Como Criar um Dashboard com SQL e Ferramentas de BI

Dashboards são uma das melhores formas de visualizar dados em tempo real e ajudar na tomada de decisão em empresas. Mas como conectar um banco de dados SQL a uma ferramenta de BI para transformar consultas em gráficos e relatórios dinâmicos?

Se você já precisou criar relatórios manuais, sabe que pode ser demorado e trabalhoso. Com um dashboard conectado ao SQL, tudo fica mais rápido e automatizado!

Neste artigo, eu vou te mostrar:

• Como criar um dashboard usando SQL
• Ferramentas de BI que se integram ao banco de dados
• Dicas para otimizar consultas e melhorar performance

Se você quer levar sua análise de dados para o próximo nível, continue lendo!

1. O Que é um Dashboard e Para Que Serve?

Um dashboard é uma interface visual que exibe métricas e indicadores-chave de um negócio. Ele permite que empresas acompanhem vendas, desempenho de campanhas, estoque, finanças e muito mais.

Exemplos de dashboards comuns:

• Vendas: Total de faturamento por mês, produtos mais vendidos, clientes ativos.
• Financeiro: Receita, despesas e lucro em tempo real.
• Marketing: Taxa de conversão, visitantes do site, ROI de campanhas.

Com SQL, conseguimos gerar esses dados de forma dinâmica e enviá-los para uma ferramenta de BI, como Power BI, Tableau ou Metabase.

2. Como Criar um Dashboard Usando SQL?

Vamos construir um dashboard de vendas que inclui:

• Total de faturamento por mês
• Produtos mais vendidos
• Número de clientes ativos

Passo 1: Criar uma Consulta para o Total de Vendas Mensal

SELECT
  YEAR(DATA_PEDIDO) AS ANO,
  MONTH(DATA_PEDIDO) AS MES,
  SUM(PRECO_TOTAL) AS faturamento
FROM pedido
GROUP BY ANO, MES
ORDER BY ANO DESC, MESDESC;

Resultado:

🔹 Uso no Dashboard: Criar um gráfico de linha mostrando a evolução do faturamento.

Passo 2: Criar uma Consulta para Produtos Mais Vendidos

SELECT PRODUTO, COUNT(*) AS TOTAL_VENDAS
FROM pedido
GROUP BY PRODUTO
ORDER BY TOTAL_VENDA DESC
LIMIT 5;

Resultado:

🔹 Uso no Dashboard: Criar um gráfico de barras mostrando os produtos mais vendidos.

Passo 3: Criar uma Consulta para Clientes Ativos

SELECT COUNT(DISTINCT ID_CLIENTE) AS CLIENTES_ATIVOS
FROM pedido
WHERE DATA_PEDIDO >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH);

📌 Resultado:

🔹 Uso no Dashboard: Exibir como um indicador numérico (KPI).

3. Conectando SQL a uma Ferramenta de BI

Agora que temos nossas consultas SQL prontas, precisamos exibir os dados em um dashboard dinâmico. Algumas ferramentas populares para isso são:

• Power BI (Microsoft) → Interface intuitiva e integração fácil com SQL Server e MySQL.
• Tableau → Uma das melhores ferramentas para visualizações avançadas.
• Metabase → Solução gratuita e open-source para dashboards SQL.

Passo a Passo para Conectar SQL ao Power BI:

1. Abrir o Power BI e selecionar Obter Dados
2. Escolher Banco de Dados SQL Server ou MySQL
3. Inserir credenciais de conexão
4. Escrever ou carregar as consultas SQL
5. Criar os gráficos e indicadores no painel do Power BI
6. Publicar o dashboard e configurar atualizações automáticas

4. Dicas para Otimizar Consultas e Melhorar Performance

Use índices nas colunas filtradas

CREATE INDEX idx_data_pedido ON pedido(DATA_PEDIDO);

Isso melhora a velocidade das consultas ao buscar dados de um período.

Evite SELECT * em relatórios grandes Em vez de:

SELECT * FROM pedido;

Use:

SELECT DATA_PEDIDO, PRODUTO, PRECO_TOTAL FROM pedido;

Agregue dados antes de enviar para o BI Se sua ferramenta de BI estiver lenta, pré-agrupe os dados:

CREATE VIEW venda_mensal AS
SELECT 
  YEAR(DATA_PEDIDO) AS ANO, 
  MONTH(DATA_PEDIDO) AS MES, 
  SUM(PRECO_TOTAL) AS FATURAMENTO
FROM pedido
GROUP BY ANO, MES;

Agora o Power BI pode puxar direto de venda_mensal, sem precisar processar grandes volumes de dados.

Conclusão

Criar dashboards com SQL e ferramentas de BI permite transformar dados brutos em gráficos interativos, ajudando empresas a tomarem decisões mais rápidas e precisas.

• Passo 1: Criamos consultas SQL para faturamento, produtos mais vendidos e clientes ativos.
• Passo 2: Conectamos o banco de dados a uma ferramenta de BI.
• Passo 3: Aplicamos boas práticas para otimizar consultas.

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Agora me conta: Você já usou SQL para criar dashboards? Como foi a experiência?

Tags: Dashboard | Power BI | Tableaut