Criar e Publicar o seu Primeiro Relatório em Power BI

Esta página mostra um passo a passo que ensina você a criar e publicar seu o primeiro relatório no Power BI. Não é necessário conhecimento prévio na ferramenta para seguir este guia.

Introdução

Imagine que a MLF venda produtos e você seja o gerente de vendas. Um sistema foi implantado na empresa há 2 anos, e desde então todas as vendas são registradas num banco de dados. O sistema possui uma funcionalidade de exportar, em formato de Excel, todos os registros das vendas:

Toda venda possui uma Data. Há alguns produtos disponíveis que estão divididos em três Categorias: Software, Eletrônicos e Áudio. Toda venda, além de obviamente ter um valor, possui também o nome do Cliente e Vendedor, e também Cidade e Estado de onde foi feita a venda. Além disso, existem 3 tipos de Canal de Venda: Loja, Online e Terceiros. As vendas com Status igual a Cancelado são inválidas e devem ser removidas da tabela antes de qualquer análise.

Você precisa ser capaz de responder, de forma ágil, perguntas como qual foi o vendedor que vendeu mais em um determinado mês, qual produto foi responsável por maior parte do faturamento, qual é a participação das vendas online na região sudeste, e muito mais. Além disso, é necessário refazer essa análise toda semana, já que todos os dias vendas são realizadas e a quantidade de linhas nessa tabela incrementa.

De fato, é possível responder todas essas perguntas usando os filtros do Excel, mas é uma tarefa tediosa e que está sujeita a erros humanos. Neste caso, o Power BI é a ferramenta ideal para você resolver seu problema e se tornar uma ferramenta a mais de trabalho.

Ao término deste tutorial, você terá construído um relatório com duas páginas com base nessa tabela de vendas. A primeira página mostra alguns gráficos e filtros, a imagem é autoexplicativa:

O segundo mostra um mapa, tabela e mais outros elementos:

Painéis no Power BI são dinâmicos e podem ser publicados num serviço online. Experimente clicar e filtrar os elementos deste painel já publicado, incorporado no site. Este será o produto final deste artigo:

Em primeiro lugar, você deve instalar o Power BI Desktop no seu computador. Caso ainda não tenha instalado, esta página mostra como fazer isso: Instalar o Power BI Desktop.

Agora, mãos à obra!

Importar Fonte de Dados

Abra o Power BI Desktop, e você terá um novo projeto em branco, sem nenhum visual ou modelo de dados.

A primeira coisa que devemos fazer antes de montar nosso relatório é importar uma fonte de dados. No nosso caso, será apenas uma tabela de um arquivo de Excel. Vá até o final da página em Download para baixar o arquivo que usaremos neste tutorial e extraia a pasta de trabalho em um diretório local do seu computador.

Há alguns problemas com nossa fonte de dados que precisamos tratar antes de carregá-la para nosso relatório, visto na figura a seguir.

O problema (1) é que temos duas informações misturadas numa mesma coluna, Cidade e Estado. Existem boas práticas em como uma tabela deve dispor dados, e uma delas é que não devemos misturar numa mesma célula dois ou mais dados de natureza diferentes, pois dessa forma, fica mais difícil fazer operações na coluna. Por exemplo, para filtrar somente o estado Minas Gerais , existe a complexidade que seus registros aparecem casados como Belo Horizonte/Minas Gerais, Juiz de Fora/Minas Gerais e assim por diante. Seria muito mais fácil para nossas ferramentas de busca (como o AutoFiltro do Excel) se as cidades estivessem numa coluna dedicada Cidade somente com esse dado, e o mesmo para estados em sua coluna Estado.

Outro problema é um requisito que enunciei anteriormente: temos que desconsiderar, ou seja, simplesmente eliminar toda linha cujo Status seja Cancelado (2), pois é um “lixo” que sai do sistema.

Você pode perfeitamente usar as ferramentas nativas do Excel para tratar essa planilha e adequá-la à sua forma ótima de consumo, mas isso resolveria seu problema apenas para esta semana, porque conforme enunciado, você como gerente de vendas da MLF terá que fazer esse tratamento de dados toda semana numa planilha gerada no dia por um sistema.

No nosso cenário, fazer essa correção pode até ser simples, mas em situações reais os tratamentos em planilhas requerem ações mais complexas e morosas e, como seres humanos, uma hora cometemos uma falha durante a execução dessa rotina seja por falta de atenção, cansaço ou erro na entrada de comandos.

O Power BI possui um ambiente poderoso só para lidar com essa fase de tratamento dos dados, que é o Power Query Editor. Nesse ambiente, usamos um conjunto de ferramentas ao qual simplificamos chamando apenas de Power Query, que tem a finalidade de nos fornecer recursos para tratarmos fontes de dados importadas.

