do código escrito para S funciona inalterado. 
R foi criado por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova 
Zelândia, e atualmente é desenvolvido pela equipe de desenvolvimento do R, da qual John 
 Chambers é um membro. O ambiente de software R é escrito principalmente em C, Fortran e 
R. R está disponível gratuitamente sob a licença GNU General Public e em vários sistemas 
operacionais como MAC, Windows e Linux. R usa uma interface de linha de comando, mas há 
também vários front-ends gráficos para ele, como RStudio. ( MATOS 2015) 
 Principais características 
 Fornece acesso completo aos algoritmos e sua implementação; 
38 
 
 Fornece um fórum permitindo aos pesquisadores explorar e expandir os 
métodos utilizados para analisar dados; 
 Permite que Cientistas de todo o mundo – e não apenas os dos países ricos – 
possam ter acesso as ferramentas de software necessárias para realizar pesquisas; 
 Promove a investigação reprodutível (código criados como funções, podem ser 
reproduzidos), fornecendo ferramentas abertas e acessíveis; 
 As funções do R são escritas em R. Isto permite verificar facilmente o que as 
funções realmente fazem. 
 
 Vantagens e Desvantagens 
Pode-se observar no gráfico da Figura 20 as principais vantagens e desvantagens da 
linguagem R: 
 
Figura 20 - Vantagens e Desvantagens do R 
Fonte: Matos (2017) 
R está se tornando a língua padrão para a ciência de dados. Isso não quer dizer que é a 
única linguagem ou que é a melhor ferramenta para cada trabalho. É, no entanto, a mais 
amplamente utilizada e está aumentando em popularidade (MATOS, 2015) 
 
39 
 
 Interface do R 
Ao iniciar o R abrirá automaticamente o Console que é a janela onde os comandos são 
digitados. Internamente ao Console, se encontra o prompt, conforme a (Figura 21), que é um 
sinal indicador de que o programa apto a receber comando. 
O sinal ‘>’ (sinal de maior) indica o prompt e quer dizer que o R está esperando 
receber comandos. Em alguns casos um sinal de ‘+’ aparecerá no lugar do prompt, isso indica 
que ficou faltando algo na linha de comandos anterior (isso acontece quando houve um erro, 
ou quando a finalização do comando só ocorrerá nas próximas linhas). Se tiver errado 
pressione Esc para retornar ao prompt normal ‘>’ e sumir com o sinal de ‘+’. Os comandos 
que são digitados aparecem em vermelho e o output do R aparece em azul. Após digitar os 
comandos tecla-se Enter para que eles sejam executados. ( MATOS 2015) 
 
Figura 21 - Interface R 
Fonte: ( MATOS 2015) 
 
 Noções gerais sobre o R 
Para usar o R é necessário conhecer e digitar comandos. Alguns usuários acostumados 
com outros programas notarão de início a falta de "menus" (opções para clicar). Na medida 
em que utilizam o programa, os usuários tendem a preferir o mecanismo de comandos, pois é 
40 
 
mais flexível e com mais recursos. Algumas pessoas desenvolveram módulos de “clique-
clique” para o R, como o R-commander. Porém, acredita-se que ao usar um módulo de 
“clique-clique” perde-se a chance de aprender uma das maiores potencialidades e virtudes do 
R, que é a programação. Clicando não se aprende a linguagem R. ( MATOS 2015) 
O R é case-sensitive, isto é, ele diferencia letras maiúsculas de minúsculas, portanto A 
é diferente de a. O separador de casas decimais é ponto ".". A vírgula é usada para separar 
argumentos (informações). Não é recomendado o uso de acentos em palavras (qualquer nome 
que for salvar em um computador, não só no R, não se usa acentos. Acentos são comandos 
usados em programação e podem causar erros. 
 O workspace do R (área de trabalho). 
A cada vez que se abre o R ele inicia uma "área de trabalho" (workspace). Neste 
workspace será feito análises, gráficos, etc. Ao final, tudo que foi feito durante uma sessão de 
uso do R pode ser mantido salvando o workspace (área de trabalho). Sempre que for usar o R 
em um trabalho, antes de tudo, abra o R e salve um workspace do R na pasta do trabalho em 
questão e abra o R usando o ícone que apareceu na pasta. Isso irá facilitar, pois não será 
necessário ficar alterando o diretório de trabalho. Ao salvar o workspace irá aparecer um 
ícone do R na pasta, a partir do qual você irá abrir o R. ( MATOS 2015) 
Para salvar o workspace abra o R vá em "File" e clique em "Save workspace" e salve-o 
na pasta desejada (diretório), não é necessário nomear o arquivo (não salve mais de um 
workspace na mesma pasta). 
 Exemplo de utilização do R (Figura 22) 
 
