{"id":4669,"date":"2025-02-14T16:04:24","date_gmt":"2025-02-14T19:04:24","guid":{"rendered":"https:\/\/geekblogti.wpengine.com\/?p=4669"},"modified":"2025-02-24T18:56:58","modified_gmt":"2025-02-24T21:56:58","slug":"mini-tutorial-de-etl-na-pratica-com-power-bi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.geekhunter.com/pt/blog\/mini-tutorial-de-etl-na-pratica-com-power-bi\/","title":{"rendered":"Mini Tutorial de ETL na pr\u00e1tica com Power BI"},"content":{"rendered":"\r\n

ETL, do ingl\u00eas Extract Transform Load<\/em>, \u00e9 uma etapa muito importante em Data Science<\/a><\/strong><\/em>, pois \u00e9 durante a ETL que extra\u00edmos os dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

S\u00e3o n <\/em>possibilidades de extra\u00e7\u00e3o, sejam elas relacionais ou n\u00e3o relacionais. Entre elas est\u00e3o planilhas Excel, banco de dados, arquivos csv, txt, json<\/em> entre v\u00e1rias outras possibilidades.

Quando os dados est\u00e3o no mesmo formato, podemos dizer que os dados s\u00e3o estruturados. Mas, se precisamos trabalhar com dados em v\u00e1rios formatos, ent\u00e3o eles podem semi-estruturados ou n\u00e3o estruturados.

Para isso a fundo no conceito, eu recomendo este artigo aqui, sobre dados estruturados, semi-estruturados e n\u00e3o estruturados<\/strong><\/a>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Pela ordem, ap\u00f3s extrair os dados, precisamos tratar\/transformar os dados. \u00c9 nessa etapa que retiramos o m\u00e1ximo de informa\u00e7\u00f5es \u00fateis poss\u00edveis.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para completar o ciclo ETL \u00e9 necess\u00e1rio carregar os dados e ent\u00e3o exib\u00ed-los para os interessados utilizando representa\u00e7\u00f5es gr\u00e1ficas, mais comumente conhecidas como dashboards.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/a><\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora sim, ETL na pr\u00e1tica<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Existem diversas ferramentas para etapa de ETL.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

No caso desse tutorial utilizaremos o Power Bi, ferramenta l\u00edder de mercado em business intelligence<\/em>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Usaremos o Power BI<\/a><\/strong> para tratar os dados e criar um dashboard para o usu\u00e1rio final.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vamos extrair os dados de uma planilha Excel, trat\u00e1-los e ent\u00e3o exibir de forma elegante e simples. Tudo bem pr\u00e1tico.

Vou dar um exemplo bem simples de transforma\u00e7\u00e3o de dados, j\u00e1 que a l\u00f3gica se repetir\u00e1 em qualquer processo de extra\u00e7\u00e3o e tratamento.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:<\/em><\/strong>
Leia nosso artigo sobre os<\/em> melhores softwares para Big Data<\/em><\/strong><\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Power BI na pr\u00e1tica<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Se voc\u00ea ainda precisa implementar o Power BI<\/a><\/strong> , aqui est\u00e1 um conte\u00fado que ajudar\u00e1.

Abra o PowerBI<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

V\u00e1 at\u00e9 P\u00e1gina inicial<\/strong> > Obter dados<\/strong> > Excel<\/strong>, conforme mostra figura abaixo:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Essa etapa \u00e9 o \u2018E do nosso ETL\u2019, onde vamos obter os dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Note aqui como o nosso arquivo Excel ser\u00e1 tratado e como \u00e9 a extra\u00e7\u00e3o de dados utilizando o PowerBI. \u00c9 claro que voc\u00ea precisa ter uma planilha \u2018populada\u2019 no Excel para isso. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

As planilhas do Excel s\u00e3o mostradas de formas separadas na obten\u00e7\u00e3o dos dados. Podemos selecionar apenas as planilhas que nos importam e tratar seus dados, ou tratar todo o arquivo (todas as abas juntas).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A imagem abaixo ilustra bem o que quero dizer: <\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora vamos para \u2018T do nosso ETL\u2019, o tratamento dos dados. Selecionamos a planilha \u201cClara\u201d e ent\u00e3o clicamos em Editar, para que possamos tratar os dados e ver o ETL na pr\u00e1tica, acontecendo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

\u00c9 a\u00ed que o Power BI abre uma extens\u00e3o chamada \u2018Power Query Editor<\/em><\/strong>\u2019, para que possamos tratar nossos dados. Na nossa planilha, podemos ver alguns tratamentos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>>Leitura Recomendada:
<\/em><\/strong>DataWarehouse:<\/strong><\/a> Conceitos Fundamentais e Arquiteturas<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/a><\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Exemplo tratamento de dados no Power BI<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

1.<\/strong>Vamos considerar o modo de exibi\u00e7\u00e3o de datas, representado pela coluna \u201cm\u00eas\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

