Sử dụng cách chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query, các thao tác làm việc với dữ liệu trong Excel trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Sau đây là quy trình cụ thể về việc sử dụng cách chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query:
Chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query là bước nền quan trọng để đảm bảo mọi phân tích trong Excel được chính xác và nhất quán. Đó là quá trình “đưa dữ liệu về dạng chuẩn” – nơi mỗi cột, mỗi dòng và mỗi định dạng đều tuân theo một quy tắc rõ ràng. Một tập dữ liệu được chuẩn hoá tốt giúp Excel hoạt động mượt mà hơn, giảm đáng kể lỗi công thức và loại bỏ tình trạng phải “chữa cháy” bằng những phép tính phức tạp.
Thực tế, nhiều người làm phân tích dành đến 60–70% thời gian chỉ để dọn dữ liệu. Sai một cấu trúc nhỏ – như ngày tháng không đồng nhất, khoảng trắng thừa hay tên cột nhập sai – có thể khiến toàn bộ báo cáo lệch đi. Power Query ra đời để giải quyết chính điều đó, cho phép tự động hoá toàn bộ quy trình nhập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, giúp tiết kiệm hàng giờ thao tác thủ công.
Có một bộ dữ liệu “sạch” là yếu tố quan trọng nhất trong mọi hoạt động phân tích. Nếu dữ liệu sai lệch hoặc không đồng nhất, người dùng Excel sẽ phải tốn hàng giờ để thêm cột phụ, tạo công thức phức tạp, hoặc xử lý thủ công từng bảng. Những việc này không chỉ làm giảm hiệu suất mà còn khiến quá trình ra quyết định phụ thuộc vào cảm tính nhiều hơn là dữ liệu.
Sau khi đã tạo bảng và đặt tên cho dữ liệu (ví dụ: DATA), bạn bắt đầu nhập bảng này vào Power Query Editor để tiến hành xử lý.
Xoá bỏ bước “Changed Type” đầu tiên để giữ dữ liệu ở dạng gốc, tránh việc Power Query tự động ép kiểu sai.
Ở giai đoạn này, bạn sẽ thấy dữ liệu có thể hơi “lộn xộn” — các cột bị trộn định dạng, xuất hiện dòng trống hoặc giá trị null.
Để chuẩn hoá:
Nếu có giá trị null trong cột Thông tin, hãy lọc và loại bỏ những giá trị này. Dù trong ví dụ hiện tại không có, thao tác này vẫn nên được thiết lập sẵn để tự động loại bỏ dòng trống trong các lần cập nhật dữ liệu sau.
Tiếp theo, chọn cột Mã nhân viên, vào Tab Transform → Fill → Down để đảm bảo toàn bộ các dòng đều có mã nhân viên, không còn ô trống.
Việc thực hiện kỹ bước này giúp dữ liệu của bạn được chuẩn hoá ngay từ đầu, tránh sai sót ở các bước phân tích sau, đồng thời giúp quy trình tự động làm sạch của Power Query hoạt động ổn định.
Sau khi xử lý dữ liệu thô, bạn có thể tiếp tục các thao tác nâng cao hơn:
Append (gộp dữ liệu): kết hợp các file có cùng cấu trúc — ví dụ, báo cáo chấm công từng tháng của các chi nhánh thành một bảng tổng.
Merge (hợp nhất dữ liệu): kết nối các bảng có trường chung — chẳng hạn, ghép bảng “Danh sách nhân viên” với “Bảng lương tháng” để tạo bộ dữ liệu hoàn chỉnh.
Khi quy trình này được thiết lập, Power Query cho phép bạn làm mới dữ liệu chỉ bằng một cú nhấp chuột mỗi khi có file mới, thay vì phải nhập thủ công lại từ đầu. Với những doanh nghiệp xử lý dữ liệu định kỳ hàng tuần hoặc hàng tháng, việc này có thể rút ngắn 60–80% thời gian tổng hợp và gần như loại bỏ hoàn toàn rủi ro nhầm lẫn do copy–paste thủ công.
Xem thêm:
Khi bước vào giai đoạn xử lý dữ liệu, rất nhiều doanh nghiệp mới nhận ra rằng “dữ liệu không sai, nhưng lại không thể dùng được”. Lý do là vì cùng một đối tượng — như nhân viên, khách hàng, hay chi nhánh — lại được ghi thành nhiều dòng thông tin rời rạc: giới tính, độ tuổi, trình độ, chức danh… Việc tổng hợp, so sánh hay lọc dữ liệu theo từng thuộc tính trở nên rất phức tạp.
