O Microsoft Power BI pode ser usado como parte de uma estratégia de DataOps. Ele pode ajudá-lo a monitorar e visualizar seu pipeline de dados, bem como acompanhar o desempenho de suas operações de dados. Ele pode proteger os dados, entre outras tarefas-chave em DataOps. Há muitos recursos que tornam o Power BI uma boa escolha para DataOps.
O Microsoft Power BI pode executar essas tarefas das seguintes formas:
- Coletando dados de diversas fontes: para tomar decisões baseadas em dados, as organizações precisam coletar de diversas fontes. Isso pode incluir pesquisas com clientes, dados financeiros, análises de sites, dados de mídias sociais e muito mais. É possível usar o Microsoft Power BI para coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados, planilhas, arquivos de texto, etc.
- Limpeza e preparação de dados para análise: o Microsoft Power BI pode ser usado para limpar e preparar os dados para análise. Isso inclui remover dados inválidos ou duplicados e formatar os dados de forma que seja fácil analisá-los.
- Análise de dados para identificar tendências, padrões e insights: essa etapa é crucial para compreender o que os dados estão dizendo e tomar decisões com base nessas informações.
- Compartilhamento de resultados com os interessados: após analisar os dados, o Microsoft Power BI pode compartilhar os resultados, isso pode incluir apresentar os resultados em um relatório, criar visualizações ou apresentar os dados de forma que seja fácil entendê-los.
- Monitoramento da qualidade e integridade dos dados: o Microsoft Power BI pode ser usado para monitorar a qualidade e a integridade dos dados de forma contínua, para garantir que os dados sejam precisos e confiáveis. Isso inclui verificar se há erros, verificar as fontes de dados e garantir que os dados estejam completos.
- Proteção dos dados contra acesso não autorizado: o Microsoft Power BI também é usado para proteger os dados contra acesso não autorizado, incluindo visualização e modificação de informações. Por exemplo: criptografar os dados, configurar permissões de usuário e usar ferramentas de segurança de dados.
- Cópia de segurança dos dados para evitar perda: evita-se perda em caso de falha do sistema ou corrupção de dados, portanto pode-se criar cópias de segurança dos dados, armazenar em um local seguro e testar as cópias para garantir que elas possam ser restauradas.
- Arquivamento de dados para armazenamento a longo prazo: ao armazenar os dados em um formato acessível, marca-se os dados para facilitar a recuperação e configurar uma política de retenção.
- Automação de processos de dados: ao automatizar processos de dados, também causa a melhora, eficiência e precisão. Isso inclui configurar a coleta automatizada de dados, limpeza de dados e análise de dados.
- Melhoria contínua dos processos de operações com dados: dessa forma, garante-se que sejam eficazes e eficientes, como rever os processos de operações com dados com regularidade, fazer alterações conforme necessário e monitorar os resultados dessas alterações.
As tarefas de DataOps usando o Microsoft Power BI
Existem algumas coisas a serem consideradas ao lidar com tarefas de DataOps no Microsoft Power BI. Primeiro, é importante ter um bom entendimento dos dados que estão sendo coletados e como eles estão sendo usados. Isso ajudará a garantir que os dados sejam precisos e atualizados. Em segundo lugar, é importante ter um plano para a gestão e monitoramento dos dados. Isso ajudará a manter os dados organizados e garantir que eles sejam usados de forma eficaz. Por fim, é importante ter um sistema em place para lidar com alterações e atualizações nos dados. Isso ajudará a manter os dados atuais e garantir que eles sejam usados corretamente.
As tarefas de DataOps no Microsoft Power BI podem ser divididas em 5 principais categorias: coleta de dados, gerenciamento de dados, análise de dados, visualização de dados e segurança de dados. Cada uma delas tem sua própria lista de tarefas que precisam ser concluídas para gerenciar os dados de forma eficaz.
Coleta de dados
A primeira etapa no DataOps é a coleta de dados. Isso envolve a coleta de dados de várias fontes e, em seguida, armazená-los em um local central. Os dados podem ser coletados manualmente ou automaticamente. A coleta manual de dados envolve a inserção manual de dados em um banco de dados ou planilha, já a coleta automática de dados envolve o uso de um software para coletar dados de várias fontes.
O Microsoft Power BI pode realizar a coleta de dados usando a interface do usuário, a linguagem Power Query M, a linguagem R ou o Python. Ele também pode fazer consultas SQL em bancos de dados relacionais. Essa é a melhor opção de desempenho.
Gerenciamento de dados
A próxima etapa no DataOps é o gerenciamento de dados. Isso envolve o gerenciamento de dados para que eles sejam precisos e atualizados. O gerenciamento inclui tarefas como limpeza de dados, garantia da qualidade dos dados e segurança de dados. A limpeza envolve a remoção de dados incorretos ou desatualizados de um banco de dados. A garantia da qualidade envolve a garantia de que os dados sejam precisos e atualizados. A segurança envolve a proteção de dados contra acesso não autorizado.
Verificar se os dados estão atualizados com o Microsoft Power BI é um processo manual. Para realizar a verificação, abra o serviço Power BI, selecione o conjunto de dados e selecione “Verificar histórico de atualizações”. Se os dados estiverem atualizados, será exibida a mensagem “Os dados estão atualizados”. Você pode configurar um agendamento de atualização automática de dados selecionando “Editar configurações” na guia “Gerenciar”.
