Power Query ist ein wertvolles Datenverarbeitungstool. Erfahren Sie mehr über die Vorteile bei der Verwendung mit Excel, die Unterschiede zwischen Power Query und Power BI und über die Berufe, in denen Power Query verwendet wird.
Datenexperten sammeln, sortieren, verarbeiten und analysieren riesige Datensätze. Dieser Prozess wird durch die Verwendung von Power Query in Excel, einem Tool, das Ihre Arbeit erleichtern kann, einfacher. Das Tool ist so konzipiert, dass es Daten für die Verwendung in Excel sammelt und bereinigt. Sie können Power Query mit einer Reihe von Regeln (Abfragen) programmieren, nach denen Ihre Daten sortiert werden sollen. Glücklicherweise müssen Sie diese Parameter nur einmal festlegen.
Dieses Tool ist für Datenexperten von großem Wert. Wenn Sie eine Tätigkeit im Datenbereich in Erwägung ziehen, ist Power Query, das Teil der Power BI-Suite ist, wahrscheinlich ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Fähigkeiten. Schließlich könnte sich auch die Suche nach einem Job im Bereich Datenanalyse als hervorragende Wahl erweisen, da das US Bureau of Labor Statistics (BLS) prognostiziert, dass die Beschäftigung in diesem Bereich von 2022 bis 2032 um 23 Prozent wachsen wird [ 1 ].
Erkunden Sie Power Query im Detail, einschließlich der Vorteile für Benutzer, die mit Excel arbeiten, des Unterschieds zwischen Power Query und Power BI und der verschiedenen Karrieremöglichkeiten, die Sie verfolgen können, nachdem Sie sich damit vertraut gemacht haben.
Was ist der Unterschied zwischen Power Query und Power BI?
Der Hauptunterschied zwischen Power Query und Power BI besteht darin, dass Power Query ein Tool ist, mit dem Sie Daten bereinigen und formen können. Gleichzeitig ist Power BI eine Schnittstelle, die robustere Visualisierungen ermöglicht als Excel allein. Sie können Power Query verwenden, um Daten zu sammeln, zu bereinigen und in Excel zu importieren. Mit Power Query können Sie den Sortiervorgang auch ohne Codierung automatisieren, sodass Sie nicht bei jedem Hochladen von Daten Zeit und Mühe damit verbringen müssen, dieselben Abfragen manuell einzugeben. Mit diesem wertvollen Tool können Sie auch Daten aus einer Vielzahl von Quellen, z. B. Datenbanken wie SQL und Oracle, sammeln und diese Informationen für Excel vorbereiten, ohne die verschiedenen Dateitypen selbst konvertieren zu müssen.
Power BI hingegen, ein weiteres Tool der Microsoft Power Platform, nimmt die Daten, die Sie in Power Query verarbeitet haben, und wandelt sie in visuell ansprechende Grafiken und Diagramme um. Power BI lässt sich mit Excel und Power Query verbinden und ermöglicht Ihnen die Gestaltung gemeinsam nutzbarer Visualisierungen, mit denen andere Teammitglieder interagieren können.
Was ist der Unterschied zwischen Power Query und Power Pivot?
Wie Power Query ist Power Pivot ein Datenmodellierungstool, mit dem Sie Beziehungen herstellen, komplexe Berechnungen durchführen und Erkenntnisse aus Datensätzen gewinnen können. Das Design von Power Pivot ermöglicht es, mit riesigen Datensätzen zu arbeiten. Diese beiden Datenverarbeitungstools arbeiten nahtlos zusammen. Power Query ist die beste Wahl zum Importieren Ihrer Daten. Power Pivot nimmt diese Daten und analysiert sie mithilfe verschiedener komplexer Algorithmen und Analyseprozesse, um Modelle der Informationen zu erstellen.
Vorteile von Power Query
Die Vorteile von Power Query sind vielfältig und umfassen Automatisierung und die Beibehaltung der Daten in ihrer ursprünglichen Form. Erstens spart Ihnen die Fähigkeit von Power Query, bestimmte, einzigartige Importeinstellungen zu automatisieren, Zeit, da Sie diese Einstellungen nicht jedes Mal manuell eingeben müssen, wenn Sie sie verwenden möchten. Die Zeitersparnis bedeutet oft auch Geldersparnis, da Sie die Zeit, die Sie sonst für die manuelle Eingabe aufwenden würden, effizienter für andere Aufgaben nutzen können.
Ein weiterer Vorteil von Power Query besteht darin, dass es die importierten Dateien nicht überschreibt. Stattdessen liest die von Ihnen erstellte Abfrage sie nur zur Verarbeitung, was bedeutet, dass der Prozess die Daten in ihrem ursprünglichen Zustand bewahrt, sodass Sie beliebig oft darauf zurückgreifen können.
Und schließlich bedeutet die Fähigkeit von Power Query, Ihre gewünschten Einstellungen zu automatisieren, dass der Datenimport viel genauer ist, als wenn Sie ihn selbst durchführen würden, da Menschen fehleranfällig sind.
