在企业经营数据分析场景中，选择合适的 Power Query 体验模式与产品宿主，核心在于明确数据源类型、业务需求（本地离线或云端实时）以及最终存储位置。Power Query 作为数据处理引擎，本身不存储数据，其功能由宿主产品决定。
首先，区分两种核心体验模式：Power Query Desktop 与 Power Query Online。Desktop 版本运行于桌面应用内，如 Excel for Windows/Mac、Power BI Desktop、SQL Server Integration Services 等，适合本地离线分析或一次性深度处理。Online 版本则嵌入云端服务，如 Microsoft Fabric Dataflows Gen2、Power BI Dataflows（Gen1）、Azure Data Factory 及 Power Apps 等，支持浏览器操作与云端刷新。
其次，根据数据源与业务场景选择宿主产品。若需本地 Excel 文件分析或 SQL Server 本地库处理，Excel for Windows 是首选 Desktop 宿主；若涉及 Azure Data Lake、Dataverse 等云存储且需定期自动刷新，Fabric Dataflows Gen2 或 Power BI Online 更为合适。需注意，并非所有连接器在所有宿主中均受支持，例如某些功能在 Excel Online 中不可用，而 Fabric Dataflows 则提供产品无关的云处理能力。
最后，理解 M 语言的作用。无论选择哪种体验模式，底层均由 M 公式语言驱动。图形界面可完成大部分操作，复杂需求可通过高级编辑器编写 M 代码实现。企业应根据自身 IT 架构、数据合规要求及团队协作方式，在本地桌面与云端服务间做出平衡选择，确保 ETL 流程既灵活又可靠。