Power BI e DAX: modelagem e criação de medidas

A descoberta de uma nova linguagem - Apresentação

Apresentando o instrutor e audiodescrevendo o cenário

Olá! Muito prazer. Meu nome é Henrique Frizzo, sou instrutor na Alura. Trabalho com Power BI, dados e automação há aproximadamente 10 anos. Sou certificado pela Microsoft como especialista em Power BI desde 2020 e já prestei consultoria para diversas multinacionais na área de dados e Power BI. Também formei mais de 5 mil pessoas estudantes em todo o Brasil.

Audiodescrição: Sou um homem de pele clara, com cabelo e barba escuros. Visto uma camiseta preta lisa. Ao fundo, há uma parede branca com luzes rosa e azul refletidas.

Definindo o público-alvo

Este curso é direcionado a profissionais que já conhecem o básico de Power BI: sabem realizar o ETL, possuem noções de modelagem e já escreveram uma ou outra medida e função utilizando DAX, mas ainda não compreendem bem o que são os contextos de linha e os contextos de filtro, ou sequer sabem exatamente o que é DAX.

Se você é uma pessoa usuária básica de Power BI, que já entende para que a ferramenta serve, como utilizá-la e, pelo menos, como criar alguns gráficos, fique por aqui: este curso é exatamente para você.

Explorando as funções e contextos de cálculo

Neste curso, vamos aprofundar como utilizar as funções DAX em contextos específicos. Vamos compreender as diferenças entre tipos de avaliação, como contexto de linha e contexto de filtro, entre outros.

Também vamos estudar a função CALCULATE, que é, de longe, a função mais importante no Power BI. Além disso, exploraremos outras funções relevantes, como SWITCH, COUNTROWS, funções de agregação em geral e cálculos de porcentagens, entre outros recursos. Nosso objetivo é construir uma base excelente para que você alcance um nível avançado em DAX.

Orientando sobre recursos de apoio e preparação

Este curso segue o padrão da Alura. A partir de agora, você tem acesso ao nosso fórum, ao nosso Discord, às nossas redes sociais e também à Luri, nossa inteligência artificial. Ela pode ajudar você a entender não apenas o que apresentamos durante as aulas, mas também a criar novos exercícios, resolver dúvidas e proporcionar um ambiente de aprendizagem totalmente imersivo.

Por fim, recomendamos que você se organize para aproveitar ao máximo: desligue o celular, desconecte-se das redes sociais, pegue seu café, chá ou água, coloque os fones de ouvido e concentre-se. A jornada que temos pela frente é incrível. Vamos começar?

A descoberta de uma nova linguagem - O que é DAX e por que ele é diferente do Excel

Contextualizando a importância do DAX no Power BI

Introdução

Costumamos dizer que afirmar que sabemos Power BI mas não dominamos DAX é como dirigir um supercarro em primeira marcha. Existe um motor potente, com grande capacidade disponível, mas não o aproveitamos. Isso ocorre quando dizemos que sabemos Power BI, mas terminamos usando medidas implícitas — isto é, clicar e arrastar — em vez de programar em DAX.

Antes de discutirmos esse linguagem, vamos apresentar todo o contexto no qual nos basearemos para construir um curso completo.

Apresentando o contexto do curso e objetivos

Contexto do curso

Trabalharemos com a Contoso Varejo do Brasil, uma rede de lojas fictícia que atua com venda de eletrônicos e possui filiais em cinco regiões do Brasil.

O protagonista deste estudo de caso é Lucas, analista de dados dessa empresa. Nós vamos auxiliá-lo a construir diversas funções DAX para que ele entregue um projeto de alto nível ao final. Lucas foi promovido recentemente e precisa entregar um dashboard de desempenho de vendas à direção comercial, para Ana Souza, diretora comercial, antes da reunião trimestral.

Temos, portanto, um objetivo específico: construir um dashboard para a reunião trimestral. Todo o curso será baseado nesse objetivo, e utilizaremos funções DAX para chegar às respostas necessárias.

Definindo o que é DAX e seu escopo

O que é DAX?

DAX é a abreviação, em inglês, de Data Analysis Expressions (Expressões de Análise de Dados). O DAX é um linguagem de programação presente no Power BI. Também existe o linguagem M que funciona no Power Query, mas nosso foco aqui será o DAX.

Esse linguagem está disponível tanto no Power BI quanto no Excel, no recurso Power Pivot. No entanto, essa integração com o Power Pivot será tratada em outro momento.

