Power Query jeszcze szybszy – najnowsze funkcje w Excelu i Power BI

Wprowadzenie do Power Query i jego roli w transformacji danych

Power Query to jedno z kluczowych narzędzi dostępnych w Microsoft Excel oraz Power BI, które umożliwia użytkownikom efektywne pobieranie, przekształcanie i przygotowywanie danych do analizy. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika i możliwościom automatyzacji procesów, Power Query stał się nieodzownym elementem pracy analityków danych, specjalistów BI i zaawansowanych użytkowników Excela.

Jego główną funkcją jest uproszczenie procesu importowania danych z różnych źródeł – takich jak pliki Excel, bazy danych, usługi internetowe czy platformy chmurowe – oraz umożliwienie ich oczyszczenia i ustrukturyzowania w sposób zautomatyzowany. Co ważne, wszystkie kroki transformacji są zapisywane w sposób dynamiczny, co pozwala na ich ponowne wykorzystanie bez konieczności ręcznego powtarzania operacji.

Power Query wyróżnia się tym, że pracuje na etapie ETL (Extract, Transform, Load), czyli procesu pobierania, przekształcania i ładowania danych. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na analizie, zamiast na czasochłonnym porządkowaniu surowych danych. Narzędzie to nie tylko przyspiesza pracę, ale również minimalizuje ryzyko błędów wynikających z ręcznych operacji.

W środowisku biznesowym i analitycznym Power Query pełni rolę pomostu między złożonymi danymi źródłowymi a raportami i modelami analitycznymi. Jego elastyczność pozwala dostosować się do różnorodnych scenariuszy pracy z danymi – od jednorazowych analiz po rozbudowane procesy raportowania cyklicznego.

Przegląd najnowszych funkcji Power Query w Excelu i Power BI

W ostatnich aktualizacjach Power Query zarówno w Excelu, jak i Power BI, pojawiło się wiele usprawnień, które znacząco wpływają na komfort i efektywność pracy z danymi. Nowe funkcje obejmują zarówno ulepszenia interfejsu użytkownika, jak i rozszerzenie możliwości transformacji danych oraz integracji z innymi źródłami i usługami. Ten wpis powstał w odpowiedzi na zagadnienia, które regularnie pojawiają się na szkoleniach prowadzonych przez Cognity.

• Przyspieszona wydajność ładowania danych: Nowe mechanizmy buforowania i optymalizacji zapytań umożliwiają szybsze ładowanie dużych zbiorów danych, co jest szczególnie zauważalne przy pracy z dużymi arkuszami Excela lub złożonymi modelami Power BI.
• Obsługa dynamicznych parametrów: Użytkownicy mogą teraz łatwiej tworzyć zapytania z parametrami zależnymi od innych danych w modelu, co daje większą elastyczność w analizie i automatyzacji procesów.
• Nowe źródła danych i konektory: Rozszerzono listę dostępnych konektorów, m.in. o dodatkowe źródła z chmury oraz bazy danych, co ułatwia integrację danych z różnych systemów bez potrzeby dodatkowego kodowania.
• Lepsza integracja z funkcjami języka M: Wprowadzono ułatwienia w edycji i podpowiadaniu składni języka M, co pozwala szybciej tworzyć i debugować złożone transformacje bez konieczności korzystania z zewnętrznych narzędzi.
• Udoskonalony interfejs edytora Power Query: Zmieniony układ i bardziej intuicyjne funkcje filtrowania oraz sortowania umożliwiają sprawniejsze operowanie na danych, szczególnie w przypadku dużych zestawów informacji.

Wszystkie te zmiany mają na celu usprawnienie pracy analityków i użytkowników biznesowych, eliminując konieczność wykonywania powtarzalnych czynności oraz umożliwiając szybsze uzyskanie wartościowych wniosków z danych.

