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Francisco Noris27/09/2025 21:17
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Power Query para Físicos (e Curiosos): Transformando o Caos em Ordem Universal

    Como os princípios da Mecânica Clássica podem nos ajudar a dominar a limpeza e transformação de dados no Power Query.

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    Todo conjunto de dados nasce em um estado de alta entropia: caótico, desordenado e aparentemente sem sentido. É o nosso "Big Bang" particular. Assim como a Física nos deu leis para entender e modelar o universo, o Power Query nos dá as ferramentas para impor ordem a esse caos e extrair informações valiosas.

    Neste artigo, vamos viajar por conceitos da Física Clássica e ver como eles se aplicam, de forma análoga, às transformações que realizamos todos os dias no Power Query. Prepare-se para ver suas consultas de uma forma totalmente nova!

    1. Cinemática: O Estudo do Movimento dos Dados

    Na Física, a Cinemática descreve o movimento sem se preocupar com as causas. No Power Query, isso é análogo à nossa primeira inspeção e limpeza de dados, onde analisamos como os dados se "comportam".

    • Posição (s): É o valor bruto em uma célula.
    • Velocidade (v = Δs/Δt): É a variação de um valor ao longo do tempo. No Power Query, isso é análogo a usar a função Table.AddIndexColumn e depois calcular a diferença entre uma linha e a anterior ([Valor_Linha_Atual] - [Valor_Linha_Anterior]) para analisar tendências de vendas ou leituras de sensores.
    • Aceleração (a = Δv/Δt): É a taxa de variação da velocidade. No Power Query, seria calcular a variação da variação, identificando se uma tendência está acelerando ou desacelerando.

    Exemplo Prático: Analisando a Temperatura de um Motor

    Imagine que temos os seguintes dados de um sensor, registados a cada segundo:

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    No Power Query, poderíamos adicionar colunas para calcular a "velocidade" (aumento de temperatura por segundo) e a "aceleração". Um aumento súbito na aceleração poderia indicar uma falha iminente, permitindo uma ação preditiva.

    2. Leis de Newton: As Forças que Transformam Seus Dados

    As leis de Newton explicam por que o movimento muda. No Power Query, nossas transformações são as "forças" que aplicamos para mudar o "estado de repouso" dos nossos dados.

    • Primeira Lei (Inércia): Um objeto (ou um dado) permanece em seu estado de repouso (ou de desordem) a menos que uma força (uma transformação) atue sobre ele. Seus dados brutos, com erros de digitação, espaços extras e tipos de dados incorretos, ficarão assim para sempre se você não aplicar ativamente as etapas de limpeza (Text.Trim, Change Type, etc.).
    • Segunda Lei (Princípio Fundamental da Dinâmica: F = m.a): A aceleração (a mudança) de um objeto é diretamente proporcional à força aplicada e inversamente proporcional à sua massa. No Power Query, a "aceleração" é a magnitude da transformação que você realiza. A "força" é a complexidade da sua função M. E a "massa" é o volume e a complexidade inicial dos seus dados.
    • Exemplo: Aplicar uma força simples (Text.ToUpper) a uma "massa" pequena (1.000 linhas) resulta em uma mudança rápida. Aplicar uma força complexa (Table.Group com múltiplas agregações) a uma "massa" enorme (10 milhões de linhas) exige muito mais "força" (poder de processamento) para gerar a mesma "aceleração" (resultado rápido).
    • Terceira Lei (Ação e Reação): Para toda ação, há sempre uma reação oposta e de igual intensidade. No Power Query, nenhuma etapa vive isolada. Toda transformação que você aplica (ação) causa uma consequência direta no estado dos dados e no desempenho das etapas seguintes (reação).

    Exemplo Prático: A Ação e Reação de um "Merge"

    A operação de Mesclar Consultas (Merge) é o exemplo perfeito da Terceira Lei de Newton.

