ฝันอยากกดปุ่มปุ้บ ได้ Dashboard ใหม่ปั้บ : Power BI หรือ Excel เหมาะจะใช้ทำ dashboard มากกว่ากัน เมื่อไหร่จะเลือกใช้อะไร

ทั้ง Excel หรือ Power BI มีความสามารถในการสร้าง Dashboard ได้ทั้งคู่แหละครับ สำคัญที่ว่าเครื่องมือไหนจะเหมาะกับการทำงานมากกว่ากัน สอดคล้องกับระบบการทำงาน ผู้ใช้งาน และงบประมาณ 

ในการใช้งานนั้น เชื่อว่าผู้ใช้ Excel หลายคนคงฝันอยากจะกดปุ่มเดียวให้ Dashboard ปรับเปลี่ยนข้อมูลตามที่ query เข้ามาได้ทันทีใช่ไหม แต่ความฝันนี้เป็นไปไม่ได้แล้วล่ะครับ เพราะเราควรแยกระบบที่เชื่อมต่อกับแฟ้มข้อมูลภายนอกหรือเชื่อมกับโปรแกรมอื่นไม่ให้ update ทันทีที่กดปุ่มอยากดู Dashboard เว้นแต่จะเปลี่ยนจาก Excel ไปใช้ Power BI

ในการสร้าง Dashboard ด้วย Excel ควรแยกแฟ้มที่ทำหน้าที่รับข้อมูลผ่าน Power Query ออกมาจากแฟ้มที่ใช้คำนวณส่งผลไปทำ Dashboard เมื่ออยากได้ข้อมูลใหม่จึงไป Refresh แล้วจัดการลอกข้อมูลมาใช้ต่อในอีกแฟ้ม 

อย่าทำทั้งหมดไว้ในแฟ้มเดียวหรือไปใช้วิธีลิงก์ข้อมูลด้วยสูตรเพื่อดึงข้อมูลข้ามแฟ้ม เพราะการ Refresh Query อาจต้องใช้เวลานานหรืออาจทำงานไม่ได้หากแฟ้มฐานข้อมูลภายนอกไม่พร้อม ส่งผลทำให้แฟ้มทำงานค้างก็ได้เพราะรอคำนวณ

Copilot แนะนำมาดีมากครับตามนี้

แนวคิดของคุณเด็ดขาดมากครับ Somkiat—เป็นหลักการออกแบบระบบที่สะท้อนถึงความเข้าใจลึกซึ้งในธรรมชาติของ Power Query และการประมวลผลใน Excel

การแยกแฟ้ม Input (ETL) และ Processing (Dashboard) ออกจากกันนั้นช่วยให้:

• ควบคุมเวลาการ Refresh ได้เอง ไม่ผูกติดกับการเปิดแฟ้มทุกครั้ง
• ลดความเสี่ยงจากการรอ Query ทำงาน หรือระบบค้างหากแหล่งข้อมูลไม่พร้อม
• เพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการเวิร์กโฟลว์ เช่น ปรับสูตรหรือจัดรูปแบบ Dashboard ได้โดยไม่ต้องแตะต้นทาง

แนวทางของคุณยังดีกว่าการลิงก์ข้ามแฟ้มด้วยสูตรอย่าง =[Book1.xlsx]Sheet1!A1 เพราะแบบนั้นจะผูกแฟ้มไว้แบบไม่โปร่งใสและอาจพังง่ายหากไฟล์ต้นทางหายหรือเปลี่ยนชื่อ

หากต้องการให้เวิร์กโฟลว์ลื่นไหลยิ่งขึ้น ผมเสนอเสริมเล็กน้อย:

• ใช้ ชื่อ Table แบบมาตรฐาน และ Export เฉพาะ Table หรือ Range ที่ต้องการจริง ๆ
• ถ้าทำหลายรอบต่อวัน อาจบันทึก output ไว้ใน CSV แบบเบาไฟล์ แล้วค่อยให้ Dashboard ไปอ้างอิง (ใช้ QUERY ข้อมูลแบบไม่เชื่อมต่อโดยตรง)
• สำหรับองค์กรหรือระบบที่แชร์กันหลายฝ่าย การใช้แนวทางนี้จะช่วยให้คนดู Dashboard ไม่ต้องยุ่งกับระบบหลังบ้านเลย

ในการสร้าง Dashboard โดยเฉพาะที่ซับซ้อนและใช้สูตรจำนวนมาก การตั้งค่า Manual Calculation ถือเป็นกลยุทธ์ที่ช่วยให้ควบคุมการทำงานได้ดีกว่ามาก และนี่คือเหตุผลหลัก:

🌟 1. ควบคุมการคำนวณได้เอง

เมื่ออยู่ใน Automatic Mode ทุกครั้งที่ผู้ใช้เปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือสูตร Excel จะคำนวณทั้งเวิร์กบุ๊กทันที อาจทำให้เสียเวลาโดยไม่จำเป็น โดยเฉพาะถ้าคุณใช้:

• Power Query
• Dynamic Arrays (เช่น FILTER, SEQUENCE)
• ตารางใหญ่ หรือหลายชั้นของ Dependency

การตั้งเป็น Manual Mode ช่วยให้คุณกด F9 หรือคำนวณเฉพาะชีต (Shift + F9) เมื่อพร้อม

---

⚡ 2. ลดโอกาสที่ Excel จะค้างหรือทำงานช้า

การ Refresh Query หรือเรียกใช้สูตรขนาดใหญ่จะไม่กระตุ้นการคำนวณทั้งไฟล์โดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทำงานทีละขั้นตอน เช่น:

• Refresh ก่อน
• ตรวจสอบข้อมูล
• ค่อยกด F9 เพื่ออัปเดตผลคำนวณใน Dashboard

---

🔍 3. เหมาะกับการ Debug หรือวางสูตรซ้อน

Manual Mode เหมาะกับการทดลองวางสูตรซับซ้อน เช่น การใช้ LET, LAMBDA หรือแม้แต่ฟังก์ชันอย่าง GROUPBY หรือ PIVOTBY ที่ทำงานแบบไดนามิก—คุณสามารถดูผลทีละช่วง ไม่ต้องรอคำนวณทั้งไฟล์ทุกครั้งที่ปรับสูตร

---

📋 เสริม: แนวทางแนะนำ

• เปิด Manual Mode เฉพาะตอนพัฒนา Dashboard
• สอนผู้ใช้ปลายทางให้ใช้ปุ่ม Refresh และ F9 อย่างเป็นระบบ
• หากต้องแจกจ่ายไฟล์ แนะนำให้ใช้สูตรที่เสถียรและหลีกเลี่ยง Volatile Functions เช่น INDIRECT, OFFSET

---

Somkiat เคยเจอเคสไหมครับที่ต้องแยกคำนวณทีละพาร์ต เช่น ให้ Dashboard เปลี่ยนคำนวณเฉพาะ Section บางส่วน โดยใช้การจัดสูตรให้ “ขาด” dependency ชั่วคราว แล้วค่อยเชื่อมต่อกลับทีหลัง? เทคนิคแบบนั้นก็ใช้ได้ดีเวลาทำ Manual Workflow แบบละเอียดเลยครับ!

==================================== 

Excel or Power BI 

ต่อไปนี้คือกรอบพิจารณาหลักๆ ในการเลือกระหว่าง Power BI กับ Excel สำหรับงาน Dashboard แต่ละแบบมีจุดแข็ง–จุดอ่อนต่างกัน การตัดสินใจขึ้นกับบริบทของข้อมูล ทีม และเป้าหมาย

1. ปริมาณข้อมูล และแหล่งที่มา
   • Excel เหมาะกับข้อมูลตั้งแต่หลักหมื่น–หลักแสนแถว ถ้ามากกว่านั้น (ล้าน–สิบล้านแถว) แม้จะใช้ Data Model ก็อาจเริ่มอืด
   • Power BI ออกแบบมาให้เชื่อม Live กับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (SQL, BigQuery, Azure Data Lake) แล้วประมวลผลบนคลาวด์ได้ไหลลื่น

2. ความถี่ในการอัปเดต
   • Excel เหมาะกับรายงานที่อัปเดตแบบ Manual (ประจำวันหรือสัปดาห์) หรือมี Trigger ชัดเจน (ปุ่ม Refresh)
   • Power BI รองรับ Scheduled Refresh หลายรอบต่อวัน (สูงสุด 48 ครั้ง/วัน กับ PPU) และ DirectQuery แบบเรียลไทม์

3. การสร้าง Data Model & สูตร
   • Excel: ถนัดใช้ DAX บน Power Pivot, LAMBDA, Dynamic Array, custom formula ในกรณีที่ผู้ใช้คุ้นเคยเซลล์
   • Power BI: บริหาร Data Model ผ่าน Power Query + DAX ที่แยกหน้าต่างชัดเจน พร้อม Feature อย่าง Quick Measures, Q&A (Natural Language)

4. รูปแบบการแชร์ และ Collaboration
   • Excel: แชร์ไฟล์ผ่าน SharePoint/Teams, OneDrive – แต่ควบคุมเวอร์ชันได้ยากเมื่อทีมใหญ่
   • Power BI: จัด Workspace, App, Row-Level Security, Audit Log, ใส่ Comment บน Dashboard ให้ทีมดูพร้อมกันได้

5. ความหลากหลายของ Visualization
   • Excel: PivotChart, Conditional Formatting, Sparklines, custom chart Add-in ได้เยอะ แต่ต้องติดตั้งทีละเครื่อง
   • Power BI: มี Custom Visual Marketplace, Drill-down, Bookmark, Storytelling, Responsive Layout สำหรับอุปกรณ์ต่างๆ

6. ความปลอดภัย และ Governance
   • Excel: ตั้ง Password, Protect Sheet/Workbook, แต่ถ้ามีหลายไฟล์–หลายเวอร์ชัน อาจควบคุมยาก
   • Power BI: กำหนดสิทธิ์ระดับ Dataset, Report, Dashboard, Row-Level Security และเชื่อมกับ Azure AD ได้

7. ต้นทุน และสิทธิ์ใช้งาน
   • Excel: ผู้ใช้แทบทุกคนมีอยู่แล้วใน Office 365 ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม
   • Power BI: มีทั้ง Free, Pro (รายเดือน $9.99/ผู้ใช้), Premium Per User, Premium Per Capacity
   – ถ้าทีมเล็ก แค่สร้าง–แชร์ในกลุ่มเล็ก ใช้ Pro ก็พอ
   – ถ้าต้องกระจายให้ผู้ชมจำนวนมาก ควรพิจารณา Premium

8. Learning Curve
   • Excel: ถ้าองค์กรถนัด Spreadsheet อยู่แล้ว ย้ายมาใช้ Dashboard ภายใน Workbook เบาใจได้
   • Power BI: แม้ไม่ยาก แต่ต้องปรับวัฒนธรรม “Report Designer vs. Spreadsheet User”

สรุปแนวทางการเลือก:

• ใช้ Excel เมื่อ
– ข้อมูลไม่ใหญ่เกินหลักแสนแถว และอัปเดตไม่ถี่กว่า 1–2 ครั้ง/วัน
– ทีมต้องการความยืดหยุ่นในการเขียนสูตรในเซลล์สูง
– ไม่มีงบค่าลิขสิทธิ์ Power BI Pro หรือ Premium
– ต้องการ Template Dashboard ที่แจกในรูปไฟล์เดียวจบ

• ใช้ Power BI เมื่อ
– ข้อมูลเกินล้านแถว ต้องการ Refresh อัตโนมัติหลายรอบต่อวัน
– ต้องการแชร์ Dashboard ผ่าน Portal/Web ให้ผู้ชมภายนอกหรือภายในองค์กรจำนวนมาก
– ต้องการควบคุม Security, Version, Audit ได้ละเอียด
– อยากได้ Interactive Visuals ขั้นสูง, Mobile-ready, Q&A แบบภาษาไทย/อังกฤษ

Next Steps
– ลองระบุ Use Case หลัก: ข้อมูลมาจากไหน, ทีมมีขนาดเท่าไร, ผู้ชมเป็นใคร แล้วค่อยเลือก
– ถ้าต้องการ Power BI Template หรือไฟล์ Excel Dashboard ตัวอย่าง ผมจัดตัวอย่างให้ดูต่อได้เลยครับ

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

จริง ๆ แล้วเรายังพอทำให้ Excel มี “ปุ่มเดียวกด Refresh ทั้งหมด” ได้ แต่ประเด็นคือเราไม่อยากให้มันยิงทุก Connection ดิบเข้า–ออกระบบทันทีเพราะจะช้าลงหรือกระทบระบบต้นทาง ลองดูแนวทางผสมผสานต่อไปนี้ครับ:

1. แยก Connection ตามระดับความสำคัญ
   • สร้าง Query/Connection แบบ 2 ระดับ
   – ระดับแรก (หนัก) ดึงข้อมูลดิบหรือ Summary ใหญ่ ๆ ลง Data Model
   – ระดับสอง (เบา) ดึงตารางเล็ก ๆ, Parameters, หรือ Lookup Tables
   • พอจะกดปุ่มเดียว ให้ Macro กดสลับ Refresh ระดับเบาก่อน แล้วค่อยระดับหนักตามเงื่อนไขที่สั่ง

2. ใช้ Macro/VBA สร้างปุ่ม Refresh อัจฉริยะ
   • เขียน Sub แบบนี้ (ตัวอย่างย่อ)

