Macro recorder ถ้ายังใช้ไม่เป็น อย่าเรียกตัวเองว่า ผ่านขั้นต้นมาแล้ว

ในบรรดาหลักสูตรยอดฮิตตอนนี้เห็นมีแต่เรื่อง Power Query, Power BI หรือสร้าง Dashboard แต่แทบไม่เห็นใครเอ่ยถึง Macro recorder กันบ้างเลย ทั้งๆที่พอใช้ Macro recorder เป็นจะช่วยทำงานประจำวันของคุณให้ง่ายขึ้น ควรนำมาใช้บ่อยๆยิ่งกว่าใช้พวกแอป Power เสียอีก

Macro recorder ชื่อบอกไว้แล้วว่าเป็นการบันทึก Macro ช่วยทำอะไรให้คุณทำงานสบายได้บ้าง

อยากเปิดแฟ้มที่ใช้ประจำ แค่บันทึกการเปิดแฟ้มนั้นไว้ คราวต่อไปแค่กดปุ่มปั้บ Excel จะเปิดแฟ้มนั้นให้ทันที

เปิดแล้วไม่พอ ยังพาไปที่ชีทหรือตารางที่อยากจะไปดูให้ด้วย อยากพิมพ์ต่อให้เสร็จยังทำได้ทันที

อยากลอกตารางที่ Query เข้ามาเอาไปวางเก็บไว้ที่ตรงไหนแค่กดปุ่มเดียวอีกแล้ว

งานพวก cleaning หรือแยกคำ แก้วันที่ ลบช่องว่าง ให้ใช้ macro recorder บันทึกไว้ว่าทำยังไงไว้บ้าง ไม่ต้องไปใช้ power query ไม่ต้องไปสร้างสูตรซ้ำ

Dashboard ที่อยากให้แสดงหน้ารายงานแสดงกราฟเฉพาะเรื่องให้เห็นชัดเต็มจอ ให้บันทึกการปรับหน้าจอไว้ จะแสดงได้เหมือนที่ power bi ทำได้  

Macro recorder จะช่วยจำสิ่งที่เคยทำไว้ให้ นี่แหละคือหน้าที่หลัก ช่วยให้คุณไม่ต้องเสียเวลาไปทำซ้ำใหม่ เป็นคำสั่งที่ควรเรียนรู้ฝึกใช้ให้เป็นตั้งแต่เริ่มใช้ Excel ด้วยซ้ำไปครับ

 

แค่ลองซนบันทึกสิ่งที่ทำด้วยคำสั่งตามภาพนี้ จะถูกถามให้ตั้งชื่อ Macro ซึ่งไม่ต้องสนใจก้อได้ ให้กำหนด Shortcut Key ว่าจะกดปุ่มอะไรตอนอยากให้ Excel ทำซ้ำ เช่น กำหนดให้กดปุ่ม Ctrl พร้อมกับปุ่ม q ถ้าบันทึกพลาดแค่สั่งลบ Macro ชื่อนั้นทิ้งแล้วบันทึกใหม่ ... ขั้นตอนมีแค่นี้เอง

แฟ้มที่บันทึก Macro ไว้ให้ใช้นามสกุล save as .xlsb หรือ .xlsm นะครับ จะเก็บรหัสไว้ได้ 

อยากเรียนเรื่องนี้ เชิญเรียนออนไลน์ฟรีได้ที่เว็บ XLSiam.com 

หลักสูตรเคล็ดการเพิ่มผลงานลดความซับซ้อนของงานด้วย Excel VBA + Macro 

https://xlsiam.com/course/work-simplification-with-excel-expert-vba-macro/

บางคนสงสัยว่า Macro กับ VBA ต่างกันตรงไหน

Macro เป็นส่วนหนึ่งของ VBA ครับ Macro Recorder บันทึกตามการคลิก ใช้คำสั่ง หรือกรอกค่าลงไปในเซลล์ จะช่วยสร้างรหัส VBA ให้โดยเราไม่ต้องเขียนเองแม้แต่น้อย หากอยากให้ทำงานเหนือกว่านั้น เช่น ต้องการให้ทำงานแบบวนลูบ หรือทำงานเองตามเงื่อนไข ต้องเขียนรหัส VBA เพิ่มเอง

ในหลักสูตรที่ผมเตรียมไว้แนะนำเคล็ดลับการใช้ Range Name มาช่วย ทำให้สามารถใช้ Macro/VBA ได้สะดวกขึ้น ง่ายขึ้น และทำให้ไม่ต้องย้อนไปตามแก้รหัสใหม่ ซึ่งไม่เคยพบว่ามีใครแนะนำแบบนี้มาก่อน

 

 

 

Dashboards ที่ใช้กับทุก version ได้ยืดหยุ่น โดยไม่พึ่ง Slicer เชิญเรียนออนไลน์ฟรีที่ XLSiam.com

Slicer ดูดี ใช้ง่าย ต่อเมื่อมีตัวเลือกไม่กี่รายการ แต่ถ้าต้องเลือกชื่อจังหวัด ชื่อสาขา ชื่อประเทศ ชื่อพนักงานที่มีนับสิบ นับร้อยรายการล่ะ จะใช้งานยากมาก

