.png "Power BI | Aprofundando a Segurança em Nível de Linha no Power BI para um Controle de Dados Preciso")
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A segurança em nível de linha (RLS) é uma funcionalidade essencial no Power BI que permite controlar o acesso aos dados com base em critérios específicos. Neste artigo, exploraremos como implementar a RLS de forma eficaz e destacaremos uma abordagem dinâmica que oferece maior flexibilidade e controle sobre o acesso aos dados, sem mencionar uma organização específica.
1. Power BI | DAX: Análise Temporal - Vendas por Período Personalizado - Power BI with DAX: Custom Time Period Sales Analysis for Advanced BI Insights
2. Power BI | DAX: Análise Temporal - Tendência de Vendas - Power BI with DAX: Time Trend Analysis for Sales Insights
3. Power BI | DAX: Análise Financeira - Despesas Operacionais - Financial Analysis - Operational Expenses Calculation
4. Power BI | DAX: Análise Financeira - Fluxo de Caixa - Financial Analysis - Cash Flow Calculation and Insights
5. Power BI | DAX: Análise Financeira - Receita por Categoria - Financial Analysis - Revenue by Category
6. Power BI | DAX: Análise Financeira - Lucro Bruto - Financial Analysis - Calculating Gross Profit
7. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Dias em Estoque - Product Analysis - Calculating Days in Stock
8. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Variação de Preço por Produto - Product Analysis - Price Variation by Product
9. Power BI | DAX: Calculated value filtering on column in matrix - Filtering Calculated Values in a Matrix Column
10. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Coluna Calculada? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Calculated Column
11. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Criando uma Medida? - How to Format Brazilian ZIP Codes with a Measure
12. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Tratando Dados Não Númericos? - How to Format Brazilian ZIP Codes – Handling Non-Numeric Data
13. Power BI | DAX - CEP Brasileiro - Como formatar o CEP - Com Máscara Condicional? - How to Format Brazilian ZIP Codes with Conditional Masking
14. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Produtos com Maior Lucro - Product Analysis - Identifying High-Profit Products
15. Power BI | DAX: Análise de Produtos - Estoque Médio - Product Analysis - Calculating Average Inventory
16. Power BI | DAX: How to add calculated column (Ratio) in matrix visuals - Adding Calculated Column (Ratio) to Matrix Visuals for Enhanced Analysis
17. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Recorrentes - Customer Analysis - Identifying Recurring Customers
18. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Valor Vitalício do Cliente (CLV) - Customer Analysis - Calculating Customer Lifetime Value (CLV)
19. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Taxa de Conversão de Leads - Customer Analysis - Calculating Lead Conversion Rate
20. Power BI | DAX: Análise de Clientes - Clientes Ativos - Customer Analysis - Identifying Active Customers
21. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho Acumulado do Ano - Performance Analysis - Year-to-Date (YTD) Performance Calculation
22. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Margem de Lucro por Produto - Performance Analysis - Profit Margin by Product
23. Power BI | DAX: Como Inserir um Informações de Target, Vindos de outra Tabela, numa Matriz no PBI? - How to Add Target Information from Another Table into a Matrix in Power BI
24. Power BI | DAX: Cálculo de Crescimento Anual - How to Calculate Annual Growth in Power BI
25. Power BI | DAX: Média Móvel de 3 Meses - How to Calculate a 3-Month Moving Average in Power BI
26. Power BI | DAX: Vendas Acumuladas no Ano - How to Track Year-to-Date Sales Using Advanced DAX Formulas
27. Power BI | DAX: Comparação de Desempenho com Ano Anterior - Comparing Current Performance with Previous Year Using Advanced DAX
28. Power BI | DAX: Segmentação de Clientes por Faixa de Faturamento - Customer Segmentation by Revenue Range for Advanced Data Analysis
29. Power BI | DAX: Identificação de Clientes Inativos - Identifying Inactive Customers Using Advanced DAX Formulas
30. Power BI | DAX: Análise de Retenção de Clientes - Customer Retention Analysis Using Advanced DAX Techniques
