Aprenda Power BI da forma mais fácil e didática, partindo do absoluto zero

O primeiro passo é instalar o Power BI Desktop, que é gratuito. Você baixa direto no site da Microsoft ou pela Microsoft Store, instala como qualquer programa e abre. Não existe versão paga do Desktop: o programa onde você monta o relatório é o mesmo para todo mundo, do estudante ao analista de uma multinacional. Ele roda em Windows. Quem usa Mac costuma trabalhar com uma máquina virtual ou com o Windows em um computador da empresa.

A confusão mais comum de quem está começando é entre o Power BI Desktop e o Power BI Serviço. O Desktop é o programa instalado no seu computador, onde você importa os dados, trata, cria as medidas e desenha as páginas do relatório. O Serviço é o site, o app.powerbi.com, para onde você publica o arquivo depois de pronto. É no Serviço que outras pessoas abrem o relatório pelo navegador ou pelo celular, que você programa a atualização automática e que monta painéis com os visuais de vários relatórios. Publicar e compartilhar com colegas de trabalho exige a licença Pro, mas para aprender, montar e salvar o arquivo o Desktop sozinho basta.

O primeiro relatório pode ser feito com uma planilha simples de vendas. Em Página Inicial, clique em Obter Dados, escolha Pasta de Trabalho do Excel, selecione a tabela e clique em Carregar. A tabela aparece no painel Dados, à direita. Arraste um campo numérico, como Valor, para a tela: o Power BI cria um visual sozinho. Arraste um campo de texto, como Produto, para o mesmo visual e o número se quebra por produto.

Daí em diante é repetir com intenção. Troque o tipo de visual na barra de visualizações, adicione um cartão com o total, coloque uma segmentação de dados por mês e clique nela para ver todos os visuais reagirem juntos. Em uma tarde você já tem um relatório que funciona, e é sobre essa base que entram Power Query, modelagem e DAX.

Quem acha que Power BI é fazer gráfico bonito descobre cedo que a maior parte do tempo vai para o Power Query. Ele é o editor onde os dados chegam antes de virar visual. Você abre em Página Inicial, Transformar Dados. A tela mostra as consultas à esquerda, a prévia da tabela no centro e, à direita, a lista de Etapas Aplicadas, que grava tudo o que você fez, na ordem, e repete sozinha na próxima atualização.

A importação aceita quase tudo: Excel, CSV, TXT, pasta inteira com vários arquivos, banco SQL Server, SharePoint, páginas da internet e PDF. Ao importar uma pasta, o Power Query empilha os arquivos e você trata os doze meses de uma vez, em vez de copiar e colar doze abas.

A primeira coisa a conferir é o tipo de dado, o ícone pequeno no cabeçalho de cada coluna. Data com ícone de texto não entra em cálculo de tempo. Valor com vírgula lido como texto quebra a soma. Clique no ícone, escolha o tipo certo e, quando o Brasil for a origem dos dados, use Usando a Localidade para o Power Query entender ponto e vírgula do jeito nosso.

Depois vem a transformação: remover linhas em branco, promover a primeira linha a cabeçalho, dividir uma coluna por delimitador, substituir valores, remover duplicatas, preencher para baixo as células vazias de uma hierarquia e criar uma coluna condicional em vez de escrever fórmula. Para juntar tabelas existem dois caminhos: Mesclar Consultas, que traz colunas de outra tabela pela chave em comum, como um PROCV, e Acrescentar Consultas, que empilha tabelas com as mesmas colunas.

Tratar antes de visualizar não é capricho. Modelo construído sobre dado sujo gera relacionamento errado, medida errada e retrabalho toda semana. Tratado no Power Query, o problema se resolve uma vez e a atualização faz o resto.

Modelagem é decidir como as tabelas conversam entre si. O modelo que funciona na prática separa dois tipos de tabela. A tabela fato guarda os acontecimentos, com muitas linhas e valores para somar: vendas, notas fiscais, lançamentos, atendimentos. Cada linha é um evento, com data, código do produto, código do cliente e valor. A tabela dimensão guarda o cadastro, com poucas linhas e texto para filtrar: produtos, clientes, vendedores, calendário.

A regra é simples: números ficam na fato, descrições ficam nas dimensões. Uma dimensão nunca repete a chave, ela tem uma linha por produto, uma por cliente. A tabela calendário merece atenção porque quase todo relatório filtra por tempo. Crie uma tabela de datas contínua, sem faltar dia, com colunas de ano, mês, número do mês e trimestre, e relacione com a data da fato.

Os relacionamentos ficam na Exibição de Modelo, o terceiro ícone da barra lateral esquerda. Você arrasta a chave de uma tabela sobre a chave da outra e a linha aparece. A cardinalidade normal é muitos para um: muitas linhas na fato para uma linha na dimensão. O número 1 fica do lado da dimensão e o asterisco do lado da fato. A direção do filtro acompanha: a dimensão filtra a fato, e não o contrário. A seta na linha mostra o sentido.

Os erros comuns são poucos e sempre os mesmos. Relacionar duas tabelas fato direto, em vez de ligar as duas a uma dimensão comum. Deixar o filtro cruzado em Ambos sem necessidade, o que cria ambiguidade e resultados estranhos. Ter chave repetida na dimensão, o que impede o relacionamento de muitos para um. Usar a data da própria fato para filtrar em vez da tabela calendário. E criar relacionamento entre colunas de tipos diferentes, texto de um lado e número de outro.

Modelo limpo economiza DAX. Boa parte das medidas complicadas que as pessoas escrevem existe só para contornar um relacionamento mal feito.