ในการสร้าง Dashboards แทนที่จะสร้าง PivotTable แล้วมาใช้ Slicer ต่อทีหลัง เปลี่ยนมาใช้แนวทางใหม่ที่ใช้ Data Validation แบบ List มาช่วยจัดการกรองฐานข้อมูลก่อน นอกจากจะทำให้แฟ้มคำนวณได้เร็วขึ้นแล้ว ยังไม่ต้องเสียเวลามาใช้ Slicer แม้แต่น้อย

หลักการนี้นำไปใช้ได้กับ Excel ทุก version และเตรียมพร้อมนำไปใช้กับ Excel 365 ได้อีกด้วย

เชิญเข้าเรียนหลักสูตร Excel Dynamic Reports for Management
https://xlsiam.com/course/excel-dynamic-reports-for-management/

สมัครเรียนออนไลน์ ฟรี ได้ที่เว็บ XLSiam.com ครับ 

 

Slicer เลิกใช้ได้แล้ว ใน Excel 365 Dashboard

Slicer เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เลือกแสดงรายการที่ต้องการได้ง่ายกว่าการคลิกปุ่ม Filter ที่สร้างไว้บนหัวตาราง PivotTable หรือตารางที่ทำเป็น Table 

Slicer จะเริ่มใช้งานยากขึ้นมากหากมีชื่อรายการให้เลือกเยอะมาก ถ้ามีแค่ 4 ตัวเลือกตามภาพนี้ก็แล้วไป แต่ถ้าต้องเลือกชื่อจังหวัด ชื่อสาขา ชื่อประเทศจะใช้งานได้ยากมาก

สำหรับ Excel รุ่นก่อน 365 หากจะควบคุมตัวเลือกใน Slicer อาจต้องใช้ custom list มาช่วยหรือสั่ง sort ให้เรียงข้อมูลตามลำดับที่ต้องการไว้ก่อนแล้วจึงนำไปสร้าง Slicer หรือต้องสร้างตาราง PivotTable หลายตัวแล้วแอบซ่อนการกรองเอาไว้ ซึ่งแม้จะทำได้แต่ยังไม่ง่ายสำหรับคนทั่วไป

พอมาถึง Excel 365 ที่มีสูตรรุ่นใหม่เช่น Filter GroupBy PivotBy ซึ่งนำมาใช้แทน PivotTable เราต้องเปลี่ยนโฉมหน้า dashboard ให้ใช้สูตรเหล่านี้แทน ซึ่งนี่แหละที่ทำให้ Slicer หมดยุคเพราะ Slicer ใช้กับตารางที่สร้างจากสูตรใหม่ๆไม่ได้อีกต่อไป

อย่าปล่อยให้ power query ดึงข้อมูลสดจาก server แล้วทำระบบล่ม

เรื่องระบบแฮงค์นี่ได้ยินบ่อยมากครับ เพราะความอยากจะได้ข้อมูลสดล่าสุดนี่เอง

ที่ผมสอนจะแนะนำให้ connect ไปดึงข้อมูลที่อยู่ในโฟลเดอร์ที่ฝ่ายระบบจัดการส่งแฟ้มมาให้ แม้ไม่สดแต่ปลอดภัยกับระบบมากกว่า

ด้านผู้ใช้ Excel ผมสอนจบแค่ตรงนี้ ส่วนฝ่ายที่ทำหน้าที่ดูแลระบบข้อมูลยังต้องมีหน้าที่อีกหลายอย่าง

Copilot แนะนำมาตามนี้

ปัญหา: พนักงานดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์จนระบบแฮงค์

หลายครั้งที่การดึงข้อมูลตรงจากเซิร์ฟเวอร์ด้วย Power Query หรือเครื่องมือ BI อื่นๆ โดยไม่จำกัดเงื่อนไข (เช่น WHERE บน SQL) ทำให้เกิดโหลดสูง เกิด blocking หรือแม้แต่เซิร์ฟเวอร์ล่ม

---

สาเหตุหลัก

- ไม่มีการจำกัดช่วงข้อมูล (no filter/paging) ทำให้ดึง row จำนวนมากในครั้งเดียว

- Concurrent request จากหลายคนพร้อมกัน

- Query ซับซ้อน (JOIN/aggregation ขนาดใหญ่)

- ไม่มี caching หรือ read-replica ทำให้ทุก request ไปที่ primary database

---

ทางเลือกในการแก้ไข

| แนวทาง | ข้อดี | ข้อจำกัด |

| 1. ใช้ Data Extract (Snapshot) | ลดโหลดบนเซิร์ฟเวอร์หลัก<br>ใช้ไฟล์ CSV/Parquet ให้ Power Query อ่านแทน | ข้อมูลไม่สด 100% ต้องรัน schedule |

| 2. สร้าง Read Replica / Reporting DB | แยกโหลดอ่านกับโหลดเขียน<br>ลดผลกระทบต่อระบบหลัก | ต้องจัดการ replication latency และ infrastructure เพิ่ม |

| 3. สร้าง API หรือ View ที่มี paging | บังคับ limit/offset ทุก request<br>ควบคุมเงื่อนไขได้ชัดเจน | ต้องพัฒนา API หรือ view เพิ่ม |

| 4. ใช้ Data Gateway + Throttling | ควบคุม concurrent connections<br>ผูกสิทธิ์ service account | ต้องติดตั้ง and configure gateway
|
| 5. Pre-aggregated Summary Tables | สร้างตารางสรุปรายวัน/รายเดือน<br>ลดงานคำนวณหนักๆ | อาจต้องออกแบบ ETL ล่วงหน้า |

