Boas práticas essenciais no Power BI

Você vai conhecer as boas práticas essenciais no Power BI que todo analista deveria aplicar para garantir modelos otimizados, fáceis de manter e mais profissionais.
O Power BI é uma ferramenta poderosa, mas pequenas decisões no processo de modelagem e transformação podem impactar e muito o desempenho dos relatórios.

Índice

Prefira medidas em vez de colunas calculadas

As medidas (measures) são calculadas sob demanda, no momento em que o usuário interage com o relatório.
Já as colunas calculadas armazenam resultados linha a linha, pois aumenta o tamanho do modelo e o consumo de memória.

💡 Use colunas calculadas apenas quando precisar do valor como filtro, eixo de visual ou classificação.
Na maioria dos casos, a medida é suficiente e muito mais leve.

Organize suas medidas em pastas e tabelas específicas

Modelos limpos são mais fáceis de entender e manter.
Crie uma tabela chamada “Medidas” e mova todas as suas measures para ela.

✨ Dica extra: use pastas de exibição (Display Folders) (na opçao relacionamento) para agrupar medidas por tema, como:

Financeiro
Performance
Negócio

Portanto, isso melhora a navegação e ajuda outros analistas a entender rapidamente o que cada medida faz.

Evite edições excessivas no modelo

Cada edição no modelo (como criar colunas no DAX ou manipular dados dentro do Power BI) adiciona etapas e camadas de cálculo que devido a isso, podem afetar o desempenho.

🔧 Prefira fazer ajustes no Power Query — especialmente transformações simples, como:

Renomear colunas
Alterar tipos de dados
Juntar tabelas
Remover colunas desnecessárias

Essas ações são otimizadas e muitas vezes executadas diretamente na fonte de dados (query folding).

Cuidado ao usar SQL — evite o ORDER BY

Quando você importa dados via consulta SQL, evite usar ORDER BY.
A ordenação é custosa para o servidor e não tem impacto visual no Power BI (que pode ordenar os dados internamente).

⚡ Portanto, use apenas o necessário: selecione colunas e aplique filtros diretos, deixando o Power BI cuidar da parte visual.

Use o Power Query para tratar e transformar dados

O Power Query é a etapa ideal para limpeza e tratamento dos dados.
Aproveite para:
✅ Corrigir tipos de dados
✅ Remover colunas desnecessárias
✅ Padronizar textos e formatos
✅ Unificar tabelas (Merge/Append)

💡 Cada coluna a menos, em suma, menos memória usada e mais performance.

Evite criar tabelas calculadas desnecessárias

As tabelas calculadas são úteis em casos específicos (como criar calendários DAX), mas devem ser usadas com cautela.
Cada tabela calculada é armazenada fisicamente no modelo, porque pode impactar o desempenho e o tamanho do arquivo .pbix.

👉 Sempre que possível, crie essas tabelas na fonte de dados ou no Power Query.

Escreva DAX eficiente

O DAX é poderoso, mas algumas funções podem ser pesadas.
Algumas boas práticas:

Use SWITCH() em vez de várias condições IF().
Evite funções iteradoras como SUMX() quando puder resolver com SUM().
Sempre revise o contexto de filtro das suas medidas para garantir que estão otimizadas.

💡 Teste suas medidas em visuais simples antes de aplicá-las em dashboards complexos.

Equilibre o processamento na fonte com Power BI

Quanto mais equilibrado for o processo dos dados feito antes de o dado chegar ao Power BI e depois, melhor.
Delegue filtros, junções e alguns cálculos simples à sua fonte (SQL, BigQuery, etc.).

Isso reduz a carga de processamento do Power BI e no servidor, melhorando a experiência de uso, principalmente em modelos grandes ou com atualizações frequentes.

✅ Conclusão

Aplicar essas boas práticas ajuda você a criar modelos mais rápidos, leves e profissionais.
Com o tempo, elas se tornam hábitos naturais e o resultado são relatórios mais eficientes e sustentáveis.

🚀 Lembre-se: o segredo não está em fazer mais, mas em fazer melhor.

👉 E você, já aplica alguma dessas boas práticas no seu Power BI?