[Explained] Como a modelagem de dados é feita no Power BI

É novo no Power BI ou quer conhecê-lo melhor? Você deve começar com a modelagem de dados no Power BI e, em seguida, avançar pela mineração de dados e, por fim, extrair insights acionáveis ​​dos relatórios do Power BI.

A modelagem de dados está no centro de qualquer projeto de análise de dados. Ele fica abaixo das visualizações de dados e painéis reais que o público em geral vê.

Assim como qualquer outra ferramenta de análise de dados, Power BI também precisa de modelagem de dados no backend para integração de dados, transformação de dados, criação de relacionamentos entre várias tabelas do conjunto de dados de entrada, adição de cálculos e assim por diante.

Continue lendo para aprender tudo o que você precisa saber sobre modelagem de dados no Power BI, incluindo orientações passo a passo fáceis sobre como criar um modelo de dados do Power BI.

O que é modelagem de dados?

Na modelagem de dados, você cria uma representação simplificada de estruturas de dados, relacionamentos e atributos vinculando os blocos subjacentes de conjuntos de dados, como tabelas, linhas, colunas, etc.

Ajuda na organização e compreensão dos dados para armazenamento, recuperação e análise eficientes. O modelo de dados de back-end auxilia no projeto de bancos de dados, software e sistemas.

A modelagem de dados envolve identificar entidades, definir suas propriedades e mostrar como elas se conectam entre si para gerar padrões e insights acionáveis. É crucial para a análise de dados, garantindo a precisão dos dados e apoiando os processos de tomada de decisão.

Quão essencial é para análise de dados no Power BI

A modelagem de dados desempenha um papel fundamental em ferramentas de análise de dados como Power BI. Esta ferramenta de business intelligence depende de modelos de dados bem estruturados para criar visualizações e insights significativos.

Ao usar princípios de modelagem de dados, você pode conectar, transformar e visualizar dados de diversas fontes com eficiência em um grande conjunto de dados. A modelagem de dados no Power BI também ajuda a garantir que os dados apresentados nessas ferramentas analíticas sejam precisos e relevantes

Por último, facilita a tomada de decisões informadas e liberta todo o potencial dos insights baseados em dados. Em essência, ele também atua como base sobre a qual ferramentas poderosas de análise de dados, como o Power BI, podem fornecer inteligência de negócios valiosa.

Tipos de modelagem de dados

#1. Modelagem de Dados Conceituais

Ele se concentra no panorama geral dos dados. Portanto, a modelagem conceitual representa dados de alto nível sem considerar estruturas específicas de banco de dados ou detalhes técnicos. Este conceito ajuda a alinhar os dados com os objetivos organizacionais e ajuda as partes interessadas a compreender o propósito e o significado dos dados.

#2. Modelagem Física de Dados

Quando você modela seu conjunto de dados com base no aspecto de implementação técnica para armazenamento e recuperação, isso é modelagem física de dados. Ele especifica as estruturas de armazenamento de dados, como tabelas, índices e restrições, que podem ser usadas em um sistema de banco de dados.

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#3. Modelagem Lógica de Dados

A modelagem lógica de dados preenche a lacuna entre a modelagem conceitual e física. Essa modelagem serve como um modelo para o design do banco de dados e facilita a comunicação entre as partes interessadas do negócio e as equipes técnicas, ao mesmo tempo que mantém a integridade e a consistência dos dados.

Técnicas de modelagem de dados no Power BI

#1. Esquema Estrela

O Star Schema é uma técnica de modelagem de dados altamente utilizada no Power BI. Nesta abordagem, existe uma Tabela de Fatos central que contém as principais métricas e medidas, cercada por Tabelas de Dimensões que fornecem contexto aos dados. É chamada de “estrela” porque a Tabela de Fatos está no centro, conectada às Tabelas de Dimensões como as pontas de uma estrela.

#2. Cardinalidade

A cardinalidade define o relacionamento entre tabelas no Power BI. Ele especifica quantos valores exclusivos em uma tabela correspondem aos valores de outra. As opções de cardinalidade incluem Um para Um, Um para Muitos e Muitos para Um. Escolher a cardinalidade certa é crucial para uma modelagem de dados precisa.

#3. Direção cruzada do filtro

A maneira como um filtro aplicado aos dados em uma tabela vinculada afetará os dados da outra tabela é conhecida como direção do filtro cruzado. Existem dois tipos de direção de filtro cruzado e são os seguintes:

Solteiro

A direção de filtro cruzado único é uma opção de relacionamento em que os filtros podem fluir em apenas uma direção, normalmente da Tabela de Dimensões para a Tabela de Fatos. Ele garante que a filtragem da Tabela de Dimensões afete a Tabela de Fatos, mas não o contrário.

