Power Query to czarny koń analizy danych. Serio. To technologia, której często się nie docenia, a która potrafi zrobić ogromną różnicę w codziennej pracy z danymi. Dlaczego więc tak mało się o niej mówi? Myślę, iż głównie dlatego, iż na pierwszy rzut oka jej… po prostu nie widać.
Kiedy myślimy o analizie danych, do głowy przychodzą nam od razu takie narzędzia jak Excel, bazy danych, Power BI, Tableau, a dla bardziej zaawansowanych — Python. Ale Power Query? zwykle nie pojawia się w tym zestawieniu, mimo iż stoi za większością z tych technologii. To trochę jak silnik w samochodzie — nie widzisz go, ale bez niego nigdzie nie pojedziesz.
Największy problem w pracy z danymi
Zanim opowiem Ci dokładnie, czym jest Power Query i jak działa, warto zatrzymać się na chwilę przy jednym z największych wyzwań w analizie danych — jakości danych.
Ktokolwiek pracował z danymi, ten wie: dane w realnym świecie są po prostu kiepskie. Niespójne, niepełne, pochodzą z różnych źródeł i często nie są przygotowane do tego, żeby od razu tworzyć na ich podstawie raporty. To absolutna codzienność. Dane z ERP, SAP-a, księgowości, CRM-a, a czasem po prostu dziesiątki plików Excelowych krążących po firmie.
I teraz: jak to wszystko połączyć w jeden sensowny zestaw danych, który można potem analizować?
Właśnie tutaj na scenę wchodzi Power Query.
Power Query — ukryty skarb Excela i Power BI
Większość osób kojarzy Power Query wyłącznie z Power BI, ale to narzędzie jest też wbudowane w Excela — i to od lat. Co więcej, jego możliwości są naprawdę ogromne.
Power Query pozwala wczytywać dane z różnych źródeł — plików Excel, CSV, baz danych, API, SharePointa, czy choćby stron internetowych — i przekształcać je tak, żeby były gotowe do analizy.
Na pierwszy rzut oka może się wydawać, iż to coś skomplikowanego, ale paradoks polega na tym, iż Power Query jest bardzo proste w obsłudze, a jednocześnie potężne w działaniu.
Cała magia polega na tzw. transformacjach danych, które wykonujesz krok po kroku, często po prostu klikając odpowiednie opcje. Każdy z tych kroków zapisuje się w tle, dzięki czemu możesz wracać, poprawiać, automatyzować i ponownie używać całych procesów.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
Brudne dane? Power Query to Twój czyściciel
Wyobraź sobie, iż co miesiąc dostajesz z działu księgowości nowy plik Excel z raportem sprzedaży. Niby podobny do poprzedniego, ale jednak zawsze trochę inny — inna liczba kolumn, inne nagłówki, trochę inaczej sformatowane dane. Znasz to, prawda?
Normalnie każdorazowo musiałbyś poświęcać sporo czasu, żeby to wszystko posprzątać i przygotować do analizy. W Power Query robisz to raz.
Tworzysz proces czyszczenia i przekształcania danych (na przykład: usuń kolumnę X, zamień wartości w kolumnie Y, połącz z innym plikiem), a potem jednym kliknięciem możesz go uruchamiać przy każdym nowym zestawie danych. Power Query wykonuje dokładnie te same kroki — automatycznie, niezależnie od tego, czy danych jest tysiąc, czy milion.
To oznacza ogromną oszczędność czasu i mniej frustracji w codziennej pracy.
Z Excela do modelu danych
Wiele osób nie zdaje sobie sprawy, iż Excel w połączeniu z Power Query może działać niemal jak mini Power BI.
Zamiast manualnie kopiować dane między arkuszami czy łączyć tabele formułami, możesz po prostu zbudować spójny model danych — taki, który później zasili Twoje tabele przestawne czy raporty.
I co ciekawe, Power Query nie ma tutaj ograniczenia do jednego miliona wierszy (czyli limitu standardowej tabeli Excela). Dane możesz ładować do tzw. Data Modelu, a nie bezpośrednio do arkusza, co pozwala pracować na znacznie większych zbiorach.
