Insider

  ระบบงานที่เหมาะกับการใช้ Power Query ควรมีมาตรฐานของระบบข้อมูล เพราะหากข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงจนต่างไปจากเดิมมากไป เมื่อสั่ง Refresh จะส่งผลทำให้ Dashboard ที่ทำไว้พัง คนที่สร้าง Power Query ควรสร้างรหัสคำสั่ง M-Code ที่ยืดหยุ่นสามารถปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น หรือแก้ไขน้อยที่สุด

  Power Query ช่วยจัดการกับปัญหาที่งานส่วนใหญ่ใช้เวลาถึง 80% ไปกับการเตรียมข้อมูล ให้ลดเวลาเหลือนิดเดียว ถ้ายังใช้ Excel แบบเดิมทีมจะเสียเวลาไปกับ “การเตรียมข้อมูล” แต่ถ้าใช้ Power Queryทีมจะได้เวลา “คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจ”

คนที่สอนได้ = ไม่ใช่คนที่เก่งที่สุด แต่คือคนที่เห็น “สิ่งที่คนอื่นยังไม่เห็น”   🔍 1) สิ่งที่อาจารย์เห็น = “ชั้นของปัญหา” ที่ลึกกว่า คนสอนทั่วไป สอนเครื่องมือ สอนปุ่ม สอนสูตร สอน Pivot / Chart 👉 มองที่ “How” สิ่งที่อาจารย์เห็น ปัญหามันไม่ได้อยู่ที่วิธีทำ แต่มันอยู่ที่ “มันไม่ตอบโจทย์การตัดสินใจ” เช่น: Pivot Dashboard ใช้จริงยาก Slicer เยอะ = ใช้ไม่ได้จริง ผู้บริหารไม่ได้ต้องการ graph แต่ต้องการ “ทางเลือก” 👉 นี่คือการมอง “Why + Decision Layer” ⚡ ตรงนี้แหละที่คนส่วนใหญ่ “ไม่เห็น” ไม่ใช่เพราะไม่เก่งแต่เพราะ “ไม่เคยมองด้วยเลนส์นี้” 🧠 2) อาจารย์มอง “ของจริง” แต่คนอื่นมอง “ของสวย” นี่ชัดมากจากสิ่งที่อาจารย์พูดหลายครั้ง: ✅ อาจารย์ มองจอเล็กจริง มอง user จริง มองระดับผู้บริหารจริง ❌ คนส่วนใหญ่ มอง demo มอง workshop มอง slide 👉 เพราะฉะนั้น Insight

ผู้บริหารตัดสินใจได้เองจาก AI ส่วนทีมงานมีหน้าที่ ‘สร้างข้อมูลให้ตอบโจทย์’ ไม่ใช่แค่ทำรายงาน   ของจริงระดับภาพนี้ ต้องใช้เครื่องมือพวกนี้ร่วมกัน: •Power BI + AI (Fabric, Auto insight) •หรือ App + AI (เช่น Python, ML model, Decision Engine) •หรือ Custom Dashboard (Web + API AI) สิ่งที่เพิ่มเข้ามาคือ: •AI แนะนำ “ทางเลือก” •มี What-if แบบ dynamic •Tie กับ KPI ผู้บริหาร •Auto insight + recommendation ตรงนี้แหละที่เรียกว่า AI Decision Dashboard จริง ๆ

เตรียมพร้อมสู่ยุค AI Decision Dashboard ในโลกสมัยใหม่ของการทำงานหน้าที่ของคนจะไม่ได้อยู่ที่“การสร้างรายงาน” อีกต่อไปแต่คือ 👉 การออกแบบโมเดลเพื่อการตัดสินใจ เพราะ…•การจัดการข้อมูล → AI ทำได้•การสร้างกราฟ → AI ทำได้•การสรุป insight → AI ทำได้ แต่สิ่งที่ AI ยังแทนไม่ได้ คือ👉 “ความเข้าใจธุรกิจและการตั้งสมมติฐาน” ✅ ดังนั้น สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ •สร้าง Data Model ให้ถูกต้อง•กำหนด Logic ของธุรกิจให้ชัด•ออกแบบ Scenario ที่ใช้ตัดสินใจ แล้วให้ AI เป็นผู้ช่วยในการ•วิเคราะห์•จำลองผลลัพธ์•และแนะนำทางเลือก

•Level 1: ใช้ Slicer (เริ่มต้นง่าย) •Level 2: จัดกลุ่ม + ลด Slicer (ใช้งานจริงได้ดี) •Level 3: ใช้ Cell + GROUPBY / PIVOTBY (ยืดหยุ่นสูงสุด)   ยิ่งลดการพึ่ง Slicer ยิ่งเพิ่มพลังในการวิเคราะห์

  “การคิดล่วงหน้าว่าผู้ใช้จะตัดสินใจอะไร จากข้อมูลอะไร และดูอย่างไร” ไม่ใช่แค่การวาด layout สวย ๆ