Power Query vs Power Pivot

Artículo por datdata

24 de marzo de 2025

En el ecosistema de herramientas de Microsoft para el análisis de datos, Power Query y Power Pivot son dos de las más poderosas, pero a menudo generan confusión.

Ambas forman parte de Excel y Power BI, pero cumplen funciones muy distintas. En este artículo, analizaremos en profundidad sus diferencias, usos principales y en qué casos se debe elegir una u otra, además de ver cómo se integran con otras tecnologías de Microsoft.

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¿Qué es Power Query?

Power Query es una herramienta de ETL (Extracción, Transformación y Carga) que permite importar, limpiar y transformar datos desde diversas fuentes antes de cargarlos en Excel o Power BI.

Características principales de Power Query:

Importación de datos desde diversas fuentes como bases de datos, archivos CSV, Excel, APIs, SharePoint, SQL Server, entre otros.
Transformación de datos mediante la eliminación de columnas innecesarias, cambios de tipo de datos, combinación de tablas, etc.
Automatización de procesos con un enfoque "sin código", aunque también permite usar el lenguaje M para personalización avanzada.
Carga de datos en Excel, en el modelo de datos de Power BI y en otros servicios como Microsoft Dataverse.

¿Qué es Power Pivot?

Power Pivot es una tecnología de modelado de datos que permite trabajar con grandes volúmenes de información en Excel o Power BI, utilizando relaciones entre tablas y creando cálculos avanzados con el lenguaje DAX.

Características principales de Power Pivot:

Modelo de datos relacional dentro de Excel y Power BI, permitiendo conectar múltiples tablas sin necesidad de usar BUSCARV.
Lenguaje DAX (Data Analysis Expressions) para crear medidas, columnas calculadas y KPIs.
Optimizado para grandes volúmenes de datos, ya que comprime la información utilizando el motor VertiPaq.
Permite realizar cálculos complejos sobre datos agregados, como tendencias de ventas, acumulados y comparaciones de periodos.

Diferencias clave entre Power Query y Power Pivot

Característica	Power Query	Power Pivot
Propósito	Extracción y transformación de datos	Modelado de datos y análisis avanzado
Lenguaje usado	Lenguaje M	Lenguaje DAX
Capacidad de manejo de datos	Procesa datos sin almacenarlos permanentemente	Almacena datos en un modelo comprimido
Relacionamiento de tablas	Une datos mediante combinaciones	Usa relaciones entre tablas
Uso principal	Preparar datos antes del análisis	Realizar análisis avanzado con datos modelados

Herramientas que usan Power Query y Power Pivot

Tanto Power Query como Power Pivot están integrados en varias herramientas del ecosistema de Microsoft. A continuación, se detallan las principales:

Herramientas que utilizan Power Query:

Excel: Disponible en la pestaña "Obtener y Transformar" para importar y limpiar datos.
Power BI Desktop: Usado para conectar y transformar datos de diversas fuentes.
Azure Data Factory: Algunas funcionalidades de Power Query están integradas en esta herramienta para la preparación de datos.
Microsoft Dataverse: Utiliza Power Query para importar y transformar datos dentro de Power Apps.
Power Automate: Power Query puede integrarse con flujos automatizados para procesar datos de manera eficiente.

Herramientas que utilizan Power Pivot:

Excel: Disponible en la pestaña "Modelo de Datos" para crear modelos relacionales y usar DAX.
Power BI Desktop: Power Pivot es la base del motor de modelado de datos en Power BI.
SQL Server Analysis Services (SSAS) Tabular: Comparte el mismo motor de modelado de Power Pivot para soluciones empresariales.
Microsoft Fabric: En este servicio de datos unificado, Power Pivot es clave para modelar datos dentro de Power BI Service y Fabric.

¿Cuál deberías usar?

La elección entre Power Query y Power Pivot depende de tus necesidades:

Si necesitas limpiar, transformar e importar datos desde múltiples fuentes, Power Query es la mejor opción.
Si necesitas modelar datos y realizar análisis avanzado con medidas y KPIs, Power Pivot es más adecuado.
Si trabajas con grandes volúmenes de datos, Power Pivot es mejor debido a su optimización con VertiPaq.
Para un flujo de trabajo completo, lo ideal es usar ambos: primero Power Query para limpiar los datos y luego Power Pivot para modelarlos y analizarlos.

Ejemplo práctico: Combinando Power Query y Power Pivot

Imagina que trabajas con datos de ventas en distintos archivos Excel de varios meses y necesitas analizar el total de ventas por producto y mes.

Usar Power Query para importar y limpiar los datos

Combinas todos los archivos en una sola tabla.
Transformas datos y eliminas columnas innecesarias.
Cargas los datos en el modelo de Power Pivot.

Usar Power Pivot para modelar y analizar los datos

Creas relaciones entre las tablas de productos, ventas y fechas.
Usas DAX para calcular ventas acumuladas y comparaciones interanuales.
Creas matrices con los resultados finales.

Power Query y Power Pivot son herramientas complementarias que, cuando se usan juntas, permiten optimizar el análisis de datos en Excel y Power BI.

Además, están integradas en otras herramientas clave del ecosistema de Microsoft, facilitando la manipulación y modelado de datos a nivel empresarial.

Si quieres mejorar tu capacidad de análisis y trabajar con datos de manera eficiente, aprender ambas herramientas es clave.

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