A limpeza de dados no Microsoft Power BI é um processo de identificação e correção de dados incorretos. Esse processo pode ser realizado manualmente ou por meio de ferramentas automatizadas. A primeira etapa na limpeza de dados é identificar a fonte dos dados incorretos. Isso pode ser feito revisando os logs de entrada de dados, auditando os processos de entrada de dados ou usando ferramentas de validação de dados. Uma vez que a fonte dos dados incorretos é identificada, a próxima etapa é corrigir os dados. Isso pode ser feito manualmente ou por meio de ferramentas automatizadas. Finalmente, o processo de limpeza de dados está completo quando os dados são verificados para que sejam precisos. No Microsoft Power BI, você pode usar a linguagem Power Query M para executar essas tarefas no editor avançado ou pode usar a interface do usuário no editor de consultas.
A segurança de dados é uma tarefa tão importante no DataOps que será deixado um tópico inteiro para ela ao final.
Análise de dados
A terceira etapa no DataOps é a análise de dados. Isso envolve analisar os dados para que possam ser usados para melhorar os processos empresariais. A análise de dados inclui tarefas como mineração, modelagem e armazenamento de dados. A mineração envolve extrair dados de bancos de dados e, em seguida, analisá-los. A modelagem envolve a criação de modelos que podem ser usados para prever tendências futuras. O armazenamento envolve o armazenamento de dados em um local central para que possam ser acessados pelos usuários empresariais.
A mineração de dados no Microsoft Power BI é um processo de extração de informações úteis de grandes conjuntos de dados. Ele envolve analisar os dados para encontrar padrões e tendências. A mineração de dados pode ser usada para prever tendências futuras e comportamento.
Também pode ser usada para tomar decisões sobre marketing, desenvolvimento de produtos e outros processos empresariais. O Microsoft Power BI é uma ferramenta poderosa para mineração de dados. Ele tem uma ampla gama de recursos que o tornam ideal para esse propósito. Ele pode manipular grandes conjuntos de dados rapidamente e eficientemente. Também pode encontrar padrões e tendências nos dados.
O Microsoft Power BI é uma boa escolha para mineração de dados porque é fácil de usar. Ele tem uma interface amigável para o usuário. Você pode realizar tarefas de mineração de dados no Power BI usando o recurso “Q&A”, que permite que você faça perguntas em linguagem natural sobre os seus dados e obtenha respostas dos dados conectados ao Power BI.
Você também pode usar o recurso “Insights” para obter informações sobre os seus dados que você pode usar para tomar decisões. Ele mostra tendências e anomalias nos campos e métricas que você escolheu.
Você também pode usar a linguagem R e o Python para criar o seu próprio processo de mineração de dados. Apenas lembre-se de que nem todas as bibliotecas Python estão disponíveis no Microsoft Power BI Service. Você pode verificar as bibliotecas suportadas aqui.
Visualização de dados
A quarta etapa no DataOps é a visualização de dados. Isso envolve a criação de representações visuais de dados para que possam ser facilmente compreendidos. A visualização de dados envolve a criação de gráficos, gráficos e outras representações visuais de dados.
O Microsoft Power BI tem visualizações nativas e personalizadas. As visualizações nativas são aquelas que estão integradas ao Power BI, enquanto as visualizações personalizadas são aquelas que são criadas por desenvolvedores terceirizados. Você pode escolher visualizações nativas na janela Visualizações no Power BI Desktop ou pode baixar visualizações personalizadas na loja AppSource. Lembre-se de que, quando você estiver incorporando um relatório, cada Visualização é carregada como uma biblioteca completa na página da web, portanto, é importante usar apenas as visualizações necessárias no seu relatório. Algumas das visualizações Power BI mais populares incluem:
- Gráficos de barras
- Gráficos de colunas
- Gráficos de linhas
- Gráficos de pizza
- Diagramas de dispersão
- Mapas
Você pode criar suas próprias visualizações personalizadas usando as Ferramentas de Desenvolvedor do Power BI. Saiba mais.
Segurança de dados
A quinta etapa no DataOps é a segurança de dados. Isso envolve proteger os dados contra acesso não autorizado. A segurança de dados inclui tarefas como criptografia de dados, controle de acesso a dados e recuperação de dados. A criptografia de dados envolve a criptografia de dados para que eles não possam ser lidos por usuários não autorizados. O controle de acesso a dados envolve a restrição do acesso a dados para que apenas usuários autorizados possam acessá-los. A recuperação de dados envolve a restauração de dados que foram perdidos ou corrompidos.
O Microsoft Power BI pode proteger os dados usando alguns recursos, como:
- A segurança de nível de linha (RLS), que restringe o acesso a dados a linhas específicas em um conjunto de dados com base na identidade do usuário. Você pode gerenciar funções para criar RLS na opção de modelagem. Saiba mais.
- A segurança de nível de coluna, que restringe o acesso a dados a colunas específicas em um conjunto de dados com base na identidade do usuário. Isso pode ser alcançado usando RLS e modelagem de tabelas de referência relacionadas para descarregar tabelas de fatos com diferentes conjuntos de colunas. Para saber mais sobre como criar este efeito no modelo de dados no Power BI, consulte o post.
- Máscara de Dados, que oculta os dados sensíveis em um conjunto de dados. Você pode fazer isso no Microsoft Power BI usando algumas transformações de dados no Editor de Consultas.
- Criptografia de Dados em Repouso, que criptografa os dados armazenados no Power BI. O Power BI criptografa os dados em repouso e em processo. Por padrão, o Power BI usa chaves gerenciadas pelo Microsoft para criptografar seus dados. No Power BI Premium, você também pode usar suas próprias chaves para os dados em repouso que são importados para um conjunto de dados. Saiba mais.
Conclusão
Como você pôde ver, o Power BI pode ser usado para realizar muito mais tarefas em uma empresa orientada a dados do que apenas visualizar e compartilhar dados e relatórios.
Liz Alexandrita de Souza Barreto, Engenheira de Dados na BRQ
