Prompts para DAX

Guia de Prompts para DAX com IA

1. Anatomia do prompt eficaz

Um prompt eficaz para DAX tem 6 componentes:

2. Templates prontos

Adapte as partes entre [colchetes] para o contexto.

Medida simples:

"Tenho uma tabela [NOME_TABELA] com as colunas: - [COLUNA1]: [tipo e descrição] - [COLUNA2]: [tipo e descrição] Crie uma medida DAX que [OBJETIVO]. Condições importantes: - [CONDIÇÃO 1] - [CONDIÇÃO 2] Use VAR para variáveis intermediárias e DIVIDE com 0 como valor alternativo para divisões. Comente cada VAR explicando o que ela calcula."

Comparação temporal:

"Tenho [MODELO DO DADOS] com uma tabela Calendario relacionada. Crie 3 medidas DAX para análise temporal: 1. Valor do período atual: [MÉTRICA BASE] 2. Mesmo período [ano/mês] anterior 3. Variação percentual (use símbolo ▲ se positivo, ▼ se negativo) Formato da variação: '▲ 12.5%' ou '▼ 3.2%' Retorne 'N/D' quando não houver período anterior."

Cálculo condicional complexo:

"Situação de negócio: [DESCRIÇÃO DO CENÁRIO] Tabelas envolvidas: - [TABELA A]: [colunas relevantes] - [TABELA B]: [colunas relevantes] Relacionamento: [COMO ESTÃO RELACIONADAS] Lógica de negócio: - Condição 1: [SE ISSO → ENTÃO AQUILO] - Condição 2: [SE AQUILO → ENTÃO ISSO] - Caso padrão: [RETORNO PADRÃO] Crie uma medida usando SWITCH(TRUE(), ...) e explique cada condição. Nível de complexidade esperado: [BÁSICO/INTERMEDIÁRIO/AVANÇADO]"

Debugging de fórmula:

"A seguinte medida DAX está retornando [RESULTADO INCORRETO]: [COLE A FÓRMULA AQUI] O resultado esperado é [RESULTADO ESPERADO]. Contexto de teste: [EXEMPLO ESPECÍFICO COM DADOS] Por favor: 1. Identifique o erro 2. Explique por que está errado 3. Forneça a versão corrigida 4. Explique o que mudou e por quê"

3. Técnicas avançadas de prompting

Chain-of-Thought (passo a passo) — pedir para a IA explicar a lógica antes de escrever código reduz erros de lógica:

"Antes de escrever a fórmula DAX, explique em português (sem código) qual é a lógica de cada etapa do cálculo. Depois, converta essa lógica em DAX usando VAR para cada etapa."

Self-Critique (auto-crítica) — pedir para a IA revisar o próprio resultado:

"Agora revise a fórmula que você criou e identifique: (1) possíveis problemas de performance, (2) casos extremos não tratados (BLANK, divisão por zero, filtros vazios), (3) oportunidades de simplificação. Corrija todos os problemas encontrados."

Analogias para explicação — útil para entender uma função nova:

"Explique o funcionamento da função CALCULATE usando uma analogia do mundo real — algo como receitas de culinária, viagens ou esportes. Depois mostre o exemplo técnico."

Variações progressivas — construir a fórmula incrementalmente:

// Prompt 1 (base): "Crie a versão mais simples possível de [OBJETIVO]" // Prompt 2 (adicionar filtro): "Agora adicione um filtro para considerar apenas [CONDIÇÃO]" // Prompt 3 (adicionar complexidade): "Agora faça a fórmula calcular isso para o período atual vs. período anterior"

4. Prompts por cenário

Performance e otimização:

"Esta fórmula está lenta em um modelo com 50 milhões de linhas: [FÓRMULA]. Reescreva usando técnicas de otimização DAX: evite iteradores desnecessários, substitua FILTER por predicados diretos no CALCULATE, e use variáveis para evitar recálculos. Explique cada otimização."

Múltiplas tabelas e relacionamentos:

"Tenho um modelo estrela com: FactVendas, DimProduto, DimCliente, DimCalendario e DimLoja. Relacionamentos: FactVendas[ProdutoID] → DimProduto[ID], etc. Crie uma medida que calcule o faturamento por categoria de produto para clientes do estado de SP, apenas lojas com mais de 12 meses de operação, nos últimos 6 meses."

Análises estatísticas:

"Preciso de uma medida DAX que calcule o desvio padrão das vendas diárias e identifique dias que estão a mais de 2 desvios padrões da média (outliers). Retorne uma tabela com: Data, Valor, Média, Desvio Padrão e Flag de Outlier."

Formatação dinâmica:

"Crie uma medida que formata automaticamente os valores: se < 1000, mostre como número; se < 1.000.000, mostre como K (ex: 45.2K); se < 1.000.000.000, mostre como M (ex: 1.2M); senão como B. Use FORMAT e divisões condicionais."

// Resultado esperado:
Valor Formatado =
VAR V = SUM(TabVendas[Valor])
RETURN
SWITCH(
    TRUE(),
    V < 1000, FORMAT(V, "0.##"),
    V < 1000000, FORMAT(V / 1000, "0.0") & "K",
    V < 1000000000, FORMAT(V / 1000000, "0.0") & "M",
    FORMAT(V / 1000000000, "0.00") & "B"
)

5. Erros comuns e prompt de diagnóstico

6. Glossário de engenharia de prompts para DAX

7. Checklist do analista DAX com IA

Antes de enviar o prompt:

• Incluí os nomes exatos das tabelas e colunas?
• Descrevi o resultado esperado com um exemplo concreto?
• Especifiquei como lidar com valores nulos/em branco?
• Mencionei em qual contexto a medida será usada (visual, coluna, tabela)?
• Pedi boas práticas (VAR, comentários, DIVIDE com alternativo)?

Depois de receber a fórmula:

• Testei com dados conhecidos (dados de exemplo com resposta esperada)?
• Testei com valores extremos (zero, BLANK, datas inexistentes)?
• Analisei o impacto de performance (quantas linhas a tabela tem)?
• Verifiquei se o resultado muda corretamente com slicers e filtros?
• Documentei a fórmula com comentários para manutenção futura?

Atenção: nunca publique uma fórmula gerada por IA sem testá-la. A IA pode gerar fórmulas sintaticamente corretas mas semanticamente erradas — a fórmula "roda" mas produz um resultado incorreto. Sempre valide com dados conhecidos antes de publicar relatórios em produção.

Nota de curadoria

Conteúdo metodológico autoral (técnicas de prompt engineering, não afirmações sobre produtos ou sobre a linguagem DAX) — sem necessidade de validação externa. Removida do original a seção especulativa "O Futuro: IA + DAX em 2025 e Além" (previsões sobre Copilot, Azure OpenAI etc.) — esse tipo de prognóstico fica desatualizado rápido e não se encaixa no tom de referência seca da Biblioteca; se a equipe quiser uma seção equivalente, vale escrevê-la à parte com data de corte explícita.