Trong Power Query, cách tiếp cận hợp lý là gắn cho dữ liệu một mã định danh rõ ràng để chuẩn hoá cấu trúc. Đây là nguyên tắc cơ bản trong quản trị dữ liệu: mọi đối tượng trong hệ thống cần có “dấu vân tay” riêng để hệ thống hiểu chúng thuộc về ai và thuộc loại dữ liệu nào.
Ta có thể thực hiện bằng cách thêm cột Modulo trong Power Query:
Kết quả là Power Query sẽ tự động đánh số cho từng dòng dữ liệu:
Cách làm này giúp hệ thống hiểu rằng “ba dòng” thực chất thuộc về cùng một nhân viên — tạo tiền đề cho bước xoay dữ liệu (Pivot) sau này.
Việc thêm cột định danh phản ánh tư duy chuẩn hoá dữ liệu ở cấp hệ thống: mỗi đơn vị dữ liệu cần có cấu trúc, quy tắc và khả năng liên kết. Một bộ dữ liệu sạch và có logic như vậy giúp doanh nghiệp dễ dàng tổng hợp báo cáo nhân sự, phân tích chi phí theo phòng ban hay theo dõi hiệu suất đội ngũ mà không phải “dọn dẹp” lại dữ liệu mỗi tháng.
>> Lưu ý kỹ thuật: Để dùng được hàm Modulo, cột bạn chọn phải ở định dạng Number. Nếu chưa, có thể:
Sau khi đã thêm cột định danh (Modulo), bước tiếp theo là chuyển đổi dữ liệu từ dạng “dọc” sang dạng “ngang” — hay còn gọi là thao tác Pivot Column trong Power Query. Đây chính là bước biến một bảng dữ liệu rối rắm thành cấu trúc chuẩn có thể dùng để phân tích.
Thao tác cụ thể:
Kết quả sau khi Pivot: dữ liệu của mỗi nhân viên (hoặc đối tượng tương tự) sẽ được gom lại trong một dòng duy nhất, với các cột “Giới tính”, “Tuổi”, “Trình độ”… tách biệt rõ ràng.
Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu nhân sự, khách hàng hay bán hàng thường được lưu ở dạng bảng “dọc” — nghĩa là cùng một mã nhưng lặp lại nhiều dòng cho từng thuộc tính. Điều này khiến việc tổng hợp hoặc tạo KPI trở nên phức tạp, vì cùng một đối tượng bị tách rời trong phân tích.
Bằng cách Pivot, bạn đang chuẩn hoá cấu trúc dữ liệu theo tư duy quản trị:
Mỗi đối tượng (nhân viên, khách hàng, sản phẩm…) là một dòng duy nhất, đại diện cho một thực thể trong hệ thống.
Mỗi thuộc tính (giới tính, tuổi, vùng, nhóm sản phẩm…) là một cột cố định, giúp báo cáo dễ xử lý, dễ lọc, và dễ tạo dashboard.
Khi dữ liệu đã được Pivot, vẫn còn khả năng xuất hiện các ô trống (null) ở một số cột, đặc biệt là trong các bảng được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Nếu không xử lý, những khoảng trống này sẽ khiến công thức KPI, bảng tổng hợp hoặc dashboard bị lỗi hiển thị.
Cách thực hiện:
Chọn các cột có tiêu đề là 1 và 2, sau đó vào Tab Transform → Fill → Down để điền lại các ô trống bằng giá trị ngay phía trên.
Ở cột có tiêu đề là 0, lọc bỏ các giá trị null để loại bỏ dòng dữ liệu rỗng hoặc bị nhập lỗi.
Thực hiện bước này giúp doanh nghiệp:
Giúp đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu, tránh trường hợp KPI bị lệch do thiếu thông tin nhân viên, khách hàng hoặc đơn hàng.
Giảm rủi ro khi xuất dữ liệu sang dashboard hoặc Power BI – nơi các ô null thường khiến biểu đồ bị đứt đoạn hoặc sai nhãn.
Với các doanh nghiệp xử lý dữ liệu nhân sự, bán hàng hay tồn kho theo kỳ, thao tác này giúp giữ dữ liệu “sạch” và liên tục theo thời gian, đảm bảo tính chính xác khi so sánh giữa các kỳ.
