Cognity: szkolenie z języka M w Power BI – przygotowanie i transformacja danych

Wprowadzenie do języka M i jego roli w Power BI

Język M, znany również jako Power Query Formula Language, to deklaratywny język zapytań używany w Power BI do pobierania, przygotowywania i transformowania danych. Jest on sercem Power Query – komponentu odpowiedzialnego za procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL) w Power BI. Choć często ukryty za interfejsem graficznym Power Query, język M odgrywa kluczową rolę w automatyzacji i precyzyjnym definiowaniu operacji na danych.

Podstawową cechą języka M jest jego zdolność do przekształcania danych z różnych źródeł w spójne i gotowe do analizy zestawy. Umożliwia on użytkownikom m.in. filtrowanie, sortowanie, łączenie zbiorów danych oraz wykonywanie operacji na kolumnach i wierszach – wszystko to w sposób powtarzalny i możliwy do dalszej edycji.

W odróżnieniu od języka DAX, który służy do modelowania danych i obliczeń w warstwie analitycznej Power BI, język M działa na wcześniejszym etapie przetwarzania. M koncentruje się na przygotowaniu surowych danych: ich kształtowaniu, oczyszczaniu oraz dopasowaniu do struktury modelu danych. Dzięki temu Power BI może efektywnie przetwarzać informacje już na etapie ich ładowania, co znacząco wpływa na wydajność całego raportu.

Język M wyróżnia się również funkcjonalnym podejściem do programowania, co oznacza, że operacje wykonywane są poprzez definiowanie sekwencji kroków przekształcających dane. Każdy krok tworzy nowy zestaw danych jako wynik poprzedniego, co pozwala na dużą elastyczność i przejrzystość procesu transformacji.

Znajomość języka M pozwala użytkownikom Power BI na znacznie większą kontrolę nad procesem przygotowania danych. Umożliwia budowanie bardziej zaawansowanych zapytań, optymalizację działań oraz automatyzację wielu zadań, które trudno byłoby zrealizować wyłącznie przy użyciu interfejsu graficznego.

Podstawy działania Power Query i proces ETL

Power Query to narzędzie dostępne w Power BI, które służy do pobierania, przekształcania i ładowania danych – czyli realizacji procesu ETL (Extract, Transform, Load). Dzięki niemu użytkownicy mogą w intuicyjny sposób przygotować dane do dalszej analizy, korzystając z graficznego interfejsu oraz języka M, który działa w tle każdej operacji. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Proces ETL w kontekście Power Query wygląda następująco:

• Extract (Pobieranie danych) – użytkownik może łączyć się z różnorodnymi źródłami danych, takimi jak pliki Excel, bazy danych, usługi online czy pliki tekstowe. Power Query umożliwia pobranie tych danych oraz wstępną ich wizualizację.
• Transform (Przekształcanie danych) – to kluczowy etap, w którym dane są oczyszczane, modyfikowane i przygotowywane do dalszej analizy. Operacje te obejmują m.in. filtrowanie, zmianę typów danych, scalanie lub rozdzielanie kolumn, sortowanie czy usuwanie duplikatów.
• Load (Ładowanie danych) – po zakończeniu transformacji, dane mogą zostać załadowane do modelu danych Power BI, gdzie można je wykorzystywać do tworzenia wizualizacji i analiz.

Power Query działa w oparciu o kroki, które są rejestrowane w kolejności ich wykonywania. Każda zmiana w danych dodaje nowy krok, który można w każdej chwili edytować, usunąć lub zmienić kolejność jego wykonania. Taki system działania zwiększa przejrzystość procesu przygotowania danych i ułatwia wprowadzanie modyfikacji.

Co ważne, Power Query nie zmienia danych w źródle – wszystkie przekształcenia są wykonywane w pamięci, co zapewnia bezpieczeństwo oryginalnego zbioru danych. Użytkownik może również ponownie załadować dane i odświeżyć cały zestaw transformacji bez konieczności ich ponownego tworzenia.