---

แนวทางปฏิบัติแนะนำ

1. สร้าง Reporting Database หรือ Read Replica สำหรับการดึงข้อมูล heavy read

2. ตั้ง Data Extract Schedule ที่เตรียมไฟล์รายวันให้ฝั่ง Users นำไปใช้ โดยไม่ connect ตรง

3. พัฒน API/View ที่รับ parameter กรองข้อมูล (เช่น วันที่, รหัสลูกค้า) เพื่อบังคับให้ทุก request ต้องใส่เงื่อนไข

4. ติดตั้ง On-premises Data Gateway (ถ้าใช้ Power Query ผ่าน cloud) พร้อมกำหนด throttling และ least-privilege

5. จัดทำ Governance:
- อบรมพนักงานให้ใช้ filter/paging
- กำหนด policy ห้าม query แบบ full table scan
- มอนิเตอร์ log และแจ้งเตือนเมื่อเกิด query heavy load

---

การนำแนวทางเหล่านี้ไปใช้จะช่วยลดความเสี่ยงที่เซิร์ฟเวอร์จะล่มจากการดึงข้อมูลพร้อมกันจำนวนมาก และยังช่วยให้ user ได้ข้อมูลตามต้องการโดยไม่กระทบ production system ครับ  

ควรรวมแฟ้มที่ใช้ Power Query กับแฟ้มที่ทำ Dashboard ไว้เป็นแฟ้มเดียวกันไหม

ตอนนี้ผมกำลังคิดระบบการสร้าง Dashboard ใน Excel 365 โดยนำสูตรใหม่มาใช้ให้ครบเต็มอัตราศึกครับ ผมรอให้ Microsoft ปรับปรุง 365 มานานหลายปี คิดว่าตอนนี้ถึงเวลาแล้วที่จะมาปัดฝุ่นวิธีการใช้งานแบบเดิมๆ

แต่ก่อนจะเริ่มทำอะไรต้องคิดทั้งระบบตั้งแต่ต้นจนจบให้รอบคอบ มองให้ถี่ถ้วนทั้งด้านเทคโนโลยีของใหม่ ขั้นตอนการใช้งาน ระบบรักษาความปลอดภัย และที่สำคัญคือเรื่องของคนผู้ใช้งานว่าต้องง่าย ไม่ซับซ้อนมากเกินไป

ในประเด็นที่ว่า ควรรวมแฟ้มที่ใช้ Power Query กับแฟ้มที่ทำ Dashboard ไว้เป็นแฟ้มเดียวกันไหม

ผมมองว่าแยกแฟ้มดีกว่า

1. เพื่อให้แฟ้มที่ใช้ Power Query รับข้อมูลที่เลือกเข้ามา กลายเป็นแฟ้มข้อมูลส่วนกลางให้ผู้ใช้ Excel สามารถนำข้อมูลไปใช้ร่วมกัน

2. แม้จะใช้เองคนเดียว การแยกแฟ้มทำให้แฟ้มที่ทำ Dashboard เอาไว้มีความเป็นอิสระ สามารถเปลี่ยน Source File ไปดึงข้อมูลจากแฟ้มใหม่แทนได้ด้วย โดยใช้คำสั่ง Change Source ที่ Excel มีให้อยู่แล้ว ทำให้สามารถใช้แฟ้ม Dashboard สำหรับแสดงรายงานต่างไปจากเดิมได้อีกโดยไม่ต้องเสียเวลาไปสร้างแฟ้มรายงานซ้ำแล้วซ้ำอีก

3. เมื่อแยกแฟ้มทำให้สามารถใช้ Automatic Calculation ตามปกติเพื่อให้ Dashboard แสดงภาพและผลการคำนวณใหม่ได้ทันที แต่ถ้ารวมแฟ้มจะต้องเปลี่ยนไปใช้ Manual Calculation ในตอนที่สั่ง Refresh Query

4. ขนาดแฟ้มลดลง เพราะไม่ต้องแบกฐานข้อมูลไว้

 