Khi các thao tác chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query đã hoàn tất, đây là lúc chúng ta “đóng gói” lại dữ liệu để sẵn sàng cho báo cáo hoặc dashboard. Trước hết, hãy dọn lại bảng dữ liệu cho thật gọn: xóa cột Index (nếu có), và đổi tên các cột cho dễ hiểu, chẳng hạn:
Tiếp theo, rà soát lại định dạng dữ liệu của từng cột – kiểu số, chữ, hay ngày tháng – vì chỉ cần sai một kiểu là khi đưa lên biểu đồ hoặc tính toán, báo cáo có thể bị sai lệch.
Cuối cùng, chọn Close & Load To… để đổ dữ liệu về lại Excel. Lúc này, bạn đã có trong tay một bảng dữ liệu sạch, chuẩn cấu trúc, sẵn sàng cho mọi phân tích, từ lập báo cáo đến xây dashboard.
Đây là bước nhỏ nhưng là nền tảng của kỷ luật dữ liệu trong doanh nghiệp. Khi tất cả các phòng ban cùng làm việc trên một bản dữ liệu chuẩn, việc tổng hợp, đối chiếu và ra quyết định sẽ trở nên nhanh, chính xác và minh bạch hơn nhiều.
Power Query là công cụ mạnh mẽ, nhưng trong thực tế doanh nghiệp, việc sử dụng cách chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query vẫn tồn tại một số giới hạn đáng chú ý. Nếu không hiểu rõ cơ chế hoạt động, người dùng rất dễ rơi vào tình huống “mất kiểm soát” quy trình hoặc dữ liệu bị lỗi sau khi cập nhật.
Một số hạn chế phổ biến có thể kể đến:
Dữ liệu gốc thay đổi cấu trúc: Khi thêm hoặc đổi tên cột trong file gốc, Power Query không tự nhận diện lại, khiến quy trình làm sạch bị lỗi hoặc không trả về kết quả đúng. Điều này thường xảy ra khi doanh nghiệp lấy dữ liệu từ nhiều phòng ban khác nhau, mỗi nơi có cách đặt tên hoặc định dạng riêng.
Thiếu tính linh hoạt khi không chuẩn hoá đầu vào: Nếu dữ liệu đầu vào không được tổ chức đúng ngay từ đầu (ví dụ: thiếu header, trộn nhiều định dạng trong cùng cột), các bước trong Power Query dễ “vỡ” khi Refresh — khiến người làm phải chỉnh lại từng bước.
Yêu cầu tư duy hệ thống: Mỗi thao tác chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query đều được ghi lại bằng M Code. Nếu người dùng chỉ thao tác thủ công mà không hiểu logic xử lý, họ khó tái sử dụng hoặc chỉnh sửa quy trình khi dữ liệu mới phát sinh.
Không phù hợp với luồng dữ liệu quá động: Khi doanh nghiệp cập nhật dữ liệu hàng ngày hoặc theo thời gian thực, Power Query vẫn cần thao tác Refresh thủ công hoặc tích hợp thêm công cụ tự động hoá bên ngoài như Power Automate.
Tóm lại, chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query rất hiệu quả khi dữ liệu được tổ chức tốt và có quy trình rõ ràng. Nhưng nếu doanh nghiệp chưa có kỷ luật dữ liệu — mỗi bộ phận vẫn làm việc “mạnh ai nấy làm” — thì công cụ này khó phát huy hết giá trị, thậm chí còn tạo thêm gánh nặng vận hành.
Chuẩn hoá dữ liệu là bước đầu đầu vào quan trọng nhất để đảm bảo chất lượng cho toàn bộ quá trình phân tích và tạo dashboard sau này. Cách chuẩn hoá dữ liệu bằng Power Query giúp doanh nghiệp khắc phục phần lớn lỗi dữ liệu, nhưng nó vẫn mang tính thủ công, phụ thuộc nhiều vào kỹ năng cá nhân và kỷ luật dữ liệu nội bộ.
Phần mềm BCanvas được triển khai thiết kế như một giải pháp tự động hoá toàn bộ quy trình chuẩn hoá dữ liệu, giúp doanh nghiệp loại bỏ hoàn toàn các thao tác thủ công phức tạp. Thay vì viết công thức, tạo bước M Code hay lo lỗi cấu trúc khi refresh, người dùng chỉ cần thiết lập một lần — hệ thống sẽ tự động:
Làm sạch, chuẩn hoá và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn (Excel, phần mềm kế toán, CRM, Google Sheet…).
