ถ้าพูดถึงโปรแกรมที่มาแรงที่สุดของไมโครซอฟท์
Power BI คือคำตอบแรก เพราะมาแรงแซงทุกโค้งจริง ๆ

สื่อต่างประเทศใช้คำว่า Sooooo Hot!!! เพราะฮอตมากแถมเก่งสุดขีดดีดดิ้น

แม้เป็นโปรแกรมที่มาแรง แต่ยังมีความเข้าใจผิดอยู่ไม่น้อย มาดูกันว่า 5 ความ(มัก)เข้าใจผิดเกี่ยวกับ Power BI มีอะไรบ้าง

1. Power BI ใช้งานได้ฟรี!

“ทำไมไม่ลองใช้ Power BI ล่ะ ทำได้หลายอย่าง ฟรีด้วยนะ”

นี่คือความเข้าใจที่ไม่ถูกต้อง เพราะ Power BI ใช้ฟรีแบบมีเงื่อนไข

ราคาของ Power BI มี 3 แบบคือ

1. Power BI Free
2. Power BI Pro
3. Power BI Premium

คำว่า “ใช้ฟรี” คือใช้โปรแกรม Power BI Desktop ฟรี แต่ถ้าทำข้อมูลเสร็จแล้วจะแชร์ยังไงล่ะ?

ถ้าใช้ Power BI Free จะไม่สามารถแชร์ข้อมูลกับใครได้ สร้างเอง ดูเอง ชงเองกินเอง (ยกเว้นส่งไฟล์ Power BI Desktop ให้ทั้งไฟล์ ซึ่งไม่มีความปลอดภัย)

ถ้าต้องการแชร์ข้อมูลกับคนอื่นต้องใช้ Power BI Pro ค่าใช้จ่าย $9.99/เดือน/คน ตีกลม ๆ ปีละ 4,000 บาทต่อคน
แพงไหม? อยู่ที่มุมมอง

คำถามที่พบบ่อยคือ “งั้นคนสร้างรีพอร์ตใช้ Power BI Pro ส่วนคนดูรีพอร์ตใช้ Power BI Free ได้ไหม?”

คำตอบคือ ไม่ได้

คนสร้างต้องเป็น Power BI Pro และคนดูก็ต้องเป็น Power BI Pro ทั้งสองฝ่ายต้องใช้ Power BI Pro ยกเว้นองค์กรนั้นใช้ Power BI Premium

ถ้าองค์กรมีคนใช้งาน Power BI เยอะ Power BI Premium อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า
เพราะ Power BI Premium มีความสามารถสูงกว่า รวมถึงมีความสามารถด้าน Machine Learning

ปัญหาคือราคาขั้นต่ำของ Power Premium คือ $5,000 /เดือน หรือตีกลม ๆ ปีละ 2 ล้านบาท

และการใช้ Power BI Premium จำเป็นต้องมี Power BI Pro อย่างน้อย 1 คนเพื่อสร้างรีพอร์ต ส่วนคนที่เหลือ (ที่ไม่ได้สร้างรีพอร์ต) อาจใช้เป็น Power BI Free ก็ได้

“แล้วองค์กรเราควรใช้ Power BI Pro หรือ Power BI Premium?”

ด้วยราคาของ Power BI Premium ที่ค่อนข้างสูง อาจประเมินง่าย ๆ ว่าถ้าจำนวนผู้ใช้น้อยกว่า 500 คน การใช้ Power BI Pro คือทางเลือกที่ประหยัดกว่า
แต่ถ้าทั้งองค์กรมีผู้ใช้งานมากกว่า 500 คน การใช้ Power BI Premium คือทางเลือกที่ดีกว่า แถมความสามารถมากกว่าด้วย

แต่ถ้ากังวลเรื่องค่าใช้จ่าย ไม่อยากเสียเงิน และไม่แคร์เรื่องการรักษาข้อมูล อาจใช้ Power BI Free แล้วใช้ Power BI Desktop อย่างเดียวก็ได้ แบบนี้คือฟรีจริง แต่ส่วนตัวแล้วไม่แนะนำเลย เพราะจะมีปัญหาในระยะยาว และเมื่อเกิดปัญหาก็จับมือใครดมไม่ได้

