Ao utilizar o Power BI, contamos com uma série de recursos que podem causar dúvida e (muita) dor de cabeça: processar e refinar tudo no Power Query usando linguagem M ou pegar todos os dados que queremos no dashboard modelando com DAX??
Tanto DAX (Data Analysis Expressions) quanto M (Power Query M Language) são ferramentas poderosas, mas têm propósitos diferentes. A escolha entre elas depende do que você deseja alcançar e em que etapa do processo de criação do relatório você está.
Quando usar M (Power Query):
M é usada na etapa de transformação e carregamento de dados (ETL – Extract, Transform, Load) no programa Power Query. Ela é ideal para:
No momento da Transformação de dados brutos: ao limpar, transformar e preparar dados antes de carregá-los no modelo. Alguns exemplos: combinar tabelas, filtrar linhas, renomear colunas, substituir valores.
Ao buscar melhoria da performance: permite selecionar os dados necessários e reduzir o volume de dados importados para o dashboard. Transforme dados em tabelas mais simples para otimizar o processamento, por exemplo, criando tabelas auxiliares com agrupamentos e tabelas e colunas calculadas
Para Governança, promove a conformidade e auditoria de dados: o Power Query mantém o histórico de etapas.
Quando usar DAX:
O DAX é usado para análise e cálculos no modelo de dados, diretamente no relatório/dashboard. Ele é ideal para:
Cálculos dinâmicos: Criar medidas que respondem a filtros e interações no relatório. Por exemplo: somas, médias ponderadas, porcentagens e cálculos de variações. Análise baseada no modelo: permite trabalhar diretamente com dados já carregados no modelo. Por exemplo: comparando valores entre períodos ou realizar cálculos acumulados (YTD, MTD). Cálculos avançados: como cálculos que dependem de interações dinâmicas ou de contexto. Por exemplo: cálculos baseados em contexto de linha ou contexto de filtro. Evitar duplicação de dados: use medidas DAX em vez de criar novas tabelas ou colunas no Power Query para cálculos que não precisam ser materializados.
Boas práticas combinando M e DAX:
Deixe o Power Query lidar com a transformação dos dados brutos. Isso reduz a complexidade do modelo e melhora a performance.
Use DAX para cálculos dinâmicos e análises. Evite criar colunas calculadas no DAX se os valores puderem ser gerados no Power Query.
Mantenha seu modelo leve: Realize filtragens, agregações e limpeza no Power Query para importar apenas os dados necessários.
Pense na manutenção do relatório: Centralize mudanças estruturais no Power Query (mais fácil de ajustar) e use DAX para cálculos flexíveis e análises específicas.
Teste e otimize a performance: Compare o impacto de realizar cálculos no M versus no DAX, especialmente em modelos grandes. Se o tempo de carregamento estiver muito alto, considere buscar colunas que possam ser descartadas ou agrupadas em tabelas menores. Se o relatório estiver muito lento, considere diminuir os cálculos usando tabelas auxiliares e checando se não está duplicando medidas e funções.
Em fim, quando usar Dax e Power Query:
Use M (Power Query): Para transformação e limpeza de dados antes de carregar no modelo.
Use DAX: Para cálculos dinâmicos e análises dentro do modelo de dados já carregado.
Ao seguir essas práticas, você terá um relatório eficiente, organizado e fácil de manter. 🚀
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