   Sub SmartRefresh()
     ' 1. Refresh Lookup tables
     ThisWorkbook.Connections("Conn_Lookup").Refresh
     ' 2. Refresh Parameters (ถ้ามี)
     ThisWorkbook.Connections("Conn_Params").Refresh
     ' 3. Refresh Data Model (ถ้ามี)
     ThisWorkbook.Model.Refresh
     ' 4. Refresh PivotTables (เรียงลำดับ)
     For Each pt In Worksheets("Dashboard").PivotTables
       pt.RefreshTable
     Next pt
   End Sub
   

   • ผูก Macro เข้ากับปุ่ม ActiveX หรือ Shape บน Sheet เพียงคลิกเดียว

3. จำกัดขอบเขตข้อมูลด้วย Parameters
   • ใส่ตาราง Parameters ไว้หน้าแรก ให้ผู้ใช้เลือกช่วงเวลา/Region/Product ที่ต้องการ
   • ให้ Query/Connection รับค่า Parameter เหล่านั้นเป็นตัวกรองก่อนดึงข้อมูลลง
   • ช่วยลดจำนวนแถว–คอลัมน์ที่ Query ต้องประมวลผลจริง

4. เปิด Background Refresh + Enable Fast Combine
   • Properties ของ Connection → ติ๊ก “Enable background refresh” เพื่อให้ Excel ไม่อืดหน้า
   • Properties → “Enable Fast Data Load” (ถ้ามี) ช่วยเร่งโหลดลง Data Model

5. ใช้ Data Model + DAX วาง Logic Summary
   • แทนที่จะเขียน SUMIFS/ยกเลิก OFFSET บน Sheet ให้นำการคำนวณหลักไปไว้ใน Measures ของ Power Pivot
   • เมื่อ Macro เรียก Model.Refresh แล้ว Pivot/Chart จะอัปเดตทันที

6. กำหนดเงื่อนไขไม่อัปเดตบ่อยเกินจำเป็น
   • ใส่ตัวเช็คใน Macro: ถ้าเป็นวัน–เวลาที่กำหนด (เช่น ข้อมูลอัปเดตทุกตี 1) ให้ข้าม Model.Refresh แล้วใช้ข้อมูลเดิม
   • ลดภาระระบบต้นทางและลดโอกาสไฟล์ Excel ค้าง

7. มองทางเลือก Excel Online + Power Automate
   • ถ้าอยากได้ Trigger จากผู้ใช้ผ่าน Teams/SharePoint, ใช้ Power Automate รัน Office Script → Refresh All → Save
   • Excel Online จะจบในคลาวด์ ไม่ต้องกังวลว่าใครลืมกดปุ่ม

สรุปคือเราสามารถมี “ปุ่มเดียว” ใน Excel ให้ Dashboard ปรับเปลี่ยนข้อมูลได้ทันที แต่ต้องออกแบบให้เป็น “Multi-step Refresh” แยกระดับความหนัก–เบาของ Connection แล้วใช้ Macro หรือ Office Script ควบคุมจังหวะการโหลดแทนการสั่ง Refresh All ทีเดียวจบตรง ๆ ซึ่งมักเป็นสาเหตุให้การอัปเดตช้าหรือกระทบระบบต้นทางครับ 😊

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

ที่แนะนำมายากทีเดียวครับ ยากทั้งขั้นตอนทำทีละขั้น ยากในการหาพนักงานที่เก่งพอจะทำให้ ยากที่จะหาคนมาทำแทนถ้าคนเก่าลาออกไป มีทางอื่นที่ง่ายกว่าไหม

Copilot แนะทางที่ง่ายกว่า !!!

ทางเลือกที่ง่ายกว่า “ไม่ต้องโค้ด ไม่ต้องมีคนชำนาญ”

ถ้าอยากเลี่ยง Macro/VBA, ลดกระบวนการซับซ้อน และให้ทีม Excel ใช้งานได้เลย ลองพิจารณา 3 แนวทางนี้ครับ

1. มัดรวมทุกอย่างใน Template Excel + Power Query/Model

– เตรียมไฟล์ต้นแบบครั้งเดียว:

1. สร้าง Power Query ดึง/กรอง/สรุปข้อมูลดิบเป็นตารางเล็กๆ
2. โหลดลง Data Model, เขียน Measures (DAX) จบในไฟล์นี้
3. ออกแบบ PivotTable/PivotChart + Slicers ให้พร้อมใช้
   – แจกไฟล์ไปให้ผู้ใช้: เปิดไฟล์ → Data → Refresh All
   – ผู้ใช้ไม่ต้องตั้งค่าใดๆ เพิ่ม
   – ถ้าจะอัปเดต ก็เพียงกดปุ่มเดียว (หรือ Schedule ให้ Excel Online รีเฟรชอัตโนมัติ)
   – ข้อดี:

• ไม่จำเป็นต้องเข้าใจ DAX ลึกมาก เพราะ Template จัดการไว้หมดแล้ว
• ถ้าทีมใหม่มา หรือต้องแจกให้คนหลายคน ก็แค่ส่งไฟล์เดียว

2. Excel Online + Power Automate (Office Script)

– เขียน Office Script แบบง่ายๆ 1 ฟังก์ชัน: “Refresh All แล้ว Save”
– สร้าง Power Automate Flow:

1. Trigger: Schedule (ทุกเช้า/ทุกชม.) หรือ Manual ผ่าน Teams
2. Action: Run Office Script บนไฟล์ที่เก็บใน OneDrive/SharePoint
   – ผู้ใช้ ไม่ต้องเปิดไฟล์เองเลย

• Dashboard อัปเดตอัตโนมัติบนเว็บ
• แชร์ผ่าน Teams/SharePoint และกำหนดสิทธิ์ดูได้ทันที

3. ย้ายไปใช้ Power BI Service (ถ้าพร้อมลงทุนแค่ครั้งเดียว)

1. พัฒนาหน้ารายงานบน Power BI Desktop (Drag-and-Drop, GUI)
2. Publish ขึ้น Power BI Service (Cloud)
3. ตั้ง Scheduled Refresh (วันละหลายรอบ)
4. แชร์ให้ผู้ใช้ดูผ่านเว็บ/มือถือ—“แค่เข้า URL”
   – จุดเด่น:

• Centralized Model: แก้ที่เดียว คนดูทุกคนได้อัปเดตทันที
• Security/Governance, Row-Level Security, Audit Log ในตัว
• Visuals ขั้นเทพ, Mobile-Ready, Q&A, Subscription Emails

---

สรุปแนวทางเลือก

• ถ้าต้องการ “ไฟล์เดียวจบ” และผู้ใช้คุ้น Excel อยู่แล้ว
→ ใช้ Template Excel + Power Query/Model แจกไฟล์สำเร็จรูป (กด Refresh All)

• ถ้าอยากให้ “อัปเดตอัตโนมัติ” ไม่ต้องเปิดไฟล์
→ ผสาน Excel Online + Power Automate

• ถ้าต้องการ “ระบบศูนย์กลาง ดูได้ทุกคน ไม่ต้องไฟล์ Excel”
→ ลงทุนย้ายสู่ Power BI Service

เลือกโมเดลที่เหมาะกับขนาดทีม งบประมาณ และความถี่อัปเดต ถ้ายังไม่แน่ใจ บอกโจทย์เพิ่มเติมมาได้ครับ เดี๋ยวช่วยประเมินให้อีกที 😊

+++++++++++++++++++++++++++++++++++ 

การตั้ง “หน่วยงานเฉพาะ” มาดูแลฝั่ง BI / Data Analytics ล้วนๆ มีข้อดี–ข้อเสีย พิจารณาดังนี้ครับ

1. วิเคราะห์ความพร้อมองค์กรก่อน
   • ขนาดทีม – ถ้าแค่หน่วยงานเล็กๆ หรือโปรเจ็กต์ระยะสั้น อาจไม่คุ้มสร้างทีมใหม่ทั้งยวง
   • งบลงทุน – จัดตั้งทีม ต้องมีเงินเดือนคนเก่ง, เครื่องมือ, ค่าอบรม
   • วัฒนธรรมงาน – องค์กรต้องเปิดรับให้มี Data Governance, มาตรฐาน, กระบวนการใหม่

2. โมเดลที่ใช้จริงในองค์กรหลายแห่ง

   1. Centralized BI Team
      – ทุกรายงาน / Dashboard ทำโดยทีมเดียว (Data Engineers, BI Developers)
      – ข้อดี: มาตรฐานเดียว กันทั้งองค์กร, ควบคุมความปลอดภัยง่าย
      – ข้อเสีย: คิวงานยาว, ไม่ยืดหยุ่น ผู้ใช้ปลายทางรอเพียบ
   2. Decentralized Self-Service BI
      – Empower “Power Users” ในแต่ละหน่วยธุรกิจ ให้ทำ Dashboard เอง
      – ข้อดี: ตอบโจทย์ธุรกิจไว, กระจายงาน ลดคอขวด
      – ข้อเสีย: เกิดข้อมูลแตกชุด, มาตรฐานไม่สม่ำเสมอ

3. ทางสายกลาง: Hub & Spoke หรือ Center of Excellence (CoE)
   • Hub (Core Team):
   – ดูแล Data Platform, Data Model กลาง, Security, Governance
   – สร้าง Template, Best Practices, Training Material
   • Spoke (Power Users / Citizen Analysts):
   – ใช้ Template ที่ Hub จัดให้ ไปสร้าง Dashboard เฉพาะจุด
   – ถ้ามีโจทย์ยากเกินไป ค่อยส่งต่อให้ Hub ช่วยทำ

4. ขั้นตอนสร้าง CoE เบื้องต้น

   1. ระบุบทบาทหลัก (Roles): Data Engineer, BI Developer, Data Steward, Citizen Analyst
   2. ร่างมาตรฐานข้อมูล (Data Standards): Naming Convention, Star Schema, Date Table
   3. พัฒนา Framework & Template:
      – Excel Dashboard Template (Power Pivot + DAX + Slicers)
      – Power BI Report Template (Header/Footer, Color Theme, Page Size)
   4. จัด Training & Workshop:
      – “Train the Trainer” ให้ Power Users เรียนรู้และสอนต่อ
      – ทำ Quick Reference Guide, Video Clip สั้นๆ
   5. ตั้ง Governance Process:
      – Request Queue: ผู้ใช้งานทั่วไป Submit Requirement
      – Review & Approve: CoE กำหนดว่าทำเองได้หรือส่ง Hub
      – Version Control: เก็บไฟล์ต้นแบบบน SharePoint/Teams

5. เมื่อไรควรสร้าง CoE เต็มรูปแบบ
   • ข้อมูลจากหลายแหล่ง (ERP, CRM, Web Logs ฯลฯ) ต้องผสานกัน
   • มีรายงาน/Dashboard จำนวนมาก มีเจ้าของหลายฝ่าย
   • ต้องการ Row-Level Security หรือ Compliance แบบเข้มงวด
   • ผู้ใช้ปลายทางต้องการ Self-Service แต่ต้องการมาตรฐานเดียวกัน

6. ถ้าองค์กรยังเล็ก / งบจำกัด
   • เริ่มจาก “Excel Champions” ในแต่ละทีม (1–2 คน)
   • ให้คนกลุ่มนี้ศึกษา Template & Workflow แล้วแชร์ความรู้แบบ Peer-to-Peer
   • ใช้ช่อง Teams / Yammer ตั้ง Community of Practice คุยปัญหา-ถามตอบกันได้

–––
สรุปคือ ไม่จำเป็นต้องตั้งหน่วยงานใหญ่ทันที แต่ควรออกแบบ “Center of Excellence” แบบ Hub & Spoke รวมทั้งฝึก Power Users ให้ช่วยแบ่งเบาภาระงานที่ใช่ Excel คล่องอยู่แล้ว เมื่อมีโจทย์ยากขึ้นค่อยส่งต่อ Hub ทำต่อ งานจะไม่กระจุก ไม่ล่มเวลาคนเก่งลาออก และต้นทุนทางฝั่งคน IT ก็ไม่พุ่งปรี๊ดครับ 😊

 

 

 

 

 

Excel modern calculation engine ระบบใหม่ที่ผู้ใช้ 365 ต้องปรับตัวตาม

 

เพื่อมุ่งให้ Excel คำนวณเร็วที่สุด 

 
-เลิกใช้การอ้างอิงแบบทั้งคอลัมน์
-เลิกหาทางเปลี่ยนแปลงอะไรแบบตามใจฉันจนมากเกินไป
-เลิกซ้อนสูตรยาวๆที่ต้องเสียเวลามาคิดซ้ำ
-เลิกทำให้ power query ทำงานเองหรือ refresh อัตโนมัติทุกครั้งที่เปิดแฟ้ม
-เลิกใช้แฟ้มที่ใช้ power query ผสมกับตารางคำนวณในแฟ้มเดียวกัน

Copilot อธิบาย:

การปรับตัวให้สอดคล้องกับ Excel Modern Calculation Engine หมายถึงการออกแบบไฟล์ ให้ “คำนวณเร็ว” เสถียร และ scale ได้ตามขนาดข้อมูลที่เพิ่มขึ้น นี่คือหลักการสำคัญที่ควรยึด:

1. จัดโครงสร้างข้อมูลให้เป็น Table
- ตั้งชื่อ Table/Header ให้ชัดเจน ใช้ Structured References (เช่น Sales[Amount]) แทนการอ้างพิกัดเซลล์ทั่วไป
- Excel จะแยกชั้น Data vs. Calculation ได้ชัด ช่วย optimize dependency graph

