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 😊
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น