Học Data Analyst nên bắt đầu từ Excel hay Power BI?

Trong quá trình học Data Analyst, người mới thường khá bối rối với thế giới các công cụ phân tích dữ liệu, đặc biệt là giữa hai công cụ phổ biến là Excel và Power BI. Excel từ lâu đã trở thành công cụ phân tích dữ liệu cơ bản mà hầu hết doanh nghiệp đều sử dụng. Trong khi đó, Power BI là một công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, được phát triển để xử lý dữ liệu lớn và tạo các báo cáo tương tác chuyên sâu.

Vậy nên học cái nào trước để hỗ trợ tốt cho công việc phân tích dữ liêu? Hãy cùng Trainocate Vietnam tìm câu trả lời trong bài viết dưới đây nhé!

1. Tổng quan về Excel

Excel là phần mềm bảng tính được Microsoft cho ra mắt vào năm 1985 - một thành phần của bộ sản phẩm Office và Office 365. Kể từ đó đến nay, Excel đã trở thành công cụ phổ biến đối với cá nhân và doanh nghiệp trong các tác vụ như quản lý nhân sự, quản lý vận hành, phân tích hiệu suất và lập báo cáo.

Các tính năng chính của Excel bao gồm:

• Hàm và công thức: Excel cung cấp rất nhiều hàm có sẵn, và bạn có thể kết hợp nhiều hàm để thực hiện các phép tính phức tạp và tùy chỉnh.
• Trực quan hóa dữ liệu: Excel cho phép hiển thị dữ liệu trực quan chỉ với vài thao tác, giúp việc phân tích và trình bày dữ liệu trong báo cáo hoặc dashboard trở nên nhanh chóng và dễ dàng.
• Mẫu (Templates): Các mẫu Excel có sẵn từ Microsoft khi tạo workbook mới, và bạn cũng có thể chia sẻ mẫu của mình hoặc sử dụng các mẫu của người khác để tăng tốc quá trình phân tích dữ liệu.
• Biến đổi dữ liệu (Data Transformation): Công cụ Power Query trong Excel cho phép bạn tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các biến đổi dữ liệu phức tạp và nhập dữ liệu đó vào workbook của mình.

Vai trò của Excel đối với người làm phân tích dữ liệu:

• Excel là nền tảng cơ bản giúp người mới học Data Analyst làm quen với cách dữ liệu được lưu trữ, sắp xếp và xử lý.
• Hỗ trợ phát triển tư duy logic và kỹ năng xử lý dữ liệu trước khi chuyển sang các công cụ nâng cao như Power BI.
• Giúp tạo báo cáo và phân tích dữ liệu nhanh chóng, phục vụ nhu cầu doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực.
• Dễ dàng kết hợp với các công cụ khác như Power BI, SQL, Python để mở rộng khả năng phân tích.
• Là công cụ phổ biến trong môi trường doanh nghiệp, giúp người mới áp dụng kiến thức vào thực tế công việc sớm.

2. Tổng quan về Power BI

Power BI là một công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu được phát triển bởi Microsoft vào năm 2014. Tuy là công cu "sinh sau đẻ muộn", thế nhưng Power BI nhanh chóng trở thành công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ trong doanh nghiệp nhờ các tính năng tạo các báo cáo tương tác và dashboard quản lý hiệu suất., giúp biến dữ liệu thô thành thông tin trực quan dễ hiểu.

Các tính năng chính của Power BI bao gồm:

• Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn: Power BI có thể lấy dữ liệu từ Excel, SQL Server, các dịch vụ web, và nhiều nguồn khác, giúp phân tích dữ liệu tổng hợp dễ dàng.
• Trực quan hóa dữ liệu nâng cao: Người dùng có thể tạo biểu đồ, bản đồ, KPI, và dashboard tương tác, giúp dễ dàng phát hiện xu hướng, mối quan hệ và insight từ dữ liệu.
• Power Query và DAX: Giúp biến đổi dữ liệu, tạo các phép tính nâng cao, và xây dựng các mô hình dữ liệu phức tạp mà Excel khó thực hiện.
• Tích hợp và chia sẻ: Power BI cho phép chia sẻ báo cáo và dashboard trực tuyến, kết nối với Teams hoặc SharePoint, giúp các nhóm làm việc với dữ liệu một cách đồng bộ.
• Trí tuệ nhân tạo: Power BI tích hợp các tính năng AI mạnh mẽ, như Key Influencers, Anomaly Detection và Q&A bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng nhanh chóng khai thác insight, dự đoán xu hướng và phân tích dữ liệu thông minh mà không cần lập trình phức tạp.