31. Power BI | DAX: Cálculo de Ticket Médio - How to Calculate Average Ticket Value Using DAX Formulas
32. Power BI | DAX: Identificação de Produtos Mais Vendidos - Identifying Best-Selling Products Using DAX Formulas
33. Power BI | DAX: Cálculo de Margem de Lucro - How to Calculate Profit Margin Using DAX Formulas
34. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Variação Percentual Mensal de Vendas - Monthly Sales Percent Change Using DAX
35. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas Média por Cliente - Sales Analysis – Average Sales per Customer Using DAX
36. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Contribuição de Vendas por Produto - Sales Analysis – Sales Contribution by Product Using DAX
37. Power BI | DAX: Análise de Vendas - Vendas de Produtos com Maior Crescimento - Sales Analysis – Top Growing Products by Sales Growth Using DAX
38. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Desempenho por Região - Performance Analysis – Regional Performance Insights Using DAX
39. Power BI | DAX: Análise de Desempenho - Ranking de Vendas por Vendedor - Sales Performance Analysis – Ranking Sales by Salesperson Using DAX
Segurança em Nível de Linha: Uma Necessidade Universal
A RLS desempenha um papel crucial na proteção de dados confidenciais e na garantia de que os usuários vejam apenas as informações relevantes para suas funções ou departamentos. Isso não apenas mantém a integridade dos dados, mas também ajuda a cumprir os regulamentos de privacidade e segurança.
Passos para Implementar a Segurança em Nível de Linha
A implementação da segurança em nível de linha no Power BI envolve uma série de etapas fundamentais:
Criar um relatório no Microsoft Power BI Desktop: Comece criando seu relatório e importando os dados necessários.
Confirmar o modelo de dados: Certifique-se de que o modelo de dados contenha relacionamentos apropriados entre as tabelas e que as relações estejam bem definidas.
Criar funções RLS: Em seguida, crie funções RLS no Power BI Desktop usando a linguagem DAX. Cada função representará critérios específicos para determinar quais dados um usuário pode acessar. Por exemplo, você pode criar uma função chamada "Vendas do Usuário X" com uma expressão DAX que filtra os dados com base no usuário atualmente logado.
Testar as funções: Antes de implantar seu relatório, teste as funções RLS no Power BI Desktop para garantir que os filtros estejam funcionando conforme o esperado.
Implantar o relatório no serviço do Power BI: Após a validação bem-sucedida, publique o relatório no serviço do Power BI e configure as configurações de segurança correspondentes.
Adicionar membros à função no serviço do Power BI: No serviço do Power BI, você pode adicionar usuários e grupos de segurança às funções que criou. Isso vincula os critérios de segurança às contas dos usuários.
Testar as funções no serviço do Power BI: Por fim, teste as funções no serviço do Power BI para garantir que os usuários vejam apenas os dados aos quais têm acesso.
Abordagem Dinâmica: Flexibilidade Aumentada
Uma abordagem dinâmica da RLS no Power BI oferece maior flexibilidade, pois utiliza funções DAX em vez de valores estáticos nos filtros. Em vez de criar várias funções para diferentes departamentos ou usuários, você pode criar uma única função com uma expressão DAX que avalia o usuário atualmente logado e aplica o filtro de forma dinâmica.
Por exemplo, você pode usar a função userprincipalname() para comparar o endereço de e-mail do usuário com os dados na tabela de funcionários. Isso permite que cada usuário veja apenas os dados associados à sua identidade, eliminando a necessidade de criar funções específicas para cada pessoa ou departamento.
A segurança em nível de linha no Power BI é essencial para garantir a privacidade e a segurança dos dados em qualquer organização. Ao seguir os passos mencionados acima e considerar uma abordagem dinâmica, você pode implementar eficazmente a RLS e controlar o acesso aos dados de forma mais granular, sem mencionar nenhuma organização específica. Isso fortalece a governança dos dados e promove uma tomada de decisão mais informada em qualquer contexto empresarial.
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