“พอใช้ไปสักพัก สุดท้ายบริษัทก็เลิกใช้ Power BI ครับ”
คือคำพูดของลูกศิษย์ หลังผมถามว่าเรียน Power BI ไปแล้วเป็นยังไงบ้าง?
หลายบริษัทเลิกใช้ ระงับชั่วคราว หรือยุติโปรเจกต์ Power BI ไปเลย
ทำไม?
เท่าที่คุยมาหลายคน สรุปได้ 4 ข้อดังนี้
[1. งบประมาณไม่พอ]
“Power BI ใช้ฟรี” คำพูดนี้ไม่ถูกต้อง
องค์กรใดที่จะใช้ Power BI ต้องซื้อไลเซนส์ Power BI Pro หรือ Power BI Premium
ซึ่งราคาของ Power BI Pro คือ $10/User/Month
หรือตีกลม ๆ ปีละ 3,600 บาท/คน
ถ้าใช้ 50 คน ก็ปีละ 180,000 บาท
พอใช้หลายคน ก็จะเจอปัญหาเรื่องรีเฟรชข้อมูลช้า รับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้ หรือตั้งเวลารีเฟรชถี่ ๆ ไม่ได้
ก็ต้องหันมาใช้ Power BI Premium ซึ่งราคาขั้นต่ำคือ $5,000/Month
ตีกลม ๆ ปีละ 1,800,000
ใช่, อ่านว่า หนึ่งล้านแปดแสนบาท!
และไม่ใช่ว่าใช้ Power BI Premium แล้วจบนะ คนสร้างรีพอร์ตก็ต้องใช้ Power BI Pro ด้วย
แปลว่า 1,800,000 + (3,600 * จำนวนคนสร้างรีพอร์ต)
ถ้ามีคนสร้างรีพอร์ต 10 คน ก็คิดเป็น 1,800,000 + (3,600 * 10)
= 1,836,000 บาท/ปี!
พอเจอตัวเลขนี้เข้าไป หลายองค์กรยกธงขาวแล้วก็กลับมาใช้ Excel เหมือนเดิม
อ้อ! วิชามารใช้ฟรีที่ให้ทำ Publish To Web แล้วนำลิงก์มาแปะใน Intranet, SharePoint, Google Sites ผมไม่แนะนำให้ใช้นะครับ เพราะเพียงกด Ctrl+Shft+I ก็สามารถเข้าถึงลิงก์นั้น แล้วส่งต่อได้ง่าย ๆ เลย
[2. แรงผลักดันไม่รุนแรงพอ]
“ทำไมองค์กรคุณถึงใช้ Power BI ล่ะครับ?” ผมมักถามคำถามนี้เสมอ
ซึ่งจะได้รับคำตอบหลัก ๆ 2 แบบคือ
บริษัทแม่บังคับให้ใช้ กับ ผู้บริหารอยากดูรีพอร์ตแค่ที่เดียว
คุณคิดว่าแรงผลักดันแบบไหนที่จะทำให้ใช้ Power BI ได้ตลอดรอดฝั่ง?
ใช่, แบบแรก
ซึ่งมักเกิดกับบริษัทข้ามชาติ สั่งตูมมาว่าทุกประเทศต้องใช้ Power
พอเค้าสั่งมา ก็ต้องทำ (อย่างดีแค่ยื้อเวลา)
แต่บริษัทแนวนี้มักซื้อ Power BI Premium ในระดับ Global แล้วแชร์กันทุกประเทศ ทำให้ต้นทุนไม่สูงมากนัก
แต่ถ้าแรงผลักดันคือ ผู้บริหารอยากดูรีพอร์ตแค่ที่เดียว
สุดท้ายแล้ว พอเจอตัวเลข 1,800,000 เข้าไป ก็มักยกธงขาวแล้วบอกว่า
“งั้นพี่ดูใน Excel เหมือนเดิมก็ได้”
[3. ใช้ Power BI แทน Excel]
ด้วยความที่กระแสของ Power BI และ Data Visualization มาแรงมาก หลายองค์กรจึงอยากสร้าง Dashboard ใน Power BI
แต่ต้องเข้าใจก่อนว่า Power BI คือเครื่องมือที่ออกแบบมาสำหรับสร้างกราฟ ไม่ใช่ตาราง
แม้ว่า Power BI จะสามารถสร้างตารางได้ โดยใช้ Visual ชื่อ Table หรือ Matrix
แต่ก็ไม่ใช่ตารางแบบที่อยากได้ ที่สามารถแทรกแถวตรงนี้ แทรกคอลัมน์ตรงนี้ หรือเอาบรรทัดนี้บวกกับบรรทัดนี้แล้วได้เท่ากับบรรทัดนี้
พูดง่าย ๆ คือทำแบบที่เคยทำใน Excel ไม่ได้
(ถ้าพูดในเชิงลึก มันก็ทำได้แหละ แต่ต้องเล่นแร่แปรธาตุ แลกมากับสูตรที่ยากและการประมวลผลที่ช้าลง สุดท้ายแล้วอาจไม่คุ้ม)
อีกปัญหาที่พบได้บ่อยคือ
“ปรับขนาดของ Power BI ให้แสดงข้อมูลในแนวยาวได้ไหม?”
