Si cada mes recibes varios CSV y dedicas tiempo a copiarlos en un libro, aprender Power Query puede resolver una tarea concreta de trabajo. Su utilidad no consiste en producir un gráfico vistoso, sino en repetir una preparación de datos con menos intervención manual y con controles que permitan detectar errores.
Esta guía, revisada el 29 de octubre de 2026, propone una práctica con datos ficticios. No acredita experiencia profesional ni garantiza empleo. Como señal de utilidad formativa, Barcelona Activa tiene anunciada una actividad específica de Power Query para noviembre. No disponemos de datos directos de audiencia del portal ni de una serie accesible de Google Trends España para afirmar que hayan aumentado las búsquedas.
Qué problema merece la pena automatizar
Imagina una pequeña empresa que recibe un archivo de pedidos cada mes. El informe final siempre necesita las mismas columnas, pero alguien vuelve a abrir los archivos, copiar filas, corregir fechas y comprobar importes. El trabajo repetitivo es preparar la tabla, no decidir qué significa el resultado.
Un buen primer proyecto tiene una entrada estable y una salida sencilla. Por ejemplo, reunir tres archivos con las columnas Fecha, Pedido, Cliente e Importe. No empieces mezclando exportaciones de aplicaciones distintas ni intentando corregir diez formatos de factura. Reducir el alcance permite explicar qué se ha automatizado y qué sigue dependiendo de una revisión humana.
Comprueba tu Excel antes de seguir
El recorrido siguiente está planteado para Excel de escritorio en Windows, por ejemplo Microsoft 365 o Excel 2024. Microsoft documenta diferencias de conectores y funciones entre Windows, Mac y la versión web. Que otra persona vea un botón no significa que tu edición disponga de la misma ruta.
Consulta la tabla oficial de versiones y orígenes de datos y revisa la licencia que ya utilizas antes de comprar otra. Si trabajas con un equipo de empresa, respeta sus permisos y ubicaciones autorizadas. No necesitas subir información de clientes a un servicio ajeno para hacer esta práctica.
Prepara una carpeta pequeña y controlada
Crea tres CSV ficticios, uno por mes, con dos pedidos en cada archivo. Usa exactamente los mismos encabezados. Incluye un identificador como 00127, una fecha inequívoca y un importe que puedas sumar a mano. Anota fuera de la consulta que esperas seis filas en total.
Dedica una carpeta solo a esos archivos. La documentación de importación desde carpetas advierte de que también se incluyen archivos de subcarpetas. Mantener allí copias antiguas o resultados exportados puede duplicar datos. No guardes el libro final dentro de esa carpeta de entrada.
Conserva los CSV originales sin modificarlos durante el ejercicio. Así podrás distinguir un cambio en la fuente de un cambio en los pasos de transformación. Una carpeta denominada “entrada_practica” y un libro aparte bastan; no hace falta diseñar una infraestructura compleja.
Importa y revisa antes de combinar
- En Excel, entra en Datos, Obtener datos, Desde un archivo y Desde una carpeta.
- Selecciona la carpeta y revisa el listado de nombres y extensiones. Comprueba que solo estén los tres CSV previstos.
- Elige Combinar y transformar datos. Revisa el archivo de ejemplo, el delimitador y la interpretación del texto antes de continuar.
- En el editor, comprueba encabezados, columnas y filas. Mantén una referencia al archivo de origen si te ayuda a localizar incidencias.
- Cuando el resultado sea correcto, utiliza Cerrar y cargar para obtener una tabla en el libro.
Los nombres de algunas opciones pueden variar con la edición o el idioma. Microsoft explica también la combinación de archivos CSV. Las transformaciones aplicadas al ejemplo sirven de base para procesar los demás archivos, por lo que conviene elegir una muestra representativa.
Los tipos de datos no son un detalle
Un código de pedido no es necesariamente un número que debas sumar. Si 00127 identifica una operación, conviértelo en texto para conservar su forma. Para las fechas e importes, revisa el significado real de los valores, no solo su apariencia en pantalla.
Power Query puede detectar tipos automáticamente, pero esa inferencia debe comprobarse. Si una fecha o un decimal se interpreta con una convención incorrecta, usa Cambiar tipo y la opción de configuración regional que corresponda al archivo de origen. La documentación oficial sobre tipos de datos explica esta relación entre tipo y configuración regional.
El caso 03/04 es un buen examen: ¿representa el 3 de abril o el 4 de marzo? Busca una fecha que despeje la duda y confirma la convención con quien genera el archivo. Cambiar el formato visual de una celda no demuestra que el dato se haya interpretado correctamente.
Demuestra que la actualización funciona
Comprueba las seis filas esperadas y suma manualmente los importes de esta muestra pequeña. Después añade un cuarto CSV con dos filas y actualiza la consulta. Ahora deben aparecer ocho, sin que tengas que repetir la preparación inicial. Si no ocurre, investiga antes de dar el proceso por terminado.
Prueba también un error deliberado: cambia el nombre de una columna en una copia del cuarto archivo. Observa qué sucede y documenta cómo detectarlo. No actives opciones para omitir errores solo para conseguir una tabla aparentemente limpia: podrías ocultar operaciones que debían formar parte del informe.
Un resultado profesional incluye controles comprensibles: cantidad de archivos, número de registros, periodo cubierto y una comprobación de totales. No basta con que la actualización termine sin avisos.
Una formación anunciada para noviembre
La actividad Excel: Extreu i transforma les teves dades amb Power Query, de Cibernàrium, está anunciada como nivel 2, en catalán y con nueve horas. Combina una sesión por Zoom el 9 de noviembre de 2026, de 15 a 19 h, y otra presencial el 10 de noviembre, de 15 a 20 h, en Cibernàrium 22@, Barcelona.
Consulta la ficha y el formulario antes de organizarte: la fecha anunciada no confirma una plaza disponible ni permite tratarla como una formación completamente remota. Valora también si tu base de Excel es suficiente para seguirla.
Cómo mostrar esta habilidad sin exagerarla
Guarda el libro de práctica, los CSV ficticios y una explicación breve de las comprobaciones. En un portfolio puedes describir el problema, la estructura de entrada, los pasos y los límites. No publiques datos de una empresa ni presentes el ejercicio como experiencia laboral.
Cuando la preparación sea fiable, puedes continuar con un primer proyecto de visualización en Power BI. Es una fase distinta: primero necesitas una tabla que puedas defender. La habilidad útil no es pulsar Actualizar, sino explicar por qué el resultado sigue siendo correcto.
Portada ilustrativa: Taiye Salawu, Pexels, bajo su licencia de uso. No muestra Power Query ni una participante del curso citado.
