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Aula 05 de 05 TORNE-SE UM ESPECIALISTA EM DADOS E EVOLUA PROFISSIONALMENTE [Veja o estudo neste artigo] Se você está buscando evoluir na carreira e alcançar altos cargos e salários, é importante estar sempre em busca de novos conhecimentos e habilidades.  E uma das habilidades mais valiosas para qualquer profissional em Business Intelligence e análise de dados é o conhecimento em Power Query, Power BI, SQL e Python.  Essas ferramentas são fundamentais para extrair, transformar e carregar dados, criar relatórios e visualizações, e realizar análises avançadas. Eu sou prova viva disso, e vários de meus alunos podem confirmar, mas, quero destacar esse artigo para falar embasado em dados. Resumo de Nossa Jornada nestas 5 aulas   Preparei 4 aulas, aonde fui te mostrando exemplos de uso do Power Query, Power BI, SQL e Python, e foi te entregando conteúdos ricos em cada uma das aulas. Para fazer um resumo desta jornada, a seguir, vou destacar 1 parágrafo para cada tema previamente abordado. Power Query é uma ferramenta de limpeza e transformação de dados, que permite aos usuários importar, combinar e transformar facilmente dados de várias fontes. Com ela, você pode limpar dados, remover duplicatas, agrupar e resumir dados, criar tabelas dinâmicas, e muito mais. Isso significa que você pode passar menos tempo limpando dados e mais tempo analisando-os e tirando insights valiosos. Power BI é uma ferramenta de visualização de dados e relatórios, que permite criar gráficos, dashboards e relatórios interativos. Com ela, você pode transformar dados brutos em informações visuais e fáceis de entender, que podem ser compartilhadas com equipes e stakeholders. Isso significa que você pode comunicar insights de forma mais clara e impactante, e tomar decisões baseadas em dados. SQL (Structured Query Language) é a linguagem usada para se comunicar com banco de dados. Ele permite selecionar, inserir, atualizar e excluir dados de tabelas e banco de dados.  Python é uma linguagem de programação utilizada para automatizar tarefas, realizar análise de dados, e construir modelos de machine learning. Ambos são fundamentais para realizar análise avançada de dados e criar soluções customizadas. Como anda Mercado de Trabalho Ao olhar para as empresas que eu prestei consultoria ao longo de minha vida, e comparar com a empresa que sou Controller (uma espécie de contador) hoje em dia, eu consigo ver um padrão:   – A pessoa trabalha ligada à entrega da empresa (produto), ou, – A pessoa trabalha em alguma área de apoio, ou – A pessoa desempenha alguma tarefa administrativa   Dentro dessa área administrativa temos vários departamentos, como COMPRAS, VENDAS, FINANCEIRO, T.I., CONTABILIDADE, R.H. (D.H.O.), LOGISTICA, ENGENHARIA e por aí vai. Algumas empresas tem um time de B.I. e outras tem até um time de Data Science, mas, estas são aquelas que tem um pouco mais de recursos para investir. A grande realidade é que muitas das demandas de tratamento de dados e geração de valor com esses dados é algo solicitado para às áreas, e lá dentro, alguma pessoa se destaca. Essa pessoa  EU QUERO QUE SEJA VOCÊ. Pesquisa Salarial No Brasil existe uma pesquisa super séria denominada STATE OF DATA BRAZIL, e todo ano ela é atualizada. Esta pesquisa tem como foco responder uma pergunta que você deve estar se fazendo neste momento: “AFINAL, QUANTO GANHA UM CARA QUE MANJA DE DADOS?”   Diferentemente de muitos, eu mostro a realidade, e essa pesquisa responde essa dúvida logo na Figura 23 da pesquisa mais de 2021. Veja: Você pode angariar esses salários altos? SIM! É de hoje para amanhã que isso vai acontecer? NÃO!   Analisando a pesquisa, pode-se ver que as pessoas que tem esses salários mais altos são pessoas que [SÃO FERAS EM UMA ÁREA] + [MANJAM DE DADOS].   E é isso que queremos! Contadores, Administradores, Engenheiros, Médicos e todos demais profissionais que usam tecnologia para entregar resultado de alta performance.   