เช่น อยากแสดงรายชื่อลูกค้า Top 100
สาเหตุของปัญหาคือ ถ้าใช้ Power BI แบบปกติ แสดงรายชื่อได้แค่ 20 เจ้า แล้วต้องเลื่อน scroll bar ขึ้น-ลง (แถมตัวหนังสือเล็กมาก) มันไม่สะดวกเลย
คำตอบคือ ทำได้ แต่ Power BI ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้แสดงผลแบบนั้น มันผิดหลักการของคำว่า Dashboard
ถ้าจะทำแบบนั้นจริง ๆ ควรใช้เครื่องมือที่ชื่อว่า Paginated Report ซึ่งก็ต้องใช้ Power BI Pro
Power BI Pro แปลว่า 1,800,000 แล้วก็จะวนกลับไปที่ข้อ 1
[4. ไม่มีคนเขียนสูตร]
คนส่วนใหญ่มักมองว่า Power BI คล้าย Excel
หรือถ้าใช้ Excel เป็น ก็น่าจะใช้ Power BI เป็น
ในฐานะที่ผมสอนทั้ง Excel และ Power BI ขอบอกเลยว่า
Power BI ยากกว่า Excel หลายเท่า!
จริงอยู่ว่า Power BI คล้าย Excel และหลายคำสั่งก็เหมือนกัน
แต่ถ้าถามว่า ตอนใช้ Excel คุณโอเคกับการเขียนสูตรซ้อนกัน 7-8 ชั้นหรือเปล่า?
ถ้าโอเค คุณใช้ Power BI ได้
แต่ถ้าไม่โอเค คุณอาจไม่ชอบ Power BI
ใช่, ในทางปฏิบัติ เวลาใช้ Power BI ต้องเขียนสูตรซ้อนกัน 7-8 ชั้น หรือต้องเขียนซ้อนกันเป็นสิบชั้น
การใช้ Power BI ให้ดี ต้องเรียนเพิ่ม 2 ภาษา นั่นคือ M และ DAX
M คือภาษาที่ใช้ใน Power Query ใช้ในการแปลงข้อมูล ปรับข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบของ Database
DAX คือภาษาที่ใช้ในการสรุปผล หรือคำนวณให้ได้ตามผลลัพธ์ที่ต้องการ
ข่าวร้ายคือ M และ DAX ไม่เหมือนกันเลย ต่างกันทั้งเทคนิคและไวยากรณ์
M มีฟังก์ชันให้ใช้มากกว่า 1,000 แถมมีความหยุมหยิมเรื่อง Data Type สูงมาก
DAX มีความคล้ายภาษา SQL หรือจะมองว่า SQL เป็นภาษาแม่ของ DAX ก็พอได้
ถ้าใช้ SQL เป็น จะเข้าใจการทำงานของ DAX มากขึ้น
แต่คนส่วนใหญ่ (ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์) มีพื้นความรู้เรื่อง SQL และ Data Modelling น้อยมาก ดังนั้นการจะเปลี่ยนจาก Excel มาเป็น Power BI ต้องเรียนเพิ่มเติมอีกเยอะเลย
การคำนวณบางอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามต้องการ (เช่น นับจำนวนลูกค้าที่เคยซื้อในอดีต แล้วกลับมาซื้อใหม่) ถ้าทำใน Excel อาจทำโดยสร้างหลายตาราง สร้างคอลัมน์ช่วย บวกกับแมนวลอีกนิดหน่อย ก็พอถูไถได้
แต่ถ้าทำใน Power BI ทำแบบนั้นไม่ได้
ต้องคิดตรรกะที่ร้อยเรียงทุกสเต็ปออกมา ซึ่งในเคสนี้ (นับลูกค้าที่เคยซื้อในอดีต แล้วกลับมาซื้อใหม่) ต้องเขียนสูตรยาวกว่า 100 บรรทัด
ยิ่งถ้าจะปรับว่า ดูย้อนหลังไป 6, 12, 18 เดือน หรือดูเฉพาะกลุ่ม สูตรอาจยาว 150 บรรทัด
ใช่, มันโคตรยาก!