Łączenie danych z różnych źródeł

Jednym z kluczowych atutów Power BI, a co za tym idzie – języka M wykorzystywanego w Power Query – jest możliwość integracji danych pochodzących z wielu, często heterogenicznych źródeł. Elastyczność ta pozwala analitykom na budowanie kompleksowych modeli danych, które łączą informacje z różnych systemów i formatów w spójną całość.

Power Query obsługuje szeroką gamę źródeł danych – od lokalnych plików (jak Excel czy CSV), przez bazy danych (np. SQL Server, MySQL, PostgreSQL), aż po źródła online, takie jak usługi webowe czy API. Różnorodność ta daje ogromne możliwości, ale również wymaga zrozumienia podstawowych różnic między poszczególnymi typami źródeł, zwłaszcza w kontekście dostępu, struktury danych i sposobu ich odświeżania.

Podczas łączenia danych kluczowe znaczenie ma sposób ich importu: dane mogą być ładowane bezpośrednio do modelu lub pobierane na żądanie w trybie DirectQuery. Wybór odpowiedniego podejścia zależy od charakterystyki źródła oraz potrzeb użytkownika końcowego – np. częstotliwości aktualizacji danych czy wymaganej wydajności raportów.

Warto również zwrócić uwagę na proces łączenia danych (ang. data merging) oraz ich dołączania (ang. data appending). Pierwszy z nich dotyczy sytuacji, gdy chcemy zestawić dane z różnych tabel na podstawie wspólnych pól, natomiast drugi – gdy łączymy dane o takiej samej strukturze z różnych plików lub źródeł, aby uzyskać jednolitą listę rekordów.

Efektywne łączenie danych z wielu źródeł wymaga zatem nie tylko znajomości technicznych aspektów poszczególnych konektorów, ale także zrozumienia logiki biznesowej stojącej za integracją tych informacji. To fundament do dalszych kroków w procesie transformacji i przygotowania danych w Power BI. Jeśli chcesz pogłębić tę wiedzę w praktyce, zachęcamy do udziału w Kursie Język DAX i język M - wykorzystanie funkcji języka DAX i analiza danych przy użyciu języka M.

Czyszczenie i transformacja danych

Jednym z kluczowych etapów pracy z danymi w Power BI jest ich odpowiednie przygotowanie, czyli czyszczenie i transformacja. To właśnie na tym etapie użytkownicy mają możliwość przekształcania surowych danych w spójną i gotową do analizy formę. Język M oraz narzędzia Power Query umożliwiają przeprowadzenie wielu niezbędnych operacji, które pozwalają usunąć błędy, ujednolicić formaty czy uporządkować strukturę danych.

Czyszczenie danych polega na identyfikacji i eliminacji nieprawidłowości, które mogą zakłócić analizę – takich jak puste pola, duplikaty, nieczytelne znaki czy niezgodności typów danych. Na tym etapie często przeprowadza się operacje takie jak usuwanie niepotrzebnych wierszy i kolumn, filtrowanie wartości czy zastępowanie błędnych wpisów.

Transformacja danych natomiast koncentruje się na ich przekształceniu w strukturę bardziej przydatną analitycznie. Może to obejmować łączenie kolumn, dzielenie wartości, przestawianie struktury tabel (pivot i unpivot), grupowanie danych lub ich agregację. Transformacja pozwala nie tylko lepiej zrozumieć dane, ale również sprawia, że stają się one bardziej elastyczne i gotowe do modelowania.

Proces czyszczenia i transformacji danych w Power BI jest interaktywny i wizualny, co znacząco ułatwia pracę użytkownikom na różnych poziomach zaawansowania. Dzięki wykorzystaniu języka M wszystkie operacje są rejestrowane w postaci kroków w edytorze zapytań, co pozwala na łatwe śledzenie i modyfikowanie przebiegu przekształceń. W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Dobrze przeprowadzony etap czyszczenia i transformacji to fundament skutecznej analizy – od jego jakości zależy rzetelność uzyskanych wniosków i efektywność całego rozwiązania raportowego.

