O Power BI é uma ferramenta poderosa para análise de dados e criação de relatórios interativos. Uma das funcionalidades avançadas do Power BI são as tabelas virtuais, que permitem aos usuários criar tabelas personalizadas com base em expressões DAX. Neste artigo, vamos explorar as tabelas virtuais do Power BI e ver como elas podem ser usadas para melhorar seus relatórios. O que são tabelas virtuais? As tabelas virtuais são tabelas personalizadas criadas com base em expressões DAX. Elas são chamadas de "virtuais" porque não têm uma fonte de dados física, como uma planilha do Excel ou uma tabela do banco de dados. Em vez disso, as tabelas virtuais são criadas por meio de expressões DAX e são armazenadas na memória do computador. As tabelas virtuais são úteis para uma variedade de casos de uso, incluindo a criação de segmentações de dados avançadas, a criação de relatórios com dados agregados personalizados e a criação de hierarquias de dados personalizadas. Por que usar tabelas virtuais? As tabelas virtuais são úteis para uma variedade de casos de uso no Power BI. Aqui estão alguns exemplos: Criação de segmentações de dados avançadas: As tabelas virtuais podem ser usadas para criar segmentações de dados avançadas que não são possíveis com as segmentações padrão do Power BI. Por exemplo, você pode criar uma tabela virtual que agrupa seus dados por faixas etárias e usar essa tabela para criar uma segmentação que permite aos usuários filtrar os dados com base em faixas etárias específicas. Criação de relatórios com dados agregados personalizados: As tabelas virtuais permitem que os usuários criem tabelas personalizadas com dados agregados que não estão disponíveis em suas fontes de dados originais. Por exemplo, você pode criar uma tabela virtual que calcula a média de vendas por produto e usar essa tabela para criar um gráfico de barras que mostra as médias de vendas por produto. Criação de hierarquias de dados personalizadas: As tabelas virtuais podem ser usadas para criar hierarquias de dados personalizadas que não estão disponíveis em suas fontes de dados originais. Por exemplo, você pode criar uma tabela virtual que agrupa seus dados por cidade, estado e país e usar essa tabela para criar uma hierarquia que permite aos usuários visualizar os dados em diferentes níveis de detalhe. Criando tabelas virtuais em DAX: Para criar uma tabela virtual em DAX, é possível definir uma nova tabela usando a função "SUMMARIZE" ou "GENERATE" em uma fórmula DAX. A função SUMMARIZE permite agrupar dados em uma nova tabela virtual com base em uma ou mais colunas de uma tabela existente, enquanto a função GENERATE permite criar uma nova tabela virtual com base em uma ou mais expressões DAX. Exemplo de uso da função SUMMARIZE para criar uma tabela virtual em DAX: Vamos supor que você tem uma tabela de vendas com as colunas "Produto", "Data" e "Valor". Você quer criar uma tabela virtual que mostre o valor total das vendas por produto e ano. Para isso, você pode criar a seguinte fórmula DAX: Nesta fórmula, estamos criando uma nova tabela virtual chamada "Tabela Virtual" usando a função SUMMARIZE. Estamos agrupando os dados da tabela "TabelaVendas" por "Produto" e "Ano" usando as funções YEAR e TabelaVendas[Data], respectivamente. Também estamos calculando o total das vendas usando a função SUM(TabelaVendas[Valor]) e dando um nome para essa coluna com a string "Total Vendas". Exemplo de uso da função GENERATE para criar uma tabela virtual em DAX: Vamos supor que você tem uma tabela de vendas com as colunas "Produto", "Data" e "Valor". Você quer criar uma tabela virtual que mostre o valor total das vendas para os 3 últimos meses. Para isso, você pode criar a seguinte fórmula DAX: Nesta fórmula, estamos criando uma nova tabela virtual chamada "Tabela Virtual" usando a função GENERATE. Estamos criando a tabela virtual com base nas datas do ano atual usando a função DATESYTD(TabelaVendas[Data]). Também estamos filtrando os produtos usando a função TOPN(3, VALUES(TabelaVendas[Produto]), CALCULATE(SUM(TabelaVendas[Valor]))), que retorna os 3 produtos com o maior valor total de vendas nos últimos 3 meses. Estamos calculando o total das vendas usando a função SUM(TabelaVendas[Valor]) e dando um nome para essa coluna com a string "Total Vendas". Em resumo, as tabelas virtuais em DAX são uma ferramenta poderosa para criar tabelas personalizadas com dados calculados e filtrados no Power BI. Se você quiser aprender mais sobre como usar tabelas virtuais em DAX e outras funções avançadas do Power BI, existem muitos recursos online disponíveis, incluindo tutoriais, vídeos e fóruns de discussão.

