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.
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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