Wo kann man Power Query lernen?
Sie können Power Query an vielen verschiedenen Orten erlernen, darunter im Selbststudium und in offiziellen Kursen. Eine Möglichkeit zum Lernen sind Online-Tutorials, die Sie durch die einzelnen Schritte der Verwendung von Power Query führen. Online-Kurse, die Ihnen die Grundlagen der Verwendung von Power Query beibringen, sind eine weitere Option und ermöglichen es Ihnen oft, Ihr Lerntempo entsprechend Ihren Lernpräferenzen zu bestimmen. Abschlüsse und Zertifizierungen sind ebenfalls eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu entwickeln, insbesondere wenn Sie eine Karriere in der Datenanalyse oder Computertechnologie anstreben.
Jobs, die Power Query verwenden
Jobs in der Datenbranche, in denen Power Query zum Einsatz kommt, sind in den verschiedenen Bereichen sehr unterschiedlich. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, die Ihnen dabei helfen, einen Job zu finden, der Ihren Interessen entspricht.
Projektbuchhalter
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 75.905 US-Dollar [ 2 ]
Voraussetzungen: Bachelorabschluss im Finanzbereich, Erfahrung im Umgang mit Excel, Projektmanagementfähigkeiten und fundierte Kenntnisse des Abrechnungsprotokolls
Als Projektbuchhalter überwachen Sie verschiedene Geschäftsprojekte und stellen sicher, dass das Projekt die finanziellen Ziele und Budgets des Unternehmens erfüllt. Normalerweise erfordert diese Position Ihre Beteiligung an jedem Projektschritt, Sie geben Empfehlungen ab, genehmigen Ausgaben, senden Rechnungen und verfolgen eingehende Zahlungen. Darüber hinaus sind Projektbuchhalter normalerweise für die Erstellung von Finanzberichten und die Vorbereitung aller erforderlichen Steuerdokumente verantwortlich.
Datenanalyst
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 75.227 US-Dollar [ 3 ]
Voraussetzungen: Bachelor-Abschluss in Finanzwesen, Informatik, Mathematik oder einem ähnlichen Bereich; viele Arbeitgeber erwarten von Ihnen möglicherweise eine praktische Ausbildung in Bezug auf ihre spezifischen Anforderungen und Software; einige Datenanalysten streben auch eine Zertifizierung an.
Als Datenanalyst verarbeiten, analysieren und berichten Sie normalerweise riesige Datensätze. Sie könnten an der Förderung verschiedener Geschäftsziele und -interessen beteiligt sein, wie z. B. Gewinnmaximierung, Erhöhung der Mitarbeiterbindung und Optimierung von Prozessen, um festgelegte Kennzahlen zu erreichen. Als Datenanalyst müssen Sie in der Lage sein, komplexe, umfangreiche Datensätze zu verarbeiten und die Informationen mithilfe verschiedener Analysetools und Softwareprogramme in leicht verständliche Berichte zu interpretieren, die Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen liefern.
Programmspezialist
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 67.514 US-Dollar [ 4 ]
Voraussetzungen: Bachelorabschluss, häufig in Betriebswirtschaft; manche Arbeitgeber verlangen einen Masterabschluss oder Erfahrung in dem spezifischen Bereich, in dem Sie Projekte betreuen werden
Wenn Sie sich für eine Karriere als Programmspezialist entscheiden, können Sie in einem Team zusammenarbeiten, um verschiedene Programme innerhalb eines Unternehmens zu planen, umzusetzen und zu verwalten, um sicherzustellen, dass jedes Programm bestimmte Ziele und Kennzahlen erfolgreich erfüllt. Normalerweise überwachen Programmspezialisten die Koordination mehrerer Projekte im Hinblick auf übergeordnete Ziele und Strategien. In dieser Rolle werden Sie wahrscheinlich mit anderen Fachleuten kommunizieren, um sicherzustellen, dass jeder die Aufgaben, das Budget und den Zeitplan einhält.
Mehr lesen: Google Sheets vs. Excel: Was ist der Unterschied?
Erste Schritte mit Coursera
Power Query bietet leistungsstarke Vorteile für jeden, der mit Daten arbeitet, insbesondere in Verbindung mit Power BI und Power Pivot für eine umfassende Lösung für Business Intelligence und Datenanalyse. Verbessern Sie Ihre Power Query-Kenntnisse und erlernen Sie die grundlegenden Kenntnisse, die für den Beginn einer Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind, mit Kursen und professionellen Zertifikaten auf Coursera.
Mit Kursoptionen wie Excel Power Tools for Data Analysis der Macquarie University erlernen Sie die Fähigkeiten, die Sie für eine erfolgreiche Data-Science-Rolle benötigen. Mit einem Programm wie dem Power BI Data Analyst Professional Certificate von Microsoft können Sie noch einen Schritt weiter gehen und Erfahrungen im Umgang mit Power Query, Power BI und SQL sammeln.