Xử lý dữ liệu trong Power BI đang trở thành mắt xích sống còn khi Gartner dự báo đến năm 2026, phần lớn quyết định kinh doanh sẽ dựa trên dữ liệu thời gian thực thay vì các báo cáo định kỳ như trước. Khi tốc độ ra quyết định trở thành lợi thế cạnh tranh, khâu xử lý – làm sạch dữ liệu không còn là việc “làm cho có” mà là yếu tố quyết định thành bại của doanh nghiệp.
Câu hỏi đặt ra là: doanh nghiệp của bạn đã sẵn sàng để dữ liệu “lên tiếng” chưa?
Một ô trống trong dữ liệu chưa chắc đã là lỗi.
Trong thực tế, giá trị Null có thể xuất hiện vì nhân viên quên nhập dữ liệu, hệ thống chưa ghi nhận thông tin hoặc đơn giản là trường đó không áp dụng cho giao dịch cụ thể. Nếu xử lý tất cả giá trị Null theo cùng một cách, người dùng rất dễ vô tình làm sai dữ liệu ngay từ bước làm sạch.
Vì vậy, trước khi chọn Remove Rows, Replace Values hay Fill Down, điều quan trọng nhất là trả lời câu hỏi “Giá trị này đang bị thiếu, hay nó vốn dĩ không cần tồn tại?”
Trong Power BI, hãy mở: Home → Transform Data
Sau đó bật các công cụ kiểm tra dữ liệu trong Power Query Editor. Thay vì dò từng dòng bằng mắt, bạn có thể quan sát nhanh tỷ lệ dữ liệu hợp lệ, dữ liệu lỗi và dữ liệu trống của từng cột.
Ví dụ, tập dữ liệu có thể cho thấy:
Hai cột đều xuất hiện Null, nhưng cách xử lý lại hoàn toàn khác nhau.
Nếu kiểm tra các dòng xung quanh và nhận thấy nhiều bản ghi liên tiếp thuộc cùng một ngày, việc để một số dòng Date bị trống có thể khiến quá trình nhóm dữ liệu theo ngày hoặc phân tích doanh thu theo thời gian bị sai lệch.
Trong trường hợp đã xác định giá trị phía trên thực sự áp dụng cho những dòng trống phía dưới, có thể sử dụng:
Transform → Fill → Down
Power BI sẽ lấy giá trị gần nhất phía trên và điền xuống các ô Null tiếp theo.
Tuy nhiên, Fill Down không phải nút “sửa Null tự động”. Nếu mỗi dòng đại diện cho một giao dịch độc lập, việc sao chép ngày của dòng trước xuống có thể biến dữ liệu thiếu thành dữ liệu sai.
Một tình huống thú vị hơn xuất hiện ở cột Transaction_Code.
Khi lọc riêng những bản ghi có Transaction_Code bằng Null và đối chiếu với Payment_Type, có thể thấy các giao dịch này đều được thanh toán bằng Cash.
Lúc này, Null không còn là vấn đề cần sửa. Khách thanh toán tiền mặt thì không phát sinh mã giao dịch điện tử, vì vậy việc Transaction_Code để trống là hoàn toàn hợp lý.
Nếu thay Null bằng 0, "Unknown" hoặc một mã giả, bạn thậm chí còn có thể làm giảm chất lượng dữ liệu.
Thay vì chọn phương pháp theo thói quen, hãy dựa trên ý nghĩa của dữ liệu:
Khi xử lý dữ liệu trong Power BI, mục tiêu không phải làm cho bảng dữ liệu “không còn ô trống”.
Mục tiêu là đảm bảo rằng mỗi giá trị sau khi làm sạch vẫn phản ánh đúng thực tế.
Duplicate Data nguy hiểm ở chỗ bảng dữ liệu nhìn vẫn có vẻ đầy đủ, không báo lỗi và cũng không có ô trống bất thường. Tuy nhiên, chỉ cần một giao dịch, một khách hàng hoặc một đơn hàng xuất hiện nhiều lần, các chỉ số tổng hợp trong Power BI có thể bị đẩy lên cao hơn thực tế.
