Olá a todos! Hoje vamos discutir o conceito de Workspace no Power BI. Sabe aquele ambiente compartilhado em que várias pessoas podem colaborar juntas? Pois bem, é exatamente isso que chamamos de Workspace no Power BI. Dentro de um Workspace, é possível encontrar diversos elementos do Power BI, como painéis, relatórios e conjuntos de dados. É como ter uma pasta organizada onde todos os recursos necessários para análises e relatórios estão disponíveis. Além disso, há recursos exclusivos, como o Dataflow e o Datamart, que só podem existir dentro do contexto de um Workspace. É uma espécie de privilégio! Você pode convidar outras pessoas, ou contas do Power BI, para se juntarem ao seu Workspace e conceder permissões específicas, seja para edição ou somente visualização do conteúdo. É uma forma de colaborar em equipe e compartilhar conhecimento. No entanto, é importante lembrar que existe um Workspace pessoal chamado "Meu Workspace". Ele é similar à pasta "Meus Documentos" em seu computador pessoal. No entanto, é recomendado evitar o uso do "Meu Workspace" para compartilhar conteúdo com outras pessoas, a menos que seja para fins de teste.  Os Workspaces são ideais para criar um ambiente colaborativo, onde as pessoas de uma equipe podem compartilhar conteúdo. Agora vamos ver como podemos usar os Workspace.   Como criar Workspace? Criar Workspace é simples. Você pode fazer isso diretamente no Serviço do Power BI. Basta fazer login no serviço e clicar em " Workspaces ".   Se você já faz parte de um ou mais Workspaces, poderá visualizá-los na lista de Workspace. Para criar um Novo Workspace, siga as etapas a seguir: • Na página inicial, procure pela seção " Workspaces " e clique nesta. • Você verá a lista dos Workspace existentes. Para criar um novo Workspace, clique em "Novo Workspace". • Ao criar, um novo Workspace será necessário atribuir um nome a ele. Esse nome será visível para as pessoas que se juntarem a esse Workspace. Certifique-se de escolher um nome descritivo que identifique claramente o propósito ou o tema do Workspace. Isso ajudará os outros usuários a entenderem do que se trata quando forem convidados a participar. Após atribuir o nome, você poderá prosseguir e configurar as permissões e outras configurações relevantes para o Workspace.   Configurações Gerais de um Workspace no Power BI  Ao criar um Workspace no Power BI, você terá a oportunidade de configurar algumas opções básicas. Essas configurações gerais incluem o nome, a descrição e a imagem de identificação. Como você é o criador do Workspace, automaticamente será atribuído como o administrador deste. Para entrar em configurações mais detalhadas, incluindo configurações de capacidade e outras opções avançadas, basta que durante a criação como na imagem acima clique no botão Avançado (deixei em destaque na imagem). Lembre-se de que as configurações gerais fornecem uma base sólida para o seu Workspace, enquanto as configurações avançadas permitem um controle mais detalhado e personalizado. Ao ajustar essas configurações de acordo com as suas preferências e requisitos, você poderá aproveitar ao máximo o seu Workspace no Power BI.    Configurações Avançadas para o Workspace do Power BI As configurações avançadas do Workspace do Power BI oferecem opções adicionais para personalizar e otimizar a funcionalidade do seu Workspace. Aqui estão algumas seções importantes dentro dessas configurações: Lista de Contatos: Nesta seção, você pode configurar a lista de contatos do Workspace. Isso permite que você adicione e gerencie os membros que terão acesso e permissões no Workspace. Você pode adicionar colegas de equipe, colaboradores ou outras pessoas relevantes para garantir uma colaboração eficiente e controlada. Configuração Premium: Se sua organização possui uma capacidade Premium ou utiliza uma licença Premium por Usuário (PPU), você pode atribuir o Workspace a uma capacidade Premium nesta seção. Ao atribuir um Workspace a uma capacidade Premium, você poderá aproveitar todas as funcionalidades premium oferecidas pelo Power BI. Isso inclui recursos avançados, como Datamarts, funções de IA dentro do fluxo de dados e entidades computadas. Essas funcionalidades aprimoradas permitem uma análise mais sofisticada e poderosa dos dados em seu Workspace. É importante destacar que as configurações avançadas podem variar de acordo com as opções disponíveis no seu plano de assinatura e licenciamento do Power BI. Certifique-se de revisar as opções específicas disponíveis para o seu ambiente e ajustar as configurações de acordo com as necessidades e recursos da sua organização. Ao explorar e utilizar essas configurações avançadas, você poderá maximizar o potencial do seu Workspace do Power BI, personalizando-o para atender às suas demandas e tirando o máximo proveito das funcionalidades disponíveis.  Utilizando o OneDrive como Pasta Compartilhada: Se você deseja utilizar o OneDrive como uma pasta compartilhada para os usuários do Workspace, onde eles podem compartilhar não apenas conteúdo do Power BI, mas também qualquer tipo de arquivo, você pode aproveitar a opção "OneDrive da Área de Trabalho". Essa caixa de texto permite que você insira o link do OneDrive para estabelecer essa integração e facilitar o compartilhamento de arquivos entre os membros do Workspace. Adicionando Conteúdo ao Workspace: Após criar o Workspace, você será direcionado automaticament, substituindo o "Meu Workspace". No entanto, o novo Workspace estará vazio, sem nenhum conteúdo como painéis, conjuntos de dados ou relatórios. Agora é o momento de adicionar o conteúdo relevante ao Workspace para torná-lo útil e compartilhável. Você pode criar painéis interativos, relatórios informativos e carregar conjuntos de dados relevantes para análise.  Abaixo uma imagem após a criação do Workspace Pro.  Adicionando Conteúdo a um Workspace no Power BI É hora de adicionar conteúdo relevante. Existem várias maneiras de fazer isso, permitindo que você crie e compartilhe diferentes objetos do Power BI dentro do Workspace. Vejamos como adicionar conteúdo ao seu Workspace: Você pode criar diretamente alguns objetos, como Relatórios, Fluxos de Dados, Dashboards, Conjuntos de Dados, Conjuntos de Dados de Streaming, Datamarts e Relatórios Paginados. Basta navegar até o Workspace desejado e utilizar as opções disponíveis para criar esses objetos. Por exemplo, você pode criar um relatório interativo usando os recursos de criação e edição de relatórios do serviço do Power BI.     Também é possível adicionar conteúdos através do Power Bi Desktop:  Ao criar objetos do Power BI, como relatórios, no Power BI Desktop, é possível publicá-los diretamente em um Workspace específico. Siga estas etapas para publicar um relatório no seu Workspace: • Abra o arquivo do Power BI no Power BI Desktop. • No menu superior, clique em "Publicar" ou utilize o atalho "Ctrl + P". • Uma janela pop-up será exibida, perguntando em qual Workspace você deseja publicar o relatório. •  Selecione o Workspace desejado na lista de Workspace disponíveis. Por exemplo, você pode escolher o "Workspace de exemplo Workspace Teste de Exemplo" que foi criado anteriormente. • Clique em "Publicar" para iniciar o processo de publicação do relatório. O Power BI Desktop irá carregar o relatório para o serviço do Power BI e publicá-lo no Workspace selecionado. Após a conclusão da publicação, o relatório estará disponível para todos os membros do Workspace acessarem e interagirem. É importante ressaltar que apenas os usuários com permissões adequadas para o Workspace terão acesso ao relatório publicado. Portanto, certifique-se de definir as permissões corretas para garantir que as pessoas certas possam visualizar e colaborar no relatório. Após publicar um arquivo do Power BI do Power BI Desktop em um Workspace, você e os demais membros desse Workspace poderão visualizar e acessar o conteúdo publicado. Aqui está um exemplo de como o conteúdo pode ser exibido em um Workspace: Níveis de Acesso Vamos agora discutir os diferentes níveis de acesso disponíveis para os usuários em um Workspace do Power BI. Existem quatro níveis de acesso que podem ser atribuídos, cada um com suas respectivas permissões de edição e visualização: Visualizador: Os visualizadores têm acesso somente leitura ao conteúdo do Workspace. Eles podem visualizar relatórios, painéis e conjuntos de dados, mas não podem fazer alterações ou editar o conteúdo. Contribuidor: Os contribuintes têm permissões adicionais em relação aos visualizadores. Eles podem criar, editar, publicar e excluir conteúdo no Workspace. No entanto, eles não têm permissão para modificar usuários ou publicar um aplicativo com base no Workspace. Membro: Os membros têm todas as permissões dos contribuintes e podem publicar e atualizar aplicativos. Eles podem compartilhar itens com outras pessoas e permitir que elas compartilhem novamente. Além disso, os membros podem adicionar novos membros ou atribuir permissões inferiores. Em essência, eles possuem todas as