Power BI: construindo dashboards que geram resultados

Dashboards bonitos não faltam. O que falta são dashboards que realmente ajudam a tomar decisões. A diferença entre um painel decorativo e uma ferramenta de gestão está em três fatores: dados corretos, visualizações adequadas e foco em ações concretas.

Neste guia, vamos além do básico. Você vai aprender a criar dashboards no Power BI que não apenas impressionam, mas que efetivamente transformam dados em decisões de negócio.

Fundamentos de um dashboard efetivo

Antes de abrir o Power BI, responda estas perguntas:

• Quem vai usar? Diretoria precisa de visão estratégica. Operação precisa de detalhes táticos.
• Qual decisão deve facilitar? Todo indicador deve ter uma ação associada.
• Com que frequência será consultado? Define se precisa de tempo real ou atualização diária.
• Em que dispositivo será acessado? Desktop, tablet ou celular exigem layouts diferentes.

"Um dashboard que mostra tudo acaba não mostrando nada. Foco é a palavra-chave."

A regra dos 5 segundos

Um bom dashboard deve comunicar sua mensagem principal em 5 segundos. Se o usuário precisa estudar a tela para entender o que está acontecendo, o design falhou.

Isso significa:

• KPIs principais no topo, grandes e destacados
• Cores usadas com propósito (verde = bom, vermelho = atenção)
• Títulos claros que explicam o que está sendo mostrado
• Informação mais importante no canto superior esquerdo

KPIs essenciais por segmento

Trabalhando com empresas de Blumenau, identificamos os indicadores mais relevantes por setor:

Indústria Têxtil e Confecções

• OEE (Eficiência Global): Disponibilidade × Performance × Qualidade
• Lead Time de Produção: Tempo do pedido até expedição
• Taxa de Refugo: % de produção com defeitos
• Giro de Estoque: Frequência de renovação do inventário
• Ticket Médio: Valor médio por pedido

Comércio e Varejo

• Vendas por m²: Eficiência do espaço físico
• Taxa de Conversão: Visitantes que efetivamente compram
• Curva ABC: Produtos que mais contribuem para receita
• Margem por Categoria: Rentabilidade real de cada linha
• Ruptura de Estoque: Produtos em falta que geram perda de venda

Serviços e Software

• MRR/ARR: Receita recorrente mensal/anual
• Churn Rate: Taxa de cancelamento de clientes
• CAC: Custo de aquisição de cliente
• LTV: Valor do cliente ao longo do tempo
• NPS: Satisfação e probabilidade de indicação

Estrutura de um projeto Power BI

Um projeto Power BI bem estruturado segue esta arquitetura:

1. Camada de Dados (ETL)

É onde a mágica começa. Dados brutos são transformados em informação útil.

// Exemplo de tratamento no Power Query (M)
let
    Fonte = Excel.Workbook(File.Contents("vendas.xlsx")),
    Planilha = Fonte{[Name="Dados"]}[Data],
    Promovido = Table.PromoteHeaders(Planilha),
    TiposAlterados = Table.TransformColumnTypes(Promovido,{
        {"Data", type date},
        {"Valor", type number},
        {"Cliente", type text}
    }),
    Filtrado = Table.SelectRows(TiposAlterados,
        each [Valor] > 0)
in
    Filtrado

Boas práticas no ETL:

• Sempre documente cada passo de transformação
• Padronize nomes de colunas (sem acentos, snake_case)
• Trate valores nulos explicitamente
• Crie uma tabela de calendário para análises temporais

2. Camada de Modelo (Star Schema)

O segredo de dashboards rápidos está em um modelo bem desenhado:

• Tabelas Fato: Vendas, Pedidos, Produção (métricas numéricas)
• Tabelas Dimensão: Cliente, Produto, Data, Vendedor (atributos)
• Relacionamentos: Sempre de Dimensão para Fato (1:N)

// Exemplo de medida DAX bem estruturada
Receita Total =
SUMX(
    Vendas,
    Vendas[Quantidade] * RELATED(Produtos[Preco])
)