Ví dụ, nếu một giao dịch trị giá 5 triệu đồng bị ghi nhận hai lần, doanh thu trên dashboard cũng có thể tăng thêm 5 triệu dù trên thực tế doanh nghiệp không phát sinh khoản thu đó.
Trong Power BI, mở: Home → Transform Data
Tại Power Query Editor, chọn những cột được dùng để xác định một bản ghi là duy nhất. Nếu muốn kiểm tra các dòng giống nhau hoàn toàn, có thể chọn toàn bộ các cột.
Sau đó vào: Home → Keep Rows → Keep Duplicates
Power Query sẽ tạm thời chỉ hiển thị những bản ghi xuất hiện nhiều hơn một lần, giúp bạn tập trung kiểm tra thay vì rà soát toàn bộ tập dữ liệu.
Trong ví dụ này, sau khi áp dụng Keep Duplicates, hệ thống ghi nhận 556 hàng nằm trong nhóm dữ liệu trùng lặp.
Con số này chưa đồng nghĩa với việc có thể xóa ngay 556 dòng. Trước tiên, cần kiểm tra nguyên nhân khiến chúng bị lặp.
Hai khách hàng hoàn toàn có thể:
Nếu chỉ chọn các cột trên để kiểm tra, Power BI có thể coi hai giao dịch độc lập là trùng nhau.
Ngược lại, nếu hai dòng có cùng Transaction_ID, cùng thời gian, số tiền và toàn bộ thông tin liên quan, khả năng cao đây mới là một bản ghi được nhập lặp.
Vì vậy, nên ưu tiên các trường có tính định danh như mã giao dịch, mã khách hàng kết hợp thời gian giao dịch, số đơn hàng hoặc khóa chính thay vì chỉ nhìn vào các thuộc tính mô tả.
Nếu các bản ghi lặp thực sự không mang thêm thông tin và chỉ là dữ liệu được ghi nhận nhiều lần, có thể xử lý bằng:
Home → Remove Rows → Remove Duplicates
Power Query sẽ giữ lại một bản ghi và loại bỏ các dòng có cùng giá trị dựa trên những cột đang được chọn.
Điểm cần lưu ý là Remove Duplicates hoạt động theo cột được chọn. Chọn sai phạm vi kiểm tra có thể khiến những bản ghi hợp lệ bị xóa nhầm.
Nếu dữ liệu trùng lặp xuất hiện thường xuyên, việc xóa trong Power BI chỉ xử lý phần ngọn.
Duplicate có thể đến từ:
Khi đó, cách tốt hơn là xác định lỗi ngay tại nguồn hoặc trong bước kết hợp dữ liệu để hạn chế duplicate quay trở lại mỗi lần refresh.
Một lỗi khá “âm thầm” trong quá trình xử lý dữ liệu là cùng một đối tượng nhưng được nhập theo nhiều cách khác nhau.
Chẳng hạn, một sản phẩm có thể xuất hiện dưới các tên:
iPhone 15 – Iphone 15 – IPHONE 15 – iPhone-15
Với người đọc, chúng ta dễ dàng hiểu đây là cùng một sản phẩm. Nhưng với hệ thống xử lý dữ liệu, những khác biệt về ký tự, khoảng trắng hay cách đặt tên có thể khiến chúng được xem là các giá trị riêng biệt.
Hệ quả sẽ xuất hiện khi đưa dữ liệu lên dashboard: thay vì doanh số của một sản phẩm được tổng hợp vào cùng một nhóm, Power BI có thể chia chúng thành nhiều nhóm khác nhau.
Không phải lúc nào dữ liệu không đồng nhất cũng tạo ra cảnh báo lỗi. Vì vậy, người dùng cần chủ động kiểm tra các giá trị duy nhất xuất hiện trong từng trường.
Sau khi vào Home → Transform Data, hãy mở bộ lọc tại cột cần kiểm tra. Danh sách giá trị giúp phát hiện nhanh những tên gọi có dấu hiệu bất thường.
