Tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet là bài toán quen thuộc nhưng gây nhiều mệt mỏi cho người làm báo cáo khi phải xử lý hàng chục trang tính rời rạc trong cùng một file. Dữ liệu bị chia nhỏ theo từng sheet, từng bộ phận hoặc từng giai đoạn khiến việc kiểm soát số liệu, đối soát và phân tích tổng thể trở nên phức tạp, tốn thời gian và dễ phát sinh sai lệch.
Trong thực tế, không ít doanh nghiệp vẫn đang tổng hợp bằng cách sao chép – dán thủ công giữa các sheet, dẫn đến dữ liệu nhanh chóng lỗi thời và khó truy vết nguồn gốc. Trong khi đó, Google Sheets đã cung cấp nhiều phương pháp hiệu quả để tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet thành một bảng duy nhất, cho phép dữ liệu tự động cập nhật, đồng bộ và sẵn sàng cho các nhu cầu báo cáo quản trị.
Việc hiểu đúng và áp dụng đúng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet không chỉ giúp giảm tải thao tác thủ công, mà còn nâng cao độ tin cậy của dữ liệu phục vụ ra quyết định.
Cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet theo hướng thủ công chỉ phù hợp trong những trường hợp dữ liệu có quy mô nhỏ, cấu trúc ổn định và không yêu cầu cập nhật thường xuyên. Thông thường, phương pháp này hay được sử dụng khi cần gộp nhanh dữ liệu để kiểm tra, đối soát hoặc làm báo cáo tạm thời.
Về bản chất, đây không phải là “kéo dữ liệu” tự động, mà là ghép trực tiếp các dải ô cố định từ nhiều sheet vào một sheet tổng hợp. Chính vì vậy, ưu điểm lớn nhất của cách làm này là dễ thực hiện, không cần kỹ năng nâng cao, nhưng đổi lại là rủi ro sai lệch dữ liệu nếu người làm báo cáo không kiểm soát chặt chẽ phạm vi dữ liệu.
Trong thực tế, lỗi phổ biến nhất khi áp dụng cách này là:
Ví dụ:
Giả sử bạn cần tổng hợp dữ liệu từ 3 sheet KV1, KV2, KV3 vào một sheet Tổng hợp. Tại ô A2 của sheet Tổng hợp, bạn nhập công thức:={'KV1'!A2:E4; 'KV2'!A2:E5; 'KV3'!A2:E6}
Khi đó, Google Sheets sẽ ghép lần lượt dữ liệu từ các sheet KV1, KV2 và KV3 theo đúng thứ tự bạn khai báo, tạo thành một bảng dữ liệu liên tục trong sheet Tổng hợp.
Ví dụ tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet thủ công
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet thủ công này không phù hợp cho báo cáo quản trị dài hạn. Khi dữ liệu tăng lên theo thời gian hoặc cần cập nhật liên tục theo ngày/tháng, việc phụ thuộc vào dải ô cố định sẽ khiến file nhanh chóng trở nên khó kiểm soát và tiềm ẩn sai sót.
>> Phương pháp này nên được xem là giải pháp tạm thời, không phải nền tảng cho hệ thống báo cáo vận hành hoặc phân tích chuyên sâu.
Khi nhu cầu tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheets thành 1 sheet không còn dừng ở thao tác tạm thời, mà yêu cầu dữ liệu tự động cập nhật theo thời gian, hàm IMPORTRANGE là lựa chọn phổ biến và hiệu quả nhất. Phương pháp này đặc biệt phù hợp trong các trường hợp dữ liệu nằm ở nhiều file Google Sheets khác nhau, chẳng hạn như báo cáo theo chi nhánh hoặc theo từng kỳ báo cáo.
Về bản chất, IMPORTRANGE cho phép kéo dữ liệu trực tiếp từ một bảng tính Google Sheets khác mà bạn có quyền truy cập, đồng thời giữ được tính liên kết động. Khi dữ liệu ở file nguồn thay đổi, sheet tổng hợp sẽ tự động cập nhật theo mà không cần thao tác thủ công lại.
=IMPORTRANGE("URL_bảng_tính"; "tên_sheet!phạm_vi_ô")Trong đó:
URL_bảng_tính: Là đường dẫn đầy đủ của file Google Sheets chứa dữ liệu cần lấy. Phần này bắt buộc đặt trong dấu ngoặc kép.
tên_sheet!phạm_vi_ô: Xác định chính xác sheet và dải ô cần import (ví dụ: "Sheet1!A1:Z100"), cũng phải đặt trong dấu ngoặc kép.
