Giới thiệu về Power BI Visuals: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Power BI đã trở thành một trong những công cụ phân tích kinh doanh mạnh mẽ nhất trên thị trường, cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu đa dạng và tạo các bảng điều khiển cùng báo cáo hấp dẫn. Các trực quan hóa (visualizations) trong Power BI đóng vai trò then chốt trong việc đơn giản hóa dữ liệu phức tạp, xác định mẫu hình và truyền đạt phát hiện tới các bên liên quan. 

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ cung cấp một lộ trình tổng quan toàn diện về các Power BI visuals, khám phá các loại, trường hợp sử dụng, chiến lược triển khai và thực tiễn thiết kế tốt nhất. Để nâng cao trải nghiệm học tập, chúng tôi cũng sẽ sử dụng một bộ dữ liệu tài chính mô phỏng xuyên suốt bài hướng dẫn để minh họa các biểu đồ này.

Nếu bạn đang tìm một khóa học thực hành, đừng quên xem Khóa học Trực quan hóa dữ liệu trong Power BI. 

Power BI Visuals là gì?

Power BI visuals là các biểu diễn đồ họa của dữ liệu trong nền tảng Power BI. Chúng được thiết kế để giúp người dùng rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng cách làm cho thông tin phức tạp trở nên dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn. Visuals giúp việc tiêu hóa khối lượng dữ liệu lớn trở nên dễ dàng trong một định dạng đơn giản hóa.

Các visuals trong Power BI có thể được phân thành ba nhóm chính. 

1. Visuals tích hợp sẵn: Đây là các loại biểu đồ và đồ thị tiêu chuẩn đi kèm Power BI, như biểu đồ thanh, biểu đồ tròn, bảng và đồ thị đường. Chúng được dùng phổ biến trong hầu hết báo cáo và rất cần thiết cho phân tích cơ bản. 
2. Visuals nâng cao: Cung cấp khả năng chuyên sâu hơn, như cây phân rã (decomposition tree) và KPI, mang lại sức mạnh phân tích và tính tương tác bổ sung. 
3. Visuals tùy chỉnh: Do cộng đồng hoặc nhà cung cấp bên thứ ba phát triển và có thể nhập vào Power BI cho các trường hợp sử dụng độc đáo vượt ra ngoài những gì visuals tích hợp sẵn cung cấp.

Visuals tích hợp sẵn hữu ích cho phân tích nhanh, trong khi visuals nâng cao cho phép phân tích cụ thể và độc đáo hơn. Visuals tùy chỉnh giúp người dùng tận dụng nguồn lực cộng đồng để khai thác Power BI hiệu quả hơn mà không cần tự tạo thủ công.

Vì sao nên dùng các Power BI Visuals cụ thể?

Việc chọn biểu đồ phù hợp cũng quan trọng như chính dữ liệu. Một visual được lựa chọn đúng sẽ tăng khả năng hiểu, hướng sự chú ý tới các insight quan trọng và giúp ra quyết định nhanh hơn. Mỗi loại visual phù hợp với các kiểu dữ liệu và câu hỏi khác nhau; dùng sai biểu đồ có thể gây hiểu nhầm hoặc che mờ thông tin then chốt.

Ví dụ, biểu đồ đường rất phù hợp để hiển thị xu hướng theo thời gian, trong khi biểu đồ thanh tốt hơn cho so sánh giữa các danh mục. Biểu đồ tròn hữu ích để thể hiện tỷ trọng, nhưng có thể gây rối khi có quá nhiều phần.

Mục tiêu luôn là khớp biểu đồ với nhu cầu phân tích. Biểu đồ được chọn đúng không chỉ tăng độ rõ ràng mà còn cải thiện mức độ tương tác và giúp kể một câu chuyện dữ liệu hấp dẫn hơn.

Các loại trực quan hóa cốt lõi trong Power BI

Power BI cung cấp phong phú các loại trực quan hóa, mỗi loại phù hợp với một kiểu phân tích nhất định. Biết dùng biểu đồ nào và khi nào sẽ nâng cao hiệu quả báo cáo của bạn.

Trước khi bắt đầu, để minh họa hiệu quả các Power BI visuals, chúng ta sẽ dùng một bộ dữ liệu tài chính mô phỏng, giả lập hiệu suất tài chính theo tháng cho một số phòng ban trong công ty. Bộ dữ liệu bao gồm các chỉ số như doanh thu, chi phí và lợi nhuận trong 12 tháng.

