.st0{fill:#FFFFFF;}

Microsoft Excel và Power BI 

 Tháng Mười Một 24, 2021

By  Lê Đình Chi

Trong nhiều năm, Excel là phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất cho hầu hết các doanh nghiệp. Tuy nhiên, những năm gần đây, có thể bạn đã biết đến Power BI, một sản phẩm mới hơn của Microsoft. Chúng ta có thể cảm thấy rằng Microsoft đang thúc đẩy người dùng hướng tới Power BI và bạn tự hỏi liệu nó có phù hợp với bạn không. Trong bài viết này, chúng ta hãy tìm hiểu xem công cụ nào phù hợp với bạn hơn và chúng ta nên lựa chọn sử dụng Excel hay Power BI trong các trường hợp cụ thể nào nhé!

Tổng quan về Excel

Chắc hẳn ai trong chúng ta đều biết những gì Excel đã làm được, vì vậy mình sẽ không đề cập quá sâu về nó ở đây mà chúng ta chỉ xem qua tổng quan về công cụ này. Excel là một ứng dụng bảng tính được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu, dữ liệu có thể được tạo trong Excel hoặc nhập từ một nguồn dữ liệu khác. Dữ liệu thường được phân tích bằng cách sử dụng các công thức và được hiển thị bằng các kết quả đầu ra như biểu đồ hoặc Pivot Tables.

Có rất ít giới hạn cho những gì một bảng tính Excel có thể thực hiện được, sức mạnh của Excel ngoài sức tưởng tượng của người dùng. Điều này có những tác động tích cực bởi vì tính linh hoạt này có lẽ là lý do tại sao Excel được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp ngày nay.

Tổng quan về Power BI

Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu thông minh, tập trung vào trực quan hóa. Điều này có nghĩa là Power BI cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo một loạt biểu đồ phân tích dữ liệu từ đó. Sau đó, các biểu đồ này có thể được kết hợp thành các báo cáo và dashboard – trang tổng quan để cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu doanh nghiệp của bạn.

Power BI có thể tiếp cận với người dùng mà không yêu cầu họ phải có kỹ năng lập trình hay bất kỳ kiến ​​thức mã hóa nào, mặc dù nó có ngôn ngữ, công thức riêng, nhưng với Power BI, người dùng có thể tạo biểu đồ và trang tổng quan bằng giao diện kéo thả đơn giản. Bằng cách này, Power BI mở rộng phạm vi người dùng.

Bên cạnh đó, Power BI còn kết hợp một số công cụ khác như: một ứng dụng máy tính cho phép bạn nhập và tạo dữ liệu của mình, một dịch vụ trực tuyến, nơi bạn có thể tải lên báo cáo, tạo trang tổng quan và chia sẻ nội dung với người dùng trong và ngoài doanh nghiệp của bạn, một ứng dụng trên di động, cho phép bạn và những người khác xem nội dung Power BI ngay trên điện thoại.

Xem thêm: POWER BI – CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU DÀNH CHO DOANH NGHIỆP

So sánh Microsoft Excel và Power BI

Điểm chung giữa Excel và Power BI: Power Pivot và Power Query

Không được nhiều người biết đến, nhưng Power BI thực sự có sẵn trong Excel, cụ thể, là hai công cụ phổ biến tạo nên xương sống của Power BI: Power Pivot và Power Query.

Power BI cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để phân tích chúng. Dữ liệu được nhập vào Power BI bằng một công cụ được gọi là Query Editor: thứ cho phép bạn nhập dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu theo nhiều cách khác nhau (ví dụ: thêm và xóa cột, điều chỉnh kiểu dữ liệu hoặc thay đổi định dạng của tập dữ liệu), sau đó tải nó vào Power BI. Một công cụ tương tự có sẵn trong Excel, được gọi là Power Query (trong Excel 2010 hoặc 2013) hoặc Get and Transform (trong Excel 2016).

