Existem erros DAX que baixam a performance do Power BI
No entanto, um uso inadequado da ferramenta pode comprometer seriamente o desempenho dos relatórios, deixando os painéis lentos e até inutilizáveis em cenários com grandes volumes de dados.
Então, conhecer os erros mais comuns de DAX que impactam a performance é fundamental para evitar gargalos, otimizar o tempo de resposta das visualizações e garantir uma boa experiência ao usuário final.
Portanto, neste artigo, você vai entender quais práticas evitar e como deixar seu dashboard mais eficientes para manter seu Power BI rápido e confiável.
Vamos lá!
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Otimizando a Coluna Calculada no Power Query
Observe que temos, no Power Query, uma base de dados disponível com os registros de vendas, composta pela tabela fato e pelas tabelas dimensão:
Então, por exemplo, ao criar uma coluna no Power Query multiplicando a quantidade de vendas pelo valor unitário, teremos o valor total de cada venda, e essa etapa ficará disponível no processo.
Ou seja, tudo que você fizer no Power Query será registrado nas Etapas Aplicadas.
Contudo, não é uma boa prática criar muitas etapas e colunas no Power Query, pois cada transformação aumenta o tempo de processamento durante a carga dos dados.
Afinal, isso pode deixar o modelo mais pesado, consumir mais memória e prejudicar a performance do Power BI, principalmente em bases grandes.
Então, sempre que possível, faça cálculos diretamente no modelo utilizando DAX.
No entanto, uma alternativa é reduzir ao máximo a quantidade de etapas no Power Query, otimizando ou editando os códigos M gerados para evitar transformações desnecessárias.
Dessa forma, você garante um modelo mais leve, rápido e fácil de manter.
Por exemplo, após criar a coluna de multiplicação, em vez de renomear ela em uma etapa separada, você pode já definir o nome diretamente no código M da própria etapa de cálculo, obtendo a coluna já calculada e com o nome final:
Eliminando Colunas Extras no Power Query
Para otimizar o desempenho e simplificar o modelo, é importante eliminar do Power Query as colunas que não são úteis para a análise no dashboard, como CPF, CNPJ, e-mail, telefones ou outros dados que não agregam valor aos indicadores.
Ou seja, mantenha apenas as informações relevantes, reduzindo o tamanho do arquivo, melhorando a velocidade do Power BI e facilitando na manutenção do relatório.
Para isso, vá em Página Inicial e clique em Escolher Colunas:
Com isso, você poderá desmarcar as colunas nas quais você não irá utilizar para o seu dashboard:
Otimizando Recursos Visuais no Power BI
Observe que, temos o passo a passo abaixo trazendo o ranking dos 5 produtos mais vendidos na empresa com aba Filtro.
Clique no Gráfico de Colunas, coloque o campo de Faturamento no Eixo Y e Produto no Eixo X.
Depois, em Filtros, vá em Nome do Produto, em Tipo de Filtro coloque a opção de N Superior e informe o número 5.
Por fim, em Por Valor, coloque a coluna de Faturamento:
Assim, após clicar em Aplicar, teremos o visual desejado:
Contudo, você pode obter o mesmo resultado utilizando funções DAX:
Ou seja, é preferível que o você utilize DAX para obter o resultado desejado, em vez de aplicar filtros diretamente nos visuais.
Pois, com DAX, é possível criar medidas que retornam exatamente os Top 5 produtos por faturamento, garantindo maior controle, flexibilidade e desempenho no dashboard.
Portanto, com as dicas acima, você poderá otimizar seu dashboard e evitar travamentos.
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Por fim, deixe seu comentário sobre o que achou de usar este recurso e você também pode enviar a sua sugestão para os próximos posts. Até breve!
