[Projeção de Dashboard em TVs]

@Keila Sanara Souza Lopesé importante você dar uma pesquisa antes de comprar qualquer dispositivo, que talvez não solucione sua necessidade!

[Projeção de Dashboard em TVs]

14 minutos atrás, Edson Igari disse:

Sem wi-fi só se vc comprar um multiplicador de telas. Ai vc abre quatro navegadores e joga um em cada tela.

 

Multiplicador De Tela Hdmi 4 Portas Splitter Tv Monitor Hd | Parcelamento sem juros (mercadolivre.com.br)

@Edson Igarisó não sei se o multiplicador de telas resolveria o problema dela que parece que o multiplicador de tela ele duplica a tela, ai teria ver se é possivel o multiplicador tela consegue colocar uma tela para cada tv. Eu sugeri o usb porque parece que nele você consegue fazer essa configuração!

[Projeção de Dashboard em TVs]

neste video parece ter como fazer isso com adpatador usb para hdmi que talvez possa resolver seu problema@

[Projeção de Dashboard em TVs]

Existem conversores que você consegue pegar um hdmi e duplicar a tela para várias tv's, agora não sei se você consegue dentro esse conversos definir qual tv vai ter tal dashboard!

[Calcular dias úteis para unidades de produção em cidades diferentes quetem feriados diferentes]

Cleiton, nesse caso, você precisará combinar a coluna "cidade" com a coluna "data" para identificar se houve feriado específico na cidade da unidade de produção. Você pode criar ou utilizar uma tabela que contenha os feriados municipais de cada cidade. Assim, ao verificar a data de produção e a cidade, se ambas coincidirem com um feriado na tabela, você poderá marcar esse dia como feriado para a unidade localizada naquela cidade. Isso garante que cada unidade considere apenas os feriados que afetam sua própria produção.

obs.: Os dados em ambas tabelas tem que ser iguais!

Exemplo:

[Projeção de Dashboard em TVs]

Da uma olhade nesse talvez te atenda melhor:
 

 

[Projeção de Dashboard em TVs]

Veja esse video!

[Drill-Trought]

15 horas atrás, Lucas Denker disse:

Pior que essa foi uma das minhas tentativas mas por algum motivo ele não altera o gráfico da maneira que eu gostaria

 

Teria como disponabilizar um exemplo!

 

[Drill-Trought]

37 minutos atrás, Lucas Denker disse:

Boa tarde pessoal! Todos bem?
Venho com uma dúvida técnica sobre visualização de dados. Irei lhe passar o contexto do que tenho.

Contexto.:
Em meu relatório possuo uma página principal que contém filtros de ano, cliente e estado. 
Ao clicar em um cliente abre a possibilidade de ir a uma página que faz o drill-trought dos dados. Nesta página possuo um gráfico mensal da quantidade de compras feita pelo cliente filtrado.

Problema.:
Meu problema é eu gostaria que em apenas nesse gráfico que tenho o filtro de ano e somente este filtro da página principal não afete este gráfico em específico.
Como faço para retirar especificamente deste gráfico o filtro do ano da página principal?
Pesquisei diversas alternativas e nenhuma funcionou.

Se alguem tiver passado por algo parecido ou sabe como resolver esta situação me ajude por favor!

Abraços e obrigado pela atenção.

Você pode resolver isso diretamente nas suas medidas utilizando a função ALL ou REMOVEFILTERS no DAX para ignorar o filtro de ano apenas para aquele visual específico. Assim, o filtro de ano não será aplicado ao gráfico.

EX:

 

Medida Sem Filtro de Ano =
CALCULATE(
    [Sua Medida Original],
    ALL(Tabela[ColunaAno])
)

Dessa forma, o filtro de ano que vem da página principal não afetará o gráfico onde essa medida for utilizada, mas continuará funcionando normalmente para os outros visuais da página.
 

[Aula - Atualização Incremental com API Paginada]

17 horas atrás, Henrique Marsal disse:

Peguei a aula e tentei adaptar o script que faz a atualização incremental dos dados no mysyql na API Movidesk no tipo oData. mas o script não lida com a alternativa de inserir novas colunas . eu preciso dar um drop no banco e reinserir os dados outra vez. Preciso de algum help para me ajudar o script a lidar com a opção de ao inserir novas colunas ele fazer att full da coluna nova e depois incremental normal. 

Já tentei umas 200x com GPT mas na hora de rodar o script ele travava.