หลายองค์กรส่งพนักงานไปอบรม แต่ก็พบว่าไม่สามารถเขียนสูตรเพื่อตอบโจทย์แนวนี้ได้ (โจทย์แนวนี้มีเป็นสิบ ๆ แบบ และแต่ละองค์กรก็มีเงื่อนไขไม่เหมือนกัน) ซึ่งก็ไม่ใช่เรื่องแปลก เพราะคนที่เขียนสูตรแบบนี้ได้ ในตลาดมีเพียงหยิบมือเดียวเท่านั้น
หลายองค์กรจึงแก้ปัญหาด้วยการจ้างบริษัทที่ปรึกษามาเริ่มต้นให้ โดยมุ่งหวังให้บริษัทที่ปรึกษาทำ dashboard แรกก่อน แล้วให้พนักงานคอยอัพเดตข้อมูลก็พอ
แต่ความเป็นจริงแล้วไม่ได้เป็นเช่นนั้นเลย
เพราะพอได้ dashboard แรกมาแล้ว ก็จะปรับโน่น เพิ่มนี่ เอานั่นออก สุดท้ายก็พันตูไม่จบไม่สิ้น จนต้องสร้างตำแหน่งใหม่ชื่อว่า BI Expert คอยดูแลเรื่อง Power BI โดยเฉพาะ (อย่างน้อย 1 ตำแหน่ง)
คนที่เป็น BI Expert ก็คือคนหยิบมือเดียวนั่นแหละ และแน่นอนว่าตำแหน่งนี้มีความต้องการสูงมาก แลกมากับงบประมาณอีกก้อนนึง
ไหนจะค่าไลเซนส์โปรแกรมอีก สุดท้ายก็วนกลับไปที่ข้อ 1
[มีแต่ปัญหา งั้นเราจะใช้ Power BI ไปทำไม?]
คำตอบคือข้อ 2 แรงผลักดันที่ทำให้ใช้ Power BI รุนแรงแค่ไหน
ถ้ามองว่าไม่อยากใช้ Excel เพราะถูกส่งไฟล์ต่อได้ง่าย ถูกแก้ไขได้ง่าย
หรืออยากให้ข้อมูลมีความปลอดภัยมากขึ้น
หรืออยากกำหนดสิทธิ์ว่าคนนี้ดูข้อมูลได้แค่นี้ คนนู้นดูข้อมูลได้แค่นั้น
หรืออยากดูข้อมูลอัพเดตแบบเรียลไทม์ผ่านมือถือ
คำตอบก็ต้องมาที่โปรแกรม BI นั่นแหละ
จริง ๆ แล้วในตลาดมีโปรแกรม BI เป็นสิบตัว
แต่ Power BI คือโปรแกรมที่มาแรงที่สุด เพราะความสามารถที่หลากหลาย ราคาถูกกว่าอีกหลายตัว (ขออนุญาตไม่เอ่ยชื่อ) และเชื่อมต่อกับโปรแกรมอื่นของไมโครซอฟท์ได้ง่าย
ถ้าแรงผลักดันนั้นรุนแรงเพียงพอ ยอมแลกกับงบประมาณที่ต้องเสีย หรือการเพิ่มพนักงานที่เป็น BI Expert การเปลี่ยนมาใช้ Power BI คือแนวทางที่ถูกต้อง
แต่ถ้าแรงผลักดันนั้นยังไม่ชัดเจน งบประมาณน้อย และไม่ต้องการเพิ่มตำแหน่ง BI Expert การใช้ Excel เหมือนทุกวันนี้ อาจเป็นแนวทางที่ถูกแล้วก็ได้ครับ
ป.ล. ทั้งหมดนี้คือความเห็นส่วนตัว คิดเห็นยังไง บอกกล่าวได้เต็มที่นะครับ 😀
