DAX là gì? Ngôn ngữ mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu Power BI

DAX là gì? Tại sao DAX lại phổ biến trong Power BI? Có lẽ là những câu hỏi mà nhiều người thường đặt ra khi tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình và các công cụ phân tích dữ liệu. Do đó, nếu đang tìm hiểu về DAX, người dùng chắc chắn sẽ không thể bỏ lỡ những chia sẻ hữu ích ở bài viết dưới đây.

DAX là gì?

DAX, viết tắt của Data Analysis Expressions, là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ được sử dụng chủ yếu trong các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, SQL Server Analysis Services (SSAS) và Excel. Với DAX, người dùng có thể dễ dàng thực hiện các tính toán phức tạp và mô hình hóa dữ liệu hiệu quả, giúp họ có cái nhìn sâu sắc hơn về hoạt động kinh doanh.

Ngôn ngữ DAX dùng để làm gì?

DAX không đơn thuần chỉ là một ngôn ngữ lập trình, mà nó còn bao gồm một bộ hàm phong phú để thao tác với dữ liệu. Người dùng có thể sử dụng DAX để xây dựng các chỉ số đo lường, tính toán phức tạp giữa nhiều bảng, hoặc thậm chí tạo ra các cột tùy chỉnh trong mô hình dữ liệu của mình.

Ngoài ra, DAX còn cho phép người dùng tối ưu hóa quy trình báo cáo và phân tích dữ liệu, từ đó nâng cao khả năng đưa ra quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Cụ thể: 

DAX trong tính toán và phân tích dữ liệu

DAX cho phép thực hiện các phép toán phức tạp trên dữ liệu, bao gồm cả việc tính toán trung bình, tính tổng, tỷ lệ phần trăm, và nhiều loại phép tính khác. Điều này giúp người dùng dễ dàng tạo ra các công thức tính toán linh hoạt mà không cần phải chỉnh sửa dữ liệu gốc.

Ngoài ra, DAX còn hỗ trợ phân tích dữ liệu theo thời gian. Ví dụ, người dùng có thể tính toán doanh thu tháng trước, so sánh với doanh thu năm nay hoặc xác định xu hướng tăng trưởng qua các tháng. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong việc đánh giá hiệu suất kinh doanh.

DAX trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hoá dữ liệu là yếu tố quan trọng trong bất kỳ quy trình phân tích nào. DAX giúp người dùng kết nối và tạo ra mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu khác nhau. Điều này cho phép người dùng có thể dễ dàng truy xuất và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không gặp khó khăn.

Bên cạnh đó, DAX còn hỗ trợ việc tạo ra các cột ẩn, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các tính toán mà không nhất thiết phải hiển thị chúng trong giao diện người dùng. Từ đó, giảm thiểu độ phức tạp trong việc báo cáo và giữ cho mô hình dữ liệu luôn gọn gàng.

DAX tạo báo cáo và bảng điều khiển

DAX là nền tảng cho việc tạo ra các báo cáo và bảng điều khiển trong Power BI. Thông qua DAX, người dùng có thể dễ dàng tạo ra các chỉ số đo lường mới và sau đó tích hợp chúng vào các biểu đồ và bảng điều khiển. Việc này không chỉ giúp cho việc phân tích trở nên trực quan, linh hoạt hơn, mà còn hỗ trợ người dùng dễ dàng theo dõi hiệu suất kinh doanh.

Tại sao DAX được sử dụng trong Power BI?

DAX là ngôn ngữ lập trình được thiết kế đặc biệt để làm việc với dữ liệu. Ngôn ngữ này cho phép người dùng tạo ra các công thức và biểu thức để thực hiện các phép tính trên tập hợp dữ liệu lớn một cách đơn giản. Cũng bởi vậy, DAX đã trở thành một phần không thể thiếu trong Power BI với nhiều lý do nổi bật như:

Nâng cao khả năng phân tích dữ liệu

Với DAX, người dùng có thể dễ dàng thực hiện các phép toán phức tạp mà không cần phải thay đổi cấu trúc dữ liệu ban đầu. Điều này giúp cho việc phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn rất nhiều.