Przykłady zastosowań nowych funkcji w praktyce

Nowe funkcje Power Query w Excelu i Power BI otwierają szereg możliwości, które przekładają się na bardziej elastyczne i szybsze przekształcanie danych. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy, w których te usprawnienia już teraz znajdują konkretne zastosowanie:

• Dynamiczne parametry zapytań bezpośrednio w Power BI – ułatwiają tworzenie interaktywnych raportów, w których użytkownik może samodzielnie wybierać zakres danych, np. poprzez rozwijalną listę lub pole wyboru. Dzięki temu raporty stają się bardziej elastyczne bez konieczności edycji kodu M.
• Obsługa kroków wstecznych (step folding) dla złożonych transformacji – nowa optymalizacja składni M pozwala na przekazywanie większej liczby operacji do źródła danych (np. SQL Server), co znacząco skraca czas ładowania danych. Przykładem może być filtrowanie danych po dacie bez konieczności pobierania całej tabeli.
• Nowe funkcje transformacji tekstu i kolumn – ułatwiają czyszczenie danych, np. dzięki prostszemu dzieleniu kolumn po wielu separatorach lub zautomatyzowanemu rozpoznawaniu i usuwaniu niechcianych znaków specjalnych. Przykład:

Text.SplitAny([Email]; ",;| ")

Powyższy kod rozdziela adresy e-mail niezależnie od użytego separatora, co znacznie przyspiesza przygotowanie danych kontaktowych.

• Nowe funkcje tabelaryczne – umożliwiają lepsze grupowanie i porządkowanie danych, np. poprzez sortowanie zagnieżdżonych tabel lub agregację na poziomie wielu warunków jednocześnie. To ułatwia tworzenie raportów miesięcznych lub porównań międzyokresowych.
• Usprawnione połączenia danych z folderów i źródeł sieciowych – dzięki inteligentnemu wykrywaniu struktury plików (nawet przy niejednolitych nagłówkach), użytkownicy mogą znacznie szybciej integrować dane z wielu plików Excela czy CSV bez ręcznego dopasowywania schematu.

Dzięki tym innowacjom Power Query staje się jeszcze bardziej wszechstronnym narzędziem dla analityków i użytkowników biznesowych, którzy potrzebują szybko przekształcać dane w wartościowe informacje. Jeśli chcesz nauczyć się praktycznego wykorzystania tych funkcji w codziennej pracy, sprawdź nasz Kurs Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

Porównanie wydajności z wcześniejszymi wersjami Power Query

Wraz z wprowadzeniem najnowszych aktualizacji Power Query zarówno w Excelu, jak i Power BI, zauważalna jest wyraźna poprawa wydajności w kontekście przetwarzania danych, czasu ładowania oraz płynności pracy z dużymi zbiorami. Zmiany te przekładają się na bardziej responsywne środowisko pracy, szczególnie w przypadku skomplikowanych transformacji i łączenia wielu źródeł danych.

W codziennej pracy różnice te są szczególnie widoczne przy integracji z dużymi bazami danych SQL, folderami zawierającymi setki plików czy analizie danych w czasie rzeczywistym. Przykładowo, łączenie danych z pięciu plików CSV o łącznym rozmiarze 500 MB w nowej wersji Power Query może być nawet dwukrotnie szybsze niż wcześniej.

Dodatkowo, użytkownicy zauważają, że nowe możliwości buforowania i zastosowanie technologii query folding w większym zakresie pozwalają na przeniesienie ciężaru obliczeń na źródło danych. Dla przykładu:

let
    Source = Sql.Database("serwer", "baza"),
    Filtered = Table.SelectRows(Source, each [Status] = "Aktywny")
in
    Filtered

W powyższym kodzie filtracja zostanie wykonana bezpośrednio w zapytaniu SQL, co znacząco redukuje ilość przetwarzanych danych po stronie klienta.

Podsumowując, nowe funkcje Power Query nie tylko zwiększają elastyczność, ale również realnie poprawiają efektywność pracy – zarówno dla analityków danych, jak i użytkowników biznesowych pracujących w Excelu oraz Power BI. Na warsztatach Cognity wiele osób dopiero pierwszy raz zauważa, jak bardzo to zagadnienie wpływa na ich efektywność.