Đây là đoạn mã Python để tạo bộ dữ liệu:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
months = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=12, freq='M')
departments = ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'HR', 'Operations']

data = []
for dept in departments:
    revenue = np.random.randint(100000, 500000, size=12)
    expenses = revenue * np.random.uniform(0.6, 0.9, size=12)
    profit = revenue - expenses
    for i in range(12):
        data.append({
            'Department': dept,
            'Month': months[i],
            'Revenue': round(revenue[i], 2),
            'Expenses': round(expenses[i], 2),
            'Profit': round(profit[i], 2)
        })

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("mock_finance_data.csv", index=False)

Biểu đồ và đồ thị cơ bản

Giờ bạn đã có bộ dữ liệu, hãy nhập nó vào Power BI Desktop.

Cách thực hiện như sau:

1. Mở Power BI Desktop.
2. Nhấp nút “Get Data” trên thẻ Home.
3. Chọn “Text/CSV” làm nguồn dữ liệu và nhấp “Connect”.
4. Đi tới tệp mock_finance_data.csv của bạn và chọn nó.
5. Nhấp “Load” để nhập dữ liệu vào Power BI.

Chúc mừng, bạn đã nhập dữ liệu thành công! Bây giờ hãy tạo một số biểu đồ cơ bản để trực quan hóa dữ liệu này.

1. Biểu đồ thanh (Bar chart)

Biểu đồ thanh là một trong những visuals được dùng rộng rãi nhất trong Power BI. Chúng cung cấp cách đơn giản để so sánh giá trị giữa các danh mục, chẳng hạn doanh thu theo phòng ban. 

Cách tạo Bar Chart trong Power BI:

• Trong ngăn "Visualizations", chọn biểu tượng "Stacked Bar chart".
• Kéo một trường phân loại (ví dụ: Department) vào Y-axis.
• Kéo một trường số (ví dụ: Revenue) vào X-axis.
• Dùng ngăn Format để tùy chỉnh màu sắc, nhãn và tiêu đề nếu cần.

Biểu đồ thanh của bạn sẽ trông như sau:

2. Biểu đồ cột (Column chart)

Biểu đồ cột có mục đích tương tự, với các cột dọc cho cái nhìn nhanh về độ lớn. 

Cách tạo Column Chart trong Power BI:

• Trong ngăn "Visualizations", chọn biểu tượng "Clustered Column chart".
• Kéo một trường ngày (ví dụ: Month) vào X-axis.
• Kéo một trường số (ví dụ: Revenue) vào Y-axis.
• Xóa các trường “Quarter” và “Day” khỏi X-axis, vì dữ liệu của chúng ta chỉ có thông tin tháng.

Biểu đồ cột của bạn sẽ trông như sau:

3. Biểu đồ đường (Line chart)

Biểu đồ đường rất cần thiết để hiển thị xu hướng dữ liệu theo thời gian và đặc biệt hiệu quả khi thể hiện biến động theo tháng của các chỉ số then chốt như doanh thu hoặc lợi nhuận. 

Cách tạo Line Chart trong Power BI:

• Trong ngăn "Visualizations", chọn biểu tượng "Line chart".
• Kéo một trường ngày (ví dụ: Month) vào X-axis.
• Kéo một trường số (ví dụ: Expenses) vào Y-axis.
• Trong trường X-axis, nhấp mũi tên thả xuống và chọn “Month”.

Biểu đồ đường của bạn sẽ trông như sau:

4. Biểu đồ vùng (Area chart)

Biểu đồ vùng mở rộng từ biểu đồ đường bằng cách tô phần không gian dưới đường, giúp nhấn mạnh khối lượng. 

Cách tạo Area Chart trong Power BI:

• Trong ngăn "Visualizations", chọn biểu tượng "Area chart".
• Kéo một trường ngày (ví dụ: Month) vào X-axis.
• Kéo một trường số (ví dụ: Expenses) vào Y-axis.
• Trong trường X-axis, nhấp mũi tên thả xuống và chọn “Month”.

Biểu đồ vùng của bạn sẽ trông như sau:

5. Biểu đồ tròn (Pie chart)

Biểu đồ tròn và doughnut phù hợp nhất để hiển thị tỷ trọng, như mức đóng góp của mỗi phòng ban vào tổng lợi nhuận. Tuy nhiên, nên dùng hạn chế do giới hạn về độ chính xác và khả năng mở rộng.

Cách tạo Pie Chart trong Power BI:

• Trong ngăn "Visualizations", chọn biểu tượng "Pie chart".
• Kéo một trường phân loại (ví dụ: Department) vào Legend.
• Kéo một trường số (ví dụ: Expenses) vào Values.
• Dùng ngăn Format để tùy chỉnh màu sắc, nhãn và tiêu đề.

Biểu đồ tròn của bạn sẽ trông như sau:

Visuals phân cấp và so sánh

6. Matrix visual

Power BI matrix visuals mở rộng từ bảng bằng cách cho phép người dùng drill down và phân tích dữ liệu ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau. Chúng đặc biệt hữu ích cho dữ liệu chéo (cross-tab), chẳng hạn theo dõi doanh thu theo tháng theo phòng ban. 