permissões dos contribuintes. Administrador: Os administradores têm o maior nível de acesso e controle no Workspace. Eles podem excluir e atualizar o Workspace em si. Além disso, possuem autoridade para adicionar e remover membros, incluindo outros administradores. Os administradores têm todas as permissões concedidas aos membros. Além desses níveis de acesso, o administrador Power BI tem a capacidade de controlar certas configurações relacionadas aos Workspace organizacionais por meio do Portal de Administração. Isso inclui a capacidade de definir quem está autorizado a criar um Workspace e se os usuários podem usar um conjunto de dados em vários Workspace. Ao atribuir os níveis de acesso corretos aos usuários em um Workspace, você pode garantir que cada pessoa tenha as permissões adequadas para colaborar, contribuir e visualizar o conteúdo de forma eficiente, ao mesmo tempo em que mantém o controle sobre as configurações e o acesso ao Workspace. As vantagens e desvantagens dos Workspace do Power BI fornecem uma visão geral dos benefícios e considerações importantes ao utilizar essa funcionalidade. É importante levar em conta esses pontos ao decidir se os Workspace são a melhor opção para compartilhar conteúdo e colaborar com sua equipe. Aqui sehuem vantagens e desvantagens: Vantagens: Compartilhamento eficiente de conteúdo: Os Workspace permitem compartilhar facilmente painéis, relatórios, conjuntos de dados e outros objetos com os membros de um grupo, evitando a necessidade de compartilhar individualmente com cada usuário. Compartilhamento de diversos objetos: Além dos painéis e relatórios, os Workspace possibilitam compartilhar uma variedade de objetos, como Dataflows, Datasets, Dashboards, Relatórios Paginados, entre outros. Gerenciamento de vários Workspace: Os Workspace permitem criar ambientes separados para diferentes equipes ou projetos, facilitando a organização e a alternância entre Workspace no Power BI. Administração simplificada de usuários e grupos: Compartilhar conteúdo por meio de grupos no Power BI simplifica o gerenciamento de membros, permitindo que um administrador adicione ou remova usuários facilmente. Ambiente de desenvolvimento controlado: Os Workspace podem ser configurados como ambientes de desenvolvimento, onde os membros da equipe têm acesso de edição ao conteúdo compartilhado, facilitando o trabalho colaborativo. Desvantagens: Limitado para usuários finais: Os Workspace não são adequados para compartilhar conteúdo com usuários finais, pois não permitem uma separação clara entre o ambiente de desenvolvimento e o ambiente do usuário final. Complexidade na estrutura do Workspace: Montar uma estrutura de Workspace eficiente pode ser desafiador, exigindo considerações cuidadosas para atender às necessidades de desenvolvimento, usuário e implantação. Requisitos do Power BI Pro ou PPU: A criação e participação em Workspace do Power BI requerem uma assinatura Pro ou PPU e não está disponível para contas gratuitas do Power BI. No entanto, é possível criar aplicativos para Workspace em uma capacidade premium e atribuir usuários gratuitos a eles. É essencial ponderar essas vantagens e desvantagens ao decidir sobre a implementação de Workspace do Power BI, garantindo que atendam às necessidades específicas da sua organização e ao fluxo de trabalho de colaboração pretendido. Lembre-se! Lembre-se de que criar um Workspace é uma ótima maneira de organizar e compartilhar conteúdo com outras pessoas em sua equipe. Aproveite essa funcionalidade para uma colaboração eficaz no Power BI! Fontes: 1.  Gerenciar workspaces e conjuntos de dados no Power BI - Training | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/training/paths/manage-workspaces-datasets-power-bi/) 2.  Criar e gerenciar workspaces no Power BI - Training | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/training/modules/create-manage-workspaces-power-bi/) 3.  Gerenciar conjunto de dados no Power BI - Training | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/training/modules/manage-datasets-power-bi/) 4. Announcing My workspace governance improvement (Public Preview) | Microsoft Power BI Blog | Microsoft Power BI(https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/announcing-my-workspace-governance-improvement-public-preview/)

Olá novamente! Se você está acompanhando meus artigos sobre o Power BI, provavelmente já está familiarizado com o Power BI Desktop, uma poderosa ferramenta de criação de relatórios e visualizações. No entanto, hoje vamos explorar o porquê de você precisar do serviço Power BI, também conhecido como Power BI Service. Da última vez que estivemos juntos abordamos falamos pela primeira vez sobre os Workspaces do Power BI, deixo aqui (https://www.linkedin.com/pulse/o-que-%25C3%25A9-um-workspace-do-power-bi-jefferson-dos-santos-moreira/?trackingId=FSezKHp5S7K4iB0mRS8pSQ%3D%3D)o link pois com certeza são assuntos complementares, a partir de então pretendo falar bastante sobre o assunto, como uma séria de artigos.   Muitas vezes, novos usuários do Power BI questionam a necessidade de criar uma conta no Power BI e se precisam usar o site para criar suas visualizações. Além disso, eles se perguntam qual é o propósito do site ou serviço do Power BI e porque deveriam utilizá-lo se já podem gerar relatórios gratuitamente usando o Power BI Desktop. Vamos entender e tentar responder a todas essas perguntas ao longo deste artigo. Power BI Desktop: criação de relatórios A criação de relatórios no Power BI é realizada principalmente por meio do aplicativo Desktop chamado Power BI Desktop. Ele é uma ferramenta gratuita que pode ser instalada em seu computador. Não é necessário pagar nada nem ter uma conta para utilizá-lo. Basta fazer o download, instalar e começar a usá-lo. O Power BI Desktop oferece todas as funcionalidades necessárias para criar relatórios. No entanto, após a criação do relatório, surge a necessidade de compartilhá-lo com outras pessoas, mesmo que seja apenas para mostrar os resultados. É nessa etapa que entra em cena o Power BI Service. Área de Trabalho do Power BI A área de trabalho do Power BI é onde você cria e salva seus arquivos de relatório no formato *.PBIX usando o Power BI Desktop. No entanto, compartilhar esses arquivos diretamente com os usuários pode apresentar algumas limitações e problemas. Aqui estão alguns motivos: • Controle excessivo: Ao compartilhar um arquivo *.PBIX, os usuários teriam acesso ao Power BI Desktop e poderiam editar e modificar o relatório sem conhecimento ou orientação adequados. Isso pode levar a problemas e dificuldades de manutenção, pois eles podem fazer alterações indesejadas e precisarão buscar sua assistência para solucionar problemas. • Acessibilidade limitada: O Power BI Desktop é uma ferramenta poderosa, mas não está disponível em todos os dispositivos, como smartphones e tablets. Isso significa que os usuários não poderão acessar e interagir com o relatório em diferentes dispositivos, limitando sua mobilidade e flexibilidade. Para superar esses desafios, chegamos ao ponto em que será necessário publicar esse relatório online, você pode compartilhar seus relatórios de forma mais segura, controlada e acessível.   Opções de hospedagem para relatórios do Power BI Ao compartilhar corretamente o relatório do Power BI, é necessário hospedá-lo em algum lugar acessível aos usuários. Existem duas opções de hospedagem disponíveis: Hospedagem baseada em nuvem: Nesse caso, você faz o upload do seu relatório para o serviço do Power BI e os usuários podem acessá-lo usando um navegador da web ou o aplicativo móvel do Power BI. Essa opção é altamente recomendada, pois permite um compartilhamento fácil, seguro e acessível, além de fornecer recursos avançados, como colaboração em tempo real, atualizações automáticas de dados e compartilhamento controlado. Hospedagem local: Para aqueles que desejam manter o controle total sobre seus dados e relatórios, o Power BI oferece uma opção de hospedagem local chamada Power BI Report Server. Com o Power BI Report Server, você pode implantar relatórios do Power BI em seu próprio ambiente de servidor local. Isso é útil para organizações que têm requisitos de segurança ou conformidade específicos que exigem a manutenção dos dados dentro de suas próprias infraestruturas. No entanto, essa opção requer conhecimentos técnicos e infraestrutura adequada para configurar e gerenciar o servidor. Acredito que a hospedagem baseada em nuvem é a opção mais popular e recomendada para a maioria dos usuários, enquanto a hospedagem local é adequada para cenários específicos onde o controle total dos dados é necessário. O que é o Serviço do Power BI? No Serviço do Power BI, você encontrará um ambiente de hospedagem baseado em nuvem para seus relatórios. Esse ambiente é fornecido pela Microsoft como parte de sua oferta de serviços em nuvem, incluindo o Azure e o Office 365. As informações foram mascaradas. No Serviço do Power BI, as organizações são separadas em unidades