Integracja nowych funkcji z innymi narzędziami Microsoft

Power Query od dawna stanowi kluczowy komponent ekosystemu Microsoft, umożliwiając użytkownikom sprawną transformację danych w Excelu i Power BI. Najnowsze funkcje Power Query jeszcze bardziej wzmacniają tę integrację, oferując lepszą spójność i automatyzację w pracy z innymi narzędziami Microsoft, takimi jak Microsoft Teams, SharePoint, OneDrive czy Microsoft Dataverse. Dla osób, które chcą w pełni wykorzystać potencjał nowych możliwości i pogłębić znajomość języka M, polecamy Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Poniżej przedstawiamy główne obszary, w których nowe funkcje Power Query usprawniają integrację z innymi usługami Microsoft:

• SharePoint i OneDrive: Usprawnione łączenie się z plikami i folderami — nowe konektory lepiej rozpoznają struktury folderów, a mechanizmy automatycznego odświeżania danych działają szybciej i bardziej niezawodnie.
• Microsoft Teams: Integracja z kanałami Teams pozwala na bezpośredni import danych z plików współdzielonych w konwersacjach oraz łatwiejsze publikowanie raportów tworzonych w Power BI z wykorzystaniem Power Query.
• Microsoft Dataverse: Nowe funkcje umożliwiają bezpośrednie ładowanie przekształconych danych do Dataverse, co usprawnia budowanie aplikacji w Power Apps i automatyzacji w Power Automate.
• Azure: Rozszerzona obsługa konektorów do usług takich jak Azure Data Lake Storage czy Azure SQL Database, z uwzględnieniem lepszej obsługi uwierzytelniania opartego na Azure Active Directory.

W tabeli poniżej przedstawiono porównanie wybranych aspektów integracji Power Query przed i po wprowadzeniu nowych funkcji:

Dzięki tym ulepszeniom Power Query staje się nie tylko narzędziem do transformacji danych, ale również uniwersalnym łącznikiem między platformami Microsoft, skracając czas tworzenia rozwiązań BI i ułatwiając współpracę zespołową.

Najczęstsze scenariusze użycia w codziennej pracy analityka

Power Query to jedno z kluczowych narzędzi w arsenale każdego analityka danych. Dzięki swojej elastyczności i szerokiemu zakresowi zastosowań, znajduje zastosowanie w wielu codziennych zadaniach analitycznych – od prostego czyszczenia danych po złożone modelowanie transformacji. Poniżej przedstawiamy najczęstsze scenariusze wykorzystania Power Query w środowisku pracy analityka danych:

• Łączenie danych z wielu źródeł – Analitycy często korzystają z Power Query do łączenia danych pochodzących z różnych systemów: plików Excel, baz danych SQL, usług online (np. SharePoint, Power BI Dataflows). Proces ten umożliwia szybkie tworzenie spójnego obrazu danych z wielu źródeł.
• Czyszczenie i standaryzacja danych – To jedno z najczęstszych zadań, w których Power Query odgrywa kluczową rolę. Analitycy używają go do usuwania duplikatów, poprawy formatu dat, konwersji typów danych czy eliminowania błędnych wartości.
• Tworzenie kolumn obliczeniowych i warunkowych – Dzięki funkcjonalności kolumn niestandardowych, użytkownicy mogą tworzyć obliczenia logiczne, matematyczne i tekstowe na poziomie zapytania, co znacząco odciąża późniejsze etapy analizy.
• Grupowanie i agregacja danych – Niezwykle użyteczna funkcja przy tworzeniu zestawień i raportów. Analitycy agregują dane według określonych kategorii, przygotowując je do dalszego przetwarzania w tabelach przestawnych lub Power BI.
• Automatyzacja powtarzalnych przekształceń – Power Query umożliwia zapisanie raz wykonanej sekwencji kroków transformacji jako zapytania, które można ponownie wykorzystać przy każdej aktualizacji danych. To znacznie skraca czas przygotowania raportów.

Poniższa tabela prezentuje zestawienie typowych zadań i odpowiadających im funkcji Power Query:

Typowe zadania wykonywane w Power Query mają na celu skrócenie czasu przygotowania danych oraz poprawę ich jakości na etapie przedanalitycznym. Przekłada się to bezpośrednio na większą wydajność w pracy z raportami, dashboardami i modelami danych.