DAX é a linguagem de cálculo do Power BI. Quem vem do Excel reconhece os nomes, SUM, AVERAGE, IF, mas a lógica é diferente: no Excel a fórmula olha células, no DAX ela olha colunas inteiras dentro de um contexto.

A primeira decisão é entre medida e coluna calculada. A coluna calculada é criada linha a linha, fica gravada na tabela, ocupa memória e serve quando você precisa do valor para filtrar, agrupar ou colocar em um eixo, como classificar cada venda em Alto ou Baixo. A medida não fica gravada, é calculada na hora, de acordo com o que está filtrado no visual, e serve para todo número que aparece em cartão, gráfico ou matriz. A regra prática: se o resultado é um número que muda conforme o filtro, é medida. Comece com medidas simples: Total de Vendas igual a SUM da coluna Valor.

Contexto de filtro é a ideia central. Quando você coloca a medida Total de Vendas em um gráfico por região, cada barra calcula a mesma medida, mas só com as linhas daquela região. Ninguém escreveu isso na fórmula: o visual aplicou o filtro. Segmentações, eixos e linhas da matriz fazem a mesma coisa.

CALCULATE é a função que muda esse contexto. Ela recebe um cálculo e uma ou mais condições: CALCULATE com SUM de Valor e Produto igual a Camiseta devolve as vendas de camiseta mesmo dentro de um visual filtrado por outra coisa. É com CALCULATE que se monta comparativo de ano anterior, participação no total e meta.

As funções que resolvem a maior parte dos casos são poucas: SUM, AVERAGE, COUNTROWS e DISTINCTCOUNT para totalizar, CALCULATE para filtrar, FILTER para condições mais livres, DIVIDE para dividir sem erro de zero, IF e SWITCH para decidir, ALL para ignorar filtros e calcular percentual do total, e a família de tempo, DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR e TOTALYTD, sobre a tabela calendário. Domine essas e o resto é combinação.

A pergunta certa não é qual é melhor, e sim qual problema você tem. Os dois usam o mesmo Power Query e boa parte da lógica é compartilhada, então aprender um ajuda no outro.

Volume de dados é o primeiro critério. A planilha do Excel para em 1.048.576 linhas, e bem antes disso já fica lenta, com fórmulas de procura recalculando a cada clique. O Power BI trabalha com milhões de linhas comprimidas na memória e responde rápido, porque guarda os dados em colunas e calcula só o que o visual pede. Base de um ano de vendas com 2 milhões de lançamentos não cabe em planilha, cabe em Power BI.

Atualização automática é o segundo. No Excel, mesmo com Power Query, alguém precisa abrir o arquivo e clicar em Atualizar. No Power BI publicado no Serviço, você programa o horário e o relatório se atualiza sozinho, todo dia de manhã, buscando o arquivo na nuvem ou o banco de dados da empresa. Quem monta relatório semanal recupera horas com isso.

Compartilhamento é o terceiro. Planilha viaja por e-mail e se multiplica em versões: cada pessoa salva a sua, ninguém sabe qual é a certa. No Power BI existe um relatório só, em um link, e quem abre vê o número de agora, pelo navegador ou pelo aplicativo no celular. Dá para controlar quem enxerga o quê e acompanhar quem acessou.

A planilha continua melhor em vários casos, e insistir no Power BI atrapalha. Quando a pessoa precisa digitar dados, o Excel é o lugar: o Power BI lê, não recebe digitação. Quando o trabalho é simulação, com o usuário mudando premissas e vendo o resultado, o Excel ganha com Atingir Meta e Solver. Quando o arquivo é pequeno, pontual e vai ser usado uma vez, montar um modelo no Power BI é trabalho demais. E quando o destinatário quer receber a tabela para mexer, mandar em Excel é mais gentil.

Relatório bom começa por uma pergunta, não por um gráfico. Antes de abrir o Power BI, escreva em uma frase o que a pessoa que vai olhar precisa decidir: onde cortar custo, qual produto empurrar, qual vendedor está fora da meta. Cada visual da tela existe para responder parte dessa frase. O que não responde, sai.

A escolha do gráfico segue o tipo de comparação. Colunas para comparar categorias, como vendas por produto. Linha para evolução no tempo, porque a inclinação mostra tendência. Barras horizontais para ranking com nomes longos, já ordenado do maior para o menor. Cartão para o número único que ninguém pode perder, como faturamento do mês. Matriz quando a pessoa precisa ver os valores exatos. Mapa só quando a geografia muda a decisão. Pizza com no máximo três ou quatro fatias, e mesmo assim uma barra costuma comunicar melhor. Medidor e gráfico de rosca enfeitam mais do que informam.

Hierarquia visual é a ordem de leitura. Quem lê em português começa no canto superior esquerdo. Ali ficam o título da página e os números de resumo, em cartões. Logo abaixo, o visual principal, maior que os outros. Nas laterais e embaixo, os detalhes e os filtros, sempre no mesmo lugar em todas as páginas. Alinhe tudo em uma grade, deixe espaço em branco respirando entre os blocos e use no máximo dois tamanhos de fonte.

Cor com propósito quer dizer cor que significa alguma coisa. Escolha um cinza para a maioria dos elementos e reserve uma cor forte para o que importa, como o produto em destaque ou o mês fora da meta. Se a empresa tem cor de marca, use como acento. Verde e vermelho só para bom e ruim, e lembre que parte das pessoas não distingue os dois, então acrescente sinal de seta em texto ou rótulo.

Storytelling de dados é a sequência: comece pelo resultado, mostre onde ele se concentra, aponte o que mudou e termine com o ponto de ação. Coloque títulos que dizem a conclusão, como Vendas caem 12% no Sudeste, em vez de Vendas por Região.