Afinal, quando usar Linguagem M ou DAX no Power BI? 💡

No mundo do Power BI, estamos sempre buscando maneiras mais eficientes de trabalhar com dados. Uma das grandes dúvidas que surge com frequência é: quando usar Linguagem M e quando optar pela DAX? 🤔

Entendendo as Diferenças 🔍

Primeiro, é importante saber que M e DAX têm propósitos distintos. A Linguagem M, também conhecida como Power Query Formula Language, é a responsável por transformar seus dados antes de eles serem carregados no modelo. Isso significa que, se você precisa organizar suas tabelas, limpar dados ou combinar fontes, a M é sua melhor amiga 🛠️. Ela é ideal para tratar os dados na origem, garantindo que tudo esteja no formato certo antes de seguir adiante.

Exemplo de M: Imagine que você tem um arquivo Excel com diversas planilhas e precisa consolidá-las em uma única tabela no Power BI. Usando a Linguagem M, você pode combinar essas planilhas em uma só, removendo colunas desnecessárias e transformando os dados brutos em um formato consistente. Por exemplo:

let
  Fonte = Excel.Workbook(File.Contents("C:\Dados\RelatorioVendas.xlsx")),
  TabelasCombinadas = Table.Combine(Fonte[Data]),
  ColunasSelecionadas = Table.SelectColumns(TabelasCombinadas, {"Data", "Vendedor", "Vendas"}),
  VendasFiltradas = Table.SelectRows(ColunasSelecionadas, each [Vendas] > 1000)
in
  VendasFiltradas

Com esse código, você já está preparando seus dados para análise, garantindo que só os valores relevantes sejam carregados.

Por outro lado, a DAX (Data Analysis Expressions) é usada para criar medidas e cálculos no seu modelo de dados depois que ele já foi carregado 📊. Com DAX, você pode fazer desde simples somas até cálculos avançados e dinâmicos que respondem a diferentes seleções e filtros no relatório. É a ferramenta perfeita para análises interativas 🚀.

Exemplo de DAX:Vamos dizer que você deseja calcular as vendas acumuladas ao longo do ano (YTD - Year to Date) para um relatório. Usando DAX, você pode facilmente calcular isso com a seguinte fórmula:

Sales YTD = CALCULATE(
  SUM(Sales[SalesAmount]),
  DATESYTD('Calendar'[Date])
)

Essa medida permitirá que você veja a soma acumulada das vendas em tempo real, à medida que os filtros são aplicados no seu relatório.

Quando Usar M e Quando Usar DAX? 📝

Imagine que você está preparando um relatório financeiro. Se precisar limpar e consolidar dados de diferentes fontes, a Linguagem M faz isso com eficiência antes dos dados entrarem no modelo. Já se quiser calcular KPIs em tempo real, como o desempenho de vendas acumulado ao longo do ano, a DAX será sua ferramenta de escolha 📅.

O segredo está em saber onde fazer cada coisa ⚖️. Se você pode pré-processar seus dados, faça isso com M para garantir que seu modelo esteja otimizado. Depois, use DAX para criar as análises interativas e cálculos avançados que seus stakeholders precisam.

Exemplo:

• M: Você tem dados de diferentes regiões e, antes de realizar análises, precisa consolidá-los em uma única tabela, padronizando os formatos de data e removendo duplicatas. A Linguagem M resolve isso no Power Query.
• DAX: Após carregar esses dados consolidados, você quer calcular a participação de mercado de cada região com base no total de vendas. DAX permite criar uma medida dinâmica que responde às seleções feitas pelos usuários no relatório.

Atenção: Sempre quer possível fazer o máximo de tratamento e agregações em sua fonte de dados a para que o processamento seja mais eficiente no Power Query ou no DAX.

Exemplo Prático Completo 🎯

Você tem uma planilha de dados de vendas de várias lojas. Usando M, você seleciona colunas relevantes, remove duplicatas e transforma os dados. Depois, com DAX, você cria uma medida de vendas acumuladas ao longo do ano, permitindo aos gerentes comparar o desempenho mês a mês 📈.

Conclusão 🎉

O verdadeiro poder está em saber combinar M e DAX de forma inteligente 🤖. Use M para transformar os dados na origem e DAX para realizar análises interativas. Esse equilíbrio permite que você crie relatórios poderosos e otimizados 👥💼.

Att.

Júlio César Droszczak