chamadas Locatários. Esses locatários podem ser gerenciados por meio do Azure Active Directory ou do Office 365. Dentro dos locatários, existem usuários que são autenticados usando o Azure Active Directory. Para acessar o serviço do Power BI, você pode visitar o site https://app.powerbi.com/ (https://app.powerbi.com/)e fazer login com suas credenciais. Além dos usuários e autenticações, o Serviço do Power BI também utiliza o conceito de workspaces. Um workspace é como uma pasta compartilhada entre uma equipe de usuários, onde eles podem colaborar e compartilhar conteúdo do Power BI. É um local centralizado para compartilhar relatórios, dashboards e outros artefatos. Existem várias opções disponíveis para compartilhar o conteúdo do Power BI publicado no Serviço, proporcionando flexibilidade na distribuição das informações. Ah! Publicar um relatório criado no Power BI Desktop no Serviço do Power BI é bastante simples, e não devo deixar de falar que foi algo abordado no artigo citado anteriormente. Baseado em capacidade ou baseado em usuário Ao utilizar o serviço do Power BI, é necessário possuir uma licença do Power BI. Existem duas opções de licenciamento disponíveis: baseado em capacidade e baseado em usuário. A escolha entre eles depende das necessidades e do tamanho da organização. O licenciamento baseado em capacidade é mais adequado para organizações com muitos usuários, geralmente acima de centenas. Com esse tipo de licenciamento, a organização adquire uma capacidade dedicada no serviço do Power BI, permitindo o compartilhamento e o acesso aos relatórios e dashboards por um grande número de usuários. Essa abordagem é vantajosa em termos de escalabilidade e desempenho, pois garante recursos dedicados para atender a demanda da organização. Por outro lado, o licenciamento baseado em usuário é mais adequado para empresas de pequeno e médio porte. Nesse caso, cada usuário é licenciado individualmente, permitindo que eles acessem e usem o serviço do Power BI de acordo com as suas necessidades. Essa opção é mais econômica para organizações com um número limitado de usuários. É importante mencionar que, em alguns casos, além do licenciamento baseado em capacidade, também pode ser necessário obter licenças adicionais baseadas em usuário para realizar certas operações específicas. Serviço do Power BI, não apenas para hospedagem de relatórios No Serviço do Power BI, além de ser um ambiente de hospedagem para relatórios, há uma variedade de recursos e componentes corporativos disponíveis. Esses recursos foram desenvolvidos para aprimorar a governança e a implementação do Power BI. Alguns dos principais recursos disponíveis no Serviço do Power BI incluem: 1. Fluxo de Dados: Permite que você crie e gerencie fluxos de dados para centralizar e preparar dados para uso em relatórios e análises.  2. Conjunto de Dados Compartilhado: Permite que você compartilhe conjuntos de dados com outros usuários em sua organização, garantindo a consistência e reutilização dos dados. 3. Datamart: É uma coleção de conjuntos de dados organizados e estruturados, que podem ser usados para criar relatórios e análises. 4. Métricas: Permite que você defina e monitore métricas importantes para o seu negócio, fornecendo insights rápidos sobre o desempenho. 5. Linhagem de Dados: Permite visualizar e entender a origem e o fluxo dos dados em seu ambiente do Power BI, ajudando a rastrear e solucionar problemas. 6. Certificação de Conteúdo: Permite que você certifique relatórios e dashboards, indicando que foram revisados e aprovados como conteúdo confiável e de qualidade. 7. Rótulos de Sensibilidade: Ajuda a classificar e controlar a confidencialidade dos dados, garantindo a conformidade com as políticas de segurança da organização. 8. Pipelines de Implantação: Permite criar pipelines de implantação para automatizar a implantação de artefatos do Power BI em diferentes ambientes. 9. Workspaces: São ambientes colaborativos onde os usuários podem compartilhar e trabalhar em conjunto em relatórios, dashboards e outros recursos do Power BI. 10. Aplicativos: Permitem criar soluções completas do Power BI, incluindo relatórios, dashboards e fluxos de dados, para distribuição e consumo simplificados. Abaixo vamos detalhar alguns desses itens, porém é importante destacar que alguns desses recursos podem exigir licenciamento premium para utilização. Recomenda-se avaliar as necessidades específicas da organização e verificar os detalhes de licenciamento para aproveitar ao máximo esses recursos avançados do Serviço do Power BI. Fluxo de dados ( DataFlows) O fluxo de dados é uma funcionalidade que permite realizar ETL baseado em nuvem usando o mecanismo Power Query. Ele oferece a possibilidade de centralizar a transformação e o armazenamento de dados em tabelas compartilhadas. Ao usar fluxos de dados, você evita a necessidade de copiar a transformação de dados em vários arquivos do Power BI. Em vez disso, você pode criar um fluxo de dados que serve como um local central para a transformação e o armazenamento de dados. Os arquivos do Power BI podem se conectar e obter dados diretamente desses fluxos de dados. Essa abordagem de várias camadas no Power BI, com o uso de fluxos de dados, é benéfica para a arquitetura e organização dos dados. Permite reutilizar transformações, garantir a consistência dos dados em diferentes relatórios e facilitar a manutenção das transformações caso haja alterações nos requisitos. Conjunto de dados  O conjunto de dados compartilhado é uma funcionalidade que permite reutilizar um conjunto de dados existente para criar relatórios simplificados. Um relatório simplificado é um relatório que se conecta ao vivo a um conjunto de dados do Power BI, eliminando a necessidade de ter um conjunto de dados separado para cada relatório. Ao usar um conjunto de dados compartilhado, você pode aproveitar os cálculos e a modelagem já realizados nesse conjunto de dados em vários relatórios. Isso proporciona consistência e eficiência na criação de relatórios, pois você pode reutilizar as medidas, colunas calculadas e relacionamentos já definidos no conjunto de dados compartilhado. Datamart O Datamart é uma ferramenta que facilita a modelagem no Power BI, reunindo todas as configurações em um editor unificado dentro do serviço do Power BI. Com o Datamart, é possível criar fluxos de dados e conjuntos de dados em conjunto, simplificando o processo de gerenciamento e configuração. Além disso, o Datamart permite armazenar os dados no Banco de Dados SQL do Azure, que está incluído no licenciamento do Power BI. Isso proporciona uma solução de armazenamento robusta e escalável para os dados utilizados nos modelos do Power BI. O objetivo do Datamart é aprimorar a construção de modelos no Power BI, oferecendo uma abordagem mais integrada e eficiente para a criação e gerenciamento de fluxos de dados e conjuntos de dados. Métricas As Métricas do Power BI são um componente abrangente que permite exibir KPIs ou métricas importantes para o negócio. Anteriormente conhecido como Metas do Power BI, esse componente foi aprimorado e renomeado para Métricas do Power BI. Com as Métricas do Power BI, é possível criar e configurar todos os aspectos de um KPI, incluindo o valor atual, a meta, a tendência, o status e as regras que determinam se o valor está no caminho certo ou atrasado, entre outros. Isso permite acompanhar e visualizar o desempenho e a saúde dos indicadores-chave do negócio. Uma vantagem das Métricas do Power BI é que elas podem ser alimentadas por um conjunto de dados compartilhado do Power BI. Isso significa que é possível usar um conjunto de dados existente para fornecer os dados necessários para as métricas, permitindo a reutilização de cálculos e modelagens já realizados. Linhagem de Dados A Linhagem de Dados é uma funcionalidade disponível no Serviço do Power BI que ajuda a rastrear e visualizar a origem dos dados utilizados em um visual ou relatório. Com a Linhagem de Dados, é possível entender quais conjuntos de dados e fluxos de dados estão sendo utilizados e qual é a fonte dos dados. Essa funcionalidade é especialmente útil em cenários complexos, nos quais há diversos componentes relacionados a dados e diferentes fontes de dados envolvidas. Ela permite identificar facilmente a linhagem dos dados, ajudando a garantir a transparência e a compreensão dos fluxos de dados. É importante destacar que a Linhagem de Dados ainda está em desenvolvimento e continua sendo aprimorada pela Microsoft. Embora ainda haja casos em que a funcionalidade pode não ser totalmente suportada, espera-se que ela evolua e melhore no futuro, oferecendo uma visão mais abrangente e precisa da linhagem dos dados. Certificação de conteúdo A Certificação de Conteúdo é uma funcionalidade que permite definir e configurar governança de dados. Essa funcionalidade permite certificar objetos do Power BI, como conjuntos de dados, fluxos de dados, relatórios e aplicativos, por um determinado grupo dentro da organização. O