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O que é o Power BI e porque sua empresa precisa dele?

O Power BI é um Self Service BI, ele permite que usuários que não possuem formação em tecnologia construa dashboards inteligentes e dinâmicos. Um Dashboard no PowerBI possui uma página única ou abas que utilizam visualizações para contar histórias sobre seus dados, por justamente concentrar a visualização em uma página ele contém apenas os elementos mais importantes para apresentar aquela história.

As empresas estão adotando o Power BI porque ele é fácil de dar manutenção, simples de utilizar e já está integrado ao Office 365. Os dashboards do Power BI são uma maneira rápida e simples de monitorar os indicadores e realizar diagnósticos. Os dados podem vir de diversas tabelas de diversas fontes e nele a equipe os relaciona o que o diferencia dos relatórios em Excel, e nele é possível inclusive realizar o tratamento dos dados.

Um outro ponto muito importante é a facilidade de compartilhar os Dashboards, existe o conceito dos Dashboards Creators e dos Consumers, ambos possuem licenças diferenciadas. No próprio Power BI é possível delegar acesso aos Dashboards e inclusive definir quais dados o usuário poderá ver, por exemplo, caso cada gerente só possa ver a sua informação o Desenvolvedor criará um único Dashboard e aplicará a regra de acesso a informação e ao acessar o Dashboard o gerente só verá as informações pertinentes a sua área, isso aumenta a segurança da informação e a velocidade de divulgação dos resultados.

Conheça um exemplo de Dashboard em Power BI?

Clique em cima de algum ítem do gráfico abaixo.

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Como é o processo do desenvolvimento de um projeto em Power BI pela AMPLIX?

O processo de desenvolvimento de um Dashboard é o mesmo independentemente da plataforma, seja ela Excel, Power BI, Tableau, Qlik View, Cognos, entre outros. O fluxo do sistema completo e etapas do projeto segue o diagrama abaixo:

Os sistemas de relatórios possuem 4 módulos em seu fluxo, abaixo explicaremos cada módulo e posteriormente as etapas de um projeto de desenvolvimento de Relatórios.

  1. Origem dos dados: Naturalmente nas empresas os dados podem ter diversas origens, desde extrações de ERPs como o SAP, arquivos em TXTs, CSVs e Excel, Emails do outlook, webservices, etc.
  2. ETL – Extract, transform and Load: Nesta etapa serão criadas e automatizadas as importações, transformações e exportações de dados. Normalmente esta etapa é a mais complexa para o entendimento para o usuário, pois é complicado visualizar o trabalho que está sendo realizado.
  3. Database: Poderemos trabalhar com diversas bases de dados, dependerá da volumetria de dados, conexões, infraestrutura e outros fatores. Podemos trabalhar desde de Access até bancos mais robustos como SQL Server, no limite na simplicidade podemos estruturar os dados no próprio Excel.
  4. Relatórios Dinâmicos: Existem diversas ferramentas de geração de relatórios, normalmente nós trabalhamos com Excel e Power BI.

Etapas do projeto

Para desenvolvermos os Dashboards, normalmente começamos de traz para frente, entendendo os indicadores que são necessários e posteriormente analisando a disponibilidade dos dados.

As etapas 1 e 2 são necessárias para dimensionarmos a carga total de trabalho requerida, pois sem elas não conseguimos definir as fontes de dados, avaliar a qualidade e transformações requeridas e planejar a etapa 4. Este planejamento será feito na etapa 3.

A partir da etapa 4, o projeto pode ser desenvolvido através de Sprints (Metodologia Scrum), ou seja, o usuário priorizará os indicadores que deseja visualizar no relatório e o desenvolvedor executará as etapas 4 a 6 para cada indicador do Sprint. Logo, não será necessário aguardar o final do projeto para visualizar as entregas, pois elas serão feitas parcialmente.

Abaixo segue um exemplo do fluxo de execução do projeto, o número de Sprints dependerá das etapas 1, 2 e 3:

1. Definição dos indicadores, filtros e análises

Ao iniciar esta etapa o Consultor preencherá um documento junto ao cliente com o levantamento dos indicadores que serão apresentados, formato de apresentação (tipo de gráfico), necessidade de agrupamentos temporais (Ano, semestre, trimestre, mês, etc), filtros de cada indicador e dimensões (Budget, Actual, YTD, etc).

É importar que os indicadores sejam priorizados em ordem de importância para ajudar na tomada de decisão de qual indicador faremos em cada sprint. Isso porque haverão indicadores simples de calcular e outros mais complexos.

Um ponto importante nesta etapa é já apontar quais indicadores terão análise de variação entre agrupamentos temporais e com quais filtros, isso porque dependendo das consolidações este cálculo de variação pode requerer cálculos na etapa 4. Por exemplo: na tabela dinâmica o cálculo de variação não funciona na maioria das vezes, pois primeiro a tabela dinâmica calcula a operação (soma, média, contagem, etc) e depois realiza o cálculo, logo para cálculos de porcentagens de variação teremos que criar outros indicadores ao invés de fazer um cálculo nas tabelas finais.

