Automatização de Relatórios e Tomada de Decisões Estratégicas com o Power BI!

Em um mundo cada vez mais competitivo, é essencial que as empresas adotem soluções eficientes para aumentar a produtividade e tomar decisões estratégicas embasadas em dados confiáveis.

Neste artigo, vamos explorar como o Power BI pode revolucionar a maneira como você trabalha, automatizando a geração de relatórios e permitindo uma tomada de decisão ágil e inteligente. Descubra como aproveitar ao máximo o poder do Power BI para automatizar relatórios e impulsionar sua produtividade com resultados excepcionais!

1. Aumento de Produtividade

Um dos principais benefícios do Power BI é a sua capacidade de aumentar a produtividade dos profissionais ao lidar com análise de dados e relatórios. Com recursos avançados de integração de dados, o Power BI permite a conexão com várias fontes de dados, como bancos de dados, planilhas e aplicativos online, agilizando o processo de coleta e consolidação das informações. Além disso, a sua interface intuitiva e amigável facilita a criação de visualizações de dados interativas, como gráficos, tabelas e painéis, tornando a análise de dados mais ágil e eficiente.

2. Automatização de Relatórios

Uma das maiores vantagens do Power BI é a sua capacidade de automatizar relatórios, eliminando a necessidade de criar manualmente cada versão atualizada. Com a funcionalidade de atualização automática, você pode configurar os seus relatórios para importar dados de fontes diversas e atualizá-los automaticamente em intervalos regulares. Isso garante que as informações estejam sempre atualizadas e prontas para serem acessadas, economizando tempo e esforço na geração de relatórios repetitivos.

3. Tomada de Decisões Estratégicas

Com o Power BI, a tomada de decisões estratégicas se torna mais precisa e embasada em dados concretos. Ao ter acesso a painéis de controle personalizados e visualizações de dados interativas, você pode explorar diferentes perspectivas e identificar insights valiosos. As informações são apresentadas de forma clara e intuitiva, permitindo que você identifique tendências, padrões e oportunidades de negócios. Com relatórios automatizados, você pode compartilhar esses insights com sua equipe de forma rápida e eficiente, alinhando todos os membros da organização.

Conclusão: O Power BI é uma ferramenta essencial para aumentar a produtividade e automatizar a geração de relatórios, permitindo que você tome decisões estratégicas com base em informações atualizadas e confiáveis. Ao aproveitar os recursos avançados do Power BI, você poderá impulsionar sua produtividade, concentrar-se em análises significativas e tomar decisões estratégicas mais embasadas. Aproveite o poder do Power BI e leve sua empresa a um novo nível de eficiência e sucesso!

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Potencialize sua Produtividade: A Importância do Power BI no Dia a Dia Profissional

Se você é ou quer ser um profissional conectado com novas áreas em sua carreira, lidar com dados tem sua grande importância. Neste artigo, vamos explorar a importância do Power BI no dia a dia de profissionais das áreas como administração, contabilidade, direito, saúde e marketing. Descubra como essa ferramenta pode potencializar a produtividade e impulsionar resultados!

1. Administração: No campo da administração, tomar decisões baseadas em dados precisos e atualizados é fundamental. Com o Power BI, os profissionais de administração podem monitorar métricas-chave (KPI), como desempenho financeiro, vendas, indicadores de produtividade e muito mais. Painéis interativos e visualmente atraentes permitem uma compreensão clara do panorama geral dos negócios, facilitando a identificação de áreas de melhoria e a tomada de decisões estratégicas.
2. Contabilidade: Profissionais de contabilidade lidam com um grande volume de dados financeiros diariamente. O Power BI oferece recursos poderosos para importar, transformar e modelar esses dados, permitindo uma análise profunda das finanças empresariais. Relatórios personalizados, gráficos e tabelas dinâmicas facilitam a visualização de informações cruciais, identificação de tendências, análise de desempenho e elaboração de relatórios financeiros mais precisos e detalhados.
3. Direito: No campo do direito, a análise de dados é cada vez mais relevante. O Power BI permite que profissionais jurídicos organizem e analisem grandes volumes de informações legais de forma eficiente. Eles podem identificar padrões, acompanhar o andamento de processos, analisar dados de jurisprudência, apresentar visualmente argumentos sólidos e embasar decisões com informações mais completas e confiáveis.
4. Saúde: Para profissionais da área da saúde, o Power BI pode ser uma ferramenta poderosa na análise de dados clínicos, registros de pacientes, resultados de testes, indicadores de desempenho e muito mais. Com dashboards interativos e personalizáveis, médicos, administradores hospitalares e pesquisadores podem extrair insights valiosos, identificar padrões, otimizar processos e melhorar a qualidade do atendimento ao paciente.
5. Marketing: No mundo do marketing, entender e acompanhar o desempenho de campanhas, métricas de mídia social, análise de clientes e dados de mercado é essencial para o sucesso. O Power BI permite que profissionais de marketing importem dados de várias fontes, consolidem informações em um único painel e visualizem métricas importantes em tempo real. Essa análise abrangente e integrada ajuda a identificar oportunidades, segmentar públicos-alvo e tomar decisões de marketing mais eficazes.