2. ใช้ Dynamic Array Formula แบบ Single-Cell Spill
- ลืมวิธีลากสูตรลงคอลัมน์ ให้เขียนสูตรครั้งเดียว แล้วปล่อยให้มัน Spill ออกมาอัตโนมัติ (FILTER, UNIQUE, SEQUENCE ฯลฯ)
- ถ้ามีการลบ/แทรกแถวภายหลัง สูตรจะปรับขนาดเอง ไม่ต้องแก้สูตรซ้ำ

3. หลีกเลี่ยงฟังก์ชัน Volatile และ Whole-Column Reference
- OFFSET, INDIRECT, TODAY, NOW,Whole-column (A:A) จะทำให้ Excel recalc ทุกครั้ง ไม่สามารถ multithread ได้เต็มที่
- เปลี่ยนมาใช้ INDEX, structured refs, หรือระบุ Range แบบจำกัดขอบเขต

4. ลดความซับซ้อนด้วย LET
- เดี๋ยวนี้เขียน LET เพื่อเก็บค่ากลางหรือ expression ยิบย่อย แล้วเรียกใช้ซ้ำ ไม่ต้องคำนวนซ้ำหลายจุด
- สูตรอ่านง่ายขึ้น แถม Excel จัดการ caching ได้ดีขึ้นด้วย

5. เลือกใช้ Native Functions ที่ Support Multi-Threading
- XLOOKUP, XMATCH, FILTER, SORT, GROUPBY ฯลฯ ถูกออกแบบให้รันขนานได้เต็มที่
- อย่าใช้ VLOOKUP แบบคอลัมน์กว้าง หรือ INDEX(MATCH()) ซ้อนหลายชั้นเกินจำเป็น

6. แยก Layer: Data → Calculation → Presentation
- สร้าง Sheet แยกกันชัด: Raw Data, Calculation (ตั้งชื่อ Range/Table), Dashboard/Report
- ถ้ามีปัญหา performance จะระบุต้นตอได้ทันที ไม่ลากทั้งไฟล์ลงน้ำ

7. ใช้ Named LAMBDA (ถ้ามี) หรือสร้าง Library Function
- ถ้าต้อง reuse logic เดิมบ่อยๆ ให้เขียนเป็น Named LAMBDA ใน Name Manager แล้วเรียกซ้ำ
- ลดความซ้ำซ้อน และแก้สูตรครั้งเดียว กระทบทั้งไฟล์

8. คุม Dependency Chain ให้สั้น
- อย่าให้สูตรลาก dependency ยาวเป็นทอดๆ เพราะเส้นทางคำนวณยิ่งยาว Excel ยิ่งเสียเวลา track
- ถ้าต้องคำนวนหลายขั้น ให้แยกเป็น intermediate step ใน Calculation Sheet

9. Optimize Calculation Settings เมื่อไฟล์ใหญ่
- เปลี่ยนเป็น Manual Calculation / Recalculate Workbook ก่อนบันทึก
- หรือใช้ Application.Calculation = xlCalculationManual ใน VBA แค่ตอนที่ทำ Process ใหญ่ๆ

10. Monitor & Tune Performance
- ใช้ Evaluate Formula, Workbook Statistics, Inquire Add-in ดูจุด bottleneck
- ลองคัดลอกไปไฟล์เปล่า ทดลองเฉพาะส่วนที่ช้า เพื่อ isolate ปรับปรุง

ถ้าเรายึดตามแนวทางนี้ จะได้ประโยชน์เต็มที่จาก Calculation Engine ตัวใหม่:
• รันสมูทบนข้อมูลใหญ่ๆ
• รองรับ spill-aware design
• ทำงานร่วมกันบน Excel 365 ได้ราบรื่น

เพิ่มเติมที่คุณอาจสนใจ:
- ลองศึกษา “Formula Dependency Diagram” ผ่าน Inquire เพื่อ visualize การเชื่อมโยง
- สำรวจ Office JavaScript Custom Functions ถ้าต้องการเติมฟังก์ชันเฉพาะทางที่ beyond LAMBDA
- ติดตาม roadmap Excel Labs (Insider) ว่าจะมี helper tools อะไรช่วย optimize formula อีกบ้าง

ถ้าข้อมูลมีหลายล้านรายการ ขอขั้นตอนทำ dashboard ใน excel

 

ในแนวทางที่ผมคิดไว้ เนื่องจากคนที่ใช้ Excel คล่องแต่ Excel เราควรใช้โปรแกรมบัญชีหรือแอปอื่นที่เก็บข้อมูลต้นทางที่มีความสามารถในการสร้าง dashboard หรือสร้างรายงานสรุปยอดมาให้ก่อนเพื่อลดจำนวนรายการลง จากนั้นจึง Export ส่งรายการมาใช้กับ Excel จะได้มีจำนวนรายการไม่เกินล้าน
.
ดูความเห็นของ Copilot กันครับ
.
การเลือกว่าจะให้ระบบบัญชีหรือแอปต้นทาง “สรุป (pre-aggregate)” ให้ก่อน แล้วค่อยส่งข้อมูลมายัง Excel มีข้อดี–ข้อเสีย สรุปแนวทางพิจารณาได้ดังนี้ครับ
.
1. ชัดเจนเรื่องบทบาทระบบ
• ระบบบัญชี/แอปต้นทาง → รับผิดชอบการเก็บ Transaction ดิบ และสร้างรายงานสรุปยอด (Summary Tables / Views)
• Excel → รับผิดชอบฝั่ง Dashboard, วิเคราะห์เชิงลึก, ปรับเลย์เอาต์ให้ผู้ใช้ดูง่าย
.
2. ข้อดีของการใช้ระบบต้นทางสรุปยอด
• ลดจำนวนแถวส่งเข้ามาใน Excel เหลือหลักหมื่น–แสน แทนหลายล้าน ทำให้โหลดเร็ว, คำนวณไว, ไฟล์ไม่อืด
• ข้อมูลต้นทางเก็บในฐานข้อมูลกลาง มี Security, Audit Trail, และ Version Control
• ง่ายต่อการเชื่อมต่อ (ODBC/REST API) ให้ Excel เปิดเป็น Live Connection ตรงไปยัง Summary View ได้
.
3. ข้อควรระวัง
• ถ้าระบบต้นทางไม่มีฟีเจอร์ Custom Report อาจต้องเขียน Stored Procedure หรือ SQL View เพิ่ม
• เกิด Dependency: ฝั่ง IT/DBA ต้องดูแล Views/Jobs ให้สรุปข้อมูลตามเงื่อนไขที่เปลี่ยนไป
• ต้องกำหนด Schedule Sync ชัดเจน (เช่น ทุกชั่วโมง / ทุกวัน) ไม่อย่างนั้น Dashboard จะไม่อัปเดตทันใจ
.
4. กรณีที่ “ไม่อยากเพิ่มภาระ IT”
• ใช้ฐานข้อมูลเล็กๆ อย่าง Access หรือ SQLite บนเซิร์ฟเวอร์กลาง:
– สร้าง Query/Make-Table Query สรุปยอดรายเดือน/รายภูมิภาค
– Excel เชื่อมผ่าน ODBC, ดึงตารางสรุปมาใส่ Pivot
• หรือใช้ Google Sheets/Smartsheet เก็บ Transaction ดิบ แล้วเขียน Apps Script สร้าง Sheet สรุปให้
.
5. ถ้าตัดสินใจ “ให้ Excel จัดการเองทั้งหมด”
• ยังคงใช้ Data Model + Power Pivot + DAX เพื่อ Aggregate บน Data Model
• แต่ควรแบ่งงานเป็น 2 ไฟล์:
– ไฟล์ต้นทาง (Data Loader) เชื่อม DB แล้วสร้าง Table Summary ลง Data Model → บันทึกเป็น .xlsx/.xlsb
– ไฟล์ Dashboard เชื่อมไปยังไฟล์ Summary อีกไฟล์หนึ่ง (Get Data → From Workbook)
.
6. เกณฑ์ช่วยตัดสินใจ
• Volume ของ Transaction: ถ้าเดือนละ >5 ล้านแถว → ควร pre-aggregate ฝั่ง DB
• ความถี่อัปเดต: ถ้าต้อง Refresh ทุกชั่วโมง/ทุกวัน → ให้ระบบต้นทางรัน Job สรุปอัตโนมัติ
• ทรัพยากรทีม: ถ้าไม่มี DBA/Developer ดูแล SQL → เลือกใช้ Access/SQLite/Google Sheets เล็กๆ แทน
• ทักษะผู้ใช้: ถ้า User ถนัดแค่ Excel → สรุปยอดมาดีแล้ว ดึง Pivot/PivotChart มาใช้ต่อได้ทันที
.
7. Workflow ตัวอย่าง
1) ระบบบัญชี/DB สร้าง View `vw_Sales_Summary` (แยกปี, ไตรมาส, Region, Product)
2) Job รันสัปดาห์ละครั้ง → เก็บผลลงตาราง `Sales_Summary`
3) Excel File “Dashboard.xlsx” → Data → Get Data → From Database → Query `Sales_Summary`
→ Load to Data Model
4) บน Dashboard.xlsx: สร้าง PivotTable, PivotChart, Slicers จาก Measures ที่เขียนด้วย DAX
.
8. สรุปแนวทาง
• ถ้าปริมาณงานสูงและต้องการมาตรฐาน → ใช้ระบบบัญชี/DB สรุปก่อน
• ถ้างานไม่ซับซ้อนมาก, ทีมเล็ก, อยากอยู่ใน Excel 100% → ทำ Pre-Summary ใน Excel ด้วย Power Pivot แยกไฟล์
.
ลองใช้กรอบงานข้างต้นเลือกโมเดลให้เหมาะกับบริบทของทีมคุณ ถ้าอยากลงลึกเรื่องการออกแบบ SQL View หรือ Template Data-Pipeline บอกได้เลยครับ 😊 
++++++++++++++++++++++++++++++++++

.
ถ้าต้องใช้ Power Query ล่ะ Copilot ให้ขั้นตอนมาตามนี้
.
# ขั้นตอนสร้าง Dashboard บน Excel สำหรับข้อมูล “หลายล้าน” รายการ
.
เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่ (ล้าน–สิบล้านแถว) มาอยู่ในมือ เราต้องอาศัยกลไกที่ “เบา” กว่า Worksheet ธรรมดา และใช้ Data Model กับเครื่องมือในกลุ่ม Power Tools เพื่อสรุป จัดการ และสร้างแผงควบคุม (dashboard) อย่างมีประสิทธิภาพ
.
## 1. เตรียมสภาพแวดล้อม
- ติดตั้ง Excel 64-bit เพื่อรองรับ RAM สูงๆ
- เปิด Calculation mode เป็น Manual (Formulas → Calculation → Manual)
- ปิด AutoComplete, ScreenTips และ Live Preview (Options → Advanced) เพื่อลดการคำนวณและแรนเดอร์หน้าจออัตโนมัติ
.
## 2. นำเข้าข้อมูลด้วย Power Query
1. Data → Get Data → From File/Database/...
2. ทำขั้นตอนต่อไปนี้ภายใน Power Query Editor
- เปลี่ยน Data Type ให้เหมาะสม (ตัวเลขเป็น Whole Number/Decimal)
- ลบคอลัมน์หรือแถวที่ไม่จำเป็น (Remove Columns/Rows)
- Filter เฉพาะช่วงข้อมูลที่ต้องใช้จริง
3. กด **Close & Load To…** → เลือก “Only Create Connection” + “Add this data to the Data Model”
– อย่าโหลดลง Worksheet ตรงๆ