Explicando a sintaxe e o uso de funções

Sintaxe e funções

O DAX é um linguagem de programação orientado a funções. As funções são muito semelhantes às do Excel. Trabalhamos com o nome da função, seguido de parênteses, e, dentro deles, os argumentos.

Por exemplo:

• No Excel, usamos funções como PROCV e passamos argumentos como o valor buscado.
• No Power BI, uma função como CALCULATE recebe uma expressão como argumento, entre outros parâmetros.

Esclarecendo separadores e idioma das funções

Separadores de argumentos e idioma das funções

Um ponto importante no Power BI é que passamos os argumentos usando a vírgula (,) e não o ponto e vírgula (;), como é comum no Excel em muitas configurações.

Além disso, o idioma pode causar confusão. No Excel em português, estamos acostumados a funções com nomes traduzidos, como SOMA e PROCV. No DAX, os nomes das funções são, em geral, em inglês, como CALCULATE.

Nas funções DAX, não temos nomes em português. As funções DAX não foram traduzidas e provavelmente não serão. Portanto, as funções DAX estão em inglês. Não há motivo para preocupação: os nomes são simples e não vão confundir. Não é por não saber inglês que alguém deixará de acompanhar este curso. Sempre que possível, traremos uma analogia, o nome dessa função em português, para facilitar a compreensão.

Diferenciando locais de inserção e tipos de resultados

No Excel, onde inserimos nossas funções? Inserimos dentro de células. Por exemplo, na célula B17, digitamos o sinal de igual (=), o nome da função SOMA, abrimos parênteses (), colocamos os valores, fechamos os parênteses () e pressionamos a tecla Enter.

No Power BI, não trabalhamos com células. Exatamente: não há células no Power BI. Mas, então, onde colocamos essas funções? Colocamos em medidas, colunas e tabelas calculadas. Pode parecer confuso no início, e é justamente por isso que estamos aqui: vamos explicar com precisão o que são esses elementos a seguir.

No Excel, como mencionamos, começamos com o sinal de igual (=), o nome da função e seguimos adiante. No Power BI, ao iniciarmos a construção de funções DAX abrindo a barra de fórmulas, começamos pelo nome da tabela, medida ou coluna que estamos criando. Só depois colocamos o sinal de igual (=) e, em seguida, o nome da função. Esse fluxo é simples de entender com a prática.

As funções DAX podem gerar dois tipos de resultados: valores escalares ou tabelas. No Excel, estamos acostumados a escrever uma função, fechar os parênteses () e pressionar Enter para obter um número, uma palavra ou uma data — isso é um valor escalar. No Power BI, além de funções que retornam valores escalares (números, textos, datas), também temos funções capazes de retornar tabelas. Ou seja, teremos a capacidade de escrever uma função, pressionar Enter e obter uma tabela completa como resultado.

Sabemos que, recentemente, o Excel introduziu matrizes dinâmicas, que também permitem criar tabelas a partir de funções. No entanto, vamos ignorar esse recurso por enquanto para focar no contexto do Power BI.

Cada função tem um contexto específico de uso — onde, quando e por que aplicá-la —, e é fundamental compreender desde já que as funções DAX podem gerar valores escalares e também tabelas.

A descoberta de uma nova linguagem - Medidas vs. colunas calculadas — qual usar em cada situação

Introduzindo colunas calculadas e medidas

Em algumas ocasiões dissemos que podemos inserir nossas funções de DAX em dois lugares diferentes: colunas calculadas e medidas.

Na prática, o que isso significa? Vamos explicar primeiro a coluna calculada, pois possivelmente você já a utiliza no dia a dia sem perceber.

Exemplificando colunas calculadas no Excel

Imaginemos a seguinte situação no Excel. Temos duas colunas: quantidade e preço unitário. Desejamos calcular o total dessa venda, isto é, a quantidade vendida multiplicada pelo preço unitário. No Excel, é comum inserir uma nova coluna ao final, nomeá-la como "Total", escrever a fórmula multiplicando a quantidade pelo preço unitário, pressionar "Enter" e obter o resultado. Isso é o que chamamos de coluna calculada.

Uma coluna calculada é uma coluna inserida dentro da tabela, isto é, na sua fonte de dados, a partir de um cálculo. Há diversos tipos de cálculos possíveis: operações matemáticas básicas (multiplicação, divisão, soma e subtração) e também concatenações. Por exemplo, se quisermos unir uma coluna de nome e outra de sobrenome para formar uma terceira coluna com o nome completo, essa terceira coluna também é considerada uma coluna calculada.

