Power BI e Python: por que essas ferramentas são usadas juntas na análise de dados?

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Você já percebeu como as empresas conseguem acompanhar milhares de vendas, identificar mudanças no comportamento dos consumidores e até prever a procura por determinados produtos? Boa parte dessas informações vem da análise de dados, uma área que utiliza diferentes tecnologias para transformar números em informações úteis.

Entre as ferramentas utilizadas pelos profissionais da área, duas aparecem com frequência: Power BI e Python. Embora tenham funções diferentes, elas podem trabalhar juntas para facilitar a organização, a análise e a apresentação de dados.

Mas será que é necessário conhecer as duas? E como elas são utilizadas no dia a dia de quem trabalha com tecnologia?

Resposta rápida: qual é a relação entre Power BI e Python?

O Power BI é uma ferramenta de análise e visualização de dados, enquanto Python é uma linguagem de programação utilizada, entre outras aplicações, para organizar, processar e analisar informações.

Quando utilizadas juntas, essas tecnologias permitem realizar tratamentos de dados mais específicos com Python e apresentar os resultados em relatórios e painéis visuais desenvolvidos no Power BI.

Essa combinação pode ser útil em atividades que envolvem grandes volumes de informações, análises estatísticas, automação de tarefas e acompanhamento de indicadores.

O que é Power BI e para que serve?

O Power BI é uma plataforma de análise de dados da Microsoft, utilizada para reunir informações de diferentes fontes e transformá-las em relatórios, gráficos e painéis interativos, também chamados de dashboards.

Imagine, por exemplo, uma loja que registra diariamente centenas de vendas. Esses dados podem estar distribuídos em planilhas, sistemas financeiros e plataformas de comércio eletrônico.

Com o Power BI, é possível reunir essas informações e criar um painel que apresente:

• O faturamento de cada mês;
• Os produtos mais vendidos;
• As regiões com maior número de clientes;
• A evolução das vendas ao longo do ano;
• A comparação entre os resultados e as metas estabelecidas.

Em vez de consultar várias planilhas para encontrar uma informação, os gestores podem acompanhar os principais indicadores em um mesmo ambiente.

O Power BI também permite filtrar os resultados por período, produto ou região, facilitando a identificação de padrões e mudanças no desempenho de uma empresa.

O que é Python e como ele é usado na análise de dados?

Python é uma linguagem de programação conhecida pela sintaxe relativamente simples e pela variedade de aplicações. Ela pode ser utilizada no desenvolvimento de sistemas, na inteligência artificial, na automação de tarefas e na análise de dados.

Nessa última área, Python permite trabalhar com informações de diferentes formatos, realizar cálculos, identificar padrões e desenvolver modelos estatísticos.

Uma de suas aplicações mais comuns é a limpeza e preparação de dados.

Pense em uma empresa que recebe informações de clientes por diferentes canais. Alguns registros podem estar duplicados, apresentar datas em formatos diferentes ou conter campos vazios.

Com Python, um profissional pode desenvolver um programa para identificar essas inconsistências e aplicar regras de tratamento aos dados, reduzindo a necessidade de executar determinadas tarefas manualmente.

Para isso, a linguagem conta com bibliotecas como o pandas, utilizada na manipulação e análise de dados organizados em tabelas.

Além da preparação das informações, Python também pode ser utilizado para criar modelos de previsão, desenvolver análises estatísticas e automatizar processos recorrentes.

Por que usar Power BI e Python juntos?

Embora o Power BI já tenha recursos próprios para importar, organizar e transformar informações, existem situações em que a programação com Python pode complementar o trabalho.

A combinação é especialmente interessante quando uma análise exige tratamentos mais específicos, cálculos estatísticos ou modelos que vão além dos recursos normalmente utilizados nos dashboards.

Veja algumas aplicações.

1. Organizar dados antes de criar os relatórios

Nem sempre as informações chegam prontas para serem analisadas.

Uma empresa pode receber arquivos de diferentes unidades, cada um com padrões próprios de preenchimento. Antes de comparar os resultados, é necessário organizar esses registros.

Python pode ajudar a padronizar informações, tratar inconsistências e preparar os dados. Depois, o Power BI pode utilizar o conjunto preparado para construir os relatórios.

É importante lembrar que o próprio Power BI oferece o Power Query, que realiza diversas tarefas de limpeza e transformação de dados sem exigir programação em Python.

2. Automatizar tarefas repetitivas

Imagine que um analista precise reunir diariamente dezenas de arquivos com informações sobre vendas.

Em determinados processos, Python pode ser utilizado para automatizar a leitura, a organização e a consolidação desses registros.

Os dados preparados podem, então, alimentar relatórios do Power BI, respeitando as configurações e os requisitos de atualização das fontes.

Assim, o profissional consegue dedicar mais tempo à interpretação das informações e menos à execução de tarefas repetitivas.

3. Fazer análises mais avançadas

Além de apresentar o que aconteceu em determinado período, as empresas também podem querer estimar o que poderá acontecer nos próximos meses.

Uma rede de lojas, por exemplo, pode utilizar dados históricos de vendas para desenvolver um modelo que estime a demanda por determinados produtos.

Python oferece bibliotecas para análises estatísticas e aprendizado de máquina, que podem apoiar esse tipo de estudo.

