Power Query dla analityków – jak optymalizować transformacje danych

Wprowadzenie do optymalizacji w Power Query

Power Query to niezwykle przydatne narzędzie dla analityków danych, pozwalające na wydajne pobieranie, przekształcanie i przygotowywanie danych z różnych źródeł. Choć samo tworzenie zapytań jest stosunkowo proste dzięki interfejsowi graficznemu, to w przypadku bardziej złożonych zestawień i dużych wolumenów danych, kluczowe staje się ich zoptymalizowanie – zarówno pod kątem wydajności, jak i czytelności.

Optymalizacja w Power Query oznacza projektowanie zapytań w taki sposób, aby:

• minimalizować czas przetwarzania danych,
• zmniejszać obciążenie źródła danych,
• utrzymywać przejrzystość i łatwość konserwacji kodu M,
• zwiększać możliwość ponownego wykorzystania przekształceń w innych zapytaniach lub raportach.

W praktyce oznacza to m.in. świadome zarządzanie kolejnością kroków, ograniczanie operacji na poziomie Power Query, które można wykonać wcześniej (np. w źródle danych), oraz unikanie nadmiarowych transformacji, które nie wnoszą wartości do końcowego rezultatu.

Warto pamiętać, że nawet proste zapytania mogą znacząco różnić się pod względem efektywności – wszystko zależy od tego, jak zostały zaprojektowane. Na przykład dwa zapytania prowadzące do tego samego rezultatu mogą mieć zupełnie różne czasy ładowania, gdy jedno z nich wykonuje sortowanie lub filtrowanie na pełnym zbiorze danych, a drugie tylko na jego fragmencie, już po wcześniejszej selekcji.

Dlatego zrozumienie zasad optymalizacji w Power Query to nie tylko kwestia techniczna – to sposób na zwiększenie produktywności analityka i poprawę jakości pracy z danymi.

Zasady efektywnego projektowania zapytań

Efektywne projektowanie zapytań w Power Query stanowi fundament wydajnej pracy z dużymi zbiorami danych. Choć Power Query oferuje przyjazny interfejs użytkownika do wykonywania transformacji, sposób, w jaki projektujemy nasze zapytania, ma bezpośredni wpływ na szybkość przetwarzania i łatwość utrzymania kodu.

Istnieje kilka kluczowych zasad, którymi warto się kierować podczas tworzenia zapytań:

• Pracuj na możliwie najmniejszym zakresie danych. Im wcześniej ograniczysz dane – np. przez filtrowanie niepotrzebnych kolumn lub rekordów – tym mniej informacji Power Query musi przetwarzać w kolejnych krokach.
• Zachowuj przejrzystość logiki transformacji. Nazwy kroków i logiczna kolejność operacji pomagają w późniejszym debugowaniu i modyfikacjach. Unikaj nieczytelnych lub automatycznie generowanych nazw typu Changed Type czy Renamed Columns1.
• Stosuj modularność zapytań. Dzielenie logiki na mniejsze, powtarzalne fragmenty – na przykład tworzenie zapytań pomocniczych – zwiększa przejrzystość i umożliwia ponowne wykorzystanie kodu.
• Unikaj zbędnych operacji. Każdy krok transformacji to dodatkowe obciążenie obliczeniowe. Jeśli niektóre przekształcenia nie są konieczne do uzyskania końcowego rezultatu, lepiej je pominąć.
• Przemyśl typy danych na wczesnym etapie. Ustawienie odpowiednich typów danych pomaga uniknąć błędów i zwiększa wydajność – szczególnie przy operacjach grupujących i obliczeniowych.

Ponadto warto mieć świadomość, że Power Query działa w sposób sekwencyjny i każda transformacja bazuje na wyniku poprzedniej. Odpowiedni układ kroków może więc zaoszczędzić czas obliczeń oraz ułatwić ich zrozumienie. Przykładowo, zastosowanie filtrowania przed sortowaniem zwykle prowadzi do lepszej wydajności.

W projektowaniu zapytań liczy się również świadomość kontekstu źródła danych – inne podejście będzie optymalne dla pliku Excela, a inne dla połączenia z bazą SQL. Dobrą praktyką jest projektowanie zapytań z myślą o ich dalszym przetwarzaniu, analizie oraz łatwości utrzymania w dłuższej perspektywie.

Minimalizacja liczby kroków transformacji

Jednym z kluczowych aspektów optymalizacji w Power Query jest ograniczenie liczby kroków w procesie transformacji danych. Każdy krok w edytorze Power Query reprezentuje osobną instrukcję M i potencjalnie kolejne przetwarzanie danych, co w większych zbiorach może prowadzić do zauważalnego spadku wydajności.

Minimalizacja kroków nie oznacza rezygnacji z potrzebnych operacji, lecz racjonalne ich łączenie, eliminowanie zbędnych działań oraz unikanie powtarzalności. Warto pamiętać, że Power Query przetwarza dane sekwencyjnie – każdy krok może zależeć od poprzedniego, a nadmiarowe kroki mogą niepotrzebnie komplikować i spowalniać zapytanie.

