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Power Query es una herramienta ETL creada por Microsoft para la extracción , carga y transformación de datos , y se utiliza para recuperar datos de fuentes, procesarlos y cargarlos en uno o más sistemas de destino. Power Query está disponible en varias variantes dentro de Microsoft Power Platform y se utiliza para inteligencia empresarial en plataformas de autoservicio total o parcial. Se encuentra en software como Excel , Power BI , Analysis Services , Dataverse , [ 1 ] Power Apps , Azure Data Factory , SSIS , Dynamics 365 y en servicios en la nube como Microsoft Dataflows, [ 2 ] incluyendo Power BI Dataflow utilizado con el servicio en línea Power BI o la versión algo más genérica de Microsoft Dataflow utilizada con Power Automate .
ETL está estrechamente relacionado con el modelado de datos , [ 3 ] y para la transformación, Power Query se puede utilizar para desarrollar un modelo de datos lógico en aquellos casos en los que los datos no tienen uno o en los que existe la necesidad de desarrollar aún más el modelo de datos .
Historia
Power Query se anunció por primera vez en 2011 con el nombre en clave "Data Explorer" como parte de Azure SQL Labs. En 2013, para ampliar las capacidades de inteligencia empresarial de autoservicio de Microsoft Excel, el proyecto se rediseñó para empaquetarse como un complemento de Excel y se renombró como "Data Explorer Preview for Excel" [ 4 ] y se puso a disposición para Excel 2010 y Excel 2013. [ 5 ] En julio de 2013, el complemento se eliminó de la vista previa y se renombró como "Power Query". [ 6 ] [ 7 ] Se publicaron actualizaciones mensuales para el complemento hasta 2016, cuando Power Query se incluyó en Excel de forma nativa. En Excel 2016, la función se renombró como "Get & Transform" [ 8 ] durante un breve período, pero desde entonces se ha vuelto a cambiar a Power Query.
En abril de 2017, Power Query se integró en Microsoft Analysis Services . Con el lanzamiento de Common Data Service en marzo de 2018, Power Query se incluyó como su principal herramienta de importación de datos.
Lenguaje de fórmulas M
Power Query se basa en un lenguaje de consulta que entonces era nuevo , llamado M. Se trata de un lenguaje de combinación (de ahí la letra M) diseñado para crear consultas que mezclan datos. Es similar al lenguaje de programación F# , y según Microsoft, es un lenguaje funcional, mayormente puro, de orden superior, de tipado dinámico y parcialmente perezoso. El lenguaje M distingue entre mayúsculas y minúsculas.
Gran parte de la interacción del usuario con Power Query se realiza mediante interfaces gráficas con asistentes , lo que resulta útil para muchas tareas comunes o básicas. También es posible utilizar el modo de edición avanzada, donde el desarrollador puede escribir en el lenguaje de fórmulas M; esto ofrece mayor expresividad, más posibilidades y permite modificar el código generado por los asistentes gráficos.
Sea la expresión
Las consultas de usuario suelen escribirse con una expresión `let` de nivel superior. Esta expresión contiene una lista de referencias con nombre (variables) separadas por comas y una expresión `in` , que es el resultado de su evaluación. La expresión `in` puede hacer referencia a las variables, y estas pueden hacer referencia entre sí. Se permiten referencias hacia atrás y hacia adelante, así como autorreferencias anteponiendo el símbolo ` @` a la variable. Las variables se evalúan recursivamente según sea necesario para evaluar la expresión `in` . Ninguna variable se evalúa más de una vez.
Ejemplos
sea a = "Hola" , b = "Mundo" , resultado = a & " " & b en resultadosea resultado = Fib ( 5 ) , Fib = ( iteración ) => si iteración = 0 o iteración = 1 entonces 1 sino sea a = @Fib ( iteración - 1 ) , b = @Fib ( iteración - 2 ) en a + b en resultadoAserciones y tipos de datos
En Power Query, las variables no tienen un tipo definido. En su lugar, una expresión puede tener una aserción de tipo que generará un error si el valor de la expresión no es compatible con dicha aserción. Las aserciones pueden ir precedidas de `nullable` para incluir el valor nulo entre los valores permitidos.
