Skip to content

📈 Métricas Power BI

% Aprovados AIH

Calcula a porcentagem de autorizações apresentadas no sistema AIH que foram aprovadas, considerando que a quantidade rejeitada é subtraída do total apresentado.

% Aprovados AIH =
DIVIDE(
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_AIH]) - SUM(exec[QUANTIDADE REJEITADA_AIH]),
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_AIH]),
    0
)
  • Numerador: Quantidade apresentada menos a quantidade rejeitada (autorizadas aprovadas)
  • Denominador: Quantidade apresentada
  • Retorna 0 em caso de divisão por zero

% Aprovados SIA

Calcula a porcentagem de autorizações aprovadas no sistema SIA em relação à quantidade apresentada.

% Aprovados SIA =
DIVIDE(
    SUM(exec[QUANTIDADE APROVADA_SIA]),
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_SIA]),
    0
)
  • Numerador: Quantidade aprovada
  • Denominador: Quantidade apresentada
  • Retorna 0 em caso de divisão por zero

% Glosa AIH

Calcula a porcentagem de autorizações rejeitadas (glosas) no sistema AIH em relação à quantidade apresentada.

% Glosa AIH =
DIVIDE(
    SUM(exec[QUANTIDADE REJEITADA_AIH]),
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_AIH]),
    0
)
  • Numerador: Quantidade rejeitada
  • Denominador: Quantidade apresentada
  • Retorna 0 em caso de divisão por zero

% Glosa SIA

Calcula a porcentagem de autorizações rejeitadas (glosas) no sistema SIA em relação à quantidade apresentada.

% Glosa SIA =
DIVIDE(
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_SIA]) - SUM(exec[QUANTIDADE APROVADA_SIA]),
    SUM(exec[QUANTIDADE APRESENTADA_SIA]),
    0
)
  • Numerador: Quantidade apresentada menos quantidade aprovada (quantidade rejeitada)
  • Denominador: Quantidade apresentada
  • Retorna 0 em caso de divisão por zero

Observações gerais

  • As medidas usam a função DIVIDE para evitar erros de divisão por zero, retornando 0 nesses casos.
  • Os dados são provenientes da tabela exec com colunas específicas para cada sistema (AIH e SIA).
  • Essas métricas são importantes para análise de eficiência e controle de rejeições nos processos de autorização.

📅 Dimensão Datas – dim_data

Essa medida foi criada para gerar uma tabela de datas com base na menor e maior competência disponível na tabela exec. A fórmula usada foi:

dim_data = CALENDAR(MIN('exec'[COMPETÊNCIA]), MAX('exec'[COMPETÊNCIA]))

O que ela faz?

Cria uma tabela chamada dim_data contendo todas as datas entre o menor e o maior valor encontrado na coluna COMPETÊNCIA. Essa coluna representa os períodos (mensais) das informações analisadas.

Por que isso é importante?

Ter uma tabela de datas completa é essencial para trabalhar com análises temporais no Power BI. Com ela é possível:

  • Relacionar a tabela de datas com dados de produção.
  • Criar gráficos com filtros por ano, mês, trimestre etc.

Próximo passo

Depois de gerar essa tabela, adiciono colunas auxiliares como:

  • Ano (YEAR([Date]))
  • Mês (MONTH([Date]))
  • Nome do Mês (FORMAT([Date], "MMMM"))
  • Trimestre (QUARTER([Date]))
  • Dia da Semana (WEEKDAY([Date]))
  • Mês Abreviado (SWITCH(MONTH(dim_data[Date]),1, "jan", 2, "fev", ...)

🔗 Como usar o JSON do Apps Scripts no Power BI

Publique o script como Web App:

  • Vá em Publicar > Implantar como aplicativo da Web
  • Escolha "Qualquer pessoa" como acesso
  • Copie a URL gerada

No Power BI:

  • Clique em Obter Dados > Web
  • Cole a URL do Web App
  • Selecione o formato JSON
  • Importe e modele os dados

Configuração do Power BI

  • O arquivo está setado para atualizar todos os dias às 6h da manhã
  • Existe o modelo de dados e o arquivo base
  • Está separado o arquivo base (criar métricas) e o relatório (consumir dados)