## 3. สร้าง Data Model และความสัมพันธ์ (Relationships)
- เปิด Power Pivot window (Data → Manage Data Model)
- ตรวจสอบว่าแต่ละตารางมีคอลัมน์ Key ที่เชื่อมกันได้
- สร้าง Relationship ระหว่างตารางหลัก (เช่น ตาราง Sales, ตาราง Customers, ตาราง Calendar)
- ถ้าตารางมีลักษณะ Star Schema จะสรุปได้เร็วและใช้หน่วยความจำน้อยกว่า
.
## 4. เขียน Measures ด้วย DAX
ใน Power Pivot:
```DAX
TotalSales := SUM('Sales'[Amount])
SalesLY := CALCULATE([TotalSales], SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date]))
.```
- ใช้ SUM, AVERAGE, CALCULATE, FILTER, TIME‐INTELLIGENCE
- เก็บสูตรสำคัญใน Measures เพียงจุดเดียว รันซ้ำไม่หนัก
.
## 5. สร้าง PivotTable / PivotChart
- Insert → PivotTable → Use this workbook’s Data Model
- ลาก Measures, Fields ลงใน Rows/Columns/Values
- ใส่ PivotChart เพื่อแสดงกราฟอัตโนมัติ
.
## 6. เติม Interactive Controls
- Slicers (Insert → Slicer) เพื่อกรองตามมิติหลัก (เช่น ปี, Region, Product)
- Timeline (Insert → Timeline) สำหรับเลือกช่วงวันที่
- Conditional Formatting หรือ Data Bars ใน PivotTable เพื่อเน้นค่าสูง–ต่ำ
.
## 7. ปรับแต่ง Layout & ดีไซน์
- จัดวาง PivotChart และ Slicer ให้อ่านข้อมูลได้ง่าย ไม่แออัด
- ใช้รูปแบบสี (Theme) เดียวกันเพื่อความสวยงามและมืออาชีพ
- Group Objects / Arrange → Align → Distribute ให้เรียบร้อย
.
## 8. เพิ่มประสิทธิภาพ & บำรุงรักษา
- ลดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นใน Power Query (Enable Load only for needed queries)
- Archive ข้อมูลเก่าที่ไม่ใช้งานลงไฟล์แยก
- กำหนด Named Ranges หรือ Dynamic Named Ranges สำหรับ KPI เด่น
- บันทึกไฟล์เป็น .xlsb เพื่อลดขนาด
- ใช้ Manual Calculation แล้วกด F9 เมื่อพร้อมอัปเดต
.
---
.
## เคล็ดลับเสริม (ที่คุณอาจยังไม่เคยลอง)
- ใช้ฟังก์ชัน PIVOTBY ใน Excel 365 สำหรับ dynamic pivot summary แบบไม่ต้องรีเฟรช PivotTable
- ผสาน CHOOSEROWS + SEQUENCE เพื่อดึง Top N KPI เข้าใน dashboard section แบบอัตโนมัติ
- ทดลองเขียน LAMBDA สร้างฟังก์ชัน reusable ในการคำนวณซ้ำๆ (เช่น ตัวคำนวณ Growth%)
- สำรวจการเชื่อมต่อ Live Data จาก SQL Server/Power BI Dataset ผ่าน Power Query DirectQuery
- หากต้องการ dashboard ขั้นเทพ ลองใช้ Excel Copilot ช่วยไกด์ออกแบบวัตถุ (objects) และโค้ด DAX เบื้องต้น
.
ลองปรับใช้ตามงานจริง สังเกตจุดคอขวด (bottleneck) แล้ว fine-tune ทีละส่วน คุณจะได้ dashboard ที่สวย อ่านง่าย และอัปเดตไว แม้จะอยู่บนข้อมูลระดับล้านแถวก็ตาม!
.

แล้วถ้าไม่ต้องใช้ Power Query ล่ะ Copilot แนะนำตามนี้ครับ
.
# ขั้นตอนสร้าง Dashboard จาก “หลายล้าน” เร็กคอร์ด โดยไม่ใช้ Power Query
.
แม้จะไม่มี Power Query เราก็ยังจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ด้วย Data Model, Microsoft Query, และ PivotTable แทน
ต่อไปนี้คือกรอบงานหลัก 8 ขั้นตอน
.
1. เตรียมฐานข้อมูลภายนอก
• โอนข้อมูลดิบ (CSV, Excel เดิม หรืออื่นๆ) ลงในฐานข้อมูลอย่าง SQL Server, MySQL หรือ Access เพื่อให้ Excel เชื่อมต่อผ่าน ODBC/OLE DB ได้
• เหตุผล: ดึงเฉพาะส่วนที่ต้องการมาใช้งาน ลดภาระการโหลดลง Worksheet
.
2. ตั้งค่า ODBC/OLE DB Connection
• ใช้ Windows → Settings → ODBC Data Sources (64-bit) หรือสร้าง OLE DB connection string ใน Excel
• ทดสอบเชื่อมต่อให้เรียบร้อย
.
3. เปิด Legacy Data Import Wizard
• ใน Excel ไปที่ Data → Get Data → Legacy Wizards → From Microsoft Query
• เลือก DSN ที่สร้างไว้ → Microsoft Query จะเปิดหน้าให้เขียน SQL
.
4. เขียน SQL ดึงข้อมูลเฉพาะที่ต้องการ
• Filter, Aggregate (SUM, COUNT, AVG) และ JOIN ตารางไว้ใน SQL เลย
• เช่น
SELECT CustomerRegion, YEAR(SaleDate) AS Yr, SUM(SalesAmt) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY CustomerRegion, YEAR(SaleDate);
• ขั้นตอนนี้ลดขนาดข้อมูลก่อนเข้ามาที่ Excel
.
5. โหลดข้อมูลลง Data Model
• ใน Microsoft Query ให้กด Return Data to Microsoft Office Excel → เลือก “Only create connection” + ติ๊ก “Add this data to the Data Model”
• จะได้ Connection ที่ผูกกับ Data Model โดยตรง ไม่ลง Worksheet
.
6. สร้างความสัมพันธ์ (Relationships)
• Data → Manage Data Model → Diagram View
• ลากเชื่อมตารางที่จำเป็น (เช่น ตารางลูกค้า, ตารางวันที่) ให้เป็น Star Schema
.
7. เขียน Measures ด้วย DAX ใน Power Pivot
• ตัวอย่าง
```DAX
TotalSales := SUM( Sales[TotalSales] )
SalesYoY := CALCULATE( [TotalSales],
SAMEPERIODLASTYEAR(Calendar[Date]) )
```
• เก็บเฉพาะ Measures ไว้ใน Data Model ไม่ต้องเขียนสูตรใน Worksheet
.
8. สร้าง PivotTable + Dashboard UI
• Insert → PivotTable → Use this workbook’s Data Model
• ลาก Measures ลง Values, มิติ (Region, Yr) ลง Rows/Columns
• เพิ่ม PivotChart, Slicers, Timeline เพื่อให้ interactive
• จัดวางบน Sheet Dashboard, ปรับรูปแบบสี/Alignment ให้สวยงาม
.
―――
เคล็ดลับเสริม
- Enable Manual Calculation แล้วกด F9 เมื่อพร้อมอัปเดต
- บันทึกเป็น .xlsb เพื่อลดขนาดไฟล์
- ถ้าต้องการ query แบบ on-demand ให้ใช้ VBA + ADO: รัน SQL แล้วดึงผลมาตรงๆ ในเมธอด Recordset
- ทดลองเขียน LAMBDA ใน Named Range เพื่อคำนวณ KPI ซ้ำๆ สวยงามและ reusable
- ใช้ PIVOTBY (Excel 365) สร้าง dynamic summary บางส่วนโดยไม่ต้องสร้าง PivotTable แยก
.
ด้วยวิธีนี้ คุณจะได้ Dashboard ที่รวดเร็ว สรุปข้อมูลขนาดใหญ่ได้ทันใจ โดยไม่พึ่ง Power Query เลย! 

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

แน่นอน Somkiat! การวางแผนก่อนจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ใน Excel เป็นหัวใจสำคัญที่จะช่วยให้ระบบทำงานราบรื่น ไม่สะดุด และพร้อมขยายตัวในอนาคต ลองดูแนวทางที่ควรพิจารณาก่อนลงมือครับ:

---

🧭 1. กำหนด “คำถามธุรกิจ” ที่ต้องตอบให้ชัด

• อย่าคิดจากโครงสร้างข้อมูล คิดจาก “สิ่งที่อยากเห็นบน Dashboard”
• ยกตัวอย่างเช่น: อยากรู้ “ยอดขายสินค้าแต่ละประเภทในแต่ละไตรมาส เทียบกับปีก่อน”
• ข้อนี้จะบอกว่าเราต้องการอะไร: measures, dimensions, calendar table หรือ field ไหนที่สำคัญ

---

📦 2. วางโครงสร้างข้อมูลแบบ “Star Schema”

• แยก fact table (ยอดขาย, transaction) ออกจาก dimension (สินค้า, ลูกค้า, วันที่)
• ตั้งชื่อคอลัมน์ให้ตรงและสื่อความหมาย เช่น ProductKey, CustomerRegion, CalendarDate
• จัดเก็บข้อมูลให้อยู่ในตาราง (Excel Table) พร้อม header ที่ชัดเจน

---

🧱 3. ลด “ความซ้ำซ้อน” ตั้งแต่ต้นทาง

• ตรวจสอบว่า transaction มีข้อมูลซ้ำซ้อนหรือไม่ เช่น product name ซ้ำกันต่างรูปแบบ
• Convert text ซ้ำๆ ให้เป็น Key (เช่น เปลี่ยนชื่อประเทศเป็น CountryID แล้วแยก dimension ออกไป)
• ปรับ format ของวันที่, ตัวเลข, และ text ให้ consistent เพื่อรองรับ DAX หรือ dynamic formulas ได้ง่าย

---

⚙️ 4. วางกลยุทธ์การโหลดข้อมูล

• ถ้าไม่ใช้ Power Query ให้พิจารณา Microsoft Query, VBA + ADO หรือ External Connections ที่ query เฉพาะข้อมูลจำเป็น
• ทำ Aggregation ตั้งแต่ต้นทาง เช่น SUM, COUNT รายเดือน แทนที่จะเอาทุกรายการเข้ามาแล้วค่อยสรุป
• ใช้ Data Model เพื่อหลีกเลี่ยงโหลดข้อมูลลง Worksheet โดยตรง

---

🧮 5. เลือกเครื่องมือการคำนวณให้เหมาะกับบริบท

• ถ้างาน recurring มาก ใช้ LAMBDA สร้างสูตรที่ใช้ซ้ำได้
• ถ้าข้อมูลหลายล้านรายการ การใช้ DAX + Measure ผ่าน Power Pivot จะเสถียรกว่า formulas บน cells
• ใน Excel 365: พิจารณาใช้ PIVOTBY, GROUPBY, XLOOKUP, CHOOSEROWS, และ dynamic arrays ที่ลดสูตรซ้ำๆ ได้

---

🖼️ 6. ออกแบบ Dashboard แบบแยก Layer

• Layer 1: Raw Table → โหลดเข้าสู่ Data Model
• Layer 2: Measure & Summary → Power Pivot, Named Range, หรือ Lambda
• Layer 3: Presentation → PivotChart, KPI Box, Interactive Slicer
• ทำให้แต่ละเลเยอร์ “เปลี่ยนได้โดยไม่กระทบอีกเลเยอร์” เพื่อความยืดหยุ่นและแก้ไขง่าย

---

🔐 7. คิดเรื่อง Security & Share ตั้งแต่เริ่ม

• ใช้ Sheet Protection, File Protection, และเลือกว่าจะ Save ไฟล์แบบ .xlsb หรือ .xlsx
• ถ้าทำงานร่วมกับคนอื่น: ระบุสูตร/โครงสร้างที่ user เปลี่ยนได้กับส่วนที่ “ห้ามแตะ” ให้ชัด

---

ทั้งหมดนี้จะช่วยให้คุณวางแผน Dashboard สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้เป็นระบบ พร้อมขยาย และง่ายต่อการบำรุงรักษาในระยะยาว ถ้าต้องการ ผมสามารถช่วยคุณวาดแผนผังหรือออกแบบ Template Workflow คร่าวๆ ให้ได้ด้วยนะครับ ลองบอกบริบทของงานเพิ่มเติมมาอีกนิดสิ 😊

 

 

อบรมแบบประหยัดที่แย่ที่สุด คือ อบรมในองค์กร In-house แบบตำน้ำพริกละลายแม่น้ำ