Com ele, ao invés de tratarmos os dados diretamente, nós registramos, sequencialmente, quais transformações foram efetuadas em cima dos dados. No nosso caso, podemos configurar o Power Query para ele fazer executar as seguintes etapas nos nossos dados:

  • 1 – Separar a coluna Cidade/Estado em duas colunas.
  • 2 – Remover todas linhas cujo valor de Status seja igual a Cancelado.

Dessa forma, toda vez que alimentarmos o Power Query com um arquivo cuja estrutura de colunas for igual ao arquivo usado para criar essas etapas, ele será capaz de fazer essas ações na planilha automaticamente, mesmo que os dados nas linhas sejam diferentes!

No nosso caso, você pode entender estrutura de colunas como um conjunto de configurações que uma tabela possui, como o número de colunas, quais tipos de dados essas colunas contêm e qual é o texto de cada cabeçalho de coluna.

Vamos carregar essa planilha, do jeito que está mesmo com essas imperfeições, no Power Query. Clique na guia Página Inicial >> Obter Dados >> Excel:

Localize o arquivo Vendas.xlsx e clique em Abrir:

Neste arquivo de Excel, possuímos apenas uma planilha. Poderíamos possuir várias planilhas, tabelas e até nomes definidos. No nosso caso, selecione a planilha Vendas e depois clique em Editar.

Observe que a recomendação padrão do Power BI Desktop é para que você clique em Carregar para carregar essa fonte de dados automaticamente e já começá-la a usar. No entanto, pelo fato de haver imperfeições na nossa tabela que precisam de tratamento, será necessário que façamos algumas transformações nesses dados antes de carregarmos no Power BI Desktop.

O Power Query Editor

Se tudo deu certo até agora, uma nova janela abrirá, que é a do Power Query Editor:

No painel à esquerda (1) podemos ver todas as nossas Consultas, que são criadas ao conectarmos a uma fonte de dados ou até manualmente pelo usuário. No nosso caso, temos apenas a fonte de dados Vendas, oriunda de nossa ação de importar dados de uma planilha de Excel.

No painel à direita (2), o Power Query Editor mostra quais são as Etapas Aplicadas que são feitas na consulta selecionada. Se tivéssemos outra consulta, provavelmente as etapas aplicadas nela seriam diferentes dessas listadas. Observe que mesmo que não tenhamos feito nada no Power Query Editor, já temos 4 etapas aplicadas em nossa consulta.

Em (3) é mostrada como sua fonte de dados se encontra na etapa selecionada. Experimente selecionar cada uma das etapas e verá que, dependendo da etapa selecionada, essa visualização será diferente. Vale ressaltar que as etapas são aplicadas em sequência numa consulta, da primeira até a última da lista.

Em (4) temos a Faixa de Opções com vários comandos e guias. Repare a grande quantidade de comandos disponíveis para uso. Com isso, você consegue imaginar melhor o poder do Power Query. Ao aplicar um desses comandos numa consulta, normalmente uma nova etapa é criada.

Voltemos ao painel de Etapas Aplicadas. Por que já há 4 etapas criadas? O Power Query Editor gerou a etapa Fonte no momento em que você escolheu um arquivo de Excel. A etapa Navegação foi gerada quando você escolheu a planilha de Vendas. As outras duas etapas o Power Query Editor criou automaticamente como uma sugestão para te ajudar. Normalmente eu desabilito esse comportamento nas opções, já isso me atrapalha mais que ajuda, mas nesse caso ele ajudou. Ele automaticamente criou a etapa Cabeçalhos Promovidos que usou a primeira linha da fonte de dados para reconhecê-la como um cabeçalho e em Tipo Alterado ele acertadamente detectou o tipo de dados de cada uma das colunas de minha tabela.

Ao contrário do Excel, no Power Query é possível e desejável definir o tipo de dados das colunas de uma tabela. Você pode clicar no ícone logo à esquerda de um cabeçalho para ver os tipos de dados disponíveis para usar:

Ou seja, na etapa Tipo Alterado o Power Query lê os primeiros valores de cada uma das colunas e atribui um tipo de dados a ela de acordo com o que ele encontrou. No nosso caso, ele acertou todos os tipos de dados, mas seria possível corrigirmos manualmente os tipos de dados de algumas colunas caso desejássemos.

Aplicando Nossas Transformações

Voltando à nossa tabela, precisamos criar etapas adicionais para termos uma tabela pronta para nosso consumo no nosso relatório.