CONVITE Você viu que o conhecimento em Power Query, Power BI, SQL e Python é essencial para evoluir na carreira e alcançar altos cargos e salários.  Estas ferramentas permitem que você consiga dar vazão naquelas demandas reprimidas, que te gastam (ou vão gastar) horas do seu dia.    Pra te ajudar a evoluir de um PLANILHEIRO para uma pessoa que MANJA DE DADOS com conhecimento em Power Query (M), SQL, DAX e Python, eu te convido a se inscrever em meu pacote completo de cursos “FORMAÇÃO POWER QUERY 2.0” contendo 15 cursos, e com aula nova a cada semana! Quero CONHECER Você vai receber Mais de 300 horas de conteúdoem mais de 15 cursos Conheça todo o conteúdo que vai transformar sua carreira! Quero CONHECER Quem é Meu nome é Joviano Silveira, sou contador há 10 anos e com mais de 15 anos de experiência, pós-graduado em finanças e controladoria e atualmente estou como Controller na Wanke SA. Estou atuando como professor de cursos de Excel, Power Query, Power BI e também Cientista de Dados amante de Python. Após anos de trabalho nas áreas de auditoria, consultoria, controles internos e controladoria, implemento meu conhecimento em maximizar o uso ferramentas de análise de dados para gerar otimizações e melhores controles nas organizações, aumentando assim seu resultado, com menor custo possível. Em 2022 fui agraciado pela Microsoft com o título de MVP (Most Valuable Professional) na categoria Data Platform pelas contribuições realizadas para a comunidade brasileira de dados. Expertise reconhecida no trabalho com as ferramentas de BI Microsoft

Aula 04 de 05 BANCO DE DADOS AGORA MAIS PERTO DE VOCÊ! COMO O POWER QUERY TORNA O SQL ACESSÍVEL PARA TODOS SQL (Structured Query Language) é a linguagem universal para se comunicar com bancos de dados. Se você está aprendendo uma nova linguagem de programação ou trabalhando com dados, é importante saber SQL. Ele é usado para inserir, atualizar, selecionar e excluir dados em um banco de dados.   Power Query é uma ferramenta que permite importar e transformar dados de várias fontes, incluindo bancos de dados. Ele também possibilita a criação de consultas personalizadas usando SQL. Neste artigo, vamos mostrar como usar SQL em conjunto com o Power Query para obter dados de um banco de dados. Entendendo SQL   Quando você gera um relatório em seu sistema de gestão (ERP), por trás dos panos ele está invocando um comando SQL, e falando para o Banco de Dados, que quer ver os dados “do cliente x” + “das datas y até z”.   Para que essa conversa entre o ERP e o SQL exista, precisa-se de um padrão de comunicação, e o mais legal, que todo banco de dados usa essa linguagem.   SQL é essa linguagem de consulta que permite acessar e manipular dados em um banco de dados. Ele se divide em quatro principais comandos: SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE. SELECT é usado para selecionar dados de uma tabela específica. Por exemplo, a seguinte consulta seleciona todos os dados (linhas e colunas) da tabela cujo nome é “TabelaClientes”.         SELECT          *      FROM TabelaClientes       INSERT é usado para inserir novos dados em uma tabela.  Por exemplo, Nesta “TabelaClientes” suponhamos que existam 3 campos: “nome”, “idade” e “endereço”. E queremos incluir neste banco “Joviano” que tem “20” anos e mora na “Rua XYZ”. Fazemos isso da seguinte maneira:         INSERT      INTO TabelaClientes (nome, idade, endereco)      VALUES (‘Joviano’, 20, ‘Rua XYZ’)     UPDATE é usado para atualizar dados existentes em uma tabela.  Como um bom exemplo, podemos querer alterar o endereço do “Joviano” da tabela acima, dizendo que agora ele mora na “Rua ABC”. Fazemos isso da seguinte maneira:         UPDATE TabelaClientes     SET endereco = ‘Rua ABC’     WHERE nome = ‘Joviano’   Imagine só, o tamanho do problema se nós esquecemos de colocar esse “WHERE”. Todos as linhas do banco seriam alteradas. Entendeu?   