Vẽ biểu đồ trong Power BI là cách doanh nghiệp biến số liệu khô khan thành những góc nhìn trực quan, dễ hiểu và có giá trị ra quyết định. Thông qua hệ thống biểu đồ và dashboard, Power BI giúp người dùng theo dõi hiệu suất kinh doanh, phát hiện xu hướng bất thường và tập trung vào những chỉ số thực sự quan trọng.
Khác với các báo cáo truyền thống nhiều bảng số, biểu đồ trong Power BI được thiết kế theo hướng tương tác và động. Người xem có thể lọc, drill-down, so sánh theo thời gian, khu vực hoặc sản phẩm chỉ với vài cú nhấp chuột.
Việc vẽ biểu đồ trong Power BI đòi hỏi tư duy chọn lọc cao: không phải vẽ cho đủ, mà vẽ đúng cái cần xem. Hướng dẫn này sẽ đi từ cách tiếp cận thực tế khi vẽ biểu đồ trong Power BI, giúp bạn hiểu nên chọn loại biểu đồ nào, đặt biểu đồ ở đâu và thiết kế ra sao để dashboard vừa gọn, vừa sâu, vừa phục vụ đúng mục tiêu quản trị.
Nhập dữ liệu khi vẽ biểu đồ trong Power BI
Khi xây dựng bảng điều khiển Power BI, đừng vội nghĩ đến dữ liệu phức tạp. Với đa số doanh nghiệp vừa và nhỏ, Excel vẫn là điểm khởi đầu hợp lý nhất. Tại trang chủ Power BI Service:
Nhận dữ liệu khi vẽ biểu đồ trong power bi
Nhận tệp khi vẽ biểu đồ trong power bi
Sau khi tải xong:
Thực tế: chỉ cần file Excel làm đúng cấu trúc (mỗi cột là một chỉ tiêu), Power BI đã xử lý rất ổn.
Sau khi dữ liệu đã được tải lên Power BI Service, doanh nghiệp cần hiểu một điểm rất dễ nhầm: trong không gian làm việc sẽ xuất hiện hai đối tượng có cùng tên nhưng vai trò hoàn toàn khác nhau.
Trong thực tế, nhiều người mới dùng Power BI hay nhấp nhầm vào dataset và không hiểu vì sao “không thấy chỗ vẽ biểu đồ”. Cách làm đúng trong doanh nghiệp như sau:
Trong thực tế doanh nghiệp, không phải biểu đồ nào cũng cần đưa lên dashboard. Dashboard Power BI chỉ nên hiển thị những chỉ số mà quản lý cần nhìn mỗi ngày, không phải nơi trình bày toàn bộ dữ liệu chi tiết.
Vì vậy, trước khi vẽ biểu đồ, cần xác định rõ:
Ví dụ thực tế: Với dữ liệu bán hàng, một câu hỏi rất thường gặp là:
“Doanh thu đang phụ thuộc vào kênh giao hàng nào?” → Đây là thông tin phù hợp để đưa lên dashboard.
Sau khi xác định được insight cần theo dõi, bạn bắt đầu tạo biểu đồ trong báo cáo:
Tại ngăn Visualizations, chọn biểu đồ bánh rán (Donut chart) → Loại biểu đồ này phù hợp để so sánh tỷ trọng, dễ đọc với lãnh đạo
Ngăn trực quan hoá dữ liệu trong Power BI
Kéo thả dữ liệu: Sales (Doanh thu) vào trường Values/ Ship Mode (Hình thức giao hàng) vào trường Legend
Lúc này, biểu đồ hình bánh sẽ cho thấy:
Biểu đồ trong Power BI
Sau khi đã tạo xong một ô trực quan từ báo cáo, bước tiếp theo trong thực tế doanh nghiệp là đưa ô này lên Dashboard để theo dõi nhanh. Đây là thao tác rất phổ biến khi xây dựng dashboard cho quản lý.
