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 😊

 

 

 

 

 

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

บทความที่ได้รับความนิยม