ทำไมการใช้ Power BI เจ้านายต้องเตรียมจ่ายเงินเดือน มากกว่า Excel

 

นอกจาก Power BI แล้ว ถ้าใช้ Power Query / Power Pivot / Python ก็เข้าข่ายแบบเดียวกันครับ ซึ่งรับรองว่าถ้ายกไปถามเจ้า AI จะต้องตอบแบบเดียวกันว่า เพราะผู้ใช้แอปต้องอาศัยทักษะในการใช้โปรแกรมมากกว่า Excel อีกทั้งยังต้องเตรียมจ่ายค่าอบรม ค่าแอป ค่าดูแลรักษา ค่าพัฒนาระบบที่อาจจำเป็นถึงขั้นต้องสร้างหน่วยงานพิเศษขึ้นมาเพื่อรับงานด้านนี้โดยเฉพาะ
.
แต่เจ้า AI คงไม่คิดถึงว่าต้องจ่ายเงินเดือนให้สูงไว้ก่อน เพื่อดึงดูดให้พนักงานที่ใช้แอปไม่อยากย้ายไปทำงานที่อื่น เพราะจะหาคนใหม่มาแทนยากมาก ถึงจะหามาแทนได้ก็ยากที่จะแกะงานเก่าที่ทำไว้ว่าคนเก่าเขาทำอะไรไว้ตรงไหนบ้าง ต่างจาก Excel ที่พอเปิดแฟ้มก็มองเห็นที่ทำไว้ในเซลล์ได้ทันที
.
ฝากเจ้านายที่คิดให้ลูกน้องใช้ Power BI หรือ Power Query นึกภาพวันที่ขาดลูกน้องคนโปรดนะครับ งานที่เคยดำเนินไปอย่างอัตโนมัติ พอติดขัดอะไรตรงไหนขึ้นมา งานจะหยุดชะงักทันที แค่อยากจะปรับเงื่อนไขอะไรนิดๆหน่อยๆก็ต้องหาตัวลูกน้องมาทำให้

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

พอทักเรื่องเมื่อ “คนโปรด” หายตัว เจ้า Copilot หาทางแก้ไขให้ตามนี้
.
# ความเสี่ยงและต้นทุนแฝงจากการใช้ Power BI/Power Query/Power Pivot/ไพธอน
.
เมื่อองค์กรเลือกแพลตฟอร์มที่ต้องอาศัยทักษะเฉพาะทาง เช่น Power BI, Power Query, Power Pivot หรือ Python การลงทุนไม่ได้จบที่ค่าไลเซนส์หรือฝึกอบรมเท่านั้น แต่ยังกระทบด้านการบริหารคนและความต่อเนื่องของงานมากกว่า Excel โดยตรง
.
---
.
## 1. Talent Retention Risk
.
- ผู้ใช้และพัฒนารายนี้คือ “Single point of failure”
- ความต้องการทักษะสูงในตลาด ถ้ามีคนอื่นทาบทาม ทีมอาจเสียงานสำคัญในพริบตา
- เมื่อคนออก หรือเปลี่ยนโปรเจกต์ งานที่เคยวิ่งอัตโนมัติอาจหยุดชะงัก
.
---
.
## 2. Knowledge Silos และ Transparency
.
- Logic ในโค้ดหรือ Data Model มักอยู่ลึกใน DAX, M หรือสคริปต์ Python
- เมื่อต้องปรับเงื่อนไขเล็กน้อย จึงต้องโทรตามเจ้าของงานเท่านั้น
- ต่างจาก Excel ที่เปิดดูสูตรในเซลล์ได้ทันที ไม่ต้องไล่โค้ดหลายชั้น
.
---
.
## 3. กลยุทธ์ลดความเสี่ยงด้านบุคลากร
.
1. Cross-Training
- หมุนเวียนให้ทีม Excel เดิมเรียน Power Query/Pivot/DAX เบื้องต้น
- จัดคู่ mentor–mentee เพื่อถ่ายทอดความรู้เป็นระยะ
.
2. Version Control + Documentation
- เก็บไฟล์ .pbix/.pq/.xlsx ใน Git หรือ SharePoint พร้อม commit message
- ออกแบบ Template โปรเจกต์ให้มีโฟลเดอร์ “docs” อธิบาย Data Flow แบบสั้น ๆ
.
3. Standardized Code & Naming Convention
- ตั้งกฎตั้งชื่อ Query, Table, Measure ให้สื่อความหมายชัดเจน
- ใช้ Tabular Editor หรือ DAX Studio ช่วย generate documentation อัตโนมัติ
.
4. Citizen Development
- เปิดโอกาสให้ “นักวิเคราะห์ธุรกิจ” ใช้ Power Query/UI แก้สูตรเล็กน้อยเอง
- ลดความต้องการปลดล็อกจากผู้เชี่ยวชาญเพียงคนเดียว
.
---
.
## 4. Hybrid Approach สไตล์ Excel
.
- ใช้ Excel เป็น Front-end ให้ทีมสาย Non-IT แก้ไขเงื่อนไขเล็ก ๆ ได้ทันที
- บิวด์ Power BI Data Model กลาง แล้วเชื่อมผ่าน PivotTable/Power Pivot
- ทุกคนยังเห็นสูตรตรงหน้าเซลล์ เหมือนเดิม แต่ได้ benefit ของ Semantic Model
.
---
.
## 5. เตรียมพร้อมเมื่อ “คนโปรด” หายตัว
.
| ขั้นตอน | รายละเอียด |
.
| 1. Knowledge Inventory | รวบรวมสคริปต์ โฟลว์ และจุดเชื่อมต่อธุรกิจ |
| 2. Backup Assignment | มอบหมายทีมสำรองให้รู้จักโครงสร้างและมีสิทธิแก้ไขได้ |
| 3. Onboarding & Handover | ให้ทีมสำรอง shadow งานอย่างน้อย 2–4 สัปดาห์ |
| 4. Runbook & FAQs | สร้าง Step-by-step guide เมื่อเกิดข้อผิดพลาดทั่วไป |
.
---
.
### ชวนคิดถึงต้นทุนระยะยาว
.
ลองถามเจ้านายว่า…
.
- ถ้าต้องจ่ายเงินเดือนพิเศษเพื่อป้องกันไม่ให้ผู้เชี่ยวชาญย้ายทีม จะคุ้มค่าไหม?
- หรือจะลงทุนสร้างกระบวนการสอนภายในให้หลายคนเข้าถึงได้ตั้งแต่ต้น?
- และเมื่อระบบหยุดทำงานชั่วคราว ธุรกิจเสียโอกาสหรือต้องพิมพ์ Excel ใหม่ทั้งแผนกเท่าไหร่?
.
การชั่งต้นทุนจ้าง vs. ลงทุนสร้างความยั่งยืนในทีม จะช่วยให้ภาพ ROI ของ Power Platform ชัดเจนขึ้นครับ
.
$$$$$$$$$$$$$$ เงินทั้งนั้นครับเจ้านาย (ผมเสริม) 

Single Point of Failure (SPOF) คืออะไร?

Single Point of Failure (SPOF) หมายถึง ส่วนประกอบหรือองค์ประกอบใดๆ ในระบบที่หากเกิดความล้มเหลว ขัดข้อง หรือไม่สามารถทำงานได้ ระบบทั้งหมดจะหยุดทำงานทันที เพราะไม่มีการสำรองหรือช่องทางทดแทนให้สามารถดำเนินการต่อไปได้