Lưu ý thực tế: lần đầu sử dụng IMPORTRANGE với một file mới, Google Sheets sẽ yêu cầu bạn cấp quyền truy cập dữ liệu. Nếu chưa cấp quyền, công thức sẽ trả về lỗi.
Giả sử bạn có 2 file Google Sheets riêng biệt, mỗi file chứa dữ liệu doanh thu theo quý:
Google Sheet 1: “Báo Cáo Quý 1”
URL:https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FCvr1nIItq8EpAx4ePk-8QRPaNsFAcCCfxwdxqzzr-c/edit
Google Sheet 2: “Báo Cáo Quý 2”
URL:https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SSVegX6s4XhIiocRWAUtcl_lSvuEjFpKxVFyymwzIwo/edit
Bạn muốn tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet này vào một sheet “Tổng Hợp Doanh Thu” ở một file khác.
Tại ô bắt đầu (ví dụ A2) của sheet Tổng Hợp Doanh Thu, bạn nhập công thức:
Google Sheets sẽ lần lượt kéo dữ liệu từ Quý 1 và Quý 2, sau đó ghép thành một bảng dữ liệu liên tục trong sheet tổng hợp.
Ví dụ tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong google sheet bằng hàm IMPORTANCE
Trong thực tế vận hành, IMPORTRANGE tuy mạnh nhưng cũng có những giới hạn cần cân nhắc:
Vì vậy, cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet bằng IMPORTRANGE rất phù hợp cho báo cáo liên phòng ban, liên file, nhưng cần đi kèm với chuẩn hoá dữ liệu ngay từ đầu để tránh “vỡ trận” khi mở rộng.
Xem thêm:
Nếu Cách 1 chỉ phù hợp cho thao tác nhanh và Cách 2 giải quyết bài toán liên kết dữ liệu giữa nhiều file, thì QUERY là bước nâng cấp cần thiết khi doanh nghiệp muốn tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet một cách có kiểm soát, có logic và sẵn sàng mở rộng.
Về bản chất, hàm QUERY cho phép trích xuất, lọc, sắp xếp, nhóm và tổng hợp dữ liệu theo cú pháp gần giống SQL. Khi kết hợp với IMPORTRANGE, QUERY còn giúp làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và tổ chức lại dữ liệu ngay trong quá trình tổng hợp. Đây là lý do phương pháp này đặc biệt phù hợp với các bộ dữ liệu lớn, không đồng nhất giữa các sheet hoặc đến từ nhiều phòng ban.
Trong thực tế, QUERY thường được sử dụng trong các báo cáo:
Cú pháp hàm QUERY:=QUERY(dữ_liệu; "chuỗi_truy_vấn"; [số_hàng_tiêu_đề])
Trong đó:
IMPORTRANGE, hoặc một mảng dữ liệu tổng hợp {…}."SELECT Col1, Col2 WHERE Col3 > 100 ORDER BY Col1 DESC"0.Giả sử bạn cần tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet gồm KV1, KV2, KV3 vào một sheet Tổng hợp, tương tự ví dụ ở Cách 1 nhưng với dữ liệu phát sinh liên tục.
Công thức sử dụng:=QUERY(
{'KV1'!A2:E; 'KV2'!A2:E; 'KV3'!A2:E};
"select * where Col1 is not null";
0
)
Ví dụ tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong google sheet bằng Query
Trong môi trường doanh nghiệp, dữ liệu hiếm khi “đẹp” và đồng nhất ngay từ đầu. Việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet bằng QUERY giúp:
Có thể xem QUERY là lớp logic trung gian, giúp Google Sheets tiến gần hơn với tư duy xử lý dữ liệu của các hệ thống báo cáo chuyên nghiệp.
Trong đa số trường hợp, Google Sheets cung cấp đủ hàm để gộp nhiều sheet thành 1 sheet trong Google Sheets một cách tự động. Tuy nhiên, khi dữ liệu quá phức tạp, cấu trúc không đồng nhất, hoặc gặp giới hạn về hiệu năng khi dùng các hàm như IMPORTRANGE hay QUERY, phương pháp Export CSV & Import lại trở thành một lựa chọn thực tế và dễ kiểm soát hơn.
Trong thực tế doanh nghiệp, cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet bằng CSV thường được sử dụng khi:
Ví dụ thực tế: Giả sử bạn có hai file Google Sheets riêng biệt:
Bạn muốn hợp nhất dữ liệu từ hai file này thành một bảng tính duy nhất có tên Báo cáo sản phẩm.