administrador do locatário do Power BI tem controle sobre as funções que podem certificar o conteúdo. Ao certificar um objeto, ele indica que esse conteúdo é confiável e de alta qualidade. Isso ajuda na adoção e uso do conteúdo por outros usuários, pois eles podem identificar e encontrar facilmente o conteúdo certificado. A certificação de conteúdo desempenha um papel importante na governança de dados, fornecendo uma maneira de destacar o conteúdo confiável e de valor para a organização. Ao certificar objetos, os administradores podem garantir que os usuários tenham acesso a informações confiáveis e relevantes, promovendo a colaboração e a tomada de decisões com base em dados confiáveis. Pipelines de implantação Para garantir a segurança e evitar impactos nos usuários, é importante separar o ambiente de desenvolvimento do ambiente de usuário no Power BI. Isso é especialmente relevante em organizações que possuem três ambientes distintos: Desenvolvimento, Teste e Produção. Ao ter diferentes conteúdos no ambiente de desenvolvimento, é necessário enviar as alterações para o próximo ambiente de forma controlada, seja ele de teste ou produção. É nesse ponto que os Deployment Pipelines (ou pipelines de implantação) entram em cena. Esses pipelines permitem gerenciar e controlar o processo de implantação das alterações entre os diferentes ambientes, facilitando a transição suave e segura do desenvolvimento para o teste e, por fim, para o ambiente de produção. Os pipelines de implantação no Power BI são configurados para considerar os espaços de trabalho dedicados aos ambientes de Desenvolvimento, Teste e Produção. Eles comparam as alterações realizadas nesses ambientes e ajudam a controlar a implantação das mesmas. Dessa forma, as alterações podem ser revisadas, testadas e implantadas de maneira controlada, garantindo que os usuários não sejam afetados imediatamente por mudanças que ainda estão em desenvolvimento. Workspaces Os Workspaces do Power BI são ambientes colaborativos no serviço do Power BI onde as equipes podem compartilhar, revisar e editar o conteúdo do Power BI de forma conjunta. Esses espaços permitem que os membros da equipe colaborem em relatórios, dashboards e outros objetos do Power BI. Dentro de um Workspaces, os membros da equipe podem trabalhar em conjunto, realizar revisões e edições nos projetos uns dos outros. Eles podem compartilhar ideias, insights e atualizações em tempo real, facilitando a colaboração efetiva. Os Workspaces também desempenham um papel importante na implantação de alterações em diferentes ambientes. Por meio dos Workspaces, as equipes podem implantar as alterações realizadas nos projetos em outros ambientes, como ambiente de teste ou produção. Cada membro da equipe possui níveis de acesso e permissões específicos dentro do Workspace, que são determinados com base em suas funções e responsabilidades. Isso garante que cada membro tenha acesso apropriado ao conteúdo e que as atividades de edição sejam realizadas de forma controlada. Aplicativos Os aplicativos no Power BI são uma forma eficiente de organizar e entregar conteúdo personalizado aos usuários. Eles permitem agrupar vários relatórios e conteúdos do Power BI em um único pacote, facilitando a distribuição de informações relevantes de forma estruturada. Ao criar um aplicativo, você tem a liberdade de definir a aparência e o tema de acordo com suas necessidades e preferências. Você pode escolher as cores, o layout e até mesmo a página inicial que os usuários verão ao acessar o aplicativo. Além disso, os aplicativos permitem segmentar seu público-alvo, direcionando o conteúdo para usuários específicos ou grupos de usuários. Isso garante que as informações sejam entregues de forma personalizada e relevante para cada usuário, melhorando sua experiência de navegação e facilitando o acesso às informações necessárias. Em resumo, os aplicativos no Power BI são uma maneira poderosa de organizar, personalizar e entregar conteúdo do Power BI aos usuários, proporcionando uma experiência de visualização de dados mais intuitiva e direcionada. Dashboard Dashboards são uma camada adicional de visualização que oferece uma maneira simplificada de apresentar informações importantes de forma consolidada. Os dashboards podem servir como a página inicial para vários relatórios ou como uma visualização em tempo real, permitindo que os usuários acompanhem métricas-chave de forma rápida e fácil. A principal diferença entre um dashboard e um relatório é que os dashboards são projetados para fornecer uma visão geral rápida e resumida dos dados, enquanto os relatórios oferecem análises mais detalhadas e aprofundadas. Os dashboards geralmente consistem em blocos ou cartões que exibem gráficos, tabelas e outros elementos visuais que mostram informações-chave. Os dashboards também oferecem recursos adicionais, como alertas de dados, que permitem que os usuários sejam notificados quando certos valores ou condições forem atingidos. Além disso, os dashboards podem ser configurados para atualizar automaticamente, garantindo que os dados exibidos estejam sempre atualizados. Embora o uso de dashboards seja opcional, eles podem ser uma maneira eficaz de apresentar informações importantes de maneira concisa e fácil de entender. Eles fornecem uma visão instantânea do desempenho dos negócios e ajudam os usuários a tomar decisões informadas com base nos principais indicadores e métricas. Resumo O Serviço do Power BI é uma opção de hospedagem em nuvem para o conteúdo do Power BI, oferecendo recursos e configurações necessárias para uma plataforma de hospedagem. Ele inclui componentes extras, como fluxos de dados, conjunto de dados compartilhados, datamart, métricas, painéis, pipelines de implantação, certificação de conteúdo, espaços de trabalho e aplicativos. Esses recursos extras são essenciais para a adoção e implementação bem-sucedida do Power BI. O Serviço do Power BI continua sendo uma escolha popular para muitas organizações devido à sua atualização regular e suporte contínuo. Pretendo retornar futuramente com assuntos mais aprofundados e também com informações complementares referentes ao Serviço do Power BI. Fontes -   Introdução aos fluxos de dados e à preparação de dados de autoatendimento - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/transform-model/dataflows/dataflows-introduction-self-service)  Dataside Community | Dataside(https://www.dataside.com.br/dataside-community/power-bi/modelagem-basica-de-dados-1) Power BI Cloud vs On-Premise: Which One to Choose in 2023 (l(https://www.labsmedia.com/comparison/power-bi-cloud-vs-on-premise/)absmedia.com)(http://labsmedia.com)(https://www.labsmedia.com/comparison/power-bi-cloud-vs-on-premise/) https://radacad.com/(https://radacad.com/) Conjuntos de dados no serviço do Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/service-datasets-understand) Introdução aos datamarts - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/transform-model/datamarts/datamarts-overview) Introdução às métricas no Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/service-goals-introduction) Linhagem de dados - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-data-lineage) Habilitar a certificação de conteúdo - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/admin/service-admin-setup-certification) Introdução ao uso de pipelines de implantação, a ferramenta de ALM (gerenciamento do ciclo de vida do aplicativo) do Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/deployment-pipelines-get-started) Workspaces in Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/collaborate-share/service-new-workspaces) Aplicativos no Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/consumer/end-user-apps) Intro to dashboards for Power BI designers - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/service-dashboards)