To szczególnie ważne, gdy Twoje dane pochodzą z wielu źródeł i wymagają połączenia w jedną logiczną całość.
Power BI i Power Query — nierozłączny duet
Kiedy mówimy o Power BI, większość osób myśli o wizualizacjach, dashboardach i raportach. Tymczasem sedno Power BI tkwi właśnie w tym, co dzieje się wcześniej — czyli w przygotowaniu danych.
Power Query w Power BI to fundament. To tam tworzysz model danych, definiujesz relacje, oczyszczasz i łączysz tabele. Dopiero na tym etapie możesz przejść do tworzenia wizualizacji, które mają sens.
Bez dobrze przygotowanych danych choćby najładniejszy dashboard niczego nie uratuje — a Power Query jest tym etapem, który o to dba.
„Klikanie” kontra automatyzacja
To, co lubię w Power Query najbardziej, to to, iż większość rzeczy można po prostu „wyklikać”.
Nie potrzebujesz zaawansowanego kodowania, żeby stworzyć złożony proces transformacji danych. Wszystkie operacje zapisują się w tle w języku M, czyli wewnętrznym języku Power Query.
Dzięki temu możesz — jeżeli chcesz — wejść głębiej i modyfikować swoje kroki bezpośrednio w kodzie.
I tu pojawia się kolejna interesująca rzecz: Power Query świetnie współpracuje ze sztuczną inteligencją.
Ponieważ jego operacje są zapisywane w formie tekstu, można generować lub optymalizować transformacje z pomocą AI, ale oczywiście zawsze warto to potem zweryfikować manualnie.
Po co analitykowi Power Query?
Jeśli pracujesz z danymi — niezależnie od tego, czy jesteś na początku drogi, czy masz już doświadczenie — znajomość Power Query to jedna z najbardziej praktycznych umiejętności, jakie możesz mieć.
Pozwala Ci:
- automatyzować rutynowe zadania,
- łączyć dane z wielu źródeł,
- tworzyć czyste i gotowe do analizy modele danych,
- pracować szybciej i efektywniej,
- skupić się na analizie, a nie na porządkowaniu plików.
I co najważniejsze — raz stworzony proces działa zawsze tak samo. Niezależnie od tego, jak duży będzie Twój zestaw danych, Power Query zadba o jego przygotowanie, filtrację i spójność.
Gdzie się tego nauczyć?
Power Query to narzędzie, którego naprawdę warto się nauczyć.
Dlatego na KajoData udostępniliśmy kurs Power Query, stworzony przez jedną z najlepszych specjalistek w Polsce — Katarzynę Pensik, znaną w sieci jako Ninja Data.
Kasia ma niesamowity talent do tłumaczenia rzeczy trudnych w sposób prosty i praktyczny. Kurs prowadzi Cię od podstaw, aż po bardziej zaawansowane zastosowania, z naciskiem na realne przykłady z pracy analityka.
Ten kurs znajdziesz zarówno osobno, jak i w ramach KajoDataSpace — czyli subskrypcji, która daje Ci dostęp do wszystkich kursów, społeczności i webinarów.
Jeśli chcesz zbudować solidne fundamenty w analizie danych, to jest świetny punkt startowy.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
Dzięki! To nie koniec...
...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂
Podsumowanie
Power Query to technologia, która może kompletnie zmienić sposób, w jaki pracujesz z danymi.
Jest szybkie, elastyczne, proste w nauce i dostępne zarówno w Excelu, jak i Power BI.
Dzięki niemu możesz zautomatyzować procesy, które wcześniej zajmowały godziny, i skupić się na tym, co naprawdę istotne — analizie, wnioskach i decyzjach.
Dlatego jeżeli jeszcze nie miałeś okazji dobrze poznać Power Query — gorąco zachęcam, żebyś to zmienił.
Często niedoceniane narzędzie może okazać się brakującym elementem, który sprawi, iż Twój analityczny silnik zacznie działać naprawdę płynnie.
Jeśli uznasz ten artykuł za pomocny — podziel się nim w swoich mediach społecznościowych. Może ktoś z Twojego otoczenia właśnie dzięki temu odkryje Power Query i przyspieszy swoją pracę z danymi.
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