Veja esse vídeo que chamei atenção para a gravidade desse tema: https://www.youtube.com/watch?v=7Ojeyn_U4zM E aqui eu mostro um lugar onde você usar essa opção de forma pensada, e o “UPDATE SEM WHERE” é bem vindo: https://www.youtube.com/watch?v=0pFr3K4MjZE DELETE é usado para excluir dados de uma tabela.  E como exemplo, vamos continuar com “o coitado” do Joviano:         DELETE FROM TabelaClientes      WHERE nome = ‘Joviano’     E ainda tem mais dois, que são aplicados à tabela toda, que são o DROP e o TRUNCATE.   Quando executamos DROP TABLE TabelaClientes estamos excluindo a tabela de nosso banco de dados, e quando usamos o TRUNCATE TABLE TabelaClientes estamos apenas limpando todas as informações da tabela, mas ela continua existindo, porém vazia. Conectando ao banco de dados SQL com Power Query e Importando Dados   Para se conectar a um banco de dados usando o Power Query, você precisa ter acesso aos detalhes de conexão, como o nome do servidor, o nome do banco de dados e as credenciais de login.   No Power Query do Excel você pode invocar o banco de dados neste menu: Ou no Power BI temos para o SQL Server (por exemplo), um botão fácil de visualizar: Em ambos casos, abrirá uma tela te pedindo os dados do servidor, que neste caso usarei uma base aqui denominada “localhost” e o banco que vou usar o “TESTE99” Agora basta selecionar o nome da(s) tabela(s) que desejamos importar para o Power Query, visualizar uma prévia que aparece no lado direito, e clicar em TRANSFORMAR DADOS: Prontinho! O Editor Power Query está conectado em seu banco de dados e pronto para fazer consulta direto nele através do toque do mouse. Questões de Permissão e Segurança   Quando se trata de acessar e manipular dados de um banco de dados, é importante levar em conta questões de permissão e segurança. Isso inclui garantir que somente usuários autorizados tenham acesso aos dados e que as informações sensíveis estejam protegidas contra acesso não autorizado.   Já pensou se qualquer um que tiver acesso ao Banco de Dados tiver acesso à tabela de “Salarios”? Mas é um problema que não envolve só o Time do BI e Power Query, e sim um cuidado que os gestores de permissões têm com qualquer novo colaborador do TIME DE T.I.   Quando se conecta a um banco de dados usando o Power Query, é necessário fornecer credenciais de login válidas. Essas credenciais são usadas para garantir que somente usuários autorizados tenham acesso aos dados. Além disso, é importante manter essas credenciais seguras e evitar compartilhá-las com pessoas não autorizadas.   O Power Query mantém isso criptografado, ou seja, uma vez que você informa a senha, ela fica no fonte do programa, diferentemente do Python, que você tem que ter ela (a senha) EXPLICITA em algum lugar do comando.   Então quando você estiver em seus estudos em sua máquina, vai estar tudo liberado, mas quando estiver em ambiente corporativo, provavelmente cada tabela que precisar de acesso, alguém terá que liberar para você.   Mas em empresas grandes, com a cultura onde SQL é um pré-requisito das funções administrativas, existem politicas que enquadram usuários em GRUPOS e as permissões são dadas ao GRUPO, e essas liberações são feitas para todos (que fazem parte do grupo) de uma única vez.   Conclusão   SQL e Power Query são ferramentas poderosas para trabalhar com dados de banco de dados.  SQL permite acessar e manipular dados, enquanto o Power Query permite importar e transformar esses dados de

