## ¿Por qué Power Query es tu mejor aliado?
Si pasas más de 30 minutos a la semana limpiando datos en Excel antes de actualizar tus reportes, tienes un problema que Power Query puede resolver definitivamente.
## Las transformaciones más útiles
### Limpiar encabezados
Usar la primera fila como encabezados, eliminar espacios extra, normalizar mayúsculas/minúsculas.
### Despivotar columnas
Convertir tablas cruzadas en formato tabular es fundamental para análisis correctos en Power BI.
### Combinar tablas
Unir datos de múltiples archivos de Excel o carpetas completas automáticamente.
### Manejo de errores
Reemplazar valores nulos, errores y outliers con valores predeterminados o calculados.
## Funciones M más poderosas
«`m
// Filtrar filas con condición múltiple
= Table.SelectRows(Origen, each [Ventas] > 0 and [Estado] = «Activo»)
// Crear columna calculada
= Table.AddColumn(Origen, «Margen», each [Precio] – [Costo])
// Combinar columnas
= Table.CombineColumns(Origen, {«Nombre», «Apellido»},
Combiner.CombineTextByDelimiter(» «), «Nombre Completo»)
«`
## Mejores prácticas
1. **Nombra tus pasos**: En lugar de «Columna eliminada» usa «Eliminar columna ID temporal»
2. **Parametriza las rutas**: Usa parámetros para las rutas de archivos, no rutas hardcodeadas
3. **Deshabilita la carga** de consultas intermedias para mejorar el rendimiento
4. **Documenta con comentarios**: Especialmente en funciones M complejas
## Conclusión
El tiempo invertido en construir un buen pipeline de Power Query se recupera en la primera semana. La automatización de datos es la base de cualquier solución de BI sostenible.
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