============================

Copilot เปรียบเทียบให้ดูว่าแบบไหนดีกว่ากัน
.
# การรวมแฟ้ม Power Query กับแฟ้ม Dashboard
.
---
.
## ข้อควรพิจารณาหลัก
.
ก่อนตัดสินใจรวมหรือแยกแฟ้ม ควรพิจารณาปัจจัยเหล่านี้
.
- ขนาดและความซับซ้อนของข้อมูล
- ความถี่ในการรีเฟรชข้อมูลและเวลาที่ใช้ในการดึงข้อมูล
- จำนวนผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึง
- การจัดการเวอร์ชันและการบำรุงรักษาในระยะยาว
.
---
.
## กรณีที่เหมาะสมกับการรวมแฟ้ม
.
- แฟ้มขนาดเล็ก–กลาง ไม่มี Power Query หลายขั้นตอน
- โปรเจ็กต์เดี่ยว ผู้ใช้กลุ่มเล็ก การแจกจ่ายง่าย
- ความถี่รีเฟรชต่ำ (เช่น เดือนละ 1–2 ครั้ง)
- ต้องการความเรียบง่าย ไม่ต้องสลับไฟล์หลายชุด
.
เมื่อรวมในแฟ้มเดียว คุณจะได้
.
- กระบวนการตั้งค่าและรีเฟรชรวดเดียว
- ลดความซับซ้อนเรื่องเส้นทางลิงก์ไฟล์
- สะดวกต่อผู้ใช้ปลายทางที่ไม่ต้องเปิดหลายไฟล์
.
---
.
## กรณีที่ควรแยกแฟ้มออกจากกัน
.
- มี Power Query หลาย Query ขั้นตอนซับซ้อน
- แฟ้มฐานข้อมูลใหญ่ ใช้เวลาดึงข้อมูลนาน
- ทีมงานหลายฝ่ายแบ่งหน้าที่กันดูแล (Data vs. Dashboard)
- ต้องการ Version Control และจัดสิทธิ์แยกต่างหาก
- ต้องเชื่อมต่อหลายแหล่งข้อมูลภายนอก
.
เมื่อแยกแฟ้ม คุณจะได้
.
- ลดภาระรีเฟรชบน Dashboard ทำให้โหลดเร็วขึ้น
- จัดการขั้นตอน ETL (Extract–Transform–Load) ในไฟล์ต้นทางได้ชัดเจน
- เวอร์ชันของข้อมูลดิบกับ Dashboard แยกอิสระ ปรับปรุงง่าย
- สามารถใช้แฟ้มกลาง (Data Staging) เป็นจุดเดียวในการเชื่อมต่อแหล่งต่างๆ
.
---
.
## คำแนะนำสรุป
.
1. ถ้าโปรเจ็กต์เล็ก–กลาง และรีเฟรชไม่บ่อย จัดแฟ้มเดียวก็ได้ประโยชน์เรื่องความเรียบง่าย
2. หากข้อมูลใหญ่ ซับซ้อน หรือมีทีมหลายคน ควรแยกแฟ้มฐานข้อมูล (Power Query) ออกจากแฟ้ม Dashboard
3. ตั้งชื่อ Query และตารางในแฟ้มต้นทางให้ชัดเจน เพื่อให้ Dashboard ดึงไปใช้ต่อสะดวก
.
---
.
## สิ่งที่คุณอาจสนใจเพิ่มเติม
.
- การใช้ Excel Data Model เก็บข้อมูลกลาง แล้วเชื่อม Dashboard ผ่าน Power Pivot
- การสร้าง Power BI Dataflow เพื่อเป็น Data Staging Layer สำหรับหลาย Dashboard
- วิธีตั้งชื่อ Query ให้สื่อความหมายและรองรับ Dynamic Array
- เทคนิคบีบอัดไฟล์ (Data Model Optimization) เมื่อได้ไฟล์ใหญ่ขึ้น
- แนวทางจัดสิทธิ์ไฟล์ด้วย OneDrive/SharePoint เพื่อควบคุมการเข้าถึง
.
หากอยากลงลึกประเด็นใดเพิ่มเติม แจ้งมาได้เลยครับ!  

=============================

สรุปแนวทางแยกไฟล์ Power Query ออกจาก Dashboard

---

เหตุผลหลักที่ควรแยกไฟล์

1. สร้างแฟ้มกลางสำหรับ Data Staging
   • ฝังขั้นตอน ETL (Extract–Transform–Load) เอาไว้ในไฟล์เดียว ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้เป็น “Data Hub” ที่ทุก Dashboard ดึงใช้ร่วมกันได้
2. เพิ่มความยืดหยุ่นให้ Dashboard
   • สลับหรือเปลี่ยนแหล่งข้อมูลได้ง่ายด้วย Data → Change Source
   • ใช้ไฟล์เดิมสร้างรายงานใหม่ๆ โดยไม่ต้องก๊อปโครงสร้างสูตรและกราฟซ้ำ
3. รัน Automatic Calculation บน Dashboard ได้ทันที
   • ไม่ต้องสลับไป Manual Calculation ทุกครั้งที่ Refresh Queries
   • Dashboard จะแสดงผลสด ลดความเสี่ยงข้อมูลล้าสมัย
4. ลดขนาดไฟล์ Dashboard
   • ไม่ต้องแบกขั้นตอนแปลงข้อมูลและข้อมูลดิบทั้งหมด
   • โหลดเร็วขึ้น ใช้งานคล่องตัว

---

แนวปฏิบัติที่แนะนำ

• แฟ้ม Data Staging
  • ตั้งชื่อ Query ให้สื่อความหมาย (เช่น qry_SalesRaw, qry_CustomerMaster)
  • เก็บไว้ในโฟลเดอร์เฉพาะ (เช่น \\Server\DataHub\)
  • ปิด Background Refresh ของแต่ละ Query เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้อน
• แฟ้ม Dashboard
  • ดึงตารางที่ได้จาก Data Staging ผ่าน Get Data from Workbook หรือเชื่อม Data Model
  • ใช้ Dynamic Array (FILTER, SORT, UNIQUE) และ LAMBDA เพื่อสร้างสารพัดรายงานยืดหยุ่น
• ควบคุมแหล่งข้อมูลด้วย Parameter
  • สร้าง Sheet “Settings” ใน Data Staging เก็บค่าเชื่อมต่อ (File path, Server, Database)
  • อ้างอิง Parameter เหล่านี้ใน Power Query เพื่อเปลี่ยน Source ได้รวดเร็ว
• Version Control & Deployment
  • เก็บไฟล์ทั้งสองบน OneDrive/SharePoint
  • เปิดใช้งาน Version History และกำหนดสิทธิ์อ่าน–เขียนแยกกัน
• ออโตเมชัน (Optional)
  • เขียน VBA สั้นๆ ควบคุมสลับ Calculation Mode ก่อน–หลัง Refresh
  • หรือใช้ Power Automate ทริกเกอร์การรีเฟรชเมื่อมีการอัปโหลดไฟล์ใหม่