อ้อ! เทคนิคที่แอบถ่ายทอดกันในหมู่โปรแกรมเมอร์ ที่ใช้ Publish To Web แล้วนำลิงก์ไปแปะใน Intranet หรือ SharePoint มีข้อเสียนะครับ ไม่ปลอดภัยและไม่แนะนำ เดี๋ยวขออธิบายเฉพาะเรื่องนี้เพียว ๆ ในบทความถัดไปครับ

2. Power BI อยู่ใน Excel

“Power BI อยู่ตรงไหนของ Excel ครับ?”

ผมเจอคำถามนี้บ่อยมาก ขอตอบเลยว่า Power BI และ Excel คือคนละโปรแกรม ไม่เกี่ยวข้องกัน และการใช้ Power BI ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ Microsoft 365

เพียงแต่ถ้ามีบัญชีผู้ใช้ของ Microsoft 365 สามารถใช้เป็นบัญชีผู้ใช้เดียวกันกับ Power BI ได้
อารมณ์เหมือนใช้ Gmail เป็นบัญชีผู้ใช้ทั้ง Google Drive และ YouTube นั่นล่ะ ^_^

Power BI กับ Excel คือคนละโปรแกรม เพียงแต่ความสามารถบางอย่างคล้ายกัน และ interface ของ Power BI ก็ถูกจงใจออกแบบให้คล้าย Excel ดังนั้นคนที่คุ้นเคยกับ Excel จะใช้เวลาปรับตัวกับ Power BI น้อยมาก

Power BI มี 5 Platform คือ

1. Power BI Desktop
2. Power BI Report Server
3. Power BI Service
4. Power BI Mobile
5. Power BI Embedded (ชื่อเดิมคือ Power BI Rest API)

แต่ส่วนใหญ่ใช้แค่ 3 Platform คือ

1. Power BI Desktop (ใช้ผ่านคอมพิวเตอร์)
2. Power BI Service (ใช้ผ่าน web browser เช่น Google Chrome, MS Edge)
3. Power BI Mobile (ใช้ผ่านมือถือ)

3. สร้างกราฟใน Power BI ง่ายกว่า Excel

“สร้างกราฟใน Power BI สิ ง่ายกว่า แถมสวยกว่าด้วย” ประโยคนี้ถูกครึ่งเดียว

ถูกตรง “สวยกว่า” แต่ผิดตรง “ง่ายกว่า”

ใช่ครับ Power BI สร้างกราฟยากกว่า Excel
ถ้าพูดตรง ๆ คือ ยากกว่ามาก ๆ

ยากกว่าตรงไหน? ตรงหาตัวเลขมาสร้างกราฟ

ถ้าสร้างกราฟใน Excel ต้องการตัวเลขอะไรก็เขียนสูตรขึ้นมาได้ ถ้าสูตรยาก ก็ “เนรมิต” ขึ้นมาได้ (เนรมิต แปลว่า คำนวณแบบแมนวล)

แต่ใช้วิธี “เนรมิต” ใน Power BI ไม่ได้ เพราะ Power BI ไม่สามารถคำนวณแบบแมนวล ตัวเลขประเภทเคาะ ๆ หยอด ๆ แล้วเอามาใส่ ทำไม่ได้แน่นอน

ภาษาที่ใช้เรียกว่า DAX (Data Analysis Expression : แนะนำว่าไม่ต้องแปล) แม้ DAX จะคล้ายฟังก์ชันใน Excel แต่ใช้ยากกว่า ต้องดูบริบทของข้อมูล และมีรายละเอียดที่จุกจิก

ยกตัวอย่างเช่น ต้องการสร้างกราฟแสดงสินค้า Top 5 และแสดงสินค้าที่เหลือเป็น Others หน้าตาประมาณนี้

ถ้าใช้ Excel อาจ “เนรมิต” ตัวเลขได้ง่าย ๆ แต่ถ้าเป็น Power BI ต้องเขียนสูตรแบบนี้