Conclusão: Independentemente da área profissional, o Power BI se tornou uma ferramenta indispensável para a análise de dados. Seja qual for sua área de atuação, o poder do Power BI permite transformar dados brutos em insights valiosos, impulsionando a produtividade e auxiliando na tomada de decisões estratégicas. Invista no aprendizado e domínio do Power BI para alavancar sua carreira e se destacar no mercado atual, onde a informação é o segredo para o sucesso!

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Parte 2 – HTML Teoria e Prática [Criando Página Web com HTML e CSS]

Olá. Essa é a segunda parte do minicurso de Página Web com HTML + CSS. Esse minicurso foi ministrado durante as férias de janeiro/2021 pela Faculdade SENAI da Paraíba. Essa é a segunda parte de um total de 5. Você vai aprender desde o conceito de web até a criação de páginas com HTML, CSS e o uso do framework Bootstrap.

– Acesse os slides e exemplos do curso: https://bit.ly/interfaces2021​​

– Conheça meus trabalhos e entre em contato: www.danielbrandao.com.br

– Siga-me no Instagram: www.instagram.com/profdanielbrandao

Novos vídeos gratuitos de Excel

Se você quer aprender Excel ou precisar tirar algumas dúvidas, vou te apresentar a nova série de Dicas de Excel. Novos vídeos estão em meu Instagram @profdanielbrandao e em meu canal do YouTube.

O vídeo abaixo é o primeiro da nova série e de cada traz 2 dicas: Trabalhando com Porcentagem % e Cifrão $ (formato de moeda em seus dados).

#BigData – Os 7 V´s mais comentados

Acompanhe neste vídeo os princípios de BIG DATA, em uma animação criada como explanação no Mestrado em TI do IFPB.

O objetivo é expor o conceito e a definição dos 7 principais V´s por trás do Big Data.

Autores: Daniel Brandão, Edson Luís Vieira de Almeida, Joerverson Barbosa Santos e Rafael Anderson Ramos

Acesse https://bit.ly/excelcompleto-2 e SAIBA MAIS

[LGPD] Os desafios da governança de dados na transformação digital

Quando falamos de transformação digital, geralmente, o primeiro tema que surge é a inovação tecnológica trazida pela ascensão de novos dispositivos, sistemas e conceitos. A verdade, porém, é que todos os avanços que possibilitam a criação dessas novidades dependem diretamente de um ponto: os dados, que fornecem o conhecimento necessário para que os líderes e suas equipes encontrem as rotas de transformação que realmente trarão os bons resultados.

Nesse cenário, é evidente que a inteligência necessária para transformar esses dados em insights realmente valiosos também tem se transformado recorrentemente. Afinal, as empresas estão gerando um volume exponencial de informações e utilizando cada vez mais esses recursos em seus processos de tomada de decisões. Visibilidade, credibilidade e conformidade são, nesse contexto, itens fundamentais para o sucesso dessa jornada.

O estudo “CEO’s Survey 2019”, do Gartner, indica que as informações digitais estão sendo cada vez mais importantes para o desenvolvimento estratégico das operações, dando suporte específico às ações de aprimoramento de processos internos e de atendimento aos clientes. Do mesmo modo, também tem sido prioridade filtrar e consolidar os conteúdos para a definição de futuros planos de negócios, de forma a antever oportunidades e desafios do futuro.

Além disso, os profissionais e empresas estão à procura de soluções que os ajudem a evitar falhas ou problemas com o gerenciamento de dados para otimizar o uso desses ativos dentro de suas organizações. Esse é um ponto importante, pois, à medida que as companhias entendem a importância de se incluir a análise de registros como parte central de suas ações, mais importante se torna criar estruturas maduras e seguras para alavancar as reais oportunidades trazidas à tona pela digitalização dos dados. Esse cenário deverá integrar ainda mais os executivos e os profissionais de TI em busca de soluções que os ajudem a alcançar o maior valor comercial dos dados, em abrir mão dos requisitos para atender às necessidades críticas de segurança, governança e conformidade.