Bidirecional

O filtro cruzado bidirecional permite que os filtros fluam em ambas as direções entre as tabelas de fatos e dimensões. Pode ser útil em alguns cenários, mas deve ser utilizado com cautela, pois pode levar a resultados inesperados se não for gerido adequadamente.

#4. Esquema de floco de neve

Crédito da imagem: Aprenda.Microsoft.Com

O esquema Snowflake é uma extensão do esquema Star, onde as tabelas de dimensões são ainda normalizadas em subdimensões. Isso cria um esquema mais estruturado, mas complexo. Embora possa reduzir a redundância de dados, pode exigir mais esforço para navegar no Power BI.

#5. Tabelas de pesquisa

Tabelas de pesquisa são tabelas de dimensões que contêm informações de referência, como detalhes de produtos ou dados geográficos. Eles são usados ​​para enriquecer os dados nas tabelas de fatos, fornecendo contexto adicional para análise.

#6. Tabelas de dados

Tabelas de dados são um termo às vezes usado de forma intercambiável com tabelas de fatos. Eles contêm os dados primários, incluindo medidas e chaves estrangeiras, e servem como base para a criação de relatórios e visualizações do Power BI.

Benefícios da modelagem de dados no Power BI

  • A modelagem de dados do Power BI permite vincular muitas tabelas de dados para que você possa obter dados dessas tabelas ao analisar todo o conjunto de dados, criar relatórios ou criar painéis.
  • Modelos de dados bem estruturados permitem visualizações atraentes e significativas no Power BI.
  • O público em geral pode interagir facilmente com o lado visual dos dados quando existe um modelo de dados subjacente.
  • Os modelos de dados otimizados do Power BI ajudam você a consultar dados com mais rapidez em um grande banco de dados contendo milhões de linhas.
  • Você pode realizar um detalhamento detalhado de um grande conjunto de dados analisando todas as suas tabelas quando houver um modelo de dados estruturado no back-end.
  • Além disso, você pode vincular facilmente um modelo de dados a outro ou consultar um modelo de dados em um relatório diferente para vincular conjuntos de dados para extração de insights de alto nível.
  • Você pode controlar e proteger partes confidenciais dos dados e manter aberta a parte pública dos dados criando modelos de dados do Power BI e protegendo-os com acesso baseado em função.
  • Se você trabalha em um conjunto de dados que continua crescendo em tempo real, coletando dados de PDVs, aplicativos e mercados de varejo, você deve primeiro criar um modelo de dados antes de analisar todo o conjunto de dados à medida que ele cresce a cada dia.
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    Como fazer modelagem de dados no Power BI

    Criar um modelo de dados no Power BI é muito simples. Aqui estão as etapas que você deve seguir:

    Importe seu conjunto de dados para o Power BI

    Primeiro, você deve importar seus conjuntos de dados para o Power BI. Você pode importar quantos conjuntos de dados desejar ou importar um conjunto de dados que contenha muitos objetos de dados, como tabelas, colunas, linhas, etc.

    O Power BI analisará automaticamente o conjunto de dados ou objetos de dados importados e criará um modelo de dados primário com base nos nomes dos cabeçalhos de coluna ou de tabela.

    Para importar conjuntos de dados, siga estas etapas:

    • Abra o aplicativo de desktop do Power BI.
    • Ele deve mostrar o espaço de trabalho do Power BI junto com uma tela inicial.
    • Clique em Obter dados.
    • Na caixa de diálogo Obter Dados, você pode escolher qual categoria de dados deseja importar no painel de navegação esquerdo e fontes ou tipos de dados no painel de navegação direito.
    • A seleção de tipo de fonte de dados padrão é Tudo.
    • Como meu conjunto de dados está em uma pasta de trabalho do Excel, selecionarei a opção Pasta de trabalho do Excel à direita e clicarei em Conectar.

    • Na caixa de diálogo Abrir, navegue até o arquivo Excel que deseja importar no PC e clique duas vezes no arquivo para importá-lo para o Power BI.

    • Agora você deve estar na caixa de diálogo Navegador.
    • Lá, marque os objetos de dados que deseja importar para o relatório do Power BI.
    • Clique em Carregar para concluir o processo de importação de dados no Power BI.

    Crie um modelo de dados do Power BI

    Quando você clica no botão Carregar no Navigator, o Power BI começa a analisar o conjunto de dados, criando modelos de objetos de dados, criando modelos de dados e, finalmente, leva você para a guia Visualização de relatório.

    Se você clicar no menu Visualização de tabela no painel esquerdo, deverá obter as visualizações tabulares de todos os objetos de dados que acabou de importar para o Power BI.

    O Power BI não salvará seu trabalho automaticamente. Portanto, você precisa clicar em Arquivo no menu da faixa de opções e clicar em Salvar no painel esquerdo para salvar o arquivo em um local do seu PC.