Cách tạo Matrix visual:

• Nhấp vào visual "Matrix" trong ngăn Visualizations.
• Kéo "Department" vào Columns, "Month" vào Rows và "Profit" vào Values.
• Xóa các trường “Day” khỏi Rows.
• Vào ngăn Format, chọn mục Values và tăng cỡ chữ lên 14.
• Vào ngăn Format, chọn mục Row Headers và tăng cỡ chữ lên 14.
• Vào ngăn Format, chọn mục Column Headers và tăng cỡ chữ lên 14.
• Thử mở rộng các phần ngày trên matrix.

Matrix của bạn sẽ trông như sau:

7. Treemap

Treemap biểu diễn dữ liệu phân cấp bằng các hình chữ nhật lồng nhau, trong đó kích thước của mỗi ô tương ứng với một giá trị như tổng lợi nhuận. 

Cách tạo Treemap:

• Chọn biểu tượng Treemap từ Visualizations.
• Kéo "Department" vào Category và "Revenue" vào Values.
• Vào ngăn Format, chọn mục Category labels và tăng cỡ chữ lên 14.
• Bật data labels trong ngăn Format để dễ đọc hơn.
• Vào ngăn Format, chọn mục Data labels và tăng cỡ chữ lên 14.

Treemap của bạn sẽ trông như sau:

8. Biểu đồ thác nước (Waterfall)

Biểu đồ thác nước lý tưởng để minh họa cách các giá trị tuần tự — như doanh thu, chi phí và lợi nhuận — cộng dồn hoặc làm giảm một con số tổng thể.

Cách tạo biểu đồ Waterfall:

• Chọn biểu tượng Waterfall từ Visualizations.
• Kéo "Department" vào Category và "Profit" vào Y-axis.
• Bật data labels trong ngăn Format để dễ đọc hơn.

Biểu đồ thác nước của bạn sẽ trông như sau:

Visuals địa lý

Các biểu đồ bản đồ của Power BI cho phép bạn vẽ dữ liệu địa lý. Biểu đồ bản đồ tiêu chuẩn đặt các điểm dữ liệu dựa trên vĩ độ và kinh độ hoặc các trường địa lý như quốc gia và thành phố. 

9. Bản đồ tô màu (Filled map)

Filled map tô màu các vùng địa lý, cho phép bạn trực quan hóa các chỉ số như doanh số hoặc chi phí theo khu vực. Azure Maps còn cung cấp các khả năng nâng cao hơn, bao gồm lớp thông tin vị trí chồng lớp.

Ví dụ về các visuals và loại biểu đồ nâng cao

Power BI cũng bao gồm nhiều visuals nâng cao mang lại insight phân tích sâu hơn và tăng tính tương tác. Chúng đặc biệt hữu ích cho nhà ra quyết định cần phân tích đa lớp và insight hỗ trợ bởi AI.

10. Biểu đồ Gantt

Visual biểu đồ Gantt trong Power BI lý tưởng cho quản lý dự án. Nó hiển thị các nhiệm vụ, ngày bắt đầu và kết thúc, cũng như phụ thuộc. Biểu đồ box and whisker cung cấp góc nhìn thống kê về phân phối dữ liệu. Chúng hữu ích khi phân tích mức độ biến động của các con số tài chính giữa các phòng ban. 

11. Key influencer

Visual key influencer tận dụng AI để xác định các yếu tố thúc đẩy của chỉ số đã chọn. Decomposition tree cho phép người dùng drill down vào các thước đo trên nhiều chiều. Thẻ KPI và gauge giúp theo dõi hiệu suất so với mục tiêu.

Cách tạo visual Key Influencer:

• Nhấp biểu tượng Key Influencer trong Visualizations.
• Kéo trường kết quả (ví dụ: Profit) vào Analyze.
• Kéo các yếu tố tiềm năng (ví dụ: Expenses, Revenue) vào Explain by.

Visual Key Influencer của bạn sẽ trông như sau:

Cách triển khai visuals tùy chỉnh trong Power BI

Visuals tùy chỉnh mang lại tính linh hoạt cao hơn và có thể đáp ứng các trường hợp không được hỗ trợ bởi visuals mặc định. Bạn có thể nhập visuals từ AppSource hoặc tự phát triển bằng công cụ dành cho nhà phát triển Power BI.

Cách cài đặt visual tùy chỉnh từ AppSource:

1. Mở Power BI Desktop.
2. Nhấp vào dấu ba chấm (...) trong ngăn Visualizations.

3. Chọn "Get more visuals."
4. Duyệt hoặc tìm visual mong muốn.
5. Nhấp "Add" để nhập vào báo cáo của bạn.

Sau khi nhập, cách cấu hình các visuals này tương tự như visuals tích hợp sẵn. Bạn gán các trường vào các ô chứa (bucket) cụ thể và dùng ngăn Format để tùy chỉnh. Luôn kiểm tra tài liệu hướng dẫn cho các yêu cầu định dạng đặc biệt hoặc ràng buộc cấu trúc dữ liệu.