Khi bạn nhập dữ liệu vào Power BI, dữ liệu đó sẽ được nhập vào mô hình dữ liệu. Đây là một mô hình có cấu trúc, nơi dữ liệu được lưu trữ trong các bảng. Các bảng này có thể liên quan với nhau và các biểu đồ được tập hợp bằng cách sử dụng dữ liệu từ các bảng khác nhau tạo nên mô hình dữ liệu. Điều này khác với Excel “bình thường”, nơi dữ liệu thường không có cấu trúc và có thể được trải rộng trên các hàng, cột và phạm vi ô khác nhau. Tuy nhiên, Excel cung cấp một tính năng được gọi là Power Pivot, cung cấp khả năng mô hình hóa dữ liệu giống như Power BI, bao gồm các mô hình dữ liệu có cấu trúc giống nhau và các công thức giống nhau để phân tích dữ liệu. Hầu hết mọi phân tích dữ liệu có thể được thực hiện trong Power BI cũng có thể được thực hiện bằng Power Pivot.

Sự khác biệt chính giữa Power BI và Excel

Power BI so với Excel: Mô hình hóa dữ liệu

Mô hình dữ liệu cho Microsoft Excel theo xu hướng đơn giản nhưng vẫn cung cấp cho bạn nhiều tính năng. Trong khi đối với Power BI, mô hình dữ liệu chủ yếu tập trung vào nhập dữ liệu cùng với khả năng xây dựng các cấu trúc phức tạp hơn trên đó.

Microsoft Excel chủ yếu được sử dụng cho các tác vụ phân tích đơn giản chỉ trên dữ liệu lịch sử trong khi Power BI cung cấp công cụ đơn giản hóa dữ liệu được thu thập được từ các nguồn khác nhau, ngoài chức năng phân tích nâng cao trên dữ liệu lịch sử. Dưới đây là cái nhìn về mô hình dữ liệu cho Power BI:


Đây là cách mô hình dữ liệu cho Microsoft Excel trông như thế nào:


Tìm hiểu khóa học: 

Biến Excel thành công cụ phân tích dữ liệu chuyên sâu.

Power BI so với Excel: Sự phụ thuộc vào ngôn ngữ

Microsoft Excel hoạt động với ngôn ngữ MDX để truy vấn mô hình dữ liệu cơ bản. MDX hoặc biểu thức đa chiều là một ngôn ngữ truy vấn được sử dụng để xử lý phân tích trực tuyến được sử dụng bởi DBMS (Database Management System – Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu). Nó chủ yếu là một ngôn ngữ dựa trên các phép tính và có cú pháp giống như các công thức. 


Trong Power BI sử dụng ngôn ngữ DAX. DAX hoặc biểu thức phân tích dữ liệu là ngôn ngữ được phát triển đặc biệt để làm việc với mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng các công thức và biểu thức. 

Power BI so với Excel: Cộng tác

Với sự ra đời của công nghệ, các doanh nghiệp hiện nay đang hoạt động với hình thức trực tuyến nhiều hơn thay đổi nhanh chóng, vì vậy sự cộng tác, chia sẻ là một yếu tố không thể thiếu. Power BI cho phép bạn chia sẻ báo cáo của mình với các nhân viên khác chỉ trong vài cú nhấp chuột. Điều này khả dụng cho những người đang tìm kiếm và lưu trữ dữ liệu trong điện toán đám mây để phục vụ cho các doanh nghiệp cũng như các doanh nghiệp nhỏ.

Tuy nhiên, Microsoft Excel có giới hạn trong việc cộng tác, hầu như bạn chỉ có thể làm việc offline trên Excel và chia sẻ file Excel đó cho đồng nghiệp sau khi hoàn thành báo cáo qua mạng internet.

Power BI so với Excel: Bảo mật dữ liệu

Microsoft Excel cho phép bạn hạn chế quyền truy cập vào tệp, trang tính hoặc sổ làm việc của mình. Bạn cũng có thể khóa các tệp để ẩn khả năng hiển thị của chúng hoặc cấp quyền truy cập chỉ đọc để ngăn sự chỉnh sửa từ những người khác. Đây là tất cả những gì Excel cung cấp khi nói đến bảo mật dữ liệu, nó không có tính năng kiểm soát an ninh tích hợp, mạnh mẽ như Power BI. Power BI cung cấp nhiều biện pháp phong phú để giữ cho dữ liệu khách hàng của bạn an toàn như:

