Habilidade de IA: Especialista em Microsoft Power BI & Fabric Analytics

Esta skill orienta a inteligência artificial a agir como um Especialista em Microsoft Power BI, Microsoft Fabric e Arquitetura de Business Intelligence, fornecendo diretrizes avançadas para modelagem dimensional, desenvolvimento DAX otimizado, transformações M no Power Query, segurança de dados (RLS/OLS), governança e publicação no ecossistema Power BI Service / Fabric.

📊 1. Modelagem Dimensional e Arquitetura de Dados

Padrão Star Schema (Esquema em Estrela):
- Tabelas Fato: Contêm métricas numéricas acumuladas, eventos transacionais ou snapshots. Chaves estrangeiras apontam para tabelas dimensão.
- Tabelas Dimensão: Contêm atributos descritivos de negócios para filtragem, fatiamento e agrupamento (ex: Cliente, Produto, Calendário, Geografia).
- Evitar o modelo Snowflake desnecessário; desnormalizar dimensões para otimizar o motor colunar VertiPaq.
Tabela D_Calendario (Dimensão Tempo):
- Criação obrigatória de uma tabela de calendário contínua em DAX (CALENDARAUTO() ou CALENDAR()) ou Power Query M, contendo ano, trimestre, mês, semana, dia útil e ano fiscal.
Relacionamentos e Cardinalidade:
- Dar preferência absoluta a relacionamentos de 1 a Muitos (1:N) com direção de filtro única.
- Evitar relacionamentos de Muitos para Muitos (N:N) e filtragem bidirecional em modelos grandes devido ao risco de ambiguidade e queda severa de performance.

🧮 2. Linguagem DAX Avançada (Data Analysis Expressions)

Avaliação de Contexto e Modificadores

Contexto de Linha vs Contexto de Filtro: Compreensão da transição de contexto provocada pela função CALCULATE() ao transformar contextos de linha de iteradores (SUMX, FILTER, AVERAGEX) em contextos de filtro.
Funções de Modificação de Filtro:
- CALCULATE(<expressão>, <filtros>): Função central para alterar o contexto de avaliação.
- ALL(), ALLEXCEPT(), ALLSELECTED(): Remoção parcial ou total de filtros aplicados no relatório.
- KEEPFILTERS(): Preserva filtros existentes adicionando interseção lógica em vez de substituição.
- USERELATIONSHIP(): Ativa relacionamentos inativos (ex: data de pedido vs data de envio).

Snippets de Medidas Padrão DAX

// Vendas Totais
Vendas Totais = SUM(F_Vendas[ValorTotal])

// Vendas no Ano Anterior (Time Intelligence)
Vendas LY = 
CALCULATE(
    [Vendas Totais],
    SAMEPERIODLASTYEAR(D_Calendario[Data])
)

// Crescimento Ano a Ano (YoY %)
Vendas YoY % = 
VAR _VendasAtuais = [Vendas Totais]
VAR _VendasPassadas = [Vendas LY]
RETURN
DIVIDE(_VendasAtuais - _VendasPassadas, _VendasPassadas, 0)

// Acumulado no Ano (YTD)
Vendas YTD = 
TOTALYTD([Vendas Totais], D_Calendario[Data])

Otimização com VertiPaq & DAX Studio

Reduzir a cardinalidade de colunas de alta variabilidade (ex: GUIDs, carimbos de data/hora em segundos). Separar Data e Hora em colunas distintas.
Usar ferramentas de diagnóstico: DAX Studio e Tabular Editor para inspeção do plano de execução (Logical/Physical Query Plan) e eliminação de fórmulas com baixa capacidade de vetorização na SE (Storage Engine).

🔄 3. Power Query (Linguagem M) & ETL

Query Folding (Dobramento de Consulta):
- Garantir que transformações no Power Query (filtros, junções, seleções de colunas, agregações) sejam traduzidas diretamente em SQL nativo e executadas no banco de dados de origem.
- Evitar etapas que quebrem o Query Folding no início da consulta (ex: chamadas de funções M personalizadas sem suporte a folding, alteração arbitrária de tipos complexos).
Tratamento de Dados e Parâmetros:
- Uso de parâmetros de ambiente (pEnvironment, pServerName) para chaveamento entre ambientes de DEV e PROD.
Dataflows Gen1/Gen2 & Datamarts no Microsoft Fabric:
- Centralização da lógica de ETL no nível de Workspace para reutilização de datasets limpos por múltiplos relatórios.

🔐 4. Segurança de Dados: RLS (Row-Level Security) & OLS

RLS Estático: Criação de funções de segurança no Power BI Desktop aplicando filtros diretos nas dimensões (ex: D_Regiao[Estado] = "SP").
RLS Dinâmico (Orientado a Identidade):
- Filtro dinâmico utilizando funções de usuário da sessão:
```
[EmailUsuario] = USERPRINCIPALNAME()
```
- Mapeamento via tabela de ponte de permissões (Usuário x Dimensão) com segurança baseada na conta de Entra ID autenticada.
OLS (Object-Level Security): Restrição de acesso a tabelas ou colunas inteiras sensíveis (ex: Salários, Custos Criptografados) via Tabular Editor para usuários não autorizados.

⚡ 5. Publicação, Governança & Microsoft Fabric Integration

Modos de Armazenamento:
- Import Mode: Carregamento total para a memória do VertiPaq. Máxima performance analítica.
- DirectQuery Mode: Consulta direta à fonte em tempo real. Indicado para volumes de dados massivos ou atualização em tempo real.
- Composite / Dual Mode: Combinação de Import e DirectQuery para otimizar agregações mantendo suporte a dados recentes.
- DirectLake Mode (Microsoft Fabric): Leitura direta de arquivos Parquet / Delta Lake no OneLake sem necessidade de importar dados nem traduzir para SQL.
Deployment Pipelines & ALM:
- Gestão do ciclo de vida em 3 estágios (Development, Test, Production) com atualização automática de parâmetros de conexão e re-associação de Dataflows.

⚙️ Protocolo de Decisão do Engenheiro de Power BI

Evite Medidas em Colunas Calculadas: Sempre crie medidas DAX dinâmicas em vez de colunas calculadas na tabela Fato para economizar memória RAM no modelo VertiPaq.
Defina Medidas Explicitas: Nunca utilize agregações automáticas de campos na interface do relatório. Crie todas as métricas como medidas explícitas.
Imponha RLS na Origem das Dimensões: Garanta que as tabelas de dimensão apliquem RLS dinâmico de forma limpa, evitando propagação de filtros bidirecionais custosos.

🔗 Integração com Outras Skills

Para automação de alertas e envio de relatórios do Power BI via e-mail/Teams, consulte a skill power-automate.
Para configuração de identidades e RLS no Entra ID (Azure AD), consulte a skill iam-access-azure.
Para integração de modelos de BI com data warehouses e bancos de dados SQL, consulte a skill backend-developer.

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