De fato, a não-conformidade é uma das principais preocupações atuais das companhias, sobretudo com o surgimento das novas regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) que entrará em vigor em agosto deste ano no Brasil e alterará por completo as responsabilidades das organizações em relação aos processos de coleta, manejo e armazenamento de informações dos clientes.

Por Paulo Padrão – general manager da ASG Technologies para a América Latina

Leia na íntegra em: https://it4cio.com/materias/view/codigomateria/5444

Many Eyes – Visualizando Dados Online

Olá, pessoal.

Conheci recentemente uma ferramenta chamava Many Eyes, uma ferramenta online e gratuita, mantida pela IBM, mas criada pela brasileira Fernanda Viégas.

Ela criou, juntamente com colegas de Google na época, uma ferramenta capaz de receber dados de qualquer tipo e gerar visualizações que qualquer pessoa possa usar e também compreender.

Assista a apresentação que ela fez em 2014, com esse vídeo no youtube:

Para saber mais, acesse: https://www.boostlabs.com/ibms-many-eyes-online-data-visualization-tool/

Como Será o Trabalho do Futuro?

O texto publicado originalmente no blog da DSA nos traz uma reflexão sobre o futuro das profissões, em especial a do Cientista de dados. Os últimos anos foram intensos para a Ciência de Dados e com base em tudo que vivemos até aqui é possível traçar um panorama sobre a Ciência de Dados nos próximos anos! Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro?

O Que Vivemos Até Aqui?

Nos últimos 10 anos vimos uma verdadeira explosão na geração e utilização de dados. Com a presença de mais de metade da população do planeta na internet, a geração de dados cresceu de forma exponencial, surgindo assim o famoso termo Big Data, dados gerados em alto volume, alta variedade e alta velocidade. Percebeu-se que ao analisar essa montanha de dados, era possível coletar insights e fazer previsões com nível de precisão cada vez maior e dessa forma, a Ciência de Dados, impulsionada por Machine Learning e Inteligência Artificial, deu um salto e ganhou o mundo, promovendo o surgimento de diversas carreiras, tais como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados, Engenheiro de Machine Learning, Engenheiro de IA, entre outras. As empresas iniciaram a corrida pelos dados e pelos profissionais capazes de extrair desse tesouro todo o valor que eles oferecem. Os dados se transformaram no novo petróleo fazendo com que as empresas adotassem uma cultura data-driven (orientada a dados).

E O Futuro? O Que nos Reserva?

Tudo que vimos até aqui ainda é considerado a ponta do iceberg. Muitos acreditam que ainda estamos na infância do Big Data e quando a Internet das Coisas (IoT) se tornar realidade, veremos um salto ainda maior na geração de dados e consequentemente um salto na necessidade de profissionais qualificados.

Algoritmos de Ciência de Dados cada vez mais complexos continuarão incluídos em pacotes e tecnologias que facilitam a implantação em ordens de magnitude. Considere como é a experiência de treinamento e implantação (em escala) de um algoritmo de Machine Learning hoje em comparação com dez anos atrás – suas ordens de magnitude são mais rápidas de aplicar, podem ser feitas com um maior grau de qualidade e com menos conhecimento técnico e estatístico. Essa é uma tendência comum em muitas áreas da Ciência de Dados.

A grande maioria das empresas ainda não descobriu os benefícios da adoção de Machine Learning, IA e técnicas relacionadas de maneiras que influenciam seus negócios. Mas à medida que a tecnologia evolui e se populariza, mais e mais empresas adotarão a Ciência de Dados como parte de suas estratégias. Não é difícil prever isso. Basta observar o uso da internet 10 anos atrás e hoje. Toda média e grande empresa e órgãos públicos tem algum tipo de estratégia que envolva a internet e o mesmo vai ocorrer com Data Science nos próximos anos. É inevitável.

omo Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro?

Listamos 10 fatores que ajudam a explicar Como Será o Trabalho do Cientista de Dados no Futuro. Confira:

1- Por que os Cientistas de Dados serão inevitáveis no futuro?

Antes de discutirmos a resposta, vamos entender por que os Cientistas de Dados hoje em dia desfrutam de uma demanda tão grande no mercado. A resposta curta e simples é que, na última década, houve uma enorme explosão na quantidade de dados gerados e retidos pelas organizações, bem como pelas pessoas comuns.

