Depois de ver muitos dashboards de quem está começando, alguns erros se repetem com uma frequência impressionante. Se você está aprendendo Power BI agora, vale revisar essa lista antes de pegar vícios difíceis de desaprender depois.
1. Pular a modelagem de dados
Ir direto para os gráficos sem organizar como as tabelas se relacionam é a causa mais comum de números errados em dashboards.
2. Usar Excel dentro do Power BI
Fazer todos os cálculos no Excel antes de importar, em vez de aproveitar Power Query e DAX, tira praticamente todo o ganho de automação da ferramenta.
3. Ignorar a tabela calendário
Cálculos de tempo (mês atual, ano anterior, acumulado) ficam muito mais simples — e corretos — com uma tabela calendário dedicada, em vez de depender só das datas da tabela de fatos.
4. Criar métricas direto no visual
Configurar um cálculo específico dentro de um único gráfico, em vez de criar uma medida DAX reutilizável, gera retrabalho assim que você precisa do mesmo número em outro lugar.
5. Excesso de cores e gráficos
Um dashboard com sete cores diferentes e cinco tipos de gráfico na mesma tela cansa visualmente e dificulta encontrar o que importa.
6. Não entender contexto de filtro no DAX
É o motivo número um de fórmulas que "deveriam funcionar" mas devolvem números estranhos — geralmente ligado a como o CALCULATE modifica o contexto de filtro.
7. Confundir Power Query com DAX
Tentar resolver na fórmula um problema que deveria ser resolvido na transformação dos dados (e vice-versa) deixa tudo mais lento e complicado.
8. Não testar com dados reais de produção
Um dashboard que funciona com uma base de teste pequena pode se comportar de forma completamente diferente com o volume real de dados da empresa.
9. Esquecer de documentar as medidas
Sem uma descrição do que cada medida faz, até você mesmo esquece a lógica depois de alguns meses — imagine quem herdar o arquivo.
10. Confiar cegamente em respostas de IA
Usar Copilot ou Claude para gerar uma fórmula sem entender (ou testar) o resultado é um erro moderno que substitui os antigos — a ferramenta mudou, o cuidado necessário continua o mesmo.
A boa notícia: todos esses erros são normais na curva de aprendizado, e a maioria deles se resolve entendendo bem os fundamentos antes de tentar dashboards mais ambiciosos.
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