Usando o Microsoft Access com Power BI
Recentemente, tivemos um cliente que queria visualizar seus dados do QuickBooks no Power BI, mas o primeiro não conseguiu se conectar com o último para obter os dados, então recorremos à exportação dos dados do Quickbooks, usando o Access para limpá-lo e, finalmente, carregá-lo para PowerBI.com para que outros funcionários possam ver a análise.
Analisando dados do QuickBook
Embora o PowerBI.com possa ler os dados do QuickBooks diretamente (consulte https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/service-connect-to-quickbooks-online), nosso cliente precisava de relatórios que não foram incluídos. A solução que fornecemos foi um banco de dados Access que permitiu que eles importassem facilmente seus dados do QuickBooks usando relatórios QB exportados para CSV, fazendo com que o Access limpasse os dados e os mesclasse com tabelas locais para obter os resultados necessários. Adicionamos código ao Access que carregaria os dados do arquivo csv e salvaria nas tabelas de acesso que estavam conectadas ao PowerBI.com para geração de relatórios.
Depois que o banco de dados foi configurado com os dados necessários, fornecemos ao usuário o aplicativo de desktop do Power BI e criamos um painel com os visuais necessários e a fonte de dados proveniente das tabelas do Access. Nesse caso, o cliente estava usando o Access de 32 bits, então instalamos a versão de 32 bits do Power BI Desktop e instalamos o Microsoft Access Database Engine 2010 Redistributable.
Um dos requisitos do cliente era rastrear as horas dos funcionários para garantir que eles atingissem suas metas, cada um tinha metas semanais, mas também queria ver a porcentagem desejada em um período selecionado, por exemplo, se a meta fosse 32 por semana para um funcionário e as datas analisadas eram duas semanas, a meta deveria ser 64.
Etapa 1:adicionar uma tabela de datas
Em primeiro lugar, precisávamos de uma tabela de datas que incluísse todos os dias do ano com base nos dados recebidos. Usando o botão Nova Tabela na guia de modelagem, conseguimos usar uma expressão Dax que criaria uma tabela de datas que variasse da data mais antiga à mais recente na tabela de atividades. No PowerBI usamos a seguinte fórmula:
Em seu relatório, na guia Modelagem na parte superior da janela do Power BI, selecione Nova Tabela.
Você precisa criar a primeira coluna da tabela que seria a data. Substitua Tabela pelo nome da sua tabela e, em seguida, use a função CALENDÁRIO para definir o intervalo de datas desejado. Em nosso exemplo abaixo estamos usando as datas na tabela tblTimeActivities e Activity Date é o nome do campo de data. Estamos selecionando a data mínima como a data de início e a data máxima como a data de término. Ao usar este método, as datas na tabela de datas aumentarão à medida que importamos mais dados para tblTimeActivities.
Como alternativa, você pode codificar sua data de início e término usando o seguinte script:
Depois de ter a coluna de data, agora você pode adicionar outras colunas relacionadas à data que são necessárias.
No exemplo aqui estamos extraindo o ano da data. Outras opções são:
Mês =MÊS((tblDatas[Data]))
Semana =WEEKNUM(tblDates[Data])
Início da semana =tblDates[Date] + 1 – WEEKDAY(tblDates[Date])
Nome do mês =FORMAT (tblDatas[Data], “mmm”)
A próxima etapa foi adicionar uma coluna calculada que forneceria uma contagem de dias para cada data:
Dias Calculados =DATEDIFF(tblDatas[Data],HOJE(),DIA)
Agora precisamos criar algumas medidas que calculem a meta total com base no intervalo de datas selecionado na segmentação de dados.
- Obter o número de semanas no período:
WeekCount =((MAX(tblDates[CalculatedDays])-MIN(tblDates[CalculatedDays]))+1)/7
- Calcular meta:
BillableTarget =MAX(tblEmployees[TargetBillableHrs])*[WeekCount]
A etapa final deste projeto foi compartilhar o relatório com o gerenciamento usando o Power BI baseado na Web no Office 365. Para resolver isso, simplesmente publicamos o relatório na Web e compartilhamos o relatório com os usuários especificados. Agora, como os dados não são baseados em nuvem, não podemos criar uma atualização de agendamento sem criar uma conexão de gateway. neste caso porque já estabeleceram um processo diário de 3 etapas para o usuário principal, foi simplesmente uma questão de adicionar a etapa 4:
- Exportar arquivo CSV do Quickbooks.
- Importar dados para o Access.
- Atualize a área de trabalho do Power BI e revise os relatórios.
- Publicar na Web do Power BI.
Amostra de dados exportados do Quick Books
Relatório final