Khi sử dụng DAX, người dùng cũng có thể tạo ra các chỉ số tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể. Bằng cách này, họ không chỉ tiện cho việc theo dõi hiệu suất, đảm bảo tính chính xác, mà còn dễ dàng phân tích sâu hơn các nguyên nhân gây ra sự biến động trong doanh thu hay chi phí.

Mô hình hóa dữ liệu

DAX không đơn thuần chỉ hỗ trợ việc tính toán, mà còn giúp người dùng mô hình hóa dữ liệu một cách hiệu quả. Người dùng khi đó có thể dễ dàng tạo các mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu khác nhau trong Power BI để tối ưu cho việc truy xuất thông tin từ nhiều nguồn mà không gặp khó khăn. 

Ngoài ra, việc mô hình hóa dữ liệu một cách hợp lý cũng sẽ giúp người dùng có cái nhìn tổng thể hơn về tình hình kinh doanh. Từ đó, họ có thể nhận định và phát hiện ra những cơ hội mới hoặc vấn đề tiềm ẩn mà đã vô tình bỏ qua trước đây.

Kết hợp dữ liệu phức tạp

DAX cho phép người dùng thực hiện các phép toán trên nhiều bảng dữ liệu cùng lúc. Điều này đặc biệt hữu ích trong các trường hợp cần kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, hoặc từ nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau của doanh nghiệp. Thông qua đó, người dùng sẽ có cái nhìn toàn diện hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố trong doanh nghiệp để cân nhắc các quyết định sáng suốt và cải thiện tốt hơn hiệu suất hoạt động của tổ chức.

Tự động hóa quy trình

Tự động hóa quy trình trong báo cáo và phân tích dữ liệu cũng là một trong những lợi ích nổi bật của DAX. Việc này cho phép người dùng có thể lưu trữ và tái sử dụng các công thức DAX nhằm mục đích tiết kiệm thời gian, tối ưu nguồn lực cho doanh nghiệp khi xử lý và phân tích các dữ liệu phức tạp. Từ đó, giúp đội ngũ phân tích dữ liệu tập trung tốt hơn vào các nhiệm vụ quan trọng để đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu chuẩn.

Dễ dàng hợp nhất và sử dụng

DAX được thiết kế để dễ dàng sử dụng, ngay cả với những người không có nền tảng lập trình vững chắc. Với cú pháp dễ hiểu và tích hợp chặt chẽ với Power BI, DAX giúp giảm bớt rào cản trong việc khai thác dữ liệu của người dùng.

Lúc này, đơn giản chỉ cần nắm vững các hàm tính cơ bản và cách thức hoạt động của DAX là người dùng đã có thể thực hiện các phép tính phức tạp. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường doanh nghiệp, nơi mà thời gian phản hồi và khả năng thích ứng nhanh chóng với thay đổi luôn rất cần thiết.

Khả năng mở rộng

DAX không chỉ giới hạn ở các phép tính đơn giản, mà còn cung cấp một bộ hàm phong phú và mạnh mẽ, cho phép người dùng có thể dễ dàng mở rộng các phép tính và hàm tính linh hoạt theo nhu cầu cụ thể. Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường doanh nghiệp ngày nay, nơi mà dữ liệu luôn thay đổi và cần sự phân tích linh hoạt. Khi đó, với DAX, người dùng sẽ dễ dàng hơn trong việc cập nhật và điều chỉnh các công thức để đáp ứng tối ưu nhu cầu mới mà không gặp khó khăn.

Tóm lại, DAX cung cấp sự linh hoạt và sức mạnh cần thiết để thực hiện các phép toán phức tạp trên dữ liệu lớn, đồng thời đảm bảo rằng người dùng có thể dễ dàng tiếp cận và sử dụng các tính năng mạnh mẽ của Power BI một cách hiệu quả.

Cách hoạt động của DAX trong Power BI

DAX hoạt động chủ yếu thông qua việc tạo ra các công thức và biểu thức mà người dùng có thể áp dụng cho các bảng dữ liệu trong Power BI. Khi người dùng tạo ra một công thức DAX, công thức này sẽ được tính toán và áp dụng cho tất cả các hàng trong bảng dữ liệu, từ đó trả về kết quả theo yêu cầu.