Để tự phát triển visuals, hãy dùng Power BI Visual Tools (PBIViz) và thư viện D3.js. Các công cụ như Deneb và Charticulator cũng cho phép người không lập trình thiết kế các visuals phức tạp bằng đặc tả khai báo hoặc giao diện kéo‑thả.

Thực tiễn tốt nhất để tạo visuals hiệu quả trong Power BI

Thiết kế visuals hiệu quả không chỉ đơn thuần là chèn biểu đồ và ghép chúng lại với nhau. 

Thường xuyên hơn, nó đòi hỏi bố cục có chủ đích, thiết kế nhất quán và chức năng lấy người dùng làm trung tâm.

Một vài mẹo để có visuals tốt hơn:

• Dùng chủ đề màu nhất quán trong toàn bộ báo cáo để giữ sự hài hòa thị giác.
• Gắn nhãn trục và visuals rõ ràng để tránh nhầm lẫn.
• Tránh rối mắt bằng cách giới hạn số lượng visuals trên mỗi trang.
• Dùng tooltips để cung cấp chi tiết mà không làm quá tải biểu đồ.
• Kiểm tra trên chế độ xem di động và dùng các tính năng bố cục đáp ứng.

Chủ đề JSON có thể giúp đảm bảo tính nhất quán thiết kế trên các visuals. Bạn có thể định nghĩa phông chữ, màu sắc và nền để khớp với nhận diện thương hiệu của tổ chức.

Giải quyết các hạn chế và thách thức

Bên cạnh các điểm mạnh, Power BI cũng có những hạn chế bạn cần lưu ý về khả năng trực quan hóa.

1. Visuals tích hợp sẵn có hạn chế: Một số visuals tích hợp sẵn thiếu tùy chọn tùy chỉnh nâng cao. Trong trường hợp này, visuals tùy chỉnh hoặc bookmarks dạng lớp có thể là giải pháp.
2. Vấn đề hiệu năng: Hiệu năng có thể là vấn đề với bộ dữ liệu lớn, đặc biệt khi dùng DirectQuery. Để tối ưu, hãy dùng chế độ import, tiền tổng hợp dữ liệu, hoặc tạo bảng tóm tắt. Giảm sử dụng slicer hoặc bộ lọc trên các cột có độ phân biệt cao.
3. Khả năng truy cập trực quan: Khả năng truy cập cũng rất quan trọng. Báo cáo nên được thiết kế phù hợp với trình đọc màn hình, dùng văn bản thay thế (alt text) cho visuals và đảm bảo thứ tự tab hợp lý. Power BI cũng hỗ trợ chủ đề tương phản cao cho người khiếm thị.

Xu hướng mới nổi và định hướng tương lai

Power BI liên tục phát triển theo sự thay đổi của công nghệ. Các tính năng do AI hỗ trợ ngày càng phổ biến, đặc biệt với việc tích hợp cùng Copilot. 

Một số tính năng hữu ích khác bao gồm:

• Smart Narratives tự động tạo tóm tắt văn bản dựa trên ngữ cảnh dữ liệu, giúp báo cáo dễ tiếp cận hơn với người không chuyên.
• Visual H&A cho phép người dùng nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận câu trả lời trực quan tức thì. Nó dân chủ hóa việc truy cập dữ liệu và giảm nhu cầu về các bảng điều khiển chuyên biệt.

Các tính năng cộng tác cũng đang được cải thiện. Người dùng nay có thể bình luận trực tiếp trên visuals, gắn thẻ thành viên nhóm và chia sẻ báo cáo qua Microsoft Teams. Điều này nâng cao làm việc nhóm và tinh gọn quá trình ra quyết định.

Chủ đề tùy chỉnh cũng đang mở rộng. Các tổ chức đang xây dựng thư viện chủ đề để đảm bảo thương hiệu trực quan nhất quán trên tất cả báo cáo. Điều này giúp duy trì ngôn ngữ thiết kế thống nhất và tăng niềm tin của người dùng vào nội dung phân tích.

Kết luận

Power BI visuals rất quan trọng cho việc kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả. Các visuals tích hợp sẵn giúp người mới bắt đầu nhanh chóng làm quen, đồng thời mang đến cho người dùng nâng cao khả năng tạo các trực quan hóa tùy chỉnh cho những trường hợp độc đáo hơn.

Để tìm hiểu thêm về Power BI, hãy xem Introduction to Power BI và lộ trình kỹ năng Power BI Fundamentals. Tham khảo thêm, Power BI Dashboard Tutorial và Power BI Tutorial for Beginners là những điểm khởi đầu tuyệt vời.