Данные и аналитика · 14 октября 2026 · 3 мин чтения
Power Query и Power BI: подготовка данных и отчёты
Эта страница на узбекском: /uz/blog/power-query-va-power-bi-farqi
Путаница понятна: оба названия начинаются с Power, оба связаны с данными, и Power Query открывается прямо из Power BI. Но это разные уровни. Power BI — платформа отчётности целиком. Power Query — инструмент для получения и подготовки данных, который встроен и в Power BI, и в Excel. Понимание этой разницы помогает правильно распределять работу и не делать одно и то же дважды.
Power Query
Инструмент, который подключается к источникам и превращает сырые данные в аккуратные таблицы. Типичные операции:
- Загрузка из файлов, папок, баз данных, веб-источников
- Удаление лишних строк и столбцов
- Исправление типов данных: даты, числа, текст
- Разделение и объединение столбцов
- Объединение нескольких таблиц или файлов одного формата
- Разворот таблиц из «широкого» вида в «длинный»
- Замена значений, удаление дублей
Каждое действие записывается как шаг. При обновлении данных все шаги повторяются автоматически. Это главное отличие от ручной обработки в Excel: один раз настроил — дальше только нажимаешь «обновить».
Пример: каждый месяц из 1С выгружается отчёт о продажах, в котором сверху шапка, снизу итоги, а даты записаны текстом. Вручную бухгалтер каждый раз чистит файл. В Power Query эти действия записываются один раз, а новые файлы, положенные в ту же папку, автоматически обрабатываются и объединяются в одну таблицу за весь период.
Язык M
За шагами Power Query стоит язык M. Большинство операций выполняются через интерфейс, но в редакторе можно посмотреть и изменить код, написать собственные функции. Для типовых задач знать M не обязательно, для сложных преобразований — полезно. Например, когда нужно обработать файлы с меняющимся набором столбцов или повторить одинаковую последовательность шагов для десятка похожих источников.
Power BI
Платформа, которая включает Power Query как первый этап, а затем добавляет:
- Модель данных: связи между таблицами
- Расчёты на языке DAX: меры и вычисляемые столбцы
- Визуализацию: графики, таблицы, фильтры, страницы
- Публикацию, совместный доступ и обновление по расписанию
Power Query в Excel
Тот же инструмент есть в Excel. Аналитик может настроить загрузку и очистку данных из выгрузок 1С или CRM и получать обновляемую таблицу в Excel без Power BI. Для многих задач это первый шаг: навыки Power Query потом переносятся в Power BI без изменений.
M и DAX: где что считать
Частый вопрос — где делать расчёт: в Power Query на языке M или в модели на DAX. Общий принцип:
| Задача | Где делать |
|---|---|
| Очистка, исправление типов, объединение источников | Power Query |
| Столбцы, которые не зависят от фильтров отчёта | Power Query, по возможности ближе к источнику |
| Суммы, доли, сравнения периодов, зависящие от выбора пользователя | меры DAX |
Расчёты в Power Query выполняются один раз при обновлении. Меры DAX считаются каждый раз при изменении фильтров и поэтому подходят для показателей, которые зависят от выбора пользователя.
Типичные ошибки
- Делать очистку данных в DAX вычисляемыми столбцами, раздувая модель
- Загружать в модель все столбцы источника «на всякий случай»
- Копировать одни и те же шаги Power Query в каждый новый отчёт вместо общего источника
- Ссылаться на файлы на личном компьютере, из-за чего обновление в облаке не работает
- Не давать шагам понятных имён: через полгода никто не помнит, зачем нужен шаг «Изменённый тип 3»
Что изучать сначала
Сотруднику, который строит отчёты из выгрузок, стоит начать с Power Query в Excel: эффект виден сразу. Затем — модель данных и базовые меры DAX в Power BI. Такой путь даёт понятный рост без резкого порога входа.
Обсудим задачу
Оставьте имя и телефон — перезвоним, расспросим о процессе и предложим, с чего начать.
Обсудить проект