แฟ้มที่ใช้เอง กับ แฟ้มที่ใช้งานร่วมกัน มีแนวทางสร้างต่างกันตรงไหน

แฟ้มที่สร้างเองใช้เองคนเดียว จะสร้างยังไง ใช้สูตรไหน แฟ้มคำนวณช้าหรือเร็ว ตราบใดที่พอรับได้ ใช้ไปเถอะครับ เชิญทำได้ตามสบาย แต่ถ้าเป็นแฟ้มที่นานๆทีต้องเปิดใช้งานสักที อาจหลงลืมว่าตัวเองทำอะไรไว้
.
ผมเองมีสมุดบันทึกประจำวันจดไว้เสมอว่าทำอะไรไว้บ้าง เมื่อเวลาผ่านไปนานๆ พอเปิดขึ้นมายังสงสัยทุกทีว่านายสมเกียรติคิดอะไรของเขาน้ะ ทำไมใช้สูตรนั้นไม่ใช้สูตรนี้ ยังดีที่ในแฟ้มของผมทำแบบนี้ไว้เสมอ ไม่ว่าผมหรือคนอื่นเปิดแฟ้มขึ้นมาจะใช้งานร่วมกันได้ง่าย
.
1. เลือกใช้สีฟอนต์แยกเซลล์ที่เตรียมไว้ให้กรอกค่าใหม่ทับได้เป็นฟอนต์สีม่วง ถ้าเป็นเซลล์สูตรที่ลิงก์ข้ามชีทจะใช้สีน้ำเงิน สูตรที่ลิงก์ข้ามแฟ้มใช้สีเขียว
.
2. แยกส่วนของตารางเป็น 3 ส่วน คือ ตาราง input ไว้กรอกค่า ตารางคำนวณ กับตารางรายงาน
.
3. ใช้ Range Name ตั้งชื่อให้กับพื้นที่ตารางแล้วลิงก์มาใช้ในสูตร ทำให้พอเห็นสูตรก็เข้าใจได้ว่าลิงก์อะไรมาใช้และใช้คำนวณหาอะไร พอกดปุ่ม F3 > Paste List จะสรุปชื่อในแฟ้มทั้งหมด
.
4. ใช้คำสั่ง Insert > Table หรือใช้สูตร Offset ช่วยสร้าง Dynamic Range เพื่อให้ขนาดของพื้นที่อ้างอิงในสูตรปรับตัวตามขนาดของตารางที่มีรายการเพิ่ม
.
5. สั่ง Format > Cells > Protection > Unlock เซลล์ที่เปิดให้รับค่าใหม่ได้ แล้ว Protect Sheet พอกดปุ่ม TAB ก็จะหาเซลล์ Input ได้ทันที
.
Download แฟ้มนี้ไปดูกัน เปิดแล้วให้สั่ง Protect Sheet แล้วกดปุ่ม TAB
https://drive.google.com/file/d/1qQ7Sft5pj_9dLombeWZ3S8VYvQwkxf5q/view?usp=sharing