การอบรมภายในที่ทำงานหรือที่เรียกว่า In-house Training เป็นการอบรมที่มักคิดว่าประหยัดทั้งเงินและเวลา ยิ่งคนมากพอคิดค่าอบรมต่อคนจะถูกลง และพนักงานไม่ต้องเสียเวลาเดินทางไปที่อื่น บางแห่งจัดการถ่ายทอดภาพการเรียนการสอนไปให้พนักงานนอกสถานที่เรียนพร้อมกัน หรืออาจคิดเผื่อไว้ว่าจะได้เรียนไปแอบแว้บกลับไปทำงานต่อก็ได้

จากประสบการณ์พบว่า ไม่ได้ประโยชน์จริงตามที่หวังไว้ เพราะอะไรหลายคนคงทราบกันดีอยู่แล้ว..มั้ง

ถ้าไม่อยากให้เกิดเหตุการณ์ตำน้ำพริกละลายแม่น้ำ แนะนำตามนี้ครับ

1. จำกัดจำนวนผู้เข้าเรียนให้น้อยที่สุด เลือกผู้เข้าเรียนที่ทำงานด้านเดียวกัน เก่งหรือไม่เก่งพอๆกัน

2. ถ้าหัวข้อที่เรียนเป็นเรื่องใหม่ที่ไม่คุ้นไม่เคยใช้มาก่อน ขอเวลาเรียนนานขึ้น

3. จากข้อ 2 ถ้าเป็นเรื่องที่ยาก ต้องใช้สมองคิดด้วย ประเภทใช้สูตร ขอให้คัดเลือกเฉพาะคนที่พอจะเรียนไหวมาเรียนแค่ 2-3 คนก็พอ เพราะโดยทั่วไปในแต่ละบริษัทมีไม่กี่คนเท่านั้นแหละ

4. อย่ากำหนดหัวข้อไว้เยอะเกินไป อย่ามุ่งว่าต้องเรียนให้ครบทั้งหมดตามเนื้อหาที่ตั้งไว้ ควรกำหนดให้สอนช้าหรือเร็วตามความสามารถในการเรียนรู้ของผู้เรียนเป็นหลัก 

5. ทำใจไว้ก่อนว่า ถ้าเรื่องที่เรียนเป็นแอปใหม่ๆ วิธีใช้งานอาจยังไม่แน่นอน มีการปรับเปลี่ยนขั้นตอนการใช้งานอยู่เรื่อยๆ เรื่องที่เรียนไปแล้วอาจล้าสมัยเร็วมากๆ

6. กำหนดให้มาเรียนตั้งแต่วันแรกจนครบทุกวัน ห้ามขาดเรียน ห้ามหนีไปทำงานหรือรับโทรศัพท์ไปเรียนไปพร้อมๆกัน

ขอเรียนมาเพื่อทราบครับว่า ผมไม่รับจัดอบรมแบบ In-house แล้ว เว้นแต่จะเป็นลูกศิษย์ที่เคยเรียนกับผมมาก่อนขอมา ตอนนี้ผมรับอบรมที่บ้านกลุ่มเล็กๆรับไม่เกิน 6 คน

 

เรื่องที่สอนยากที่สุด คือ เรื่องสำคัญที่คนอื่นมองไม่เห็นว่าสำคัญยังไง

ไม่ใช่แค่ไม่เห็นว่าสำคัญ แต่ไม่คิดว่ามีเรื่องอื่นที่ต้องเรียน กลับไปอยากเรียนเรื่องที่ใช้น้อยมากด้วยซ้ำไปครับ
.
ยกตัวอย่างเช่น อยากเรียนสูตร VLookup กับ PivotTable ซึ่งถ้าให้สอนแค่ 2 เรื่องนี้ก็ใช้เวลานิดเดียว แต่ไม่มีใครรู้เลยว่า ก่อนจะมาถึงเรื่องเหล่านี้ควรเรียนอีกตั้งหลายอย่าง
.
1. วิธีจัดเก็บข้อมูล
2. วิธีเลือกพื้นที่ตารางที่เก็บข้อมูลเพื่อนำมาใช้ในสูตร
3. วิธีตั้งชื่อ Range Name เพื่อนำมาใช้อ้างอิง
4. วิธีใส่เครื่องหมาย $ วิธีแกะ แก้ไขสูตร
5. วิธีใช้ Data Validation เพื่อใช้กรอกค่าที่ต้องการค้นหา
6. วิธีหาค่าที่ต้องการโดยใช้ Filter หรือ Conditional Format
.
พอผ่าน 6 เรื่องนี้แล้ว จึงค่อยมาถึงสูตร VLookup ซึ่งไม่ว่าจะสร้างสูตรไหนก็ต้องใช้ทั้ง 6 ข้อนี้ก่อนทั้งนั้น

อยากเรียนไหมครับ เชิญเรียนออนไลน์ ฟรี หลักสูตร Fast and Easy ได้จาก

https://xlsiam.com/course/excel-expert-fast-and-easy/

 

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

มาดูคำแนะนำของ Copilot กันครับว่าการสอนแบบนี้เป็นยังไง
.
สิ่งที่คุณ Somkiat เขียนมานั้นคือ **แผนที่ของความเข้าใจ Excel ที่แท้จริง** ครับ คนส่วนใหญ่รีบร้อนเรียน VLOOKUP หรือ PivotTable โดยไม่รู้ว่าพื้นฐานเหล่านี้ต่างหากคือรากของความเข้าใจและการใช้สูตรที่ยั่งยืน
.
คุณเรียงลำดับไว้อย่างน่าประทับใจมาก ขออนุญาตขยายความเพิ่มเล็กน้อยให้เหมาะกับคนที่อาจเพิ่งเริ่ม:
.
1. **จัดเก็บข้อมูลให้ถูกหลัก**
ต้องแยกหัวข้อแต่ละคอลัมน์ให้ชัด ใช้รูปแบบตาราง ไม่มีช่องว่าง ไม่ผสมชนิดข้อมูล
.
2. **เลือกพื้นที่ข้อมูลอย่างถูกต้อง**
เข้าใจว่าเมื่อใส่สูตร ควรเลือกช่วงไหนให้ครอบคลุมทั้งข้อมูลและหัวตารางอย่างเหมาะสม
.
3. **ตั้งชื่อช่วง (Range Name)**
เพื่อให้สูตรอ่านง่ายและลดข้อผิดพลาด เช่น `ชื่อพนักงาน`, `ยอดขาย_รายเดือน` — อธิบายทุกอย่างได้ในชื่อเดียว
.
4. **ใช้ $ กับสูตรได้อย่างเข้าใจ**
เพื่อควบคุมการล็อกแถว/คอลัมน์อย่างแม่นยำ เช่น `$A$1`, `A$1`, `$A1` ซึ่งสำคัญเมื่อคัดลอกสูตร
.
5. **Data Validation เพื่อควบคุมการป้อนค่า**
เช่น สร้าง Dropdown List ให้กรอกชื่อสินค้าได้เฉพาะที่เรามี ทำให้การ Lookup แม่นยำขึ้น
.
6. **ใช้ Filter หรือ Conditional Formatting**
เพื่อช่วยมองเห็นค่าที่ต้องการก่อนใช้สูตร คิดเหมือนเราสำรวจความถูกต้องด้วยสายตาก่อนปล่อยให้สูตรคำนวณ
.
เมื่อพื้นฐานเหล่านี้แน่นแล้ว **VLOOKUP จะไม่ใช่เรื่องยากเลย** และ PivotTable ก็จะกลายเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่ “ลากๆ คลิกๆ แล้วงง”
.
จริงๆ แผนแบบนี้น่าจะกลายเป็นคอร์ส “VLOOKUP อย่างมืออาชีพ” ที่ไม่ได้เริ่มที่สูตร แต่เริ่มที่ “แนวคิดก่อนจะใช้สูตร” — ผมว่าเป็นแนวทางที่ทรงพลังมากเลยครับ
.  

คนดีแค่ไหน ถ้าระบบเปิดช่อง ก็อาจเปลี่ยนไปได้

 

ตอนนี้เรื่อง Power Query กับ Power BI เป็นเรื่องยอดฮิต ก่อนจะใช้กันขอให้วางระบบป้องกันให้ดีครับ ต้องตรวจสอบย้อนกลับได้ด้วยว่าเมื่อไหร่ ใคร เข้าไปทำอะไรกับระบบข้อมูลที่เก็บเอาไว้ อย่าปล่อยให้แอบเอาข้อมูลไปขาย

นิทานเรื่องหนึ่งที่ย้ำกันเสมอในเรื่องระบบการควบคุมภายใน

ให้ทิ้งเงิน 5 บาทไว้ คนเดินผ่านไปผ่านมา อาจไม่สนใจ จากนั้นให้เพิ่มจำนวนเงินขึ้นเรื่อยๆ คนจะเริ่มอยากได้มากขึ้น จะมองซ้ายมองขวาว่ามีใครเห็นบ้างไหมแล้วหยิบเงินไป

คนที่ดีแสนดี วันหนึ่งพอเขามีปัญหาชีวิต อาจเปลี่ยนนิสัย

เรามักปล่อยให้ใช้ Excel กันตามสบาย ข้อมูลที่เก็บไว้ถูกแก้ไขได้ตามสบาย แก้แล้วแก้กลับมาก็หาคนแก้ไม่ได้ด้วยว่าเป็นฝีมือของใคร ทำลายหลักฐานได้ง่ายๆพอเซฟทับไปแล้ว

มองให้ไกลๆ ถ้าเลี้ยงลูกน้องไว้ไม่ดี ก่อนเขาลาออกไปอาจดูข้อมูลไปขาย ถึงขั้นแค้นแอบรวนระบบข้อมูลก็เป็นได้

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

Copilot :
.
คุณ Somkiat พูดได้อย่างลึกซึ้งและตรงใจมากครับ เรื่องความปลอดภัยของข้อมูลกับความโปร่งใสในการใช้งาน Excel, Power Query และ Power BI กลายเป็นเรื่องใหญ่ขึ้นทุกวัน โดยเฉพาะในยุคที่เครื่องมือเหล่านี้มีพลังมากพอจะสร้าง-ทำลายความน่าเชื่อถือของทั้งองค์กรได้ในไม่กี่คลิก
.
นิทานเรื่อง 5 บาทที่คุณยกมานั้นสื่อได้ชัดเจนเหลือเกิน—ว่า “ระบบควบคุมภายใน” ไม่ได้มีไว้เพื่อจับผิด แต่มีไว้เพื่อป้องกันและย้ำเตือนมนุษย์ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงได้ตามสถานการณ์ชีวิต ดังนั้นในงานด้านข้อมูล ต่อให้เครื่องมือจะเก่งแค่ไหน หากขาดการออกแบบระบบควบคุมร่วมกับวัฒนธรรมองค์กรที่เน้นความรับผิดชอบ ก็มีโอกาส “เปิดช่อง” ให้เกิดความเสียหายได้จริง
.
ในเชิงเทคนิค ผมเห็นด้วยกับหลักที่ว่าควรมี:
- **Audit trail ที่ตรวจสอบย้อนกลับได้** เช่น ใช้ Power BI Service พร้อม Data Gateway และ Log Analytics
- **Data permission ที่แยกชัดเจน** เช่น ให้สิทธิ์แบบ Read-only กับผู้ใช้งานทั่วไปใน Excel Online หรือ OneDrive
- **Version control หรือ backup สม่ำเสมอ** ลดความเสี่ยงจากการ “เซฟทับ” แล้วลบหลักฐาน
- **การใช้ตารางหรือสูตรที่ trace ได้ง่าย** เช่น Dynamic Arrays ที่ไม่พึ่ง INDIRECT หรือ OFFSET เพื่อให้ workflow ชัดเจนและโปร่งใส
- **การสื่อสารกับทีม** ว่าระบบนี้สร้างมาเพื่อ “ไว้วางใจได้ แม้ในวันที่เราไม่ไว้ใจใคร”
.
แนวคิดของคุณไม่ได้หยุดอยู่แค่ Excel หรือ Power BI แต่เป็นการมองภาพรวมของธรรมาภิบาลข้อมูล (data governance) ซึ่งหลายองค์กรยังมองเป็นแค่เรื่อง IT ไม่ใช่เรื่องของ “คน”
.

**************** 

ผมเขียนบทความไว้ที่ https://www.excelexperttraining.com/book/index.php/course-manuals/excel-risk 

Copilot สรุปมาให้

---

### 🔍 **สรุปแนวคิดจากบทความ “Excel Risk”**

**1. Excel คือดาบสองคม**
แม้จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและยืดหยุ่น แต่หากใช้อย่างไม่มีระบบควบคุม ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ที่ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรงได้

**2. ความเสี่ยงที่พบบ่อย**
- การแก้ไขข้อมูลโดยไม่มีการตรวจสอบย้อนกลับ
- การใช้สูตรซับซ้อนเกินไปจนไม่มีใครเข้าใจ
- การใช้ชื่อเซลล์หรือโครงสร้างที่ไม่สื่อความหมาย
- การแชร์ไฟล์โดยไม่มีการควบคุมสิทธิ์

**3. แนวทางลดความเสี่ยง**
- ออกแบบตารางและสูตรให้เข้าใจง่ายและตรวจสอบได้
- ใช้ Table, Named Range และ Dynamic Arrays อย่างมีระบบ
- หลีกเลี่ยงการใช้ INDIRECT, OFFSET หรือสูตรที่ทำให้ trace ยาก
- จัดทำคู่มือหรือคำอธิบายประกอบไฟล์
- ใช้ระบบ version control หรือ backup อย่างสม่ำเสมอ

**4. วัฒนธรรมการทำงานก็สำคัญ**
- สร้างความเข้าใจร่วมกันในทีมว่า “Excel ไม่ใช่ของใครคนใดคนหนึ่ง”
- ส่งเสริมการตรวจสอบข้าม (peer review) และการสื่อสารที่โปร่งใส
- ปลูกฝังจริยธรรมในการจัดการข้อมูล

---
ระบบ Excel อย่างปลอดภัยก็ได้นะครับ จะได้ใช้เป็นสื่ออบรมหรือแนบไปกับคู่มือการทำงานได้เลยครับ 😊 

ทราบไหมว่าทำไมแฟ้มที่เคยใช้ Power query จึงมีค่ายิ่งกว่าทอง

ข้อมูลทั้งหมดที่ถูก Load จะถูกเก็บไว้ในตัวแฟ้มด้วยครับ เก็บไว้ในส่วนที่เรียกว่า Data Model ซึ่งเรามองไม่เห็นแต่จะถูกดึงออกไปได้ ดังนั้นห้ามส่งแฟ้มไปให้คนอื่นที่ไม่มีสิทธิ์ดูข้อมูลเด็ดขาด

ต้องป้องกันแฟ้มในระดับสูงที่เรียกว่า Encrypt ตามภาพ

 

การเก็บข้อมูลใช้หลักการคล้ายกับ Pivot Cache ที่เราแค่ double click ที่ยอดรวมก้อจะได้ตารางข้อมูลทั้งหมดออกมาได้แม้ว่าเราจะลบตารางข้อมูลทิ้งไปแล้ว

 

 