Aula 03 de 05 POWER QUERY E POWER BI: APRENDA A ANÁLISE DE DADOS DE FORMA FÁCIL E EFICIENTE Se você já tem conhecimento em Power Query e Excel, então você está pronto para dar um passo adiante e explorar o poder do Power BI.  Essa ferramenta da Microsoft permite criar relatórios e dashboards avançados com dados de diversas fontes, e o Power Query é a chave para conectar esses dados ao Power BI.  Muitas pessoas acreditam que precisam aprender Python para realizar análises avançadas, mas o Power Query e o Power BI oferecem uma forma mais fácil e eficiente de realizar essas tarefas.    Neste artigo, vamos explicar como o Power Query se conecta ao Power BI e como ele pode ajudá-lo a criar relatórios e dashboards ainda mais precisos e completos sem precisar digitar linhas de código “insanas”. Como o Power Query aumenta a eficiência do Power BI O Power BI é uma ferramenta de visualização de dados poderosa e líder no seu mercado, e para obter o máximo de sua funcionalidade, é necessário ter dados limpos e preparados.  O Power Query permite fazer esses tratamentos de forma rápida e eficiente, sem precisar digitar linhas de código “da Nasa”. Vimos em artigos anteriores (clique aqui) um relatório de contas a pagar, todo desconfigurado, e veja só agora no que ele se transformou com ajuda do Power BI e alguns cliques: O Power BI permite você criar visualizações de dados incríveis como essa, mas para isso, precisa que os dados estejam limpos e lógicamente dispostos de maneira ordenada. Minha História: do Power Query ao Power BI Eu comecei a usar o Power Query lá no Excel há alguns anos, quando a maioria dos artigos sobre o tema eram em Inglês. As demandas por automatização de cálculos, composições e conciliações de valores eram tão altas em nossa empresa, que ao descobrir o Power Query, eu pude dar vazão às demandas reprimidas, e aos poucos fui conseguindo reduzir minha jornada excessiva de trabalho. Quando eu me dei conta, já não gerava mais nenhum relatório de conferência no sistema, e sim, tudo conectado direto no banco de dados.  Esse conhecimento em tratamento de dados com Power Query me ajudou muito a resolver questões lógicas de tratamento e disposição de dados quando comecei a criar Dashboards no Power BI.   Em outras palavras, é muito mais fácil criar uma casa sobre uma fundação sólida, do que sobre um monte de areia mole, não é mesmo?! Power Query vs Python Muitas pessoas pensam que para trabalhar com dados é necessário aprender uma linguagem de programação como o Python.  No entanto, o Power Query oferece uma abordagem diferente e muito mais fácil para tratar dados onde você inicia suas criações ao toque do mouse, enquanto o Python exige que você digite os comandos manualmente. A curva de aprendizado do Power Query é geralmente mais acentuada do que a do Python, e você pode começar a trabalhar com dados imediatamente, sem precisar se preocupar com sintaxe ou erros de programação. Já o Python exige um conhecimento prévio de programação, e pode ser mais difícil de aprender para pessoas sem experiência anterior.   Além disso, o Power Query já vem integrado ao Excel e Power BI, o que significa que você não precisa baixar nenhum software adicional ou configurar nenhuma conexão para começar a trabalhar com dados. Diferentemente do Python que requer que você instale e configure o software antes de começar a trabalhar. Gráficos no Power BI vs Python Ao trabalhar com grandes volumes de dados, é fundamental ter a capacidade de visualizá-los de maneira clara e intuitiva. Isso é ainda mais importante quando se trata de apresentar esses dados para outras pessoas, como gerentes ou clientes. É aqui que as ferramentas de visualização de dados, entram em jogo. O Power BI é uma ferramenta incrivelmente poderosa para criar gráficos e visualizações de dados. Com o recurso “clica e arrasta”, é possível criar gráficos complexos em questão de minutos. Além disso, o Power BI oferece uma variedade de opções de gráficos e visualizações, desde gráficos de barra simples até mapas interativos.   