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Power Query: cómo limpiar y transformar datos antes de analizar
Power BI

Power Query: cómo limpiar y transformar datos antes de analizar

Equipa bConcepts 13/01/2026 2 min

Antes de cualquier gráfico bonito en Power BI, hay un trabajo invisible y decisivo: preparar los datos. Ahí entra Power Query, la herramienta de limpieza y transformación que marca la diferencia entre un informe fiable y un castillo de naipes. Y lo mejor: casi todo se hace con clics, sin programar.

Qué es Power Query

Power Query es el editor donde conectas a las fuentes de datos y las moldeas antes de usarlas. Quitar columnas, corregir tipos, unir tablas, filtrar filas, separar textos — todo antes de que los datos lleguen al modelo. Es la "cocina" donde los ingredientes crudos se vuelven plato listo para servir.

Power Query: cómo limpiar y transformar datos antes de analizar

Por qué no limpiar los datos "a mano"

Corregir datos manualmente en una hoja de cálculo funciona una vez — y vuelve a romperse en la siguiente actualización. Power Query graba cada paso que haces y los repite automáticamente cada vez que los datos se actualizan. Limpias una vez, te beneficias para siempre.

Las transformaciones más útiles

  • Corregir tipos de datos: garantizar que las fechas son fechas y los números son números — medio camino hacia cálculos correctos.
  • Quitar y renombrar columnas: quedarte solo con lo que interesa, con nombres claros.
  • Combinar tablas: unir (merge) o apilar (append) datos de varias fuentes.
  • Separar y limpiar texto: dividir "Nombre Apellido", quitar espacios, normalizar mayúsculas.

Los pasos quedan registrados

Cada transformación aparece en una lista de "pasos aplicados" que puedes revisar, reordenar o borrar. Esto hace el proceso transparente y auditable: cualquiera entiende qué se hizo a los datos, y corregir un error es editar un paso, no empezar de cero.

Dónde acaba Power Query y empieza DAX

Regla práctica: usa Power Query para preparar los datos (limpiar, moldear, unir) y DAX para calcular sobre ellos (medidas, análisis). Hacer transformaciones pesadas en DAX que deberían estar en Power Query es una causa común de modelos lentos y confusos.

En la práctica

Si pasas tiempo ordenando datos a mano antes de cada informe, Power Query te devolverá ese tiempo. Invierte una vez en montar bien los pasos y deja que la actualización haga el resto. ¿Cuánto de tu tiempo de informe es, al final, solo limpiar datos?

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