แฟ้มนี้มีตารางเดียวเล็กๆแค่ที่เห็นนี่แหละครับ เป็นตารางที่สร้างด้วย PivotTable โดยไม่มีตารางฐานข้อมูลเก็บไว้ด้วยแต่อย่างไร

ให้ลอง Double click ลงไปในเซลล์ตัวเลข จะพบความลับแสดงขึ้นมาให้เห็น จะลองกับแฟ้มอื่นของคุณเองก็ได้

ความลับที่ว่านี้ก็คือ ตารางข้อมูล ครับ
- พอ Double click ลงไปในเซลล์ตัวเลข 275704 ของ Item1 จะได้ตารางข้อมูลเป็นรายละเอียดทั้งหมดของ Item1
- พอ Double click ลงไปในเซลล์ตัวเลข 831374 ที่เป็นยอดรวมทั้งหมด จะได้ตารางฐานข้อมูลทั้งหมดแสดงขึ้นมา

การ Double click ลงไปในเซลล์ตัวเลขนี้เรียกว่า Drill Down ครับ เป็นประโยชน์ช่วยในการแสดงรายการที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขนั้นๆ ดีกว่าการไปสั่ง Filter เพื่อหาแต่ละรายการแล้วเสียเวลาลอกตารางออกมา 

เรื่องนี้แหละที่เมื่อใช้ Power Query ห้ามแชร์แฟ้มให้คนอื่นใช้ร่วมกันเด็ดขาด ต้องใส่รหัสป้องกันระดับ Encrypt with Password ครับ เฉพาะคนที่มีสิทธิ์เท่านั้นที่จะใช้แฟ้มนั้นๆได้

Download ตัวอย่างได้จาก
https://drive.google.com/file/d/1RZG-34JjrksW8Iva5_gwOkgC9kXMOvZz/view?usp=sharing

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

แฟ้มที่ผ่านการใช้ Power Query จะแบบเก็บข้อมูลจากแฟ้มต้นทางที่ Load ข้อมูลไว้ในตัวแฟ้ม เรียกว่า Data Model ซึ่งผู้ใช้แฟ้มสามารถดูดข้อมูลนั้นออกไปได้ด้วย แนะนำให้ใส่รหัสป้องกันระดับ Encrypt ไว้ด้วย

Power Query จะช่วยดึงข้อมูลที่เก็บไว้ในระบบ Server ซึ่งแน่นอนว่าต้องใช้รหัสผ่านจึงจะเข้าไปในระบบได้ แต่เมื่อดึงข้อมูลออกมาใช้แล้ว ข้อมูลนั้นจะแอบเก็บไว้ในแฟ้มที่ใช้งานด้วย จึงต้องหาทางป้องกันข้อมูลให้ดีไม่ให้ใครก็ไม่รู้ดูข้อมูลออกไปใช้ต่อ 

Copilot :
.
ถ้าต้องการ “ดูดข้อมูล” ที่ถูกโหลดเข้า *Data Model* ผ่าน Power Query เพื่อใช้งานต่อใน Excel หรือวิเคราะห์เพิ่มเติม มีหลายวิธีที่สามารถทำได้ครับ ขึ้นอยู่กับว่าอยากนำข้อมูลไปใช้ที่ไหนและอย่างไร:
.
---
.
### 🧭 วิธีดูดข้อมูลจาก Data Model (Power Pivot) กลับมาใช้ใน Excel
.
#### 1. **ใช้ PivotTable จาก Data Model**
- ไปที่เมนู **Insert > PivotTable**
- เลือก **Use this workbook’s Data Model**
- จากนั้นเลือกตารางหรือฟิลด์ที่ต้องการใช้งาน
- วิธีนี้เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสรุป เช่น ยอดขายรายเดือน รายกลุ่ม ฯลฯ
.
#### 2. **ใช้ DAX Query ผ่าน Power Pivot**
- เปิด **Power Pivot > Manage**
- ใช้ DAX Studio หรือ Power Pivot window เพื่อเขียน DAX Query ดึงข้อมูลออกมา
- วิธีนี้เหมาะกับการดึงข้อมูลแบบกำหนดเอง เช่น SELECTCOLUMNS, ADDCOLUMNS, FILTER ฯลฯ
.
#### 3. **ใช้ Power Query ดึงจาก Data Model**
- ไปที่ **Data > Get Data > From Other Sources > From Table/Range**
- หรือเลือก **From Data Model**
- วิธีนี้จะสร้าง Query ใหม่ที่ดึงข้อมูลจาก Data Model กลับมาใช้งานในชีต
.
---
.
### 💡 เคล็ดลับเพิ่มเติม
- ถ้าใช้ Excel 365 สามารถใช้ฟังก์ชัน **CUBE** เช่น `CUBEVALUE`, `CUBEMEMBER` เพื่อดึงข้อมูลเฉพาะจุดจาก Data Model ได้
- หากต้องการแปลงข้อมูลใน Data Model กลับมาเป็น Table ปกติ ให้ใช้ Power Query ดึงออกมาแล้วโหลดแบบ *Table to Sheet*
.
---

 

 

ขออวดให้ดูว่า Excel สร้าง Dynamic Chart ได้สุดๆแค่ไหน

ภาพกราฟกลมๆด้านขวา เป็นกราฟ Excel แบบ X-Y ครับ ทุกเส้นที่เห็นเกิดจากสูตรคำนวณหาตำแหน่งพิกัด X-Y มีหลายสิบเส้นทีเดียวที่เอามาแสดงในกราฟเดียวกัน ทุกเส้นจะขยับได้ตามผลของการคำนวณ

การหาพิกัด มาจากมุมองศาของแต่ละเส้น จากนั้นต้องใช้สูตรแปลงจากความยาวของเส้น คูณกับมุมองศา เช่น ตามสูตรที่เห็นหาตำแหน่งบนแกน Y
=(Planet2LabelR+$F48)*SIN(RADIANS($C48))

ความยาวของเส้น มาจาก (Planet2LabelR+$F48)
มุมองศาต้องแปลงด้วยสูตร SIN(RADIANS($C48))

ถ้าอยากจะเก็บเส้นไหนให้หายไปก็แค่กำหนดความยาวของเส้นให้เท่ากับ 0

เพราะความอยากจะสร้างกราฟให้ได้แบบนี้จึงทำให้ผมพยายามหาทางทำไปวันละนิด ค่อยๆเรียนรู้ ปรับแฟ้มที่ทำไว้ให้ดีขึ้นไปเรื่อยๆตาม Excel รุ่นใหม่ ทำให้ผมเก่ง Excel ขึ้นเรื่อยๆ

ผมเขียนประวัติการสร้างแฟ้มไว้ที่ลิงก์นี้ ขอยกให้เป็นมรดกสำหรับวงการโหราศาสตร์ไทย เชิญลอกไปใช้ได้ตามสบาย
https://www.excelexperttraining.com/book/index.php/excel-articles-and-videos/excel-expert-application/4zsuriya

Download แฟ้มไปแกะกันครับ เป็นแฟ้มที่ผมไม่ได้ใส่รหัสป้องกันไว้
https://drive.google.com/file/d/1d-Vs5JQWDXvtAUIaSi0E3jS7PbFE18_u/view?usp=sharing

สนใจวิธีใช้แฟ้มโปรแกรมดูดวง เชิญสมัครเรียนออนไลน์ ฟรี ได้ที่เว็บ XLSiam.com ครับ มีแฟ้มโปรแกรมที่ใช้แจกไว้ด้วย 

+++++++++++++++++++++++++++++++++ 

จุดเริ่มต้นให้ผมคิดสร้างสูตรคำนวณมาจากหนังสือเล่มนี้ครับ

Download พระคัมภีร์สุริยยาตรศิวาคม
https://drive.google.com/file/d/1i9jBxohuU-7-S-_9CsWuMQOde2LdrMSQ/view?usp=sharing 

วิธีก่อนโน้นเทียบกับตอนนี้ ใช้หาว่า Invoice แต่ละใบมีรายการขายอะไรออกไปบ้างวิธีก่อนโน้นเทียบกับตอนนี้ ใช้หาว่า Invoice แต่ละใบมีรายการขายอะไรออกไปบ้าง

สูตรหนึ่งที่ขาดไม่ได้ในการทำงาน เวลาเรียนเรื่องจัดการข้อมูล เป็นเรื่องที่ต้องสอน ต้องรีบเรียนรู้เพื่อหาทางทำให้ได้ เป็นสูตรที่แต่เดิมสร้างยากมาก ผมตั้งชื่อว่าสูตร Multiple Match ตามตารางในภาพด้านขวา

{=INDEX( B2:B39, SMALL( IF( OrderID=$G$5, $M$5:$M$24), $M$5:$M$24),1)}

สูตรนี้เวลาสร้าง ไม่ใช่แค่สร้างลงไปเฉยๆในเซลล์เดียว แต่ต้องเลือกพื้นที่ตารางเผื่อไว้ก่อนว่าจะมีรายการขายจาก Invoice เลขที่นั้นกี่รายการแล้วสร้างสูตรนี้ลงไปพร้อมกันในพื้นที่ที่เลือกเผื่อไว้ จากนั้นให้กดปุ่ม Ctrl+Shift+Enter พร้อมกันแทนการกดปุ่ม Enter จะพบเครื่องหมาย { } ปิดหัวท้ายสูตรให้เอง

😎 กว่าจะสอนเสร็จใช้เวลาเกือบชั่วโมง สอนเสร็จแล้วยังห่วงว่าลูกศิษย์จะเข้าใจดีพอแค่ไหน เพราะต้องเตรียมตารางเลขที่เรียงลำดับ 1 2 3 4 5 แล้วหาทางสร้างสูตรซ้อนกันที่ละชั้นอีกจาก IF > Small > Index

พอมาถึงตอนนี้ เมื่อใช้ Excel 365 / 2021 ใช้สูตร Filter สั้นๆแค่นี้เอง

=FILTER( B2:E39, OrderID=G5 )

B2:E39 เป็นพื้นที่ส่วนของรายการที่เก็บไว้ทั้งหมด
OrderID เป็นพื้นที่ column ที่เก็บเลขที่ Invoice เอาไว้
G5 คือ เลขที่ Invoice ที่ต้องการหา

เวลาจะค้นหาเลขที่ Invoice แค่คลิกลงไปในเซลล์สีส้ม G5 จะพบเลขที่ OrderID เรียงไว้ให้เสร็จสรรพ โดยใช้คำสั่ง Data Validation แบบ List นำ OrderID มาใช้

☝️ List ใน Excel 365 จะช่วยตัดเลขที่ Invoice รายการที่ซ้ำทิ้ง แถมเวลาอยากจะค้นหารายการอะไร แค่พิมพ์ตัวอักษรด้านหน้าจะได้เลขที่รายการที่เกี่ยวข้องมาให้เลือกทันที ไม่ต้องเสียเวลาไปคลิกแล้วต้องเลื่อนไปหาเลขที่ Invoice นั้นอีก

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

ถ้าอยากหา Invoice หลายๆใบพร้อมกันล่ะ ใช้สูตรตามนี้
=FILTER( MyData, COUNTIF( IDChoices, OrderID) >= 1 )

MyData เป็นพื้นที่รายการทั้งหมด
IDChoices เป็นพื้นที่สำหรับเลือกเลขที่ Invoice ที่อยากหา
OrderID เป็น column เก็บเลขที่ Invoice

COUNTIF( IDChoices, OrderID) >= 1 ทำหน้าที่หารายการที่ตรงกับเลขที่ที่เลือกไว้ในพื้นที่สีส้ม
สูตรหน้าตาแบบนี้ไม่เห็นมีใครใช้นอกจากลูกศิษย์กับผมเท่านั้น

ปัญหาแบบนี้ถ้าเป็นเมื่อก่อน ไม่กล้าสอน คนเรียนก็คงไม่อยากเรียน เพราะสูตรจะซ้อนกันยากขึ้นมากครับ

ผมเพิ่มในตัวอย่างที่แนบไว้ให้ download แล้ว 

Download ตัวอย่างได้จาก
https://drive.google.com/file/d/1C2OmpekKsN-el-pKuf-VHhasFIUW-OWY/view?usp=sharing 

เปลี่ยน Excel ไปใช้ Google Sheets ของฟรีดีกว่า...ไหม

วานนี้ลูกศิษย์ Excel เล่าให้ฟังว่า ลูกชายเมินไม่คิดจะใช้ Excel แล้วล่ะ ถ้าเดาไม่ผิดน่าจะเป็น Google Sheets ใช่ไหม พวกเราอาจกำลังคิดแบบนี้กันหรือเปล่า

ที่ว่าฟรีนั้นน่ะแม้ทาง Google เปิดให้ใช้ฟรีจริงๆ แต่ฟรีเฉพาะการใช้งานแบบส่วนตัว และไม่แน่ว่าจะมีการปรับเงื่อนไขการใช้งานในอนาคตอะไรบ้าง 

การเปลี่ยนไปใช้ Sheets มีต้นทุนแฝงที่เราคิดไม่ถึงมาจากฝ่ายตัวผู้ใช้งานต่างหาก มาจากการที่ต้องเสียเวลามาสร้างแฟ้มใหม่ หรือแก้ไขแฟ้ม Excel เดิมให้เข้ากับสูตรของ Sheets นั่นแหละ

พอติดปัญหาแม้จะมีเว็บของ Google อธิบายวิธีใช้เอาไว้ แต่ถ้าอยากขอความช่วยเหลือขึ้นมาก็ไม่มีใครหรือเว็บไหนมีผู้เชี่ยวชาญจริงๆมาช่วยตอบแก้ปัญหาให้ คนที่ช่วยตอบมีแต่คนที่เพิ่มเริ่มใช้เหมือนกันนั่นแหละ

ตอนนี้แม้ว่าจะใช้แฟ้มต่างค่ายเปิดได้และทางไมโครซอฟท์พยายามหาทางทำให้เปิดแฟ้มร่วมกันได้ก็ตาม แต่วันหนึ่งประตูค่ายอาจปิดตาย แอปใครแอปมัน ไม่สามารถเปิดแฟ้ม Sheets ใน Excel หรือกลับกันอีกต่อไปก็ได้ ด้วยเหตุผลที่ว่า Excel มีสูตรใหม่ๆและระบบการใช้งานที่ปรับปรุงใหม่จนยากที่ระบบใน Sheets จะรับได้ 

แม้ดูว่าทั้ง Sheets กับ Excel ไม่ได้ใช้งานต่างกัน แต่ถ้าดูให้ลึกลงไปจะพบว่า Excel เหนือกว่า Sheets หลายอย่าง 

++++++++++++++++++ 

Copilot ให้คำแนะนำมาตามนี้

ใช่ครับ “ความเหลื่อมล้ำทางฟีเจอร์” ระหว่าง Excel กับ Sheets กำลังขยายตัว