Dividir Colunas

Primeiro, vamos dividir a coluna Cidade/Estado em duas colunas. Para fazer isso, basta selecionar a coluna, clicar na guia Transformar >> Dividir Coluna >> Por Delimitador:

A janela abaixo aparecerá. O Power Query corretamente identificou que eu quero dividir a coluna pelo delimitador /, então basta clicar em OK:

Apenas com alguns cliques, fomos capaz de fazer essa separação, veja o resultado:

Só falta agora darmos um nome melhor aos cabeçalhos. Para fazer isso, basta dar dois cliques sobre o texto do cabeçalho, escrever o nome desejado e pressionar Enter:

O resultado final, após você renomear Cidade/Estado.1 para Cidade e Cidade/Estado.2 para Estado, será:

Filtrar Dados

Agora, precisamos remover as linhas que possuem o Status de Cancelado. Para fazer isso, basta selecionar a coluna Status e, na janela suspensa que aparecer (semelhante à do AutoFiltro do Excel), desmarque Cancelado e clique em OK:

Você perceberá que essas linhas serão removidas e restarão apenas valores null (isto é, em branco) na coluna Status:

Concluindo Transformações

Para efeito de curiosidade, veja que foram criadas etapas a mais em relação às quatro originais:

Se durante qualquer uma dessas etapas você cometeu algum erro, não se preocupe. Basta clicar no X mostrado na figura acima para remover uma etapa e tentar novamente.

O Power Query criou a etapa Tipo Alterado1 automaticamente para atribuir o tipo de dados de Texto às novas colunas resultantes da divisão da coluna Cidade/Estado.

E pronto, nossa tabela está pronta para ser utilizada em nosso relatório. Para carregar essa tabela no Power BI, fechar a janela do Power Query Editor e voltar à tela principal do Power BI, clique na guia Página Inicial >> botão Fechar e Aplicar:

Atualizar Fonte de Dados

Uma vez já criadas e configuradas todas nossas etapas de transformação na tabela da planilha, o processo de importação dos dados da planilha para nosso painel torna-se muito mais fácil. Enquanto a estrutura das colunas for a mesma (isto é, apenas linhas forem acrescentadas ou excluídas), basta você clicar no botão na guia Página Inicial >> Atualizar para que o Power Query irá fazer todas as transformações nesses dados automaticamente para você:

Agora, você pode se preocupar somente em construir seu relatório.

Criar e Construir Páginas

Não se preocupe tentando deixar a aparência do seu relatório exatamente igual à deste tutorial no que se refere à tamanhos e cores. O principal objetivo desta seção é mostrar todas as ferramentas disponíveis de formatação e layout. Com o tempo, você desenvolverá a habilidade e o tato para criar layouts cada vez mais atraentes.

É hora de montarmos as páginas do nosso relatório. Neste tutorial, construiremos duas páginas: uma chamada Análise de Vendas por Mês e outra Evolução Mensal. As páginas são representadas por abas na parte inferior esquerda da tela principal do Power BI Desktop. Você pode montar uma visão diferente em cada página que criar. Dê dois cliques numa página para alterar o nome ou clique no ícone de adição (destacado abaixo) para criar novas páginas:

É comum termos duas visões (páginas) de nossos dados. Uma que mostra vários detalhes de um mês (normalmente o corrente), e outra que mostra o histórico da evolução desses dados ao decorrer das meses, e é exatamente isso o que vamos fazer.

Primeiramente, vamos construir a página abaixo:

Cabeçalho

No nosso cabeçalho, vamos colocar um logotipo e uma descrição do que estamos querendo mostrar em nossa página. A imagem do logo da MLF pode ser baixada na seção de Download (não esqueça de extrair o arquivo de imagem, pois ele está dentro de um arquivo compactado). Para inserir uma imagem, vá na guia Página Inicial >> Imagem:

Uma janela surgirá para que você escolha o arquivo Logo MLF.png onde você extraiu para em seguida clicar em Abrir:

A figura será inserida na sua página em branco. Todo objeto inserido no Power BI Desktop tem um nome: visual (ou visualização). Eles podem ser de vários tipos, isto é, podem representar uma imagem, um texto, um gráfico, uma tabela e muito mais, mas por enquanto é importante saber que todos eles têm vários comportamentos e propriedades em comum. Clique sobre um visual para selecioná-lo, em seguida você poderá clicar em suas bordas a arrastar o mouse para redimensioná-lo. Além disso, você pode clicar sobre o visual e arrastá-lo para mover ele onde quiser dentro de sua página:

Agora vamos inserir um texto, que será o texto de do nosso cabeçalho. Vá na guia Página Inicial >> botão Caixa de Texto:

Com o visual de texto inserido, clique sobre ele para selecioná-lo. Então, no painel de Visualizações, habilite o fundo (1), escolha uma cor a seu gosto (2) e, pessoalmente, não gosto do fato do padrão de transparência de fundos no Power BI Desktop ser de 50%, então sempre coloco 0% (3).

