LIÇÃO 34Modelagem de Dados e Relacionamentos

Modelo estrela — fato no centro, dimensões ao redor

Passo a passo

1. Crie uma tabela de Calendário com DAX

   A tabela de datas é fundamental para análises temporais. Crie-a via DAX:

   → Modeling → New table
   Nome: Calendário
   Fórmula DAX:

   Calendário = ADDCOLUMNS( CALENDAR(DATE(2023,1,1), DATE(2026,12,31)), "Ano", YEAR([Date]), "Mês Num", MONTH([Date]), "Mês Nome", FORMAT([Date], "MMMM", "pt-BR"), "Trimestre", "T" & QUARTER([Date]), "Semana", WEEKNUM([Date]), "Dia Semana", FORMAT([Date], "dddd", "pt-BR"), "AnoMês", FORMAT([Date], "YYYY-MM") )

   Marque como tabela de datas: Selecione a tabela Calendário → Table tools → Mark as date table → Date column: Date. Isso ativa otimizações de inteligência temporal no DAX como SAMEPERIODLASTYEAR e TOTALYTD.
2. Conecte o Calendário à tabela incident

   → Model view → arraste Calendário[Date] até incident[createdon]
   Cardinality: Many to One (*:1) — muitos casos por data
   Cross filter direction: Single (do Calendário para incident)

   Agora você pode filtrar todos os visuais por mês, trimestre ou ano usando a tabela Calendário — e o filtro se propaga automaticamente para a tabela incident.

3. Verifique e ajuste os relacionamentos com dimensões

   Os relacionamentos que o Power BI criou automaticamente na lição anterior precisam de verificação:

   incident → contact:
   incident._customerid_value (Many) → contact.contactid (One)
   Cross filter: Single
   
   incident → systemuser:
   incident._ownerid_value (Many) → systemuser.systemuserid (One)
   Cross filter: Single
   
   queueitem → incident:
   queueitem.objectid (Many) → incident.incidentid (One)
   Cross filter: Single

   Nunca use Both (bidirecional) sem necessidade: Cross filter direction Both faz o filtro fluir nos dois sentidos — isso pode gerar ambiguidade e cálculos incorretos. Use Single em todos os relacionamentos, exceto quando uma necessidade específica exige bidirecional e você sabe o que está fazendo.
4. Oculte colunas técnicas das dimensões

   Colunas como GUIDs e campos de sistema confundem quem vai usar o relatório. Oculte-as:

   → Model view → clique com botão direito em cada coluna técnica → Hide in report view
   
   Na tabela incident, oculte:
   incidentid, _customerid_value, _ownerid_value, statecode, statuscode, prioritycode, caseorigincode
   
   Deixe visíveis apenas:
   title, ticketnumber, createdon, Prioridade, Status, Origem, Horas até Resolução

   Ocultar ≠ excluir: Colunas ocultas ainda existem no modelo e podem ser usadas em relacionamentos e fórmulas DAX. Elas só não aparecem para o usuário no painel de campos quando está construindo visuais — mantendo a interface limpa sem perder funcionalidade.
5. Organize as tabelas em pastas de exibição

   → No painel de campos, selecione múltiplas colunas relacionadas
   → Em Properties → Display folder → nomeie a pasta
   
   Sugestão de pastas para incident:
   📊 Métricas: Horas até Resolução
   📋 Classificação: Prioridade, Status, Origem
   📅 Datas: createdon, modifiedon
   📝 Identificação: title, ticketnumber
6. Crie as primeiras medidas DAX

   → Selecione a tabela incident → New measure

   Total de Casos:
   Total Casos = COUNTROWS(incident)
   
   Casos Ativos:
   Casos Ativos = CALCULATE(COUNTROWS(incident), incident[statecode] = 0)
   
   Casos Resolvidos:
   Casos Resolvidos = CALCULATE(COUNTROWS(incident), incident[statecode] = 1)
   
   Tempo Médio de Resolução (horas):
   MTTR = AVERAGE(incident[Horas até Resolução])

   Medidas vs. colunas calculadas: Medidas (como as acima) calculam na hora da visualização usando o contexto de filtros ativo. Colunas calculadas (como Prioridade e Status que criamos antes) calculam para cada linha na carga dos dados. Use medidas para métricas e colunas calculadas para transformações por linha.

Checklist

• Criou a tabela Calendário com DAX e marcou como tabela de datas
• Conectou Calendário à incident pelo campo createdon
• Verificou todos os relacionamentos com cardinalidade Many-to-One
• Ocultou colunas técnicas (GUIDs, códigos numéricos)
• Organizou campos em pastas de exibição
• Criou as 4 medidas base: Total Casos, Ativos, Resolvidos, MTTR
• Entende a diferença entre medidas e colunas calculadas

Por que o modelo importa tanto

Um modelo mal estruturado não quebra o relatório — ele gera números silenciosamente errados. Um filtro de mês que não se propaga para a tabela incident porque o relacionamento está invertido. Uma contagem de casos que duplica porque há um relacionamento Many-to-Many não tratado. Esses erros aparecem como "o Power BI está errado" — quando na verdade é o modelo.

Dedique tempo ao modelo antes de construir os visuais. É muito mais barato consertar o modelo do que reconstruir 10 páginas de relatório depois de descobrir que os números estavam errados.