Dưới đây là chi tiết cách thức mà DAX hoạt động trong Power BI người dùng có thể theo dõi:

Ngữ cảnh tính toán

Ngữ cảnh trong DAX có thể hiểu đơn giản là cách mà dữ liệu được tổ chức, hoặc tương tác với các phép tính. Và thường thì, DAX sẽ bao gồm hai loại ngữ cảnh, là ngữ cảnh hàng và ngữ cảnh lọc.

Ngữ cảnh hàng chủ yếu đề cập đến các hàng cụ thể trong bảng mà công thức đang tính toán. Trong khi đó, ngữ cảnh lọc chủ yếu liên quan đến cách mà các giá trị từ các bảng khác nhau ảnh hưởng đến kết quả của một công thức. Hiểu và tận dụng tốt ngữ cảnh sẽ là chìa khóa để người dùng có thể tạo ra các công thức DAX chính xác và hiệu quả.

Sử dụng các hàm DAX

DAX cung cấp một loạt các hàm để người dùng có thể dễ dàng thực hiện các phép toán khác nhau. Những hàm này bao gồm các hàm số học, hàm thống kê, hàm văn bản, và nhiều loại hàm khác. Mỗi hàm đều sẽ có mục đích cụ thể và dễ dàng được sử dụng độc lập hoặc kết hợp với nhau để đạt được kết quả mong muốn.

Ví dụ, người dùng có thể sử dụng hàm SUM để tính tổng các giá trị trong một cột, hoặc sử dụng hàm AVERAGE để tính trung bình. Bên cạnh đó, các hàm cũng có thể kết hợp để thực hiện các tính toán phức tạp hơn, chẳng hạn như tính toán tỷ lệ phần trăm giữa doanh thu và chi phí.

Kết quả trả về

Sau khi người dùng nhập công thức DAX, Power BI sẽ thực hiện tính toán và trả về kết quả. Kết quả này có thể được sử dụng để tạo ra các bảng và biểu đồ, từ đó giúp người dùng hình dung và phân tích dữ liệu một cách trực quan.

Ngoài ra, khi sử dụng DAX trong Power BI, người dùng cũng có thể tạo ra các chỉ số đo lường tùy chỉnh để theo dõi hiệu suất kinh doanh theo cách mà mình muốn. Các chỉ số này sẽ được sử dụng trên toàn bộ mô hình dữ liệu và được cập nhật tự động khi có bất kỳ sự thay đổi nào xảy ra trong nguồn dữ liệu gốc.

Công thức DAX trong Power BI

Công thức DAX là một trong những yếu tố quan trọng của việc sử dụng DAX trong Power BI. Người dùng có thể dễ dàng tạo ra các công thức DAX để thực hiện các phép tính và báo cáo phân tích dữ liệu chi tiết theo nhu cầu cụ thể. 

Cú pháp của công thức DAX

Cú pháp của công thức DAX khá giống với các ngôn ngữ lập trình khác. Cơ bản sẽ bắt đầu với tên hàm và theo sau là các đối số bên trong dấu ngoặc đơn. Các đối số này có thể là các giá trị số, văn bản hoặc tham chiếu đến các cột dữ liệu trong bảng.

Chẳng hạn, công thức =SUM(Sales[Total]) có thể sử dụng để tính tổng của cột Total trong bảng Sales. Với cú pháp rõ ràng và dễ hiểu, người dùng không khó để thiết lập các công thức DAX và tùy chỉnh chúng một cách linh hoạt theo nhu cầu thực tế.

Các loại công thức DAX

Trong DAX, có nhiều loại công thức khác nhau mà người dùng có thể sử dụng. Cụ thể:

Calculated columns

Trong một số trường hợp, nếu trường dữ liệu không có sẵn, người dùng hoàn toàn có thể sử dụng DAX để tạo các cột mới (calculated columns) nhằm mục đích hỗ trợ tính toán cho trường dữ liệu đó. Các phép tính khi đó sẽ được thực hiện cho mỗi hàng trong bảng, và kết quả cũng sẽ được lưu trữ trong file Power BI.

