Você tem perdido tempo se preocupando com a coisa errada ao estudar Power BI e vou te provar o porquê. Aprender como conectar aos dados não é mais importante do que saber o que fazer com os dados depois. Te convido a assistir o vídeo abaixo, onde eu passo por vários conectores diferentes e mostro como que o verdadeiro desafio está longe de ser o tópico de se conectar a dados. E no fim desse artigo eu deixo uma recomendação de algo que realmente você deve se preocupar ao estudar Power BI!
Tipos de Conectores
Para utilizar o Power BI, é necessário conectar-se aos dados que deseja analisar. Existem vários conectores disponíveis no Power BI que permitem conectar-se a uma ampla variedade de fontes de dados. Neste texto, discutiremos os principais conectores do Power BI. Os principais conectores do Power BI incluem:
Conector de banco de dados: permite conectar-se a uma ampla variedade de bancos de dados, incluindo SQL Server, MySQL, Oracle e PostgreSQL.
Conector do Excel: permite que os usuários conectem-se a planilhas do Excel e arquivos do Excel armazenados no OneDrive ou no SharePoint Online.
Conector da Web: permite que os usuários se conectem a dados de páginas da Web e APIs da Web.
Conector do SharePoint: permite que os usuários se conectem a documentos e listas do SharePoint.
Conector do Dynamics 365: permite que os usuários se conectem a dados do Dynamics 365, incluindo dados do Dynamics 365 Sales, Dynamics 365 Customer Service e Dynamics 365 Marketing.
Conector do Salesforce: permite que os usuários se conectem a dados do Salesforce, incluindo contas, oportunidades e leads.
Conector do Azure: permite que os usuários se conectem a serviços do Azure, incluindo o Azure SQL Database, o Azure Data Lake Storage e o Azure Cosmos DB.
De longe, as formas que a gente mais utiliza de conexão são com o Excel, textos e Sharepoint, em 99% dos casos! Por isso, preste atenção no que vou te falar: não gaste suas energias, e principalmente, não se frustre, com esse tópico de conectores. Isso é só a pontinha, o início do trabalho com análises de dados e construção de dashboards.
Uma vez conectados, TODOS os métodos vão levar para o mesmo lugar: o Power Query, em uma versão tabular dos seus dados. Ou seja, o verdadeiro trabalho começa DEPOIS que a gente conecta aos dados. Por isso, trouxe aqui, um pouco sobre os maiores desafios do trabalho de um analista de dados.
Os maiores desafios do trabalho de um analista de BI
O trabalho de um analista de Business Intelligence (BI) é ajudar as empresas a tomar decisões estratégicas com base em dados. O analista de BI é responsável por coletar, analisar e apresentar dados de uma forma que seja fácil de entender para as partes interessadas. No entanto, existem duas partes do trabalho de um analista de BI que são particularmente desafiadoras: a modelagem de dados e o storytelling.
Modelagem de dados
A modelagem de dados é a arte e ciência de transformar dados brutos em um modelo organizado e estruturado que possa ser facilmente analisado. A modelagem de dados envolve a criação de tabelas, relacionamentos e hierarquias que permitem que os usuários explorem e entendam os dados. A modelagem de dados é uma parte crítica do trabalho de um analista de BI, pois um modelo mal projetado pode levar a decisões erradas.
A modelagem de dados pode ser particularmente desafiadora porque envolve entender os dados subjacentes e como eles se relacionam. Além disso, a modelagem de dados também envolve tomar decisões sobre quais dados incluir e excluir do modelo. Isso requer um conhecimento profundo de negócios e dados, bem como habilidades técnicas.
Storytelling
A parte mais importante do trabalho de um analista de BI é contar uma história com os dados. O storytelling envolve a criação de narrativas que ajudam as partes interessadas a entender o significado dos dados. Isso pode envolver a criação de relatórios e visualizações de dados que são fáceis de ler e entender.
O storytelling pode ser desafiador porque envolve a tradução de dados complexos em uma história simples e fácil de entender. Isso requer habilidades de comunicação, bem como a capacidade de entender as necessidades das partes interessadas. Além disso, o storytelling também envolve a criação de visualizações de dados atraentes e envolventes que ajudam a contar a história.
SE preocupe com as coisas certas então
A modelagem de dados e o storytelling são duas das partes mais desafiadoras do trabalho de um analista de BI. A modelagem de dados envolve a criação de modelos organizados e estruturados que permitem a análise de dados, enquanto o storytelling envolve a criação de narrativas que ajudam as partes interessadas a entender o significado dos dados. Ambas as habilidades exigem um conhecimento profundo de negócios, dados e habilidades técnicas, bem como habilidades de comunicação e compreensão das necessidades das partes interessadas. É importante que os analistas de BI sejam capazes de dominar essas habilidades para serem bem-sucedidos em seu trabalho.
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