← Wszystkie usługi
Power BIPower QueryData Preparation

Power Query Cleanup

Czy każda zmiana w źródle danych tworzy kolejny problem w Power Query?

Praktyczny przegląd logiki Power Query pod kątem odporności na zmiany i łatwości utrzymania.

Zacznij od tego, co naprawdę się dzieje.

  • Zapytania mają dziesiątki kroków.
  • Łączenie plików z folderu psuje się przy zmianie schematu.
  • Ta sama logika powtarza się w wielu miejscach.
  • Odświeżenia robią się coraz cięższe.

Dobra praca zaczyna się od lepszych pytań.

01

Co powinno zostać w Power Query?

02

Co lepiej przenieść upstream?

03

Gdzie logika niepotrzebnie się powiela?

04

Jak zwiększyć odporność na zmiany schematu?

Zakres wynika z problemu.

Nie przepycham każdej współpracy przez tę samą checklistę. To są obszary, które mogą mieć znaczenie; ostateczny zakres zależy od uzgodnionego celu.

strukturę zapytań

query folding

Combine Files patterns

obsługę schematu i typów

powtarzalne transformacje

parametry i staging queries

wpływ na refresh

szanse na przeniesienie logiki do źródła

Coś, z czego da się skorzystać po zakończeniu rozmowy.

Efekt współpracy ma pomóc podjąć decyzję, zmienić sposób pracy albo ruszyć z miejsca. Nie ma istnieć tylko po to, by udowodnić, że praca została wykonana.

01

Przegląd zapytań

Co dziś komplikuje transformacje.

02

Rekomendacje dot. odporności

Jak ograniczyć kruchość przy zmianach w źródle.

03

Szanse na uproszczenie

Co można uprościć lub uporządkować.

04

Przykładowy refaktor

Jak może wyglądać lepsza struktura zapytań.

05

Source vs Power Query Guidance

Co lepiej liczyć lub czyścić wcześniej.

Tyle struktury, żeby wszystko było jasne — ale nie aż tyle, by proces stał się celem samym w sobie.

01

Kontekst

Zaczynamy od krótkiej rozmowy o tym, co się dzieje, co ma znaczenie i czego już próbowaliście.

02

Przegląd

Analizuję istotne elementy rozwiązania albo sposobu działania na głębokości uzgodnionej dla współpracy.

03

Priorytety

Porządkuję obserwacje według wpływu, ryzyka i użyteczności — a nie według liczby znalezionych problemów.

04

Walkthrough

Przechodzimy razem przez ustalenia, podważamy założenia i rozmawiamy o trade-offach.

05

Kolejny krok

To Ty decydujesz, co dalej: wdrożenie wewnętrznie, dalsza współpraca albo stop, jeśli ten etap wystarczył.

Dbam o to, by obciążenie po stronie klienta było możliwie lekkie. Focused assessment zwykle wymaga rozmowy startowej, dostępu lub materiałów oraz końcowej sesji omówieniowej. Dokładny poziom zaangażowania ustalamy przed startem.

To prawdopodobnie pomoże, jeśli...

  • Masz złożone transformacje.
  • Powtarzają się problemy po zmianach w plikach lub źródłach.
  • Chcesz przygotować rozwiązanie do dalszego skalowania.
  • Nie masz jeszcze żadnego procesu w Power Query i potrzebujesz kursu od zera.

Jeśli problem jest realny, ale format nietrafiony, dobrze wiedzieć to wcześnie. Wolę przekierować rozmowę niż wciskać wyzwanie do niewłaściwej usługi.

To nie musi automatycznie prowadzić do kolejnej współpracy.

Czasem ten konkretny etap pracy wystarczy. Jeśli jednak ujawni sensowny następny krok, poniżej są kierunki, które mogą mieć sens.

Czy każda zmiana w źródle danych tworzy kolejny problem w Power Query?

Przynieś problem, nie dopracowany brief. Kilka zdań o tym, co się dzieje i co chcesz zmienić, w zupełności wystarczy na start.

Opisz, co się dzieje

Wyślij wiadomość.

Nie potrzebujesz dopracowanego briefu. Niezależnie od tego, czy temat dotyczy Power BI, Fabric, AI, szkolenia zespołu, mentoringu, coachingu czy po prostu wyzwania, które trzeba uporządkować — zostaw kilka informacji i zaczniemy od tego.

SIGNALMESSAGECONVERSATION

AI & TRANSPARENTNOŚĆ

AI wspiera niektóre elementy mojej pracy — nie zastępuje jednak mojego osądu, odpowiedzialności ani relacji z klientem.

Korzystam z narzędzi AI m.in. do researchu, porządkowania informacji, pracy nad strukturą treści i przygotowywania materiałów. To wsparcie warsztatu — nie autonomiczny autor ani decydent. Treści, które publikuję lub wykorzystuję zawodowo, pozostają pod moją odpowiedzialnością.

W coachingu nie wykorzystuję AI do automatycznej oceny, diagnozowania ani podejmowania decyzji dotyczących klienta. AI nie zastępuje również uważności, poufności ani ludzkiej odpowiedzialności za przebieg relacji coachingowej.

AI może wspierać proces. Odpowiedzialność pozostaje po stronie człowieka.