Calculated tables

Thường thì, các bảng trong Power BI sẽ được tạo ra bằng cách nhập liệu từ các nguồn dữ liệu bên ngoài. Tuy nhiên, với hàm DAX, người dùng cũng có thể dễ dàng tạo ra một bảng dữ liệu mới từ những dữ liệu sẵn có trong tập dữ liệu mà không cần phải thực hiện các thao tác nhập liệu rườm rà.

Bảng dữ liệu sau khi tạo mới cũng sẽ được lưu trong file Power BI, cho phép người dùng linh hoạt thực hiện các thao tác tính toán và phân tích dữ liệu tương tự như các bảng thông thường. Từ đổi tên, thay đổi định dạng, tính toán, cho đến trực quan hóa dữ liệu,….

Measures

Tương tự như calculated columns, việc tạo measures với DAX cho phép người dùng dễ dàng tính toán thêm nhiều giá trị mới để mở rộng thêm tệp dữ liệu ban đầu. Hiểu đơn giản, thì calculated columns chỉ hỗ trợ tính toán giá trị cho các hàng trong bảng, trong khi đó measures có thể đáp ứng quy mô rộng hơn, cho phép tổng hợp các giá trị từ nhiều hàng khác nhau trong cùng một bảng.

Tuy nhiên, kết quả từ các phép tính toán trong measures sẽ không được lưu trữ trong file Power BI, mà thay vào đó là tính toán lại từ đầu khi người dùng sử dụng measures đó cho một công thức tính toán khác hoặc khi trực quan hóa dữ liệu. Do đó, mà measures được đánh giá là linh hoạt hơn nhiều so với calculated columns, có thể dễ dàng sử dụng cho tệp dung lượng lớn, cập nhật liên tục, hoặc các phép tính phức tạp mà không tốn dung lượng bộ nhớ.

Ưu nhược điểm của DAX trong Power BI

Việc hiểu rõ những ưu, nhược điểm của DAX sẽ giúp người dùng vận dụng DAX một cách hiệu quả và tối ưu hơn trong quá trình phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số ưu, nhược điểm của DAX trong Power BI người dùng cần nắm rõ:

Ưu điểm của DAX trong Power BI

Với các tính năng sẵn có của Power BI, người dùng hoàn toàn có thể tạo ra các công thức DAX để hỗ trợ cho việc tính toán và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả với các ưu điểm nổi bật dưới đây:

• Xử lý dữ liệu hiệu quả: DAX được tối ưu hóa để làm việc hiệu quả với các tập hợp dữ liệu khổng lồ, giúp người dùng thực hiện các phép toán phức tạp mà không gặp khó khăn.
• Thư viện hàm đa dạng: DAX cung cấp một thư viện hàm phong phú với hơn 200 hàm, cho phép người dùng dễ dàng thực hiện với nhiều loại phép tính khác nhau, giúp tăng cường khả năng phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Tối ưu hóa hiệu suất: Với thiết kế linh hoạt và khả năng tính toán trong bộ nhớ, DAX có thể đảm bảo tốc độ xử lý nhanh và tối ưu hóa hiệu suất để tính toán dữ liệu trên các mô hình dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
• Dễ dàng tích hợp: DAX được tích hợp trực tiếp trong Power BI, cho phép người dùng tạo ra các báo cáo và tệp dữ liệu phong phú mà không cần rời khỏi môi trường Power BI.

Nhược điểm của DAX trong Power BI

Bên cạnh những ưu điểm, thì việc sử dụng DAX trong Power BI cũng có một số hạn chế mà người dùng cần lưu ý:

