POWER QUERY EN POWER BI: LA HERRAMIENTA ESENCIAL PARA TRANSFORMAR Y PREPARAR LOS DATOS

Power Query es el motor de preparación y transformación de datos de Power BI. Actúa como la capa ETL, Extract, Transform, Load, que se sitúa entre tus fuentes de datos y el modelo analítico.
Su gran ventaja es que permite conectar, limpiar, combinar y dar forma a los datos de forma visual e intuitiva, sin necesidad de programar en la mayoría de los casos. Todo el proceso se registra como una secuencia de pasos reutilizable que se ejecuta automáticamente cada vez que actualizas el informe.

¿Qué es exactamente Power Query?

Power Query es la tecnología de Microsoft diseñada para:
  • Conectarse a cientos de fuentes de datos, como Excel, CSV, bases de datos SQL, SharePoint, APIs, Azure, carpetas, web, etc..
  • Limpiar y transformar datos, como eliminar errores, duplicados, nulos, cambiar tipos, etc.
  • Combinar tablas.
  • Reestructurar datos.
  • Cargar los datos limpios al modelo de Power BI.
Internamente genera código en el lenguaje M, Power Query Formula Language, un lenguaje funcional. Aunque la interfaz gráfica genera el código automáticamente, puedes editarlo en el Editor Avanzado para casos más complejos.

Cómo acceder al Editor de Power Query

  1. Abrir Power BI Desktop.
  2. En la pestaña Inicio, hacer clic en "Transformar datos".
  3. Se abre el "Editor de Power Query".
En la interfaz se encuentra:
  • Panel de consultas (izquierda): lista de todas las consultas.
  • Vista previa de datos (centro).
  • Pasos aplicados (derecha): historial secuencial de todas las transformaciones.
  • Cinta de opciones con las pestañas Inicio, Transformar, Agregar columna, etc.

Transformaciones más importantes

Operaciones con columnas

  • Eliminar / seleccionar columnas
  • Renombrar columnas
  • Cambiar tipo de datos, muy importante para el rendimiento
  • Dividir columnas, por delimitador o número de caracteres
  • Combinar columnas
  • Reemplazar valores
  • Rellenar hacia abajo/arriba
  • Columnas personalizadas y columnas condicionales

Operaciones con filas

  • Filtrar filas
  • Eliminar duplicados
  • Ordenar
  • Conservar o eliminar primeras/últimas N filas
  • Agrupar por

Combinación de datos

  • Combinar consultas: similar a un JOIN de SQL.
  • Anexar consultas: apilar tablas.

Reestructuración

  • Anular dinamización de columnas: convierte datos anchos en largos, muy útil para análisis.
  • Pivotar columnas.