Phát hiện và xử lý dữ liệu sai lệch hoặc trùng lặp bằng thuật toán tự động, đảm bảo đầu ra luôn nhất quán.
Đồng bộ dữ liệu tức thời lên dashboard mà không cần thao tác kỹ thuật.
Tất cả nằm ở tính năng Data Rubik, không chỉ dừng lại ở khả năng xử lý bảng tính như Excel, Data Rubik được tích hợp AI để audit dữ liệu một cách tự động: phát hiện và loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi định dạng, chuẩn hoá đơn vị đo lường, thậm chí cảnh báo bất thường trong dữ liệu giao dịch. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể xây dựng được một nguồn dữ liệu sạch, thống nhất và tin cậy.
Dữ liệu sau khi được xử lý – làm sạch – chuẩn hoá tại Data Rubik, Công cụ Phân tích kinh doanh sẽ nhặt các chỉ số cụ thể từ KPI Map để chuyển dữ liệu thành hệ thống KPI động, phản ánh trung thực sức khoẻ của doanh nghiệp qua từng cấp độ phân tích: chiến lược – vận hành – bộ phận.
Thiết lập bộ KPI chiến lược: Doanh nghiệp có thể xây dựng bộ chỉ số gắn liền với mục tiêu dài hạn – ví dụ: tăng trưởng doanh thu, tối ưu biên lợi nhuận, hoặc nâng cao năng suất đội ngũ. Mỗi KPI được cập nhật tự động từ nguồn dữ liệu đã chuẩn hóa, đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy tuyệt đối.
Phân tích KPI đa chiều: Nhà quản trị có thể xem, so sánh và phân tích hiệu suất theo sản phẩm, khu vực, kênh bán hoặc nhóm khách hàng. Hệ thống AI tự động phát hiện các mối tương quan, gợi ý insight và cảnh báo bất thường – giúp người lãnh đạo không chỉ “biết chuyện gì đang xảy ra”, mà còn “hiểu vì sao nó xảy ra”.
Tất cả được trình bày trong dashboard trung tâm KPI, nơi mọi chỉ số then chốt – từ doanh thu, chi phí, lợi nhuận đến tỷ suất hiệu quả – được đồng bộ tự động. Thay vì tốn hàng giờ tổng hợp thủ công, nhà quản trị có thể nhìn thấy bức tranh hiệu suất toàn doanh nghiệp trong vài phút, theo dõi tiến độ đạt KPI, so sánh hiệu quả giữa các đơn vị kinh doanh và ra quyết định kịp thời để tối ưu biên lợi nhuận.
Khác với các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik, BCanvas được thiết kế đặc thù cho doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh và tương thích với môi trường dữ liệu trong nước. Ngoài ra, yếu tố chi phí cũng tạo nên sự khác biệt rõ rệt: so với các phần mềm quốc tế, BCanvas có chi phí giấy phép thấp hơn đáng kể, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai rộng rãi.
Bên cạnh đó, BCanvas cho phép doanh nghiệp ứng dụng AI phân tích kinh doanh và trả lời các câu hỏi trực tiếp. Nhờ đó, lãnh đạo tiếp cận dữ liệu kịp thời, đưa ra quyết định nhanh và nhìn thấy lợi tức đầu tư (ROI) rõ rệt chỉ sau vài tuần.
Điểm mạnh của BCanvas nằm ở chỗ: dự báo không chỉ dừng lại ở mức “con số”, mà còn chuyển hóa thành giải pháp vận hành cụ thể. Các mô hình AI được huấn luyện để đưa ra khuyến nghị chi tiết cho từng kịch bản:
Hoạch định nhân sự trực tiếp: dự đoán nhu cầu lao động theo mùa, theo địa điểm hoặc theo biến động thị trường, giúp tối ưu hóa chi phí nhân công.
Tối ưu dòng tiền: dự báo luồng tiền vào – ra, từ đó cảnh báo các nguy cơ thiếu hụt thanh khoản hoặc đề xuất chiến lược phân bổ nguồn vốn hợp lý.
Kiểm soát tồn kho: ước tính nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử và xu hướng tiêu dùng, hạn chế tồn kho dư thừa hay thiếu hụt nguyên liệu.
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI
TacaSoft,