 

import requests

import pandas as pd

from dotenv import load_dotenv

import os

import time

from sqlalchemy import (

    create_engine,

    MetaData,

    Table,

    Column,

    Integer,

    String,

    DECIMAL,

    DATETIME,

    inspect,

    text,

)

from sqlalchemy.exc import IntegrityError

from datetime import datetime, timedelta

 

# Carrega as variáveis de ambiente do arquivo .env

load_dotenv()

 

# Define a URL base da API Movidesk

base_url = "https://api.movidesk.com/public/v1/tickets/past"

 

# Pega o token do arquivo .env

token = os.getenv("API_TOKEN")

 

# Função para chamar a API Movidesk e obter os dados paginados

def chamar_api_movidesk(token, params=None😞

    lista_dados_todas_paginas = []

    skip = 0  # Controle de paginação, começa com 0

    top = 1000  # Número máximo de resultados por página

 

    # Configura parâmetros fixos

    if params is None:

        params = {}

 

    # Inclui o token e a paginação nos parâmetros

    params.update({"token": token, "$top": top, "$skip": skip})

 

    while True:

        response = requests.get(base_url, params=params)

        response_ajustado_json = response.json()

 

        # Verifica se a resposta contém dados

        if isinstance(response_ajustado_json, list) and response_ajustado_json:

            lista_dados_todas_paginas.extend(response_ajustado_json)

        else:

            # Se a resposta for uma lista vazia, significa que não há mais páginas

            break

 

        # Atualiza o valor de skip para pegar a próxima página

        skip += top

        params["$skip"] = skip

        time.sleep(1)  # Respeita o limite de requisições da API

 

    return lista_dados_todas_paginas

 

# Função para obter todos os tickets sem filtro

def chamar_api_inicial_completa():

    # Definindo campos de interesse

    params = {"$select": "id,createdDate,lastUpdate,type,category,urgency,status,ownerTeam,serviceFull,resolvedIn,slaSolutionDate,slaRealResponseDate,slaResponseDate"}

    lista_dados_todas_paginas = chamar_api_movidesk(token, params)

    df = pd.DataFrame(lista_dados_todas_paginas)

    return df

 

# Função para filtrar tickets criados nos últimos dois dias

def atualizar_dados_ultimos_dois_dias():

    dois_dias_atras = (datetime.now() - timedelta(days=2)).strftime(

        "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"

    )

    # Definindo parâmetros com filtro de data

    params = {

        "$select": "id,createdDate,lastUpdate",

        "$filter": f"createdDate ge {dois_dias_atras}",

    }

    lista_dados_todas_paginas = chamar_api_movidesk(token, params)

    df = pd.DataFrame(lista_dados_todas_paginas)

    return df

 

# Converta as colunas de data para o formato aceito pelo MySQL

data_columns = ["createdDate", "lastUpdate"]

 

# Conexão com o banco de dados MySQL - PUXANDO OS DADOS DO ARQUIVO .env

db_user = os.getenv("DB_USER")  # Nome do usuário no MySQL

db_password = os.getenv("DB_PASSWORD")  # Senha do MySQL

db_host = os.getenv("DB_HOST")  # Host do banco de dados

db_name = os.getenv("DB_NAME")  # Nome do banco de dados

 

# String de conexão com o banco de dados, passando as variáveis do .env

engine = create_engine(f"mysql+pymysql://{db_user}:{db_password}@{db_host}/{db_name}")

 

# Instanciando o objeto MetaData para criar a tabela no banco de dados

metadata = MetaData()

 

# Crie a tabela com todas as colunas necessárias e defina a chave primária

tickets_table = Table(

    "tickets",

    metadata,

    Column("id", String(255), primary_key=True),

    Column("createdDate", DATETIME),

    Column("lastUpdate", DATETIME),

)

 

# Verifica se a tabela já existe no banco de dados

inspector = inspect(engine)

if "tickets" in inspector.get_table_names():

    with engine.connect() as connection:

        result = connection.execute(text("SELECT COUNT(*) FROM tickets"))

        count = result.fetchone()[0]

        if count > 0:

            # Se a tabela tiver dados, atualiza os últimos dois dias

            df_incremental = atualizar_dados_ultimos_dois_dias()

            if df_incremental.empty:

                print("Não há dados para atualizar.")

            else:

                # Converte as colunas de data para o formato correto

                for col in data_columns:

                    if col in df_incremental.columns:

