TM Data School – Cùng là công cụ của Microsoft, Excel và Power BI có gì khác nhau? Nhu cầu phân tích dữ liệu cơ bản thì dùng Excel được không? Hay cần đến Power BI? Trong bài viết này, hãy cùng TM tìm hiểu sự khác biệt giữa Excel vs Power BI, và khám phá cách mỗi công cụ có thể hỗ trợ bạn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu nhé!
Đọc thêm: Marketing Analytics là gì? Phân tích dữ liệu trong Marketing có đặc thù như nào?
1. Tổng quan Excel vs Power BI
Trước khi đi sâu vào so sánh chi tiết, chúng ta hãy nhìn qua một số tiêu chí quan trọng để thấy được sự khác biệt giữa Power BI và Excel:
Tiêu chí | Excel | Power BI |
Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn | Cho phép tải dữ liệu từ các tệp và cơ sở dữ liệu có sẵn với data connectors(1). | Cho phép tải dữ liệu và tự động cập nhật dữ liệu mới nhất từ các nguồn với Direct Query(2). |
Biến đổi dữ liệu | Cho phép biến đổi dữ liệu bằng Power Query(3), nhưng thường yêu cầu nhiều bước thủ công hơn Power BI. | Power BI tích hợp Power Query tốt hơn và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp hơn so với Excel. |
Khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data) | Xử lý dữ liệu giới hạn khoảng 1 triệu dòng trên một trang tính. | Xử lý lượng dữ liệu lớn hơn Excel, lên đến 50-100 triệu dòng. |
Cập nhật dữ liệu theo thời gian | Bằng Power Query hoặc VBA (Visual Basic for Applications)(4). | Bằng Scheduled Refresh, DirectQuery, Live Connection, hoặc Power BI Gateway. |
Hàm tính toán | Có thể sử dụng cả hàm Excel cơ bản và DAX(5) trong Power Pivot(6). | Chỉ có thể sử dụng DAX. |
Trực quan hóa dữ liệu | Hỗ trợ biểu đồ cơ bản và biểu đồ Pivot để tương tác. | Hỗ trợ biểu đồ nâng cao, có tích hợp từ AppSource, và dashboards tương tác. |
Bảo mật dữ liệu | Bảo mật cơ bản. | Bảo mật nâng cao với quản lý quyền truy cập dựa trên vai trò. |
Báo cáo di động | Hạn chế trong việc chỉnh sửa trên thiết bị di động. | Cho phép tương tác và chỉnh sửa trên thiết bị di động. |
Chi phí | Được tính trong gói Office 365 hoặc mua riêng. | Giá tuỳ vào bản Pro hay Premium. |
Chú thích:
- Data Connector: Công cụ giúp kết nối và nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào Excel hoặc Power BI.
- Direct Query: Tính năng của Power BI cho phép truy vấn và cập nhật dữ liệu trực tiếp từ nguồn dữ liệu mà không cần phải tải xuống trước.
- Power Query: Công cụ ETL (Extract, Transform, Load) trong Excel và Power BI dùng để tải, biến đổi, và tải dữ liệu vào các mô hình dữ liệu.
- VBA (Visual Basic for Applications): Ngôn ngữ lập trình dùng trong Excel để tự động hóa các tác vụ và cập nhật dữ liệu.
- DAX (Data Analysis Expressions): Công cụ tính toán dùng trong Power Pivot của Excel và Power BI để thực hiện các phép tính phức tạp trên dữ liệu.
- Power Pivot: Công cụ trong Excel cho phép tạo các mô hình dữ liệu phức tạp và sử dụng DAX để phân tích dữ liệu.
2. So sánh Excel vs Power BI: Nên Dùng Công Cụ Nào Để Phân Tích Dữ Liệu?
Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn
Cả hai công cụ này đều có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn với Power Query và có thể lấy dữ liệu từ hầu hết mọi nơi theo thời gian thực. Để tự động hóa quá trình và loại bỏ các thao tác nhập liệu thủ công, Power BI sử dụng Direct Query, trong khi Excel có data connectors.
Excel có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:
- Tệp Excel: Đây là cách phổ biến nhất để nhập dữ liệu vào Excel. Bạn có thể nhập dữ liệu từ các tệp Excel khác, bao gồm cả các phiên bản cũ hơn.
- Tệp văn bản: CSV, TXT và PRN.
- Cơ sở dữ liệu: Access, SQL Server và Oracle.
- Trang web: bằng cách sử dụng Power Query.
- XML và JSON
- Nhập trực tiếp: bằng cách gõ hoặc dán dữ liệu.