    Agora, nos aprofundamos no processo de modelagem de dados no Power BI. Siga esses passos:

    • Clique na guia Exibição do modelo no painel esquerdo do espaço de trabalho do Power BI.
    • Agora você deve ver o modelo de dados padrão criado pelo Power BI.
    • No exemplo atual, é um esquema em estrela, pois há uma tabela de fatos no meio e a tabela de fatos é cercada pelas tabelas de dimensões.

    • Agora, o Power BI nem sempre pode criar com precisão as conexões de modelo de dados necessárias.
    • No exemplo atual, não foi possível conectar a tabela de fatos à dimensão Table24, embora existam cabeçalhos de colunas semelhantes Geography e Geo.
    • Não foi possível porque os cabeçalhos das colunas não correspondem como estão.
    • Dois conectam a Tabela24 com os Dados Principais da tabela de fatos, basta arrastar o objeto Geo da Tabela24 no elemento Geografia da tabela de fatos no centro.
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    É isso! Você criou com êxito um modelo de dados no Power BI. Encontre abaixo o significado de vários objetos nas linhas de relacionamento:

    • Uma estrela na borda da tabela de fatos e o número 1 na borda da tabela de dimensões representam uma conexão um-para-muitos.
    • Uma seta na linha de conexão entre duas tabelas no Power BI indica a direção do filtro. Quando a borda afiada da seta estiver voltada para a tabela de fatos, qualquer filtro aplicado à tabela de dimensões afetará a tabela de fatos.

    • Quando existem duas setas, o filtro impacta a tabela de ambos os lados, que são as tabelas de fatos e dimensões.

    Visualize seus dados

    Veja como agora você pode visualizar seu conjunto de dados para extrair insights acionáveis:

    • Clique na guia Visualização de relatório.
    • Escolha qualquer gráfico na seção Visualizações à direita.

    • Selecionei um gráfico de colunas empilhadas.
    • Expanda os conjuntos de dados na extremidade direita do espaço de trabalho do Power BI.

    • Arraste e solte itens nos campos do eixo X e do eixo Y no editor de gráfico.
    • O Power BI criará automaticamente o gráfico para você.

    Casos de uso de modelagem de dados no Power BI

    Crie relatórios holísticos

    Para criar um relatório ou painel multidimensional em Power BI, você deverá usar a funcionalidade do modelo de dados do Power BI. Os dados em uma tabela podem não fazer sentido suficiente. No entanto, ao trazer dados de diferentes conjuntos de dados e objetos, você pode visualizar os dados em um sentido melhor.

    Integrar dados

    Suponha que haja muitos conjuntos de dados ou tabelas de dados na pasta de trabalho do Excel ou no banco de dados SQL de origem. Em vez de criar relatórios diferentes do Power BI, você pode conectar todos eles em um esquema estrela ou floco de neve e visualizá-los como um todo. Você pode contar histórias de dados melhor unificando todos os objetos de dados.

    Limpeza e transformação de dados

    Só fica claro se você precisa limpar e transformar um conjunto de dados brutos ao tentar criar modelos de dados do Power BI.

    Por exemplo, se a ferramenta não conseguir vincular colunas ou tabelas de dados relacionadas no modelo de dados, poderá haver uma incompatibilidade nos cabeçalhos das colunas. Então, você sabe o que consertar.

    Outro exemplo poderia ser mais de um elemento nas tabelas. Suponha que haja apenas 4 regiões geográficas no conjunto de dados, nomeadamente EUA, CA, Reino Unido e DE. Mas o modelo de dados mostra um extra, que está em branco. Isso ocorre porque alguns dos nomes geográficos contêm espaços desnecessários e, portanto, o Power BI os classifica em um novo elemento geográfico.

    Controlar a visibilidade dos dados

    Você pode restringir quem pode visualizar o quê em seu relatório ou painel do Power BI usando a guia Exibição do modelo. Ao clicar no ícone de olho em cada cartão de dados no espaço de trabalho do modelo de dados do Power BI, você pode ocultar ou exibir a tabela.

    Se houver mais de uma coluna no cartão de dados, você também poderá personalizar a visibilidade dessas colunas.

    Manipular tabelas de dados selecionadas

    Cada tabela de dados na interface do modelo de dados do Power BI vem com Mais opções ou um ícone de três pontos. Lá, você pode descobrir as seguintes atividades que podem ser executadas na tabela de dados selecionada:

    • Nova medida ou coluna
    • Atualizar dados
    • Gerenciar relacionamentos
    • Atualização incremental
    • Gerenciar agregações
    • E muitos mais

    Conclusão

    Então, isso é tudo sobre criar um Power BI modelo de dados para visualizar conjuntos de dados grandes e distribuídos em um relatório ou painel lógico.

    Até agora, você aprendeu sobre as diferentes técnicas de modelagem de dados no Power BI. Além disso, você encontrou as etapas para criar um modelo de dados do Power BI do zero. Siga as etapas e crie seu próprio modelo de dados rapidamente.

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