Bước 1: Xuất dữ liệu sang CSV
Trong file Báo cáo Quý 1, bạn thực hiện:
Bước 2: Nhập dữ liệu vào file tổng hợp
Mở file Báo cáo Quý 2 (hoặc file Báo cáo sản phẩm nếu bạn đã tạo sẵn): Chọn Tệp → Nhập
Bước 3: Tải file CSV lên
Chọn Tải lên → Duyệt → chọn file CSV vừa tải về
Bước 4: Thiết lập cách nhập dữ liệu
Bước 5: Hoàn tất
Google Sheets sẽ tự động thêm toàn bộ dữ liệu từ file CSV vào bảng tính, hoàn tất quá trình tổng hợp.
Ví dụ tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet bằng Export CSV & Import
Cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet bằng Export CSV & Import tuy đơn giản, nhưng có những giới hạn rõ ràng:
Khi tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet, mục tiêu không chỉ là đưa dữ liệu về chung một nơi, mà còn phải đảm bảo tính ổn định, nhất quán và khả năng duy trì lâu dài cho báo cáo. Để quá trình gộp dữ liệu diễn ra suôn sẻ, người làm báo cáo cần đặc biệt chú ý các điểm sau:
Khi sử dụng các hàm như IMPORTRANGE để lấy dữ liệu từ các file Google Sheets khác nhau, tài khoản thực hiện phải được cấp quyền truy cập đầy đủ vào các bảng tính nguồn. Nếu quyền bị thu hồi, thay đổi chủ sở hữu hoặc điều chỉnh chế độ chia sẻ, công thức sẽ trả về lỗi #REF!, khiến sheet tổng hợp ngừng cập nhật mà không có cảnh báo rõ ràng.
Hàng tiêu đề cần được xử lý nhất quán ngay từ đầu để tránh sai lệch dữ liệu sau khi gộp.
Nếu xử lý không đúng, bảng dữ liệu vẫn hiển thị đầy đủ nhưng rất dễ gây nhầm lẫn khi lọc, tính toán hoặc phân tích.
Khi gộp nhiều sheet thành 1 sheet trong Google Sheets với khối lượng dữ liệu lớn, các hàm tự động như IMPORTRANGE hay QUERY sẽ mất nhiều thời gian hơn để tính toán lại mỗi khi dữ liệu nguồn thay đổi. Ngoài ra, Google Sheets cũng có giới hạn nhất định về:
Mặc dù có nhiều cách linh hoạt để tổng hợp dữ liệu từ nhiều sheet trong Google Sheet, phần lớn các phương pháp này vẫn mang tính thủ công ở mức độ nhất định và đòi hỏi người làm báo cáo phải có kiến thức đủ tốt về cấu trúc và logic dữ liệu. Nếu không kiểm soát tốt, file tổng hợp rất dễ trở nên khó bảo trì và kém bền vững khi quy mô dữ liệu ngày càng mở rộng.
Điều mà các nhà quản trị thực sự quan tâm chính là: làm thế nào để làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và biến nó thành nền tảng tin cậy cho các quyết định chiến lược. Đây chính là khoảng trống mà phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI được thiết kế để lấp đầy.
Điểm đột phá 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.
BCanvas còn có khả năng tạo mới hoặc ghi đè dữ liệu lên Google Sheet một cách tự động – tính năng hiện không khả dụng trong Power Query của Power BI, giúp đội ngũ kế toán hoặc nhân sự có thể dễ dàng cập nhật báo cáo mà không cần thao tác thủ công.
Một điểm mạnh khác là chế độ Auto Run: khi dữ liệu nguồn thay đổi (ví dụ file Excel hoặc Google Sheet được cập nhật), hệ thống sẽ tự động đồng bộ và làm mới dữ liệu trên dashboard. Nhờ đó, người dùng luôn theo dõi được số liệu mới nhất mà không cần can thiệp kỹ thuật.
Ngoài ra, khả năng kết nối và hợp nhất dữ liệu của BCanvas được tối ưu để đồng bộ tức thì với các phần mềm phổ biến tại Việt Nam như phần mềm kế toán, hệ thống POS, Excel, Google Sheets hay dữ liệu marketing từ mạng xã hội.
Dữ liệu sau khi được xử lý – làm sạch – chuẩn hoá (từ nhiều nguồn, loại bỏ trùng lặp, sai định dạng và tự động đối chiếu) 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.
Tham khảo tại đây:
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI
Đăng ký trải nghiệm BCanvas ngay hôm nay dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!
Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.
TacaSoft,
