POWER QUERY VERİ STANDARDİZASYONU

Üç farklı sistemden veri çektiğinizde üç farklı dil gelir. Birinde tarih "01/12/2026", ikincisinde "2026-12-01", üçüncüsünde "Aralık 2026". Birinde müşteri adı "ABC LTD.", diğerinde "Abc Ltd.", üçüncüsünde "ABC LTD ŞTİ". Bu farklılıklar tek tek küçük görünür ama analiz aşamasında raporu yıkar; aynı müşteri üç farklı kayıt gibi gözükür, tarihler sıralanamaz, toplamlar uyuşmaz. Power Query'nin veri standardizasyonu bu kaosu raporun girdisine düşmeden çözer.

Tarih Standardizasyonu

Tarih en yaygın standardizasyon ihtiyacıdır. Farklı sistemler farklı tarih formatları kullanır; bölgesel ayarlar bile farklılık yaratabilir. Power Query'de tarih dönüşümü iki adımdan oluşur: önce kolon tipini text'ten date'e çevirme, sonra biçim olarak değil veri olarak tutmak.

Tarih çevirme bazen otomatik çalışmaz; format Power Query'nin tanıdığından farklıdır. Bu durumda Locale (yerel ayar) parametresi belirtilerek çevirme zorlanır. "Using Locale" özelliği ile İngilizce, Türkçe, Almanca gibi farklı bölgesel formatlar tanınır. Doğru locale seçilirse "1/12/2026" hem "1 Aralık" hem "12 Ocak" olarak yorumlanabilir; kaynak verinin standardına göre tercih yapılır.

Aynı kaynak metnin locale seçimine göre nasıl farklı yorumlandığı somut olarak:

Metin Temizleme

Metin alanları en kirli kaynaktır; insan elinden geçtikçe çeşitlenir. Müşteri adı bir sistemde büyük harf, diğerinde karışık; başında veya sonunda fazladan boşluk olabilir; özel karakterler farklı kodlanmış olabilir. Power Query'de metin temizleme için yaygın olarak şu adımlar kullanılır:

• Trim: Başta ve sondaki boşlukları kaldırır.
• Clean: Görünmez kontrol karakterlerini siler.
• Upper / Lower / Proper: Harf düzenini standardize eder.
• Replace Values: Spesifik varyasyonları (LTD., LTD ŞTİ, LİMİTED) tek bir standarda çevirir.
• Text.Remove / Text.Select: İstenmeyen karakterleri (özel sembol, rakam) filtreler.

Daha ileri temizleme için Replace Values kullanılır; spesifik karışıklıklar (LTD., LTD ŞTİ, LİMİTED) tek bir standarda çevrilir. Bu dönüşümler sorgu içine yerleşir ve her yenilemede tutarlı uygulanır. Tek seferlik temizlik yerine sorgu içinde sürekli temizleme çok daha sağlamdır.

Sayı ve Para Birimi

Sayılarda en sık görülen sorun ondalık ayırıcılarıdır. Bazı sistemler nokta kullanır (1,234.56), bazıları virgül (1.234,56). Türkçe Excel virgül ondalık kullanır; İngilizce Excel nokta kullanır. Veri kaynağı ayarı ile hedef ayarı uyumsuzsa sayılar yanlış okunur. Power Query'de tip dönüşümü yapılırken locale ayarı bu sorunu çözer.

Para birimi farkı bir başka konu. Dolar, Euro, Türk Lirası birbirine çevrilmeden toplanırsa anlamsız sayı çıkar. Kur tablosu Power Query'ye eklenir ve döviz cinsi olan kayıtlar TL'ye çevrilir. Bu çevirinin tarihine göre farklı kur kullanılabilir; alış tarihinin kuruyla mı yoksa raporlama tarihinin kuruyla mı çevrileceği iş kararıdır.

Kategori Standardizasyonu

Kategori alanlarındaki tutarsızlık raporlamayı zorlaştıran bir başka konu. "İstanbul", "ISTANBUL", "Istanbul", "İSTANBUL" hepsi aynı şehir ama Power BI bunları farklı satır olarak görür. Standardize tek bir hâle çevirmek (örneğin tüm metin Proper Case'e dönüştürmek) bu sorunu çözer.

