10 Mejores Prácticas con Power Query

Al trabajar con transformaciones y limpieza de datos, es fácil caer en trampas que provocan problemas de carga y actualizaciones de datos, o malas prácticas que podrían afectar el rendimiento y la eficiencia de tu modelo de datos. 

Aquí te presentamos consejos prácticos para optimizar tus procesos y garantizar un flujo de trabajo más eficaz con Power Query. 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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Mejores prácticas con Power Query:

1.- Menos pasos es mejor: Al estar transformando y limpiando nuestros datos es probable que agreguemos pasos innecesarios o que el motor agregue pasos automáticamente, hay que estar conscientes de esto e intentar reducir el número de pasos al mínimo para un mejor funcionamiento.

2.- Grupos de Tablas: En Power Query puedes crear carpetas como grupos de tablas para organizar todas las tablas del modelo. Ejemplo grupos de tablas de hechos, grupos de dimensiones, auxiliares, etc.

3.- Nombres concisos a nuestras tablas: Es importante renombrar nuestras tablas para que hagan referencia al contenido de estas, esto nos ayudará a identificarlas mejor y tener una mejor organización en nuestro reporte.

4.- Corregir el tipo de datos: Es necesario estar seguros de que el tipo de datos de nuestras columnas estén bien asignados para asegurar el funcionamiento correcto, verificar que el contenido de las celdas corresponda con el tipo de dato que establecimos.

5.- Cargar solo tablas necesarias: Para mejorar el rendimiento de nuestro reporte y evitar esperar mucho tiempo al cargar nuestros datos podemos deshabilitar la carga de tablas que no necesitamos visualizar en el reporte final.

6.- Gestiona valores nulos o vacíos: Es común encontrar valores vacíos o nulos en nuestras bases de datos, podemos corregir esto eliminando estos campos vacíos, rellenándolos o asignándoles un valor.

7.- Evitar o hacer operaciones lentas al final

Ciertas operaciones requieren de la lectura de la fuente de datos completa para poder devolver resultados y por lo tanto, será lento obtener una vista previa en el editor de Power Query. Por ejemplo, si realiza un orden, es posible que las primeras filas ordenadas estén al final de los datos de origen. Por lo tanto, para devolver cualquier resultado, la operación de ordenar debe leer primero todas las filas.

8.- Documenta tu trabajo

Te recomendamos documentar tus consultas cambiando el nombre que se genera automáticamente a cada paso que realizas o agregando una descripción a tus pasos, consultas o grupos, como mejor te parezca.

9.- Consultas automatizadas y a prueba de errores

Asegurarse de crear una consulta que no tenga problemas durante una actualización futura es una prioridad máxima. Hay varias características en Power Query para que tus consultas sean resistentes a los cambios y puedan actualizarse incluso cuando cambien algunos componentes de tu fuente de datos. Un super tip que recomendamos en datdata es utilizar los conectores de datos de carpeta.

10.- Domina el Manejo de errores: Es necesario comprender como pueden surgir los errores al hacer nuestras transformaciones de datos para poder corregirlos, podemos encontrar dos tipos de errores:

-Errores en el nivel de paso: Un error en el nivel de paso impide que la consulta se cargue y muestra los componentes del error en un panel amarillo.

-Errores en el nivel de celda: Un error en el nivel de celda no impedirá que la consulta se cargue, pero muestra valores de error como Error en la celda. Al seleccionar el espacio en blanco en la celda se muestra el panel de errores debajo de la vista previa de datos.

Prepárate para optimizar tus tareas de limpieza y transformación de datos con Power Query.

Aprende más practicando en nuestra especialización:

datdata.com/powerquery

 

 

 

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