O Tabular Editor é uma ferramenta avançada de edição de modelos tabulares do Microsoft Power BI que permite aos usuários visualizar e editar as propriedades de objetos do modelo, como tabelas, colunas, medidas e relacionamentos. Neste artigo, discutiremos 3 funcionalidades do tabular editor relacionadas a medidas, que irão facilitar a formatação, entendimento e facilidade de trabalho com medidas calculadas dentro do Power BI. O primeiro passo é realizar o download da ferramenta externa Tabular Editor através do site oficial do Tabular Editor ou do site da sqlbi. Site oficial do Tabular Editor: https://tabulareditor.com/ Site da SQLBI: https://www.sqlbi.com/tools/tabular-editor/ Após a instalação, basta navegar até o menu ferramentas externas (External Tools) dentro do Power BI e abrir o Tabular Editor. Ao abrir o Tabular Editor, note que a esquerda estão as tabelas e medidas do nosso relatório, e a direita a opção para editar expressões (Expression Editor) onde aplicar alterações em medidas e colunas, e a opção de script avançado (Advanced Scripting) onde iremos realizar a maioria das funcionalidades deste artigo. Após realizar as funcionalidades, é necessário sempre clicar no botão “Run” para aplicar as alterações, e também clicar no botão “Save” para salvar as alterações no relatório conectado ao modelo. Com o Tabular Editor devidamente instalado, podemos começar a trabalhar com suas funcionalidades para otimizar as medidas do nosso relatório. Formatar Medidas Suponha que você tenha elaborado as medidas de forma apressada e sem seguir as práticas recomendadas de formatação, como a correta indentação e quebra de linhas. Com o Tabular Editor é possível corrigir todas as medidas de uma só vez, como no exemplo abaixo: Considere a medida “Meta Budget”, que foi criada de forma desorganizada: Abra o Tabular Editor e cole o Script abaixo na parte de script avançado (Advanced Scripting), e lembre de aplicar e salvar as alterações. Model.AllMeasures.FormatDax(); Agora, observe como o Tabular Editor edita a medida para seguir as melhores práticas de formatação: Este mesmo processo de formatação foi aplicado a todas as medidas do relatório automaticamente. Incluir fórmula correspondente da medida em sua descrição Em relatórios onde o modelo foi importado de um conjunto de dados, a fórmula de cálculo das medidas não fica disponível para análise e edição da mesma, assim é válido adicionar esta funcionalidade para que o usuário, através da descrição da medida, possa analisar como o cálculo está sendo realizado. Para isto, basta adicionar o Script abaixo na parte de script avançado (Advanced Scripting), do Tabular Editor, aplicar e salvar as alterações. foreach (var m in Model.AllMeasures) {m.Description = m.Expression;} Com isto, o código de cálculo da medida “Meta Budget”, utilizada no exemplo anterior, pode ser analisado apenas posicionando o cursor do mouse sobre a medida. Assim como no exemplo anterior, este mesmo processo de formatação foi aplicado a todas as medidas do relatório automaticamente. Copiar Medidas entre dois relatórios Imagine precisar criar um novo relatório com o mesmo modelo e medidas de um relatório já pronto, porém ter que copiar medida por medida do modelo antigo para o novo... Com o Tabular Editor, podemos realizar este processo automaticamente de uma forma bem simples. Basta abrir os dois relatórios simultaneamente, e abrir o Tabular Editor para os dois. Dentro do Tabular Editor do modelo antigo, com as medidas prontas, selecione as medidas que deseja copiar aperte Ctrl +C, e cole na pasta de medidas do Tabular Editor do modelo novo com o Ctrl + V. Lembre sempre de salvar as alterações. Assim, as medidas presentes no relatório antigo, agora também estão no relatório novo, de forma prática e rápida. Em resumo, o Tabular Editor é uma ferramenta extremamente útil e poderosa para o desenvolvimento e gerenciamento de modelos tabulares no Power BI. Sua interface amigável e recursos avançados de edição em massa permitem que os usuários otimizem seus modelos de dados de forma eficiente e eficaz, economizando tempo e melhorando a precisão dos resultados.