                        df_incremental[col] = pd.to_datetime(

                            df_incremental[col]

                        ).dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

 

                inseridos_com_sucesso = 0

                for index, row in df_incremental.iterrows():

                    try:

                        row.to_frame().T.to_sql(

                            "tickets", con=engine, if_exists="append", index=False

                        )

                        inseridos_com_sucesso += 1

                    except IntegrityError:

                        continue  # Ignora duplicações

 

                print(

                    f"Total de registros inseridos com sucesso: {inseridos_com_sucesso}"

                )

        else:

            print("Tabela existente mas sem dados, realizando carga inicial completa.")

            df_inicial = chamar_api_inicial_completa()

else:

    print("Tabela não existe, criando tabela e realizando carga inicial completa.")

    metadata.create_all(engine)  # Cria a tabela

    df_inicial = chamar_api_inicial_completa()

 

# Verifica se df_inicial foi criado e insere dados no banco

if "df_inicial" in locals():

    for col in data_columns:

        if col in df_inicial.columns:

            df_inicial[col] = pd.to_datetime(df_inicial[col]).dt.strftime(

                "%Y-%m-%d %H:%M:%S"

            )

 

    inseridos_com_sucesso = 0

    for index, row in df_inicial.iterrows():

        try:

            row.to_frame().T.to_sql(

                "tickets", con=engine, if_exists="append", index=False

            )

            inseridos_com_sucesso += 1

        except IntegrityError:

            continue  # Ignora duplicações

 

    print(f"Total de registros inseridos com sucesso: {inseridos_com_sucesso}")

Para resolver o problema de lidar com a inserção de novas colunas sem precisar fazer um drop na tabela, você pode seguir uma abordagem onde o script verifica quais colunas existem no banco de dados e compara com as colunas da API. Se houver novas colunas, ele faz uma atualização full para essas colunas e continua com o processo incremental. Além disso, caso alguma coluna não venha mais da API, o script emite um alerta.

Exemplo sugirido pelo nosso amigo GPT:
 

import requests
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv
import os
import time
from sqlalchemy import create_engine, inspect, text
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
from datetime import datetime, timedelta

# Carrega as variáveis de ambiente do arquivo .env
load_dotenv()

# Define a URL base da API Movidesk
base_url = "https://api.movidesk.com/public/v1/tickets/past"
token = os.getenv("API_TOKEN")

# Função para chamar a API Movidesk e obter os dados paginados
def chamar_api_movidesk(token, params=None):
    lista_dados_todas_paginas = []
    skip = 0  
    top = 1000  

    if params is None:
        params = {}

    params.update({"token": token, "$top": top, "$skip": skip})

    while True:
        response = requests.get(base_url, params=params)
        response_ajustado_json = response.json()

        if isinstance(response_ajustado_json, list) and response_ajustado_json:
            lista_dados_todas_paginas.extend(response_ajustado_json)
        else:
            break

        skip += top
        params["$skip"] = skip
        time.sleep(1)

    return lista_dados_todas_paginas

# Função para comparar colunas entre o banco de dados e a API
def verificar_novas_colunas(api_columns, db_columns):
    novas_colunas = [col for col in api_columns if col not in db_columns]
    colunas_faltantes = [col for col in db_columns if col not in api_columns]

    return novas_colunas, colunas_faltantes

# Função para obter as colunas atuais da tabela do banco
def get_db_columns(engine, tabela):
    inspector = inspect(engine)
    return [col["name"] for col in inspector.get_columns(tabela)]

# Função para atualizar os últimos dois dias
def atualizar_dados_ultimos_dois_dias():
    dois_dias_atras = (datetime.now() - timedelta(days=2)).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
    params = {"$select": "id,createdDate,lastUpdate", "$filter": f"createdDate ge {dois_dias_atras}"}
    lista_dados_todas_paginas = chamar_api_movidesk(token, params)
    return pd.DataFrame(lista_dados_todas_paginas)

# Conexão com o banco de dados MySQL
db_user = os.getenv("DB_USER")
db_password = os.getenv("DB_PASSWORD")
db_host = os.getenv("DB_HOST")
db_name = os.getenv("DB_NAME")

engine = create_engine(f"mysql+pymysql://{db_user}:{db_password}@{db_host}/{db_name}")