Já o Power BI pode apresentar os resultados dessas análises em gráficos e indicadores, facilitando a comparação entre os dados históricos e as estimativas.

Nesse caso, é importante considerar que uma previsão não representa uma certeza. Os resultados dependem da qualidade dos dados, das características do modelo e das condições analisadas.

Exemplo prático: como Power BI e Python podem funcionar em uma empresa?

Imagine uma rede de supermercados que deseja entender quais produtos apresentam maior procura ao longo do ano.

O processo poderia funcionar da seguinte maneira:

1. Coleta de informações: a empresa reúne dados de vendas, produtos, datas e unidades comerciais.

2. Preparação dos dados: Python é utilizado para identificar registros duplicados, padronizar informações e organizar os dados.

3. Análise: com os registros preparados, o profissional utiliza Python para estudar padrões de consumo e, se necessário, desenvolver estimativas de demanda.

4. Visualização: o Power BI apresenta gráficos sobre os produtos mais vendidos, os períodos de maior movimento e os resultados das análises.

5. Tomada de decisão: os responsáveis pelas lojas utilizam essas informações para planejar estoques, acompanhar resultados e avaliar estratégias comerciais.

Esse exemplo mostra como as ferramentas podem cumprir funções complementares em um mesmo projeto.

É possível utilizar Python dentro do Power BI?

Sim. O Power BI Desktop permite executar scripts em Python e utilizar seus resultados em determinadas etapas de preparação, importação e visualização de dados.

Segundo a documentação oficial da Microsoft, a integração com Python no Power Query possibilita realizar operações de limpeza de dados, transformações avançadas e algumas análises, incluindo previsões e agrupamentos.

Também é possível criar determinados gráficos com bibliotecas Python e apresentá-los no Power BI.

No entanto, essa integração tem requisitos e limitações. É necessário configurar o ambiente de programação, instalar as bibliotecas utilizadas e observar as condições de atualização e publicação dos relatórios.

Além disso, os gráficos produzidos com scripts Python não oferecem todas as interações disponíveis nos elementos visuais nativos do Power BI.

Por isso, utilizar as duas ferramentas juntas não significa substituir os recursos existentes na plataforma, mas escolher a tecnologia adequada para cada necessidade.

Preciso aprender Python antes de Power BI?

Não. É possível começar a estudar Power BI sem saber programar em Python.

Quem está conhecendo a área de dados pode iniciar pelos conceitos de planilhas, organização de informações, gráficos e indicadores. Depois, pode avançar para ferramentas de visualização e linguagens de programação.

Uma sequência possível de estudos inclui:

Excel e planilhas: compreender tabelas, fórmulas e organização de informações.

Power BI: aprender a importar dados, criar relatórios e interpretar indicadores.

SQL: conhecer uma linguagem utilizada para consultar e manipular informações em bancos de dados.

Python: desenvolver habilidades de programação, automação e análise de dados.

Estatística: compreender conceitos que ajudam a interpretar resultados e avaliar conclusões.

Essa sequência não é obrigatória. O caminho depende dos interesses do estudante e do tipo de atividade que pretende desenvolver.

Para quem gosta de programação, começar por Python também pode ser uma boa alternativa.

Quais profissionais utilizam Power BI e Python?

A análise de dados aparece em diferentes setores, como tecnologia, saúde, educação, indústria, comércio e serviços financeiros.

Por isso, conhecer essas ferramentas pode contribuir para a atuação em diversas funções.

Analista de dados: organiza, examina e interpreta informações para apoiar decisões de uma empresa.

Analista de Business Intelligence (BI): trabalha com indicadores de desempenho, relatórios gerenciais e painéis que ajudam as organizações a acompanhar seus resultados.

Cientista de dados: utiliza conhecimentos de programação, estatística e modelagem para investigar padrões e desenvolver análises mais complexas.

Engenheiro de dados: desenvolve e mantém estruturas e processos que permitem coletar, armazenar e disponibilizar informações para análise.

As atribuições podem variar conforme a empresa. Também não é necessário dominar todas essas ferramentas para começar a trabalhar na área, já que diferentes funções exigem conhecimentos específicos.

Como começar uma carreira na área de análise de dados?

Se você tem interesse por tecnologia, matemática, programação ou gosta de investigar informações para encontrar respostas, a área de dados pode ser uma possibilidade de formação profissional.

Cursos superiores relacionados à computação ajudam a construir conhecimentos importantes para esse campo, como lógica de programação, bancos de dados, desenvolvimento de sistemas e análise de informações.

Na Fundação Santo André, o bacharelado em Sistemas de Informação aborda conteúdos relacionados à análise de dados, inteligência artificial e Ciência de Dados com Python.

Outra possibilidade é o curso superior de tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, que contempla temas como estrutura de dados, programação, inteligência artificial e desenvolvimento de aplicações.

As duas formações oferecem caminhos para quem deseja conhecer diferentes possibilidades de atuação em tecnologia e desenvolver uma base de conhecimentos para continuar aprendendo ao longo da carreira.

Se você está pensando em seguir nessa área, pode conhecer os cursos de graduação da Fundação Santo André e comparar as propostas de formação.

Power BI e Python são exemplos de ferramentas que você poderá encontrar nesse campo profissional. Entender como elas funcionam, separadamente e em conjunto, é um bom ponto de partida para descobrir quais atividades mais despertam o seu interesse.