Uma etapa importante ao desenvolver um relatório de BI é garantir que todas as medidas e colunas presentes no relatório estão realmente sendo utilizadas. Portanto, uma boa prática ao final de cada desenvolvimento é conferir as tabelas e deletar o que não estiver sendo aproveitado, reduzindo o tamanho do relatório, assim como o tempo de carregamento e atualização. O desafio reside no fato de que em relatórios extensos pode ser difícil identificar quais medidas e colunas não estão sendo usadas e, mesmo depois de identificá-las, pode ser um trabalho árduo otimizar o relatório deletando-as manualmente. Com o objetivo de auxiliar os analistas nessa tarefa, irei compartilhar uma nova ferramenta externa do Power BI denominada Measure Killer, desenvolvida por Gregor Brunner. Measure Killer é uma ferramenta externa com versão gratuita, que pode ser baixada pelo site da Brunner Bi, ou pela loja oficial da Microsoft, e instalada ao Power BI para ser utilizada em qualquer relatório. Site da Brunner Bi: https://en.brunner.bi/ Documentação e instalação do Measure Killer: https://en.brunner.bi/measurekiller Ao realizar o download, deve-se atentar a melhor versão para a correta utilização, pois existem duas versões diferentes para versão gratuita. Uma versão "admin" e uma versão "non-admin" ou portátil. Para poder instalar a versão admin, o usuário deve ter direitos de administrador no sistema. Mas basicamente as duas versões funcionam exatamente da mesma forma. A única desvantagem da versão "não administrativa", é que o Measure Killer não será adicionado automaticamente às "Ferramentas externas" no Power BI Desktop. Já as versões pagas, versão Basic e versão Enterprise, oferecem funcionalidades a mais em comparação com a versão gratuita, como executar em conjuntos de dados compartilhados, suporte técnico, dentre outros listados na imagem abaixo: Ao instalar o Measure Killer, basta seguir os passos abaixo para otimizar seu relatório: 1. Navegar até o menu de ferramentas externas (External Tools) dentro do Power BI e abrir o Measure Killer 2. Escolher a opção “Start (Free version)” para executar a ferramenta como versão gratuita. 3. Escolher a opção “Single Report Dataset” para utilizar a ferramenta no pbix trabalhado. 4. A página inicial do Measure Killer será aberta, então é necessário selecionar a opção “Execute” para executar a ferramenta no relatório trabalhado. 5. O Measure Killer irá analisar todas as medidas e colunas presentes no relatório, para identificar as que não estão sendo utilizadas. 6. Para facilitar a interpretação dos resultados, é possível gerar um gráfico comparativo entre medidas e colunas utilizadas e não utilizadas. Basta selecionar a opção “Plot unused vs used”. Também é possível importar o resultado para arquivo Excel, selecionando a opção “Document Results”. 7. As medidas e colunas grifadas de vermelho serão as que não estão sendo utilizadas no relatório, para filtrar a visualização com apenas as não utilizadas, selecione a opção “Filter unused”. 8. Para realizar a otimização das medidas não utilizadas, selecione a opção “Kill unused measures”. Três opções serão oferecidas, sendo respectivamente: deletar todas as medidas não utilizadas, selecionar quais medidas não utilizadas serão deletadas, e gerar um script C# para o Tabular Editor. 8.1 Como o Measure Killer é uma ferramenta nova, e ainda está na versão 0.9.2 no momento da escrita deste artigo, as duas primeiras opções de deletar as medidas não utilizadas diretamente pelo Measure Killer podem apresentar falhas, sendo necessário executar este processo diversas vezes. 8.2 Portanto, a melhor opção será a de gerar um script C# para ser utilizado dentro do Tabular Editor. Este script será gerado na parte esquerda da ferramenta, disponível para ser copiado. 9. Após copiar o scritp gerado, basta abrir o Tabular Editor, colar em “Advanced Scripting”, e aplicar dentro do relatório. 10. Feito isso, o relatório agora está otimizado, com todas as medidas não utilizadas deletadas. Ao executar novamente o Measure Killer e gerar o gráfico de comparação, teremos apenas medidas que estão efetivamente sendo utilizadas. 11. Para realizar a otimização das colunas não utilizadas, selecione a opção “Kill unused columns”. O Measure Killer irá abrir um gerador de código M, onde ao selecionar a opção “Choose a table”, irá aparecer todas as tabelas do relatório que possuem colunas não utilizadas. 11.1. Ao escolher uma tabela, selecione a opção “Copy Text” para copiar o código M. 12. Com o código M copiado, abra o Power Query, entre no Editor Avançado desta mesma tabela, e cole este novo código, substituindo o antigo. Uma nova etapa será adicionada ao final deste código, eliminando todas as colunas não utilizadas na tabela. 13. Repita este mesmo processo para todas as tabelas mapeadas pelo Measure Killer, até eliminar todas as colunas não utilizadas do relatório. Feito isso, o relatório agora está otimizado, com todas as colunas não utilizadas deletadas. Ao executar novamente o Measure Killer e gerar o gráfico de comparação, teremos apenas colunas que estão efetivamente sendo utilizadas. Após realizar todas as etapas, garantimos a otimização do relatório de BI, melhorando a performance, aumento a velocidade de atualização dos dados, e principalmente o aumento de qualidade para a experiência do usuário.