Módulo 7: Painel no Power BI

Curso de SQL, PostGIS e Power BI · Módulo 7

Conectar o Power BI ao PostGIS, montar o modelo, medidas DAX, mapas e publicar.

Autor

Hendesson Alves

Publicado em

29 de outubro de 2026

Atualizado em

29 de outubro de 2026

Doi

10.5281/zenodo.23780272

Neste módulo

Preparar views espaciais para o Power BI (lat/lon e WKT)
Montar um modelo estrela e medidas DAX
Publicar com segurança, sem dados pessoais

Tempo estimado: 90 min · Módulo anterior: Módulo 6: Python + PostgreSQL/PostGIS

Objetivo: um painel com os alertas de desmatamento nas UCs, o que já foi apurado (embargado) e a fila de prioridades, usando as views do schema powerbi.

Pré-requisitos: módulos 0, 4 e 5 rodados (ou só sql/rodar_tudo.sh).

1. Antes de começar

Item	Detalhe
Power BI Desktop	Gratuito, só roda no Windows. Baixe na Microsoft Store ou em https://powerbi.microsoft.com/desktop. No Linux ou Mac, use uma máquina virtual Windows ou outro computador
Conta para publicar	Para publicar no serviço online (app.powerbi.com), a Microsoft exige e-mail corporativo ou de instituição de ensino. Gmail, Outlook.com e similares não são aceitos. Alternativas: e-mail de universidade, conta de avaliação do Microsoft 365, ou publicar só o arquivo `.pbix` e imagens do painel
Driver do PostgreSQL	Já vem no Power BI Desktop (Npgsql). Não precisa instalar nada

2. As views do schema `powerbi`

Criadas por sql/04_views_powerbi.sql:

View	Tipo	Uma linha por	Colunas principais
`dim_ucs`	dimensão	UC	`cnuc`, `nome_uc`, `categoria`, `grupo`, `esfera`, `uf`, `area_ha`, `lat`, `lon`, `wkt`
`dim_calendario`	dimensão	dia	`data`, `ano`, `mes_num`, `mes`, `ano_mes`, `ano_prodes`
`fato_deter`	fato	alerta DETER	`id_alerta`, `cnuc`, `data`, `classe`, `local`, `area_ha`, `apuracao`, `prioridade`, `ind_priori`, `lat`, `lon`, `wkt`
`fato_prodes`	fato	polígono PRODES	`id_alerta`, `cnuc`, `ano`, `local`, `area_ha`, `apuracao`, `lat`, `lon`, `wkt`
`fato_embargos`	fato	embargo	`id_embargo`, `num_embargo`, `data`, `ano`, `origem_geom`, `cnuc`, `local`, `lat`, `lon`

Por que lat/lon e WKT?

O Power BI não entende o tipo geometry do PostGIS. Por isso as views entregam:

lat / lon: um ponto garantidamente dentro do polígono (ST_PointOnSurface), para mapas de pontos e bolhas;
wkt: o polígono como texto (ST_AsText), para visuais que desenham polígonos.

O Power BI corta textos acima de 32.766 caracteres. A view dim_ucs simplifica cada UC até o WKT caber, e as coordenadas são arredondadas para 5 casas (~1 m):

SELECT nome_uc, length(wkt) FROM powerbi.dim_ucs ORDER BY 2 DESC;   -- todos abaixo de 32.000

Nota

Por que views e não tabelas? Porque as views sempre refletem os dados mais recentes. O Power BI importa o resultado na hora da atualização, então a lentidão de uma view só aparece nesse momento.

3. Conectar o Power BI ao banco

Opção A: direto no PostgreSQL (recomendada)

Página Inicial → Obter dados → Mais… → Banco de dados PostgreSQL.
Servidor: localhost (ou localhost:5432). Se o banco estiver em outro computador, use o IP dele (veja o quadro abaixo).
Banco de dados: monitoramento_ambiental.
Modo: Importar. Copia os dados para o arquivo e deixa o painel rápido. DirectQuery consulta o banco a cada clique e exige o banco sempre ligado.
Usuário e senha do banco (o Power BI guarda no seu perfil do Windows, não no .pbix).
No navegador de tabelas, marque as 5 views powerbi.* → Carregar.

Aviso

Banco no Linux (ou numa VM), Power BI no Windows: o PostgreSQL só aceita conexões locais por padrão. No servidor: 1. em postgresql.conf, defina listen_addresses = '*'; 2. em pg_hba.conf, acrescente uma linha liberando a sua rede, por exemplo host monitoramento_ambiental all 192.168.0.0/24 scram-sha-256; 3. reinicie o serviço (sudo systemctl restart postgresql) e libere a porta 5432 no firewall.

Faça isso só numa rede de confiança, nunca com o banco exposto na internet.

Opção B: arquivos CSV

Sem acesso de rede ao banco:

./sql/05_exportar_csv.sh csv_powerbi

Copie a pasta csv_powerbi para o Windows e use Obter dados → Texto/CSV em cada arquivo. No Power Query, confira se a origem está como 65001: Unicode (UTF-8), para os acentos aparecerem certos.