Digite o texto Análise de Vendas por Mês MLF no visual e selecione todo o texto digitado (4). No menu dropdown de formatação de texto, coloque uma fonte grande, como 36 (5), mude a cor do corpo da fonte para branco (6) e alinhe o texto do visual de forma centralizada (7):

Inserir, Modificar e Formatar Visuais

Que tal agora inserirmos nosso primeiro gráfico para visualizar quais são os produtos mais vendidos? Para isso, primeiro desselecione a caixa de texto. Essa etapa é muito importante para criar novos visuais, porque se um visual estiver selecionado e for compatível com um visual que você clicar, o visual existente será alterado ao invés de um novo visual ser criado. Você pode desselecionar um visual facilmente pressionando a tecla Esc. Logo, crie o hábito saudável de pressionar antes a tecla Esc toda vez antes de criar um novo visual.

Então, pressione Esc e clique no visual (1) indicado na figura abaixo. Você verá que um novo visual em branco (caracterizado por sua aparência esmaecida) será inserido na página:

Nosso gráfico terá duas dimensões. No eixo X, vamos colocar o nome do Produto e no eixo Y, o Valor total das vendas. No Power BI Desktop, na maioria das vezes o eixo X estará como apenas Eixo e o eixo Y estará como Valor.

Selecione o visual de gráfico recém criado, caso ele esteja desselecionado. No painel de Campos, expanda a lista de campos da tabela Vendas. Clique e arraste o campo Produto para a área de Eixo mostrada na figura abaixo:

O resultado dessas ações resultará num gráfico como o mostrado abaixo:

Vamos mudar a formatação desse gráfico para ele ficar mais apresentável. Você pode usar a sua criatividade para alterar o aspecto do seu visual com várias ferramentas de formatação que podem ser acessadas clicando no visual e em seguida no ícone de rolo para pintura do painel de Visualizações. O nome desse painel de formatação é Formato:

Veja a lista das várias opções de formatação disponível. No nosso caso, vou habilitar um título clicando em Título, em seguida colocar uma fonte cor branca num fundo verde e tamanho 11:

Vou também mudar a cor das barras para um tom mais escuro em Cores dos dados:

Por fim, eu gostaria de ver os valores numéricos em cada coluna no gráfico. Para isso, vou habilitar os Rótulos de dados:

Fazendo alguns redimensionamentos dos visuais, veja que aos poucos nossa página toma forma:

Agora, desejo adicionar à direita do gráfico de colunas um visual Treemap. Você pode entender o treemap como uma espécie de gráfico de pizza em que áreas maiores representam valores maiores.

Não quero criar o treemap do zero, porque quero aproveitar a formatação de título do visual de colunas anterior. Então, basta selecionar o visual de colunas, pressionar Ctrl+C e depois Ctrl+V para colar uma cópia e, com a cópia selecionada, clicar no ícone que corresponde ao visual de treemap:

Você vai notar que o visual selecionado irá alterar para o visual de treemap e o melhor: já com a formatação de título igual ao do visual do gráfico de colunas.

O único problema é que agora tenho dois visuais diferentes que representam a mesma coisa, isto é Produto x Valor, causando uma redundância de disposição de informações para nossos usuários do relatório. No treemap, ao invés de mostrar valores pelo Produto, quero mostrar por Vendedor. Fazer isso é bastante simples: selecione o visual de treemap e clique na aba de Campos. Clique no ícone X para remover o Produto do visual:

Agora, basta clicar no campo Vendedor e, sem soltar o clique, arrastá-lo até a área Grupo e soltar o clique do mouse:

Por padrão, o treemap não mostra qual é o valor de cada ponto (isto é, de cada Vendedor) no visual, mas a gente pode habilitar isso manualmente em Rótulos de Dados. Aproveitei para aumentar a fonte para o tamanho 11 em Tamanho do Texto:

Após mover e fazer alguns redimensionamentos no visual, nossa página deverá estar assim:

Agora vamos criar um visual de pizza e colocar na parte inferior à direita. Para tal, vou selecionar o visual de treemap e fazer uma cópia, e então clicar sobre o visual de Pizza no painel de Visualizações. Feito isso, vou mover e redimensionar o visual de pizza a meu gosto.

Nesse visual, quero mostrar a participação das vendas por Canal de vendas da empresa, que pode ser Loja, Online e Terceiros. Para fazer isso, vou remover o campo que estava na área Legenda (que era o Vendedor) na aba de Campos e então clicar e arrastar o campo Canal até a área Legenda. O resultado final segue como mostrado abaixo:

Quero exibir a participação em percentual de cada um desses canais de vendas no gráfico de pizza, e não os valores absolutos de venda. Para fazer isso, com o visual selecionado, vá em Formato (que é o ícone de rolo para pintura), habilite a Legenda, ative o Rótulos de detalhe e em Estilo do rótulo, escolha Percentual do total:

Está tudo quase bom, exceto o excesso de casas decimais na representação decimal das fatias da pizza. Você deve transmitir uma mensagem leve ao seu usuário e não sobrecarregá-lo com números desnecessários:

Para limpar essa poluição visual, ainda na formatação Rótulos de detalhe, altere o % de casas decimais para o valor 0. Você perceberá que esse valor já está em 0. Não se preocupe, isso é um pequeno bug do Power BI Desktop: mude o valor para 1 e depois para 0 novamente que você verá que os valores do gráfico de pizza não mostrarão mais casas decimais:

Cartões

Um Cartão é um visual que destaca um valor no seu relatório. Normalmente, usam-se cartões para representar os valores mais importantes no seu relatório. No nosso caso, alguns dos valores mais importantes são a quantidade de vendas realizadas assim como o valor em reais do total das vendas.