2. Mapeamento da origem e qualidade das informações

Será criado um documento que relacione a origem dos dados e seus formatos com cada indicador definido na etapa 1, bem como os seus respectivos filtros e agrupamentos temporais. Por exemplo, pode acontecer de um indicador precisar te um filtro por negócio mas que não exista este dado aberto por negócio na origem dos dados. Ao final desta etapa teremos uma análise de viabilidade dos dados.

Preferencialmente os dados deverão estar estruturados em tabelas de dados, bancos de dados ou arquivos txt. Mesmo que os arquivos sejam em Excel é importante que eles estejam estruturados em um formato conforme exemplo abaixo:

Ou seja, com cabeçalho na primeira linha e cada item da base de dados sequencialmente um abaixo do outro. A priori não trataremos planilhas fora deste formato, será analisado caso a caso. Abaixo, seguem exemplos de planilha que não estão no formato de base de dados, logo não são tratadas:



3. Criação do modelo de dados

Nesta etapa o Consultor fará o alinhamento com o cliente para alinhar quais indicadores serão viáveis de executar e qual será o tempo de desenvolvimento requerido para cada indicador.

Ele também direcionará ações de captação de novas origens de dados caso necessário, como por exemplo, caso um indicador não seja possível de calcular com as fontes existentes.

O Consultor criará o modelo de dados final que abastecerá os indicadores e com base neste modelo de dados ele planejará a etapa 4 que é a automatização do ETL e etapa 5 que é a construção da base de dados.

No final desta etapa o consultor desenhará os sprints de desenvolvimento junto ao cliente e definirá um cronograma para as entregas. Caso o tempo de projeto contratado não possibilite a criação e automatização de todos os relatórios, o cliente deverá priorizar quais indicadores serão desenvolvidos ou contratar mais horas de desenvolvimento.

Uma sugestão para quando o ETL consumir muitas horas de desenvolvimento é a criação de uma tabela de input de dados simples em Excel que o cliente digitará os dados manualmente e o consultor utilizará como fonte de dados.

4. Criação do etl

Em resumo esta etapa consiste em importar os dados da sua fonte, criar os deparas, limpar os dados caso seja necessário e transformar em um formato estruturado para a base de dados.

A etapa de extração pode ser entendida como a fase onde os dados são extraídos das fontes e conduzidos para a staging area (área de transição ou área temporária), onde são convertidos para um único formato. A conversão se faz necessária devido a heterogeneidade existente nas informações oriundas dessas fontes, sendo essencial a conformação prévia para o tratamento adequado.

Após a extração, teremos subsídios para iniciar a etapa de transformação e limpeza dos dados. Nessa fase são corrigidos, padronizados e tratados os desvios e inconsistências, transformando os dados de acordo com as regras do negócio.

A etapa de carga ocorre em sequência com a de transformação. Assim que são efetuados os tratamentos necessários nos dados, a carga na base de dados é iniciada. Essa fase se resume na inserção/atualização dos dados na base consolidada.

A complexidade deste processo pode variar muito de indicador para indicador, uma vez que eles podem ter fontes de dados diferentes com diferentes estruturas.

5. Construção e carga da base de dados

No final da etapa 4 teremos a base pronta para ser importada/atualiza no banco de dados e é nesta etapa que criaremos as tabelas em nosso banco de dados que receberá os dados, bem como as rotinas de importação.

Será importante realizar testes de volumetria e análise de desempenho para garantir que o processo de atualização dos relatórios atenda a expectativa do usuário final.

A base de dados poderá ser diferente dependendo da infraestrutura tecnológica escolhida pelo cliente em conjunta com a AMPLIX. Poderemos escolher cenários mais robustos como Data Warehouses e Data Marts, bem como soluções mais simples como armazenar no próprio Excel.

6. Construção dos dashboards

Uma vez que teremos os dados estruturados para construção dos indicadores iniciaremos a construção dos relatórios.

O fluxo desta etapa começará com um desenho do protótipo do relatório pelo consultor juntamente com o cliente, neste protótipo já definiremos questões como tipo de gráfico, paleta de cores, disposição e layout, entre outros.

Uma vez definido o protótipo o consultor realizará o desenvolvimento e enviará o relatório para aprovação do cliente, é importante que sejam validados os números finais para garantir a qualidade do resultado final.

Entregas do projeto por etapa

  1. Definição dos indicadores, filtros e análises
    • Entregaremos uma matriz em excel de indicadores com suas aberturas
  2. Mapeamento da origem e qualidade das informações Mapeamento da origem e qualidade das informações
    • Mapa em Excel com relação dos indicadores, suas fontes de dados e tratamentos necessários em cada fonte
    • Lista de fontes de dados pendentes
    • Lista de Filtros e aberturas que não serão possíveis devido a fonte de dados
  3. Criação do modelo de dados
    • Priorização dos indicadores e gráficos
    • Cronograma do desenvolvimento dos relatórios
    • Protótipo do modelo de dados
  4. Criação do ETL
    • Sistema de Automatização da importação, tratamento e exportação dos dados
    • Lista de deparas
  5. Construção e Carga da Base de dados
    • Banco de dados na plataforma escolhida
    • Automatização da importação e atualização dos dados
  6. Construção dos Dashbaords
    • Dashboards dinâmicos automatizados

Veja como a Microsoft apresenta o Power BI: