Modos de conexão no Power BI
A evolução do Power BI trouxe consigo uma série de opções para carregar e explorar dados. Cada método — Import, DirectQuery e DirectLake — oferece benefícios únicos, e escolher o melhor depende da sua situação.
Durante o evento transmitido ao vivo pelo YouTube, exploramos em profundidade esses três modelos, debatendo casos de uso reais e decisões arquiteturais. Este artigo resume os principais insights.
O que temos hoje?
De maneira clássica e por toda divulgação do produto, o mais comum é observarmos os profissionais abrindo o Power BI Desktop, conectando aos dados e então iniciando o desenvolvimento dos relatórios e dashboards, mas é verdade que o produto Power BI de uma forma mais ampla oferece métodos eficientes conforme a necessidade. A seguir, temos um quadro que ilustra isso claramente:
Import: O clássico
Este é o modelo mais tradicional. Os dados são extraídos da fonte e carregados completamente na memória do Power BI.
| Aspecto | Tópico | Detalhes |
|---|---|---|
| 🟢 | Performance | Performance máxima com dados em cache e consultas relâmpago |
| 🟢 | Funcionalidades DAX | Todas as fórmulas DAX funcionam sem limitações |
| 🟢 | Transformação de dados | M Query permite transformações robustas |
| 🟢 | Tempo de resposta | Latência mínima para usuários, resposta previsível |
| 🔴 | Limite de tamanho | Máximo 1 GB por arquivo PBIX |
| 🔴 | Dados estáticos | Requer atualizações agendadas para refletir mudanças |
| 🔴 | Armazenamento | Duplicação de dados (fonte + Power BI) |
| 🔴 | Atualização | Não é tempo real, há latência de atualização |
Utilize-o quando:
- Análises de dados históricos consolidados
- Dashboards com dados estáveis
- Volumes pequenos a médios
- Necessidade de performance máxima
DirectQuery: Dados em tempo real
Aqui necessitamos de alguma experiência adicional, ao qual, o método anterior já não exigia. Também, está diretamente envolvido com bases de dados que estão no contexto SQL, ou seja, não se aplica a todos os cenários de fontes. Com DirectQuery, o Power BI não armazena dados — cada interação dispara uma consulta na fonte original (SQL). É como ter um intermediário perguntando ao banco de dados a cada clique.
| Aspecto | Tópico | Detalhes |
|---|---|---|
| 🟢 | Dados sempre atualizados | Reflete as mudanças imediatas da fonte de dados |
| 🟢 | Armazenamento | Elimina a duplicidade de dados, pois não os replica localmente |
| 🟢 | Ideal para BigData | Se a origem dos dados suportar o volume de consultas, é o ideal para cenários com data lakes e warehouses massivos |
| 🟡 | Limite de tamanho | Não há limite de consulta pelo tamanho da base de dados, mas observe que haverá restrições para o retorno de dados a cada consulta realizada |
| 🟡 | Performance | Variável, pois depende da velocidade da fonte de dados |
| 🔴 | Funcionalidades DAX | Há limitações, nem todas as fórmulas funcionam |
| 🔴 | Tempo de resposta | Exige conexões estáveis, pois falhas na rede afetam experiência, além de sobrecarregar o servidor de dados em muitos casos |
Utilize-o quando:
- Dados que mudam constantemente
- Volumes muito grandes (TB+)
- Análises em tempo real
- Relatórios exploracionais
Saiba mais sobre as limitações do DirectQuery, clicando aqui.
DirectLake: Mais que perfeito
DirectLake é a estrela em ascensão — especialmente quando envolvemos na arquitetura de dados o uso do Microsoft Fabric. Combina o melhor dos dois mundos: dados no lakehouse (como cache) com acesso direto otimizado.
Este recurso do Microsoft Fabric, DirectLake acessa dados do OneLake ou Azure Data Lake Storage com performance de Import e atualização quase em tempo real.
| Aspecto | Tópico | Detalhes |
|---|---|---|
| 🟢 | Performance relâmpago | Eficiência de cache sem armazenar no PBIX |
| 🟢 | Escalabilidade | Suporte a volumes ilimitados |
| 🟢 | Atualização automática | Delta Live Tables e Iceberg fornecem dados recentes |
| 🟢 | Sem replicação | Aponta direto ao lakehouse (one copy) |
| 🟢 | DAX completo | Todas as fórmulas funcionam |
| 🟡 | Requer Fabric/Premium | Não disponível em Power BI Desktop gratuito |
| 🔴 | Dependência de arquitetura | Precisa de dados bem estruturados no lake |
| 🔴 | Curva de aprendizado | Conceitos de Lakehouse + Power BI |
Utilize-o quando:
- Dados estruturados no Fabric/OneLake: DirectLake funciona melhor com tabelas bem organizadas em Delta Lake
- Necessidade de performance em larga escala: Relatórios corporativos com muitos usuários simultâneos
- Dados que mudam frequentemente: Atualização automática via pipelines sem latência significativa
- Integração nativa com Fabric: Quando toda a stack de dados (engenharia, analytics, BI) está no Fabric
- Licenciamento Fabric já adquirido: Maximize o investimento em capacidade Fabric/Premium
- Minimizar duplicação de dados: One copy principle - dados únicos entre lakehouse e BI
Conclusão
Os três métodos coexistem por um motivo: cada um resolve um problema específico no presente. Porém, DirectLake representa o futuro da inteligência de dados moderna.
Qual escolher?
Durante o evento, as discussões convergiram para uma verdade: não existe bala de prata. A escolha depende de:
- Volume de dados: Pequeno? Import. Grande? DirectQuery ou DirectLake.
- Necessidade de atualização: Agendada? Import. Contínua? DirectQuery ou DirectLake.
- Infraestrutura existente: Fabric? Aproveite DirectLake. Data warehouse tradicional? DirectQuery funciona bem.
- Orçamento: Mais investimento em licenças Microsoft Fabric justifica o DirectLake.
O Caminho para DirectLake
A comunidade observa uma migração natural e estratégica em direção a DirectLake. Não se trata apenas de uma tendência, mas de uma evolução arquitetural inevitável:
Para novos projetos
DirectLake é o padrão recomendado em empresas que já possuem (ou planejam implementar) Microsoft Fabric. Ao iniciar novos projetos de BI, considere:
- Construir a camada de dados em OneLake desde o início (Delta Lake estruturado)
- Conectar relatórios via DirectLake para máxima performance
- Eliminar silos entre engenharia de dados, analytics e BI
- Investir em capacidade Microsoft Fabric que pagará por si mesma em escala
Para projetos existentes
A migração gradual é o caminho pragmático:
- Curto prazo: Mantenha Import para pequenos dashboards consolidados; DirectQuery para casos de OLTP
- Médio prazo: Comece a migrar dados críticos para OneLake em estrutura Delta Lake otimizada
- Longo prazo: Progressivamente reconecte relatórios a DirectLake conforme dados migrarem
- Benefício: Sem descontinuidade de serviço, redução gradual de custos de armazenamento e manutenção
Para empresas com visão estratégica, o investimento em Microsoft Fabric e DirectLake nos novos projetos, aliado à migração planejada de soluções existentes, cria um caminho sustentável de redução de complexidade, custos operacionais e manutenção técnica — enquanto ganha performance, atualização automática e um single source of truth para toda a organização.
Referências
Power BI & Conexões: - Microsoft Power BI Documentation - DirectLake Overview
Fabric Integration: - Microsoft Fabric Lakehouse - OneLake Storage
Big Data & Analytics: - Azure Data Lake Storage