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Na ciência da computação, assim como em muitos outros campos, o seguinte axioma geralmente se aplica: Muitos caminhos levam a Roma. No Power BI, isso é especialmente verdadeiro. A dificuldade é aprender quando é melhor usar uma ferramenta em vez da outra.
Por exemplo, você pode fazer um cálculo, uma agregação e também uma filtragem tanto no M (ou seja, na engenharia de dados) quanto no DAX (ou seja, na análise de dados).
Assim, é melhor, definirmos regras claras sobre o uso do DAX e da Linguagem M. Isso facilita o início dos novos funcionários e simplifica a comunicação entre os membros da equipe.
Power Query
O Power Query / Linguagem M é usado para engenharia de dados, então:
Ingestão de dados: o Power Query permite importar, combinar e atualizar dados de várias fontes (de uma pasta local, SharePoint, banco de dados, API, Azure e muito mais).
Processos ETL e ELT: Extrair – Transformar – Carregar e Extrair – Carregar – Transformar são as duas abordagens para processamento de dados. Para ambos, o Power Query é a ferramenta do momento.
Data Wrangling: Os dados são então limpos e transformados. Junções são feitas, filtradas, nomes uniformes são atribuídos, colunas desnecessárias são removidas, etc.
As seguintes regras se aplicam:
Conjuntos de dados que nunca precisaremos na análise de dados são filtrados em M
Não agregamos registros em M
Colunas que nunca precisamos são removidas em M
Não fazemos cálculos em M
Exceções confirmam a regra. Por exemplo, há situações em que um cálculo em M é muito mais fácil de ser realizado. Ou, às vezes, estamos diante de enormes quantidades de dados, de modo que a agregação em M nos poupa uma boa quantidade de problemas no futuro.
DAX
O DAX é usado para análise de dados, então:
Agregações: se você precisar recuperar valores agregados de uma tabela ou conjunto de dados, a melhor e mais rápida maneira de fazer isso é com funções de agregação DAX.
Filtragem: Em medidas, as funções de filtragem estão entre as mais comumente usadas. Elas ajudam a filtrar apenas as informações relevantes e/ou editar o contexto dos dados para criar cálculos dinâmicos sem alterar o modelo de dados e suas tabelas. Isso é importante para visualizar e agregar valores específicos para relatórios e painéis e outros cálculos usando essas métricas de filtro.
Definir relacionamentos: o Power Query não conhece relações. No DAX, por outro lado, você pode definir e alterar relacionamentos, mas também aplicá-los usando integridade referencial.
Funções de relacionamento (hierarquias). O DAX contém funções para retornar, por exemplo, a cardinalidade de relações e registros.
Coluna calculada que faz referência a uma coluna de outra tabela. Com o DAX, o usuário pode facilmente inserir colunas de tabelas diferentes na fórmula. No Power Query, essa manobra requer junção complexa e se complica muito rapidamente.
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