4. Ajustes no Power Query

Em Transformar dados:

Confira os tipos: data como Data, area_ha / lat / lon como Número decimal.
Se lat/lon vierem como texto (CSV com ponto decimal num Windows em português), use Alterar tipo → Usando localidade → Inglês (Estados Unidos).
Na coluna lat, em Ferramentas de coluna → Categoria de dados, escolha Latitude; em lon, Longitude.

5. Modelo de dados (estrela)

Em Exibição de modelo, crie as relações (arrastando uma coluna sobre a outra):

                    dim_ucs (cnuc)
           1 ┌───────────┼────────────┐ 1
             │           │1           │
          * ▼          * ▼          * ▼
      fato_deter    fato_prodes   fato_embargos
          * ▲                         * ▲
             │1                       │1
             └──── dim_calendario (data) ┘

De	Para	Cardinalidade	Direção do filtro
`dim_ucs[cnuc]`	`fato_deter[cnuc]`	1 : *	única
`dim_ucs[cnuc]`	`fato_prodes[cnuc]`	1 : *	única
`dim_ucs[cnuc]`	`fato_embargos[cnuc]`	1 : *	única
`dim_calendario[data]`	`fato_deter[data]`	1 : *	única
`dim_calendario[data]`	`fato_embargos[data]`	1 : *	única

Marque dim_calendario como tabela de datas (clique direito → Marcar como tabela de data → coluna data).

O PRODES é anual e não tem data diária. Filtre o PRODES por fato_prodes[ano], ou crie uma dim_ano se quiser um filtro de ano comum às três tabelas.

Calendário em DAX (alternativa à view)

Modelagem → Nova tabela:

Calendario =
ADDCOLUMNS (
    CALENDAR ( DATE ( 2019, 1, 1 ), TODAY () ),
    "Ano", YEAR ( [Date] ),
    "Mês", FORMAT ( [Date], "MMM", "pt-BR" ),
    "Mês Nº", MONTH ( [Date] ),
    "Ano-Mês", FORMAT ( [Date], "YYYY-MM" ),
    "Ano PRODES", YEAR ( [Date] ) + IF ( MONTH ( [Date] ) >= 8, 1, 0 )
)

6. Medidas DAX

Crie uma tabela só para as medidas (Página Inicial → Inserir dados, tabela vazia chamada _Medidas) e adicione cada medida com Nova medida:

Alertas = COUNTROWS ( fato_deter )

Área DETER (ha) = SUM ( fato_deter[area_ha] )

Alertas apurados =
CALCULATE ( [Alertas], fato_deter[apuracao] = "Sim" )

% apurado =
DIVIDE ( [Alertas apurados], [Alertas] )

Área desmatamento (ha) =
CALCULATE (
    [Área DETER (ha)],
    fato_deter[classe] IN { "DESMATAMENTO_CR", "DESMATAMENTO_VEG" }
)

Alertas alta prioridade =
CALCULATE ( [Alertas], fato_deter[prioridade] IN { "Muito Alta", "Alta" } )

Área PRODES (ha) = SUM ( fato_prodes[area_ha] )

Embargos = COUNTROWS ( fato_embargos )

Área DETER ano anterior (ha) =
CALCULATE ( [Área DETER (ha)], SAMEPERIODLASTYEAR ( dim_calendario[data] ) )

Variação anual =
DIVIDE ( [Área DETER (ha)] - [Área DETER ano anterior (ha)], [Área DETER ano anterior (ha)] )

Desmatamento / área da UC =
DIVIDE ( [Área desmatamento (ha)], SUM ( dim_ucs[area_ha] ) )

Formate % apurado, Variação anual e Desmatamento / área da UC como porcentagem (Ferramentas de medida → Formato).

Relação com o SQL: CALCULATE(medida, filtro) faz o papel do count(*) FILTER (WHERE ...) do Módulo 2, e DIVIDE é a divisão segura, como o NULLIF do Módulo 1.

Ordem das classes de prioridade

Para que “Muito Alta” apareça antes de “Baixa” (e não em ordem alfabética), crie uma coluna em fato_deter (Nova coluna):

Ordem prioridade =
SWITCH ( fato_deter[prioridade],
    "Muito Alta", 1, "Alta", 2, "Média", 3, "Baixa", 4,
    "Muito Baixa", 5, "Apurado", 6, 7 )

Selecione a coluna prioridade → Classificar por coluna → Ordem prioridade.

