5 lý do người mới nên bắt đầu hành trình Data Analyst bằng Power BI thay vì Tableau

Ngành Phân tích Dữ liệu (Data Analysis) đang bùng nổ mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Trong mọi lĩnh vực, từ kinh doanh, marketing đến y tế, giáo dục, nhu cầu nhân sự có khả năng biến những con số khô khan thành thông tin chi tiết hữu ích (insights) ngày càng tăng cao. Và trung tâm của cuộc cách mạng dữ liệu này chính là các công cụ Trực quan hóa Dữ liệu (Data Visualization) và Kinh doanh Thông minh (Business Intelligence - BI).

Trong thế giới BI, Microsoft Power BI và Tableau (nay thuộc Salesforce) nổi lên như hai "gã khổng lồ", hai nền tảng mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi nhất. Cả hai đều cung cấp những khả năng tuyệt vời để kết nối, xử lý và trực quan hóa dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn.

Tuy nhiên, đối với những người mới bắt đầu hành trình trở thành Data Analyst, việc lựa chọn công cụ đầu tiên để học và làm chủ có thể khá băn khoăn. Tableau nổi tiếng với khả năng trực quan hóa linh hoạt và cộng đồng lâu đời. Nhưng liệu đó có phải là điểm khởi đầu tốt nhất? Bài viết này, dựa trên kinh nghiệm đào tạo và tiếp xúc thực tế tại Trung tâm Công nghệ Thông tin và Thiết kế (ATD) UEH, sẽ đưa ra 5 lý do thuyết phục tại sao Power BI thường là lựa chọn tối ưu và dễ tiếp cận hơn Tableau cho người mới bắt đầu.

Xem thêm:

• Excel hay Power BI - Công cụ nào mạnh hơn?

• Làm báo cáo trên Power BI có cần biết SQL không?

• Không biết CODE có học Power BI được không? Câu trả lời sẽ khiến bạn bất ngờ! 

Sơ lược về Power BI và Tableau: Hai "gã khổng lồ" BI 

Trước khi đi vào so sánh chi tiết, hãy cùng điểm qua một vài nét chính về hai công cụ này:

• Microsoft Power BI: Ra đời sau nhưng phát triển cực kỳ nhanh chóng, Power BI là một bộ công cụ phân tích kinh doanh của Microsoft. Điểm mạnh cốt lõi của nó nằm ở khả năng tích hợp sâu rộng với hệ sinh thái Microsoft (Excel, Azure, Microsoft 365), giao diện người dùng quen thuộc đối với những ai đã làm việc với Office, và mức chi phí cạnh tranh. Power BI cho phép người dùng kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu (data preparation) bằng Power Query, xây dựng mô hình dữ liệu (data modeling), tạo báo cáo tương tác và chia sẻ insights.

• Tableau: Là một trong những công cụ tiên phong trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu tự phục vụ (self-service BI), Tableau được đánh giá cao về khả năng trực quan hóa dữ liệu đa dạng, linh hoạt và có tính thẩm mỹ cao. Nó cung cấp một môi trường mạnh mẽ để khám phá dữ liệu (data exploration) và tạo ra các dashboard tương tác phức tạp. Tableau cũng có một cộng đồng người dùng lớn mạnh và lâu đời. Kể từ khi được Salesforce mua lại, Tableau đang dần tích hợp sâu hơn vào hệ sinh thái Salesforce CRM.

Cả Power BI và Tableau đều hướng đến mục tiêu chung là giúp người dùng khai thác giá trị từ dữ liệu. Tuy nhiên, cách tiếp cận, giao diện, mô hình giá và hệ sinh thái xung quanh lại có những khác biệt nhất định, tạo nên những ưu thế riêng khi xét dưới góc độ người mới bắt đầu.

5 Lý do người mới nên bắt đầu hành trình Data Analyst bằng Power BI 

Dưới đây là 5 lý do chính khiến ATD tin rằng Power BI là điểm khởi đầu thuận lợi hơn cho những ai mới bước chân vào con đường Data Analyst:

1. Giao diện thân thiện và quen thuộc (Familiar & User-Friendly Interface)

Đây có lẽ là một trong những lợi thế lớn nhất của Power BI đối với người mới, đặc biệt là những ai đã quen thuộc với bộ ứng dụng Microsoft Office như Excel hay PowerPoint.

• Giao diện Ribbon: Power BI sử dụng giao diện Ribbon tương tự như các ứng dụng Office khác. Các chức năng được nhóm lại một cách logic trên thanh công cụ, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và sử dụng. Điều này tạo cảm giác thân thuộc và giảm bớt sự "choáng ngợp" ban đầu khi tiếp cận một công cụ mới.

