[Dúvida] Transformar colunas de data em chaves pode comprometer cálculos e granularidade?

Olá!

Transformar as colunas de data como "PedidoVendaData" e "VencimentoData" em chaves numéricas (YYYYMMDD) podem melhorar a performance do modelo no Power BI. No entanto, estou preocupado se isso pode comprometer a possibilidade de fazer cálculos entre as datas (ex: diferença entre "PedidoVendaData" e "VencimentoData") e também se vou perder a granularidade para análises por ano, mês e dia. Essa transformação é realmente válida? E como manter a flexibilidade para cálculos e análises temporais? Visto que a funcionalidade de criação automática de tabelas hierárquicas foi desabilitada... Talvez não seja uma boa prática converter as datas em valores numéricos, pois isso pode resultar na perda de informações valiosas relacionadas à granularidade de tempo, como ano, mês, trimestre, dia, entre outros.

Olá Igor, tudo bem?

De fato, ao converter datas em um formato numérico podemos perder a granularidade para análises temporais detalhada. Pois estaríamos tratando a data como um número único, o que dificulta a extração de partes específicas da data para análise.

Uma prática comum para resolver esse problema é criar uma tabela de datas (também chamada de tabela de calendário) que inclui colunas para ano, mês, dia, trimestre, etc. Assim mantemos a granularidade e facilitaríamos cálculos temporais. Com isso podemos criar relações entre as tabelas de dados e a tabela de datas para realizar análises temporais de forma eficiente.

Por exemplo, com uma tabela de datas, você pode facilmente calcular a diferença entre duas datas usando funções DAX como DATEDIFF, sem perder a capacidade de segmentar seus dados por diferentes níveis de tempo.

Espero ter ajudado.

Qualquer dúvida, não hesite em compartilhar no fórum.

Abraços!

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