Do Caos à Clareza: Como a Limpeza de Dados é a Etapa Mais Crucial no Power BI

Introdução

Muitos iniciantes em Power BI se deparam com dashboards distorcidos e métricas incorretas, sem perceber que a raiz do problema está na qualidade dos dados de entrada. Este artigo tem como objetivo demonstrar, na prática, como identificar e corrigir três erros comuns em planilhas de Excel que comprometem totalmente uma análise no Power BI. Dominar essa etapa inicial de Limpeza de Dados é o que separa um relatório confiável de uma mera visualização enganosa.

Desenvolvimento

Tópico 1: Lidando com Valores Zeros ou Nulos

Valores zerados, como um preço de venda R$ 0,00, podem inflacionar ou anular cálculos de média e soma. A solução não é simplesmente ignorá-los, mas identificá-los e segregá-los. No Power BI, isso pode ser feito criando uma medida com a função FILTER para isolar esses registros e, crucialmente, comunicar essa exclusão em uma nota no dashboard, garantindo transparência.

Tópico 2: Caçando Erros de Cálculo na Fonte

O caso mais perigoso é quando os dados vêm com fórmulas incorretas da planilha-fonte. Recentemente, deparei-me com um lucro calculado como R$ 30,00 para uma venda de R$ 1,50. A solução foi realizar uma auditoria nos dados brutos no Excel, validando as fórmulas coluna a coluna antes mesmo de importá-los para o Power BI. Essa verificação manual é um passo chave de auditoria de dados.

Tópico 3: Criando um Relatório de Exceção

Para profissionalizar a análise, crie um 'Relatório de Qualidade de Dados'. Nele, liste todos os registros que foram filtrados ou corrigidos. Isso não é admitir uma falha, é demonstrar controle e governança sobre o processo, gerando confiança em quem consome a informação.

Conclusão

Como vimos, a construção de um dashboard confiável começa muito antes da escolha dos gráficos. Passa pela limpeza dos dados, auditoria das fórmulas e transparência nas exclusões. Dominar essas técnicas de Limpeza de Dados transforma o analista de dados de um simples operador de ferramentas em um guardião da qualidade dos dados, um profissional estratégico e indispensável.