Vamos criar nosso primeiro cartão do zero, isto é, sem ser através de uma cópia de outro visual. Para isso, pressione Esc para desselecionar qualquer visual que possa estar selecionado e clique no ícone abaixo para criar um novo visual de Cartão:

O visual será inserido na página, e estará em branco. Ainda com ele selecionado, arraste o campo Valor para a área de Campos:

O valor total de todas as vendas será mostrado no cartão:

Dá para melhorar o visual desse cartão. Vamos colocar uma cor de tela de fundo para contrastar com a cor de fundo da página para dar impressão que o cartão está flutuando na página. Além disso, vamos trocar o texto do cartão Valor, que é um termo bastante genérico, por Vendas (R$). Ainda sobre o valor exibido no cartão, quero mostrar o valor não abreviado: ao invés de 657 Mil, quero ver 657.234.

Para fazer a formatação de fundo, vá na aba de Formato, habilite a Tela de fundo, coloque uma cor levemente cinza e 0% de transparência:

Para exibir o valor de uma forma não abreviada, ainda em Formato, vá em Rótulos de dados >> Exibir unidades e escolha Nenhum:

Para renomear o rótulo da categoria, basta ir na aba Campos, clicar na seta do campo Valor e, no menu flutuante, em Renomear:

Digite Vendas (R$) e pressione Enter. Você verá seu cartão como mostrado abaixo:

Agora só falta mais um pequeno detalhe: números grandes ficam difíceis de ler quando não há separadores de milhares. No Brasil, separadores de milhares são representados por um ponto. Então, o número acima, ao invés de ser exibo como 656980, será exibido como 656.980 e num relance de olhos o usuário do seu painel conseguirá identificar, sem dificuldades, que a ordem de grandeza das vendas se encontra no patamar das centenas de milhares.

Para mostrar os separadores de milhares, selecione o campo Valor (1) e, com ele selecionado, vá na guia Modelagem (2) e clique no ícone da vírgula (3):

O ícone é um vírgula, e não um ponto, porque o Power BI Desktop original é na versão Inglês dos Estados Unidos. E lá, ao contrário do Brasil, o separador de milhar é vírgula.

Veja como se encontra, por enquanto, nossa página:

Assim como é muito importante saber o valor total de todas vendas, em Reais, é também importante saber quantas vendas foram realizadas, e vou usar um cartão para também representar esse valor.

Primeiro, vamos criar uma cópia do cartão já existente de Vendas (R$). Com essa cópia selecionada, basta irmos na aba Campos, clicar na seta do campo Vendas (R$) e, no menu flutuante, clicar em Contagem:

Ou seja: no Power BI Desktop, quando você usa uma coluna numérica num visual, ele automaticamente infere que você quer ver, na verdade, a soma total dessa coluna. Os passos mostrados na imagem acima servem apenas para usarmos um agrupamento dos valores da coluna que sejam diferentes de uma Soma. Veja que há vários tipos de agrupamentos disponíveis para usar além de Soma e Contagem.

E agora, vamos renomear o rótulo da categoria (texto) desse cartão para o texto Vendas (Quantidade), da mesma forma como renomeamos o cartão anterior. Veja como está nosso dashboard:

Você perceberá que não será possível colocar separador de milhar no cartão Vendas (Quantidade). Pelas técnicas que estou mostrando neste tutorial, realmente, não é possível mesmo, mas o Power BI Desktop possui recursos para tal, através do uso de medidas, não ensinado aqui.

Filtros Através de Visuais

Você já pode explorar algumas propriedades interessantes da sua página Power BI. Por exemplo, se você clicar num ponto (isto é, coluna) do visual Valor por Produto, verá que os outros visuais irão filtrar de acordo com o ponto que você clicou:

Um ponto é um determinado elemento de um visual que está vinculado a um dado. Por exemplo: cada coluna do visual Valor por Produto é um ponto, cada fatia de pizza do visual Valor por Canal é um ponto, e assim por diante.

Experimente clicar em vários pontos de visuais diferentes e veja como as interações entre os visuais ocorrem. Você perceberá que não é possível selecionar, ao mesmo tempo, um ponto de cada visual diferente. O Power BI permite que isso seja feito, mas este tutorial não mostra como fazer isso.