# Pega os dados da API
df_api = chamar_api_movidesk(token)
api_columns = df_api.columns.tolist()

# Verifica se a tabela já existe no banco
if "tickets" in inspect(engine).get_table_names():
    db_columns = get_db_columns(engine, "tickets")

    novas_colunas, colunas_faltantes = verificar_novas_colunas(api_columns, db_columns)

    if novas_colunas:
        print(f"Novas colunas detectadas: {novas_colunas}. Realizando atualização completa.")
        # Código para lidar com a inserção completa dessas colunas
        df_api[novas_colunas].to_sql('tickets', con=engine, if_exists='replace', index=False)
    else:
        print("Nenhuma nova coluna detectada, realizando atualização incremental.")
        df_incremental = atualizar_dados_ultimos_dois_dias()
        df_incremental.to_sql('tickets', con=engine, if_exists='append', index=False)

    if colunas_faltantes:
        print(f"Alerta: As seguintes colunas estão ausentes da API: {colunas_faltantes}")

else:
    print("Tabela 'tickets' não existe, criando e realizando carga completa.")
    df_api.to_sql('tickets', con=engine, if_exists='replace', index=False)

Espero ter ajudado! 
 

[Problema ao tentar fazer atualização incremental (M Query)]

1 hora atrás, Alex Pereira disse:

 

Bom dia!

O problema que você está enfrentando é que algumas operações realizadas no Power Query podem fazer com que a opção de native query (consulta nativa) não esteja disponível. Para evitar esse problema, recomendo que você faça o máximo possível do trabalho diretamente em SQL antes de importar os dados para o Power Query.

Eu costumo criar a consulta SQL com todos os parâmetros e ajustes necessários desde o início. Isso facilita a chamada e evita problemas com a opção de native query.

Segue exemplo:
 

let
    strRangeStart = DateTime.ToText(RangeStart,[Format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Culture="en-US"]),
    strRangeEnd = DateTime.ToText(RangeEnd,[Format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Culture="en-US"]),
    Query = "
    SELECT
        sub.sk_ctrc AS sk_ctrc,
        sub.dia_inclusao_ocor,
        sub.usuario_ocor,
        sub.unid_ocor,
        sub.cod_ocor
    FROM dw.fato_ocorrencias sub
    WHERE 
        sub.emissao_ctrc  >= '" & strRangeStart & "' AND sub.emissao_ctrc  < '" & strRangeEnd & "')
    ",
    Fonte = MySQL.Database("SEU IP", "DATABASE", [ReturnSingleDatabase=true, Query=Query])
in
    Fonte

 

Como já estou montando as consultas antecipadamente, isso garante que, ao puxar os dados do banco, o processamento será otimizado ao máximo, mesmo que o Direct Query esteja desativado. Enfim, está foi a solução que encontreii!

[Problema ao tentar fazer atualização incremental (M Query)]

8 horas atrás, Henrik Oliveira Paes disse:

Olá pessoal!

Estou com problemas ao tentar fazer a atualização incremental em um banco de dados MySQL conectado via ODBC x64 MySQL 8.3 Unicode.

Acontece que, ao definir o RangeStart e RangeEnd, quando vou aplicar a atualização incremental no Front-end do BI, ele me apresenta a seguinte mensagem: Unable to M query can be folded. incremental refresh can't be suggested for non-foldable queries.



Até encontrei um vídeo no YouTube watch?v=QEFze-LdLqo onde é falado que dependendo das etapas aplicadas no Power Query, pode-se perder a instancia de "View Native Query".  O que poderia explicar essa mensagem acima. Mas praticamente qualquer etapa, seja de mudar tipo de dados, fazer split de coluna ou só duplicar uma coluna já faz sumir essa "View Native Query".

Segue abaixo o print de uma das tabelas que tenho no Power Query com alguns tratamentos, onde já se "perdeu" essa possibilidade de incrementar dados:



Alguém já passou por isso? Porque eu acredito que é quase inviável fazer todas as transformações de dados no Banco SQL antes de trazer os dados para o Power BI.
Será que não tem uma outra opção de ativar essa atualização incremental e manter as etapas de transformação aplicadas?

No meu caso, o que acontece: O Power BI apresenta aquela mensagem em amarelo, e quando estou no Power BI Serviço ele simplesmente atualiza o banco todo como se não existisse os parâmetros de RangeStart e RangeEnd.
 

 

Bom dia!

O problema que você está enfrentando é que algumas operações realizadas no Power Query podem fazer com que a opção de native query (consulta nativa) não esteja disponível. Para evitar esse problema, recomendo que você faça o máximo possível do trabalho diretamente em SQL antes de importar os dados para o Power Query.

