O Power BI é uma ferramenta poderosa para transformar dados em informações estratégicas de forma rápida e visual.
No entanto, muitos relatórios acabam sofrendo com problemas de desempenho, deixando a experiência lenta, frustrante e pouco eficiente.
Mas, esses erros podem surgir tanto na modelagem quanto nas consultas e medidas DAX, afetando diretamente a análise de dados.
Portanto, neste post, você vai conhecer 5 erros comuns de desempenho no Power BI e, principalmente, como corrigi-los, garantindo que seus relatórios fiquem rápidos, precisos e fáceis de usar.
Vamos lá!
Consultas Desnecessariamente Complexas no Power Query
Ou seja, ao realizar transformações pesadas feitas diretamente na consulta, como múltiplos passos de mesclagem, junções ou colunas calculadas desnecessárias, deixam o carregamento lento.
Sendo assim, você poderá seguir as dicas abaixo:
- Simplifique os passos no Power Query, combinando transformações quando possível.
- Evite duplicar tabelas desnecessariamente.
- Prefira filtrar dados antes de carregar para o modelo.
Medidas DAX Ineficientes
No entanto, muitas vezes os relatórios ficam lentos devido a fórmulas DAX complexas ou mal construídas, que exigem muito processamento, principalmente em bases grandes.
Sendo assim, para otimizar suas medidas:
- Use funções agregadas simples (SUM, AVERAGE) sempre que possível.
- Prefira medidas pré-calculadas no Power Query para reduzir a carga de cálculo.
- Evite filtros e condições complexas dentro da medida; utilize relacionamentos e colunas auxiliares.
Muitos Relacionamentos Ativos entre Tabelas
Porém, outro problema comum é ter relacionamentos desnecessários ou circulares no modelo, que aumentam o tempo de processamento e podem gerar resultados inconsistentes.
Então, para corrigir:
- Mantenha apenas os relacionamentos essenciais ativos.
- Utilize relacionamentos inativos quando precisar de cálculos específicos, ativando-os apenas nas medidas.
Colunas Calculadas Desnecessárias
Ou seja, criar colunas calculadas para cada necessidade, mesmo quando você só precisa de um valor agregado, aumenta o tamanho do modelo e o consumo de memória.
Portanto, prefira:
- Usar medidas DAX em vez de colunas calculadas sempre que possível.
- Isso mantém o modelo mais leve e melhora o desempenho geral.
Modelos Grandes com Dados Não Otimizados
Mas, um erro ainda muito comum é carregar toda a base de dados, incluindo informações que não serão usadas nos relatórios, deixando o Power BI lento.
Então, você pode:
- Aplicar filtros de carga no Power Query para trazer apenas os dados necessários.
- Remover colunas e tabelas que não serão utilizadas.
- Considerar o modo DirectQuery para bases muito grandes, quando apropriado.
Portanto, com as dicas acima, você estará apto a evitar os principais erros de desempenho no Power BI, garantindo que seus relatórios sejam mais rápidos, eficientes e confiáveis, proporcionando análises mais claras e decisões mais assertivas.
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Por fim, deixe seu comentário sobre se gostou deste post tutorial e se você irá usar essas técnicas em suas planilhas de Excel. E você também pode enviar a sua sugestão para os próximos posts. Até breve!