• Thao tác Kéo-Thả (Drag-and-Drop): Việc tạo biểu đồ và báo cáo trong Power BI chủ yếu dựa trên thao tác kéo thả các trường dữ liệu vào khung trực quan hóa. Điều này rất trực quan và dễ học cho người mới bắt đầu, không đòi hỏi kiến thức kỹ thuật quá sâu ở giai đoạn đầu.

• Sự tương đồng với Excel: Nhiều khái niệm và cách thức hoạt động trong Power BI có sự tương đồng với Excel (ví dụ: cách làm việc với bảng dữ liệu, một số hàm cơ bản). Điều này tạo một "bước đệm" vững chắc cho lượng lớn người dùng Excel muốn chuyển sang phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn.

Trong khi đó, giao diện của Tableau, dù mạnh mẽ, lại có cấu trúc và luồng làm việc khác biệt hơn so với các ứng dụng văn phòng thông thường. Người dùng mới có thể cần nhiều thời gian hơn để làm quen với các khái niệm như "Shelves" (Kệ), "Marks Card" (Thẻ Đánh Dấu) và cách Tableau xây dựng các khung nhìn (views). Đối với người chưa từng tiếp xúc với công cụ BI nào, giao diện quen thuộc của Power BI rõ ràng là một lợi thế giúp giảm thiểu rào cản học tập ban đầu.

2. Chi phí hợp lý và tiếp cận dễ dàng (Affordability & Accessibility)

Chi phí là một yếu tố quan trọng, đặc biệt đối với sinh viên, người mới đi làm hoặc những người muốn tự học.

• Power BI Desktop Miễn Phí: Phiên bản Power BI Desktop, nơi bạn thực hiện hầu hết các công việc kết nối, xử lý dữ liệu và thiết kế báo cáo, là hoàn toàn miễn phí. Bạn có thể tải về, cài đặt và bắt đầu học, thực hành ngay lập tức mà không tốn bất kỳ chi phí nào.

• Chi phí bản quyền thấp hơn: Khi bạn cần chia sẻ báo cáo và cộng tác với người khác, bạn sẽ cần giấy phép Power BI Pro. Mức phí của Power BI Pro hiện tại (theo tháng/người dùng) thường thấp hơn đáng kể so với giấy phép Tableau Creator – phiên bản cần thiết để tạo và xuất bản nội dung trên Tableau.

• Lợi thế cho người tự học và Freelancer: Mức giá dễ tiếp cận này giúp Power BI trở thành lựa chọn hấp dẫn cho những ai muốn tự đầu tư học hỏi kỹ năng mới hoặc các freelancer cần một công cụ BI mạnh mẽ mà không muốn bỏ ra chi phí ban đầu quá lớn.

Tableau cũng cung cấp Tableau Public miễn phí, nhưng nó có những hạn chế nhất định (ví dụ: workbook phải được lưu công khai trên web, giới hạn về nguồn dữ liệu). Mặc dù rất hữu ích cho việc học và xây dựng portfolio, nhưng nó không hoàn toàn tương đương với trải nghiệm đầy đủ của Power BI Desktop miễn phí. Rào cản chi phí thấp hơn rõ ràng giúp Power BI dễ tiếp cận hơn với đại đa số người mới bắt đầu.

3. Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Microsoft (Seamless Microsoft Ecosystem Integration)

Trong môi trường doanh nghiệp hiện đại, các sản phẩm của Microsoft được sử dụng cực kỳ phổ biến. Khả năng tích hợp tự nhiên và sâu rộng của Power BI với hệ sinh thái này là một lợi thế cạnh tranh rất lớn.

• Kết nối dữ liệu dễ dàng: Power BI kết nối trực tiếp và đơn giản với các nguồn dữ liệu phổ biến của Microsoft như Excel, SharePoint Lists, SQL Server, Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics...

• Quen thuộc với Excel: Như đã đề cập, sự tương đồng giúp người dùng Excel chuyển đổi dễ dàng hơn. Bạn có thể nhập dữ liệu từ Excel, làm mới dữ liệu, thậm chí phân tích dữ liệu Power BI ngay trong Excel.

• Tích hợp Microsoft 365: Nhúng báo cáo Power BI vào SharePoint Online hoặc Microsoft Teams để chia sẻ và cộng tác dễ dàng trong nội bộ tổ chức.

• Tận dụng sức mạnh Azure: Kết hợp Power BI với các dịch vụ Azure khác như Azure Machine Learning, Azure Data Lake để xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu nâng cao.

• Power Platform: Power BI là một phần quan trọng của Microsoft Power Platform (cùng với Power Apps, Power Automate), cho phép xây dựng các giải pháp tự động hóa và ứng dụng doanh nghiệp toàn diện.

