Por que os números do Power BI não batem com o ERP? Causas e como conciliar
Por que os números do Power BI não batem com o ERP? Na maioria dos casos, os dois estão calculando coisas diferentes com o mesmo nome. Os dados divergentes do ERP vêm de quatro pontos: filtros aplicados de forma distinta, critérios de data diferentes, cadastros inconsistentes entre as tabelas e regras de cálculo que nunca foram definidas por escrito. Um quinto motivo é mais simples: o ERP mostra o dado de agora e o painel mostra o da última atualização. Por isso, antes de procurar um erro no Power BI, vale descobrir qual dos dois números responde à pergunta que a diretoria de fato fez.
Conciliação de dados é o processo de comparar o mesmo indicador em duas fontes, do total até o documento individual, e registrar a causa de cada diferença encontrada. Quando as duas fontes seguem regras distintas de propósito, a conciliação documenta essa diferença em vez de escondê-la.
Os filtros aplicados são realmente os mesmos?
Quase nunca são. Relatórios do ERP costumam trazer filtros embutidos que o usuário nem percebe: excluem notas canceladas, ignoram certos tipos de documento ou consideram só uma empresa e uma filial. O painel, por outro lado, geralmente importa a tabela inteira, e sem o mesmo critério ele soma documentos que o ERP descarta. O caminho inverso também acontece. Filtros de página, segmentações esquecidas e segurança por linha (RLS) fazem cada usuário do Power BI ver uma parte diferente dos dados, e dois gestores abrindo o mesmo painel podem chegar a totais distintos sem que nada esteja errado.
O critério de data é o mesmo nos dois lados?
Um pedido ou uma nota fiscal carrega várias datas: emissão, saída, entrada, competência, vencimento, pagamento. Se o relatório do ERP filtra por uma e o painel por outra, a diferença aparece justamente na virada do mês, quando todo mundo está conferindo o fechamento. Outros pontos passam despercebidos com facilidade. Dependendo do ERP, o horário é gravado em UTC e exibido em horário local no painel (ou o contrário), o que empurra registros próximos da meia-noite para o dia seguinte. Lançamentos retroativos alteram períodos já fechados. E uma atualização incremental que reprocessa só os períodos mais recentes não enxerga essas alterações.
Como saber se é só atraso de atualização?
Compare os dois números no mesmo instante. Se o painel usa importação de dados, ele reflete a última carga agendada, e qualquer documento emitido depois dela só aparece na próxima. Exibir a data e a hora da última atualização no próprio painel evita boa parte das dúvidas, porque o gestor passa a saber o que está olhando antes de abrir um chamado.
Os cadastros estão limpos o suficiente para o cruzamento?
Os cadastros pesam mais na divergência do que costuma parecer. Produto duplicado com códigos diferentes, unidade de medida trocada entre caixa e unidade, fornecedor cadastrado duas vezes e chaves que ignoram a filial fazem o cruzamento entre tabelas dar resultados inesperados. Dois efeitos são clássicos. Linhas de movimento sem correspondência no cadastro aparecem como (Em branco) nos visuais, ou somem de vez quando o Power Query faz uma junção interna. E uma junção com chave repetida do lado do cadastro multiplica as linhas de movimento, então a soma do painel passa a ser maior que a do ERP. Já mostramos como uma chave comum resolve esse problema ao cruzar compras, estoque e financeiro no artigo Power BI com TOTVS Protheus.
As regras de cálculo estão definidas por escrito?
É a causa mais difícil de enxergar, porque os dois números estão corretos dentro da própria regra. Faturamento pode significar valor bruto ou líquido, com ou sem imposto, com ou sem frete, antes ou depois das devoluções e do desconto financeiro. O custo pode ser médio, da última compra ou de reposição. A conversão de moeda pode usar a cotação do dia da emissão ou a do fechamento. No Power BI existe ainda um problema próprio: medidas que não são aditivas, como médias e razões, dão no total da matriz um valor diferente da soma das linhas, e uma média de médias não reproduz a média real.
Quando cada área usa a sua versão da regra, a reunião vira uma discussão de número contra número. O que resolve é definir cada indicador uma única vez, por escrito e validado com as áreas.
Como uma diferença de R$ 90 mil se decompõe na prática?
O cenário a seguir é ilustrativo, não um case real. Imagine uma distribuidora que fecha setembro com R$ 4,82 milhões de faturamento no relatório do ERP e R$ 4,91 milhões no painel do Power BI, uma diferença de R$ 90 mil, ou 1,9%. Premissas: o relatório do ERP exclui notas canceladas e mostra apenas o valor dos produtos, e o painel foi montado sobre a tabela completa de notas. Ao descer do total para o documento, a diferença se decompõe assim:
- Notas canceladas ainda somadas no painel: + R$ 58 mil.
- Frete incluído no valor da nota: + R$ 24 mil, porque o painel usa o valor total do documento e o ERP mostra só os produtos.
- Notas emitidas no último dia do mês, com data de saída no mês seguinte: + R$ 14 mil, por diferença de critério de data.
- Linhas sem produto no cadastro carregado: - R$ 6 mil, descartadas por uma junção interna na etapa de transformação.
Os quatro itens somam os R$ 90 mil. O último atua em sentido contrário aos demais, e sem a decomposição o total sugeriria um problema pequeno, quando na verdade havia quatro causas distintas, uma delas escondendo parte das outras.
Qual é o passo a passo para conciliar os dois números?
- Fixe o mesmo recorte nos dois lados: período, empresas e filiais, status dos documentos e moeda, definidos antes de comparar qualquer número.
- Compare do total para o detalhe: total do período, depois por filial, por dia e por documento, até isolar onde a diferença começa.
- Liste os documentos que existem só de um lado: um cruzamento pela chave completa, como número, série e filial, mostra o que o ERP tem e o painel não, e o contrário.
- Classifique cada diferença por causa: filtro, data, cadastro, regra de cálculo ou atualização, com o valor associado a cada uma.
- Registre a regra que vale e automatize a conferência: o critério decidido com a área entra no dicionário de indicadores, e um teste compara o total do painel com o do ERP a cada atualização, com alerta quando a diferença passar de uma tolerância definida.
A decisão sobre qual número vale cabe às áreas que usam o indicador, e o ERP pode ser o lado desalinhado com o que a gestão quer medir. Por isso a conciliação termina numa regra documentada, e o teste automático garante que a divergência não volte sem que ninguém perceba.
Se a sua diretoria já parou uma reunião para discutir qual número está certo, esse é o ponto de partida do diagnóstico gratuito de confiabilidade dos dados da Insight Pro, que faz parte do serviço de Engenharia de Dados: comparamos os principais indicadores do seu painel com o ERP, classificamos cada divergência por causa e devolvemos um plano de correção com prazo e investimento estimado, antes de qualquer contratação.