Best Practices für Power Query für Ihr Datenmodell

Power Query wird verwendet, um jede der in das Datenmodell geladenen Tabellen vorzubereiten. Daher ist es von grundlegender Bedeutung, dass die Tabellen, Felder und Kennzahlen im Datenmodell unkompliziert und benutzerfreundlich sind. In diesem Tutorial sprechen wir über einige Best Practices für Power Query für unser Datenmodell, einige seiner Funktionen und warum wir den Abfrageeditor verwenden sollten. 

Mit Power Query können Benutzer sehr komplexe Aufgaben erledigen. Daher ist es immer wichtig, ein paar Best-Practice-Regeln zu befolgen, um alles richtig organisiert zu halten.

Inhaltsverzeichnis

• 1. Bringen Sie Daten immer in den Power Query-Editor
• 2. Es ist immer eine bewährte Vorgehensweise, zu verstehen, was eine Abfrage ist
• 3. Üben Sie die Organisation Ihrer Abfragen für die Modellentwicklung
• 4. Analysieren Sie den M-Code im Power Query-Editor
• 5. Strukturieren und optimieren Sie LuckyTemplates-Tabellen
• Abschluss

1. Bringen Sie Daten immer in den Power Query-Editor

Normalerweise importieren Benutzer ihre Daten mithilfe der Option „Daten abrufen“ direkt in ihr Datenmodell .

Ich empfehle Ihnen dringend, dies nicht zu tun und zuerst den Abfrageeditor zu verwenden. Das bedeutet, dass wir unsere Daten immer zuerst zum Abfrageeditor bringen sollten, um sie zu bereinigen. Der Grund dafür ist, dass Daten niemals perfekt sind. Es wäre besser, die Daten im Abfrageeditor zu überprüfen , bevor Sie sie unserem Datenmodell hinzufügen. 

2. Es ist immer eine bewährte Vorgehensweise, zu verstehen, was eine Abfrage ist

Eine der wichtigsten Best Practices für Power Query, die ich empfehlen würde, besteht darin, zu verstehen, was eine Abfrage ist. 

Eine Abfrage ist wie eine Momentaufnahme unserer Daten in ihrer schlechtesten Form. Es wird auch nichts physisch in unser LuckyTemplates-Modell übertragen. 

Da unsere Datentabellen groß sein können, möchten wir sie abfragen und keine Überlastung unserer LuckyTemplates-Modelle verursachen. Sobald wir sie im Abfrageformat erhalten, führen wir die gesamte Bereinigung und Transformation dieser Tabellen durch. Daher ist es wichtig, gut zu verstehen, was eine Abfrage ist, anstatt Daten direkt im Datenmodell festzuschreiben.  

3. Üben Sie die Organisation Ihrer Abfragen für die Modellentwicklung

Im Hinblick auf die Best Practices für Power Query für die Modellentwicklung ist es sehr wichtig, unsere Abfragen zu organisieren. Dies liegt daran, dass wir viele Fragen haben werden, wenn wir mehr und mehr innerhalb von LuckyTemplates entwickeln. Manchmal ähnelt eine Abfrage einer Staging-Tabelle und wird schließlich an eine andere Tabelle angehängt oder mit dieser zusammengeführt. Daher erhalten wir möglicherweise viele Anfragen und müssen in der Lage sein, diese zu verwalten. 

In diesem Beispiel habe ich sie auf der linken Seite mithilfe von Ordnern organisiert. Wir können unsere Abfragen auch per Drag & Drop in eine bestimmte Reihenfolge bringen. Das Wichtigste bei der Organisation ist, sie auch intuitiv zu benennen – nicht nur die Abfragen, sondern auch die Ordner, in denen sie sich befinden. 

4. Analysieren Sie den M-Code im Power Query-Editor

Die andere Best Practice für Power Query, die wir lernen müssen, besteht darin, zu wissen, was im erweiterten Editor und insbesondere im M-Code vor sich geht . 

Dies ist ein Beispiel für einen detaillierten M-Code mit der Datumsabfrage. Es ist einfach ein Code, der sich jedes Mal ändert, wenn wir eine Transformation durchführen. Es werden also lediglich die verschiedenen Details der Transformationen dargelegt, die wir durchführen. 

Entfernen wir hier beispielsweise eine Spalte. 

Wenn wir dann unseren Code im erweiterten Editor öffnen , sehen wir, dass dort auch aufgezeichnet wurde, dass wir eine Spalte entfernt haben. Wir müssen den Code nicht schreiben, aber wir müssen den Code gut verstehen. Sobald wir in der Lage sind, es klar zu analysieren, können wir erkennen, dass es in diesem Teil einige Möglichkeiten gibt, noch viel weiterführende Dinge zu tun. 

5. Strukturieren und optimieren Sie LuckyTemplates-Tabellen

Abschließend empfehle ich den Benutzern dringend, zu verstehen, wie wir Tabellen für LuckyTemplates strukturieren oder optimieren möchten. Das ist wirklich entscheidend, denn am Ende des Tages, sobald wir diese Abfragephase hinter uns haben, werden wir sie in unser Datenmodell übernehmen und ein Datenmodell darauf aufbauen müssen. Bei der Bearbeitung müssen wir das Datenmodell im Auge behalten, denn hier optimieren wir Ihre Tabellen für das Datenmodell. 

Was ist also eine gute Form bzw. die optimale Form, damit unsere Tabellen in unser Datenmodell passen? Auch hierauf gibt es keine wirklich genaue Antwort, da jede Datensituation in vielen Fällen einzigartig ist.

Abschluss

Das sind also meine empfohlenen Best Practices für Power Query und einige der wichtigsten Dinge, die wir in den anderen Blogartikeln behandeln werden. Das Befolgen dieser allgemeinen Tipps kann Ihnen bei der Vorbereitung eines geeigneten Datenmodells helfen, das als Herzstück einer LuckyTemplates-Berichtslösung gilt.

Denken Sie immer daran, dass es wirklich wichtig ist, zu verstehen, was im Abfrageeditor vor sich geht. Von dort aus können wir das Aussehen einer guten und optimierten Tabelle auf unser eigenes Datenszenario und unser eigenes Modell anwenden. 

Alles Gute,