Tại biểu đồ vừa tạo, di chuột lên hình ảnh và nhấp vào biểu tượng ghim (Pin). Ngay sau đó, cửa sổ “Ghim vào bảng điều khiển” sẽ xuất hiện. Power BI cho phép bạn lựa chọn ghim vào:
Ghim biểu đồ vào dashboard
Trong trường hợp này, chúng ta ghim biểu đồ vào dashboard hiện có, sau đó nhấn nút “Ghim” để hoàn tất. Từ góc nhìn doanh nghiệp, thao tác này giúp biến một biểu đồ phân tích chi tiết thành thông tin quan sát nhanh, hỗ trợ nhà quản lý theo dõi tình hình mà không cần mở toàn bộ báo cáo hay lọc dữ liệu thủ công.
Biểu đồ cột
Biểu đồ đường
Biểu đồ vùng
Biểu đồ phân tán
Khi vẽ biểu đồ trong Power BI, sai lầm phổ biến nhất không nằm ở kỹ thuật mà nằm ở việc không xác định rõ mục đích sử dụng biểu đồ. Trong môi trường doanh nghiệp, biểu đồ không phải để “trình diễn dữ liệu”, mà để trả lời một câu hỏi quản trị cụ thể.
Trước khi chọn bất kỳ loại biểu đồ nào, người làm báo cáo cần tự hỏi: biểu đồ này nhằm so sánh điều gì, theo dõi xu hướng hay làm nổi bật một vấn đề bất thường? Câu trả lời sẽ quyết định trực tiếp đến cách trực quan hóa.
Khi cần so sánh số liệu giữa các nhóm (doanh thu theo khu vực, chi phí theo phòng ban), biểu đồ cột hoặc biểu đồ thanh giúp người xem nhận ra sự khác biệt ngay lập tức.
Khi cần theo dõi xu hướng theo thời gian (doanh số, sản lượng, lượng khách hàng), biểu đồ đường hoặc biểu đồ vùng sẽ thể hiện tốt sự tăng – giảm và nhịp vận hành của doanh nghiệp.
Việc xác định đúng mục đích ngay từ đầu giúp biểu đồ tập trung vào thông điệp chính, tránh tình trạng “xem thì nhiều nhưng không biết rút ra điều gì”. Đây chính là ranh giới giữa một báo cáo mang tính trình bày và một báo cáo thực sự hỗ trợ ra quyết định.
Một lưu ý quan trọng khi vẽ biểu đồ trong Power BI là khả năng đọc và hiểu trong vài giây đầu tiên. Phần lớn lãnh đạo không có thời gian phân tích từng chi tiết, họ cần nhìn vào biểu đồ và nắm được vấn đề ngay.
Vì vậy, biểu đồ cần:
Một báo cáo Power BI với quá nhiều biểu đồ thường tạo ra cảm giác đầy đủ về mặt dữ liệu, nhưng lại kém hiệu quả về mặt ra quyết định. Người xem dễ bị quá tải, không biết nên tập trung vào chỉ số nào là quan trọng nhất.
Thay vì cố gắng thể hiện tất cả những gì có thể vẽ, hãy chọn lọc:
Trong nhiều trường hợp, ít biểu đồ nhưng đúng trọng tâm lại mang sức thuyết phục cao hơn rất nhiều so với một dashboard dày đặc hình ảnh. Sự tinh gọn không làm báo cáo nghèo nàn, mà giúp thông điệp quản trị trở nên rõ ràng và sắc nét hơn.
Power BI cung cấp rất nhiều loại biểu đồ khác nhau, từ cơ bản đến nâng cao. Điều này giúp người dùng có nhiều lựa chọn, nhưng trong thực tế doanh nghiệp lại dễ dẫn đến tình trạng một báo cáo có quá nhiều biểu đồ nhưng thiếu trọng tâm.
Khi số lượng biểu đồ vượt quá khả năng tiếp nhận, báo cáo không còn hỗ trợ ra quyết định mà trở thành một bản trình diễn dữ liệu mang tính tham khảo.
