Módulo 2 de 6

Power Query: Transformación de Datos

El motor ETL oculto de Power BI. Limpiá, transformá y preparás tus datos antes de analizarlos.

Lección 2.1 — ¿Qué es Power Query y por qué es esencial?

Power Query es el motor de transformación de datos (ETL) integrado en Power BI. ETL significa:

E

Extract (Extraer): conectar a las fuentes de datos

T

Transform (Transformar): limpiar y dar forma a los datos

L

Load (Cargar): enviar los datos limpios al modelo

¿Por qué es tan importante? Porque en el mundo real, los datos nunca vienen perfectos. Vienen con errores, valores nulos, formatos inconsistentes, columnas innecesarias y filas duplicadas. Power Query te permite solucionar todo esto sin tocar el archivo original.

Tip Clave

Cada acción que hacés en Power Query se graba como un "paso aplicado". Esto significa que si tu archivo Excel se actualiza, las mismas transformaciones se aplican automáticamente. ¡Nunca más vas a limpiar datos manualmente!

Lección 2.2 — Limpieza y Perfilado de Datos

Las operaciones de limpieza más comunes en Power Query son:

  • Promover encabezados: cuando la primera fila de Excel no es el encabezado
  • Cambiar tipos de datos: texto, número entero, decimal, fecha, etc.
  • Eliminar filas en blanco / errores: quitar datos inválidos
  • Reemplazar valores: corregir inconsistencias (ej: "Bs.As." → "Buenos Aires")
  • Dividir columnas: separar "Nombre Apellido" en dos columnas
  • Quitar duplicados: eliminar registros repetidos
Perfilado de datos

Power Query tiene herramientas de perfilado que te muestran la calidad de tus datos:

  1. En el Editor de Power Query, andá a Ver → Calidad de columna
  2. Activá Distribución de columna y Perfil de columna
  3. Vas a ver el porcentaje de valores válidos, errores y vacíos de cada columna
Lección 2.3 — Combinar Tablas: Merge y Append

Una de las funcionalidades más poderosas de Power Query es combinar datos de múltiples fuentes:

Merge (Combinar)

Es como un JOIN en SQL. Une dos tablas en base a una columna en común (clave). Ejemplo: unir la tabla Ventas con la tabla Productos usando el campo ProductoID.

Tipos: Inner Join, Left Outer, Right Outer, Full Outer, Anti Join

Append (Anexar)

Es como un UNION en SQL. Apila filas de tablas con la misma estructura. Ejemplo: unir Ventas_Enero + Ventas_Febrero + Ventas_Marzo.

Uso ideal: cuando tenés los mismos datos en archivos separados por período

Lección 2.4 — Columnas Condicionales, Pivoteo y Unpivot
Columna Condicional

Similar a un IF en Excel. Creás una nueva columna basada en condiciones. Por ejemplo:

Si [Ventas] >= 10000  entonces  "Alta"
Si [Ventas] >= 5000   entonces  "Media"
En caso contrario       "Baja"
Unpivot (Anular pivotación)

Esta es una transformación clave. Muchas veces recibís datos "anchos" (formato Excel típico):

| Producto | Enero | Febrero | Marzo |
|----------|-------|---------|-------|
| Laptop   | 100   | 150     | 120   |

Pero Power BI necesita datos "largos":

| Producto | Mes     | Ventas |
|----------|---------|--------|
| Laptop   | Enero   | 100    |
| Laptop   | Febrero | 150    |
| Laptop   | Marzo   | 120    |

El Unpivot hace esta transformación en un clic.

Ejercicio completo del Módulo 2
  1. Descargá un archivo Excel con datos de ventas desordenados
  2. Abrilo en Power Query y limpiá: quitá filas en blanco, promové encabezados, cambiá tipos de datos
  3. Creá una columna condicional que categorice ventas en "Alta", "Media", "Baja"
  4. Hacé un Merge con una tabla de Productos usando ProductoID
  5. Si tenés datos en formato ancho (meses como columnas), usá Unpivot
  6. Cerrá y aplicá los cambios, verificá que los datos cargan limpios
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