在 2026 年的今天，当我们再次审视日常业务数据处理时，会发现格局已经发生了翻天覆地的变化。虽然我们依然面临着成百上千个杂乱文件的挑战，但“手动复制粘贴”早已不是我们唯一的痛点——现在的我们更关心的是如何在这场数据洪流中，利用 AI 原生 的思维模式，将重复性劳动降维打击。作为一名深耕数据领域的从业者，我见证了 Power Query 从一个简单的 Excel 插件进化为微软 BI 生态的中枢神经。在这篇文章中，我们将超越 2024 年的基础操作，以 2026 年的技术前瞻性，深入探讨 Power Query 如何与现代开发理念、AI 智能体以及企业级工程化标准深度融合。我们将从第一人称的视角，带你领略这项“古老”技术在新时代焕发的惊人活力。
2026 技术纵览：从“清洗工具”到“逻辑编排引擎”
当我们谈论 Power Query 时，很多人还停留在“数据清洗利器”的层面。但在 2026 年，随着 Agentic AI（自主智能体） 的兴起，Power Query 的角色正在发生根本性的转变。它不再仅仅是一个 ETL（提取、转换、加载）工具，而是成为了人与 AI 协作时的“确定性逻辑层”。
#### 为什么我们需要掌握 Power Query：核心优势解析（2026 版本）
1. “人机回环”中的信任锚点
在 LLM（大语言模型）泛滥的今天，直接让 AI 修改数据库或生成报表存在幻觉风险。我们发现，最佳实践是让 AI 编写或优化 Power Query 的 M 语言代码，而由人类在 Power Query 编辑器中验证每一步逻辑。Power Query 提供的“步骤记录”功能，本质上就是一种完美的、可解释的 AI 逻辑呈现方式。你既能享受 AI 的效率，又能掌控数据的准确性。
2. 对抗“电子表格表格化”的技术债务
我们最近在一个大型企业项目中看到，因为缺乏 Power Query 这种标准化转换层，业务部门积累了数以万计的不可维护的 Excel 公式。掌握 Power Query 意味着你在构建一种“防御性架构”。通过将业务逻辑封装在查询中，而非散落在单元格公式里，我们有效地规避了人员流动带来的逻辑断层风险。
3. AI 辅助开发的新范式
你可能会问，AI 都能写代码了，我还需要学 M 语言吗？答案是肯定的。这就好比 2026 年摄影师依然需要懂光影构图。我们需要理解 Power Query 的底层逻辑，才能精准地指挥 Cursor 或 GitHub Copilot 等现代 AI IDE 帮我们生成高效的查询代码。这就是我们常说的“Vibe Coding”（氛围编程）——你负责构思架构，AI 负责填充细节，而 Power Query 是你们交流的通用语言。
核心概念深化：M 语言与函数式编程思维
在 2026 年，像资深工程师一样思考变得尤为重要。Power Query 的核心 M 语言 是一种基于 Linq 的函数式编程语言。这与我们习惯的 Excel“单元格引用”范式截然不同。
在函数式编程中，我们不存储状态，而是定义数据的流动。每一个步骤（Step）都接收前一个步骤的输出，并返回一个新的输出。这种不可变性是构建稳定数据流的基础。
#### 深入实战：企业级代码示例
让我们通过一个生产级场景来加深理解。假设我们需要处理一份从 ERP 系统导出的原始销售数据，其中包含 JSON 格式的元数据、混乱的时间戳以及大量的 NULL 值。我们不仅要清洗它，还要确保这套逻辑在下个季度依然能自动运行。
场景 1：处理半结构化数据（JSON 解析）
现代业务中，API 接口返回的 JSON 字符串经常混在表格里。
“INLINECODE12581fce`INLINECODE0f26a138Formula.Firewall` 错误。
最佳实践：在项目开始前，统一在“文件 -> 选项和设置 -> 查询选项 -> 当前工作簿 -> 隐私”中，将所有数据源设置为“忽略隐私级别”。当然，在企业受控环境中，应严格按照组织的数据安全策略配置。
结语：拥抱人机协作的未来
Power Query 在 2026 年不仅仅是一个 Excel 功能，它是连接传统数据处理与未来 AI 自动化工作流的桥梁。掌握它，意味着你不仅能解决今天的问题，更能构建出经得起时间考验的数据架构。我们鼓励你从现在开始，尝试在你的查询中加入参数化设计，尝试让 AI 辅助你优化 M 代码。你会发现，当你理清了数据逻辑，不仅 Excel 变快了，你的整个职业生涯也将因此更加从容。让我们继续在数据的海洋中探索，用更智能的方式，去挖掘那些隐藏在混乱表象下的商业价值。