Daha ileri kategori temizliği için lookup tablosu kullanılır. Bilinen yazılım farklılıkları (ULTRA, ULTRA AŞ, ULTRA ŞTİ) bu tabloda eşlenir; Power Query merge ile veri kaynağına yapılır ve standart adı eklenir. Bu yapı insan elinden geçen kategorilerin tutarlı olmasını sağlar.

Boş Değer Yönetimi

Boş değerler veride üç farklı şekilde görünür: NULL, boş string, "BİLİNMİYOR" gibi placeholder değer. Konunun resmi ve ayrıntılı anlatımı Power Query resmi belgelerinde bulunur. Bu üçü analiz sırasında farklı davranır. Standardizasyon adımı tüm boş ifadeleri tek bir hale (genelde NULL) çevirir; sonraki analizler "boş" kategorisini tek bir anlamla yorumlar.

Replace Values özelliği bu dönüşüm için doğal araçtır. "" boş string'ler null'a çevrilir, "BİLİNMİYOR" değerleri null'a çevrilir, "0" değerleri korunur veya null'a çevrilir iş kuralına göre. Bu karar dokümante edilir; sonraki analist boş değerin nasıl yorumlandığını bilir.

İsimlendirme ve Karakter Setleri

Türkçe karakterler veri tabanları arasında geçişte sorun yaratabilir. UTF-8 ile encoding edilmiş veri ANSI sistemde "?" olarak gözükür. Power Query bu çeviriyi otomatik yapmaya çalışır ama kaynak doğru encoding ile gelmezse sorun olur. Veri kaynağına bağlanırken doğru encoding ayarı seçilir; CSV dosyaları için 65001 (UTF-8) genel bir tercihtir.

Kolon isimleri de standardize edilir. Bazı sistemler "Tarih" gönderir, bazıları "Date", bazıları "TXN_DATE". Power Query Rename Columns ile bir standart isim seçilir. Bu standart isim katalogda yazılı olur; tüm sorgular aynı kolon adını üretir.

Standartlaştırma Şablonu

Her yeni veri kaynağı için aynı standardizasyon adımları yapılır. Bu tekrar eden iş bir şablon olarak kurulur. Power Query'de Function (özel fonksiyon) tanımlanır; tarih çevirme, metin temizleme, kategori eşleme adımları bu fonksiyonda toplanır. Yeni bir tablo için bu fonksiyon çağrılır ve aynı standardizasyon otomatik uygulanır.

Bu yaklaşım dataflow tarafında daha güçlüdür. Ortak standardizasyon dataflow'da kurulur, tüm raporlar bu dataflow'u tüketir. Kural değişirse tek bir yerde değişir, tüm sonraki raporlar otomatik takip eder.

Veri Kalite Kontrolleri

Standardizasyon yapıldıktan sonra sonucun kontrolü değerlidir. Beklenen kayıt sayısı geldi mi, yeni kategori değerleri var mı, tarih aralığı doğru mu, toplam tutar makul mü gibi sorular her yenilemede otomatik kontrol edilir. Bu kontroller bir kalite raporu oluşturur ve sapma olduğunda uyarı gönderir.

Bu kontroller olmadan standardizasyon zamanla sessizce bozulabilir. Kaynak tarafında yeni bir kategori değeri eklenir, sorgu bunu tanımaz, kayıt boş bir kategori olarak gelir. Periyodik kalite raporları bu sapmaları erken yakalar.

Dokümantasyon

Veri standardizasyon kuralları yazılı olarak tutulur. Her kolon için ne tip beklenir, hangi değerler standardize edilir, boş değerler nasıl yorumlanır bu belgede yazılı olur. Bu dokümantasyon yeni gelen analiste eğitim verir; tartışmalarda referans olur; denetim sırasında kanıt sağlar.

İyi tasarlanmış veri standardizasyonu raporlamanın güvenilirliğini büyük ölçüde artırır. Power Query ve Power Pivot eğitimi bu disiplini pratik örneklerle ele alır.