6) Explorando o Poder do DAX e Power Query

DAX (Data Analysis Expressions) e Power Query são componentes fundamentais no processo de análise e visualização de dados no Power BI. Embora ambos auxiliem na transformação e cálculo dos dados, suas funções e aplicações são distintas:

Power Query

Power Query é usado para transformar dados brutos, tornando-os prontos para análise. Suas principais funcionalidades incluem a limpeza de dados, fusão de tabelas, criação de colunas personalizadas e formatação. Power Query minimiza o trabalho manual, permitindo atualizações automáticas sempre que os dados de origem mudam. As transformações acontecem durante o processo de atualização de dados, antes de serem carregados no modelo de dados. Isso oferece eficiência, mas é importante monitorar o consumo de memória e o tempo de atualização para manter a performance.

DAX (Data Analysis Expressions)

DAX é uma linguagem para análises calculadas e permite criar métricas e cálculos dinâmicos diretamente nos modelos do Power BI. Ele suporta desde operações simples, como somas e médias, até funções complexas de manipulação temporal e de contexto. DAX também permite a criação de tabelas virtuais e o tratamento de dados em tempo de execução, o que significa que a memória e a performance são críticas durante o uso dos relatórios.

Quando Usar Power Query e Quando Usar DAX?

Sempre que possível, é preferível preparar os dados previamente, seja em uma ferramenta externa ou por meio de SQL direto na base de dados. Com menos etapas e cálculos durante a atualização, o relatório se torna mais eficiente e o risco de problemas de desempenho diminui.

No entanto, quando a preparação dos dados fora do Power BI não é viável, Power Query e DAX podem ser combinados para um desempenho otimizado:

• Use Power Query para transformar e modelar dados antes que eles sejam carregados no modelo. Esse processo ocorre na atualização de dados, portanto, evita a sobrecarga em tempo de uso do relatório.
• Use DAX para cálculos dinâmicos que dependem de filtros e interações dos usuários, pois esses cálculos acontecem em tempo de execução.

Um relatório que utiliza cálculos complexos em DAX exige mais processamento durante o uso, uma vez que cada interação com o relatório demanda memória e processamento para calcular as medidas. Quando os cálculos dinâmicos em DAX não são necessários, um relatório preparado apenas com dados prontos resulta em menor carga de processamento para os usuários, evitando lentidão, especialmente em ambientes com capacidade baseada no poder de processamento.

Por outro lado, um relatório com etapas complexas de Power Query demanda mais tempo e memória durante a atualização. Embora essa complexidade aumente o tempo de processamento durante a atualização, após sua conclusão os dados já estarão prontos e não consumirão processamento adicional em tempo de uso.