---

ขั้นต่อไปที่แนะนำให้พิจารณา

• เพิ่ม Data Model (Power Pivot) เพื่อจัดการความสัมพันธ์หลายตารางได้ง่ายขึ้น
• สำรวจการใช้ Power BI Dataflow เป็น Data Staging Layer บนคลาวด์
• ปรับ Performance: ใช้ Query Folding, ลดขั้นตอน Custom Column ที่ไม่จำเป็น
• ออกแบบ Panel สำหรับผู้ใช้ ให้สั่ง Filter หรือเลือก Scenario ได้ง่าย (Slicer, Parameter table)
• วางแผนสอนทีมให้เข้าใจ Flow ระหว่างไฟล์ ว่าข้อมูลวิ่งจากต้นทางมาถึง Dashboard ยังไง

หากอยากลงลึกตัวอย่างไฟล์ต้นแบบ หรือโค้ด VBA ช่วยสลับ Calculation Mode บอกได้เลยครับ!

+++++++++++++++++++++++++++++++++

การดึงข้อมูลจากแฟ้ม Excel อื่น: Change Source vs Power Query

---

แนวคิดหลัก

เมื่อคุณสร้าง Dashboard หรือรายงานที่อ้างอิงข้อมูลจากแฟ้ม Excel ภายนอก วิธีการสลับไปใช้ไฟล์ใหม่มีอยู่ 2 แนวทางหลัก ได้แก่

1. ใช้สูตรลิงก์ (External Reference) แล้วปรับด้วย Data → Edit Links → Change Source
2. ใช้ Power Query (Get Data → From File → From Workbook) เพื่อดึงและแปลงข้อมูล

เรามาดูข้อดีข้อจำกัดของแต่ละวิธี ก่อนเลือกให้เหมาะกับงานของคุณ

---

1. External Reference + Change Source

• ตั้งสูตรเชื่อมโดยตรงเช่น ='[SalesData.xlsx]Sheet1'!$A$1:$D$100
• สลับไปใช้ไฟล์อื่นด้วย Edit Links → Change Source

ข้อดี

• เรียบง่าย ไม่ต้องเรียนรู้ Power Query
• เชื่อมโยงเซลล์ตรงๆ เหมาะกับข้อมูลโครงสร้างตายตัว

ข้อจำกัด

• ถ้าโครงสร้างเวิร์กชีต (ชื่อ sheet, ตำแหน่ง range) เปลี่ยน แฟ้ม Dashboard จะเด้ง Error
• เมื่อไฟล์ต้นทางใหญ่หรือมีหลายลิงก์ อาจโหลดช้าและดูแลยาก
• ขาดกระบวนการแปลง (ETL) ในตัว ต้องจัดการข้อมูลก่อนสร้างลิงก์

---

2. Power Query

• สร้าง Query เพื่อดึงข้อมูลจาก Workbook ภายนอก
• ถ้ามีการเปลี่ยน source ปรับไฟล์ใน Advanced Editor หรือใน Data Source Settings

ข้อดี

• รองรับการแปลงข้อมูล (กรอง, เปลี่ยนชื่อคอลัมน์, union หลาย sheet) ในตัว
• โครงสร้างข้อมูลภายใน Dashboard ชัดเจนเป็นตารางเดียวกัน (Table)
• ถ้าต้องเปลี่ยนไฟล์ต้นทาง แค่แก้ที่ Data Source Settings ไม่กระทบสูตรใน Sheet
• รองรับการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลอื่นๆ ในอนาคต (CSV, Database, API)

ข้อจำกัด

• ต้องเรียนรู้ Power Query เบื้องต้น
• ถ้า Query ซับซ้อน อาจต้องจัดการเรื่อง Query Folding และ Performance
• ต้องกด Refresh ทุกครั้งหรือเซ็ตให้ Background Refresh

---

การเปรียบเทียบเบื้องต้น

เกณฑ์	External Reference	Power Query
ความยืดหยุ่น	ต่ำ ปรับเมื่อ range/ชื่อ sheet เปลี่ยน	สูง รองรับการเปลี่ยนโครงสร้างต้นทางได้ง่าย
การดูแลรักษา	ยาก เมื่อมีหลายลิงก์	ง่าย กำหนดทีเดียวใน Data Source Settings
ประสิทธิภาพ	ช้าเมื่อ range ใหญ่ มีหลายลิงก์	ควบคุมได้ ปรับ Query Folding
ความสามารถแปลงข้อมูล	ไม่มี ต้องเตรียม Data ให้พร้อมก่อน	มีในตัว (กรอง, แปลง, รวมหลายตาราง)
ขยายงานในอนาคต	จํากัด เฉพาะ Excel	รองรับหลายแหล่งข้อมูลและขั้นตอน ETL

