Was ist Power Query?
Power Query ist eine leistungsstarke Datentransformations- und Vorbereitungs-Engine, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus einer Vielzahl von Quellen effizient zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL). Mit einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche und einem robusten Editor vereinfacht Power Query den Prozess der Verbindung zu verschiedenen Datenquellen und der Anwendung von Transformationen. Es richtet sich an Geschäftsbenutzer, Datenanalysten und Fachleute, die viel Zeit mit der Datenvorbereitung für Analysen und Entscheidungsfindungen verbringen.
Was sind die Merkmale von Power Query?
- Benutzerfreundliche Oberfläche: Power Query bietet einen intuitiven Editor, der es Benutzern ermöglicht, nahtlos eine Verbindung zu verschiedenen Datensätzen herzustellen. Die grafische Oberfläche hilft Benutzern, komplexe Transformationen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse durchzuführen.
- Vielfältige Datenquellen: Es unterstützt die Verbindung zu zahlreichen Datenquellen, einschließlich Cloud-Diensten, Datenbanken und flachen Dateien, was es vielseitig für verschiedene Geschäftsbedürfnisse macht.
- Interaktive Transformationen: Benutzer können Hunderte von verschiedenen Arten von Datenübertragungen durch einfache Drag-and-Drop-Methoden anwenden, wodurch die Datenvorbereitung schneller und effizienter wird.
- M-Formelsprache: Für Benutzer, die erweiterte Datenumwandlungen benötigen, bietet Power Query die M-Formelsprache, die Anpassungen und Skripting komplexer Datenmanipulationsaufgaben ermöglicht.
- Integration in Microsoft-Produkte: Power Query ist in mehreren Microsoft-Produkten wie Excel, Power BI und Microsoft Dataverse integriert, was ein nahtloses Erlebnis über verschiedene Plattformen hinweg gewährleistet.
Was sind die Eigenschaften von Power Query?
Power Query zeichnet sich durch verschiedene Eigenschaften aus:
- Wiederholbare Abfrage-Struktur: Benutzer können einen Abfrageprozess definieren, der wiederverwendet werden kann, um Konsistenz und Zuverlässigkeit bei der Datenextraktion und -transformation sicherzustellen.
- Geplante Aktualisierung: Power Query ermöglicht es Benutzern, ihre Abfragen manuell zu aktualisieren oder geplante Aktualisierungsfunktionen, insbesondere in Power BI, zu nutzen, um die Daten automatisch auf dem neuesten Stand zu halten.
- Skalierbar für große Datensätze: Es verarbeitet große Datenmengen effizient, indem Benutzer Datenuntergruppen filtern und transformieren können, wodurch sie verwaltbar und leicht zu handhaben sind.
- Interaktive Erfahrung: Der Power Query-Editor bietet Echtzeitvorschauen von Datenübertragungen, die Benutzern helfen, die Auswirkungen ihrer Änderungen sofort zu verstehen.
Was sind die Anwendungsfälle von Power Query?
Power Query kann in zahlreichen Szenarien in verschiedenen Branchen angewendet werden:
- Business Intelligence: Analysten können Power Query verwenden, um Daten für aufschlussreiche Berichterstattung in Power BI zu bereinigen und vorzubereiten.
- Datenintegration: Power Query kann Daten aus verschiedenen Quellen, wie CRM-Systemen, Datenbanken und Tabellenkalkulationen, zu einem kohärenten Datensatz für Analysen zusammenführen.
- Finanzberichterstattung: Finanzteams können Power Query nutzen, um die Datenextraktion aus verschiedenen Buchhaltungssystemen zu automatisieren und so genaue und zeitgerechte Finanzberichte sicherzustellen.
- Vertriebs- und Marketinganalyse: Teams können Daten aus Marketingplattformen und Verkaufsdatenbanken aggregieren, um Kampagnenleistung und Kundenengagement umfassend zu analysieren.
Wie benutzt man Power Query?
Um Power Query effektiv zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte:
- Power Query öffnen: Greifen Sie über Ihre bevorzugte Microsoft-Anwendung, wie Excel oder Power BI, auf Power Query zu.
- Mit einer Datenquelle verbinden: Verwenden Sie die Funktion "Daten abrufen", um eine Datenquelle auszuwählen (z. B. Datei, Datenbank oder Onlinedienst).
- Daten transformieren: Nutzen Sie den Editor, um verschiedene Transformationen wie Filtern, Aggregieren und Umformen Ihrer Daten anzuwenden.
- Daten laden: Nach Durchführung der erforderlichen Transformationen laden Sie die Daten in Ihre Anwendung, sei es ein Arbeitsblatt, ein Dashboard oder ein Datenmodell.
- Abfragen aktualisieren: Planen Sie Aktualisierungen oder aktualisieren Sie Abfragen manuell nach Bedarf, um die Daten auf dem neuesten Stand zu halten.