Zmiany typów danych oraz operacje na kolumnach i tabelach

W pracy z danymi w Power BI kluczową rolę odgrywają właściwe typy danych oraz operacje na strukturach takich jak kolumny i tabele. Język M, używany w Power Query, oferuje szeroki wachlarz możliwości w zakresie definiowania i przekształcania danych, co pozwala na ich dokładne przygotowanie do dalszej analizy.

Zmiana typu danych to jeden z pierwszych kroków, który wpływa na poprawność i użyteczność danych. Przykładowo, liczby traktowane jako tekst mogą uniemożliwiać wykonanie obliczeń, a błędnie zinterpretowane daty mogą prowadzić do nieprawidłowych analiz czasowych. Dlatego tak ważne jest, aby każda kolumna miała odpowiedni typ danych – czy to liczbowy, tekstowy, logiczny, czy daty i czasu.

Oprócz zmiany typów, Power Query umożliwia przeprowadzanie różnorodnych operacji na kolumnach. Użytkownik może dodawać nowe kolumny na podstawie istniejących, usuwać zbędne, duplikować, zmieniać ich kolejność, a także dzielić lub scalać dane. Podobnie na poziomie tabel operacje mogą obejmować filtrowanie, sortowanie, usuwanie duplikatów czy scalanie kilku tabel w jedną, co bywa niezbędne przy pracy z danymi pochodzącymi z różnych źródeł.

Wszystkie te czynności można wykonywać zarówno za pomocą interfejsu graficznego Power Query, jak i bezpośrednio poprzez edycję kodu M. Pozwala to na dużą elastyczność oraz precyzyjne dostosowanie przekształceń do specyficznych potrzeb analitycznych.

Poprawne zarządzanie typami danych i operacjami na kolumnach i tabelach to fundament efektywnego przygotowania danych, który znacząco wpływa na jakość raportów i analiz tworzonych w Power BI. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w tym obszarze, sprawdź nasze szkolenie Kurs DAX – modelowanie danych i budowanie miar w Power BI.

Tworzenie zapytań, własnych kroków i funkcji

Język M stanowi fundament działania Power Query w Power BI, a jego możliwości stają się szczególnie widoczne podczas tworzenia własnych zapytań, definiowania kroków oraz pisania funkcji. Ta sekcja przybliża podstawowe różnice między tymi elementami oraz ich zastosowanie podczas przygotowywania danych do dalszej analizy.

Zapytania w Power BI to zorganizowane ciągi operacji, które pobierają, przekształcają i udostępniają dane. Każde zapytanie składa się z kroków, które są zapisywane w języku M i wykonywane w określonej kolejności. Zapytania mogą służyć zarówno do prostych operacji na pojedynczych źródłach danych, jak i do zaawansowanych scenariuszy łączących wiele źródeł i transformacji.

Własne kroki pozwalają użytkownikowi na większą kontrolę nad przebiegiem transformacji danych. Choć Power BI automatycznie generuje kroki podczas pracy w Power Query, użytkownik może je edytować lub dodawać ręcznie, co umożliwia niestandardowe przekształcenia, które nie są dostępne w interfejsie graficznym.

Funkcje w języku M umożliwiają ponowne wykorzystanie logiki w wielu zapytaniach lub krokach. Dzięki nim można tworzyć uogólnione operacje, które przyjmują parametry i zwracają przetworzone dane. To potężne narzędzie przy pracy z powtarzalnymi operacjami, wymagającymi elastyczności i automatyzacji.