• Độ phức tạp trong cú pháp và công thức: Để sử dụng DAX hiệu quả, người dùng sẽ cần nắm vững cấu trúc của mô hình dữ liệu, bao gồm cả mối quan hệ giữa các bảng. Do đó, với những người mới bắt đầu, việc sử dụng DAX có thể sẽ gặp nhiều khó khăn.
• Hiệu suất kém khi xử lý dữ liệu lớn: Khi làm việc với các dữ liệu không cấu trúc hoặc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, việc kết hợp dữ liệu giữa các nguồn có thể gây ra một số vấn đề về hiệu suất và độ chính xác trong kết quả phân tích.
• Hạn chế trong việc theo dõi lỗi: Power BI không cung cấp công cụ trực quan để kiểm tra từng bước tính toán của công thức DAX. Vì vậy, khi gặp lỗi, người dùng sẽ phải tự kiểm tra công thức bằng cách chia nhỏ và kiểm tra từng phần, điều này có thể sẽ mất nhiều thời gian và rắc rối nếu công thức quá phức tạp.
• Phụ thuộc vào mô hình dữ liệu: Hiệu quả của DAX phụ thuộc rất lớn vào cách thiết kế mô hình dữ liệu. Nếu mô hình không được tối ưu hoặc thiết lập quan hệ bảng không hợp lý, các công thức DAX sẽ khó hoạt động hiệu quả.

Các trường hợp nên sử dụng DAX

DAX là một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt dành cho việc phân tích dữ liệu và mô hình hóa thông tin trong Power BI. Với khả năng thực hiện các phép toán phức tạp, DAX không chỉ giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất kinh doanh, mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định chiến lược. Dưới đây là một số trường hợp cụ thể doanh nghiệp nên sử dụng DAX:

Phân tích dữ liệu theo thời gian

DAX rất hữu ích khi người dùng cần thực hiện các phân tích theo thời gian, đặc biệt là các tính toán chỉ số như doanh thu theo tháng, quý hoặc năm. Điều này giúp họ dễ dàng theo dõi sự biến động của doanh thu và đưa ra các quyết định phù hợp.

Xây dựng các chỉ số đo lường

DAX cũng là một công cụ tối ưu trong việc xây dựng các chỉ số đo lường. Người dùng khi đó có thể dễ dàng tạo ra các chỉ số tùy chỉnh để theo dõi các KPIs (Key Performance Indicators) quan trọng cho doanh nghiệp.

Những chỉ số này có thể sử dụng để theo dõi hiệu suất bán hàng, chi phí, lợi nhuận, doanh thu, hoặc nhiều yếu tố khác. DAX cho phép họ dễ dàng cập nhật và điều chỉnh các chỉ số này theo nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.

Tính toán phức tạp giữa nhiều bảng

Nếu người dùng thường xuyên phải làm việc với nhiều bảng dữ liệu khác nhau, DAX cũng có thể giúp họ tính toán và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Dễ dàng tạo ra các công thức để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó có được cái nhìn tổng thể về tình hình doanh nghiệp.

Tạo tùy chỉnh tính toán các cột

DAX cho phép người dùng tạo ra các cột tùy chỉnh trong bảng dữ liệu để thực hiện các phép tính phức tạp. Điều này giúp họ dễ dàng tính toán các giá trị mà không cần thay đổi dữ liệu gốc. Bên cạnh đó, các cột còn có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, từ việc tính toán tỷ lệ phần trăm, doanh thu, cho đến xác định các nhóm khách hàng khác nhau dựa trên hành vi mua sắm cụ thể.

Tối ưu hóa dữ liệu cho báo cáo

Khi làm việc với các báo cáo và bảng điều khiển trong Power BI, việc tối ưu hóa dữ liệu cũng rất quan trọng. DAX giúp người dùng thực hiện điều này thông qua việc tạo ra các chỉ số đo lường và các cột tính toán hiệu quả. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, công sức trong việc tạo ra các báo cáo, mà còn đảm bảo rằng dữ liệu bảng tính sẽ luôn được cập nhật đầy đủ và chính xác.

Tự động hóa hoặc tái sử dụng công thức

DAX cũng được đánh giá rất cao trong việc tự động hóa và tái sử dụng các công thức. Người dùng lúc này có thể dễ dàng tạo ra các công thức chung, và sử dụng chúng linh hoạt cho nhiều báo cáo khác nhau, vừa giúp tiết kiệm thời gian, nguồn lực, vừa giảm bớt sự lặp lại trong quy trình phân tích, đảm bảo người dùng có thể tập trung tốt hơn vào các nhiệm vụ chiến lược.

DAX phù hợp cho ngành nghề nào?

