Tutorial Power BI O que é o Power BI?

O que é o Power BI?

O Power BI é um software de Business Intelligence com o objetivo de demonstrar

os dados em painéis de indicadores, gerando insights e facilitando a tomada de

decisão. Essa poderosa ferramenta se conecta, com diversas fontes de dados,

integrando planilhas, bancos de dados, informações da Web e muito mais,

possibilitando que o dado seja tratado e padronizado para utilização no painel

de maneira efetiva. No Power BI, podemos também publicar nossos painéis,

possibilitando uma melhor distribuição das informações.

POR QUE UTILIZAR O POWER BI?

O Power BI é uma ferramenta que foi desenvolvida em 2015 e se popularizou

em meados de 2016 e 2017. Outro detalhe importante é que o Power BI está em

constante atualização, ou seja, periodicamente temos atualizações importantes

e signi_ cativas, ganhando novas funcionalidades e melhorias. Outra vantagem

muito importante é que o Power BI é gratuito em sua versão desktop e a sua

versão paga (PRO) tem um custo muito baixo (U$$ 9,90 por usuário, atualizado

até Dezembro de 2018), comparando aos concorrentes que existem valores muito

altos de licença e implementação.

1. Componentes do BI

Para implantação do BI nas empresas são necessários alguns componentes tais como: dados, infraestrutura, ferramentas e profissionais (corpo técnico), que juntos, formam uma poderosa solução para tomada de decisões. É importante uma análise detalhada dos componentes disponíveis para avaliar características e funcionalidades que se adaptem bem a organização.

1. Dados

Dados são as entradas que formaram a base das informações, um componente essencial, pois é dele que se deriva várias fontes distribuídas pela empresa. A qualidade dos dados é muito importante também, por isso as empresas devem desenvolver ou adquirir seus sistemas internos pensando em padronização (categorização e detalhamento dos dados) (Elias, 2014).

Para um melhor entendimento e administração dos dados, o profissional de BI necessita definir o seu fluxo dentro da empresa e entender que existe várias formas de transformar esses dados em informações. Vindo de fontes variadas, os dados se dividem em três categorias, baseadas no livro de Turban (2004):

 Dados Internos: coletado no dia a dia da operação da empresa – o registro dos fatos. Dados sobre funcionários, serviços, produtos, estoque, maquinário, vendas e processos são armazenados em bancos distintos (no caso de múltiplos softwares) ou reunidos na base de um sistema ERP (Sistema Integrado de Gestão Empresarial). Frequentemente, dispersos em planilhas manualmente preenchidas e gerenciadas pelos funcionários;

 Dados Externos: são os dados disponíveis o mercado, gratuitos ou não. Existem diversas fontes externas, que variam de pesquisas particulares realizadas por institutos profissionais a relatórios do governo com informações demográficas, geográficas, renda, entre outros dados valiosos. Centenas de milhares de empresas publicam dados na internet, tornando uma tarefa árdua filtrar e coletar somente o que for necessário para a tomada de decisão.

1.2.2 Infraestrutura

A infraestrutura são todos os recursos computacional e estrutural envolvidos para comportar as necessidades intrínsecas do BI, é ela que vai armazenar, integrar e distribuir as informações a seus consumidores. É composta por servidores, máquinas, redes, switches entre outros equipamentos (Elias, 2014).

Não há uma estrutura bem definida de arquitetura BI, pois ela pode ser implementada de várias formas. Muitas tecnologias podem ser utilizadas para conceber uma solução BI. Entre elas estão o Data Warehouse (DW), o Data Mart, ODS, Data Mining, Extract, Transform, Load – ETL e etc. Na verdade, o conjunto é muito maior. A Figura 1 ilustra a grande dimensão de um sistema BI (Elias, 2014).

Figura 1 - Arquitetura do BI

Fonte: Elias (2014) 17

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Para o armazenamento das informações de uma estrutura BI usa-se, normalmente, a tecnologia de Data Warehouse (DW). O DW possui estrutura para armazenagem de grandes volumes de dados que a partir dele, pode-se utilizar ferramentas de Data Mining e/ou OLAP (On-line Analytical Processing).