(ใครสนใจที่มาของสูตรนี้ อ่านรายละเอียดได้จาก บทความนี้)

4. เตรียมข้อมูลใน Power BI เหมือน Pivot Table

ตอนผมใช้งาน Power BI ใหม่ ๆ ผมเข้าใจว่าควรเตรียมข้อมูลเหมือน Pivot Table หรือเตรียมข้อมูลเป็นตารางเดียวที่มีทุกคอลัมน์ ซึ่งอาจมี 50 หรือ 100 คอลัมน์

แต่ความจริงแล้วไม่ใช่ การใช้ Power BI ไม่ควรเตรียมข้อมูลเป็นตารางเดียวที่มีทุกคอลัมน์เพราะมีข้อเสียมากมาย

แต่ควรเตรียมข้อมูลแยกเป็นหลายตาราง และสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางเหล่านั้น ศัพท์เทคนิคเรียกว่า Data Model

การใช้ Data Model ทำให้คำนวณเร็ว ขนาดไฟล์เล็ก แถมยังใช้ความสามารถของ DAX ได้เพิ่มขึ้น

5. Power BI ใช้ง่าย

คอนเส็ปต์ของ Power BI คือ Self-Service BI เป็น BI ที่สามารถทำได้เอง ใช้งานง่ายกว่าโปรแกรม BI รุ่นก่อน ๆ
แต่ถ้าเทียบกับโปรแกรมทั่วไป (เช่น เทียบกับ Excel) บอกตามตรงว่ายากกว่า มีรายละเอียดเยอะกว่ามาก ๆ

การทำงานมี 4 ขั้นตอน คือ

1. Data Connecting & Shaping: เชื่อมต่อและปรับข้อมูลให้เป็นฐานข้อมูล
2. Data Modeling & DAX: สร้าง Data Model และเขียนสูตร DAX
3. Visualization: สร้างกราฟและวิเคราะห์ข้อมูล
4. Sharing & Collaboration: แชร์ อัพเดต และดูแลข้อมูล

เราคงเคยได้ยินคำพูดที่ว่า
“80% ของเวลาที่ทำ Big Data หมดไปกับ Data Cleansing”
Power BI ก็เช่นกัน นั่นคือขั้นตอนแรก Data Connection & Shaping เป็นขั้นตอนที่สำคัญ และใช้เวลาเยอะมาก

ขั้นตอนนี้ใช้เครื่องมือที่เรียกว่า Power Query ภาษาที่ใช้ใน Power Query ที่เรียกว่า M Code
การเตรียมข้อมูลให้มีประสิทธิภาพต้องเข้าใจ M Code ยิ่งข้อมูลซับซ้อนต้องเข้าใจ M Code ในเชิงลึก

ขั้นตอนที่สองหรือ Data Modeling & DAX จำเป็นต้องมีความรู้ DAX ยิ่งถ้าวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกยิ่งต้องเข้าใจ DAX

ถ้าใช้งาน Power BI ไปสักพักจะพบว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่การสร้างกราฟ แต่อยู่ที่การเขียนสูตร หรือพูดได้เลยว่า สุดท้ายแล้ว Power BI ตัดกันที่ DAX

แปลว่า ถ้าอยากใช้ Power BI ต้องเรียนรู้ภาษาใหม่ 2 ภาษา นั่นคือ M Code และ DAX

“ดูยุ่งยากจัง ไม่เรียนสองภาษานั้นได้ไหม?”