Power BI có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:
- Tệp Excel: Giống như Excel, Power BI có thể nhập dữ liệu từ các tệp Excel, bao gồm cả các phiên bản cũ hơn.
- Tệp văn bản: CSV, TXT, JSON, v.v.
- Cơ sở dữ liệu: SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, v.v.
- Dịch vụ đám mây: Azure Blob Storage, Amazon S3, Google Cloud Storage, v.v.
- API web: Power BI có thể kết nối với các API web để truy cập dữ liệu từ các ứng dụng web và dịch vụ trực tuyến.
- Dịch vụ trực tuyến: Salesforce, Dynamics 365, Google Analytics, Facebook Marketing, v.v.

Về mức độ dễ dàng của quá trình nhập dữ liệu, cả hai công cụ đều tương tự nhau. Ưu điểm của Excel là khả năng xử lý dữ liệu từ các nguồn không có cấu trúc rõ ràng và sau đó xử lý chúng bằng tay hoặc bằng cách sử dụng macro. Tuy nhiên, một số người cho rằng Excel đôi khi không hiệu quả khi xử lý các luồng dữ liệu ổn định bằng Power BI, mặc dù nó có thể rất hữu ích cho các công việc hàng ngày của các bộ phận khác nhau trong công ty.
Đọc thêm: Connect data source in Power BI: Cách kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau trong Power BI
Biến đổi dữ liệu
Cả Excel và Power BI đều sử dụng Power Query cho phép thực hiện khoảng 350 loại biến đổi dữ liệu khác nhau.
Bạn có thể lấy dữ liệu từ SQL Server, tệp CSV, hoặc bất kỳ nguồn nào khác và chuyển đổi chúng thành định dạng thuận tiện cho việc xử lý dữ liệu trong Power BI hoặc Excel. Power Query sẽ tự động thực hiện các biến đổi này cho bạn.
Một số ví dụ về biến đổi dữ liệu có thể thực hiện với Power Query trong Excel và Power BI:
- Sửa đổi / thay đổi định dạng dữ liệu: thay thế các ký tự không tương thích, chuyển đổi đơn vị, thay đổi kiểu dữ liệu.

- Lọc dữ liệu để loại bỏ giá trị ngoại lai

- Tách / kết hợp các cột

Đọc thêm: Power Query là gì? Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu trong Power BI như thế nào?
Khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data)
Excel có thể xử lý khoảng 200-300 nghìn hàng một cách dễ dàng, và một sheet trong Excel có thể chứa hơn một triệu hàng. Nếu muốn xử lý nhiều hơn, bạn cần phải tổng hợp dữ liệu từ các sheet khác nhau, điều này rất tốn thời gian và không thuận tiện. Trong khi đó, Power BI có thể xử lý từ 50-100 triệu hàng dữ liệu, gấp 100-200 lần khả năng của Excel.
Cập nhật dữ liệu theo thời gian
Cả Excel và Power BI đều cho phép tự động và lên lịch làm mới dữ liệu.
Với Excel:
Dữ liệu có thể được cập nhật bằng VBA (Visual Basic for Applications) – một ngôn ngữ lập trình dùng trong Excel để tự động hóa các tác vụ và cập nhật dữ liệu. Tuy nhiên khi sử dụng VBA, quá trình tự động làm mới dữ liệu không thể thực hiện hoàn toàn vì đôi khi yêu cầu người dùng xác nhận một số bước, đòi hỏi bạn phải có kiến thức cơ bản về VBA.
Ngoài VBA, Power Query trong Excel cũng hỗ trợ tự động làm mới dữ liệu khi mở file và có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, nó bị giới hạn về bộ nhớ và hiệu năng, đặc biệt khi bạn có một tệp dữ liệu lớn và không hỗ trợ tự động làm mới nếu bạn không mở file Excel.
Với Power BI:
Ngược lại, dễ sử dụng hơn cho việc làm mới dữ liệu tự động, đặc biệt khi xử lý các nguồn dữ liệu lớn và phức tạp. Các công cụ hỗ trợ trong Power BI bao gồm:
- Scheduled Refresh: Lên lịch làm mới tự động.
- DirectQuery và Live Connection: Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
- Power BI Gateway: Làm mới tự động từ các nguồn dữ liệu nội bộ.
- Dataflows: Lên lịch làm mới cho quy trình ETL.
Hàm tính toán
Với Excel:
Bạn có thể sử dụng các hàm cơ bản như SUM, AVERAGE, VLOOKUP, IF, INDEX, MATCH giúp dễ dàng thực hiện các phép tính đơn giản.