Receita YoY% =
VAR ReceitaAtual = [Receita Total]
VAR ReceitaAnoAnterior =
    CALCULATE(
        [Receita Total],
        SAMEPERIODLASTYEAR(Calendario[Data])
    )
RETURN
    DIVIDE(ReceitaAtual - ReceitaAnoAnterior, ReceitaAnoAnterior)

3. Camada Visual

Regras de ouro para visualizações:

• Cartões: Para KPIs principais (1-4 por dashboard)
• Gráficos de linha: Tendências ao longo do tempo
• Gráficos de barra: Comparações entre categorias
• Tabelas: Quando o usuário precisa de detalhes exatos
• Mapas: Apenas se geografia for relevante para decisão

Conectando fontes de dados reais

O Power BI se conecta a praticamente qualquer fonte. As mais comuns em empresas locais:

ERPs Brasileiros

• TOTVS/Protheus: Conexão via banco SQL Server ou API REST
• Senior: Banco Oracle ou SQL Server
• SAP B1: HANA ou SQL Server
• Bling/Tiny: APIs REST documentadas

Planilhas e Arquivos

• Excel/CSV: Conexão direta ou via OneDrive/SharePoint
• Google Sheets: Via conector nativo ou exportação

Sistemas Web

• APIs REST: Qualquer sistema moderno
• Web Scraping: Última opção, via Power Query

// Conexão com API REST no Power Query
let
    Url = "https://api.empresa.com/vendas",
    Headers = [
        #"Authorization" = "Bearer " & Token,
        #"Content-Type" = "application/json"
    ],
    Resposta = Web.Contents(Url, [Headers = Headers]),
    Json = Json.Document(Resposta),
    Tabela = Table.FromRecords(Json[data])
in
    Tabela

Publicação e compartilhamento

Criar o dashboard é só metade do trabalho. A outra metade é garantir que as pessoas certas tenham acesso.

Opções de publicação

• Power BI Service (nuvem): Ideal para maioria dos casos
• Power BI Report Server: Para empresas que exigem dados on-premise
• Embed em aplicações: Integração com sistemas existentes

Licenciamento

Entenda as opções antes de começar:

• Power BI Desktop: Gratuito para criar relatórios
• Power BI Pro: ~R$ 50/usuário/mês para compartilhar
• Power BI Premium: Capacidade dedicada para grandes volumes

Atualização automática

Configure refresh agendado para manter dados sempre atualizados:

• Fontes locais: Requer Gateway instalado
• Fontes cloud: Atualização direta programada
• Frequência: De 30 minutos a diária, conforme necessidade

Erros comuns e como evitar

Após revisar dezenas de projetos Power BI, estes são os erros mais frequentes:

1. Modelo de dados errado

Importar tabelas do ERP diretamente, sem modelagem adequada. Resultado: consultas lentas e medidas incorretas.

Solução: Sempre crie um Star Schema, mesmo que exija mais trabalho inicial.

2. Medidas sem contexto

Usar SUM() diretamente em vez de criar medidas explícitas. Quando filtros são aplicados, os números ficam errados.

Solução: Crie medidas DAX explícitas para todos os cálculos.

3. Dashboard que tenta mostrar tudo

20 gráficos em uma página, informação demais, foco de menos.

Solução: Máximo de 6-8 visualizações por página. Crie páginas adicionais para detalhes.

4. Ignorar performance

Dashboard que demora 30 segundos para carregar não será usado.

Solução: Use agregações, otimize DAX, reduza colunas importadas.

Próximos passos

Para começar seu projeto de BI com o pé direito:

1. Defina objetivos claros: Quais decisões o dashboard deve apoiar?
2. Mapeie fontes de dados: Onde estão os dados necessários?
3. Comece pequeno: Um dashboard com 3-4 KPIs bem feitos vale mais que 10 meia-boca
4. Valide com usuários: Antes de finalizar, teste com quem vai usar
5. Itere: Dashboard é produto vivo, melhore continuamente

A Blumenau TI oferece serviços completos de Business Intelligence: desde a modelagem de dados até a criação de dashboards executivos. Podemos ajudar sua empresa a transformar dados em decisões.

Lucas Junges

Fundador & CTO, Blumenau TI

Especialista em Business Intelligence e análise de dados. Já implementou soluções de BI em mais de 30 empresas da região.