O Power BI Service oferece um ambiente colaborativo poderoso para criar, compartilhar e gerenciar seus relatórios e dashboards. Uma parte fundamental desse ambiente é o conceito de Workspaces, um assunto que já escrevi e você pode acompanhar aqui, workspaces permitem que você organize e colabore em seus projetos de forma estruturada. Ao organizar seu Workspace no Power BI Service, você pode garantir uma melhor eficiência, colaboração eficaz e uma experiência de usuário aprimorada para sua equipe. A organização adequada também facilita a localização e o acesso ao conteúdo relevante, tornando o trabalho com o Power BI mais intuitivo e produtivo. Exploraremos algumas práticas recomendadas para organizar seu Workspace no Power BI Service. Abordaremos tópicos como a criação de espaços de trabalho, a definição de permissões e o uso de pastas para organizar seus relatórios, dashboards e conjuntos de dados. Vamos começar!   O que é um Workspace no Power BI? Já escrevi um artigo bem completo detalhando o que é um Workspace, e você pode acompanhar clicando aqui. Porém para resumir um Workspace do Power BI são ambientes colaborativos no serviço do Power BI onde as equipes podem compartilhar, revisar e editar o conteúdo do Power BI de forma conjunta. Esses espaços permitem que os membros da equipe colaborem em relatórios, dashboards e outros objetos do Power BI. Eles promovem a colaboração efetiva e facilitam a implantação de alterações em diferentes ambientes. Ao compartilhar um Workspace no Power BI, você está compartilhando todos os objetos contidos nele, como painéis, relatórios, conjuntos de dados e fluxos de dados. Isso permite que você compartilhe um conjunto completo de informações e análises com outras pessoas, fornecendo acesso a todos os componentes necessários para uma compreensão abrangente dos dados. No entanto, é importante ter cuidado ao compartilhar um Workspace, pois todas as permissões e acesso concedidos ao Workspace serão aplicados a todos os objetos contidos nele. Certifique-se de definir as permissões adequadamente, garantindo que apenas as pessoas certas tenham acesso e permissões para visualizar e interagir com o conteúdo do Workspace. Isso significa que todo o conteúdo em seu workspace seria compartilhado com alguém que tenha uma função de acesso em seu workspace (Administrador, Membro, Colaborador ou Visualizador) e um subconjunto disso para os usuários do aplicativo Power BI. É importante ter em mente que o compartilhamento de conteúdo em um Workspace ocorre como uma unidade coesa. Isso significa que não é possível selecionar partes específicas do conteúdo e compartilhá-las com diferentes grupos de usuários. O Workspace do Power BI funciona como uma entidade única para compartilhamento, o que significa que todos os usuários compartilhados terão acesso ao conjunto completo de objetos e recursos contidos nesse Workspace. Portanto, ao compartilhar um Workspace, é necessário considerar que todo o seu conteúdo será compartilhado com os usuários envolvidos. Unidade de compartilhamento no Workspace do Power BI  Workspace é considerado uma unidade de compartilhamento de desenvolvimento, pois pode ser usado para atender a múltiplos grupos de audiência. No entanto, é importante ressaltar que, embora seja possível criar diferentes públicos e compartilhar conteúdos específicos do mesmo Workspace com grupos de usuários distintos, os níveis de acesso dos desenvolvedores são restritos aos usuários administradores, membros ou colaboradores. Esses níveis de acesso concedem aos usuários permissões para acessar e editar todo o conteúdo do Workspace, em vez de partes selecionadas dele. Portanto, é importante compreender que o Workspace do Power BI é tratado como uma única unidade de compartilhamento para desenvolvedores e analistas de dados, garantindo que eles tenham acesso completo ao conteúdo dentro dele. Organizando espaços de trabalho para diferentes públicos de usuários Com base na explicação anterior, fica evidente que é necessário ter espaços de trabalho separados para diferentes grupos de usuários. Se você possui dois conjuntos de relatórios que precisam ser compartilhados com públicos diferentes, não é recomendado hospedá-los em um único espaço de trabalho. Em vez disso, você pode criar espaços de trabalho distintos para cada público-alvo, garantindo uma melhor organização e compartilhamento adequado do conteúdo. É importante distinguir entre os desenvolvedores e os usuários finais no contexto do Power BI. Os desenvolvedores são responsáveis por criar e editar o conteúdo nos espaços de trabalho, enquanto os usuários finais são aqueles que acessam e interagem com esse conteúdo por meio dos aplicativos do Power BI. Nesse sentido, se houver a necessidade de ter conjuntos diferentes de relatórios para grupos distintos de desenvolvedores, é recomendado utilizar dois espaços de trabalho separados. Cada espaço de trabalho será dedicado a um grupo específico de desenvolvedores, permitindo que eles trabalhem de forma independente e colaborem de maneira eficiente em seus projetos. É importante ressaltar que os usuários finais não precisam ter acesso direto aos espaços de trabalho dos desenvolvedores. Em vez disso, eles podem acessar os relatórios e painéis através dos aplicativos do Power BI, que podem ser compartilhados com o público desejado. Essa abordagem permite que os usuários finais tenham uma experiência simplificada e focada nos dados relevantes para eles, sem a complexidade do espaço de trabalho do desenvolvedor. Isso significa que, se você tiver 8 grupos de desenvolvedores para 8 conjuntos de relatórios diferentes, serão necessários 8 espaços de trabalho. Divida a carga, use a capacidade lém dos motivos mencionados anteriormente, outra razão importante para ter Workspaces separados é distribuir a carga em seu ambiente do Power BI. Isso é especialmente relevante quando você está utilizando um plano de capacidade dedicada, como o Power BI Premium ou Embedded. Se você possui relatórios com altas taxas de consumo, é aconselhável mantê-los em um Workspace separado dos relatórios com baixas taxas de consumo. Dessa forma, você pode gerenciar melhor o desempenho e a capacidade necessária para cada Workspace. Ao separar os Workspaces, você pode atribuir diferentes capacidades dedicadas a cada um deles, garantindo que os relatórios com alta demanda tenham recursos adequados para funcionar de maneira otimizada. Isso permite evitar possíveis gargalos de desempenho e oferece uma melhor experiência aos usuários finais.  Deixo nas fontes um guia com a capacidade premium. Espaços de trabalho compartilhados entre vários desenvolvedores Como mencionado anteriormente, é prática comum ter vários Workspaces no Power BI para grupos de desenvolvedores diferentes. No entanto, surgem desafios quando esses grupos compartilham elementos comuns, como uma tabela de datas. Para resolver esse problema, é recomendável ter um Workspace compartilhado que contenha elementos reutilizáveis, como a tabela de datas mencionada. Esse Workspace pode ser designado como um local central para armazenar objetos compartilhados, como tabelas, fluxos de dados ou conjuntos de dados. Ao utilizar um Workspace compartilhado, você reduz a redundância na implementação, pois não é necessário replicar objetos comuns em cada Workspace específico. Isso resulta em maior consistência em todo o conteúdo do Power BI, pois os elementos compartilhados são atualizados em um único local. Além disso, ter um Workspace compartilhado facilita o processo geral de desenvolvimento. Os desenvolvedores podem colaborar mais facilmente, pois têm acesso aos mesmos objetos e podem trabalhar em conjunto para aprimorar a qualidade e a eficiência do conteúdo. Separando os Ambientes Outro bom caso de uso para ter vários espaços de trabalho é separar o ambiente. Para uma implementação adequada do Power BI (ou qualquer outra implementação de desenvolvimento de software), você precisa ter um ambiente diferente para Desenvolvimento, Teste e Produção. Isso tem muitos benefícios no processo de desenvolvimento e trará confiança para a adoção porque o conteúdo no ambiente de produção passará por várias verificações e validações. A captura de tela acima é uma captura de tela do pipeline de implantação no Power BI Premium, que ajuda você a configurar a implantação entre os ambientes. No entanto, mesmo se você não tiver a licença Premium, ainda poderá usar o conceito de ambientes DEV, TEST e PROD e scripts do PowerShell para lidar com a implantação entre eles. Resumo Finalizando ao projetar a estrutura do Workspace, é importante considerar vários fatores. Uma abordagem recomendada é ter espaços de trabalho separados com base nos grupos de analistas e, possivelmente, com base no público-alvo. É aconselhável ter camadas distintas de Desenvolvimento, Teste e Produção nos espaços de trabalho. Além disso, o uso de espaços de trabalho compartilhados pode ajudar a reduzir redundâncias e aumentar a consistência. Outra consideração é a possibilidade de dividir a carga de trabalho, utilizando vários workspaces do Power BI para relatórios específicos. Projetar a estrutura do Workspace requer uma análise cuidadosa e pode variar de uma organização para outra. Como consultor de arquitetura, tenho experiência em orientar esse processo e gostaria de compartilhar essas informações com você. Fique à vontade para deixar seus comentários abaixo se tiver alguma dúvida adicional. Fontes - Criar um workspace no Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-create-the-new-workspaces) Configurar e gerenciar capacidades no Power BI Premium - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/enterprise/service-admin-premium-manage) Melhores práticas para pipelines de implantação, a ferramenta de ALM (gerenciamento do ciclo de vida do aplicativo) do Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/create-reports/deployment-pipelines-best-practices)