Portanto, interpretamos assim: a coluna calculada é uma coluna que vamos inserir dentro do nosso modelo a partir de um cálculo — por isso o nome coluna calculada.

Alertando sobre desempenho e preparando a base teórica

Um ponto importante: devemos evitar o uso excessivo de colunas calculadas. Quanto maior a tabela e quanto mais colunas ela tiver, mais lenta será a leitura dos dados pelo Power BI, incluindo o processamento dos valores e das fórmulas utilizadas. Consequentemente, quanto mais colunas calculadas criarmos, mais lento ficará o arquivo e também o modelo.

Por isso, existem diversas funções específicas dentro do Power BI que utilizamos para obter os resultados sem a necessidade de colunas calculadas.

Sabemos que, neste momento, sem necessariamente ver o que estamos fazendo, pode ser um pouco complexo de entender. No entanto, queremos fornecer toda a base teórica para que, quando entrarmos no Power BI, você já saiba, de forma geral, o que estamos fazendo, sem precisar alternar entre o Power BI e a apresentação.

Justificando o uso de colunas calculadas em eixos e filtros

Se devemos evitá-las, por que as colunas calculadas existem? Essa é uma pergunta importante. Elas existem basicamente por dois motivos que certamente vamos utilizar. O primeiro é quando precisamos criar um eixo específico dentro de um gráfico. Suponhamos o seguinte: você tem uma tabela — a tabela de calendário, por exemplo, que é muito comum — e precisa ter uma coluna de mês/ano, isto é, uma coluna que contenha mês e ano: Abril/24, Abril/25, Abril/26, etc. Essa coluna não existe nativamente na sua base de dados ou mesmo na sua tabela de calendário. O que fazemos? Criamos essa coluna concatenando o mês e o ano. Dessa forma, criamos uma coluna calculada que é muito importante, pois será utilizada dentro dos nossos gráficos, colocando essa coluna mês/ano no eixo X de um gráfico de colunas, por exemplo.

Também podemos utilizá-las, de forma inteligente, dentro de filtros — como em slicers (segmentações de dados) ou filtros com valores como "Português" e "Inglês" — que usamos para filtrar todo o relatório. Portanto, usar colunas calculadas única e exclusivamente para criar cálculos de totais, de multiplicação, etc., não é a melhor alternativa. Porém, quando precisamos criar uma coluna para usar em eixos de gráficos e em slicers (segmentações de dados), elas são nossas melhores opções.

Definindo medidas e destacando sua eficiência

Agora, o que são efetivamente as medidas? As medidas — ou measures (medidas), em inglês — são basicamente um espaço na memória do Power BI que vamos usar para armazenar nossos cálculos. Podemos entender uma medida como uma variável. Sabemos que não é exatamente uma variável; para quem vem de programação — se você é uma pessoa desenvolvedora que está acompanhando aqui, ou se já programa em outra linguagem — sabe que uma variável é um espaço na memória do código que armazena valores temporários que variam, daí o nome “variável”. No Power BI, usamos essa analogia com variáveis para facilitar o entendimento. Mas, se você não sabe o que é uma variável, tudo bem: entenda que uma medida é um espaço que vamos utilizar na memória do Power BI para armazenar nossas funções.

Essas funções podem retornar números, datas, textos, etc., e são muito mais eficientes em comparação com as colunas calculadas, porque só são computadas no momento em que as utilizamos dentro de um visual. Ou seja, o cálculo acontece no instante em que a medida é usada em um visual.

Essa é a parte mais interessante e a razão pela qual vamos insistir tanto na criação de medidas a partir de agora: elas são muito mais eficientes e tornam o relatório muito mais profissional.

Sobre o curso Power BI e DAX: modelagem e criação de medidas

O curso Power BI e DAX: modelagem e criação de medidas possui 119 minutos de vídeos, em um total de 63 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Análise de Dados em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• A descoberta de uma nova linguagem
• Contexto de linha — como o DAX lê sua tabela linha por linha
• Contexto de filtro — como os visuais controlam seus cálculos
• CALCULATE — a função mais poderosa do DAX
• Variáveis e boas práticas — escrevendo DAX profissional
• Projeto final — construindo o dashboard da Contoso do zero