Typowe przykłady nadmiarowych kroków

• Filtrowanie danych w kilku osobnych krokach zamiast w jednym.
• Dodawanie tej samej kolumny pomocniczej więcej niż raz w różnych miejscach zapytania.
• Ustalanie typów danych osobno dla każdej kolumny zamiast jednorazowo dla całej tabeli.

Porównanie: podejście nieoptymalne vs. zoptymalizowane

Przykład uproszczenia kodu

Nieoptymalnie:

= Table.SelectRows(Source, each [Rok] = 2023)
= Table.SelectRows(#"Filtered Rows", each [Kraj] = "Polska")

Zoptymalizowane:

= Table.SelectRows(Source, each [Rok] = 2023 and [Kraj] = "Polska")

Takie podejście nie tylko upraszcza kod, ale również skraca czas przetwarzania dużych zbiorów danych.

Podczas projektowania zapytań warto zatem zawsze zadawać sobie pytanie: czy daną operację da się wykonać w ramach już istniejącego kroku lub połączyć z inną? Ograniczając liczbę kroków, zwiększamy przejrzystość kodu i poprawiamy jego wydajność. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę i nauczyć się bardziej zaawansowanych technik, sprawdź nasz Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Wydajne filtrowanie i sortowanie danych

Filtrowanie i sortowanie to jedne z najczęściej używanych operacji w Power Query, jednak nie zawsze są wykonywane w sposób optymalny. Ich kolejność, miejsce w transformacjach oraz sposób implementacji mają istotny wpływ na wydajność zapytań, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych lub połączeń zewnętrznych (np. z bazami danych czy plikami w chmurze).

Filtrowanie pozwala ograniczyć ilość przetwarzanych danych do tych istotnych z punktu widzenia analizy. Gdy jest zastosowane wcześnie i efektywnie, może znacząco przyspieszyć działanie całego zapytania.

Sortowanie natomiast najczęściej służy do uporządkowania danych w celu ich dalszego przetwarzania lub prezentacji – np. przed zastosowaniem funkcji usuwających duplikaty, grupowaniem czy tworzeniem kolumn indeksów.

Aby zwiększyć wydajność:

• Stosuj filtrowanie jak najwcześniej w zapytaniu – najlepiej przed większością transformacji.
• Unikaj sortowania, jeśli nie jest konieczne – szczególnie przy połączeniach z bazami danych.
• Używaj natywnych operacji Power Query, które mogą być przekazywane do źródła danych (tzw. folding).

Przykład prostego filtrowania w języku M:

let
  Źródło = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Dane"]}[Content],
  Przefiltrowane = Table.SelectRows(Źródło, each [Data] > Date.AddDays(DateTime.LocalNow(), -30))
in
  Przefiltrowane

Dzięki przemyślanemu filtrowaniu i sortowaniu możesz znacząco zredukować czas odświeżania danych oraz zużycie pamięci, co przekłada się bezpośrednio na jakość pracy analitycznej.

Ponowne wykorzystywanie zapytań i funkcji

Jednym z kluczowych sposobów na poprawę wydajności oraz przejrzystości procesów ETL w Power Query jest ponowne wykorzystywanie zapytań i funkcji. Dzięki temu unikamy duplikowania kodu, upraszczamy konserwację oraz poprawiamy czytelność modelu danych.

Zapytania pomocnicze oraz funkcje pełnią różne role, choć ich wspólnym celem jest zwiększenie efektywności. W poniższej tabeli przedstawiono podstawowe różnice między nimi:

Przykład zapytania pomocniczego do przechowywania wartości kursu walutowego:

let
    KursUSD = 4.23
in
    KursUSD

Przykład funkcji zwracającej przeliczoną wartość w PLN na podstawie kursu:

let
    PrzeliczNaPLN = (kwota as number, kurs as number) as number =>
        kwota * kurs
in
    PrzeliczNaPLN

Stosowanie takich technik pozwala w dłuższej perspektywie skrócić czas odświeżania danych oraz ułatwia współpracę zespołową nad rozwiązaniami Power BI czy Excel. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę na ten temat, skorzystaj z naszego Kursu Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany - praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI.

Unikanie typowych błędów wpływających na wydajność

Podczas pracy z Power Query, pewne nawyki i błędne założenia mogą prowadzić do znacznego spowolnienia działania zapytań. Unikanie typowych błędów już na etapie projektowania transformacji pozwala nie tylko na szybsze przetwarzanie danych, ale także na lepszą czytelność i łatwiejszą konserwację kodu M.