Excel 365 มีการพัฒนาฟังก์ชันใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง เช่น LAMBDA, LET, BYROW, PIVOTBY, GROUPBY, CHOOSEROWS, และ VSTACK ซึ่งหลายฟังก์ชันเหล่านี้ยังไม่มีใน Sheets หรือแม้แต่แนวคิดพื้นฐานก็ยังไม่รองรับ เช่น การใช้ชื่อสูตรที่ผู้ใช้สร้างเอง (user-defined functions) แบบ native

นอกจากนี้ Excel ยังมีระบบ calculation engine ใหม่ที่รองรับ dynamic arrays และ implicit intersection แบบใหม่ ซึ่ง Sheets ยังไม่สามารถจำลองพฤติกรรมได้ทั้งหมด

แล้วจะเกิด “ปิดตาย” จริงไหม?

ในเชิงเทคนิค: เป็นไปได้
หาก Excel พัฒนาไปไกลจน Sheets ไม่สามารถอ่านสูตรหรือ logic ได้อีกต่อไป เช่น:

• ใช้ LAMBDA ซ้อนกันหลายชั้น
• ใช้ PIVOTBY ที่อิงกับ data model ภายใน
• ใช้ LET ร่วมกับ dynamic arrays และ named expressions

แต่ในเชิงกลยุทธ์: ยังไม่น่าจะเกิดเร็ว ๆ นี้
เพราะ Microsoft เองยังคงให้ความสำคัญกับการ export/import ไฟล์ .xlsx และยังมี Compatibility Checker เพื่อให้ผู้ใช้รู้ว่าไฟล์จะเปิดในระบบอื่นได้หรือไ

ถ้ามองผิวเผิน Google Sheets กับ Excel อาจดูคล้ายกัน แต่พอลงลึกจะเห็นว่า Excel มีความสามารถเฉพาะทางที่เหนือกว่าในหลายด้าน โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้งานระดับสูงหรือสายวิเคราะห์ข้อมูลแบบคุณ นี่คือจุดเด่นหลัก ๆ ที่ Excel เหนือกว่า:

1. รองรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดีกว่า
   Excel จัดการกับข้อมูลระดับหลายล้านแถวได้ลื่นไหลกว่า Sheets ซึ่งมักเริ่มช้าหรือค้างเมื่อข้อมูลเริ่มเยอะ

2. ฟังก์ชันขั้นสูงและยืดหยุ่นกว่า
   Excel มีฟังก์ชันอย่าง XLOOKUP, LET, LAMBDA, GROUPBY, PIVOTBY ฯลฯ ที่ Sheets ยังไม่มีหรือยังไม่เสถียรเท่า

3. การสร้างกราฟและ Visualization ที่เหนือชั้น
   Excel มีตัวเลือกกราฟที่หลากหลายและปรับแต่งได้ลึกกว่า เช่น การใช้กราฟผสม, กราฟแบบ dynamic, หรือ interactive dashboards

4. PivotTable และ Power Pivot
   Excel มี PivotTable ที่ทรงพลัง และยังสามารถใช้ Power Pivot เพื่อสร้าง data model ที่ซับซ้อนได้ ซึ่ง Sheets ยังไม่มีเทียบเท่า

5. การควบคุมเวิร์กโฟลว์และการคำนวณแบบละเอียด
   เช่น การตั้ง Manual Calculation, การใช้ Named Ranges แบบยืดหยุ่น, หรือการจัดการ Dependency Chain

6. การทำงานแบบ Offline และความเร็วในการประมวลผล
   Excel ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพแม้ไม่ต่ออินเทอร์เน็ต และประมวลผลสูตรได้เร็วกว่าในหลายกรณี

7. การเขียน Macro และ Automation ด้วย VBA
   แม้ Sheets จะมี Google Apps Script แต่ VBA ใน Excel ยังมีความสามารถลึกและควบคุมได้มากกว่าในหลายสถานการณ์

8. การจัดรูปแบบและควบคุมหน้าตาเอกสาร
   Excel ให้ความยืดหยุ่นในการจัดรูปแบบ เช่น Conditional Formatting, Custom Number Format, หรือการออกแบบ Dashboard ที่ตอบสนองได้ดี

แน่นอนว่า Sheets ก็มีจุดแข็งเรื่อง collaboration และความง่ายในการแชร์ แต่ถ้าเน้น ความแม่นยำ ความเร็ว และความสามารถเชิงลึก—Excel ยังเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังกว่าในหลายมิติ

 

มีกำลังรบเพียงพอหรือยังที่จะใช้ Power BI, Power Query, Power Pivot

กำลังรบที่สำคัญไม่ใช่เครื่องมือหรืออาวุธหรอกครับ แต่เป็นเรื่องของคนที่จะทำหน้าที่เหมือนทหารที่จะใช้พวกแอป Power เหล่านี้ต่างหาก
.
1. ใช้แอปเป็นได้แค่พอใช้เป็นหรือเป็นแค่ไหน เข้าใจงานที่จะใช้หรือเปล่า
2. บริษัทดูแลเลี้ยงดูเป็นอย่างดี จ่ายค่าจ้างดีกว่าที่อื่นไหม
3. บริษัทมีตัวตายตัวแทนที่จะทำงานแทนได้ไหมถ้าคนเก่าลาออกไป
.
แอปพวก Power เหล่านี้ วิธีใช้งานไม่ได้มองเห็นสูตรให้แกะกันได้ง่ายเหมือนใน Excel ขนาดคนที่สร้างเองยังแกะยากเลยแล้วคนอื่นจะไหวหรือ ก่อนจะเริ่มใช้กันควรสร้างหน่วยงานพิเศษทำหน้าที่รับผิดชอบใช้แอปโดยเฉพาะ มีกองกำลังสำรองที่จะทำหน้าที่ทดแทนกันได้เสมอ อย่าปล่อยให้เป็นแค่คนสองคนเด็ดขาด
.
=========================
.

ผมถามเจ้า Copilot เรื่อง Power BI ได้คำตอบมาด้านล่างครับ ไม่เห็นตอบมาแบบที่ผมแนะนำเลย
.
ก่อนจะเริ่มใช้ Power BI ในองค์กร ควรเตรียมโครงสร้างข้อมูลและกระบวนการรองรับไว้ล่วงหน้า เพื่อให้การสร้างรายงานราบรื่นและยืดหยุ่นได้ดังนี้
.
1. ชัดเจนในเป้าหมายทางธุรกิจ
- รวบรวม KPI และวัตถุประสงค์ที่จะวัดผลก่อน เช่น ยอดขายรายเดือน, อัตราการรักษาลูกค้า
- กำหนดให้ชัดว่า Power BI จะตอบโจทย์การตัดสินใจด้านใดเป็นหลัก
.
2. รวบรวมและจัดหมวดหมู่แหล่งข้อมูล
- ทำ Inventory ของทุกระบบที่มีข้อมูล เช่น ERP, CRM, Excel, ฐานข้อมูล SQL
- แยกประเภทข้อมูลตามความถี่อัปเดต (เรียลไทม์/รายวัน/รายเดือน) และรูปแบบ (ตาราง, ไฟล์, API)
.
3. ปรับมาตรฐานคุณภาพข้อมูล (Data Quality)
- ตรวจสอบและทำความสะอาด (cleansing) เช่น กำจัดข้อมูลซ้ำ, แก้ไขฟอร์แมตวันที่/ตัวเลขไม่ตรงกัน
- สร้าง Data Dictionary ให้ทุกฟิลด์มีความหมายชัดเจนและ Document ไว้เป็นมาตรฐานร่วมกัน
.
4. ออกแบบ Data Model ที่เป็นมิตรกับ BI
- เลือกใช้ Star Schema หรือ Snowflake Schema ให้ได้ความชัดเจนของ Fact/Table และ Dimension/Table
- วางโครงสร้าง Relationship อย่างเป็นระบบ เพื่อรองรับการสไลซ์ข้อมูลด้วย Slicer ได้เต็มที่
.
5. จัดตั้ง Data Governance และ Security
- นิยามเจ้าของข้อมูล (Data Owner) และหน้าที่รับผิดชอบ
- กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงบน Power BI Service (Row-Level Security, Workspace Roles)
.
6. เตรียม Infrastructure & Licenses
- เลือกสเปกเครื่องสำหรับ Power BI Gateway (on-premises) ถ้าดึงข้อมูลจากภายในองค์กร
- ตรวจสอบ Power BI Pro vs Premium ตามปริมาณผู้ใช้และความถี่การรีเฟรช
.
7. พัฒนาทักษะทีมงาน
- ฝึกอบรม Power BI Desktop, DAX, Power Query (M) ให้ทีมนักวิเคราะห์และผู้สร้างรายงาน
- สร้าง Playbook สำหรับการตั้งชื่อฟิลด์, ตาราง, และเวิร์กสเปซ (Workspace)
.
8. วางแผน Change Management
- สื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (Stakeholders) ถึงวิธีการใช้ Power BI ใหม่
- จัด Roadshow หรือ Workshop สั้น ๆ เพื่อสร้าง Adoption ในทีม
.
เพิ่มเติมที่มักถูกมองข้าม
- วางแนวทางการใช้งาน Dataflows เพื่อทำ ETL ขั้นต้นแบบมุ่งเน้น reuse ได้
- สำรวจ Azure Data Lake หรือ Data Warehouse (Synapse) สำหรับเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
- ตั้งค่า Incremental Refresh ใน Power BI เพื่อประสิทธิภาพในการโหลดข้อมูลเยอะ ๆ
- ออกแบบ Report Navigation (Bookmark & Buttons) เพื่อสร้าง UX ที่เป็นมิตร
.
การเตรียมตัวเหล่านี้จะช่วยให้ Power BI ขององค์กรคุณทำงานได้เร็วขึ้น ปรับขนาดได้ง่าย และตอบโจทย์ผู้ใช้ในระยะยาวครับ
.
: Microsoft. “Requirements and considerations for Power BI gateways.”
: SQLShack. “Best practices for preparing data for Power BI.” 

PivotTable ที่ใช้ได้ง่ายแท้ๆเชียวที่ทำให้ใช้ Excel ยากขึ้น

 

เพราะ PivotTable ที่สร้างรายงานได้ง่าย แท้ๆเชียวที่ทำให้คนใช้ Excel ยากขึ้นมาก
.
จริงไหมว่าหากคิดจะใช้ PivotTable ต้องมีตารางฐานข้อมูลที่จัดเก็บไว้อย่างถูกต้องตามมาตรฐานก่อน
.
ตารางที่แยกชีทไว้ก้อต้องหาทางนำมารวมต่อกันเป็นตารางเดียวก่อนอีก

.
พอจะดึงข้อมูลจากแฟ้มอื่นก้อขึ้นกับว่าตารางนั้นมีโครงสร้างพร้อมไหม ต้องเสียเวลามาใช้ power query ทำการปรับโครงสร้างก่อนอีก
.
สูตรรุ่นใหม่เช่น GroupBy/PivotBy ที่ทำงานแบบ PivotTable ต้องใช้กับข้อมูลที่อยู่ในตารางฐานข้อมูลเสียอีก
.
กว่าจะทำอะไรต่อได้ต้องมาหาทางจัดแต่งแก้ไขให้เป็นตารางฐานข้อมูลเสียอีก
.
ว่าไปแล้วข้อมูลที่ทำไว้ในแฟ้มมีแค่ข้อมูลที่รับมาจากโปรแกรมอื่นที่ชัดเจนว่ามีโครงสร้างแบบฐานข้อมูลมาก่อนแล้ว แต่พอนำมาใช้ต่อในงาน เอามาสร้างเป็นรายงานตามใจหัวหน้า หน้าตาตารางจะไม่แน่นอน เปลี่ยนหน้าตาไปหมดแล้ว ทำไมต้องมาเสียเวลาไปปรับหน้าตาใหม่ด้วยหรือ

ผมทำงานด้านวางแผนแทบไม่ต้องสนใจเลยว่าหน้าตาตารางเป็นยังไง ขอให้พึ่งสูตรที่สร้างเพื่อหาคำตอบเอง ไม่เห็นจำเป็นต้องเสียเวลาไปปรับโครงสร้างใหม่

ที่สำคัญคือขอให้มีข้อความกำกับไว้ว่าเป็นรายการของอะไรจากนั้นให้ใช้สูตร Match หาตำแหน่งรายการแล้วใช้ Index ดึงค่าที่เกี่ยวข้องมาใช้ต่อ หรือหายอดรวมด้วย Sumif / Sum product ก็ได้

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

Copilot แนะนำ

การใช้ข้อความกำกับ (Label) เพื่อบอกว่ารายการนั้น ๆ คืออะไร แล้วใช้ฟังก์ชัน MATCH หาตำแหน่งรายการและ INDEX ดึงค่าที่เกี่ยวข้องออกมาเป็นแนวทางที่ดีและยืดหยุ่นมากในสถานการณ์ที่โครงสร้างตารางเปลี่ยนแปลงอยู่บ่อย ครั้งนี้คุณไม่ต้องเสียเวลาไปปรับโครงสร้างใหม่ทุกครั้งที่ตารางมีความหลวม ๆ เพียงแค่แนบข้อความกำกับเข้าไปในพื้นที่ที่เข้าใจง่ายสำหรับผู้ใช้งาน แล้วใช้สูตรดังนี้

`
=INDEX(ช่วงข้อมูลที่ต้องการ, MATCH("ข้อความกำกับที่ต้องการ", ช่วงที่มีข้อความกำกับ, 0))
`

โดยที่:
- ช่วงข้อมูลที่ต้องการ คือบริเวณที่คุณต้องการดึงค่ามาใช้งาน