---

คำแนะนำในการเลือกใช้

• ถ้างาน เล็ก–กลาง ข้อมูลโครงสร้างไม่เปลี่ยนบ่อย
  ให้ใช้ External Reference + Change Source เพื่อความง่ายและเร็ว

• ถ้างาน ขนาดใหญ่ มีขั้นตอนแปลงข้อมูล ต้องรองรับการเปลี่ยนโครงสร้าง และอาจเชื่อมข้อมูลหลายแหล่ง
  ให้ใช้ Power Query เพื่อความยืดหยุ่น ดูแลรักษาง่ายและขยายงานได้ในอนาคต

---

สิ่งที่คุณอาจสนใจเพิ่มเติม

• สร้าง Parameter ใน Power Query ให้ปรับเปลี่ยนพาธไฟล์ได้จาก Sheet Settings
• ใช้ VBA ควบคุมการ Refresh และจัด Calculation Mode อัตโนมัติ
• ผสาน Power Query กับ Data Model (Power Pivot) เพื่อสร้าง Dashboard ที่สเกลใหญ่ขึ้น
• เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพ Query Folding และลดขั้นตอน Custom Column
• ติดตามฟีเจอร์ใหม่ใน Excel 365 อย่าง LAMBDA กับ Named Expressions เพื่อย่อโค้ดใน Power Query

ถ้าต้องการตัวอย่างไฟล์หรือรายละเอียดเพิ่มเติม แจ้งมาได้เลยครับ!

 

 

ใช้เอง ใช้ชม ใช้แชร์ จะเลือก PivotTable, Power Query, หรือ Power BI หรือจะถูกใช้

 

จะใช้อะไรก็ได้ ใช้ตามสบาย ถ้าใช้เองคนเดียว
จะใช้อะไรก็ได้ ใช้ตามสบาย ถ้าทำให้คนอื่นชมอย่างเดียว

ถ้าชมแล้วคนอื่นอยากใช้ด้วย แต่ใช้ไม่เป็น คนที่สร้างก็ต้องถูกใช้ไปชั่วชีวิต

ที่แน่ชัดที่สุด พอแตะ Power Query, Power Pivot, Power BI ต้องมีคนเก่งพอๆกันหลายคนหน่อย จะได้ช่วยแบ่งเบาภาระเวลาถูกใช้ เพราะคนชมส่วนใหญ่ได้แค่ชม แต่พอจะใช้ลึกกว่านั้นทำไม่เป็น

PivotTable ถ้าทำแบบง่ายๆแค่ลากฟิลด์มาใส่ โอกาสที่คนอื่นจะใช้เป็นด้วยก็มากขึ้น แต่ถ้าถึงขั้นสร้าง custom field เห็นทีต้องให้คนที่สร้าง ใช้เองคนเดียว คนอื่นได้แค่ชม หรือไม่ก็ต้องตามคนสร้างมาแก้ให้

ทั้ง PivotTable, Power Query, Power Pivot, Power BI ทำงานหาคำตอบมาให้โดยใช้คำสั่งบนเมนูช่วยทำให้ ดูไม่ออกว่าสูตรอะไรก็ไม่รู้ เว้นแต่จะแกะเข้าไปข้างในว่าใส่รหัสหรือสูตรอะไรควบคุมไว้ นี่คือสิ่งที่ทำได้ไม่กี่คลิกตอนสร้าง แต่ยากมากตอนหลัง แน่ชัดเลยว่าถ้าอยากใช้มากกว่าชมเฉยๆ ก็ต้องตามคนสร้างมาแก้ให้อีกแล้ว

ถ้าอยากไปให้ไกลยิ่งกว่าชม แทนที่จะต้องฝึกใช้แอปที่ไม่คุ้นเคยมาก่อนแถมต้องใช้สูตรชื่อแปลกแบบ M-Code หรือ DAX แนะนำให้มองกลับมาที่ Excel ครับ ไมโครซอฟท์พยายามหาทางทำให้คุณใช้สูตรใน Excel ได้ง่ายขึ้น 

ยกตัวอย่างเช่น สูตร GroupBY PivotBY  ทำหน้าที่แทน PivotTable แถมมี Query ทำหน้าที่กรอง Filter อยู่ในตัวเบ็ดเสร็จ

จะเลือกเส้นทางไหนครับ 

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 

Copilot แนะนำตามนี้ครับ

เลือกเส้นทางวิเคราะห์และแชร์ข้อมูล: สูตร Excel vs เครื่องมือ BI

เมื่อคุณต้องการทำรายงานหรือ dashboard ให้คนอื่น “ชม” หรือ “ใช้ต่อ” เราควรพิจารณาปัจจัยหลักเหล่านี้ก่อนตัดสินใจ

• กลุ่มผู้ใช้งาน: เชี่ยวชาญ Excel สูตร หรือคุ้นเคยเมนู GUI มากกว่า
• ความซับซ้อนของข้อมูล: หลายแหล่ง หลายขั้นตอน ETL หรือแค่ตารางเดียว
• ภาระดูแลรักษา: ใครจะมาดูแล แก้จุดบกพร่องในอนาคต
• ความคล่องตัวในการแชร์: แชร์ไฟล์ Excel ง่ายแค่ไหน เทียบกับการ deploy บน Power BI Service

