Compreender a área de trabalho do Power BI

No Power BI devemos ter em conta a área central em branco, espaço onde nos é permitido criar as análises na forma visual. À direita temos os filtros, que podem ser aplicados num visual específico, numa página particular, ou em todas as páginas que o relatório tiver.

O painel de visualização mostra os diferentes tipos de gráficos que podemos desenhar e caso selecionado um visual, permite alterar as propriedades e configurar as variáveis que irá conter. À direita das visualizações temos o painel de tabela e respetivas colunas existentes. Na parte superior temos as definições do Power BI. Aqui podemos fazer várias manipulações, selecionar os dados a importar, importar formas, criar medidas, criar tabelas, mudar o tema, etc.

Do lado esquerdo da área central de desenho, temos 3 ícones que identificam funcionalidades:

● O primeiro está selecionado por defeito e identifica a vista de relatório, onde construímos o visual dos relatórios.

● O segundo é a vista de tabelas onde conseguimos ver dados existentes em cada uma das tabelas que temos importadas.

● O último identifica a gestão de relação entre as tabelas.

Selecionar o Business Central como origem de dados

Após selecionar a origem de dados como sendo do tipo SQL Server, ser-nos-á pedido o nome do servidor e a Base de Dados que pretendemos ligar. Logo de seguida temos de escolher as tabelas que desejamos importar. Neste caso prático para análise de vendas iremos trazer a tabela “ValueEntry” e a tabela “Item”. Selecionamos as duas tabelas e carregamos no botão de “Load”.

O passo seguinte será a criação de uma relação entre os dados. Existem duas formas para criar a relação entre dados:

1. Menu superior, selecionar a aba de modelação, escolher a opção de gerir relações, que nos irá abrir uma janela. Selecionamos a opção de adicionar uma nova relação. Na janela aberta selecionamos na primeira caixa a tabela “Item”, o que irá mostrar 3 linhas de exemplo de dados. Para auxiliar a seleção da coluna a relacionar, seleciona-se a coluna “No_” e na caixa de seleção abaixo, tendo a tabela “ValueEntry” deve ser selecionada a coluna “Item No_” e fazer confirmar.

2. Na barra do lado esquerdo selecionar o último ícone, onde iremos ter uma vista a mostrar as duas tabelas que importamos, podemos aí arrastar a coluna “No_” da tabela “Item” para  cima do campo “Item No_” da tabela “Value Entry”.

Report: analisar vendas com dados Business Central

Após a finalização da importação dos dados e a ligação entre as tabelas, podemos começar a fazer as nossas análises. Para isso, precisamos de selecionar, na barra do lado esquerdo o primeiro ícone. Aqui testamos a vista de report.

Da tabela “Item”, vamos arrastar para a zona central em branco o campo “Description” que nos dá o nome dos produtos. Na tabela “ValueEntry” arrastamos o campo “Sales Amount (Actual)” e “Posting Date” para cima da tabela que foi criada com o campo anterior. Redimensionamos a tabela de forma a serem mais visíveis os dados.

Como na tabela aparecem vários valores a 0, podemos manipular de forma a ver apenas os que têm mais de 0. Para isso, selecionamos a tabela, na aba à direita dos filtros, selecionamos o campo “Sales Amount (Actual)”, escolhemos a condição para ser “não é” e colocamos na caixa imediatamente abaixo o valor “0”(zero). Para concluir, selecionamos em baixo “Aplicar filtro”, carregando lá, automaticamente os dados da tabela ficaram limpos.

Figura 1 

Com este pequeno exercício conseguimos ter uma listagem de vendas de determinado produto. Se desejarmos filtrar para determinado produto ou para uma data específica ou intervalo de datas, pode-se repetir como descrito no passo filtragem do “Sales Amount (Actual)”, ou utilizar a partir da aba de visualização um visual chamado “Segmentação de Dados” (Slicer) e colocar nele o campo de data ou de produto.

Relatório de Vendas construído em Power BI com dados do ERP Dynamics 365 Business Central

Além do exemplo que descrevemos, podemos tornar o nosso relatório ainda mais completo. Podemos importar um maior número de tabelas com informação relevante e relacionada. Neste caso, devemos de assegurar uma boa modelação de dados (limpar dados duplicados, identificar anomalias, consultar a distribuição de valores, etc.).

Assegurar um ótimo modelo de dados é crucial para conseguir insights coerentes. Além disso, um bom modelo de dados torna a exploração de dados mais rápida, os relatórios mais rigorosos e mais fáceis de manter no futuro.

Finalmente e não menos importante, devemos escolher as visualizações (tipos de gráficos) que melhor descrevem a evolução do negócio e/ou a identificação de tendências.

Figura 2

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