Além desses filtros por visuais, o Power BI Desktop permite criar visuais específicos de filtros. Eles não possuem a limitação acima e são bem mais flexíveis, apresentados na seção a seguir.

Segmentação de Dados

O visual de filtro Segmentação de Dados é muito importante no Power BI e usado em praticamente todos os relatórios. Sua função é fazer filtros que interagem com todos os visuais da página.

Segmentação com Itens de Texto

Para criar uma segmentação de dados, desselecione todos os visuais e clique no ícone mostrado abaixo:

Vamos criar um filtro de Categoria dos produtos vendidos. Para fazer isso, basta arrastar o campo Categoria para a área Campo:

Quero colorir o fundo do texto do cabeçalho desse visual para torná-lo mais bonito. Isso pode ser feito indo na aba Formato e habilitando o Cabeçalho de Segmentação de Dados e então alterando a Tela de fundo:

Nosso primeiro visual de Segmentação de Dados foi criado. Ao clicar no item Áudio, repare que apenas os produtos da categoria Áudio passam a ser mostrados no eixo do visual de Valor por Produto:

Experimente usar os filtros da segmentação e crie outros também, se quiser.

Você pode manter pressionada a tecla Ctrl enquanto clica nos itens de um visual de Segmentação de Dados para selecionar mais de um item no filtro.

Segmentação com Data

Agora, vamos criar duas segmentações de datas: uma com Ano, e outra com Mês. Dessa forma, eu consigo filtrar um ano por completo e estudar as vendas do ano, ou posso visualizar um mês de venda específico de um ano. Pelo fato de campos de data serem especiais no Power BI, siga exatamente os passos descritos a seguir para conseguir fazer essas segmentações.

Primeiramente, vamos criar a segmentação de Ano. Desselecione todos os visuais e clique na caixa de seleção do campo de Data:

Um novo visual será criado na sua página. Como eu disse anteriormente, campos que representam datas são especiais no Power BI. No momento em que você clica numa coluna que representa data e o Power BI Desktop identifica que se trata um campo de data, ele a desdobra numa hierarquia de Ano, Trimestre, Mês e Dia. No nosso caso, queremos apenas que o componente Ano fique, pois será por essa grandeza que o filtro irá atuar. Exclua todos os campos da hierarquia de Data, deixando apenas Ano:

E agora, com o novo visual selecionado, precisamos transformá-lo numa segmentação. Basta clicar no ícone da Segmentação de Dados e teremos nosso filtro, mas não de uma forma muito boa de usar:

Seria melhor se eu tivesse uma lista dos anos e pudesse marcá-los, em caixas de habilitação. É possível fazer essa conversão: basta clicar no dropdown mostrado na imagem abaixo e depois clicar em Lista:

Por fim, para deixar a formatação de cabeçalho dessa segmentação igual à da primeira segmentação que criamos, vamos usar o comando de Pincel do Power BI Desktop. Esse comando copia a formatação de um visual a outro. Para usá-lo, primeiro selecione a segmentação Categoria, clique no comando Pincel de Formatação da guia Página Inicial e depois na nossa segmentação de Ano:

Como resultado veja como ficou nossa segmentação de dados:

Por fim, vamos criar a segmentação de dados por Mês. Para tal, repita os mesmos passos para criar a segmentação de dados por Ano, mas ao invés de excluir todos os campos da hierarquia de Data e deixar somente o Ano, obviamente, você terá que deixar restar somente o campo Mês. Em seguida, transforme o visual numa segmentação de dados e use o pincel para copiar a formatação da segmentação de Ano para a de Mês.

O resultado parcial ficou como mostrado abaixo, e temos um problema:

O espaço disponível na página está pequeno e não dá para vermos todos os meses de Janeiro a Dezembro. Dessa forma não é possível exibir todos os meses da segmentação sem cortar os outros meses, tornando a acessibilidade de meses a após Abril ruim, comprometendo a experiência do usuário. Então, vou mudar essa formatação de lista para outro tipo, clicando no dropdown do visual e selecionando o item Suspenso:

Com isso, completamos nossa primeira página de relatório do Power BI! Divirta-se fazendo filtros e clicando em pontos dos visuais para explorar o poder desta ferramenta:

Explorando Outros Visuais e Formatações

Vamos construir a segunda página de nosso painel:

Clique na aba que você criou previamente chamada Evolução Mensal e verá que ela se encontra em branco. Como já gastamos bastante tempo fazendo a primeira página, não precisamos construir todo nosso cabeçalho e estilos de formatação dos visuais do zero. Então, vou copiar vários visuais da primeira página para a segunda página.