Vai trò của Power BI đối với người làm phân tích dữ liệu:

• Giúp trực quan hóa dữ liệu một cách chuyên nghiệp, từ báo cáo cơ bản đến dashboard tương tác.
• Hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn và phức tạp mà Excel có thể gặp hạn chế.
• Cho phép tạo các phép tính nâng cao và mô hình dữ liệu mạnh mẽ nhờ DAX và Power Query.
• Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp người làm Data Analyst tổng hợp và phân tích dữ liệu toàn diện.
• Tối ưu hóa khả năng chia sẻ thông tin và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp hiện đại.

3. So sánh Excel và Power BI

Khi bắt đầu học Data Analyst, việc hiểu rõ sự khác biệt giữa Excel và Power BI sẽ giúp bạn lựa chọn đúng công cụ ở từng giai đoạn. Mặc dù cả hai đều phục vụ mục đích phân tích dữ liệu, nhưng cách tiếp cận, khả năng xử lý và ứng dụng thực tế lại có nhiều điểm khác biệt rõ ràng.

Khả năng xử lý dữ liệu

• Excel phù hợp với các tập dữ liệu nhỏ đến trung bình và cho phép người dùng thao tác trực tiếp trên từng ô dữ liệu. Điều này giúp người mới học Data Analyst dễ dàng hiểu cách dữ liệu được tổ chức và xử lý. Tuy nhiên, khi dữ liệu trở nên quá lớn, Excel có thể gặp hạn chế về hiệu suất.
• Ngược lại, Power BI được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn và phức tạp hơn. Công cụ này có thể kết nối và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp phân tích dữ liệu ở quy mô lớn mà Excel khó đáp ứng.

Cách tiếp cận và trải nghiệm người dùng

• Excel mang lại trải nghiệm quen thuộc với giao diện bảng tính, nơi người dùng có thể nhập dữ liệu, viết công thức và thao tác trực tiếp. Đây là lý do Excel trở thành bước khởi đầu lý tưởng cho những ai mới học Data Analyst.
• Trong khi đó, Power BI có cách tiếp cận hiện đại hơn, tập trung vào mô hình dữ liệu và trực quan hóa. Người dùng không làm việc trực tiếp trên từng ô mà thao tác thông qua các biểu đồ, dashboard và mô hình dữ liệu, điều này đòi hỏi thời gian làm quen nhưng mang lại hiệu quả cao hơn trong phân tích.

Khả năng trực quan hóa dữ liệu

• Excel cung cấp các biểu đồ cơ bản như cột, đường, tròn, phù hợp cho các báo cáo đơn giản. Người học Data Analyst có thể nhanh chóng tạo báo cáo trực quan mà không cần nhiều thiết lập phức tạp.
• Power BI vượt trội hơn trong việc trực quan hóa dữ liệu. Công cụ này cho phép tạo dashboard tương tác, kết hợp nhiều loại biểu đồ nâng cao, và giúp người dùng khám phá insight một cách trực quan, sinh động hơn.

Tính năng phân tích nâng cao

• Excel hỗ trợ nhiều hàm và công thức mạnh mẽ, đủ để thực hiện các phân tích từ cơ bản đến nâng cao. Tuy nhiên, khi cần xây dựng mô hình dữ liệu phức tạp hoặc xử lý logic nâng cao, Excel sẽ trở nên hạn chế.
• Power BI sử dụng DAX và Power Query để thực hiện các phép tính phức tạp và xây dựng mô hình dữ liệu chuyên sâu. Ngoài ra, Power BI còn tích hợp các tính năng AI giúp phát hiện xu hướng, phân tích nguyên nhân và dự đoán dữ liệu, điều mà Excel khó thực hiện ở cùng cấp độ.

Khả năng kết nối và tích hợp dữ liệu

• Excel có thể nhập dữ liệu từ nhiều nguồn, nhưng khả năng kết nối và tự động cập nhật còn hạn chế hơn so với Power BI.
• Power BI được thiết kế để kết nối với nhiều nguồn dữ liệu như database, API, dịch vụ cloud, giúp người làm Data Analyst dễ dàng tổng hợp và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.