Một hạn chế lớn khi vẽ biểu đồ trong Power BI là không thân thiện với người dùng nghiệp vụ. Để tạo được biểu đồ đúng và có ý nghĩa, người làm báo cáo cần hiểu khá nhiều khái niệm kỹ thuật.
Với các nhân sự không chuyên về dữ liệu, việc học và sử dụng Power BI thường tốn nhiều thời gian hơn dự kiến, đặc biệt khi áp dụng vào dữ liệu thực tế của doanh nghiệp.
Trong môi trường doanh nghiệp, báo cáo thường xuyên phải cập nhật, chỉnh sửa và mở rộng. Tuy nhiên, quá trình vẽ và tinh chỉnh biểu đồ trong Power BI lại đòi hỏi nhiều thao tác thủ công.
Điều này khiến Power BI dễ phù hợp với báo cáo phân tích chuyên sâu, nhưng lại trở thành rào cản khi doanh nghiệp muốn xây dựng hệ thống báo cáo vận hành linh hoạt, cập nhật liên tục.
Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI – được thiết kế để giải quyết những thách thức đặc thù của doanh nghiệp Việt trong việc thu thập, chuẩn hoá, khai thác và dự báo dữ liệu phục vụ ra quyết định chiến lược.
Không giống như các công cụ quốc tế như Power BI hay Qlik vốn có đường cong học tập dốc, đòi hỏi đào tạo dài hạn và thường khó thích ứng với đặc thù quản trị tại Việt Nam, BCanvas tối giản hoá trải nghiệm, cho phép nhà quản lý tiếp cận và vận hành nhanh chóng.
Một lợi thế quan trọng khác là sự bản địa hóa: 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 mà không lo gánh nặng tài chính.
BCanvas giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian lập báo cáo từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút. Điều này không chỉ tiết kiệm nguồn lực mà còn tạo ra lợi thế rõ rệt: ban lãnh đạo có thể tiếp cận dữ liệu kịp thời, đưa ra quyết định nhanh hơn đối thủ. Nhờ tốc độ triển khai và hiệu quả tức thì, doanh nghiệp có thể nhìn thấy lợi tức đầu tư (ROI) rõ rệt chỉ sau hai tuần sử dụng – một con số hiếm có với các giải pháp quản trị dữ liệu
Với tính năng Data Rubik, BCanvas sở hữu đầy đủ sức mạnh xử lý bảng tính như Excel nhưng được nâng cấp bằng AI, cho phép audit dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, làm sạch và chuẩn hoá thông tin trước khi phân tích. Điều này giúp doanh nghiệp tạo dựng một “nguồn dữ liệu sạch, chuẩn và thống nhất” – yếu tố cốt lõi để nâng cao độ tin cậy trong mọi báo cáo và dự báo.
BCanvas được tối ưu để kết nối linh hoạt với hầu hết nguồn dữ liệu phổ biến tại Việt Nam: phần mềm kế toán, hệ thống bán hàng POS, Excel, Google Sheets hay thậm chí dữ liệu marketing từ mạng xã hội. Tất cả được hợp nhất và hiển thị tức thì trên dashboard trực quan, giúp nhà quản trị nhìn rõ bức tranh toàn cảnh tài chính – vận hành – kinh doanh, thay vì phải nhập liệu thủ công rời rạc như trước đây.
Không chỉ dừng lại ở việc tổng hợp số liệu, BCanvas ứng dụng AI và Machine Learning để “đọc” và “hiểu” dữ liệu ở nhiều khía cạnh: từ lịch sử bán hàng, hiệu quả chiến dịch marketing, chu kỳ ra mắt sản phẩm mới, đến hành vi và chiến lược của đối thủ cạnh tranh. Trên nền tảng đó, hệ thống đưa ra dự báo kinh doanh chính xác về doanh thu, đơn hàng, số lượng khách hàng – những chỉ số cốt lõi để định hướng tăng trưởng.
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.
Điều chỉnh chính sách giá: phân tích dữ liệu cạnh tranh, hành vi khách hàng và sức mua để gợi ý mức giá tối ưu, tăng biên lợi nhuận mà không làm giảm nhu cầu.
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,
