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O mundo da inteligência de negócios está em constante evolução, e a segurança é um aspecto integral dele. A Segurança em Nível de Linha, comumente conhecida como RLS, é um recurso vital do Power BI da Microsoft que deve ser utilizado para garantir a segurança dos dados. Hoje, vamos desmistificar a RLS, explorar sua importância e aprender como implementá-la no Power BI
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
Compreendendo o Conceito de Segurança em Nível de Linha (RLS)
Em termos simples, RLS é um mecanismo que restringe o acesso aos dados no nível da linha com base nos papéis dos usuários. Essencialmente, a RLS controla quais usuários podem acessar quais dados dentro de um determinado relatório ou painel no Power BI.
Por que a Segurança em Nível de Linha é Necessária?
Na atual era digital, os dados são frequentemente considerados o novo petróleo, e sua segurança é primordial. A necessidade de RLS pode ser resumida nos seguintes pontos críticos:
1. Visão de Dados Específica do Usuário: RLS permite que cada usuário veja apenas os dados relevantes para ele. Isso garante que os usuários não sejam sobrecarregados com informações e possam tomar decisões mais rápidas e informadas.
2. Segurança de Dados Aprimorada: RLS adiciona uma camada extra de proteção de dados, restringindo os usuários a acessarem apenas as linhas de dados de que precisam para seu trabalho, minimizando o risco de informações sensíveis caírem nas mãos erradas.
3. Conformidade Regulatória: Para empresas que lidam com dados sensíveis, cumprir os padrões de conformidade regulatória é uma obrigação. RLS ajuda a aderir a tais regulamentos ao implementar controles de acesso a dados rigorosos.
Passos para Implementar RLS no Power BI
A implementação de RLS no Power BI envolve um processo sistemático, desde a criação de uma tabela de usuários até a atribuição de papéis.
1. Criando uma Tabela de Usuários: O primeiro passo para implementar RLS no Power BI é criar uma tabela de usuários. Esta tabela deve idealmente conter todos os usuários que precisam acessar os relatórios e painéis do Power BI. Certifique-se de que cada usuário está associado aos dados específicos que precisa visualizar.
Por exemplo, em uma organização de vendas, sua tabela de usuários pode conter o nome de cada representante de vendas e as regiões pelas quais são responsáveis. Importe esta tabela de usuários para o modelo de dados do seu Power BI.
2. Definindo Relações: Com a tabela de usuários no lugar, defina as relações entre esta tabela e outras tabelas no seu modelo. Usando o exemplo da organização de vendas, você pode criar uma relação entre o campo ‘Representante de Vendas’ na sua tabela de usuários e o campo ‘Representante de Vendas’ na sua tabela de dados de vendas.
3. Criando Papéis: Uma vez que sua tabela de usuários está devidamente vinculada, você pode criar papéis. No Power BI Desktop, navegue até a guia “Modeling” e selecione “Manage Roles”. Na nova janela, você pode criar papéis com base nas suas necessidades.
Vamos supor que você está criando um papel para ‘Representante de Vendas’. Sob o papel, selecione a tabela de usuários e escreva uma fórmula DAX para filtrar os dados para cada usuário. Uma fórmula DAX comum usada neste contexto é USERNAME(), que retorna o nome de usuário do usuário que está visualizando o relatório. Por exemplo, [Representante de Vendas] = USERNAME(). Esta fórmula restringe cada representante de vendas a visualizar apenas os dados associados ao seu nome de usuário.
4. Atribuindo Papéis aos Usuários: Depois de criar e definir os papéis, publique seu relatório no Power BI Service. Navegue até o espaço de trabalho onde você publicou o relatório, selecione “Mais opções (…)” ao lado do conjunto de dados e, em seguida, “Segurança”. Aqui, você pode adicionar os endereços de e-mail dos usuários aos seus respectivos papéis.
5. Testando Configurações de Papéis: Testar sua configuração de RLS é crucial para garantir que ela está funcionando corretamente. O Power BI fornece um recurso chamado “View as Roles” sob a guia “Modeling”. Este recurso permite que você veja o relatório como um papel específico e verifique se os dados estão sendo filtrados adequadamente.
Lembre-se, ao aplicar a RLS, os filtros são aplicados no backend, ou seja, o usuário não tem consciência dos dados aos quais não tem acesso, reforçando a segurança dos seus dados.
À medida que mergulhamos mais fundo na era dos dados, a importância de recursos como Segurança em Nível de Linha no Power BI só continua a escalar. Use RLS de forma eficaz para garantir que seus dados permaneçam seguros e suas percepções se mantenham nítidas.
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