Eu costumo criar a consulta SQL com todos os parâmetros e ajustes necessários desde o início. Isso facilita a chamada e evita problemas com a opção de native query.

Segue exemplo:
 

let
    strRangeStart = DateTime.ToText(RangeStart,[Format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Culture="en-US"]),
    strRangeEnd = DateTime.ToText(RangeEnd,[Format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Culture="en-US"]),
    Query = "
    SELECT
        sub.sk_ctrc AS sk_ctrc,
        sub.dia_inclusao_ocor,
        sub.usuario_ocor,
        sub.unid_ocor,
        sub.cod_ocor
    FROM dw.fato_ocorrencias sub
    WHERE 
        sub.emissao_ctrc  >= '" & strRangeStart & "' AND sub.emissao_ctrc  < '" & strRangeEnd & "')
    ",
    Fonte = MySQL.Database("SEU IP", "DATABASE", [ReturnSingleDatabase=true, Query=Query])
in
    Fonte

 

[Power Automate - Quando uma coluna de um arquivo é modificada]

1 hora atrás, Maite Aronchi Cruz disse:

Olá pessoal,

Quero criar um fluxo no Power automate, para emitir um alerta quando uma coluna de uma planilha de excel, localizada em uma pasta do Sharepoint, é alterada.

Porém, não encontrei nenhum gatilho específico para que apenas quando a coluna for alterada ele dispare, somente se o arquivo for modificado. Para mim não importa se tiver outras modificações na planilha, somente nesta coluna. 

Alguém poderia me ajudar?

Obrigada!

 

 

Veja esse video:
 

 

[Erro ao atualizar o Projeto no Power BI Online]

Booom diaaa verifique se você tem esse instalador no ambiente onde seu gateway está instalado!

Aqui documentação explica como instalar:

https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/consumer/mobile/mobile-windows-10-phone-app-webview2-installation

Aqui está uma resalta!

[Como colocar um relatório do PBI online para atualizar a cada hora?]

Em 07/09/2024 em 18:14, brunobda disse:

Era isso, gente! Gratidão!

 

Favor marcar a resposta que mais te ajudou ! 😄

[nova coluna baseada no trimestre]

7 horas atrás, Caio Veiga disse:

pessoal,boa noite.To tentando rodar esse codigo pra criar uma coluna que tenha 4 valores possiveis:"Trimestre Atual","Trimestre passado","Mesmo Trimestre no ano passado" e "Outros"

o codigo:if [Ano] = List.Max(dCalendario[Ano]) and [Trimestre] = List.Max(dCalendario[Trimestre]) then "Trimestre Atual" else if [Ano] = List.Max(dCalendario[Ano]) and [Trimestre] = List.Max(dCalendario[Trimestre])-1 then "Trimestre Anterior" else if [Ano] = List.Max(dCalendario[Ano])-1 and [Trimestre] = List.Max(dCalendario[Trimestre]) then "T. Ano Passado" else "Outros" O que eu to fazendo de errado pra dar o seguinte erro:Expression.Error: Uma referência cíclica foi encontrada durante a avaliação

Esse erro de referência cíclica acontece porque você está tentando calcular o valor máximo de dCalendario[Ano] e dCalendario[Trimestre] dentro de uma fórmula que está, ao mesmo tempo, sendo aplicada à própria tabela dCalendario. Você pode tentar colocando em uma variável separada:

 

let
    AnoMax = List.Max(dCalendario[Ano]),
    TrimestreMax = List.Max(dCalendario[Trimestre]),
    AdicionarColuna = Table.AddColumn(dCalendario, "Período", each 
        if [Ano] = AnoMax and [Trimestre] = TrimestreMax then "Trimestre Atual"
        else if [Ano] = AnoMax and [Trimestre] = TrimestreMax - 1 then "Trimestre Anterior"
        else if [Ano] = AnoMax - 1 and [Trimestre] = TrimestreMax then "T. Ano Passado"
        else "Outros"
    )
in
    AdicionarColuna

Obs.: A ooutra solução que dei é mais recomendada! 

[nova coluna baseada no trimestre]

Experimente fazer dessa forma comparando com a data de hoje.

