Da base bruta ao insight estratégico: o processo de transformação de dados no Power BI

No meu dia a dia como profissional de BI e banco de dados, o fluxo de trabalho com ferramentas como o Power BI é muito mais do que simplesmente gerar relatórios visuais. Ele envolve um processo contínuo de integração, modelagem, tratamento e análise de dados, sempre com foco em confiabilidade, consistência e escalabilidade das informações que suportam a tomada de decisão. A jornada começa no momento em que defino a fonte de dados, seja um Excel compartilhado, um banco de dados relacional, ou até mesmo APIs e serviços em nuvem. Ao importar os dados, nunca carrego informações de forma bruta diretamente para o relatório. O primeiro cuidado é sempre aplicar uma camada de preparação e transformação através do Power Query, pois é nesse estágio que garanto a qualidade e a padronização da base. Isso significa renomear colunas de forma semântica, normalizar atributos que chegam concatenados, como separar nome do produto e cor em campos distintos, e criar novos cálculos essenciais, como o faturamento, derivado da multiplicação entre quantidade e preço unitário. Esse tipo de ajuste evita redundância e garante granularidade analítica para relatórios mais flexíveis e confiáveis.

Outro ponto central é a padronização de dados voltados à apresentação. É comum que informações vindas de sistemas transacionais cheguem em formatos técnicos, como nomes de clientes armazenados em padrões invertidos ou abreviados. Nesse cenário, uso recursos de inteligência artificial dentro do próprio Power Query, como as colunas de exemplo, para treinar a transformação desejada e obter consistência nominal que fará toda a diferença na legibilidade do relatório final. Essa prática é mais do que estética: ela impacta diretamente a clareza na comunicação dos resultados para áreas de negócio. Somente após consolidar essas etapas é que aplico o carregamento para dentro do modelo do Power BI, onde a estruturação dos relacionamentos entre tabelas, quando existem múltiplas fontes, assume um papel estratégico. Esse modelo semântico é o que sustenta a camada analítica e garante que as métricas se mantenham coerentes ao longo de todos os relatórios.

A partir daí, entro na etapa de criação de indicadores e visuais, sempre guiado por boas práticas de design e usabilidade. Métricas-chave como faturamento total ou quantidade de vendas são frequentemente representadas por cartões, pois transmitem de forma direta valores que precisam ser monitorados em nível executivo. Já análises comparativas por dimensão, como desempenho por marca ou evolução temporal de vendas, demandam visuais como gráficos de barras, colunas ou linhas, que traduzem tendências e variações. Nesse ponto, a padronização visual é fundamental: cores consistentes, fundos discretos, bordas suaves e aplicação de efeitos sutis como sombra criam harmonia e profissionalismo, sem poluir a leitura. Além disso, um dos grandes diferenciais do Power BI é a interatividade dos relatórios. Ao selecionar uma marca, por exemplo, todo o painel se ajusta para refletir métricas e históricos relacionados, permitindo cruzamentos instantâneos entre variáveis. Esse recurso de drill-through e cross-filtering amplia a profundidade das análises e oferece autonomia para que gestores naveguem pelas informações em tempo real.

Mais do que dominar os recursos técnicos, o papel de quem atua com BI e banco de dados é compreender que cada ajuste na base, cada cálculo criado e cada visual desenhado está diretamente ligado à confiabilidade da informação e à capacidade da organização de tomar decisões embasadas. Não se trata apenas de mostrar números, mas de estruturar dados de forma que contem uma história clara, precisa e acionável. A prática diária me mostra que o valor do BI não está apenas em extrair relatórios rápidos, mas em desenhar processos de dados sólidos, desde a origem até a entrega final, sustentando uma cultura de dados que transforma informação bruta em inteligência estratégica.