Đọc thêm: 5 hàm phổ biến nhất trong Excel cho phân tích dữ liệu (đi kèm ví dụ minh họa)
Nếu bạn muốn thực hiện các phép tính phức tạp, Excel cho phép sử dụng các hàm DAX như CALCULATE, SUMX, RELATED, FILTER,… để tạo các measures và cột tính toán, nhưng sẽ chỉ giới hạn trong Power Pivot.
Đọc thêm: Hướng dẫn tạo DAX measure trong Excel (có Dataset thực hành)
Với Power BI:
Bạn sẽ chỉ sử dụng được DAX để thực hiện các thao tác tính toán và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên DAX trong Power BI được tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu lớn và thực hiện các tính toán phức tạp nhanh chóng, nhờ vào kiến trúc xử lý song song.

Đọc thêm: DAX là gì? Tổng quan về DAX trong Power BI
Ngoài những công thức DAX cơ bản CALCULATE, SUMX, RELATED, FILTER,…DAX trong Power BI hỗ trợ nhiều hàm hỗ trợ phân tích chuyên sâu mà Excel không có sẵn hoặc không được hỗ trợ đầy đủ như:
Time Intelligence Functions:
- SAMEPERIODLASTYEAR: Tính toán giá trị cho cùng kỳ năm trước.
- DATESYTD, DATESQTD, DATESMTD: Tính toán giá trị giá trị từ đầu năm/quý/tháng đến ngày hiện tại
Relationship Functions:
- USERELATIONSHIP: Chỉ định một mối quan hệ cụ thể giữa các bảng.
- RELATEDTABLE: Trả về một bảng liên quan dựa trên một mối quan hệ đã xác định.
Table Creation Functions:
- GROUPBY: Nhóm dữ liệu theo một hoặc nhiều cột.
- NATURALINNERJOIN, NATURALLEFTOUTERJOIN: Thực hiện các liên kết giữa các bảng.
Combining and Splitting Functions:
- CROSSJOIN: Tạo một bảng bằng cách kết hợp tất cả các hàng từ hai hoặc nhiều bảng.
- UNION, INTERSECT, EXCEPT: Kết hợp, thêm hoặc trừ các bảng.
Iterator Functions:
- ADDCOLUMNS: Thêm cột mới vào bảng hiện có.
- GENERATE, GENERATEALL: Tạo bảng bằng cách sử dụng một bảng và áp dụng một hàm cho từng hàng của bảng.
…
DAX trong Power BI vô cùng linh hoạt nhưng cũng đòi hỏi người dùng phải có kiến thức sâu về DAX thì mới có thể sử dụng.

DAX Cheat Sheet – Slide khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
Trực quan hóa dữ liệu
Đa dạng biểu đồ và trực quan hóa
Excel:
- Biểu đồ cơ bản: Excel hỗ trợ nhiều loại biểu đồ cơ bản như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ vùng, biểu đồ thanh, biểu đồ radar, và các biểu đồ kết hợp. Các loại biểu đồ này đủ để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu cơ bản và trực quan hóa thông tin một cách hiệu quả.
- Công cụ Sparkline và Conditional Formatting: Sparkline tạo ra các biểu đồ nhỏ gọn trong một ô tính, giúp dễ dàng so sánh các xu hướng dữ liệu. Conditional Formatting thay đổi màu sắc của ô tính dựa trên giá trị, giúp nhanh chóng nhận diện các mẫu và xu hướng.
- Biểu đồ Pivot: Excel cho phép tạo biểu đồ từ các bảng Pivot, cung cấp khả năng phân tích dữ liệu tương tác. Biểu đồ Pivot giúp tổng hợp và so sánh dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau.

Sử dụng PivotTable để tạo biểu đồ – Một phần trong khoá học Data Visualization & Analytics with Excel
Power BI:
- Biểu đồ nâng cao và tùy biến: Power BI hỗ trợ nhiều loại biểu đồ nâng cao và tùy biến như biểu đồ bậc thang, biểu đồ bản đồ địa lý, biểu đồ cây (Treemap), biểu đồ vùng nước (Waterfall chart), biểu đồ phân tán (Scatter plot), biểu đồ gió (Wind chart), và nhiều loại biểu đồ tùy biến khác.

4 nhóm chart phổ biến và khi nào nên sử dụng – Slide khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
- Hình ảnh trực quan từ Microsoft AppSource: Tích hợp các hình ảnh trực quan hóa từ Microsoft AppSource, giúp mở rộng khả năng biểu đồ với các visual tùy chỉnh.