Figura 22 - Interface R exemplo de gráfico 
Fonte: ( Microsoft 2017) 
41 
 
 
 
1.3.5 Linguagem DAX 
 
DAX significa Data Analysis Expressions e é a linguagem de fórmula usada em 
Power BI (também usada pelo Power BI nos bastidores). O DAX também pode ser 
encontrado em outras ofertas da Microsoft, como o Power Pivot e SSAS de Tabela. 
(FERRARI 2017) 
Os conceitos do DAX são bem simples, mas o DAX é avançado. O DAX usa alguns 
conceitos e padrões de programação exclusivos, que podem dificultar seu pleno uso e 
entendimento. As maneiras tradicionais de aprendizado de linguagens podem não ser a melhor 
abordagem em relação ao DAX. (FERRARI 2017) 
O DAX é uma linguagem funcional, o que significa que o código executado completo 
está contido em uma função. 
No DAX, as funções podem conter outras funções aninhadas, instruções condicionais 
e referências de valor. A execução no DAX começa na função ou parâmetro mais interno e 
trabalha para fora. No Power BI, as fórmulas DAX são escritas na mesma linha e, portanto, a 
formatação correta das funções é importante para facilitar a leitura. Ele foi projetado para 
funcionar com tabelas e, dessa forma, tem apenas dois tipos de dados 
primários: Numéricos e Outros. (FERRARI 2017) 
 Numéricos podem incluir inteiros, decimais e moeda. 
 Outros podem incluir cadeias de caracteres e objetos binários. 
Isso implica que, se criar a função DAX para funcionar em um tipo de número, e certo 
que funcionará em todos os outros dados Numéricos. (FERRARI 2017) 
O DAX usa a sobrecarga de operador, o que significa que é possível combinar tipos 
informações em seus cálculos e os resultados serão alterados com base no tipo de dados usado 
nas entradas. A conversão ocorre automaticamente. Isso indica que não é necessário conhecer 
os tipos de dados das colunas comas quais está trabalhando no Power BI, mas também 
significa que, às vezes, a conversão poderá ocorrer de maneiras inesperadas. É uma boa 
prática entender os dados que estão sendo usados para garantir que os operadores estão se 
comportando como previsto. (FERRARI 2017) 
Em particular, há um tipo de dados com o qual certamente se trabalhará muito no 
Power BI: DateTime, é armazenado como um valor de ponto flutuante com partes de inteiro e 
42 
 
decimal. DateTime pode ser usado com precisão para cálculos de qualquer período após 1º de 
março de 1900. (Alberto Ferrari, SQLBI 2017). 
Com o DAX, há muitas funções disponíveis para formatar, formar ou, de outro modo, 
analisar seus dados. Essas funções podem ser agrupadas em algumas categorias: 
 Funções de agregação; 
 Funções de contagem; 
 Funções lógicas; 
 Funções de informações; 
 Funções de texto; 
 Funções de data; 
De forma semelhante ao Excel, no início da digitação da fórmula na barra de 
fórmulas do Power BI Desktop, é exibida uma lista das funções disponíveis para ajudar a 
determinar qual função disponível irá selecionar. Além disso, com o uso das teclas de 
direção para cima e para baixo no teclado, é possível pode realçar qualquer uma das funções 
disponíveis e uma breve descrição será exibida. (FERRARI 2017) 
O Power BI exibe as funções que correspondem às letras digitadas até o momento; 
portanto, ao digitar S, apenas as funções que começam com S aparecerão na lista. Se 
digitar Su, apenas as funções que contêm a sequência de letras Su em seus nomes aparecerão 
na lista (eles não precisam começar com Su, apenas precisam conter essa sequência de letras). 
 
Figura 23 - Função DAX no Power BI 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
43 
 
O uso de variáveis é uma parte extremamente avançada de uma função DAX, como 
pode ser observado na Figura 24. 
 
Figura 24 - Variável DAX – 
Fonte: (Microsoft 2017) 
 
As variáveis podem ser qualquer tipo de dados, incluindo tabelas inteiras. Quando se 
faz referência a uma variável na expressão DAX, o Power BI terá de recalcular o valor de 
acordo com sua definição. Por esse motivo, é uma boa prática evitar a repetição de variáveis 
na função. 
O DAX possui funções relacionais que permitem interagir com tabelas que tem 
relações estabelecidas. É possível retornar o valor de uma coluna ou retornar todas as linhas 
em uma relação usando as funções DAX. Exemplo: A função TABLE segue as relações e 
retorna o valor de uma coluna, enquanto RELATEDTABLE segue as relações e retorna uma 
tabela inteira que é filtrada para incluir somente as linhas relacionadas (Figura 25). 
 