Trong tập dữ liệu ví dụ, có thể nhận thấy:
Đây là những trường hợp cần được kiểm tra để xác định đâu là cách viết chuẩn trước khi tiếp tục phân tích.
Khi đã xác định các giá trị khác nhau thực chất đại diện cho cùng một đối tượng, có thể chuẩn hóa chúng bằng Replace Values.
Trong Power Query Editor: Chọn cột → Transform → Replace Values
Sau đó thiết lập:
Value To Find: Cappu
Replace With: Cappuccino
Thực hiện tương tự:
Value To Find: Coca
Replace With: Cocoa
Nhấn OK, Power Query sẽ thay thế các giá trị tương ứng trong cột và lưu thao tác này thành một bước biến đổi dữ liệu.
Dữ liệu không đồng nhất trên thực tế đa dạng hơn nhiều so với việc một từ được viết theo hai cách. Người dùng cũng nên kiểm tra:
HANOI, Hanoi, hanoi.Hanoi và Hanoi .TP.HCM, HCM, Hồ Chí Minh.kg, KG, kilogram.KH001, KH-001.Với các lỗi có quy luật, ngoài Replace Values, có thể kết hợp những công cụ như Trim, Clean, Format để chuẩn hóa hàng loạt thay vì sửa từng giá trị.
Lỗi định dạng xảy ra khi dữ liệu hiển thị có vẻ bình thường nhưng Power BI lại nhận diện sai kiểu dữ liệu. Ví dụ, cột Amount chứa số tiền nhưng vì có thêm ký hiệu USD, hệ thống lại hiểu toàn bộ cột là Text.
Để kiểm tra, hãy mở Power Query Editor và quan sát biểu tượng bên cạnh tên cột. Một số kiểu phổ biến gồm Text, Whole Number, Decimal Number, Date, Time…
Với cột Amount, nếu mục đích là tính doanh thu thì dữ liệu cần được chuyển về Decimal Number.
Tuy nhiên, không nên đổi kiểu dữ liệu ngay nếu trong cột vẫn còn ký hiệu tiền tệ. Trước tiên, sử dụng: Transform → Replace Values để loại bỏ USD hoặc các ký tự không cần thiết. Sau đó, chọn biểu tượng kiểu dữ liệu bên cạnh tên cột và chuyển sang Decimal Number.
Ngoài tiền tệ, lỗi định dạng còn thường xuất hiện ở ngày tháng, phần trăm, dấu phân cách thập phân hoặc dữ liệu nhập từ nhiều quốc gia khác nhau.
Power BI mang lại nhiều lợi thế trong tổng hợp và phân tích dữ liệu, nhưng quá trình xử lý dữ liệu trên nền tảng này vẫn tồn tại một số rào cản, đặc biệt với doanh nghiệp chưa có hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh.
1. Đòi hỏi kiến thức chuyên môn
Các thao tác làm sạch cơ bản có thể thực hiện khá nhanh, nhưng khi dữ liệu trở nên phức tạp, người dùng cần hiểu Power Query, DAX, mô hình dữ liệu và mối quan hệ giữa các bảng. Điều này khiến doanh nghiệp khó phụ thuộc hoàn toàn vào nhân sự nghiệp vụ nếu không có kiến thức về dữ liệu.
2. Mất thời gian làm quen và đào tạo
Power BI không chỉ là công cụ kéo – thả. Người dùng cần hiểu cách dữ liệu được biến đổi và tác động của từng bước xử lý đến báo cáo. Vì vậy, doanh nghiệp có thể phải dành thêm thời gian đào tạo trước khi đội ngũ có thể tự xây dựng và quản lý báo cáo ổn định.
3. Dữ liệu đầu vào càng “bẩn”, khối lượng xử lý càng lớn
Dữ liệu doanh nghiệp thường đến từ Excel, CRM, phần mềm bán hàng và nhiều nguồn khác nhau. Khi tên trường, định dạng hay cấu trúc không thống nhất, doanh nghiệp phải dành đáng kể nguồn lực cho việc làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu và kết nối dữ liệu trước khi có thể phân tích.