Pessoal, já estamos no quarto artigo focando em Workspace do Power BI e dessa vez vamos falar sobre as funções no Workspace. Vamos entender cada uma destas e seu funcionamento, para que você possa organizar e governar de melhor maneira seu ambiente online.  Caso você tenha curiosidade a respeito dos artigos anteriores clique no título a seguir:  O que é um Workspace do Power BI?(https://www.linkedin.com/pulse/o-que-%25C3%25A9-um-workspace-do-power-bi-jefferson-dos-santos-moreira/?trackingId=N0CJpbB0FEb9PROMQfhkyg%3D%3D) Por que você precisa do serviço do Power BI? (https://www.linkedin.com/pulse/por-que-voc%25C3%25AA-precisa-do-servi%25C3%25A7o-power-bi-jefferson-dos-santos-moreira/?trackingId=L2ZLt22Z8ShFXoEnIvaFMA%3D%3D)(https://www.linkedin.com/pulse/por-que-voc%25C3%25AA-precisa-do-servi%25C3%25A7o-power-bi-jefferson-dos-santos-moreira/?trackingId=L2ZLt22Z8ShFXoEnIvaFMA%3D%3D) Como organizar seu Workspace no Power BI?(https://www.linkedin.com/pulse/como-organizar-seu-workspace-power-bi-jefferson-dos-santos-moreira/?trackingId=JDuBK33bmk9fnnWkAv5JBg%3D%3D) Funções no espaço de trabalho Antes de tudo vamos entender que para acessar as funções precisamos anteriormente clicar em gerenciar acessos na tela principal do workspace. Clicando no botão acima seremos apresentados as funções e entenderemos o nível de acesso de cada uma delas: Visualizador Assim como o nome nos indica essa função tem a possibilidade apenas de visualização dos conteúdos do workspace. Com ela podemos visualizar os relatórios e dashboards. Com essa permissão também é possível utilizar a função Analise no Excel, para isso basta clicar no "..." do relatório.  A função de visualização é o acesso somente leitura ao conteúdo. Este uso não pode acessar fluxos de dados, mas pode acessar os dados armazenados no fluxo de dados. Contribuidor A função de contribuidor é a função dos desenvolvedores no espaço de trabalho. Contribuidores podem acessar não apenas relatórios e painéis, mas também conjuntos de dados e fluxos de dados (Dataflows). Eles podem editar o conteúdo, bem como excluí-lo. Eles podem publicar um relatório no espaço de trabalho ou removê-lo. Basicamente as funções de um contribuidor são: • Publicar um relatório no espaço de trabalho • Edite o conteúdo no espaço de trabalho • Excluir o conteúdo no espaço de trabalho • Acesso a todos os objetos do espaço de trabalho: relatórios, painel, pasta de trabalho, conjunto de dados e fluxo de dados • Copiar conteúdo, usar Analisar no Excel, etc. Essa função deve ser atribuída a todos os desenvolvedores da equipe, embora confundida com a função seguinte. Membro A função de membro é a função que tem acesso a todas as ações da função de Contribuidor, também pode adicionar membros ou funções anteriores, além da capacidade de Publicar um Aplicativo, Cancelar Publicação ou Atualizar o Aplicativo.  Considere esta função como a função de implantação. Essa função pode publicar o conteúdo de um espaço de trabalho como um aplicativo para os usuários finais. A função Membro tem uma das ações mais importantes no espaço de trabalho. A ação de enviar o conteúdo do ambiente DEV para o ambiente PROD. Não é incomum workspaces onde todos os colaboradores são Membros. Com certeza tratar dessa forma é um problema pois dessa forma todo usuário pode criar e/ou editar um aplicativo. O ideal seria tratar essas funções do workspace de forma totalmente independentes. Administrador A função administrador tem acesso total ao espaço de trabalho. Além de realizar todas as ações de função do membro, o administrador pode adicionar ou remover mais administradores ao espaço de trabalho e pode atualizar ou excluir o espaço de trabalho.  Agora que já passamos por basicamente todos as funções, deixo abaixo uma tabela que pode ser encontrada na documentação oficial da microsof, que detalha cada uma das funções acima. https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-roles-new-workspaces(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-roles-new-workspaces) E como ficam os usuários finais? A inicio pensamos que visualizador pode ser a melhor solução para os usuários finais, porém isso é um grande erro porque, estará concedendo a eles acesso ao conteúdo no ambiente do desenvolvedor.  Em vez disso, use aplicativos do Power BI, que criam uma boa separação entre os ambientes DEV e PROD. Nesse ambiente, os usuários podem usar conteúdo confiável enquanto os desenvolvedores trabalham nas mudanças nos bastidores. Ao criar um aplicativo do Power BI, você pode especificar um menu de navegação, criar uma ótima aparência para seus usuários e dar a eles a capacidade de segmentar os dados conforme desejarem. Isso é muito melhor do que o acesso visualizador no espaço de trabalho. Vamos resumir Contribuidor: somente desenvolvedores Todos os desenvolvedores de sua equipe devem ter acesso de Contribuidor ao espaço de trabalho. Não há necessidade de atribuir-lhes o papel de Membro. Reserve a função de Membro para o próximo grupo. Com a função de Colaborador, o desenvolvedor pode fazer upload de conteúdo, atualizá-lo, alterá-lo, excluí-lo, criar novos objetos etc. Membro: somente grupo de implantação Em sua equipe, deve haver uma pessoa ou um grupo de implantação. Esse grupo de pessoas garante que o conteúdo certo chegue ao público. Eles realizam a verificação para garantir que o conteúdo esteja pronto para ser publicado aos usuários, e portanto publicar esse conteúdo para os usuários finais. Administrador: grupo de administradores Não torne as pessoas administradoras do grupo porque deseja dar a elas muito acesso. Lembre-se de que até mesmo a função de membro pode dar acesso a outras funções de nível de membro ou inferiores. Pode implantar, etc. Os colaboradores podem editar o conteúdo. Se você pensar sobre essas ações, há pouca necessidade de uma pessoa ou um grupo de pessoas serem administradores. Portanto, conceda acesso apenas ao grupo que deseja controlar a criação ou exclusão do espaço de trabalho ou acesso em nível de administrador.   Dica A regra de ouro em segurança é nunca usar contas individuais, use grupos. No mundo do Power BI, há alguns lugares onde você pode e outros onde não pode usar grupos de segurança em vez de contas individuais. Em todos os lugares você pode usar um grupo de segurança; certifique-se de usar isso em vez de uma conta individual. Fazendo desta forma vai facilitar ainda mais o controle de acesso, bastando adicionar ou remover pessoas daquele grupo de segurança. Fontes -  Funções nos workspaces no Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-roles-new-workspaces) radacad.com/(http://radacad.com/) Criar um workspace no Power BI - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/collaborate-share/service-create-the-new-workspaces#allow-contributors-to-update-the-app) Compilar permissão para conjuntos de dados compartilhados - Power BI | Microsoft Learn(https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/service-datasets-build-permissions)

A utilização de listas é uma das principais características da linguagem M, linguagem utilizada no Power Query, para manipulação de dados dentro do Microsoft Power BI / Excel. As listas permitem que os dados sejam agrupados e tratados de forma mais eficiente, o que é fundamental para o sucesso de qualquer análise de dados. Neste artigo, vamos explorar a utilização de listas na linguagem M e como elas podem ser usadas para melhorar a eficiência e a qualidade da análise de dados. Uma das vantagens mais óbvias da utilização de listas na linguagem M é a agilidade e a eficiência na manipulação de dados. As listas permitem que os dados sejam agrupados e tratados como um único item, o que torna mais fácil realizar operações em grandes conjuntos de dados. Por exemplo, ao invés de manipular cada linha individualmente, é possível tratar todos os dados de uma tabela como uma única lista, o que torna o processo muito mais rápido e eficiente. Abaixo vamos analisar uma situação hipotética, que poderá ser manipulada para retornar o dado da maneira que melhor atender. Nesse exemplo vamos retornar o maior valor analisando colunas distintas, e de maneira dinâmica, portanto colunas adicionadas posteriormente seguirão a mesma regra. Isso acontece porque não usamos hard code para determinar colunas específicas... Aliás vamos ver isso juntos. O primeiro passo é conhecer nossa base de dados: Temos aqui uma tabela simples que está retornando KM de entrega, produto e três categorias distintas para o mesmo produto. O pensamento inicial é transformar colunas em linhas, e com certeza vamos abordar esse tema juntos no próximo artigo, isso foi um spoiler rsrs... Porém nesse momento vamos buscar uma situação diferente. Imagine que você precisa analisar essas três colunas de categoria e retornar o maior valor dentre elas, como fazer? Finalizado! Em resumo, a utilização de listas no Power Query é uma ferramenta poderosa e essencial para qualquer pessoa que trabalha com análise de dados. Elas permitem agrupar, relacionar e manipular informações de maneira mais eficiente, tornando possível a criação de análises mais avançadas e precisas. Se você ainda não usa listas no Power Query, experimente essa ferramenta hoje mesmo e veja a diferença na sua capacidade de análise de dados. Deixo essa mesma base utilizada no exemplo para caso de estudo, e deixo também claro que essa base será utilizada futuramente em um novo artigo. Mas pode deixar que trá-lo-ei lá também 😀 Mais uma vez espero ter ajudado afinal o intuito é sempre facilitar nossas vidas! Links Úteis Table.AddColumn - PowerQuery M | Microsoft Learn Record.ToList - PowerQuery M | Microsoft Learn List.Skip - PowerQuery M | Microsoft Learn List.Max - PowerQuery M | Microsoft Learn