Khả năng chia sẻ và làm việc nhóm

• Excel thường được sử dụng dưới dạng file, việc chia sẻ và cộng tác có thể gặp khó khăn nếu không sử dụng các nền tảng bổ trợ.
• Power BI hỗ trợ chia sẻ dashboard trực tuyến, tích hợp với các hệ thống như Teams hoặc SharePoint, giúp các nhóm làm việc với dữ liệu một cách đồng bộ và hiệu quả hơn.

Vai trò trong lộ trình học Data Analyst

• Đối với người mới học Data Analyst, Excel đóng vai trò là nền tảng giúp hiểu dữ liệu và phát triển tư duy phân tích. Đây là bước khởi đầu quan trọng trước khi tiếp cận các công cụ nâng cao.
• Power BI đóng vai trò là bước phát triển tiếp theo, giúp nâng cao khả năng trực quan hóa, phân tích dữ liệu lớn và trình bày insight một cách chuyên nghiệp trong môi trường doanh nghiệp.

4. Học Data Analyst nên học công cụ nào trước? Excel hay Power BI

Excel và Power BI không phải là hai công cụ cạnh tranh trực tiếp mà đóng vai trò bổ trợ trong cùng một quy trình phân tích dữ liệu. Excel giúp bạn làm việc ở mức chi tiết, từ việc làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thô, đến thực hiện các phép tính và kiểm tra logic. Đây là lý do vì sao khi bắt đầu học Data Analyst, Excel luôn là nền tảng quan trọng để hiểu cách dữ liệu vận hành và phát triển tư duy phân tích.

Khi đã nắm vững Excel, bạn sẽ nhận ra những giới hạn của nó khi làm việc với dữ liệu lớn hoặc cần trình bày dữ liệu một cách trực quan, chuyên nghiệp. Đây là lúc Power BI phát huy vai trò. Power BI không chỉ giúp bạn tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn mà còn cho phép xây dựng dashboard tương tác, trực quan hóa insight và hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng. Nhờ đó, bạn không chỉ phân tích dữ liệu mà còn “kể câu chuyện bằng dữ liệu” một cách hiệu quả hơn.

Trong thực tế công việc, hai công cụ này thường được sử dụng song song. Bạn có thể dùng Excel để xử lý và chuẩn hóa dữ liệu ban đầu, sau đó đưa dữ liệu vào Power BI để trực quan hóa và tạo báo cáo động. Cách làm này giúp tận dụng thế mạnh của từng công cụ, đồng thời tối ưu hiệu suất làm việc.

Vì vậy, khi học Data Analyst, lộ trình hợp lý nhất là bắt đầu với Excel để xây dựng nền tảng vững chắc, sau đó học Power BI để nâng cao khả năng phân tích và trình bày dữ liệu. Khi kết hợp tốt cả hai, bạn không chỉ xử lý dữ liệu chính xác mà còn trình bày insight một cách chuyên nghiệp, đáp ứng đúng nhu cầu thực tế của doanh nghiệp và tạo lợi thế cạnh tranh trong nghề.

Tạm kết

Cả Excel và Power BI đều là những công cụ mạnh mẽ trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Excel mang lại sự linh hoạt và phù hợp với các tập dữ liệu nhỏ cùng nhu cầu báo cáo tùy chỉnh, trong khi Power BI nổi bật với khả năng xử lý dữ liệu lớn, cung cấp phân tích nâng cao và hỗ trợ xây dựng các dashboard tương tác, tự động hóa.

Để nâng cao hiểu biết và kỹ năng sử dụng hai công cụ này, bạn có thể tham khảo một số khóa học chính hãng của Microsoft sau trên Trainocate Vietnam:

• PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst: Kỹ năng cần thiết trong Power BI để chuẩn bị, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu, phục vụ cho chứng chỉ PL-300 Data Analyst.
• Excel Foundation: Trang bị các kỹ năng nền tảng trong Excel, từ chuẩn bị dữ liệu, viết công thức đến tạo trực quan hóa, phù hợp cho người mới bắt đầu và không yêu cầu kinh nghiệm trước đó.
• DP-900 và AI-900: Cung cấp nền tảng về dữ liệu, AI và hệ sinh thái Microsoft, phù hợp cho người mới bắt đầu.

Thông qua việc tham gia các khóa học này, bạn có thể khai thác tối đa tiềm năng của cả Excel và Power BI, từ đó đưa ra các quyết định chính xác dựa trên dữ liệu trong công việc.