4. Quy trình xử lý phức tạp có thể ảnh hưởng hiệu suất
Khi tập dữ liệu lớn và chứa nhiều bước Merge, Append, Replace, Custom Column hoặc phép biến đổi phức tạp, thời gian refresh có thể tăng lên. Điều này trở thành vấn đề nếu doanh nghiệp cần cập nhật dashboard thường xuyên hoặc xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn.
5. Khó kiểm soát nếu thiếu quy chuẩn dữ liệu chung
Power BI có thể sửa nhiều vấn đề ở “đầu ra”, nhưng không giải quyết được nguyên nhân từ hệ thống nguồn. Nếu các phòng ban tiếp tục nhập tên khách hàng, mã sản phẩm hay định dạng ngày tháng theo những quy chuẩn khác nhau, đội ngũ sẽ phải lặp lại công việc làm sạch mỗi khi có dữ liệu mới.
6. Phát sinh chi phí ngoài phần mềm
Chi phí triển khai không chỉ nằm ở giấy phép Power BI. Doanh nghiệp còn có thể phải đầu tư cho nhân sự Data/BI, đào tạo, xây dựng data warehouse, tích hợp nguồn dữ liệu và bảo trì hệ thống. Với SME, đây là khoản cần tính đến trước khi triển khai Power BI ở quy mô lớn.
Nhìn chung, xử lý dữ liệu trong Power BI hiệu quả phụ thuộc nhiều vào chất lượng dữ liệu nguồn và năng lực của đội ngũ. Công cụ có thể hỗ trợ làm sạch rất tốt, nhưng càng phải “sửa dữ liệu” nhiều trong Power BI thì doanh nghiệp càng nên xem lại cách dữ liệu được thu thập và quản trị ngay từ đầu.
Nếu Power BI phù hợp với những doanh nghiệp đã có nền tảng dữ liệu tương đối chuẩn và đội ngũ đủ năng lực để xử lý bằng Power Query, DAX hay mô hình dữ liệu, thì với nhiều SME, chính những yêu cầu này lại trở thành rào cản. Dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa, phụ thuộc IT/Data và thời gian làm sạch kéo dài có thể khiến quá trình phân tích chậm hơn đáng kể so với kỳ vọng.
BCanvas được phát triển theo hướng giải quyết trực tiếp những điểm nghẽn đó khi tích hợp toàn bộ quy trình từ kết nối dữ liệu, kiểm tra, làm sạch, chuẩn hóa đến trực quan hóa và phân tích AI trên cùng một hệ thống. Với Data Rubik, doanh nghiệp có thể audit dữ liệu, loại bỏ trùng lặp, xử lý dữ liệu không đồng nhất và chuẩn hóa thông tin trước khi đưa vào báo cáo mà không cần thao tác qua quá nhiều công cụ khác nhau.
Điểm khác biệt nằm ở chỗ BCanvas không chỉ dừng ở việc “làm sạch rồi vẽ dashboard”. Hệ thống AI còn có khả năng phân tích KPI, benchmarking theo ngành, cảnh báo bất thường, chấm điểm và đưa ra gợi ý hành động theo bối cảnh kinh doanh. Nhờ đó, người dùng không chuyên sâu về dữ liệu vẫn có thể đi từ dữ liệu thô đến insight và quyết định nhanh hơn, đồng thời giảm đáng kể sự phụ thuộc vào đội ngũ IT/Data.
Bản đồ đo lường phân tích chỉ số kinh doanh trên BCanvas
Tập hợp báo cáo tự động, số liệu thống kê và toàn bộ chỉ số kinh doanh quan trọng trên BCanvas
Với doanh nghiệp SME cần một giải pháp triển khai nhanh, dễ vận hành và xử lý tốt cả dữ liệu chưa chuẩn, BCanvas có thể trở thành bước nâng cấp từ mô hình “phân tích dữ liệu bằng công cụ” sang “vận hành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu”.
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,