  • Tính năng bảo mật cao cấp

  • Xác thực dựa trên vai trò, vị trí người dùng

  • Bảo mật mạng

  • Giảm thiểu rủi ro

  • Giám sát phiên đăng nhập

  • Điều khoản bảo mật dựa trên đám mây

Power BI so với Excel: Hình ảnh hóa dữ liệu

Khi nói đến trực quan hóa dữ liệu, Power BI vượt trội hơn Microsoft Excel bởi khả năng phân tích một lượng lớn dữ liệu một cách dễ dàng cùng với một loạt các biểu đồ như Tables, Area Charts, Doughnut Charts, Funnel Charts, v.v. Nó cũng cung cấp trang tổng quan được cá nhân hóa với chế độ xem 360 mang lại khả năng quan sát các hoạt động, báo cáo và tập dữ liệu tốt hơn. Power BI cũng cho phép bạn đặt cảnh báo dựa trên các chỉ số hiệu suất (KPI) để thông báo cho bạn khi có bất kỳ thay đổi nào trong trang tổng quan vượt quá giới hạn đã đặt. Dưới đây là một ví dụ để giúp bạn hiểu sự đa dạng của hình ảnh hóa dữ liệu của Power BI:


Tìm hiểu khóa học: 

Thành thạo Microsoft PowerBI để Trực quan hóa và Phân tích dữ liệu

Power BI so với Excel: Báo cáo và Dashboard – trang tổng quan

Microsoft Excel có định dạng dữ liệu dạng bảng có thể giúp bạn trực quan hóa dữ liệu với nhiều định dạng biểu đồ khác nhau. Tuy nhiên, nó không phải là một công cụ lý tưởng cho các bộ dữ liệu lớn hơn.

Power BI có một nhóm các tính năng mạnh mẽ như định dạng dễ dàng, truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, thay đổi kích thước, chỉnh sửa và lọc dữ liệu để làm cho báo cáo dễ hiểu, hấp dẫn về mặt hình ảnh, đồng thời giúp bạn rút ra thông tin chi tiết về nhiều mặt để đưa ra quy trình ra quyết định . Các báo cáo của Power BI cũng có tính năng động và tương tác cao hơn Excel.


Power BI so với Excel: Chi phí

Cuối cùng, trong cuộc thảo luận giữa Power BI và Excel, chúng sẽ xem giá của hai công cụ này khác nhau như thế nào.

Power BI có một số gói định giá để bạn lựa chọn:

  • Power BI Pro : Power BI Pro có giá $ 9,99 / người dùng / tháng.
  • Power BI Premiumgiá $4,995 (giá hàng tháng cho tài nguyên lưu trữ và máy tính đám mây chuyên dụng khi đăng ký hàng năm).
  • Office 365 Enterprise E5: giá $35.00 / người dùng / tháng (cam kết hàng năm).

Microsoft Excel có giá cố định là khoảng 300.000 nghìn đồng cho mỗi người dùng để sở hữu Microsoft 365.

Bạn nên sử dụng Excel hay Power BI cho công việc của mình?

Có hai câu hỏi bạn nên hỏi khi quyết định sử dụng Excel hay Power BI. Cùng chúng mình xem xét nhé

Excel “bình thường” có đáp ứng nhu cầu của tôi không hay tôi cần các tính năng của Power BI?

Power BI dựa trên dữ liệu được sắp xếp trong các bảng, với các hàng và cột được xác định rõ ràng. Excel cho phép bạn phân tích trên hầu hết mọi tổ hợp hàng, cột và ô. Vì vậy, nếu việc chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có cấu trúc đòi hỏi quá nhiều thao tác và Excel có thể đáp ứng được nhu cầu của bạn thì bạn không cần cấu trúc tập dữ liệu để sử dụng Power BI.

Nếu công việc của bạn không liên quan đến phân tích dữ liệu, thì Excel có thể đáp ứng nhu cầu của bạn. Trong khi, Power BI được thiết kế để phân tích dữ liệu, chủ yếu sử dụng biểu đồ và trang tổng quan. Ví dụ: nếu công việc Excel của bạn chủ yếu liên quan đến việc tập hợp các tập dữ liệu lại với nhau chứ không phải phân tích chúng, thì Excel có thể đủ đáp ứng nhu cầu của bạn, bạn có thể sử dụng Power Query để nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào Excel.