Quase todas as empresas ou negócios hoje dependem fortemente de dados, dando origem a uma enorme demanda por Cientistas de Dados qualificados, além de outras funções relacionadas, principalmente de Engenheiro de Dados. E com mais e mais dados sendo capturados em todo o mundo, a demanda por conhecimento para extrair informações valiosas e acionáveis desses dados só aumentará. Investir em uma carreira em Ciência de Dados é uma decisão bastante inteligente.

E não apenas o Cientista de Dados tem um crescimento vertiginoso na demanda, mas diversas outras carreiras necessárias para compor uma equipe de Data Science…

Leia o restante na ÍNTEGRA no blog da Data Science Academy

Por que Cientistas de Dados escolhem Python?

A Ciência de Dados é algo que está em evidência hoje no mundo digital. Compondo um ranking das Top 10 profissões do futuro, a profissão de cientista de dados requer que o profissional tenha um conjunto de habilidades e conhecimentos para poder executar bem suas tarefas. Mas, por que a maioria dos cientistas de dados escolhem a linguagem PYTHON?

Python é uma linguagem de programação que foi concebida no final de 1980 e sua implementação foi iniciada em Dezembro de 1989 por Guido van Rossum no CWI na Holanda, como um sucessor para a linguagem de programação ABC capaz de manipulação de exceção e interface com o sistema operacional Amoeba . Van Rossum é o principal autor da linguagem Python e continua como líder nas decisões que envolvem o futuro da linguagem.

Recentemente o blog Ciência e Dados publicou matéria a respeito elencando os porquês dessa escolha por parte dos profissionais e futuros profissionais da área.

Por que os Cientistas de Dados preferem codificação em Python?

Perceba que este pode ser um tema polêmico. Outras linguagens de programação podem ser usadas para o mesmo fim e fatores muitas vezes pessoais estarão envolvidos nesta escolha. Mas aqui seguem algumas razões porque usar Python.

Grande comunidade – com Python, você pode encontrar uma grande (e crescente) Comunidade. No final do dia, se você se perder, pode contar com uma grande comunidade de especialistas para ajudá-lo a encontrar uma solução adequada para a codificação (mesmo em nichos específicos) além de respostas a perguntas relacionadas com a Ciência de Dados e Análise de Dados.

Crescente número de bibliotecas de análise de dados – Com Python, você pode encontrar uma grande variedade bibliotecas de Ciência de dados (como por exemplo: NumPy, SciPy, StatsModels, scikit-learn, pandas, etc.), que estão em crescimento exponencial. Restrições (em métodos de otimização / funções) que estavam faltando um ano atrás já não são um problema e você pode encontrar uma solução robusta adequada, que funciona de forma confiável.

Juypyter-Notebook – esta é simplesmente uma grande ferramenta. Você pode executar múltiplas linhas / blocos de código em diferentes células, você pode brincar com os dados, movê-los para cima ou para baixo e você ainda pode obter seus resultados logo abaixo da célula. É realmente como um organizador mágico que Cientistas de Dados (e as pessoas que executam código) sempre sonharam. Você também pode escrever em R, SQL, Scala, e outras linguagens com Jupyter-Notebook o que faz com que o fluxo de trabalho seja muito mais fácil e eficiente.

Leia na íntegra do blog Ciência e Dados (clicando aqui)

Fixando célula em uma fórmula no Excel

Essa dica vai para quem quer realizar cálculos em várias células diferentes mas se baseando em um mesmo valor.

No Exemplo da imagem, estamos calculando quantos porcento cada Total (coluna E) representa do total de vendas feitas em um período. Para chegar nesse valor, dividimos o TOTAL de cada produto (coluna E) pelo TOTAL VENDA(célula E6).

Ao utilizarmos o símbolo de cifrão ($) antes do valor de uma célula, fixamos o valor dela, podendo, assim, arrastar a fórmula para uma outra célula. No nosso exemplo, a fórmula da célula F2 é a divisão do valor da célula E2 com o total do somatório dos produtos vendidos (célula E6).

Logo, esse $ faz toda a diferença, fazendo com que você possa aplicar a fórmula na célula F2 e depois arrastando ela para as demais abaixo (de F3 até F5 e além).

GOSTOU DA DICA? FICOU NA DÚVIDA? DEIXE SEU COMENTÁRIO ABAIXO.