Power BI และ Excel เชื่อมต่อด้วย Power Query ไปยังที่ใดได้บ้าง

มาดูกันว่า Power Query ที่มีใน Power BI และ Excel ใช้เชื่อมโยงกับข้อมูลอะไรได้บ้าง เพื่อที่เราจะได้เชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลนั้นได้อย่างโดยตรง เพื่อนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

Power Query คือเครื่องมือด้าน Data Analysis ที่มีทั้งใน Microsoft Excel, Microsoft Power BI Desktop, SQL Server ช่วยให้เราเชื่อมโยงข้อมูลไปยังแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้มากมายหลากหลายแหล่ง (Multi Data Source) สามารถปรับแต่งข้อมูล (Data Transformation) รวมข้อมูล (Merge) แยกข้อมูล (Extract) ปรับแต่งข้อมูล (Shaping) และ Cleansing Data ให้ตรงกับข้อมูลที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยลดการทำงานซ้ำ ๆ เพื่อจัดการเตรียมข้อมูลลง โดยกำหนดกระบวนการในการแปลงข้อมูลอย่างเป็นขั้นเป็นตอน โดยฉากหลังจาก Power Query นั้น คือ ภาษา M ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้ในการเตรียมข้อมูลให้กับข้อมูลต่าง ๆ ให้พร้อมนำไปใช้ในการวิเคราะห์ โดยจะเก็บขั้นตอนในการปรับแต่งเพื่อให้คุณสามารถทำงานดังกล่าวซ้ำ ๆ ได้อัตโนมัติ โดยการบันทึกการปรับแต่งข้อมูลนั้นเพียงครั้งเดียว

Power Query เชื่อมโยงไปยังอะไรได้บ้าง สามารถแยกเป็นกลุ่ม ๆ ได้ดังนี้

1. File

2. Database

3. Power Platform

4. Azure

5. Online Services

6. BigData & Other

ไฟล์ประเภทต่าง ๆ ที่ Power Query สามารถนำเข้ามาใช้งานได้

1. Excel

2. CSV File

3. Text File

4. JSON

5. XML

6. PDF

โฟลเดอร์ที่นำมาใช้งานใน Power Query มีทั้งในรูปแบบ Folder, SharePoint Folder

โดยเมื่อนำไฟล์ที่มีโครงสร้างเดียวกันเข้ามาไว้ในโฟลเดอร์ก็จะทำการ Combine Data โดยนำข้อมูลทุกไฟล์ มาต่อกันให้เราอัตโนมัติ ทำให้สะดวกในการดูแลมาก ๆ และไม่ต้องสนใจเรื่องชื่อไฟล์แต่อย่างใด

Database ที่ Power Query สามารถนำเข้ามาใช้งานได้มีมากมาย โดยในกลุ่มที่เป็น Microsoft Database ซึ่งเป็น Relational Database System (RDBMS) ที่เป็นฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง ก็จะมีอาทิเช่น

SQL Server Database, SQL Server Analysis Service และ Microsoft Access ที่จะสามารถ เชื่อมต่อนำข้อมูลจำนวนมาก ๆ มาใช้งานร่วมกันได้

Power Query ยังสามารถเชื่อมโยงไปยัง Database อย่าง Oracle, IBM DB2, PostgreSQL, MySQL และ Sybase ได้อีกด้วย แต่อาจจะต้องลง Data Connection เพิ่มเติม เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลเข้ามาใช้ใน Power Query ได้

ระบบอย่าง SAP HANA, Amazon Redshift และ teradata ก็เป็นระบบที่ Power Query สามารถเชื่อมโยงนำมาใช้งานได้เช่นกัน

สำหรับ Azure Database อย่าง Azure SQL Database และ Azure SQL Data Warehouse นั้นก็สามารถนำมาใช้งานเพื่อเชื่อมมาใช้งานกับ Power Query เพื่อนำไปวิเคราะห์ทั้งใน Power BI และ Excel ได้อีกด้วย

Power Query ยังสามารถเชื่อมโยงไปยัง Data ที่เป็นของ Power Platform เอง อาทิเช่น Power BI Dataset ที่เรานำข้อมูลขึ้นไปยัง Power BI Service และยังได้ทั้ง Power Platform Dataflows ซึ่งเป็นเสมือน Power Query ที่เป็น Online และ ยังเชื่อมโยงไปยัง  Common Data Service ได้อีกด้วย