Tất nhiên, không có gì ngăn cản bạn tập hợp một tập dữ liệu trong Excel, sau đó phân tích nó bằng Power BI. Trên thực tế, đây là quy trình làm việc phổ biến trong nhiều tình huống.

Tôi nên sử dụng Power Pivot trong Excel hay Power BI?

Nếu ưu tiên trực quan hóa dữ liệu, bạn hãy sử dụng Power BI. Khả năng mô hình hóa dữ liệu của Power Pivot và Power BI có thể giống nhau, nhưng kết quả đầu ra khác nhau đáng kể. Power BI cung cấp nhiều loại biểu đồ mở rộng có thể được sử dụng để giải thích dữ liệu của bạn, trong khi Excel và Power Pivot giới hạn bạn trong Pivot Tables, Pivot Charts và biểu đồ Excel tiêu chuẩn. Bên cạnh đó, phạm vi hình ảnh có sẵn trong Power BI có thể hữu ích hơn cho hầu hết mọi người.

Power BI cũng dễ sử dụng hơn đối với những người không rành về kỹ thuật, đây là công cụ được thiết kế dành cho mọi người. Ví dụ, biểu đồ trong Power BI được tạo bằng giao diện kéo và thả đơn giản, không cần công thức. Power BI cũng cung cấp các tính năng khác nhau được thiết kế để tạo ra những phân tích mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.

Mặc dù Power Pivot cung cấp tất cả các chức năng giống vậy, nhưng bên cạnh đó bạn còn có nhiều khả năng tạo công thức của riêng mình và thường phải thực hiện một chút mã hóa. Vì lý do đó, Power Pivot có thể được nhiều người dùng chuyên nghiệp quan tâm hơn Power BI.

Cuối cùng, Power BI có thể tốt hơn nếu bạn muốn phân tích dữ liệu của mình và sau đó chia sẻ dữ liệu đó trong toàn công ty của bạn. Dịch vụ trực tuyến của Power BI có một số tính năng được thiết kế với cho sự chia sẻ và cộng tác. Chia sẻ trang tổng quan Power Bi có thể dễ dàng hơn nhiều so với chia sẻ sổ làm việc Excel.

Nếu tất cả dữ liệu của bạn hiện đang tồn tại trong Excel thì bạn nên học thêm về Power Pivot. Giao diện Excel có thể dễ học hơn nếu bạn đã biết về Excel và bạn có thể dễ dàng chuyển sang sử dụng Power BI sau này nếu bạn cảm thấy mình cần khả năng trực quan và bảng điều khiển.

Xem thêm: Top 12 câu hỏi quan trọng nên biết để bắt đầu với Power BI

Kết luận

Excel là một sản phẩm nổi tiếng rộng rãi đã tồn tại nhiều năm. Power BI là một sản phẩm phân tích và trực quan hóa dữ liệu của Microsoft, ngày nay một số lượng lớn các công ty đang làm việc về mặt phân tích đang sử dụng Power BI. Power BI và Excel có những ưu và nhược điểm đối với việc trực quan hóa dữ liệu. Ưu điểm của Power BI là về các tính năng và hình ảnh trực tuyến trong khi Microsoft Excel vượt trội về phân tích dữ liệu, tính toán dữ liệu và Pivot Tables, vì vậy tùy thuộc vào công việc của bạn mà lựa chọn công cụ phân tích phù hợp bạn nhé!

Hy vọng bài viết của chúng mình có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về hai công cụ phân tích dữ liệu phổ biến hiện nay là Excel và Power BI! Đừng quên theo dõi chúng mình để xem thêm các bài viết bổ ích để nâng cao kỹ năng tin học văn phòng và các kỹ năng chuyên ngành khác nhé!

Lê Đình Chi


Your Signature

{"email":"Email address invalid","url":"Website address invalid","required":"Required field missing"}

Subscribe to our newsletter now!

DMCA.com Protection Status
>