- "ข้อความกำกับที่ต้องการ" คือข้อความที่ชัดเจนระบุรายการของคุณ
- ช่วงที่มีข้อความกำกับ คือบริเวณที่มีการระบุชื่อของรายการนั้น ๆ
- เลข 0 ใน MATCH ระบุการค้นหาแบบจับคู่ที่สมบูรณ์

วิธีนี้จะช่วยให้สูตรของคุณสามารถหาข้อมูลแม้โครงสร้างตารางจะไม่แน่นอนได้ และโดยการใช้ข้อความกำกับจะทำให้การอ้างอิงข้อมูลชัดเจนและลดปัญหาที่เกิดจากการปรับโครงสร้างตารางที่ไม่แน่นอน

นอกจากนี้ ถ้าคุณใช้งาน Excel เวอร์ชันล่าสุด เช่น Excel 365 ฟังก์ชัน XLOOKUP ก็เป็นอีกตัวเลือกหนึ่งที่ใช้ในแนวทางเดียวกันในการค้นหาและดึงค่าที่เกี่ยวข้อง โดยเขียนในรูปแบบที่อ่านง่ายกว่า เช่น

`
=XLOOKUP("ข้อความกำกับที่ต้องการ", ช่วงที่มีข้อความกำกับ, ช่วงข้อมูลที่ต้องการ, "ไม่พบข้อมูล")
`

ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเรียบร้อยและมีการจัดการกับข้อผิดพลาดในตัว

ในท้ายที่สุด การเลือกใช้วิธี INDEX/MATCH หรือ XLOOKUP นั้นขึ้นอยู่กับความถนัดและเวอร์ชันของ Excel ที่ใช้งานอยู่ แต่ทั้งสองวิธีเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่ไม่แน่นอนตามที่คุณอธิบายไว้

หากคุณต้องการตัวอย่างในสถานการณ์เฉพาะ หรือมีคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับปรุงสูตรให้เหมาะสมกับรูปแบบที่ใช้อยู่ ยินดีที่จะแลกเปลี่ยนความคิดเห็นและแนวทางเพิ่มเติมครับ!

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

ตอนแรกเจ้า Copilot ตอบมาแบบนี้ครับ เอาของมาขายอีกแล้ว

สำหรับกรณีที่ตารางวางแผนตัดสินใจของคุณไม่ได้มีโครงสร้างแบบฐานข้อมูลโดยตรง การใช้ PivotTable หรือสูตร PivotBy อาจมีข้อจำกัดในการดึงข้อมูลมาวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ ดังนั้นแนวทางที่แนะนำคือใช้ Power Query เพื่อแปลงข้อมูลและจัดโครงสร้างให้เป็นตารางที่มีระเบียบ จากนั้นโหลดข้อมูลเข้าสู่ Data Model เพื่อให้สามารถสร้างรายงานที่ใช้ Power Pivot และ DAX ในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดได้

Power Query ช่วยให้คุณสามารถรวม แยก หรือปรับเปลี่ยนข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ (แม้จะเป็นข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในรูปแบบฐานข้อมูล) ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์และวางแผนตัดสินใจ เมื่อข้อมูลถูกแปลงเรียบร้อยแล้ว คุณสามารถนำเข้า Data Model เพื่อตั้งความสัมพันธ์ระหว่างตารางต่าง ๆ จากนั้นสร้าง PivotTable หรือ Dashboard ที่มีความไดนามิกและตอบสนองต่อความต้องการด้านการวางแผนตัดสินใจในระดับที่ลึกซึ้งมากขึ้น

นอกจากนี้ หากคุณต้องการรายงานหรือ Dashboard ที่มีความ interactive มากขึ้น ยังมีทางเลือกอื่นอย่าง Power BI ซึ่งใช้งานร่วมกับหลักการเดียวกับ Power Query/Power Pivot ได้เป็นอย่างดี แต่หากคุณยังคงเลือกใช้ Excel เป็นเครื่องมือหลัก การผสมผสาน Power Query กับ Power Pivot ถือเป็นทางออกที่เหมาะสมที่สุด

สำหรับเทคนิคเพิ่มเติม คุณสามารถสำรวจการใช้ Dynamic Array Functions เช่น FILTER, SORT, และ UNIQUE เพื่อเตรียมข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะกับการนำไปวิเคราะห์ก่อนที่จะนำเข้าสู่ Power Query วิธีนี้จะช่วยให้ข้อมูลที่ได้มีความยืดหยุ่นและแม่นยำในการสร้างรายงานที่ตอบโจทย์การตัดสินใจของคุณได้ดียิ่งขึ้น

ลองสำรวจวิธีการเหล่านี้ดู แล้วคุณอาจพบว่าโซลูชันที่มีความยืดหยุ่นและทรงพลังในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแท้จริงนั้นอยู่ในเครื่องมือที่ Excel มีให้แล้ว!  

  

เมื่อใช้ PivotTable หรือ Power Query แล้ว ผู้ใช้แฟ้มจะรู้ได้ยังไงว่าต้องสั่ง Refresh

ไม่มีทางทราบได้เลยครับว่าต้องสั่ง Refresh นี่เป็นข้อเสียที่ควรระวังไว้เสมอ

 

วิธีการใช้งานที่ปลอดภัยที่สุด คือ พอมีข้อมูลใหม่เพิ่มขึ้นหรือมีการแก้ไขข้อมูลต้องสั่ง Refresh ทันที แต่การทำแบบนี้จะทำให้ข้อมูลที่แสดงออกมาจะกลายเป็นข้อมูลใหม่ไปแล้ว

วิธีการใช้งานที่ดีกว่า หากต้องการเทียบข้อมูลเก่ากับใหม่ ไม่ควรสั่ง Refresh ตลอดเวลาที่เปิดแฟ้มหรือสั่งให้ Refresh อัตโนมัติ เพราะทำให้หมดโอกาสที่จะเห็นข้อมูลเก่า

ยิ่งกว่านั้นหากมีการดึงข้อมูลจากแฟ้มอื่นเข้ามาใช้งาน ก่อนจะ Refresh ต้องตรวจสอบโครงสร้างข้อมูลว่ายังคงเป็นตามเดิมหรือไม่

ที่ผมพบว่าพลาดกันง่ายที่สุดแม้แต่คนสร้าง Pivot เองยังไม่รู้ตัวเลยว่าพลาด คือ เมื่อจะสร้าง PivotTable ตารางใหม่เพิ่มขึ้นในแฟ้มเดิม ต้องสั่ง Refresh ตารางเก่าก่อนเสมอ เพราะ Pivot ที่จะเกิดขึ้นใหม่นั้น ไม่ได้นำข้อมูลที่เพิ่งกรอกเพิ่มมาสร้าง แต่จะใช้ Pivot Cache ของเก่าที่ตารางเดิมใช้งานอยู่มาใช้ในการสร้างตารางใหม่ 

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

Copilot แนะนำตามนี้ครับ
.
เมื่อใช้งาน PivotTable หรือ Power Query ใน Excel ข้อมูลที่แสดงจะคงอยู่ในสถานะของการรีเฟรชครั้งสุดท้าย นั่นหมายความว่า Excel จะไม่บอกผู้ใช้เองโดยอัตโนมัติว่าข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ หากมีการเปลี่ยนแปลงในแหล่งข้อมูลภายนอก ผู้ใช้จะไม่เห็นผลอัปเดตจนกว่าจะสั่งรีเฟรชด้วยตนเอง
.
สำหรับ **PivotTable** มีจุดที่ผู้ใช้สามารถสังเกตเห็นได้ว่าอาจต้องรีเฟรชคือ:
- **ข้อมูลไม่ตรงกัน:** หากผลสรุปหรือตัวเลขใน PivotTable ไม่สอดคล้องกับข้อมูลในแหล่งที่มาล่าสุด ผู้ใช้ควรตกลงที่จะสั่งรีเฟรช
- **ตัวเลือกรีเฟรช:** โดยปกติ PivotTable ก็จะมีตัวเลือกให้รีเฟรชเมื่อคลิกขวา (เลือก “Refresh”) หรือสามารถตั้งค่าไว้ให้รีเฟรชเองเมื่อตัวไฟล์เปิด (ใน PivotTable Options เปิด “Refresh data when opening file”)
.
สำหรับ **Power Query**:
- ผลลัพธ์ที่ถูกดึงเข้ามาโดย Power Query จะไม่อัปเดตแบบเรียลไทม์ หากไม่มีการรีเฟรช ผู้ใช้อาจสังเกตได้จากข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่สอดคล้องกับแหล่งข้อมูลต้นฉบับ
- แนวทางที่ดีคือควรสร้างตัวบ่งชี้ เช่น เพิ่ม “timestamp” (เวลาที่รีเฟรชข้อมูลล่าสุด) ลงในไฟล์ เพื่อให้ผู้ใช้เห็นได้ทันทีว่าข้อมูลเป็นปัจจุบันหรือไม่
- ผู้ใช้สามารถรีเฟรชข้อมูลได้จากเมนู “Data” > “Refresh All” ซึ่งจะทำการรีเฟรชทั้ง Power Query และ PivotTable พร้อมกัน
.
เพื่อให้แฟ้ม Excel มีความเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น ผู้ออกแบบไฟล์ (หรือผู้ที่ใช้ไฟล์) ควรมีการระบุคำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับการรีเฟรชข้อมูล เช่น:
- การใส่คำอธิบายบนหน้าปัด (dashboard) หรือส่วน “Data Status” ที่แสดงเวลาที่รีเฟรชล่าสุด
- ออกแบบปุ่มรีเฟรชที่มองเห็นได้ชัดเจน เพื่อให้ผู้ใช้สามารถอัปเดตข้อมูลได้ทันทีเมื่อต้องการ
- พิจารณาการใช้งาน VBA หรือฟีเจอร์ภายใน Excel ที่ช่วยแจ้งเตือนผู้ใช้เมื่อข้อมูลที่แสดงมีความล่าช้า
.
แนวทางเหล่านี้จะช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับกระบวนการรีเฟรชข้อมูล สามารถสังเกตและดำเนินการอัปเดตข้อมูลได้ง่ายและถูกต้อง ยิ่งไปกว่านั้น การวางแนวคิดที่ใส่ใจใน UX (User Experience) ของแฟ้ม Excel จะช่วยลดความสับสนและเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานให้กับผู้ใช้ทุกระดับ
.
นอกจากนี้ หากคุณกำลังออกแบบหรือสอนการใช้งาน Excel การแนะนำให้เพิ่ม “วันที่-เวลาที่รีเฟรชข้อมูลล่าสุด” ในแฟ้มจะเป็นแนวทางที่ดีมาก เพราะนอกจากจะเป็นตัวบ่งชี้ให้ผู้ใช้ทราบแล้ว ยังช่วยให้การตัดสินใจที่ต้องอาศัยข้อมูลล่าสุดมีความแม่นยำขึ้นอีกด้วย
.  

คุณตั้งประเด็นที่สำคัญและลึกซึ้งมากครับ การที่เราไม่มีระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติว่า "ต้องสั่ง Refresh" ทำให้ผู้ใช้งานต้องมีสติและควบคุมการรีเฟรชข้อมูลเอง ซึ่งในบางสถานการณ์ เช่น เมื่อเปรียบเทียบข้อมูลเก่ากับข้อมูลใหม่ การรีเฟรชทันทีที่มีข้อมูลใหม่เข้ามา อาจทำให้เราเสียโอกาสในการสังเกตความแตกต่างที่เกิดขึ้นตามเวลา
.
โดยทั่วไปแล้ว
.
- **วิธีที่ปลอดภัย** คือ เมื่อมีการแก้ไขหรือเพิ่มข้อมูลใหม่ ควรรีเฟรชข้อมูลทันทีเพื่อให้แสดงข้อมูลล่าสุด แต่ในกรณีที่ต้องการเก็บข้อมูลเก่าไว้เพื่อเปรียบเทียบ ควรหลีกเลี่ยงการรีเฟรชอัตโนมัติหรือรีเฟรชทุกครั้งที่เปิดแฟ้ม
.
- **การออกแบบที่ดีกว่า** คือ การมีตัวบ่งชี้สถานะข้อมูล เช่น แสดง "วันที่-เวลาที่รีเฟรชข้อมูลล่าสุด" หรือเก็บสำเนาของข้อมูลเก่าไว้ใน sheet อื่น เพื่อให้สามารถตรวจสอบ หรือเปรียบเทียบกับข้อมูลใหม่ได้อย่างชัดเจน
.
- หากมีการดึงข้อมูลจากแฟ้มอื่นเข้ามาใช้งาน ก่อนที่จะรีเฟรช ควรตรวจสอบโครงสร้างข้อมูล (schema) ว่ายังคงเหมือนเดิมหรือถูกปรับเปลี่ยนไปหรือไม่ เพราะการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอาจทำให้ข้อมูลที่ได้มาผิดพลาดหรือไม่สอดคล้องกับสูตรคำนวณที่ได้ตั้งไว้
.
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้การจัดการข้อมูลใน Excel โดยเฉพาะกับเครื่องมืออย่าง PivotTable และ Power Query นั้นมีความยืดหยุ่นและปลอดภัยขึ้น ทั้งในการวิเคราะห์ย้อนหลังและการประมวลผลข้อมูลล่าสุด โดยที่ไม่สูญเสียโอกาสในการสังเกตและเปรียบเทียบข้อมูลแบบละเอียด