Figura 25 - Funções relacionadas do DAX 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
44 
 
A função RELATED funciona em relações muitos para um, enquanto 
RELATEDTABLE é usada para relações um para muitos. 
É possível usar funções relacionais para criar expressões que incluem valores em 
várias tabelas. O DAX retornará um resultado com essas funções, independentemente do 
tamanho da cadeia da relação. (FERRARI 2017) 
Uma diferença significativa entre a linguagem de fórmula do DAX e do Excel é que o 
DAX permite passar tabelas inteiras entre expressões, em vez de serem restritas a um único 
valor. Um efeito poderoso é que o DAX permite filtrar tabelas em suas expressões e, em 
seguida, trabalhar com o conjunto filtrado de valores. 
Com DAX cria-se tabelas calculadas totalmente novas e, em seguida, trata-las como 
qualquer outra tabela – incluindo a criação de relações entre elas e outras tabelas em seu 
modelo de dados. 
Também é possível criar tabelas calculadas inteiras usando funções DAX. As tabelas 
calculadas criadas com o DAX necessitam de uma função NAME e TABLE. Tabelas 
calculadas podem ser usadas como quaisquer outras tabelas, incluindo a definição de relações. 
 
 
1.3.6 Power BI Mobile 
 
O Power BI Mobile permite a exibição de relatórios e dashboards através de uma 
aplicação móvel, utilizando o armazenamento nas nuvens. Este aplicativo exibi e interagi com 
os dashboards e relatórios do Power BI em seu dispositivo móvel: iOS (iPad, iPhone, iPod 
Touch ou Apple Watch), telefone ou tablet Android ou dispositivo Windows 10, como pode 
ser observado na Tabela da Figura 26. 
 
Dispositivo Destaques 
 
Além de visualizar os dashboards e relatórios do Power BI, também 
pode adicionar o Power BI ao Apple Watch e fazer perguntas com o analista 
virtual da P e R. 
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-mobile-ipad-app-get-started/
45 
 
Dispositivo Destaques 
 
No iPad, o aplicativo móvel do Power BI exibe dashboards e relatórios tal 
como foram projetados para o serviço do Power BI. Também é possível definir 
alertas de dados no aplicativo móvel do Power BI para notificá-lo quando os 
dados em um dashboard são alterados além dos limites definidos. Além disso, 
pode filtrar um relatório por localização geográfica. 
 
É possível exibir Relatórios e KPIs do Reporting Services e do Servidor de 
Relatório do Power BI. Até mesmo digitalizar um código QR com o telefone 
Android e acessar diretamente um relatório ou dashboard do Power BI. 
 
Nos tablets Android, o aplicativo móvel do Power BI exibe dashboards e 
relatórios tal como foram projetados para o serviço do Power BI. Pode marcar 
seus relatórios e dashboards favoritos para acessá-los rapidamente, em conjunto 
com seus relatórios e KPIs favoritos do Reporting Services e do Servidor de 
Relatório do Power BI. 
 
O aplicativo móvel do Power BI para Windows 10 pode ser executado em 
qualquer dispositivo Windows 10, incluindo os telefones Windows 10. Além de 
todos os recursos dos outros aplicativos móveis, o aplicativo móvel do Power 
BI para Windows 10 oferece algumas funcionalidades especiais. Por exemplo, 
pode fixar um bloco ou dashboard do Power BI na tela inicial do Windows 
10 por meio do aplicativo móvel do Power BI. Além disso, é possível executar o 
Power BI no modo de apresentação no Surface Hub e no aplicativo móvel do 
Power BI para Windows 10. 
Fonte: https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-power-bi-
apps-for-mobile-devices/ 
Figura 26 - Tabela de dispositivos 
 Fonte: Microsoft 2017 
 
As organizações podem usar o Microsoft Intune para gerenciar dispositivos e 
aplicativos, incluindo os aplicativos móveis do Power BI para Android e iOS. O Microsoft 
Intune permite que as organizações controlem itens, como exigir um Personal Identification 
Number - PIN de acesso, controlar como os dados serão manipulados pelo aplicativo e até 
mesmo criptografar dados de aplicativo quando ele não estiver em uso. 
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-mobile-ipad-app-get-started/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-mobile-android-app-get-started/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-mobile-android-tablet-app-get-started/
https://powerbi.microsoft.com/pt-br/documentation/powerbi-desktop-getting-started/
46 
 
2 MATERIAIS E MÉTODOS 
 
2.1 Materiais 
 
 Para desenvolvimento do presente trabalho foi utilizado a ferramenta Microsoft 
Power BI na versão gratuita baixada no endereço https://powerbi.microsoft.com/pt-br/, junto 
com arquivos CSV da base de dados público do INEP. 
Esta versão gratuita do Power BI possui algumas limitações em relação a versão Pro 
que é paga, como demonstrado no quadro 01. 
 