Volte à primeira página (Análise de Mês). Agora, mantendo pressionada a tecla Ctrl, selecione o visual de Texto do título, a segmentação de Categoria, o treemap Valor por Vendedor e os dois Cartões. Então, solte o Ctrl e pressione Ctrl+C para copiar todos esses visuais. Clique na aba Evolução Mensal, que está em branco, e pressione Ctrl+V. Você verá que os visuais selecionados foram colados na nova página, mas receberá também a mensagem abaixo:

Isso aconteceu porque entre os visuais selecionados havia uma segmentação de dados, e o que ele pergunta é simplesmente se você quer que quando você use a segmentação de filtro da primeira página, a da segunda página sincronize com o mesmo filtro. No nosso caso, vou escolher para Sincronizar. Essa é uma configuração que você pode alterar depois, se quiser manter os filtros das segmentações independentes entre si.

Esta página irá mostrar uma visão diferente de nossos dados. Então, mude o texto do visual da Caixa de Texto, copiado do cabeçalho da página anterior, para Evolução Mensal de Vendas MLF. Depois, fazendo alguns redimensionamentos e movendo os visuais, podemos ter algo como mostrado abaixo:

O objetivo de eu ter trazido uma cópia do tremap Valor por Vendedor foi para aproveitar a formatação dele ao transformá-lo num visual diferente. Então, primeiro vou selecionar o visual e clicar em Gráfico de Colunas Empilhadas, mostrado abaixo.

Teremos um visual diferente, mas com campos diferentes. Vou precisar remover alguns campos para acrescentar outros e ficar igual a imagem acima. Note que você terá, no Eixo, um hierarquia de Data e terá que apagar todos os itens da hiearquia exceto Ano e Mês.

 

Não remova todos os campos de um visual de uma vez, isso irá apagar o visual. Faça a troca dos campos de um visual por partes, excluindo alguns e colocando outros. Caso você apague um visual sem querer ao remover seus campos, pressione Ctrl+Z para desfazer a ação.

O resultado dessas ações pode ser visto no gráfico abaixo. Repare que no eixo X estamos vendo os anos das vendas. Se quisermos ver os meses de um ano específico, temos que clicar em (1) para habilitar o modo de drill down (isto é, modo de navegação entre níveis) e depois em um ponto de um ano qualquer, como em (2):

No eixo X, agora é possível ver a evolução de vendas de Janeiro a Dezembro. Se eu quiser voltar um nível e ver os anos no eixo X novamente, basta clicar no ícone de seta indicado abaixo:

É possível eu visualizar toda a série histórica clicando no ícone mostrado abaixo:

No entanto, estamos com um problema agora porque estou vendo muitos dados. Seria bom mostrar apenas o último ano, e isso a gente pode fazer com uma Segmentação de Dados. Crie uma cópia da segmentação de dados Categoria e arraste o campo de Data para sua área de campos. Em seguida, clique no dropdown do cabeçalho e escolha o item Relativo:

Veja que interessante como ficou nosso filtro de segmentação. Para ficar idêntico ao mostrado abaixo, você deverá selecionar nas caixas de combinação de data os valores Último, 1 e Anos:

Destaquei também o eixo X porque está muito confuso para ler e podemos melhorar isso. Selecione o visual do gráfico, vá na guia Formato, habilite o Eixo X caso não esteja habilitado e desabilite a opção Concatenar Rótulos:

Veja como a aparência do eixo X ficou bem melhor:

Nas duas segmentações de dados existentes, vamos colocar uma borda preta. Para fazer isso, pressione a tecla Ctrl, e, mantendo-a pressionada, vá na aba Formato, habilite a Borda e escolha uma cor escura:

Veja como está nossa página até agora:

Vamos construir um visual de Tabela agora. Desselecione todos os visuais e clique no ícone abaixo:

O visual irá se transformar em uma Tabela. Adicione todos os campos mostrados abaixo, na mesma ordem:

Perceba que ao adicionar Data, toda sua hierarquia vem junto, e não é o que desejamos: queremos ver apenas o valor real da data. Para fazer isso, clique no dropdown do campo de Data e selecione Data:

Ainda temos um problema porque a exibição da data está de uma forma um pouco confusa de ler:

Para contornar esse problema, selecione o campo Data, depois vá na guia Modelagem >> Formatar >> Data/Hora e selecione o formato de data mais adequado que encontrar.

Para deixar a tabela com um visual mais bonito, vamos colorir o cabeçalho. Com o visual selecionado, vá na aba Formato, mude as cores do corpo da fonte e da tela de fundo, e aumente o tamanho do texto:

Veja abaixo como se encontra nossa página. Certifique-se que nenhuma coluna do visual de tabela esteja cortada de forma que seu leitor não precise rolar horizontalmente a barra de rolagem para ver o valor de uma venda. Você pode clicar e arrastar na borda que separa dois cabeçalhos para aumentar ou diminuir a largura das colunas de uma tabela, se quiser, assim como faz no Excel.

