SQL e Power BI na Prática: Transformando Dados em Decisões Inteligentes

Por Tatiana Kami

Introdução

O poder dos dados está na capacidade de transformá-los em decisões estratégicas. Utilizar SQL para organizar, consultar e preparar dados, e Power BI para visualizá-los dinamicamente, é essencial para profissionais que querem gerar impacto real com análises precisas.

Neste artigo, apresento um passo a passo prático: criação de um banco de dados simples, consultas SQL eficientes e conexão com Power BI para criação de dashboards otimizados.

Criando o Banco de Dados e Tabelas

Vamos começar com um exemplo prático em SQL:

CREATE DATABASE loja_vendas;

USE loja_vendas;

CREATE TABLE clientes (

 id_cliente INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

 nome VARCHAR(100),

 cidade VARCHAR(50)

);

CREATE TABLE produtos (

 id_produto INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

 nome_produto VARCHAR(100),

 preco DECIMAL(10,2)

);

CREATE TABLE vendas (

 id_venda INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

 id_cliente INT,

 id_produto INT,

 data_venda DATE,

 quantidade INT,

 valor_total DECIMAL(10,2),

 FOREIGN KEY (id_cliente) REFERENCES clientes(id_cliente),

 FOREIGN KEY (id_produto) REFERENCES produtos(id_produto)

);

Inserindo dados de exemplo:

INSERT INTO clientes (nome, cidade) VALUES

('Ana Silva', 'São Paulo'),

('Carlos Pereira', 'Rio de Janeiro'),

('Mariana Costa', 'Belo Horizonte');

INSERT INTO produtos (nome_produto, preco) VALUES

('Notebook', 3500.00),

('Smartphone', 1500.00),

('Monitor', 800.00);

INSERT INTO vendas (id_cliente, id_produto, data_venda, quantidade, valor_total) VALUES

(1, 1, '2025-07-01', 1, 3500.00),

(2, 2, '2025-07-03', 2, 3000.00),

(3, 3, '2025-07-05', 1, 800.00),

(1, 2, '2025-07-10', 1, 1500.00);

Consultas SQL para Relatórios Práticos

Total de vendas por mês

SELECT DATE_FORMAT(data_venda, '%Y-%m') AS mes,

      SUM(valor_total) AS total_vendas

FROM vendas

GROUP BY mes

ORDER BY mes;

Dica: Use DATE_FORMAT para agrupar por mês e SUM para calcular o total.

Ranking dos produtos mais vendidos

SELECT p.nome_produto, SUM(v.quantidade) AS quantidade_vendida

FROM vendas v

JOIN produtos p ON v.id_produto = p.id_produto

GROUP BY p.nome_produto

ORDER BY quantidade_vendida DESC

Vendas por cidade

SELECT c.cidade, SUM(v.valor_total) AS total_vendas

FROM vendas v

JOIN clientes c ON v.id_cliente = c.id_cliente

GROUP BY c.cidade

ORDER BY total_vendas DESC

 Conectando Power BI ao Banco de Dados SQL

1. Abra o Power BI Desktop.
2. Clique em Obter Dados > Banco de Dados MySQL (ou SQL Server).
3. Insira o servidor, banco de dados, usuário e senha.
4. Escolha entre Importar (carregar dados) ou DirectQuery (consultas em tempo real).
5. Selecione as tabelas: clientes, produtos e vendas.
6. Use as consultas SQL no Power Query para criar tabelas personalizadas, se desejar otimizar a carga.

Criando Dashboards Otimizados

• Gráficos de colunas para total de vendas por mês.
• Tabelas para mostrar ranking dos produtos e vendas por cidade.
• Filtros interativos para selecionar períodos e cidades.
• Medidas DAX para cálculos dinâmicos:

Conclusão

SQL e Power BI formam uma dupla poderosa para transformar dados brutos em insights estratégicos. Com consultas bem estruturadas e dashboards eficientes, é possível acompanhar o desempenho e apoiar decisões inteligentes.

Espero que este guia prático inspire você a aplicar SQL e Power BI nos seus projetos e a transformar dados em decisões inteligentes!

Tatiana Kami - Estudante de Ciência da Computação, apaixonada por dados e visualização.