---

เส้นทางที่ 1: Excel สูตรล้วน (Dynamic Arrays, GroupBY, PivotBY)

• ข้อดี

  • ทุกคนเห็นสูตรบนเซลล์ เข้าใจ logic ได้ทันที
  • ไม่ต้องเรียน M-code หรือ DAX
  • ปรับผลลัพธ์แบบไดนามิกเมื่อข้อมูลเปลี่ยน

• ข้อจำกัด

  • เหมาะกับข้อมูลโครงสร้างไม่ซับซ้อน
  • ถ้า logic ซับจนสูตรยาวเกินไป อาจอ่านติดขัด
  • การแชร์ไฟล์ให้หลายคนแก้พร้อมกันต้องระวัง conflict

• เหมาะสำหรับ

  • ทีมที่คุ้นเคย Excel ฟังก์ชัน
  • ข้อมูลแหล่งเดียวหรือกรอง-จัดกลุ่มแบบไม่ซับ

---

เส้นทางที่ 2: Power Query + PivotTable / Power Pivot

• ข้อดี

  • สร้างขั้นตอน ETL ชัดเจน กด Refresh ได้ตลอด
  • แยกหน้าที่ระหว่าง Data Prep (Query) กับ Analysis (Pivot)
  • เขียน DAX ใน Power Pivot สำหรับคำนวณขั้นสูง

• ข้อจำกัด

  • ผู้ใช้ต้องเข้าใจ UI ของ Power Query และ DAX พอสมควร
  • ถ้าทีมไม่ใช่ “Power Query Squad” อาจแก้สูตรยาก
  • ไฟล์ใหญ่เกินไปอาจช้า ต้องใช้ Gateway ในการแชร์

• เหมาะสำหรับ

  • ข้อมูลมาจากหลายแหล่ง ต้อง clean หลายขั้นตอน
  • รายงานที่อัปเดตบ่อย และมีผู้ดูแลหลายคน

---

เส้นทางที่ 3: Power BI

• ข้อดี

  • Dashboard interactive สูง รองรับ Q&A, Drill-through
  • Scheduled refresh และ security (RLS) บน cloud
  • เหมาะกับการสเกลในองค์กรใหญ่

• ข้อจำกัด

  • ต้องเรียนรู้ Power BI Desktop, DAX, การ deploy
  • จัดการ environment (workspace, workspace app) ต้องวางแผน
  • สำหรับงานเล็กหรือแจกเพื่อนดู อาจเกินความจำเป็น

• เหมาะสำหรับ

  • องค์กรที่มีทีม BI โดยเฉพาะ
  • รายงานประจำที่ต้องแชร์ปีละหลายรอบ

---

ตารางตัดสินใจเบื้องต้น

ปัจจัย	สูตร Excel	Power Query + Pivot	Power BI
เรียนรู้ / Onboard	ต่ำ	ปานกลาง	สูง
ความสามารถ ETL	พื้นฐาน	สูง	สูง
ความ interactive	ธรรมดา	ปกติ (Pivot+Slicer)	สูง
ดูแลรักษา & แชร์	ไฟล์แชร์ง่าย	ต้องวาง gateway	บน service พร้อม RLS
ทีมผู้ดูแล	1–2 คน เชี่ยวชาญสูตร	2–4 คน เชี่ยวชาญ Query	BI Squad หลายคน

---

ถ้าคุณเน้นให้คนทั่วไป ดูสูตรเห็น logic และไม่อยากพึ่งพาคนสร้างให้อยู่ดูแลตลอด
→ “เส้นทาง Excel สูตรล้วน” จะลดภาระ support ลงเยอะ

แต่ถ้าข้อมูลซับ Data Prep เยอะ และมีคนพร้อมดูแลสร้างขั้นตอนทั้งทีม
→ Power Query + PivotTable/Power Pivot คือจุดลงตัว

สุดท้าย ถ้ามีทีม BI ใหญ่ ต้องการ interactive สูง และ governance ครบ
→ Power BI คือคำตอบ

เลือกตามเป้าหมายแล้วลุยได้เลยครับ!

++++++++++++++++++++++++++++++

Gemini ตอบบ้าง

ในสถานการณ์ที่คุณอธิบายมานี้ การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับ วัตถุประสงค์หลัก และ ระดับความสามารถของผู้ใช้งานปลายทาง เป็นสำคัญครับ

---

วิเคราะห์แต่ละเครื่องมือตามวัตถุประสงค์

1. PivotTable: เหมาะสำหรับการใช้งานส่วนตัวและการชมแบบง่าย

• ใช้เองคนเดียว: PivotTable คือเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมและทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นด้วยตัวเอง คุณสามารถลากฟิลด์เพื่อสร้างมุมมองข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างรวดเร็ว

• ทำให้คนอื่นชมอย่างเดียว: หากเป้าหมายคือการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย PivotTable ทำได้ดีมากในการสรุปข้อมูลให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจน

• ถ้าชมแล้วคนอื่นอยากใช้ด้วย แต่ใช้ไม่เป็น: นี่คือจุดที่ PivotTable มีข้อจำกัด หากมีการสร้าง Custom Field หรือการตั้งค่าที่ซับซ้อน ผู้ใช้งานอื่นที่ไม่มีความเข้าใจในโครงสร้างหรือตรรกะที่สร้างไว้ อาจไม่สามารถแก้ไขหรือปรับเปลี่ยนเองได้ และสุดท้ายก็จะกลับมาขอให้คุณช่วยแก้ไขอยู่ดี

