Power Query vs DAX: Mantık (LOGIC) Nerede Yaşamalı?

Power BI ile raporlama yapan herkesin bir noktada mutlaka karşılaştığı kritik sorulardan biri şudur:
“Bu hesabı Power Query’de mi yapmalıyım, yoksa DAX ile mi?”

Bu soru basit gibi görünse de; performans, model boyutu, sürdürülebilirlik ve rapor etkileşimi açısından
doğrudan sonuçlar doğurur. Yanlış yerde kurulan mantık; yavaş raporlar, karmaşık modeller ve
yönetilemeyen DAX ölçülerine yol açabilir.

Bu yazıda Power BI mimarisini doğru anlamak için Power Query ve DAX arasındaki temel farkları,
hangi senaryoda hangisinin tercih edilmesi gerektiğini net kurallarla ele alıyoruz.

Power Query ve DAX Nedir?

Power Query (ETL – M Dili)

Power Query, Power BI’daki veri hazırlama ve dönüştürme motorudur.
Veriler modele yüklenmeden önce çalışır.

Power Query ile:

• Veriler temizlenir
• Birleştirilir
• Filtrelenir
• Dönüştürülür
• Şekillendirilir

Bu süreç klasik bir ETL (Extract – Transform – Load) aşamasıdır.
Power Query’de yapılan her işlem, veri yenileme sırasında yalnızca bir kez çalışır.

DAX (Data Analysis Expressions)

DAX, Power BI’ın hesaplama ve analiz dilidir.
Veriler modele yüklendikten sonra, kullanıcı etkileşimine bağlı olarak çalışır.

DAX ile:

• Ölçüler (Measures) oluşturulur
• Filtre bağlamına duyarlı hesaplamalar yapılır
• Slicer, drill-down ve görsel etkileşimlerine göre sonuçlar üretilir

DAX hesaplamaları, rapor her etkileşime girdiğinde yeniden hesaplanır.

Çalışma Zamanı: En Kritik Fark

Power BI veri hattında Power Query ve DAX farklı aşamalarda çalışır:

• Power Query: Veri yüklenmeden önce
• DAX: Veri yüklendikten sonra, rapor etkileşimi sırasında

Bu fark şunu net şekilde ortaya koyar:

Dinamik olması gerekmeyen her mantık Power Query’de yapılmalıdır.

Depolama Modu Etkisi (Import vs DirectQuery)

Power BI’da kullanılan depolama modu, mantığın nerede yazılacağını doğrudan etkiler.

• Power Query yalnızca Import modunda çalışır
• DAX hem Import hem de DirectQuery modunda çalışabilir

Eğer bir tablo DirectQuery modundaysa, hesaplamalar Power Query’de yapılamaz.
Bu durumda mantık zorunlu olarak DAX ile kurulmalıdır.

Performans ve Model Boyutu Açısından Karşılaştırma

Power Query’nin Performans Avantajı

Power Query, gereksiz satır ve sütunları modelden önce kaldırarak:

• Model boyutunu küçültür
• Bellek kullanımını azaltır
• Raporların daha hızlı çalışmasını sağlar

DAX’ın Gücü ve Riski

DAX son derece esnek ve güçlüdür ancak yanlış kullanıldığında:

• Performans sorunlarına
• Karmaşık ve zor yönetilen modellere
• Uzun hesaplama sürelerine

neden olabilir. Özellikle büyük tablolar üzerinde ağır DAX hesapları raporu yavaşlatır.

Statik Mantık mı, Dinamik Mantık mı?

Power Query Ne Zaman Kullanılmalı?

• Hesaplama statik ise
• Sonuç filtrelere bağlı değilse
• Veri kalitesi veya veri yapısı ile ilgiliyse
• Aynı mantık birden fazla raporda kullanılacaksa

Örnek: Metin temizleme, tarih türetme, sabit sınıflandırmalar

DAX Ne Zaman Kullanılmalı?

• Hesaplama filtrelere bağlıysa
• Kullanıcı etkileşimine göre değişiyorsa
• Bağlam (context) önemliyse

Örnek: Yıllık karşılaştırmalar, dinamik KPI’lar

Pratik Kurallar (Altın Rehber)

• Power Query kullan: Veri temizleme ve statik hesaplamalar için
• DAX kullan: Dinamik, filtreye duyarlı hesaplamalar için
• En iyi yaklaşım: Önce Power Query, sonra DAX

Sonuç

Power Query ve DAX birbirinin alternatifi değil, tamamlayıcısıdır.
Doğru yerde doğru mantığı kullanmak:

• Rapor performansını artırır
• Modeli sadeleştirir
• Sürdürülebilir Power BI çözümleri sağlar

Power BI’da ustalaşmanın yolu, hesabı nerede yapacağını bilmekten geçer.