7. Mapas

Visual	Desenha	Usa	Observação
Azure Maps (nativo)	pontos e bolhas; camada de referência GeoJSON	`lat`, `lon`	Substitui os antigos “Mapa” e “Mapa coroplético” (Bing). Pode precisar ser habilitado pelo administrador numa conta corporativa
Icon Map Pro (AppSource)	polígonos a partir de WKT	`wkt` + uma coluna de ID única	Melhor opção para desenhar alertas e UCs como polígonos. Tem versão gratuita com limitações
Mapa de formas (nativo, em versão prévia)	polígonos de um arquivo TopoJSON	arquivo + coluna de ligação	Bom para as UCs: exporte `limites.ucs` para TopoJSON (ex.: no mapshaper.org)

Mapa de pontos com Azure Maps

Insira o visual Azure Maps.
Latitude: fato_deter[lat] · Longitude: fato_deter[lon] · Tamanho: Área DETER (ha) · Legenda: fato_deter[prioridade].
Em Formatar → Camada de referência, carregue um GeoJSON com os limites das UCs (exporte do banco: ogr2ogr -f GeoJSON ucs.geojson PG:dbname=monitoramento_ambiental limites.ucs -simplify 0.001).

Polígonos com Icon Map Pro

Em Visuais → Obter mais visuais, procure Icon Map Pro.
Arraste fato_deter[id_alerta] para o campo de ID, fato_deter[wkt] para o campo de imagem/WKT, e a medida de prioridade (ou a coluna) para a cor.
Para mostrar as UCs junto, use uma segunda camada com dim_ucs[wkt]. Consulte a documentação do visual sobre como combinar tabelas diferentes.

Nota

Mapas com milhares de polígonos ficam pesados. Para o painel publicado, filtre (ex.: só local = Interior e o último ano) ou use pontos.

8. Sugestão de páginas

Página 1: Visão geral - Cartões: Área DETER (ha), Alertas, % apurado, Alertas alta prioridade - Colunas: Área desmatamento (ha) por dim_calendario[Ano-Mês] - Barras: Área DETER (ha) por dim_ucs[nome_uc] - Segmentações: dim_calendario[ano_prodes], fato_deter[classe], fato_deter[local], dim_ucs[esfera]

Página 2: Fila de fiscalização - Tabela: id_alerta, nome_uc, data, area_ha, ind_priori, prioridade, ordenada por ind_priori (decrescente) - Mapa de pontos colorido por prioridade - Filtro de página: prioridade diferente de “Apurado” e “Sem prioridade”

Página 3: Série histórica (PRODES) - Colunas empilhadas: Área PRODES (ha) por fato_prodes[ano] e fato_prodes[local] - Linha: % apurado do PRODES por ano (crie a medida equivalente para fato_prodes)

Página 4: Sobre os dados - Fontes (INPE, MMA, IBAMA), data da última atualização, critérios da apuração e da priorização. - Para mostrar a data dos dados: medida Atualizado até = MAX ( fato_deter[data] ).

9. Atualizar e publicar

Atualizar os dados

Rode sql/rodar_tudo.sh (ou só os scripts que mudaram).
No Power BI Desktop: Página Inicial → Atualizar.

Publicar

Página Inicial → Publicar envia o relatório para um workspace do serviço (app.powerbi.com), com a conta corporativa ou de instituição de ensino da seção 1.

Para o relatório publicado se atualizar sozinho a partir do seu PostgreSQL local, é preciso instalar o gateway de dados local (on-premises data gateway) num computador que fique ligado e enxergue o banco, e configurar a atualização agendada no serviço. Para um projeto pessoal, o mais simples é atualizar no Desktop e publicar de novo.

Colocar no seu site

Publicar na Web (Arquivo → Inserir relatório → Publicar na Web) gera um link e um código <iframe> públicos. Qualquer pessoa com o link vê tudo, e o administrador da conta pode ter desativado essa opção. Confira as condições atuais na documentação da Microsoft antes de contar com ela.
Sem acesso a isso: publique capturas de tela, um vídeo curto navegando no painel e o arquivo .pbix para download.

Antes de publicar, confira

Nenhuma coluna com nome ou CPF/CNPJ (as views do projeto já não têm)
Página “Sobre os dados” com fontes, data e limitações (só embargos do IBAMA; critérios são escolhas do autor)
Textos e rótulos em português, números com separador brasileiro (Arquivo → Opções → Configurações regionais)

Exercícios

Crie a medida % apurado PRODES e um gráfico de linha por ano.
Crie uma página com o ranking das UCs por Desmatamento / área da UC.
Adicione uma segmentação por dim_ucs[grupo] (Proteção Integral × Uso Sustentável) e compare as duas categorias.

Resposta do 1

% apurado PRODES =
DIVIDE (
    CALCULATE ( COUNTROWS ( fato_prodes ), fato_prodes[apuracao] = "Sim" ),
    COUNTROWS ( fato_prodes )
)

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Licença

CC BY 4.0

Como citar

BibTeX

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  author = {Alves, Hendesson},
  publisher = {Hendesson Alves},
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  langid = {pt-BR}
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Por favor, cite este trabalho como:

Alves, Hendesson. 2026. Módulo 7: Painel no Power BI. In Guia de dados espaciais para monitoramento ambiental. Hendesson Alves. https://doi.org/10.5281/zenodo.23780272.