Por outro lado, o Python é uma linguagem de programação popular para trabalhar com dados, mas pode ser um desafio criar gráficos e visualizações com ela. Embora existam bibliotecas como Matplotlib e Seaborn, é necessário escrever códigos para criar cada gráfico, o que pode ser um processo demorado e frustrante, especialmente para aqueles sem experiência em programação. Não entendi! Joviano recomenda Python? Sim ou Não? No meu cotidiano, uso Power Query e SQL quando trabalho com planilhas, bem como uma pitada de VBA (para não perder o costume). Quando necessito entregar um gráfico que se atualiza automaticamente todos os dias, bem como, com níveis de acesso por perfil de usuário, uso o Power BI e suas ferramentas. Mas, quando preciso fazer uma automação envolvendo navegação web, automação de cliques na área de trabalho, e claro análise exploratória com aplicação de modelo de Inteligência Artificial, eu uso o Python.   Mas veja que eu comecei pelo mais fácil, mudando minha mentalidade “celular” de quem era um planilheiro viciado em PROCV, SOMASE e TABELA DINÂMICA, para uma visão orientada a objetos, visualizando tudo em forma de TABELA, LISTA ou VALOR, e só depois me aventurei nos DASHBOARDS e inclui Python em minha vida. Conclusão Em resumo, o Power Query é uma ferramenta incrivelmente poderosa que permite importar e preparar dados de forma rápida e fácil.  Com o Power Query, é possível preparar as bases de dados para relatórios e dashboards avançados no Power BI, sem precisar de conhecimentos avançados em programação.  Uma vez que conseguimos evoluir e extrair o máximo do Power Query, tanto no Excel quanto no Power BI, é hora de dar o próximo passo rumo à ciência de dados, e nessa que o Python nos acompanha. Se você está vendo este POST e ainda não se inscreveu em meus TREINAMENTOS GRATUITOS corra e inscreva-se! Eles totalizam mais de 20 horas de conteúdo,

Aula 02 de 05 CAPTURE O ENDEREÇO COMPLETO DE UM CEP EM SEGUNDOS COM POWER QUERY Se você já precisou trabalhar com dados de endereços, sabe que um CEP é fundamental para identificar uma localização precisa.  Na vida real (como costumo falar), muitas vezes os dados de endereço vêm de fontes diferentes e só possuem o CEP, sem o endereço completo.  Como um exemplo, podemos dizer que isso pode ser um problema caso necessitemos fazer uma análise geográfica da localização de nossos clientes, para dimensionar os postos de assistência técnica.  O Power Query é uma ferramenta que nos ajuda a resolver esse problema de maneira rápida e eficiente.  Neste artigo, vamos mostrar como capturar o endereço completo de um CEP no Power Query utilizando a API VIACEP. Como importar dados de um CEP no Power Query   A primeira coisa a fazer é importar os dados de CEPs para o Power Query, e isso pode ser feito importando uma planilha Excel com os dados ou conectando-se a uma fonte de dados externa, como um banco de dados ou uma API.  API é como um “telefone” para computadores falarem entre si. Ele permite que eles troquem informações e se comuniquem de maneira organizada. Assim, os computadores podem entender e seguir as instruções uns dos outros, e no nosso caso, permitir que um (o nosso) acesse o banco de dados que está no outro.   No nosso exemplo, vamos usar a API denominada VIACEP, que é uma fonte de dados pública com os CEPs do Brasil e seus respectivos endereços completos.   Como usar a API Viacep no Power Query Antes de chamar a API no Power Query, vá no seu navegador de preferência, e digite https://viacep.com.br/ws/89010904/json/ e veja que ele vai retornar algo assim: Isso é um arquivo JSON, mas que pra não complicar, vamos chamar de texto resposta da API.   Agora no Power Query, selecione a opção “Nova Fonte”, escolha “Outras Fontes”, e em seguida da WEB. Como mostro a seguir: Na janela de diálogo, insira a URL da API (aquela que destaquei acima), e clique em “OK”. O Power Query irá baixar os dados do endereço completo correspondente ao CEP especificado, e escrever em uma tabela. Agora você pode trabalhar com eles da mesma forma que trabalharia com qualquer outra tabela no Power Query. Isso inclui aplicar filtros, agrupar dados, criar colunas calculadas e assim por diante. Além disso, você pode escolher carregar a tabela para o Excel ou usá-la como fonte de dados para criar visualizações no Power BI. Como criar uma função personalizada para automatizar a busca de dados  Uma vez que você já sabe como importar e trabalhar com dados de endereço completo usando o Power Query e a API Viacep, é possível automatizar esse processo criando uma função personalizada. Dessa forma, você pode buscar os dados de endereço completo de vários CEPs de uma só vez, sem precisar repetir manualmente os passos descritos anteriormente. Para criar uma função personalizada, basta seguir os passos abaixo: 1 – Abra o Power Query e selecione a opção “Novo” e “Função personalizada”. 