ถ้าใช้แบบงู ๆ ปลา ๆ ไม่ต้องเรียนก็ได้
แต่ถ้าใช้แบบจริงจัง หรือข้อมูลมีเงื่อนไขซับซ้อน หรือต้องการวิเคราะห์ในเชิงลึก ไม่มีทางหลีกเลี่ยง 2 ภาษานี้แน่นอน

ขั้นตอนถัดมาคือการสร้างกราฟหรือ Visualization ขั้นตอนนี้นับว่าง่ายที่สุด แต่ก็มีรายละเอียดมากที่สุดเช่นกัน
ที่มักพูดกันว่า Power BI ใช้ง่าย หมายถึงขั้นตอนนี้ แต่นั่นแปลว่าข้อมูลต้องพร้อม และสูตรก็ต้องพร้อม ซึ่งชีวิตจริงมักไม่เป็นเช่นนั้น

ขั้นตอนสุดท้ายหรือ Sharing & Collaboration เป็นขั้นตอนที่ในท้ายสุดแล้วเราจะอยู่กับมันมากที่สุด เพราะขั้นตอน 1, 2, 3 เมื่อทำไปสักพักจะพบว่าเริ่มนิ่ง ปัญหาต่าง ๆ เริ่มเคลียร์ได้ แต่ปัญหาจะตกอยู่ในขั้นตอนที่ 4 และเป็นปัญหาที่จุกจิกมาก เช่น

• อยากอัพเดตข้อมูลใหม่ต้องทำยังไง?
• ทำไมอัพเดตข้อมูลแล้วได้ตัวเลขเท่าเดิม?
• อยากอัพเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ ต้องทำยังไง?
• มี 10 รีพอร์ตที่เชื่อมกับฐานข้อมูลนี้ แต่อยาก Maintain Dataset แค่ชุดเดียว ต้องทำยังไง?
• พนักงานลาออกไปแล้ว ลบสิทธิ์ของเค้ายังไง?
• ข้อมูลรั่วไหล ไหลมาจากใคร?

การจะตอบคำถามพวกนี้ต้องใช้ความรู้อีกสายนึง ซึ่งไม่ใช่ M Code และไม่ใช่ DAX มันคืออีกเรื่องนึงเลย
คนเก่งสูตร DAX อาจไม่รู้เรื่องพวกนี้เลยก็ได้ บางบริษัทแยกคนทำหน้าที่นี้ไปเลยหนึ่งคน

อ่านมาครบทั้ง 5 ข้อเหมือน Power BI ดูยุ่งยาก ไม่ค่อยน่าใช้ใช่ไหมครับ?
ความจริงแล้วไม่ใช่เลย

Power BI เป็นโปรแกรมที่มีความสามารถรอบด้าน สามารถสร้างแดชบอร์ดและแชร์ข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต มีระบบความปลอดภัยสูง กำหนดสิทธิ์ได้ว่าถ้าเป็นพนักงานเอให้ดูข้อมูลได้เฉพาะยอดขายในภาคเหนือ ถ้าเป็นพนักงานบีให้ดูได้เฉพาะยอดขายในภาคกลาง แต่ถ้าเป็นผู้บริหารสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุกภาค (ความสามารถนี้เรียกว่า RLS (Row Level Security))

นอกจากนี้ยังสร้างกราฟได้สวยงาม สร้างกราฟไฮไซ สร้างกราฟแผนที่ประเทศไทยรายตำบล หรือสร้างกราฟแล้ววิเคราะห์เจาะลึก เช่นตัวอย่างเรื่อง Top 5 + Others อาจปรับเป็น Top 3, Top 5, Top 10 + Others ของแต่ละปีที่ต้องการ

หรืออยากรู้ว่า Others มีสินค้าอะไรบ้าง ก็คลิกดูได้เลย

ซึ่งความสามารถพวกนี้ไม่มีใน Excel

สิ่งสำคัญคือความเข้าใจที่ถูกต้อง ถ้าใครอ่านบทความนี้จบ ไม่มีเข้าใจผิดอีกแน่นอน

แล้วจะพบว่า Power BI เป็นโปรแกรมที่เก่งสุดขีดดีดดิ้น มันเจ๋งจริง มันยอดมาก
ผมชอบ Power BI มากเลยนะ แล้วคุณล่ะ? ^_^

=========================
ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ สามารถอัพเดตบทความใหม่โดยคลิก Like เฟซบุ๊กเพจวิศวกรรีพอร์ต

อย่าลืมแชร์ให้เพื่อนอ่านเพื่อนเป็นกำลังใจให้คนเขียนด้วยนะครับ ^__^