Tableau cũng có khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm cả các sản phẩm của Microsoft. Tuy nhiên, mức độ tích hợp "native" và liền mạch như Power BI trong chính hệ sinh thái Microsoft là điều khó có công cụ nào sánh bằng. Đối với người mới bắt đầu, đặc biệt là những ai sẽ làm việc trong các tổ chức đã sử dụng hệ sinh thái Microsoft, việc học Power BI sẽ mang lại lợi ích ứng dụng thực tế ngay lập tức.

4. Khả năng xử lý và chuẩn bị dữ liệu mạnh mẽ (Robust Data Preparation & Modeling - Power Query)

Dữ liệu trong thế giới thực hiếm khi "sạch sẽ" và sẵn sàng để phân tích. Quá trình chuẩn bị dữ liệu (làm sạch, chuyển đổi, định hình) thường chiếm phần lớn thời gian của một Data Analyst. Đây là lúc Power Query trong Power BI tỏa sáng.

• Power Query Editor: Đây là một công cụ ETL (Extract, Transform, Load) cực kỳ mạnh mẽ được tích hợp sẵn trong Power BI Desktop (và cả Excel). Nó cho phép người dùng kết nối đến hàng trăm nguồn dữ liệu khác nhau.

• Giao diện trực quan: Điểm mạnh lớn nhất của Power Query là giao diện người dùng đồ họa. Bạn có thể thực hiện hàng loạt thao tác làm sạch và chuyển đổi dữ liệu (xóa cột/hàng, thay đổi kiểu dữ liệu, tách cột, gộp cột, unpivot, pivot, merge, append...) chỉ bằng cách nhấp chuột, mà không cần viết code phức tạp. Mỗi bước thực hiện đều được ghi lại, giúp dễ dàng kiểm tra và chỉnh sửa.

• Ngôn ngữ M: Đằng sau giao diện trực quan là ngôn ngữ công thức M mạnh mẽ, cho phép thực hiện các phép biến đổi phức tạp hơn khi cần thiết. Tuy nhiên, người mới bắt đầu có thể làm được rất nhiều việc chỉ với giao diện đồ họa.

• Trao quyền cho người mới: Power Query giúp người mới nhanh chóng học được cách xử lý dữ liệu thô, một kỹ năng cực kỳ quan trọng trong thực tế, mà không bị rào cản về coding ngay từ đầu.

Tableau cũng có công cụ chuẩn bị dữ liệu riêng là Tableau Prep Builder, rất mạnh mẽ. Tuy nhiên, nó là một ứng dụng riêng biệt (dù được bao gồm trong giấy phép Creator). Việc Power Query được tích hợp trực tiếp vào luồng làm việc của Power BI Desktop tạo ra trải nghiệm liền mạch và dễ tiếp cận hơn cho người mới khi bắt đầu xử lý dữ liệu.

5. Cộng đồng lớn mạnh và tài nguyên học tập phong phú (Large Community & Abundant Learning Resources)

Khi học một công cụ mới, việc có một cộng đồng hỗ trợ và nguồn tài liệu học tập dồi dào là vô cùng quý giá.

• Tài liệu chính thống từ Microsoft: Microsoft đầu tư rất lớn vào việc xây dựng tài liệu hướng dẫn, bài học trên Microsoft Learn, video tutorials, blog cập nhật tính năng mới cho Power BI. Các nguồn này rất chi tiết, cập nhật và hoàn toàn miễn phí.

• Cộng đồng người dùng đông đảo: Power BI có một cộng đồng người dùng toàn cầu cực kỳ lớn mạnh và năng động. Các diễn đàn (Power BI Community), nhóm Facebook, LinkedIn... luôn sôi nổi với các câu hỏi, chia sẻ kinh nghiệm, giải pháp cho các vấn đề thường gặp. Khả năng tìm được câu trả lời cho vướng mắc của bạn là rất cao.

• Nguồn tài liệu từ bên thứ ba: Vô số chuyên gia, MVP (Most Valuable Professional) của Microsoft, các trung tâm đào tạo (như ATD UEH) liên tục chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm, thủ thuật qua blog, kênh YouTube, các khóa học online và offline.

• Khóa học chuyên sâu: Các khóa học có cấu trúc bài bản như khóa học "Trực quan hoá dữ liệu với MS Power BI" tại ATD UEH giúp người mới hệ thống hóa kiến thức, thực hành qua các bài tập tình huống thực tế và nhận được sự hướng dẫn trực tiếp từ giảng viên, đẩy nhanh quá trình học tập.   

Mặc dù cộng đồng Tableau cũng rất mạnh, sự hậu thuẫn khổng lồ từ Microsoft và tốc độ phát triển nhanh chóng của Power BI đã tạo ra một hệ sinh thái tài nguyên học tập cực kỳ phong phú và dễ tiếp cận, đặc biệt hữu ích cho người mới bắt đầu.