Đọc thêm hướng dẫn thêm chart từ App Source trong bài viết: Import a Power BI visual from AppSource into your workspace
Khả năng tương tác và phân tích dữ liệu
Excel:
- Pivot Tables và Pivot Charts: Cung cấp các khả năng phân tích mạnh mẽ, cho phép người dùng lọc, nhóm, và tóm tắt dữ liệu.
- Slicers và Timeline: Giúp người dùng lọc dữ liệu một cách trực quan và nhanh chóng.
- Cập nhật tự động: Đồ thị và biểu đồ có thể được liên kết để hiển thị dữ liệu cập nhật tự động khi thay đổi dữ liệu nguồn.
Đọc thêm: Hướng dẫn cách tạo Dashboard với Excel Pivot Table (Có dataset thực hành)
Power BI
- Dashboards tương tác mạnh mẽ: Với khả năng drill-down, drill-through, và cross-filtering giữa các visual, giúp người dùng tương tác sâu hơn với dữ liệu.
- Tính năng báo cáo động: Giúp người dùng tạo các báo cáo có thể tương tác, lọc và sắp xếp theo yêu cầu.
Đọc thêm: Data Visualization là gì? Các loại biểu đồ giúp bạn trực quan hoá dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Excel có thể chia sẻ báo cáo qua email hoặc lưu trữ trên các nền tảng đám mây như Drive và SharePoint, nhưng mức độ bảo mật còn hạn chế. Excel cho phép người dùng thiết lập mật khẩu và phân quyền truy cập cơ bản, tuy nhiên, khi cần bảo mật cao hơn, Excel có thể gặp khó khăn.
Power BI vượt trội hơn về khả năng bảo mật dữ liệu. Với Power BI, các báo cáo được lưu trữ trên đám mây và có thể quản lý quyền truy cập một cách chi tiết và linh hoạt. Power BI cung cấp các tính năng quản lý quyền truy cập tiên tiến, cho phép người dùng tạo các nhóm với quyền truy cập khác nhau, đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể xem và chỉnh sửa báo cáo.

Báo cáo di động
Excel, mặc dù có thể được sử dụng trên thiết bị di động, nhưng chủ yếu phù hợp cho việc xem báo cáo hơn là chỉnh sửa. Phiên bản di động của Excel không hỗ trợ đầy đủ các tính năng như trên máy tính, khiến việc tạo và chỉnh sửa báo cáo phức tạp gặp nhiều hạn chế.
Ngược lại, Power BI cho phép bạn dễ dàng thực hiện các thay đổi, cập nhật thông tin và tạo ra những báo cáo mới ngay trên điện thoại hoặc máy tính bảng của mình. Phiên bản di động của Power BI được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, cung cấp các tính năng như lọc, drill down và hiển thị dữ liệu theo thời gian thực, giúp việc phân tích dữ liệu trở nên linh hoạt và tiện lợi hơn.