Por fim, para dar um toque final, vamos inserir um mapa com as vendas no relatório. Crie um visual novo de Mapa, mostrado abaixo:

Vá na aba de Campos e adicione na área Localização os campos Estado e Cidade. Por motivos que não irei explicar aqui, certifique-se que o campo de Estado esteja acima do de Cidade, como mostrado na figura. Para a área de Tamanho, adicione o campo Valor:

Você verá o seu mapa já funcionando. No entanto, os círculos que representam o volume total de vendas estão sendo mostrados apenas pelo nível de Estado. Para mostrar os círculos por nível de Cidade, clique no ícone abaixo:

E agora, para tornar esse visual mais bonito, vamos tirar seu título indo na aba Formato e desabilitando a opção Título:

Finalmente, terminamos de construir a segunda página e nosso relatório está pronto:

Publicar o Relatório

O Power BI permite que você compartilhe os relatórios que você constrói com outras pessoas, e fazer isso é muito fácil: basta você publicar o seu relatório. ao publicar um relatório, o Power BI Desktop irá enviar os dados, páginas e visualizações do relatório para a nuvem, mais precisamente para o Serviço de Power BI da Microsoft, e então qualquer um com um link do seu painel, que é gerado no ato da primeira publicação, poderá ver o seu relatório. A grande vantagem é que as outras pessoas verão o relatório por um navegador, dispensando a necessidade de instalarem o Power BI Desktop no computador delas.

Salve o seu trabalho. Então, clique na guia Página Inicial >> Publicar para publicar seu relatório:

A janela abaixo irá aparecer, caso você nunca tenha logado no Power BI Desktop. Esta parte é importante: para publicar um painel no Serviço de Power BI da Microsoft, é necessário que você tenha uma conta cadastrada. Se você não tiver uma conta, pode clicar no link para criar uma agora mesmo, gratuitamente:

Após criar e logar na sua conta, podemos continuar.

Todo relatório é publicado dentro de um Grupo de Trabalho online no Power BI (de forma simplificada, entenda como se fosse um diretório online). Se você não tem nenhum grupo de trabalho, selecione o Meu Espaço de Trabalho e em seguida clique no botão Selecionar:

Uma janela aparecerá indicando que o seu relatório está sendo publicado. Quando o Power BI Desktop terminar a publicação, clique em Abrir ‘<nome do arquivo que você salvou>.pbix’ no Power BI:

O seu navegador padrão do Windows irá abrir no portal do Power BI e você imediatamente estará vendo o seu relatório. Para gerar um link de acesso e habilitar o compartilhamento de exibição com outras pessoas, clique em Arquivo >> Publicar na Web:

Você receberá um alerta notificando que ao prosseguir, um link será gerado e qualquer pessoa que tenha o link, mesmo que não o tenha obtido através de você, poderá acessar o painel. Clique em Criar Código de Inserção para continuar:

Você pode restringir o acesso ao seu painel para que apenas algumas pessoas específicas possam acessá-lo online. Para fazer isso, é necessário um plano pago do Power BI, e este artigo não mostra como fazer isso.

O link foi gerado para agora você pode distribuir para seus colegas de trabalho. Basta copiar o link destacado abaixo e enviar para eles por e-mail ou de outra forma que preferir:

No portal do Power BI, você pode adicionar quantos relatórios quiser, renomear e também substituí-los. Na verdade, existe um mundo à parte só do que você pode fazer online com o Power BI, mas esses recursos não serão cobertas nesta página.

Agora, qualquer um que receber seu link poderá navegar pelo seu relatório num navegador e você, com sucesso, construiu e publicou seu primeiro relatório:

Se você quiser atualizar o seu relatório com novos dados para publicá-lo online a seus usuários, basta abrir o seu arquivo original no Power BI Desktop, atualizá-lo e depois publicá-lo novamente.

Download

Para baixar os arquivos desta página, clique aqui.
Por |2018-08-07T11:56:57+00:00agosto 6th, 2018|Power BI|5 Comentários

Sobre o Autor:

Felipe Costa Gualberto é Microsoft Most Valuable Professional (MVP) desde 2013 e é Diretor Técnico da MLF Soluções Tecnológicas e Educação Corporativa. Áreas de interesse: Power BI, Excel, VBA, Office Addins, Sql Server, .NET

5 Comentários

  1. MARCOS RIEPER 7 de agosto de 2018 em 11:56 - Responder

    Eu vou ver com calma alguns pontos bastante interessantes no seu artigo, mas desde já parabéns pelo trabalho detalhado e didático que faz.

  2. Giovani 7 de agosto de 2018 em 19:59 - Responder

    Que artigo FORMIDÁVEL.
    Obrigado Felipe por compartilhar…

  3. Rogério oliveira 26 de agosto de 2018 em 12:18 - Responder

    Vou analisar seu artigo mais desde já feliz por sua contribuição em minha consciência tecnológica, parabéns.

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