• Praca na pełnych zbiorach danych bez wstępnego filtrowania – jednym z najczęstszych błędów jest importowanie całej tabeli źródłowej, a następnie stosowanie filtrów. Takie podejście może znacząco obciążyć system, szczególnie przy dużych źródłach danych.
• Nadmierne odwoływanie się do źródła (source refresh) – wielokrotne odwołania do tego samego źródła danych w różnych krokach bez zapisywania go jako zmienna zwiększają liczbę zapytań wysyłanych do źródła. Lepszym rozwiązaniem jest buforowanie danych:

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

• Stosowanie złożonych operacji na każdej kolumnie osobno – np. zmiana typów danych kolumn powinna być wykonywana grupowo, a nie w osobnych krokach dla każdej kolumny.
• Używanie funkcji nieprzekształcalnych (non-foldable) zbyt wcześnie – operacje takie jak dodawanie kolumn niestandardowych lub przekształcenia, które nie mogą zostać "złożone" (query folding), powinny być stosowane na końcu, aby nie utracić optymalizacji zapytania w źródle.

Poniższa tabela pokazuje kilka typowych błędów wraz z ich wpływem na wydajność:

Unikanie tych błędów pozwala znacznie przyspieszyć działanie raportów i zapytań w Power BI oraz Excelu, a także ułatwia późniejsze zarządzanie modelem danych.

Analiza i monitorowanie wydajności zapytań

Skuteczna optymalizacja transformacji danych w Power Query wymaga nie tylko znajomości technik przekształcania, ale również umiejętności oceny ich wpływu na wydajność. Narzędzia i podejścia do analizy wydajności pozwalają zidentyfikować wąskie gardła oraz monitorować czas działania poszczególnych kroków.

Jednym z podstawowych sposobów oceny wydajności jest ręczne śledzenie czasu odświeżania zapytań, szczególnie przy pracy na dużych zbiorach danych. Użytkownicy mogą obserwować, które zapytania ładują się najdłużej i w razie potrzeby przeanalizować ich strukturę. W przypadku złożonych modeli warto również zwrócić uwagę na zależności między zapytaniami – zagnieżdżone lub łańcuchowe zapytania mogą znacząco wpływać na czas przetwarzania.

Power Query oferuje narzędzie „Diagnostyka wydajności”, umożliwiające rejestrowanie szczegółowych danych na temat działania zapytania. Dzięki temu można przeanalizować czas potrzebny na pobranie danych źródłowych, wykonanie transformacji oraz inne operacje. Wygenerowany raport przedstawia szczegółowe informacje o każdym kroku, co ułatwia wykrycie najbardziej kosztownych fragmentów zapytania.

Warto również pamiętać, że nie wszystkie transformacje są sobie równe – niektóre operacje, jak sortowanie lub scalanie, mogą być bardziej zasobożerne w zależności od kontekstu ich użycia. W takich przypadkach analiza diagnostyczna pozwala podjąć decyzję, czy warto zamienić dane podejście na inne, bardziej wydajne.

Monitorowanie zapytań należy traktować jako ciągły proces – każda zmiana w źródle danych lub logice transformacji może wpływać na wydajność. Regularna analiza pomaga nie tylko utrzymać efektywność działania, ale również szybciej reagować na nieoczekiwane spowolnienia w przetwarzaniu danych.

Podsumowanie i najlepsze praktyki

Optymalizacja transformacji danych w Power Query jest kluczowa dla zapewnienia szybkości działania, skalowalności i łatwości utrzymania projektów analitycznych. Choć Power Query oferuje intuicyjny interfejs i potężny język M, to nieefektywne podejście do projektowania zapytań może prowadzić do spowolnień i trudności w dalszym przetwarzaniu danych.

Najlepiej praktyki optymalizacyjne można sprowadzić do kilku fundamentalnych zasad:

• Przemyślana struktura zapytań: Twórz modułowe i logicznie uporządkowane transformacje, które są łatwe do odczytania i ponownego użycia.
• Minimalizacja nadmiarowych operacji: Unikaj zbędnych kroków, konwersji typów czy wielokrotnego odwoływania się do tych samych źródeł danych.
• Wczesna filtracja danych: Ogranicz ilość przetwarzanych rekordów już na wczesnym etapie, co znacznie poprawia wydajność.
• Użycie buforowania i parametrów: Buforowanie wyników zapytań oraz wykorzystanie parametrów może przyspieszyć przetwarzanie i zwiększyć elastyczność rozwiązania.
• Świadomość działania języka M: Zrozumienie zasad działania języka Power Query pozwala pisać bardziej efektywne, a przy tym czytelne transformacje.

Efektywna praca z Power Query to nie tylko kwestia znajomości narzędzia, ale także świadomego podejścia do projektowania zapytań. Przestrzeganie dobrych praktyk i regularne monitorowanie wydajności pozwala uniknąć problemów oraz skrócić czas przetwarzania danych, co przekłada się bezpośrednio na wartość dostarczaną przez analityków biznesowych.

ChatGPT, Copilot czy Cloude? Porównanie popularnych interfejsów do pracy z AI w biurze 19 sierpnia 2025

Animacje i filmy w Canva 17 sierpnia 2025