Azure ไม่ว่าจะเป็น Azure Analysis Service, Azure Database for PostgreSQL, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage Gen1, Microsoft Azure Blob Storage, Azure Table Storage ก็สามารถนำมาใช้ในการเชื่อมโยงกับ Power Query ได้เช่นกัน

Azure ไม่ว่าจะเป็น Azure Data Lake Storage Gen2, Azure data explorer, Azure Cost Management, Azure HDInsight(HDNS), Azure Time Series Insights ก็สามารถนำมาใช้ในการเชื่อมโยงกับ Power Query เพื่อนำไปวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน

Microsoft Dynamics และ SharePoint ก็เป็นอีกรายการที่ Power BI และ Power Query นำไปเชื่อมโยงได้ ทั้ง Dynamics 365 Business Central, Dynamics 365

Online Service เป็นเว็บไซต์ ระบบที่เราสามารถนำ Power Query ไปเกาะ เชื่อมโยง (Connect) ไม่ว่าจะเป็น Google Analytics, Adobe Analytics, Salesforce, GitHub เป็นต้น ซึ่งมีประโยชน์มาก ๆ ที่เราจะเอาข้อมูลเหล่านี้ มาใช้ประกอบร่วมกับข้อมูล เพื่อดูความเชื่อมโยงต่าง ๆ เช่น วิเคราะห์ยอดขายจาก Salesforce ร่วมกับคนที่เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์จาก Google Analytics เป็นต้น

Social Media ก็เปรียบเสมือนถังข้อมูลใหญ่ ๆ ที่เราจะนำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลกันได้ เพื่อ Monitor ข้อมูลว่ามีอะไรเกี่ยวข้องกับองค์กรของเรา แบรนด์ (Brand) ของเราในสังคมออนไลน์ (Social Media) เพื่อใช้เป็นข้อมูลประกอบในการวิเคราะห์ในองค์กรของเราได้

Power BI และ Excel ยังสามารถเข้าไปทำงานกับข้อมูล Big Data ซึ่ง Big Data นั้นไม่สามารถรับมือกับข้อมูลดังกล่าวได้ ทั้งจำนวนที่มากขึ้น หลากหลาย และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured) การเพิ่มของข้อมูลนั้น ไม่สามารถของได้ด้วยความเป็น ตาราง (Table) ที่เก็บข้อมูลเป็นแถว (Row) ได้ ดังนั้นเทคโนโลยีของโครงสร้างพื้นฐานนั้น จะต้องสามารถทำงานกับข้อมูลที่มีความหลากหลายได้ และทำการใช้งาน Application จำนวนมาก ๆ ได้ เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลจำนวนหลาย ๆ Terabytes ได้ โดยรองรับทั้ง Hadoop, Apache Spark และ Hive ที่สามารถเข้าไปเข้าถึงใช้งานได้ นับเป็นประโยชน์มากเลยทีเดียว โดย Hadoop เป็นเทคโนโลยีทั้งหมดของระบบ ที่ออกแบบมา เพื่อจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล โดยหลักการสำคัญของเทคโนโลยี Hadoop คือ การทำงานบนหลักการของแยกและกระจายข้อมูลเป็นส่วน ๆ

Power Query ยังเปิดให้เราสามารถใช้ Script ในการทำงานเชิง Data Science และ Statistic เพื่อทำงานได้ทั้ง R และ Python อีกด้วย ซึ่งใครที่ทำงานกับ R  และ Python จะเห็นประโยชน์จากส่วนนี้มาก ๆ เลยทีเดียว

เรายังสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ เข้ามาใช้เช่น Wikipedia, อัตราแลกเปลี่ยนจาก ธนาคารแห่งประเทศไทย หรือ ข้อมูลผู้ติดเชื้อ COVID-19 เป็นต้น และยังมีท่อเชื่อมไปยังแหล่งข้อมูลอื่นๆ ด้วยเทคโนโลยีอย่าง OLEDB และ ODBC (Open Database Connectivity) เพื่อเปิดให้เราเชื่อมไปยังระบบอื่นๆ ที่ไม่มีในรายการแต่อาจจะสามารถสร้างผ่าน OLEDB หรือ ODBC ได้ นับเป็นประโยชน์มาก ๆ