Quadro 01: Comparativo de versões 
Fonte: Microsoft (2017) 
 
2.3 Metodologias de Desenvolvimento 
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A pesquisa terá caráter quantitativo, pois demonstra o cenário da educação superior no 
Brasil, as informações serão coletadas na base de dados abertos do INEP. Também será feita 
uma consulta na base de dados públicos da Agência Nacional de Telecomunicações – 
ANATEL, e processadas pela ferramenta da Microsoft o Power BI. 
 
 
2.3.1 Coleta de dados 
Foi por intermédio de arquivos disponibilizados no portal do Instituto Nacional de 
Estudos ePesquisas Educacionais Anísio Teixeira - INEP em dados abertos que foi possível 
coletar as informações do Censo da Educação Superior atualizada em 06 de outubro de 2017. 
O Censo da Educação Superior, realizado anualmente pelo INEP, é o instrumento de 
pesquisa mais completo do Brasil sobre as instituições de educação superior (IES) que 
ofertam cursos de graduação e sequencias de formação específica, além de seus alunos e 
docentes. Essa coleta tem como objetivo de oferecer à comunidade acadêmica e à sociedade 
em geral informações detalhadas sobre a situação e as grandes tendências do setor. 
O Censo da Educação Superior reúne informações sobre as instituições de ensino 
superior, seus cursos de graduação presencial ou a distância, cursos sequenciais, vagas 
oferecidas, inscrições, matrículas, ingressantes e concluintes e informações sobre docentes nas 
diferentes formas de organização acadêmica e categoria administrativa (INEP 2016). 
Através de arquivos disponibilizados pela ANATEL na base de dados públicos 
referentes a solicitações recebidas pela agencia, foi verificado a situação do setor de 
telecomunicações no Estado de Minas Gerais no período de 01 de janeiro de 2017 à 30 de 
novembro de 2017. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3 EXECUÇÃO DO TESTE 
 
48 
 
Para realização deste caso foi baixado um pacote de arquivos no endereço 
http://portal.inep.gov.br/web/guest/dados, com dados do Censo da Educação Superior 
atualizados até 06 de novembro de 2017, a ferramenta utilizada tem a possibilidade de 
processar grandes volumes de dados, pois o arquivo baixado tem 5.37 GB e foi armazenado 
em uma pasta local. 
Na Figura 27 é possível observar a tela inicial do Power BI Desktop, quando a 
ferramenta foi iniciada para realização dos testes. 
 
Figura 27 - Tela inicial do Power BI 
Fonte: Autor 
 
Em sequência a inicialização, foi realizada a importação dos dados a partir de um arquivo 
CVS (Figura 28): 
49 
 
 
Figura 28 - Seleção da base de dados para importação. 
Fonte: Autor 
 
É necessário que seja inserido e definido alguns parâmetros para que as colunas 
estejam com o tipo de dados corretos: 
● DELIMITER ‘|’ especificar o caractere delimitador de colunas que no caso dos 
arquivos do INEP são utilizados caracteres pipe (|). 
● CSV: para indicar o formato de arquivo de texto utilizado. 
● HEADER: parâmetro para indicar a existência de cabeçalho no arquivo texto. Ao se 
utilizar esse parâmetro o desconsidera a primeira linha do arquivo iniciando a 
importação a partir da segunda linha. 
● ENCODING „windows-1252: especificação do conjunto de caracteres para o 
correto reconhecimento de acentuações no texto. 
Após os dados formatados e definidos os atributos, acontece a finalização automática da 
consulta, conforme pode ser observado na Figura 29. 
50 
 
 
Figura 29 - Tabela de consulta finalizada 
 Fonte: Autor 
 
 
Na Figura 30 é possível observar um demonstrativo dos dados mensurados, observa-se as 
informações seguintes: 
 Demonstrativos geral de alunos que participaram do Enem por turno escolhido; 
 Demonstrativo geral de docentes por cor; 
 Volume total de alunos matriculados, tipo de entrada na universidade Enem x 
vestibular; 
51 
 
 
Figura 30 - Demonstrativo dos resultados 
Fonte: Autor 
 
As análises mostram que: 
 A grande maioria de alunos que ingressam nas universidades através do Enem optam 
pelo período noturno (Figura 31). 
 A maioria dos docentes são de cor branca, são 53,62% (Figura 32). 
 A maioria dos estudantes ingressam nas universidades pelo vestibular (Figura 33). 
 