Visual entrega muito mais do que parece! Já pensou em apresentar uma meta, performance ou outro tipo de análise percentual de forma bastante clara? Estou falando de observar a totalidade e poder comparar como está o desempenho relacionado a este, e ainda por cima utilizar a formatação através das cores para isso! A ideia é genial! Tenho que admitir que não é minha, são dos amigos Ninjas Matheus Paiva e Amauri Nogueira que criaram essa maravilha. Pois após algumas modificações irei explicar e deixar o pbix para download caso alguém tenha curiosidade e queira extrair ao máximo. Vamos lá? O visual em questão é este: Visual Final Estrutura de eixos Ao analisar os eixos do visual podemos ficar curiosos, mas aos poucos vamos entendendo. É bastante importante numerar os pontos para entendermos cada ponto de uma vez. Vamos entender nossa base de dados fictícia que é bastante simples e faz apenas um apontamento entre meta e atual para cada um dos jogadores do contexto: Tabela Utilizada Super tranquilo, né? Pois agora vamos entender como funciona nossa modelagem, que tenho que adiantar que também é muito fácil pois temos apenas nossa tabela referência: Modelagem básica Com isso podemos entender que não foi necessário nenhum relacionamento para criar o visual. Mas será necessário apenas essa tabela? Entenderemos logo. A ideia principal é que cada uma das cores representa uma faixa de contexto a qual o dado (jogador) está inserido. Então aqui temos nossas cores AZUL, AMARELOe VERMELHO correto? Sim! Mas também temos outro contexto que é nosso CINZA CLARO, que participa totalmente do nosso visual informando que aquela parcela ainda não foi preenchida, esse é o nosso gap do total. E após esse entendimento precisamos determinar faixas para cada um desses contextos, então bora lá? Clicando no botão “Inserir Dados” foi criado a tabela de faixa de cores (ou contexto) no qual o dado será inserido. E como havíamos combinado, serão quatro faixas. Inserção de tabela auxiliar Nosso próximo ponto é a criação de nossa medidas que irão nos auxiliar e popular os eixos do nosso visual. Total de nossa meta: Meta Total = SUM('f_Apuração'[Meta]) Total Real: Soma Total = SUM('f_Apuração'[REAL]) Condicional Determinante : Medida Condicional = VAREixo = MAX ( d_Faixas[DescCor] ) -- Seleção da faixa. VARAtingimento = DIVIDE([Soma Total],[Meta Total]) -- Calculo de atingimento. VARGAP = -- Gap de dados ( referente ao valor que estará em sem os dados) SWITCH( TRUE(), Atingimento >=1, 0, 1 - Atingimento ) RETURN SWITCH ( -- Condicional que determina o atingimento. TRUE (), Eixo = "4", GAP, Eixo = "1" && Atingimento < 0.70, Atingimento, --VERMELHO Eixo = "2" && Atingimento >= 0.70 && Atingimento < 1, Atingimento, --AMARELO Eixo = "3" && Atingimento >= 1, Atingimento --Azul ) Então temos todos os nossos dados e nossos auxiliares. Mas os segredos ainda não acabaram, pois o entendimento das medidas e dos eixos do visual são de extrema importância! Ao adicionar apenas nossa medida e nosso eixo dentro do visual (colunas 100% empilhadas) podemos ficar decepcionados, pois o resultado ainda não é o esperado. Porém isso é algo totalmente normal, afinal nós determinamos os contextos em que os dados serão inseridos, mas ainda não incorporamos esse contexto no visual. Lembra da nossa tabela auxiliar que foi criada e utilizada em nossa medida condicional? Medida e eixo x incorporado ao visual Adicionando nosso contexto de cor, teremos esse resultado: Visual Final É realmente incrível! 😊🚀💙 É importante também entender que as cores são determinadas a partir da formatação do visual: Entendimento de escolha de cores Galera eu espero mesmo que tenham gostado e principalmente entendido. Essa solução me ajudou muito em uma questão de negócios, e não devemos ficar preso apenas essa ideia. Facilmente podemos alterar a quantidade de contexto ou o entendimento das cores de acordo com a nossa necessidade. Agradeço mais uma vez aos ninjas e sempre que for possível, estarei trazendo soluções que possam facilitar a nossa vida! Abaixo deixo o arquivo para download para aqueles que tiverem a curiosidade de testar e evoluir a ideia. 😊

SQL + Power BI pode salvar a sua vida ! Muitas vezes quando vamos importar uma base para trabalhar no Power BI temos com o conexão a fonte de dados em SQL. A ideia central é que podemos fazer as transformações antes de importar e dessa forma ter um modelo com mais performance. Fazer consultas no banco de dados é possível graças a linguagem SQL! Com ela podemos fazer nossas consultas (querys) que irão retornar exatamente aquilo que buscamos. A linguagem SQL pode ser utilizada em diversos SGBDs e para isso vou listar alguns abaixo, onde podemos fazer nossas query e retornar estas mais tarde no Power BI: SQL Server ← Software que utilizaremos PostgreSQL MySQL IBM DB2 Oracle MariaDB ... Agora que conhecemos alguns e está definido que vamos utilizar o SQL Server, deixo também alguns links para poder baixar e treinar a criação de querys da maneira que desejar: SQL Server Developer (Ferramenta de BD) - https://www.microsoft.com/pt-br/sql-server/sql-server-downloads SSMS ( ferramenta gráfica de visualização ) - https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/ssms/download-sql-server-management-studio-ssms?view=sql-server-ver15 Banco de dados para treinar - https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/samples/adventureworks-install-configure?view=sql-server-ver15&tabs=ssms Caso tenha alguma dúvida vídeo Auxílio instalação - https://www.youtube.com/watch?v=W7xqjvAX0Qo Porém antes de partir para o SQL Server vamos entender como fazer essa conexão entre os dois softwares e também entender que já temos um conector nativo no Power BI, o que significa que tudo acontece de maneira muito fácil! 😉 Encontramos aqui conexões rápidas e fáceis com bancos de dados diversos: Também vamos analisar de que forma o SQL pode nos ajudar a carregar nossos dados de forma mais rápida e deixando o arquivo muito mais leve: Antes de partir para o SQL também deixo aqui uma ordem de sintaxe para quando vamos escrever nossa query: SELECT DISTINCT TOP FROM JOIN ON WHERE GROUP BY WITH CUBE ou WITH ROLLUP HAVING ORDER BY Então vamos lá ? Ao clicar no ícone do Microsoft SQL Server Management Studio e logar no servidor desejado vamos encontrar a seguinte tela: Aqui podemos clicar em New Query para começar a escrever. E não podemos esquecer de escolher o banco que desejamos: Agora deixo abaixo algumas querys para que você possa treinar: -- SELECT, FROM , TOP SELECT TOP(50) * FROM FactInternetSales ________________________________________________________________ -- Escolher colunas SELECT TOP(50) ProductKey, OrderDateKey, CustomerKey FROM FactInternetSales ________________________________________________________________ -- Group By SELECT Color, COUNT(ProductKey) AS Qty_keys FROM DimProduct GROUP BY color ________________________________________________________________ -- CAST, SUM, GROUP BY, ORDER BY, ASC , DESC, AS SELECT CAST(OrderDate AS DATE) AS DataCompra, AVG(ProductStandardCost) AS AVG_CustoProduto FROM FactInternetSales GROUP BY CAST(OrderDate AS DATE) ORDER BY CAST(OrderDate AS DATE) ASC ________________________________________________________________ -- IN, AND, WHERE,ON, INNER JOIN, SELECT dsc.productsubcategorykey, dsc.englishproductsubcategoryname AS ProductName, dsc.productcategorykey, dct.EnglishProductCategoryName AS ProductSubcategory FROM DimProductsubCategory AS dsc INNER JOIN DimProductCategory AS dct ON dsc.ProductCategoryKey = dct.ProductCategoryKey WHERE dsc.ProductCategoryKey IN ('3','2') AND dct.EnglishProductCategoryName = 'Clothing' Aqui também deixo um site que utilizo muito para entender as funções - https://www.w3schools.com/sql/default.asp E por fim vamos utilizar uma query no Power BI e analisar como que ela nos retorna as tabelas : Utilizei a ultima query do nosso exemplo para treinar, também coloquei o servidor que é aqui na minha máquina e também o banco de dados que estou utilizando para escrever aquela query. Aqui temos o nosso resultado da tabela que nos foi retornada : Temos nossa tabela já importada e já com as transformações necessárias, o que nos garante melhor desempenho e também menos trabalho com certeza hehehe. Qualquer dúvida que você tenha não deixe de comentar que tentarei ajudar o mais rápido possível, e creio que com a compreensão desse artigo sua vida vai ficar muuuuito mais fácil ! Espero ter ajudado, e cuidem-se todos !