1.1 – Insira o seguinte script:       (cep)=>     let         endereco = “https://viacep.com.br/ws/” & cep & “/json”,         dados_web = Json.Document(Web.Contents(endereco)),         rua = dados_web[logradouro]     in         rua          2 – Dê um nome para a função, por exemplo, “BuscarEndereco” 3 – Salve a função   Agora, você pode usar essa função personalizada para buscar os dados de endereço completo de vários CEP EXPLICAÇÃO EM VIDEO   Topa ver como fiz isso para buscar os dados de CEPS de uma tabela que estava no Excel?   Você pode conferir a aula em vídeo no player abaixo, e em menos de 5 minutos te explico tudinho.   https://youtu.be/G8ZVSNOw8O0 CONCLUSÃO   Com o Power Query e a API Viacep, é possível capturar o endereço completo de um CEP de maneira rápida e eficiente. Isso permite ter uma visão mais precisa dos dados de endereço, facilitando a realização de análises geográficas e mapeamentos.  Se você está vendo este POST e ainda não se inscreveu em meus TREINAMENTOS GRATUITOS corra e inscreva-se! Eles totalizam mais de 20 horas de conteúdo, onde você vai aprender: Power Query em 5 cases práticos, Lógica de Programação com Python e Webcraping (da captura de dados com Python ao dashboard com Power BI, passando pela carga no banco de dados SQL) Receber Material Você vai receber Mais de 20 horas de conteúdo Receba esse material gratuito, clique abaixo e se inscreva. Receber Material Quem é Meu nome é Joviano Silveira, sou contador há 10 anos e com mais de 15 anos de experiência, pós-graduado em finanças e controladoria e atualmente estou como Controller na Wanke SA. Estou atuando como professor de cursos de Excel, Power Query, Power BI e também Cientista de Dados amante de Python. Após anos de trabalho nas áreas de auditoria, consultoria, controles internos e controladoria, implemento meu conhecimento em maximizar o uso ferramentas de análise de dados para gerar otimizações e melhores controles nas organizações, aumentando assim seu resultado, com menor custo possível. Em 2022 fui agraciado pela Microsoft com o título de MVP (Most Valuable Professional) na categoria Data Platform pelas contribuições realizadas para a comunidade brasileira de dados. Expertise reconhecida no trabalho com as ferramentas de BI Microsoft

Aula 01 de 05 ECONOMIZE HORAS VALIOSAS DE TRABALHOCOM O POWER QUERY Se você trabalha diariamente com planilhas Excel e lidar com dados é parte fundamental da sua rotina, então você precisa conhecer o Power Query.  Ele é uma ferramenta embutida no Excel desde 2010 que permite limpar, transformar e carregar dados para planilhas de maneira automatizada e eficiente.  Neste artigo, vamos mostrar um exemplo prático de como o Power Query pode ser aplicado no dia a dia e como ele pode ajudar a economizar horas de trabalho e resolver dores comuns com dados. Como Power Query pode ajudar a limpar e transformar dados   Imagine que você é responsável por analisar vendas de uma loja e precisa importar dados de diferentes planilhas Excel, CSV, PDF´s e até mesmo de um banco de dados.  Sem o Power Query, você precisaria abrir cada arquivo, limpar e transformar os dados manualmente antes de poder analisá-los. Mas Com o Power Query, você pode importar todos os dados de uma só vez e aplicar transformações automatizadas para limpar e transformar os dados de acordo com suas necessidades.  Você pode fazer diversas transformações, como remover colunas desnecessárias, criar colunas personalizadas, filtrar dados por data ou categoria, e até mesmo unir dados de diferentes fontes em uma única tabela.  