 

let
    DataAtual = DateTime.LocalNow(),
    AnoAtual = Date.Year(DataAtual),
    MesAtual = Date.Month(DataAtual),
    TrimestreAtual = Number.RoundUp(MesAtual / 3),
    
    AdicionarColuna = Table.AddColumn(dCalendario, "Período", each 
        if [Ano] = AnoAtual and [Trimestre] = TrimestreAtual then "Trimestre Atual"
        else if [Ano] = AnoAtual and [Trimestre] = TrimestreAtual - 1 then "Trimestre Anterior"
        else if [Ano] = AnoAtual - 1 and [Trimestre] = TrimestreAtual then "T. Ano Passado"
        else "Outros"
    )
in
    AdicionarColuna

 

[Cálculo de Gross Margin]

Em 05/09/2024 em 09:14, Edson Igari disse:

Minha conta é PRO Alex, mas testei também com uma conta free e funcionou do mesmo jeito. O modelo de dados dele tem 537 linhas em uma fato e 47 linhas na outra. Você acha que um modelo desse tamanho geraria tal problema???
As configurações da máquina utilizada também podem influenciar, como memória RAM, processador, tudo isso influencia, pois do contrário, você poderia instalar o power bi numa máquina com windows home e rodar. 

 

Com a quantidade real de dados, a medida pode não funcionar tão bem, mas como o exemplo fornecido é apenas uma amostra, o volume de dados é significativamente menor, o que permite que a medida funcione no nosso ambiente. Nesse caso, há vários procedimentos que ele pode seguir para otimizar o desempenho. O ideal seria revisar a lógica da medida DAX e buscar formas de minimizar os cálculos, a fim de reduzir o tempo de processamento.

[Como colocar um relatório do PBI online para atualizar a cada hora?]

2 horas atrás, brunobda disse:

Isso. Estou com a PPU e não consigo configurar.

 

Não aparece opção de inserir mais atualizações.

Como faço?

Veja se em seu workspace está com a capacidade premium habilitada!

[Adicionar campo de filtro dentro do Body de uma requisição API]

13 horas atrás, Henrik Oliveira Paes disse:

Boa tarde pessoal!

@Rafael Pereira O fornecedor do sistema havia pedido 700 reais mensais para "liberar a API" e enviar o manual. Então como ficaria inviável, optei por eu mesmo investigar a URL e conectar na API. Respondendo sua pergunta, não tenho manual.

@Henrique Merola Faria Infelizmente nesse formato não deu certo também, ele apresenta erro no campo de consulta mesmo.

@Alex Pereira Até consegui fazer funcionar utilizando essa função Uri.EscapeDataString, porém fica muito ruim de colocar depois um RangeStart e RangeEnd ai dentro, pelo menos eu não imaginei uma forma de fazer isso.

Galera agradeço pelo apoio, mas hoje pela manhã consegui resolver depois de muita insistência com o ChatGPT. Vou colocar a solução abaixo.

Você faz uma concatenação só que no caso deve transformar a data primeiro nesse formato xx/xx/xxxx como fiz exemplo te mostrei. Veja exemplo abaixo:

 

    let
    DataInicio = DateTime.ToText(RangeStart, "dd/MM/yyyy"),
    DataFim = DateTime.ToText(RangeEnd, "dd/MM/yyyy"),
    Body = Json.FromValue(
        [
            page = pageNumber,
            limit = 25,
            filter = "[ 
                {
                    ""property"":""AnoMes"",
                    ""operator"":""greaterOrEqual"",
                    ""value"":""" & DataInicio & """,
                    ""and"":true
                },
                {
                    ""property"":""AnoMes"",
                    ""operator"":""lessOrEqual"",
                    ""value"":""" & DataFim & """,
                    ""and"":true
                }
            ]"
        ]
    )
in
    Body

[Erro Bookmark]

Para criar um bookmark que afete apenas dois visuais que estão no mesmo lugar no Power BI, o processo pode ser feito agrupando os dois visuais. Selecione os dois gráficos que deseja controlar e, no painel de seleção, agrupe-os. Em seguida, oculte esse grupo para controlar sua visibilidade diretamente pelo bookmark.

[Atualização automática]

Bom diaaa! Como o Rafael mencionou, o erro está relacionado à ausência de um gateway instalado. Nesse caso, será necessário instalar o gateway no servidor onde os dados estão hospedados, ou em um ambiente que tenha acesso de rede ao servidor, como na AWS, por exemplo. É possível configurar o acesso à rede através de IPs específicos, restringindo o acesso conforme necessário. Portanto, o gateway não precisa estar no mesmo local que o servidor, mas sim em um ambiente que possua conectividade com ele.
 