Alguma vez já lhe ocorreu de estar aprendendo algo completamente novo, e você é bombardeado com tanto conteúdo que se sente perdido e não sabe muito bem o que fazer? Hoje o dataholic Jefferson dos Santos vai abordar um conceito de BI, utilizando a ferramenta Power BI. Que tal focar naquilo que normalmente nos enche os olhos? O que veio em sua mente? DAX? Linguagem M? Visualização utilizando boas práticas de storytelling? Estou aqui para apresentar um assunto que normalmente não faz brilharem os olhos como deveria, mas sem ele, nada do que foi citado acima funcionaria. Vamos falar de modelagem de dados! O modelo de dados Termos como Star Schema, Desnormalização, Relacionamento, Cardinalidade, Primary Key e até mesmo a tal Bridge Table, deveriam ser mais comuns quando se trata de projetos de Business Intelligence, e estarem na ponta da língua quando analisamos a modelagem dos nossos dados. A principal pergunta é: O que é um modelo de dados? R: Um conjunto de tabelas conectadas através de colunas com a intenção de responder questões de negócios. Mas será só isso? E como esse processo ocorre? Vamos lá! Um pilar essencial para a criação de bons relatórios é com certeza, fazer uma boa modelagem, juntamente com um bom ETL. Pois, quando não temos uma boa relação entre nossas tabelas, automaticamente vamos ter problemas com nossas medidas DAX, também não poderemos criar nossos visuais de forma aceitável e com dados conexos. O primeiro ponto de conhecimento necessário é a respeito de suas tabelas, que são seus modeladores, elas vão ditar o desempenho e usabilidade do relatório. Tabelas Fato e Tabelas Dimensão Tabela Fato: São aquelas que nos trazem fatos ou eventos que ocorreram. Exemplos desse tipo de tabela são vendas, saldos, ordens e outros valores quantitativos. Como característica, nossa fTabela normalmente contém milhões de linhas, e está continuamente incluindo registros. Também é muito comum ter uma coluna com informações de data. Outra informação muito importante é que nossa Tabela Fato nos trará a chave conhecida como Primary Key, que será a chave de relação com o nosso outro tipo de tabela. Esta tabela é o coração do relatório. Tabela Dimensão: São tabelas que vão nos trazer pontos nos quais os fatos serão analisados. Na nossa dTabela, teremos descrições dos eventos que foram trazidos em nossa Tabela Fato, e não seria errado pensar em Tabela Dimensão como cadastros. Também temos nossa coluna Primary Key, chave para fazer o relacionamento entre as tabelas Dimensão e Fato, contendo informações com registros únicos como o ID. Como exemplos de dimensão temos: datas, produtos, países, clientes etc. Dica: A ideia mais comum entre nossas tabelas dimensão e fato é: uma tabela dimensão tem muitas colunas e poucas linhas, pois nela temos os registros de cadastros. Já em nossas tabelas fato normalmente temos muitas linhas e poucas colunas, pois as colunas nos trazem as chaves que serão relacionadas às tabelas dimensão. Tabela Fato: Figura 1 Tabela Dimensão: Figura 2 Cardinalidade Com o conhecimento a respeito dos tipos de tabelas, podemos falar em como elas se relacionam, e vamos utilizar uma palavra que gosto bastante “CARDINALIDADE”. Quando utilizamos nossas Primary Keys para fazer o relacionamento, é necessário ter em mente os tipos de cardinalidades existentes para fazer essa conexão, são: um para muitos, muitos para um, um para um e muitos para muitos. A forma mais comum dentre esses tipos, é quando utilizamos cardinalidade um para muitos (1 ─ *) onde o lado 1 (um) fica na dimensão, e * (muitos) na nossa tabela fato, com o filtro D → F significando que nossa tabela dTabela está filtrando nossa fTabela. Não é regra, porém acontece na maior parte dos casos. A lógica é que o 1 está relacionando a nossa tabela dimensão com nosso Primary Key (cadastro único), já o * fica na tabela fato que irá registrar o evento quantas vezes for necessário, vendas por exemplo. Utilizar o muitos para muitos (* ─ *) é necessário em alguns casos mais raros, quando fazemos relacionamento entre tabelas dimensão em que não estão no mesmo nível de granularidade. Dessa forma utilizamos uma Bridge Table (uma tabela auxiliar), que vai fazer a ponte entre as duas dimensões. Outro bom exemplo, é durante a relação de tabela fato e dimensão em que também temos granularidades diferentes. “Como falei anteriormente a ideia principal é: dimensões filtram fatos”, e isso significa... NUNCA RELACIONAR TABELAS FATO ENTRE SI!!! Exemplo de dTabela filtrando fTabela através da cardinalidade um para muitos (1 - *): Figura 3 É nesse momento que abordamos uma questão: E se eu quiser colocar informações descritivas dentro da minha tabela fato? É errado? 🤔 Essa pergunta é respondida trazendo mais dois termos muito importantes que são: normalização e desnormalização. Durante a obtenção de dados, na transformação para ser mais específico, fazemos todas as alterações necessárias para que, posteriormente, possamos criar o nosso modelo de dados. Um bom exemplo de normalização, é quando trazemos apenas as chaves (primary keys), os quantificáveis e datas em nossa tabela fato. Isso significa que nossa tabela fato irá nos apresentar apenas as informações necessárias para análise, ganhando assim desempenho e velocidade na leitura dos dados. Desnormalização de tabela A fTabela utilizada como exemplo na Figura 1, é uma tabela normalizada. Desnormalização de tabela acontece quando temos informações descritivas que poderiam estar em dimensões, isto é, fora da tabela fato ou na existência de ambiguidade de dados. Significa que você está trazendo para o seu modelo informações desnecessárias naquela tabela, e isso acarreta problemas relacionados a desempenho e até mesmo na maneira de sua análise. Utilizar do Power Query para normalizar suas tabelas é um bom passo. Vamos ver uma tabela fato desnormalizada como exemplo: Figura 4 Star Schema e Snowflake Acredito que o último tópico teve muitos pontos abordados então vamos ser um pouco mais práticos aqui, ok? Os modelos relacionais utilizados durante a modelagem no Power BI são: esquema estrela (Star Schema) e floco de neve (Snowflake). Existe também a citada por alguns como constelação, chamam assim quando temos duas tabelas fato, porém como prometido seremos mais práticos e principalmente objetivos. Star Schema (Esquema Estrela) Boas práticas nos levam a utilizar o Star Schema pois é facilmente compreendido, além de que a filtragem e resumo das informações acontece de forma mais performática. Dessa forma temos o formato de uma estrela com nossa tabela fato ao centro e as dimensões ao seu redor. Aplicando aquele conceito que já foi abordado, onde as dimensões filtram fato. Figura 5 Curiosidade: Existe um conceito na metodologia de negócios 5W2H e funciona exatamente da mesma forma. Sendo: What (o que), When (quando), Where (onde), Why (por que), Who (quem) – referente a tabelas dimensão. How (como) e How Much (quanto) – referente a tabela fato. Snowflake (Floco de neve) Snowflake funciona como um conjunto de tabelas normalizadas, onde tabelas dimensão filtram outras tabelas dimensão. Existem problemas que são acarretados através desse modelo, e isso pode se agravar ainda mais dependendo do seu modelo de dados. Ao utilizar o floco de neve, o Power BI terá que carregar mais tabelas, e consequentemente percorrer mais relacionamentos e mais filtros. Tudo isso irá impactar no desempenho final. Algumas vezes você irá perceber a necessidade de utilizar um Snowflake para relacionar categoria com subcategoria por exemplo, mas sempre analise a possibilidade de mesclar as duas tabelas, sendo assim, você obtém a sua categoria dentro da sua tabela de subcategoria. Deixo também um exemplo de Snowflake: Figura 6 Para finalizar com os schemas também podemos falar um pouco de relacionamentos inativos que como o próprio nome já diz, estão inativos. É uma linha tracejada que faz a relação entre as duas tabelas, ainda assim, pode “forçar” a ativação deste através da linguagem DAX. Para fazer isso a função USERELATIONSHIP com certeza, será sua amiga. Figura 7 Dicas e finalização Até aqui, é possível compreender que sem um bom relacionamento entre suas tabelas, você não poderá fazer suas medidas ou prosseguir com seus filtros de forma correta. O caminho, é prestar bastante atenção ao modelar seus dados. Então algumas dicas sempre são bem-vindas, certo? 😊 · Utilizar números como chave é sempre uma boa pedida. · Elimine redundância nos dados ao repetir informação em tabelas. · Star Schema é seu amigo e vai te ajudar a chegar aonde você deseja. · Nunca relacione tabelas fato entre si. · Padronize os nomes de suas tabelas fato e dimensão ex: dTabela e fTabela. · Atenção a tabelas desconectadas ao modelo. · Muita atenção ao filtro sentido ambos. · Elimine colunas desnecessárias. Abordamos aqui conhecimento em modelo utilizando a ferramenta Power BI como exemplo, mesmo assim, este é um conceito muito amplo e utilizado em todo banco de dados. Tenha em mente a importância da modelagem. Essa foi minha primeira vez aqui e prometo que não será a última, espero que tenham gostado. Nos encontraremos aqui novamente em breve! Não deixe de comentar o que mais gostaria de ver relacionado a este conteúdo, e deixe suas sugestões para melhorá-lo, além de compartilhar com aquele amigo que ainda não entende de modelagem. Um abraço queridxs!