As datas, da forma que est\u00e3o, n\u00e3o s\u00e3o \u00fateis para o usu\u00e1rio, ent\u00e3o vamos mudar seu formato. Neste caso, eu quero apenas a informa\u00e7\u00e3o de m\u00eas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Selecionamos a coluna que queremos transformar, vamos em ‘Tipos de Dados’<\/strong> e ent\u00e3o selecionamos o tipo que queremos utilizar. \u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

 <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

2.<\/strong> Vamos retirar os null<\/em> e completar a tabela com algum dado \u2014 pa\u00eds, por exemplo \u2014 para que fique mais f\u00e1cil de visualizar \u00a0cada linha da planilha. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para isso vamos para a aba Transformar<\/strong> e ent\u00e3o utilizaremos o bot\u00e3o de preenchimento. O resultado ser\u00e1 a figura abaixo:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

3. <\/strong>Com os nossos dados tratados, clicamos ent\u00e3o na aba P\u00e1gina Inicial<\/strong> e ent\u00e3o em Fechar<\/strong> e Aplicar<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Seguindo o exemplo e explorando o Power Query<\/em><\/strong>, voc\u00ea tem todas op\u00e7\u00f5es para tratar os dados. Mas, precisa ter uma coisa em mente: qual o objetivo do seu dashboard? <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A quais necessidades atender\u00e1? Quais as m\u00e9tricas que o usu\u00e1rio final em quest\u00e3o analisar\u00e1? Essa l\u00f3gica \u00e9 a parte mais importante. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

A forma que voc\u00ea transforma os dados influenciar\u00e1 muito na montagem do dashboard. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Montando nosso dashboard no Power BI<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Podemos ver que nossa tabela de Excel possui 3 tipos de dados diferentes: Pa\u00eds, Data <\/strong>e n\u00ba de Clientes<\/strong>. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Para melhor visualizar esses dados, devemos criar um gr\u00e1fico que, logicamente, permita a sele\u00e7\u00e3o por m\u00eas, pa\u00eds e quantidade de clientes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Perceba que no painel \u2018VISUALIZA\u00c7\u00d5ES<\/strong>\u2019, voc\u00ea tem uma infinidade de representa\u00e7\u00f5es gr\u00e1ficas.

Eu quero criar um gr\u00e1fico que possibilite a visualiza\u00e7\u00e3o de clientes ganhos x m\u00eas. <\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O resultado \u00e9 a figura abaixo, onde voc\u00ea seleciona a coluna soma de Clientes e a coluna M\u00eas. Como a coluna m\u00eas \u00e9 uma data completa, voc\u00ea apaga os eixos que n\u00e3o interessam (ano, trimestre, dia) conforme necessidade inicial. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Pronto:<\/strong> deixamos apenas o m\u00eas, pois o intuito desse gr\u00e1fico \u00e9 ver a quantidade de clientes por m\u00eas, mas podemos escolher qualquer outro eixo, ano, trimestre e assim por diante.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outra op\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise que adicionarei ao dashboard \u00e9 a quantidade de clientes por pa\u00eds. Usarei agora a visualiza\u00e7\u00e3o \u201cGr\u00e1fico de Pizza<\/em>\u201d.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Seguindo o mesmo padr\u00e3o acima. Vou selecionar apenas a coluna soma de clientes e a coluna pa\u00eds.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Podemos fazer diversos estudos de casos com o painel de ‘VISUALIZA\u00c7\u00d5ES<\/strong>‘, e ent\u00e3o garantir que o usu\u00e1rio final entenda melhor os dados e possa tirar as conclus\u00f5es e definir as novas metas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\"\"<\/figure>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nesse pequeno estudo, podemos ver sem nenhuma dificuldade que uma das vendedoras \u2014 vamos imaginar que \u00e9 a vendedora Clara \u2014 teve o maior n\u00famero de clientes em dado m\u00eas e, nos meses restantes, ela teve um ganho bem equilibrado de clientes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Tamb\u00e9m vemos que maioria dos Clientes s\u00e3o do Canad\u00e1. Tamb\u00e9m visualizamos em nossos dados, uma matriz que apresenta o total de clientes por pa\u00eds e por ano, o total geral e ainda temos um gr\u00e1fico com as 3 colunas mostrando o ganho de clientes por trimestre.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora voc\u00ea j\u00e1 sabe porque ETL \u00e9 uma etapa t\u00e3o importante em Data Science. A maior parte do tempo de um Cientista de Dados<\/strong><\/a> \u00e9 gasto extraindo e transformando dados. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Embora haja muito mais o que estudar, agora voc\u00ea j\u00e1 tem um impulso para come\u00e7ar a estudar mais ETL. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Espero que tenham gostado. At\u00e9 breve e obrigada!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

>> Leitura recomendada: <\/em><\/strong>Bancos de dados NoSQL x Bancos de dados relacionais<\/em><\/a><\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

 <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

 <\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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