Primeiras aulas do curso
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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:
PROCV e passamos argumentos como o valor buscado.CALCULATE recebe uma expressão como argumento, entre outros parâmetros.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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 Business Intelligence & Visualização em Dados, ou leia nossos artigos de Dados.
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