Power BI: medidas implícitas e explícitas

Power BI: medidas implícitas e explícitas
Marcelo Cruz
Marcelo Cruz

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O Power BI é uma ferramenta amplamente adotada pelas organizações que buscam obter insights valiosos a partir de seus relatórios e dashboards. Ao realizar uma análise complexa, calcular métricas é parte fundamental para a tomada de decisões embasadas em dados.

Pelo fato do cálculo de métricas envolver a aplicação de muitas fórmulas, uma questão que pode surgir nesse processo é: como podemos realizar esse cálculo de uma forma que otimize o desempenho, facilite a manutenção e garanta a escalabilidade?

Vem junto comigo descobrir como criar métricas através das medidas implícitas e explícitas no Power BI.

Métricas de negócio

Vamos supor que você esteja trabalhando em um projeto de análise de dados de uma empresa de vendas, utilizando o Power BI. Durante a elaboração desse projeto, surge a necessidade de avaliar os dados coletados.

A obtenção de informações claras e objetivas sobre os dados é essencial para a tomada de decisões. Isso envolve o cálculo de métricas confiáveis, como o faturamento total, a média de produtos vendidos e o crescimento das receitas, por exemplo. Para isso, você precisa encontrar uma maneira de realizar o cálculo das métricas utilizando os dados disponíveis no seu projeto.

Um dos aspectos fundamentais para a elaboração das métricas é tornar esse processo eficaz, de fácil manutenção e que simplifique as análises, principalmente através do uso de medidas. Dessa forma, as informações extraídas podem ser estrategicamente aplicadas para impulsionar o crescimento do negócio.

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Utilizando medidas

Para resolver essa questão, utilizamos uma funcionalidade conhecida como medida. As medidas são valores únicos calculados que você define para extrair informações específicas de seus dados, como a média de um conjunto de valores, por exemplo.

Para realizar os cálculos das medidas, o Power BI oferece uma solução que combina fórmulas e expressões chamada DAX (Data Analysis Expressions). O DAX é uma linguagem poderosa integrada ao Power BI, muito semelhante às fórmulas do Excel, projetada para realizar cálculos e análises sobre os dados.

No caso do projeto de vendas, você tem a possibilidade de criar um campo no conjunto de dados chamado "Faturamento", que multiplicará a quantidade de vendas pelo valor unitário de cada venda. Para exemplificar, logo abaixo temos o código em DAX correspondente a esse campo calculado:

Faturamento = Vendas[Quantidade]*Vendas[Valor]

A partir desse campo, podemos criar diversas medidas, seja de forma implícita ou explícita.

Medidas implícitas e explícitas

As medidas implícitas são calculadas automaticamente com base nas características dos dados do seu projeto, ou seja, você não tem acesso à fórmula utilizada para realizar o cálculo. Por outro lado, as medidas explícitas são aquelas em que você define explicitamente a fórmula a ser usada para o cálculo.

Perceba as diferenças entre medidas implícitas e explícitas com os exemplos práticos a seguir.

Exemplo de medida implícita

O cálculo do “Faturamento Total” utiliza os dois tipos de medidas. Primeiramente, vamos utilizar a medida implícita. Para isso, você pode adicionar o campo de Faturamento criado anteriormente em um visual, como o de Cartão, por exemplo. Na imagem a seguir, podemos conferir a medida implícita criada:

Canvas do Power BI com visualizações e dados referentes ao caminho da “Soma de Faturamento” destacados com retângulo vermelho. À esquerda, um visual de cartão chamado "Soma de Faturamento". À direita, temos a aba de Visualizações, com seleção de tipo de visual e campo "Soma de Faturamento", o qual foi gerado a partir do campo de Faturamento da tabela Vendas, presente na aba de Dados.

Como você pode identificar, ao adicionar o campo “Faturamento” no visual de Cartão, o Power BI automaticamente realiza a soma, por isso o campo está nomeado como “Soma de Faturamento”. Caso você queira modificar o tipo de medida, basta clicar no botão à direita do nome do campo, representado por uma seta apontada para baixo. Um menu então aparecerá com as diversas opções de medidas:

Menu suspenso do botão de seta para baixo do campo "Soma de Faturamento". Opções de medidas implícitas disponíveis são destacadas com um retângulo vermelho, acessíveis através do menu.

Exemplo de medida explícita

Uma outra possibilidade é realizar o cálculo da mesma medida de forma explícita. Nesse caso, podemos utilizar uma fórmula DAX para realizar a soma do faturamento. Para isso, vamos utilizar uma função chamada SUM() com o campo ‘Faturamento’, da seguinte forma:

Canvas do Power BI com itens relacionados ao cálculo e exibição do valor do faturamento total, destacados com um retângulo vermelho. À esquerda, o campo de fórmula para cálculo do Faturamento total, seguido pelo visual de cartão com a mesma métrica. À direita, temos a aba de Visualizações, com seleção de tipo de visual e campo "Faturamento total", que veio da tabela Vendas, presente na aba de Dados.

Como você pode notar, o campo adicionado ao visual de Cartão não está mais sujeito a soma, pois trata-se de uma medida criada explicitamente, onde a soma é feita diretamente na fórmula DAX. Para confirmar isso, perceba que as opções de medidas não estão disponíveis para o campo de “Faturamento total” utilizado:

Captura de tela do menu suspenso do botão de seta apontada para baixo no lado direito do campo de “Faturamento total”. No menu suspenso, destacado por um retângulo vermelho, temos as opções disponíveis para o campo.

Conclusão

O Power BI desempenha um papel fundamental na obtenção de insights para as empresas. As métricas de negócio são essenciais para a tomada de decisões baseadas em dados, e realizar os diversos cálculos para obter esses valores de forma eficiente torna-se um desafio. Para isso, o Power BI nos oferece o poder de utilizar as medidas.

Podemos escolher entre medidas explícitas, onde você tem a possibilidade de controlar as fórmulas, e medidas implícitas, onde os cálculos são criados automaticamente. Assim, o Power BI nos permite traduzir dados complexos em insights poderosos, impulsionando decisões informadas e estratégias bem-sucedidas.

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Créditos

Marcelo Cruz
Marcelo Cruz

Sou estudante de Ciência da Computação na UNIR. Atualmente, sou Monitor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.

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