Xem thêm:

• Excel, Power BI hay Python? Công cụ nào giúp dân văn phòng bứt phá trong chuyển đổi số?

• Data Analytics và Data Science: Bạn có đang nhầm lẫn?

• Có nên học Data Analysis không và nên học ở đâu?

Tableau vẫn có chỗ đứng riêng

Nói Power BI là lựa chọn tốt hơn cho người mới không có nghĩa là phủ nhận giá trị của Tableau. Tableau vẫn là một công cụ tuyệt vời và có những thế mạnh riêng:

• Khả năng tùy chỉnh trực quan hóa: Tableau thường được đánh giá cao hơn về sự linh hoạt và khả năng tùy chỉnh sâu trong việc tạo ra các biểu đồ phức tạp, độc đáo và có tính thẩm mỹ cao (mặc dù Power BI đang ngày càng cải thiện mảng này).

• Khám phá dữ liệu (Data Exploration): Luồng làm việc của Tableau rất phù hợp cho việc khám phá dữ liệu tự do, nhanh chóng đặt câu hỏi và tìm kiếm insights mà không cần định hình cấu trúc báo cáo quá chặt chẽ ngay từ đầu.

• Người dùng Mac: Tableau có phiên bản Desktop chạy trực tiếp trên MacOS, trong khi Power BI Desktop hiện chỉ có trên Windows (người dùng Mac cần dùng máy ảo hoặc các giải pháp khác).

• Hệ sinh thái Salesforce: Đối với các tổ chức đã đầu tư sâu vào Salesforce, việc sử dụng Tableau có thể mang lại lợi thế tích hợp nhất định.

Việc học Power BI trước không hề cản trở bạn học Tableau sau này. Thực tế, khi đã nắm vững các khái niệm cốt lõi về BI và xử lý dữ liệu với một công cụ, việc học thêm công cụ thứ hai sẽ trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Lựa chọn ban đầu nên tập trung vào việc giảm thiểu rào cản và xây dựng nền tảng vững chắc.

Bắt đầu với Power BI: Lời khuyên từ ATD UEH 

Nếu bạn đã quyết định bắt đầu hành trình Data Analyst của mình với Power BI, đây là một vài lời khuyên:

1. Tải và cài đặt Power BI Desktop: Nó hoàn toàn miễn phí, hãy bắt đầu khám phá ngay.

2. Tìm nguồn dữ liệu thực hành: Bắt đầu với các file Excel đơn giản của bạn, hoặc tìm các bộ dữ liệu mẫu công khai trên mạng (Kaggle, data.gov...).

3. Khai thác tài nguyên miễn phí: Microsoft Learn là điểm khởi đầu tuyệt vời với các lộ trình học tập có cấu trúc. Tìm kiếm các kênh YouTube uy tín về Power BI.

4. Thực hành, thực hành, thực hành: Lý thuyết là cần thiết, nhưng kỹ năng chỉ hình thành qua thực hành. Hãy thử kết nối dữ liệu, làm sạch, tạo các loại biểu đồ khác nhau, xây dựng dashboard đơn giản.

5. Tham gia cộng đồng: Đừng ngại đặt câu hỏi trên các diễn đàn khi gặp khó khăn.

6. Cân nhắc khóa học bài bản: Nếu bạn muốn đi nhanh hơn, hệ thống hóa kiến thức và học các phương pháp hay nhất (best practices), hãy tham gia một khóa học có cấu trúc. Các khóa học như "Trực quan hoá dữ liệu với MS Power BI" tại ATD UEH được thiết kế đặc biệt cho người mới, tập trung vào ứng dụng thực tế và được hướng dẫn bởi các chuyên gia.   

Kết luận 

Việc lựa chọn công cụ BI đầu tiên là một bước quan trọng trên con đường trở thành Data Analyst. Mặc dù cả Power BI và Tableau đều là những nền tảng mạnh mẽ, nhưng với giao diện quen thuộc, chi phí hợp lý, khả năng tích hợp hệ sinh thái Microsoft vượt trội, công cụ xử lý dữ liệu Power Query mạnh mẽ và hệ sinh thái học tập phong phú, Power BI thường là lựa chọn mang lại ít rào cản và nhiều thuận lợi hơn cho người mới bắt đầu.

Hãy coi Power BI là cánh cửa đầu tiên giúp bạn bước vào thế giới phân tích dữ liệu đầy thú vị. Nắm vững nó, bạn sẽ có nền tảng vững chắc để khám phá sâu hơn và thậm chí chinh phục cả Tableau hay bất kỳ công cụ nào khác trong tương lai. Chúc bạn thành công trên hành trình dữ liệu của mình!