Diferença entre colunas e medidas no Power BI: entenda de forma clara e prática

No Power BI, escolher corretamente entre colunas calculadas e medidas é crucial para obter modelos leves, relatórios rápidos e análises flexíveis.

Este guia detalha conceitos, diferenças técnicas, cenários de uso, exemplos práticos, erros comuns e boas práticas, ajudando você a tomar decisões informadas e otimizar seus dashboards.

Confira!

O que são colunas e medidas no Power BI

Antes de decidir qual usar, é fundamental entender o que cada uma representa dentro do modelo de dados.

Isso porque colunas calculadas e medidas são criadas usando DAX, mas diferem em onde e quando os cálculos ocorrem:

Conceito de colunas calculadas

Colunas calculadas são definidas em nível de tabela. O Power BI calcula o valor para cada linha no momento do processamento do modelo e armazena o resultado em memória. Elas são úteis quando você precisa que o valor exista permanentemente em cada registro, como concatenar nomes ou calcular idade a partir da data de nascimento.

Conceito de medidas (measures)

Medidas são cálculos dinâmicos avaliados apenas quando você interage com visuais. Elas não ocupam espaço fixo no modelo e se adaptam ao contexto de filtro (segmentações, linhas e colunas de tabela dinâmica). São ideais para somatórios, médias, percentuais e KPIs.

Onde cada uma é criada e visualizada no Power BI

• Coluna calculada: Guia Modelagem > Nova coluna. Resultado aparece como nova coluna na tabela.
  
  
• Medida: Guia Página Inicial > Nova Medida ou Modelagem > Nova Medida. Fica listada na tabela escolhida, mas sem gerar colunas físicas.
  

Diferenças técnicas entre colunas e medidas

As colunas são calculadas linha a linha e armazenadas no modelo, adequadas para atributos persistentes.

Por outro lado, medidas são cálculos dinâmicos, avaliados no momento da visualização, ideais para agregações e KPIs interativos.

A distinção técnica impacta diretamente em performance, tamanho do arquivo e flexibilidade das análises.

Armazenamento e impacto no modelo

• Colunas: gravadas na memória VertiPaq, aumentando o tamanho do PBIX proporcional ao número de linhas.
  
  
• Medidas: não ocupam espaço de armazenamento fixo; são armazenadas como expressões DAX e calculadas sob demanda.
  

Avaliação linha a linha vs. contexto de filtro

• Coluna: avaliada uma vez por linha no momento do refresh do modelo, independente dos filtros aplicados posteriormente.
  
  
• Medida: calculada no momento em que o usuário visualiza o relatório, respeitando todos os filtros e segmentações ativos.
  

Influência na performance e tamanho do modelo

• Muitas colunas: podem degradar performance de carregamento do modelo e consumo de memória.
  
  
• Medidas em excesso no visual: podem tornar visuais um pouco mais lentos em cenários de alta cardinalidade, mas mantêm modelo enxuto.
  

Quando usar coluna e quando usar medida

A escolha depende do tipo de cálculo e da necessidade de persistência do valor.

Casos típicos de uso para colunas

• Cálculos que precisam existir em cada linha, como classificar categorias por intervalo (ex.: faixa etária).
  
  
• Valores que serão usados em slicers ou agrupamentos de linha.
  
  
• Recursos de RLS que exigem valores fixos por linha.
  

Exemplos de medidas em painéis interativos

• Total de vendas, média de ticket, percentuais de crescimento.
  
  
• KPIs que mudam conforme seleção de período ou região.
  
  
• Saldos acumulados no tempo usando funções de inteligência de tempo.
  

Regras práticas para decidir entre uma e outra

1. Persistência: precisa existir para cada registro? Use coluna.
   
   
2. Flexibilidade: deve reagir a filtros e interações? Use medida.
   
   
3. Performance: evite colunas que aumentem significativamente a memória; prefira medidas quando possível.
   
   

Exemplos práticos de colunas e medidas no Power BI

Abaixo, veremos três aplicações comuns para ilustrar a diferença na prática.

Cálculo de idade do colaborador (coluna)

text

Idade =

DATEDIFF(Dim_Colaboradores[DataNascimento], TODAY(), YEAR)

Este valor é calculado uma vez por colaborador e permanece fixo até o próximo refresh.

Soma de vendas por categoria (medida)

text

Total Vendas = SUM(Fato_Vendas[ValorVenda])

Ao adicioná-la a um visual com Dim_Produto[Categoria], o Power BI soma apenas os registros visíveis para cada categoria.

Comparativo de crescimento entre períodos

text

Crescimento Ano a Ano (%) =

VAR Atual = [Total Vendas]

VAR AnoAnterior = CALCULATE([Total Vendas], SAMEPERIODLASTYEAR(Dim_Tempo[Data]))

RETURN DIVIDE(Atual – AnoAnterior, AnoAnterior)

Esta medida adapta-se dinamicamente se o usuário alterar o período no slicer.

Erros comuns ao confundir colunas e medidas

Conhecer as armadilhas ajuda a evitá-las e a manter relatórios estáveis.

Tentativa de filtrar visuais com colunas incorretas

Criar colunas para cálculos que deveriam ser medidas impede que o visual reaja a segmentações corretamente, pois valores não se ajustam ao contexto.

Problemas de performance com colunas desnecessárias

Adicionar colunas para cada cálculo pode inflar o modelo e deixar carregamento e atualização de dados mais lentos.

Medidas mal formuladas que não respeitam contexto

Usar funções como SUMX para filtrar em vez de CALCULATE pode resultar em cálculos incorretos e degradação de performance.

Boas práticas no uso de colunas e medidas

Adotar convenções e estruturas claras facilita manutenção, interpretação e colaboração.

Nomear corretamente para facilitar a leitura

• Colunas: prefixar com Calc_ quando forem calculadas (ex.: Calc_Idade).
  
  
• Medidas: agrupar por tabela e usar nomes descritivos (ex.: [Vendas] Total Vendas, [KPI] Crescimento (%)).
  

Usar pastas de exibição no painel de campos

Agrupe medidas e colunas em pastas lógicas (ex.: “Dados Básicos”, “Inteligência de Tempo”, “KPIs”), facilitando a navegação no Fields pane.

Centralizar lógica de negócio nas medidas

Evite duplicar fórmulas; crie medidas base reutilizáveis e use-as em outras medidas para cálculos compostos.

Conclusão: usar colunas e medidas com estratégia e clareza

Em resumo, entender a diferença entre colunas e medidas e aplicá-las corretamente é essencial para construir modelos eficientes e relatórios ágeis no Power BI.

Colunas persistentes dão suporte a atributos fixos, enquanto medidas dinâmicas garantem flexibilidade analítica. Seguir as boas práticas apresentadas resulta em modelos enxutos, performance otimizada e dashboards consistentes.

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