    • Ação: Você decide mesclar sua tabela de Vendas (1 milhão de linhas) com sua tabela de Cadastro de Clientes (50 mil linhas) para trazer a cidade do cliente para a tabela de vendas.
    • Reação Imediata: Se o relacionamento estiver correto (muitas vendas para um cliente), o número de linhas da sua tabela Vendas não se altera.
    • Reação Perigosa: Agora, imagine que você mescla Vendas com uma tabela de Itens_Comprados que tem, em média, 3 itens por venda. Se você expandir essa coluna, sua tabela de Vendas que tinha 1 milhão de linhas explodirá para aproximadamente 3 milhões de linhas! A ação de mesclar causou uma reação de aumento drástico na "massa" do seu conjunto de dados, o que tornará todas as etapas futuras muito mais lentas.

    Entender a Terceira Lei no Power Query significa prever as consequências de cada transformação antes de aplicá-la.

    3. Termodinâmica: A Energia e a Entropia dos Dados

    A Termodinâmica é a área da Física que estuda a energia e a desordem (entropia). É a analogia perfeita para a otimização de consultas.

    • Entropia: O estado natural de dados brutos é a alta entropia (máxima desordem).
    • Trabalho (τ): Cada etapa aplicada no Power Query é um "trabalho" realizado para reduzir a entropia dos seus dados.
    • Eficiência e "Calor Dissipado": Uma consulta mal otimizada é como um motor ineficiente. Ela realiza o trabalho, mas "dissipa muito calor" (consome CPU, memória e tempo de atualização desnecessariamente).

    Exemplo Prático: A Eficiência Termodinâmica do Query Folding

    Imagine que você precisa calcular o total de vendas apenas para a categoria "Eletrônicos" em 2025 de uma base de dados SQL com bilhões de registos.

    • Abordagem Ineficiente (Alta Entropia): Carregar a tabela inteira para o Power Query e SÓ DEPOIS filtrar por ano e categoria. Isso força sua máquina a processar bilhões de linhas desnecessárias. É um enorme desperdício de energia.
    • Abordagem Eficiente (Baixa Entropia): Aplicar os filtros de ano e categoria como as primeiras etapas da sua consulta, logo após a fonte. Isso ativa o Query Folding.

    O Query Folding é o auge da eficiência termodinâmica. O Power Query traduz seus filtros para a linguagem nativa da fonte (SQL, neste caso) e pede ao servidor para executar o trabalho pesado. O servidor envia apenas o pequeno subconjunto de dados de que você precisa. O "trabalho" é realizado pela máquina mais forte (o servidor), e sua consulta atualiza em segundos, não em horas.

    Conclusão: Seja o Físico dos Seus Dados

    Ver o Power Query através das lentes da Física nos dá uma nova perspectiva. Não estamos apenas a clicar em botões; estamos a aplicar forças, a descrever movimentos e a gerir a energia de um universo de informações.

    Da próxima vez que você abrir o Editor de Consultas, lembre-se:

    • Você é um cinemático ao analisar as primeiras variações nos seus dados.
    • Você é um dinamicista newtoniano ao aplicar transformações, ciente de que cada ação tem uma reação.
    • Você é um engenheiro termodinâmico ao otimizar a ordem das suas etapas para máxima eficiência.

    Impor ordem ao caos é o objetivo tanto da Física quanto da análise de dados. E o Power Query é o seu laboratório.

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    Comentários (1)
    DIO Community
    DIO Community - 29/09/2025 13:55

    Excelente, Francisco! Que artigo incrível e super criativo sobre "Power Query para Físicos (e Curiosos)"! É fascinante ver como você aborda a limpeza e a transformação de dados no Power Query utilizando os princípios da Física Clássica, o que é um insight valioso e altamente didático para a comunidade.

    Você demonstrou que a Cinemática nos ajuda a analisar o movimento dos dados (Table.AddIndexColumn), as Leis de Newton explicam as "forças" que transformam os dados (a inércia da desordem e a reação dos merges que fazem a "massa" da tabela "explodir"), e a Termodinâmica se aplica à otimização de consultas (o Query Folding como o "auge da eficiência termodinâmica" que delega o "trabalho pesado" para o servidor).

    Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao lidar com a vasta quantidade de bibliotecas e pacotes disponíveis, em termos de identificar a melhor opção e de evitar dependências desnecessárias que poderiam adicionar complexidade ao projeto?