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

สำหรับ Power BI ผมค้นจาก Copilot มาให้ครับ
.
# ทำให้ Power BI โปร่งใส แก้ไขได้โดยไม่พัง
.
หากรายงาน Power BI แก้ไขโดยคนอื่นแล้วมักพัง เพราะไม่รู้เบื้องหลัง ให้ใช้แนวทางเหล่านี้เพื่อเปิดเผยโครงสร้างและตรรกะ ช่วยให้ทีมเข้าใจและปรับต่อได้อย่างปลอดภัย
.
---
.
## 1. ตั้งชื่อและจัดกลุ่มอย่างมีมาตรฐาน
.
- กำหนด Naming Convention สำหรับตาราง (tbl_), มิติ (dim_), ฟีเจอร์ธุรกรรม (fct_) และ Measures (m_)
- แยก **Display Folders** ใน Fields Pane เพื่อรวม Measures ตามหมวด เช่น Sales, Finance, Date Intelligence
- จัดทำ Style Guide สั้นๆ บันทึกไว้ใน Wiki หรือ SharePoint ให้ทีมใช้เป็นแนวทางเดียวกัน
.
---
.
## 2. ฝังคำอธิบายและคอมเมนต์
.
- ใน Power BI Desktop
- คลิกขวาที่ตาราง/คอลัมน์/Measure แล้วใส่ **Description** อธิบายแหล่งที่มาและนิยาม
- ใน Power Query Editor
- ใช้ `// comment` ใน Advanced Editor เพื่อบอกเหตุผลแต่ละขั้นตอน
- เพิ่ม “Documentation Page” เป็นหน้าแรกใน PBIX สรุปภาพรวม Data Model และ Query สำคัญ
.
---
.
## 3. ใช้ External Tools ตรวจสอบ Dependencies
.
| เครื่องมือ | การใช้งานหลัก |
|------------------|--------------------------------------------------|
| Tabular Editor | ดู/แก้ไข Metadata, Display Folders, Annotations |
| DAX Studio | วิเคราะห์ Dependency ของ Measures |
| Power BI Helper | Generate Diagram & Data Dictionary อัตโนมัติ |
| ALM Toolkit | เปรียบเทียบโครงสร้างสองเวอร์ชันของ Model |
.
1. ติดตั้งเครื่องมือแล้วเปิดผ่านเมนู External Tools
2. Export รายการ Measure/Table/Relationship มาเป็นไฟล์ JSON/Excel เพื่อวิเคราะห์ต่อ
.
---
.
## 4. เปิดให้วิเคราะห์ Dataset ใน Excel
.
- มอบสิทธิ์ **Build** บน Dataset แล้วใช้งาน **Analyze in Excel**
- สมาชิกจะต่อ PivotTable ดู Measures เหมือนเปิดสูตรในเซลล์ Excel
- เปิด **XMLA Endpoint** (Premium) เพื่อให้เชื่อมต่อผ่าน Excel, Tabular Editor, DAX Studio
- เข้าถึงโครงสร้างโมเดลเต็มรูปแบบ
.
---
.
## 5. บริหารเวอร์ชันและ Deployment
.
- เก็บไฟล์ `.pbix`/.pbit บน OneDrive for Business หรือ Git Repository
- ใช้ **Version History** ตรวจประวัติและคืนเวอร์ชันก่อนหน้าได้
- ใช้ **Deployment Pipelines** (Premium) แยกสเตจ Dev → Test → Prod
- แต่ละ Pipeline บันทึกการ Deploy ทำให้รู้ว่าเวอร์ชันใดถูกนำขึ้นเมื่อไร
.
---
.
## 6. สร้างกระบวนการ Code Review
.
- ก่อน Merge ไฟล์ PBIX/PBIT ใน Repo
- ให้ผู้เชี่ยวชาญทีมตรวจสอบ Naming, Description, Diagram, Performance
- จัด Meeting อัปเดตภาพรวมรายงานและสอนทีมอ่านโครงสร้าง
- เก็บ Checklists ของสิ่งที่ต้องตรวจ เช่น Parameter, Data Source, Security
.
---
.
## ข้อมูลเพิ่มเติมที่คุณอาจสนใจ
.
- ทดลองใช้ **Lineage View** ใน Power BI Service เพื่อติดตาม flow ของ Dataset → Report → Dashboard
- เปิด **Usage Metrics** ดูพฤติกรรมผู้ใช้ ช่วยระบุจุดสำคัญที่ควรมี Documentation เพิ่ม
- แยก ETL ออกเป็น **Dataflows** ผู้ดูแล ETL จะปรับได้โดยไม่กระทบ PBIX
- สำรวจ **Microsoft Fabric** สำหรับรวม Data Engineering, Warehousing และ Power BI ในแพลตฟอร์มเดียว
.
การใช้มาตรฐานและเครื่องมือสนับสนุนจะช่วยให้ทุกคนเข้าใจเบื้องหลังรายงาน ลดความเสี่ยงที่จะแก้ไขแล้วพัง เพราะรู้ว่าต้องไปแก้ตรงไหนครับ 😊