---

2. Power Query, Power Pivot, Power BI: เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน และต้องมีทีมงานที่เชี่ยวชาญ

• ใช้เองคนเดียว (กับข้อมูลซับซ้อน): หากคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญและต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากที่มาจากหลายแหล่ง หรือมีการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อน Power Query และ Power Pivot จะช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก

• ทำให้คนอื่นชมอย่างเดียว: Power BI สามารถสร้างแดชบอร์ดที่สวยงามและโต้ตอบได้ดีเยี่ยม ทำให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูลได้ในระดับหนึ่ง

• ถ้าชมแล้วคนอื่นอยากใช้ด้วย แต่ใช้ไม่เป็น: นี่คือความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของกลุ่มเครื่องมือนี้ ตามที่คุณระบุไว้เลยครับ "พอแตะ Power Query, Power Pivot, Power BI ต้องมีคนเก่งพอๆกันหลายคนหน่อย" เนื่องจาก:

  • ความซับซ้อนของเบื้องหลัง: แม้หน้าตาจะดูใช้งานง่าย แต่เบื้องหลังของ M-Code ใน Power Query หรือ DAX ใน Power Pivot/Power BI นั้นซับซ้อนมาก และไม่ใช่ทุกคนจะเข้าใจได้ง่ายๆ

  • การพึ่งพาผู้สร้าง: หากผู้ใช้งานต้องการ "ใช้ลึกกว่านั้น" หรือแก้ไขโครงสร้างข้อมูล/การคำนวณที่ซับซ้อน พวกเขาจะต้องพึ่งพาผู้สร้างเท่านั้น ซึ่งจะทำให้ผู้สร้าง "ถูกใช้ไปชั่วชีวิต" อย่างที่คุณกังวล

---

3. Excel (สูตร GroupBY, PivotBY, Query): เส้นทางสู่การลดภาระในระยะยาว

แนวคิดเรื่องสูตรใหม่ๆ ใน Excel เช่น GROUPBY, PIVOTBY และความสามารถในการ Query ข้อมูลในตัว ถือเป็นทางเลือกที่น่าสนใจมาก เพราะ:

• ลดการพึ่งพา: หากคุณสามารถทำงานส่วนใหญ่ได้ด้วยสูตร Excel ทั่วไป (แม้จะเป็นสูตรใหม่) โอกาสที่ผู้ใช้งานคนอื่นๆ ที่คุ้นเคยกับ Excel อยู่แล้ว จะสามารถเรียนรู้และปรับใช้ได้ด้วยตัวเองจะมีสูงขึ้นมาก

• ความโปร่งใส: แม้จะเป็นสูตรใหม่ แต่ก็ยังคงอยู่ในรูปแบบสูตร Excel ที่คุ้นเคย ซึ่งโดยทั่วไปจะ "แกะ" ได้ง่ายกว่าการเข้าไปดู M-Code หรือ DAX ที่ซ่อนอยู่

• ลดภาระในระยะยาว: การทำให้ผู้ใช้งานปลายทางสามารถพึ่งพาตัวเองได้มากขึ้น จะช่วยลดภาระของคุณในการแก้ไขหรืออัปเดตงานในอนาคตได้อย่างมาก

---

คำแนะนำในการเลือกเส้นทาง

จากข้อมูลที่คุณให้มา ผมขอแนะนำดังนี้ครับ:

• สำหรับงานส่วนตัว หรือการนำเสนอแบบง่ายๆ และคุณต้องการความรวดเร็ว: PivotTable ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีและมีประสิทธิภาพ

• สำหรับงานที่ซับซ้อนมากๆ ต้องมีการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง หรือสร้าง Dashboard ที่ทันสมัย แต่คุณมีทีมงานที่มีความรู้ใกล้เคียงกัน หรือคุณพร้อมที่จะเป็นผู้ดูแลหลัก: เลือกใช้ Power Query, Power Pivot, และ Power BI

• หากเป้าหมายหลักคือ "อยากไปให้ไกลยิ่งกว่าชม" และต้องการให้ผู้ใช้งานคนอื่นๆ สามารถ "ใช้" ได้ด้วยตัวเองในอนาคต โดยลดการพึ่งพาคุณให้น้อยที่สุด: มุ่งเน้นการใช้ Excel ร่วมกับสูตรใหม่ๆ อย่าง GROUPBY, PIVOTBY, และความสามารถในการ Query ในตัว นี่คือเส้นทางที่น่าจะช่วยลดภาระของคุณในระยะยาวได้ดีที่สุด และส่งเสริมให้ผู้ใช้คนอื่นมีความเป็นอิสระมากขึ้น

สรุป: หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงการ "ถูกใช้ไปชั่วชีวิต" และต้องการให้คนอื่นสามารถต่อยอดงานได้ด้วยตัวเองในระดับหนึ่ง การลงทุนในการใช้ Excel ร่วมกับสูตรใหม่ๆ น่าจะเป็นทางออกที่ดีที่สุดครับ เพราะมันลดกำแพงการเรียนรู้และทำให้โครงสร้างมีความโปร่งใสมากกว่าเมื่อเทียบกับ M-Code หรือ DAX ครับ