Rozumienie różnicy między zapytaniem, krokiem a funkcją pozwala użytkownikom Power BI efektywnie zarządzać procesem transformacji danych i dostosowywać go do specyficznych potrzeb biznesowych. Każdy z tych elementów pełni inną rolę, a ich umiejętne wykorzystanie znacząco zwiększa możliwości analityczne platformy.

Automatyzacja przygotowania danych w Power BI

Jedną z kluczowych zalet korzystania z języka M i Power Query w Power BI jest możliwość automatyzacji procesów przygotowania danych. Dzięki temu możemy zaoszczędzić czas, wyeliminować błędy wynikające z ręcznego przetwarzania oraz zapewnić spójność danych w raportach i analizach.

Automatyzacja polega na stworzeniu raz działającego procesu przekształcania danych, który może być wielokrotnie uruchamiany przy każdej aktualizacji źródła. Power BI automatycznie odtwarza kolejne kroki transformacji zapisane w języku M, co oznacza, że użytkownik nie musi powtarzać ręcznie tych samych operacji.

Typowe zastosowania automatyzacji obejmują między innymi:

• przygotowanie danych z plików cyklicznie aktualizowanych (np. eksportów CSV lub Excel),
• łączenie i konsolidację danych z wielu źródeł w spójną strukturę raportową,
• standaryzację i czyszczenie danych zgodnie z ustalonymi regułami,
• parametryzację zapytań umożliwiającą dynamiczne filtrowanie i wybieranie źródeł danych,
• tworzenie funkcji ponownie wykorzystywanych w wielu raportach lub transformacjach.

Warto zaznaczyć, że automatyzacja w Power BI nie wymaga zaawansowanego programowania – większość operacji można wykonać za pomocą interfejsu Power Query, który automatycznie generuje kod M w tle. Jednak znajomość języka M pozwala na jeszcze większą elastyczność i kontrolę nad procesami przekształcania danych, co czyni go cennym narzędziem analityka danych.

Dlaczego szkolenie od Cognity jest przydatne dla analityków danych

W środowisku intensywnie wykorzystującym dane, umiejętność sprawnego przygotowania i transformacji informacji staje się kluczowa dla każdego analityka danych. Język M, wykorzystywany w Power BI w ramach Power Query, odgrywa w tym procesie istotną rolę. Szkolenie oferowane przez Cognity pozwala uczestnikom zdobyć praktyczne umiejętności, które przekładają się na efektywniejszą pracę z danymi, niezależnie od ich źródła czy struktury.

Dlaczego więc warto skorzystać z oferty Cognity?

• Praktyczne podejście do nauki: szkolenie koncentruje się na realnych scenariuszach biznesowych i codziennych zadaniach analityków, co sprawia, że zdobyta wiedza jest natychmiast użyteczna.
• Zrozumienie działania języka M: uczestnicy poznają logikę działania języka zapytań M, co pozwala im lepiej kontrolować i dostosowywać procesy przekształcania danych w Power BI.
• Lepsza automatyzacja i optymalizacja pracy: dzięki umiejętnościom zdobytym podczas szkolenia analitycy mogą znacznie skrócić czas przygotowania danych oraz ograniczyć konieczność ręcznych interwencji.
• Wsparcie doświadczonych trenerów: szkolenie prowadzone jest przez ekspertów, którzy nie tylko przekazują wiedzę, ale również dzielą się najlepszymi praktykami z własnej pracy projektowej.

W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Dzięki odpowiedniemu przygotowaniu, jakie zapewnia Cognity, analitycy danych zyskują pewność siebie w pracy z bardziej zaawansowanymi funkcjonalnościami Power BI, potrafią efektywnie przetwarzać dane i tworzyć bardziej elastyczne raporty. To inwestycja, która nie tylko rozwija kompetencje zawodowe, ale również realnie wpływa na jakość i szybkość analizy danych w organizacji.

Cognity: szkolenie z DAX w Power BI – modelowanie i analiza danych 22 listopada 2025

Które szkolenie wybrać? 18 listopada 2025