52 
 
 
Figura 31 - Estudantes por turno inscritos no Enem 
Fonte: Autor 
 
 
Figura 32 - Proporção de docentes por cor_raça 
Fonte: Autor 
 
53 
 
 
Figura 33 - Tipo de ingresso na universidade 
Fonte: Autor 
 
Para realização deste outro teste, foi baixado um pacote de arquivos no endereço 
http://www.anatel.gov.br/dados/, com dados dos contatos recebidos na agência, atualizados 
até 30 de novembro de 2017. 
Foi usado a mesma rotina do teste anterior para coleta dos dados na base local, em 
seguida verificou-se a situação das chamadas de atendimento realizadas na agencia. 
Na figura 34 é demonstrado o quadro geral das análises distribuídos por blocos, onde 
pode ser dinamicamente alterado. 
 Situação das solicitações registradas na ANATEL, 
 Quais os canais de comunicação mais usados para acesso a agencia, 
 Qual grupo econômico recebe mais solicitações. 
 
54 
 
 
Figura 34 - Informações da ANATEL 
Fonte: Autor 
 
 As análises mostram que: 
 O celular pós-pago recebe o maior número de solicitações (Figura 35); 
 Atendimentos via Call Center responde por 58,8% dos atendimentos (Figura 36); 
 O grupo econômico da empresa OI é que detêm o maior número de solicitações 
(Figura 37 e 38) está demonstrado em dois gráficos com as mesmas informações; 
 
55 
 
 
Figura 35 - Registro de solicitações 
Fonte: Autor 
 
 
Figura 36 - Registro de solicitações por tipo de entrada 
Fonte: Autor 
 
56 
 
 
Figura 37 - Registro de solicitações por grupo econômico 
Fonte: Autor 
 
 
Figura 38 - Registro de solicitações por grupo econômico 
Fonte: Autor 
 
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CONCLUSÃO 
 
As empresas necessitam entrar no mundo do Business Inlelligence, com crescimento 
acelerado de novas tecnologias a concorrência também vem crescendo, e para que não se 
tome decisões baseadas em números sem as devidas validações. A opção por aderir ao BI o 
quanto antes é um passo muito importante independentemente do tamanho da empresa. 
Existe no mercado diversas ferramentas de BI para tomada de decisões. Algumas com 
custo bastante elevado e outras grátis, no entanto a maioria para ser implementada exige 
pessoas qualificadas, a proposta da Microsoft com o lançamento da ferramenta veio para 
mostrar que dá para se fazer BI com um custo acessível. A gestão por Dashbord é uma 
iniciativa geral no atual mercado a ferramenta Microsoft Power BI entra nessa linha de 
negócios por ser uma ferramenta muito intuitiva e moderna, sua facilidade para criar 
dashboards as deixa como opção viável para usuários de negócios criarem visualizações 
gráficas sem a necessidade de grande conhecimento técnico. 
Este trabalho teve como objetivo avaliar e demonstrar a facilidade de uso da 
ferramenta Power BI na sua versão free e mostrar que ela é capaz de se adequar tanto a 
grandes empresas como as pequenas independente do ramo de negócios e de seus níveis 
organizacionais. Após a análise concluiu-se que a ferramenta oferece solução para 
visualizações de dados nos níveis estratégicos, tático e operacional, contribuindo assim como 
um grande auxilio na gestão empresarial, que garante retorno financeiro e eficiência. 
 
 
 
 
 
58 
 
REFERÊNCIAS 
 
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2017. 
 
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novembro de 2017 
 
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br/guided-learning/powerbi-learning-7-1-intro-to-dax/> Acesso em 18 de novembro de 2017. 
 
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Acesso em 18 de novembro de 2017. 
 
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de novembro de 2017. 
 
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utilizando a informação como uma ferramenta estratégica. Rio de Janeiro: Campus, 1994. 
 
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TURBAN, E. et al. Business Intelligence: um enfoque gerencial para a inteligência do 
negócio. Porto Alegre: Bookman, 2009. 
 
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negócio. Porto Alegre: Bookman, 2004. 
 
VAITSMAN, H. S. Inteligência empresarial: atacando e defendendo. Rio de Janeiro: 
Interciência, 2001.