Datatype no Power Query: O erro que quebra seu Power BI

Se você já trabalhou com Power BI, provavelmente já alterou o tipo de uma coluna no Power Query quase no automático.

Mas aqui está o ponto que muita gente ignora:

A conversão de tipos de dados no Power Query impacta diretamente performance, compressão e comportamento do modelo no Power BI.

E não — isso não é só detalhe técnico.

É o tipo de decisão que separa um modelo simples de um modelo escalável.

O Problema (Simples e comum)

O Power BI tenta adivinhar os tipos automaticamente…

E erra com frequência.

Exemplos clássicos:

O Impacto Real

Quando o tipo está errado:

• Modelo fica maior
• Refresh mais lento
• Performance cai
• DAX pode se comportar diferente

Tudo isso silenciosamente.

O Que Fazer (Na Prática)

1. Ajustar tipo de dado corretamente

No Power Query:

• Clique no ícone da coluna (ABC / 123 / calendário)
• Defina o tipo correto manualmente

2. Use o tipo mais simples possível

Regra de ouro:

• Inteiro → melhor que decimal
• Date → melhor que DateTime
• Boolean → ideal para flags

Menos complexidade = melhor compressão

3. Evite alta cardinalidade

Evite colunas com muitos valores únicos:

• Data + hora completa
• IDs complexos sem necessidade
• Textos livres

Isso impacta diretamente o desempenho.

4. Valide os steps no Power Query

Sempre verifique:

• Step “Changed Type” foi criado
• Está na ordem correta
• Não foi sobrescrito por outro step

Resultado Esperado

Aplicando essas boas práticas:

• Modelo mais leve
• Melhor compressão
• Dashboards mais rápidos
• Escalabilidade real

Conclusão

Datatype conversion no Power Query pode parecer um detalhe técnico — mas na prática, é uma decisão que impacta diretamente a qualidade do seu modelo no Power BI.

Pequenos ajustes aqui resultam em:

• Melhor performance
• Menor consumo de memória
• Modelos mais escaláveis

No final, não se trata apenas de corrigir tipos de dados.

Trata-se de construir um modelo eficiente desde a base.

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