Wskazówki i najlepsze praktyki przy korzystaniu z nowych funkcji

Nowe funkcje w Power Query, dostępne zarówno w Excelu, jak i Power BI, wprowadzają istotne usprawnienia w pracy z danymi. Aby w pełni wykorzystać ich potencjał, warto stosować się do sprawdzonych praktyk i zoptymalizować sposób pracy z interfejsem i zapytaniami.

• Zadbaj o czytelność zapytań: Korzystaj z etykietowania kroków i nadawania im sensownych nazw. Ułatwia to nawigację i utrzymanie przejrzystości, szczególnie w rozbudowanych modelach danych.
• Unikaj zbędnych przekształceń: Każdy krok w Power Query wpływa na wydajność. Staraj się minimalizować ilość operacji, zwłaszcza tych, które można wykonać wcześniej w źródle danych.
• Testuj nowe funkcje na kopii danych: Wdrażając nowe opcje, warto pracować na zduplikowanym pliku lub odrębnej wersji zapytania, aby uniknąć niepożądanych zmian w głównym modelu.
• Używaj nowych funkcji w kontekście zadania: Nie każda nowość będzie przydatna w każdej sytuacji. Kluczowe jest dobranie odpowiednich narzędzi do konkretnego problemu analitycznego.
• Regularnie odświeżaj swoją wiedzę: Power Query rozwija się dynamicznie. Śledzenie oficjalnych aktualizacji i dokumentacji pozwala być na bieżąco oraz lepiej wykorzystywać dostępne możliwości.
• Łącz nowe funkcje z klasycznymi technikami: Innowacje w Power Query są najbardziej efektywne, gdy stosuje się je w połączeniu z dobrze znanymi metodami – np. filtrowaniem, grupowaniem czy łączeniem danych.
• Monitoruj wpływ zmian na wydajność: Po implementacji nowych funkcji obserwuj czas ładowania danych i responsywność modelu, aby w razie potrzeby wprowadzić optymalizacje.

Stosując powyższe praktyki, użytkownicy Power Query mogą nie tylko przyspieszyć proces transformacji danych, ale także zwiększyć jego efektywność i niezawodność w codziennej pracy.

Podsumowanie i prognozy dalszego rozwoju Power Query

Power Query pozostaje jednym z najpotężniejszych narzędzi do przekształcania danych w ekosystemie Microsoft. Jego intuicyjny interfejs i rosnąca liczba funkcji sprawiają, że użytkownicy – zarówno początkujący, jak i zaawansowani – mogą szybciej i skuteczniej przygotowywać dane do analiz. W ostatnich aktualizacjach Microsoft udowodnił, że rozwój Power Query nie zwalnia tempa, a nowe funkcje koncentrują się przede wszystkim na zwiększeniu wydajności, elastyczności oraz integracji z innymi usługami chmurowymi i lokalnymi.

Wprowadzone zmiany wskazują na rosnące znaczenie automatyzacji, uproszczenia pracy z dużymi zbiorami danych oraz lepszą współpracę pomiędzy Excel i Power BI. Szczególnie widoczne jest to w kontekście obsługi dynamicznych źródeł danych i optymalizacji zapytań, co przekłada się na szybsze ładowanie modeli i większą skalowalność procesów analitycznych.

W perspektywie najbliższych lat można spodziewać się dalszego wzmacniania integracji Power Query z usługami AI oraz rozszerzania możliwości języka M. Microsoft konsekwentnie kieruje się w stronę nisko-kodowych i bezkodowych rozwiązań, co otwiera nowe możliwości również dla użytkowników nietechnicznych. Coraz częściej pojawiają się również funkcje oparte na sztucznej inteligencji, które wspierają użytkownika w automatycznym rozpoznawaniu wzorców, tworzeniu transformacji i optymalizacji wydajności zapytań.

Power Query z narzędzia wspomagającego staje się centralnym elementem nowoczesnych procesów analitycznych. Jego rosnąca rola zapowiada dalszy rozwój i ewolucję w kierunku inteligentnych, zautomatyzowanych przepływów danych, które będą jeszcze bardziej dostępne i efektywne dla szerokiego grona użytkowników biznesowych. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

NotebookLM – nowy sposób pracy z dokumentami, raportami i badaniami 10 grudnia 2025

Presentations.AI: generowanie slajdów z dokumentów PDF, Word i danych 08 grudnia 2025