DAX không chỉ hữu ích cho một vài ngành nghề nhất định, mà nó có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn như:

Thương mại điện tử

Trong thương mại điện tử, việc phân tích dữ liệu người dùng là rất quan trọng. Nhà quản lý có thể thông qua DAX để thiết lập theo dõi doanh thu, đơn hàng và các chỉ số khác để cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quy trình bán hàng một cách hiệu quả.

Tài chính & ngân hàng

Tài chính ngân hàng cũng là một trong những ngành nghề có thể tối ưu việc phân tích dữ liệu thông qua DAX. Điều này có thể bao gồm việc tính toán lợi nhuận, chi phí, cũng như các chỉ số tài chính quan trọng khác, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra định hướng chiến lược phù hợp nhất.

Sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất, DAX cũng là một giải pháp tối ưu trong việc theo dõi hiệu suất và quản lý tồn kho. Việc cho phép tùy chỉnh và tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu của DAX giúp các nhà quản lý dễ dàng đánh giá và theo dõi dữ liệu trong thời gian thực, từ đó tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu lãng phí tài nguyên.

Công nghệ thông tin

DAX cũng rất hữu ích cho các chuyên gia IT, đặc biệt trong việc phân tích dữ liệu và tạo báo cáo trực quan. Công cụ cho phép họ dễ dàng tích hợp các dữ liệu phức tạp, tùy chỉnh và mở rộng công thức, từ đó tối ưu cho việc theo dõi hiệu suất hệ thống, phân tích dữ liệu người dùng, cũng như nhiều yếu tố quan trọng khác.

Logistics

DAX cũng rất tối ưu cho ngành Logistics, đặc biệt là khi người dùng cần phải theo dõi các chỉ số vận chuyển và tồn kho một cách chính xác. Bằng cách khai thác các tính năng mạnh mẽ của DAX, nhà quản lý sẽ dễ dàng trong việc theo dõi hiệu suất giao hàng và tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.

Marketing

Đối với ngành Marketing, việc phân tích dữ liệu người dùng và theo dõi các chỉ số trong chiến dịch quảng cáo luôn rất quan trọng. Vì vậy, DAX cũng có thể xem như công cụ hữu ích để họ có thể theo dõi hiệu suất chiến dịch và xác định các kênh truyền thông hiệu quả một cách tốt nhất.

Một số lưu ý khi dùng DAX trong Power BI

Với khả năng thực hiện các phép toán phức tạp và mô hình hóa dữ liệu, DAX giúp người dùng có cái nhìn sâu sắc hơn về thông tin kinh doanh và dễ dàng đưa ra các chiến lược hợp lý. Tuy nhiên, khi làm việc với DAX trong Power BI, người dùng vẫn nên lưu ý một số vấn đề sau để tối ưu hóa hiệu suất và tránh những sai sót không đáng có.

• Hiểu rõ ngữ cảnh: Việc hiểu rõ ngữ cảnh là điều cần thiết để người dùng có thể thiết lập công thức chuẩn và đảm bảo tính chính xác.
• Tối ưu hóa công thức: Nếu có thể, hãy giảm bớt số lượng các phép toán không cần thiết và sử dụng hàm tính một cách hiệu quả để đảm bảo hiệu suất tốt nhất.
• Thử nghiệm và kiểm tra: Trước khi áp dụng các công thức DAX, hãy kiểm tra và thử nghiệm, vì điều này có thể giúp phát hiện sớm các lỗi và đảm bảo trả về kết quả chính xác.
• Đặt tên rõ ràng cho Measures và Calculated Columns: Đặt tên dễ hiểu và mô tả chính xác ý nghĩa của Measures và Calculated Columns là cách tối ưu để người dùng kiểm soát và dễ dàng trong việc bảo trì công thức.
• Hạn chế sử dụng hàm tương tác với Excel nếu không cần thiết: Các hàm tương tác trong Excel tuy mạnh mẽ, nhưng hiệu suất dễ bị ảnh hưởng nếu làm việc với bảng dữ liệu lớn. Do đó, tốt nhất là người dùng nên hạn chế nếu không cần thiết.

