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A modelagem de dados é um dos conceitos mais fundamentais que existem quando trabalhamos com análise de dados, isso porque é nessa fase que viabilizamos a construção dos dashboards e relatórios. Geralmente quando estamos confusos acerca dos dados que temos disponíveis no Power BI, é nesse momento que entramos com a prática de modelagem para nos auxiliar.

Assim que importamos nossas bases para o Power BI e tentamos organizar as informações das quais nos deixou perdidos sobre qual caminho começar a trabalhar, a modelagem irá direcionar o tratamento correto e assertivo daqueles dados para que possamos usá-los. Isso porque é através dela que conseguimos realizar a análise e a definição de todos os tipos de dados que coletamos, a modelagem eficiente nos permitirá reduzir erros (o que inclui muitas vezes dados redundantes), melhorar a integridade dos dados, e nos antecipar durante a tomada de decisão.

Para tanto, vamos entender afundo como a modelagem de dados permite organizar as nossas informações.

A modelagem anda diretamente ligada com o editor do Power Query, pois é nele que conseguimos realizar a tratativa dos dados e onde a modelagem se inicia, no Power Query somos capazes de realizar diversas consultas e tratamentos para formatar os tipos de dados. É onde conseguimos excluir colunas ou linhas inúteis, unificar tabelas ou separá-las e, entre outras possibilidades.

Para começarmos a usar a modelagem dos dados o processo é bem simples, desde que tenhamos uma fonte de dados importada, basta abrirmos nosso ambiente do Power Query para começarmos a tratativa – Dentro dele, temos que observar quais anomalias podem comprometer o desempenho do relatório, pois a análise dos dados tem que ser o mais objetiva possível.

Partindo desse pressuposto, devemos olhar para tudo o que não agrega para a construção do relatório, temos que ter dimensão de cada informação presente e mau situada na base de dados. Colunas que repetem informações, linhas que se duplicam, nomes generalizados de cabeçalhos são alguns dos fatores que não otimizam o desempenho do relatório no final.

No geral, temos que ter uma visão dinâmica sobre as fontes importadas para que a sua organização tenha um impacto positivo e ágil durante a construção dos visuais. O ambiente visual sempre receberá a tratativa que enviamos aos dados durante a fase analítica das informações no Power Query. Diante disso, a preocupação que podemos nos indagar é, “mas afinal porque tanta preocupação acerca dos dados”?

Um relatório bem modelado beneficia uma equipe de TI como um todo, criando a colaboração entre o time e seus negócios, ajuda a expor as melhores oportunidades para os processos e decisões empresariais, também propicia a criação de indicadores de desempenho alinhados com o objetivo de negócio além de, muitas outras soluções. Por fim, visto a real preocupação acerca dos dados não tem como não considerar a modelagem de negócios, o conceito mais importante na análise de dados com Power BI.

Imagine não existir uma modelagem correta e específica para as informações que você importou para o Power BI? E diante disso, se ver numa indiferença quanto ao tratamento que você buscava para os seus dados? Isso certamente, não serviria para a construção de um relatório – por isso, realizando o processo de modelagem dos dados é garantir a extração das informações relevantes e fundamentais de acordo com o seu objetivo, sem desconsiderar o essencial para a análise dos seus negócios.

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