E o melhor vem agora: Quando precisar “limpar” outro arquivo, basta colocar na pasta junto aos demais, e o Power Query aplicará as mesmas regras de limpeza. Tipo uma Macro lá do VBA, só que tudo ao toque do mouse. Pense só na economia de horas de trabalho e garantia que seus dados estejam limpos e precisos antes de começar a analisá-los. E com essa economia, você pode aplicar o tempo para se concentrar em tarefas mais importantes, como a análise dos dados e tomada de decisão. Como Power Query pode resolver dores comuns com dados Outra vantagem de usar Power Query é que ele pode ajudar a resolver dores comuns com dados, como dados faltantes, duplicados, formatação inconsistente e erros de digitação.  Power Query possui uma série de funções prontas para lidar com esses problemas, como a capacidade de eliminar duplicatas, agrupar, ordenar, substituir valores e padronizar formatos de data. Isso significa que você pode confiar que seus dados estarão limpos e precisos, o que é essencial para qualquer análise de dados.  Por exemplo, imagine que seus dados de vendas incluem valores em diferentes moedas, mas você precisa trabalhar com um único padrão. Com o Power Query, você pode aplicar uma transformação para converter todas as moedas para o padrão desejado, sem precisar fazer isso manualmente em cada célula. Que tal ver o Power Query em ação?   Imagina que você trabalha em uma empresa que você tenha um relatório em TXT como este apresentado a seguir: Ou talvez um exemplo um pouco mais complicado, envolvendo dados sintéticos e analíticos no mesmo relatório, e quebrando em grupos de informações, como esse tradicional relatório financeiro: Imagine que com alguns cliques, você será capaz de fazer uma limpeza nesses dados, estruturando as informações, e entregando uma tabela organizadinha como essa aqui: Imagine o tempo e esforço que seriam necessários para converter dados usando a ferramenta “texto para colunas” manualmente.  E pior ainda, imagine ter que repetir esse processo todo mês quando novos dados forem disponibilizados.  Com o Power Query, esses problemas são coisas do passado. Ao criar tratamentos de dados com esse recurso, você está criando regras automatizadas, que podem ser aplicadas facilmente a novos dados simplesmente atualizando a fonte de dados. Pare de desperdiçar seu tempo e comece a usar o Power Query para uma gestão de dados mais eficiente. Conclusão   Power Query é uma ferramenta incrivelmente poderosa que pode revolucionar a forma como você trabalha com planilhas Excel e lidar com dados.  Ele permite limpar, transformar e carregar dados de maneira automatizada e eficiente, economizando horas de trabalho e resolvendo dores comuns com dados.  Se você deseja aproveitar todo o potencial do Power Query, recomendamos inscrever-se no nosso TREINAMENTO GRATUITO para aprender mais sobre essa ferramenta incrível e começar a usá-la no seu dia a dia. Receber Material Você vai receber Mais de 20 horas de conteúdo Receba esse material gratuito, clique abaixo e se inscreva. Receber Material Quem é Meu nome é Joviano Silveira, sou contador há 10 anos e com mais de 15 anos de experiência, pós-graduado em finanças e controladoria e atualmente estou como Controller na Wanke SA. Estou atuando como professor de cursos de Excel, Power Query, Power BI e também Cientista de Dados amante de Python. Após anos de trabalho nas áreas de auditoria, consultoria, controles internos e controladoria, implemento meu conhecimento em maximizar o uso ferramentas de análise de dados para gerar otimizações e melhores controles nas organizações, aumentando assim seu resultado, com menor custo possível. Em 2022 fui agraciado pela Microsoft com o título de MVP (Most Valuable Professional) na categoria Data Platform pelas contribuições realizadas para a comunidade brasileira de dados. Expertise reconhecida no trabalho com as ferramentas de BI Microsoft