Chi phí
Đối với cá nhân: Excel có gói Office 365 Business Basic giá 5 USD/người/tháng hoặc bạn có thể mua giấy phép vĩnh viễn. Power BI cung cấp gói Pro với giá 9,99 USD/người/tháng, đáp ứng các tính năng cơ bản.
Đối với doanh nghiệp: Excel có các gói Office 365 linh hoạt như Business Basic (5 USD/người/tháng), Business Standard (12,50 USD/người/tháng), và Business Premium (20 USD/người/tháng). Power BI có gói Pro giá 9,99 USD/người/tháng và gói Premium giá 20 USD/người/tháng hoặc 4.995 USD/tháng cho toàn doanh nghiệp, cung cấp dung lượng lưu trữ lớn và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ.
3. Khi nào nên chọn Excel và khi nào nên chọn Power BI?
Để quyết định sử dụng Excel hay Power BI, bạn cần xem xét các nhu cầu cụ thể và tính năng của mỗi công cụ. Dưới đây là một số hướng dẫn để giúp bạn chọn lựa phù hợp:
Nên dùng Excel khi:
- Xử lý dữ liệu nhỏ và công việc hàng ngày: Nếu bạn cần xử lý dữ liệu ở mức độ nhỏ, quản lý các tác vụ hàng ngày, hoặc thực hiện các phép tính đơn giản, Excel là lựa chọn lý tưởng.
- Tùy chỉnh và linh hoạt trong xử lý dữ liệu: Khi bạn cần thực hiện các thao tác tùy chỉnh như tạo công thức riêng, dùng macro để tự động hóa hoặc chỉnh sửa dữ liệu thủ công, Excel đáp ứng tốt các yêu cầu này.
- Báo cáo tĩnh và đơn giản: Excel phù hợp khi bạn cần tạo ra các báo cáo tĩnh, không yêu cầu tính tương tác cao. Các biểu đồ và báo cáo chi tiết của Excel giúp bạn dễ dàng truyền đạt thông tin trong các buổi họp hoặc báo cáo đơn giản.
- Dễ dàng truy cập và chia sẻ: Với khả năng lưu trữ và chia sẻ qua email hoặc các nền tảng đám mây như Google Drive, SharePoint, Excel giúp bạn dễ dàng truy cập và chia sẻ dữ liệu.
Nên sử dụng Power BI khi:
- Phân tích dữ liệu lớn và phức tạp: Nếu bạn cần xử lý lượng dữ liệu lớn, phức tạp và yêu cầu tốc độ, Power BI là lựa chọn tối ưu với khả năng xử lý hàng triệu hàng dữ liệu một cách hiệu quả.
- Tự động hóa và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực: Power BI hỗ trợ các tính năng tự động hóa như Scheduled Refresh, DirectQuery, Live Connection, giúp bạn cập nhật dữ liệu theo thời gian thực mà không cần can thiệp thủ công.
- Báo cáo động và tương tác cao: Khi bạn cần tạo ra các báo cáo động, có tính tương tác cao và dễ dàng tùy chỉnh, Power BI cung cấp nhiều công cụ trực quan hóa mạnh mẽ, giúp bạn nắm bắt thông tin một cách toàn diện và linh hoạt.
- Bảo mật và quản lý quyền truy cập: Với Power BI, bạn có thể quản lý quyền truy cập dữ liệu một cách chi tiết, đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể xem và chỉnh sửa báo cáo.
- Phân tích linh hoạt và đa chiều: Power BI giúp bạn dễ dàng phân tích và khám phá dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau với các công cụ phân tích mạnh mẽ như bảng ma trận, issue trees, và yếu tố ảnh hưởng chính.
Tóm lại, nếu công việc của bạn chủ yếu xử lý dữ liệu nhỏ, tạo báo cáo đơn giản và cần linh hoạt trong việc chỉnh sửa dữ liệu, hãy chọn Excel. Ngược lại, nếu bạn cần phân tích dữ liệu lớn, tạo báo cáo động, tự động hóa quy trình và quản lý bảo mật dữ liệu, Power BI sẽ phù hợp hơn.
4. Có nên kết hợp cả hai công cụ Power BI và Excel
Nếu bạn chưa chắc chắn có nên chuyển hẳn sang Power BI hay không, bạn có thể sử dụng cả hai công cụ cùng lúc để tận dụng lợi thế của chúng. Excel vẫn có thể là công cụ chính của bạn, nhưng bạn có thể kết nối Power BI để sử dụng những tính năng mạnh mẽ của nó. Ví dụ, bạn có thể tạo các bảng điều khiển Power BI kết hợp nhiều bảng tính Excel trong một giao diện duy nhất.

Ngoài ra, bạn có thể dễ dàng khám phá các thông tin chi tiết hơn với các báo cáo của Power BI.

Đọc thêm: Data Analysis – Phân tích số liệu bắt đầu từ đâu?
Điều này giúp bạn phân tích dữ liệu một cách sâu sắc hơn và vẫn giữ được sự linh hoạt mà bạn cần.
Tạm kết
Qua những nội dung trên, TM Data School hy vọng bạn đã nắm được sự khác biệt giữa Excel và Power BI, từ đó chọn ra công cụ phân tích dữ liệu phù hợp. Nếu muốn, bạn hoàn toàn có thể kết hợp chúng để mang lại hiệu quả tối ưu cho công việc của bạn.
Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ:
- Xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn và đang ngày càng tăng
- Hiệu quả hơn trong việc xử lý và trực quan hóa dữ liệu
- Tăng cường tính bảo mật cho các báo cáo
Hãy cân nhắc việc học Power BI. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn! Tham gia ngay khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau của TM Data School để khám phá sức mạnh của Power BI và Tableau, giúp bạn phân tích dữ liệu chuyên sâu và đưa ra quyết định thông minh hơn.

Nếu bạn muốn tận dụng tối đa những gì Excel mang lại, hãy tham gia khóa học Data Visualization & Analytics with Excel để nắm vững các kỹ năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu bằng Excel, công cụ quen thuộc nhưng vô cùng mạnh mẽ.