Comentarios
Power Query admite los comentarios de bloque C ( /* ... */ ) y de línea C ( // ... ).
Consulta directa
En Power BI, el uso de código M es algo limitado en DirectQuery, a diferencia de la importación, que ofrece todas las funcionalidades. Esto se debe a que, al interactuar el usuario con los datos, el código M en DirectQuery debe traducirse de DAX a SQL y, posteriormente, al lenguaje de consulta nativo del origen de datos (si no es SQL).
Plegado de consultas
El plegado de consultas permite transcompilar los pasos de Power Query en una sola consulta en el origen de datos (por ejemplo, en Transact SQL). De esta forma, el plegado de consultas funciona como un proceso ETL tradicional y permite trabajar con los datos antes de cargarlos. El plegado de consultas no siempre está disponible. Se admiten pasos como el filtrado, la selección de columnas y la aritmética SQL simple. No se admiten pasos como la creación de índices ni la adición o fusión de orígenes no plegables con orígenes plegables. Los indicadores de plegado (como plegado, no plegado, posible plegado, opaco, desconocido) pueden indicar hasta qué paso se puede plegar una consulta. Las consultas no plegables deberán ejecutarse en el lado del cliente. El orden de las consultas puede determinar cuántos pasos se pliegan.
Conectores
Un conector en Power Query es una biblioteca que permite que las consultas se conecten a un origen de datos. Los usuarios finales de Power BI pueden escribir conectores personalizados en el lenguaje de Power Query. Si un usuario es el propietario o responsable del mantenimiento de la tecnología del origen de datos, puede solicitar a Microsoft que certifique su conector y lo incluya en futuras versiones de Power BI tras la revisión del código. Los conectores que no estén certificados aún pueden compartirse con otras personas que tengan habilitado el modo de desarrollador en Power BI o con los administradores del dominio de Power BI Online.
Véase también
- Procesamiento analítico en línea (OLAP)
- Expresiones de análisis de datos (DAX), un lenguaje de expresiones complementario utilizado para consultar modelos y calcular medidas avanzadas
- Modelo de datos lógico , en adelante esquema en estrella con tabla de hechos y tablas de dimensiones.
Enlaces externos
- ¿Qué es Power Query? - Microsoft Learn
- Lenguaje de fórmulas de Power Query
Referencias
- ↑ DougKlopfenstein. "Documentación de Power Query - Power Query" . Consultado el 27 de octubre de 2022 .
- ↑ ptyx507x. "¿Qué es Power Query? - Power Query" . Consultado el 27 de octubre de 2022 .
{{cite web}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace ) - ↑ Dearmer, Abe. "Por qué el modelado de datos ETL es fundamental en 2021" . Consultado el 27 de octubre de 2022 .
- ↑ Raviv, Gil (2019). Recopilar, combinar y transformar datos con Power Query en Excel y Power BI . Estados Unidos: publicado con la autorización de Microsoft Corporation por Pearson Education, Inc. ISBN 978-1-5093-0795-1OCLC 1006311144 .
- ↑ Webb, Chris (27 de febrero de 2013). "Vista previa pública de Data Explorer" . Blog de BI de Chris Webb . Recuperado el 27 de enero de 2025 .
- ↑ kexugit (06-07-2013). "'Data Explorer' ahora es Microsoft Power Query para Excel . learn.microsoft.com . Consultado el 15 de mayo de 2024 .
- ↑ Jackson, Joab (8 de julio de 2013). "Microsoft agrega herramientas de inteligencia empresarial a Office 365" . PCWorld . Recuperado el 27 de enero de 2025 .
- ↑ "Integración de la tecnología Power Query en Excel 2016" . Blog de Microsoft 365. 10 de septiembre de 2015. Consultado el 17 de mayo de 2024 .
- Microsoft Office