Phân biệt DAX và các hàm Excel thông thường

DAX và các hàm Excel thông thường đều là những công cụ hữu ích trong việc hỗ trợ phân tích và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, giữa chúng vẫn sẽ có những điểm khác biệt rõ rệt mà người dùng có thể dễ dàng nhận thấy qua bảng so sánh dưới đây:

Tóm lại, nếu người dùng chỉ cần làm việc với bảng tính dữ liệu nhỏ và chủ yếu trong Excel, thì có thể cân nhắc sử dụng các tính Excel thông thường. Nhưng nếu muốn phân tích dữ liệu phức tạp, hoặc làm việc với các mô hình dữ liệu lớn trong Power BI, thì DAX là lựa chọn tối ưu hơn.

So sánh DAX với SQL và Tableau

DAX, SQL và Tableau đều có thể nói là những công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Vậy nên sử dụng DAX, SQL, hay Tableau? Để có nhận định khách quan và dễ dàng đưa ra quyết định chính xác, người dùng có thể tham khảo qua bảng so sánh dưới đây:

Nhìn chung, DAX sẽ là giải pháp hoàn hảo khi người dùng cần tập trung phân tích dữ liệu với các phép tính phức tạp dựa trên mô hình dữ liệu trong Excel hoặc Power BI. Trong khi đó, SQL phù hợp hơn cho các truy vấn, thao tác và quản lý cơ sở dữ liệu. Mặt khác, Tableau là lựa chọn tối ưu cho việc tạo ra các biểu đồ trực quan và dashboard để truyền tải thông tin một cách rõ ràng mà không cần viết mã phức tạp.

Một số câu hỏi thường gặp về DAX

Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp về DAX mà người dùng có thể quan tâm:

DAX có khó học không?

Đối với những người mới bắt đầu, việc học DAX có thể có chút khó khăn, đặc biệt là khi người dùng chưa quen với các khái niệm lập trình cơ bản. Tuy nhiên, với thời gian và sự kiên nhẫn, người dùng hoàn toàn có thể nắm vững DAX.

DAX có thể thực hiện những phép tính nào?

DAX có thể thực hiện nhiều loại phép toán khác nhau, bao gồm tính tổng, trung bình cộng, tỷ lệ phần trăm, thậm chí là các phép toán phức tạp giữa nhiều bảng. Điều này giúp người dùng dễ dàng phân tích dữ liệu một cách sâu sắc hơn.

DAX có hỗ trợ phân tích thời gian không?

Có. DAX cung cấp nhiều hàm tính hỗ trợ phân tích dữ liệu theo thời gian, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và phân tích dữ liệu theo tuần, tháng, quý, hoặc năm một cách chi tiết.

DAX hỗ trợ những loại dữ liệu nào?

DAX có thể triển khai nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ số, văn bản, ngày tháng, cho đến các giá trị logic. Điều này giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép toán và tăng cường khả năng phân tích dữ liệu hiệu quả nhất.

Học DAX có cần biết lập trình không?

Mặc dù không yêu cầu kiến thức lập trình chuyên sâu, tuy nhiên, việc csó một kiến thức cơ bản về lập trình và logic sẽ giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc hiểu và sử dụng thành thạo DAX.

DAX trong Power BI có thể tính toán KPI như thế nào?

DAX cho phép người dùng tạo ra các chỉ số KPI tùy chỉnh bằng cách sử dụng các công thức và hàm tính phù hợp. Người dùng khi đó có thể dễ dàng xác định các mục tiêu và đo lường hiệu suất dựa trên các chỉ số này.

Xem thêm: Microsoft Power Platform Là Gì

Lời kết

Nhìn chung, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và quy trình phân tích dữ liệu, việc nắm vững DAX là gì và vận dụng nó một cách linh hoạt sẽ trở thành một lợi thế cạnh tranh cho cá nhân và tổ chức trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu hiệu quả. Trường hợp người dùng vướng mắc, hoặc có bất kỳ băn khoăn gì cần giải đáp, hãy trực tiếp liên hệ với HVN Group qua các kênh thông tin dưới đây để nhận được sự tư vấn và hỗ trợ tốt nhất.

Fanpage: HVN Group – Hệ sinh thái kiến tạo 4.0

Hotline: 024.9999.7777