Após obter esse acesso, será necessário configurar o seu gateway de dados, inserindo as conexões necessárias para que ele funcione corretamente. No seu caso específico, você precisará configurar as credenciais de acesso ao servidor. É importante lembrar: utilize o Gateway Enterprise para garantir um desempenho ideal.

Nesta aula, o mestre ensina como fazer essa configuração: https://app.xperiun.com/aula/1704330688818x596973771367997700?v=1704838860504x652294912539400400


 

 

[Cálculo de Gross Margin]

13 horas atrás, Edson Igari disse:

@Lucas Denker, não sei se está certo, mas aqui carregou normal. Sua máquina é boa???

@Edson Igari, esse erro geralmente ocorre devido ao consumo de memória do Power BI. Pode ser que a conta que você está utilizando tenha uma configuração ou quantidade de recursos diferente da dele, o que faz com que funcione corretamente no seu ambiente, mas não no dele. Por exemplo, ele pode estar utilizando uma conta Pro, enquanto a sua é PPU (Premium Per User), que tem limites de memória mais altos.

[Adicionar campo de filtro dentro do Body de uma requisição API]

Boooom diaaa

Geralmente, as APIs possuem um parâmetro no corpo da requisição chamado query ou algo semelhante, que permite passar filtros como os de datas. Abaixo segue um exemplo de como esse filtro pode ser aplicado no body da requisição POST no Power Query utilizando atualização incremental.

 

let
    ObterToken = () =>
        let
            urlToken = "https://autenticador.secullum.com.br/Token",
            grantType = grant_type_secullum,
            username = username_secullum,
            password = password_secullum,
            clientId = client_id_secullum,
            body = "grant_type=" & Uri.EscapeDataString(grantType) &
                "&username=" & Uri.EscapeDataString(username) &
                "&password=" & Uri.EscapeDataString(password) &
                "&client_id=" & Uri.EscapeDataString(clientId),
            headers = [#"Content-Type" = "application/x-www-form-urlencoded"],
            options = [
                Headers = headers,
                Content = Text.ToBinary(body)
            ],
            response = Json.Document(Web.Contents(urlToken, options)),
            accessToken = response[access_token]
        in
            accessToken,

    accessToken = ObterToken(),
    urlGet = "https://pontowebintegracaoexterna.secullum.com.br/IntegracaoExterna/Batidas",
    DataInicio = DateTime.ToText(RangeStart, "yyyy-MM-dd"), // Corrigido: use aspas duplas para definir o valor da data
    DataFim = DateTime.ToText(RangeEnd, "yyyy-MM-dd"), // Corrigido: use aspas duplas para definir o valor da data
    body2 = "DataInicio=" & Uri.EscapeDataString(DataInicio) &
        "&DataFim=" & Uri.EscapeDataString(DataFim), // Corrigido: removido espaço em branco
    headersGet = [#"Authorization" = "Bearer " & accessToken],
    optionsGet = [
        Headers = headersGet,
        Query = [
            DataInicio = DataInicio,
            DataFim = DataFim
        ]
    ],
    responseGet = Json.Document(Web.Contents(urlGet, optionsGet))
in
	 responseGet

É importante ressaltar que a forma como as datas precisam ser passadas pode variar dependendo da API. Isso significa que você deve adaptar o formato da data dos parâmetros de atualização incremental para atender às exigências específicas da API que está utilizando.

[Cálculo de Gross Margin]

Esse erro ocorre porque a medida DAX no Power BI está consumindo muitos recursos e excede os limites de capacidade do serviço. Para resolver o problema, você pode começar revisando a lógica da sua medida para garantir que não está realizando cálculos desnecessários ou repetitivos. Utilizar variáveis pode ajudar a melhorar o desempenho ao evitar cálculos repetidos. Além disso, verifique se você está aplicando filtros e agregações apropriados para reduzir o volume de dados processados.

Também é importante considerar a simplificação do modelo de dados, reduzindo a complexidade das tabelas e dos relacionamentos. O particionamento de tabelas grandes ou o uso de filtros pode ajudar a reduzir a quantidade de dados processados de uma só vez. Se você estiver usando Power BI Premium, ajustar a configuração de recursos pode ser útil. Além disso, utilizar tabelas de agregação pode pré-calcular dados e melhorar o desempenho dessa consulta.