Excel Myanmar

Excel Myanmar RPA and Excel Developer

22/08/2026

Data များပေါ်လမ်းလျောက်ခြင်း

“Report တွေ မမှားဘူး မေးခွန်းတွေကပဲ မှားတာ”

Office မှာ Reporting လုပ်တဲ့ လူအများစုဟာ Data တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်နေတယ်လို့ ထင်ကြတယ်။
ဒါပေမယ့် တကယ်တော့ Data နဲ့ မထိတွေ့နေတာ မဟုတ်ဘူး။
လူတွေရဲ့ မရှင်းလင်းတဲ့ စိတ်ကူးတွေ၊ မပြောဖြစ်လိုက်တဲ့ လိုအပ်ချက်တွေ၊ မမေးဖြစ်လိုက်တဲ့ မေးခွန်းတွေနဲ့ နေ့တိုင်း အလုပ်လုပ်နေရတာ ဖြစ်တယ်။
တစ်နေ့တုန်းက Manager တစ်ယောက်က
"Sales Report လေး ထုတ်ပေးပါ"
လို့ ပြောတယ်။
End User လုပ်နေတဲ့ ကျွန်တော်တို့က ချက်ချင်း Excel ဖွင့်တယ်။
Data ဆွဲတယ်။
Pivot ထိုးတယ်။
Chart ဆွဲတယ်။
Report ပို့လိုက်တယ်။
ဒါပေမယ့် နောက်နေ့ကျတော့
"ငါလိုချင်တာ ဒါမဟုတ်ဘူး"
ဆိုတဲ့ စကား ပြန်ကြားရတယ်။
အဲ့ဒီအချိန်မှာ ကျွန်တော်တို့ ထင်တာက
Report မှားသွားတာလို့။
ဒါပေမယ့် အမှန်တကယ် မှားသွားတာက Report မဟုတ်ဘူး။
မေးခွန်းပဲ။
Sales Report ဆိုတာ ဘာလဲ။
Revenue ကို ကြည့်ချင်တာလား။
Quantity ကို ကြည့်ချင်တာလား။
Top Customer ကို သိချင်တာလား။
Declining Area ကို ဖော်ထုတ်ချင်တာလား။
မေးခွန်း မရှင်းသေးတဲ့ အချိန်မှာ Data ဘယ်လောက်မှန်မှန် Report ဘယ်လောက်လှလှ
အသုံးမဝင်ဘူး။
Reporting လောကထဲမှာ လူသစ်တွေ အများဆုံးကြုံရတဲ့ ပြဿနာက
Excel မတတ်တာ မဟုတ်ဘူး။
Business Question ကို နားမလည်သေးတာ။
VLOOKUP နားမလည်တာထက်
"ဒီ Report ကို ဘာအတွက် သုံးမှာလဲ"
ဆိုတဲ့ မေးခွန်းကို မမေးမိတာက ပိုအန္တရာယ်များတယ်။
တကယ်တော့ End User တွေရဲ့ အကြီးဆုံး Weakness က
Tool Skill မဟုတ်ဘူး။
Assumption ပဲ။
"သူတို့ ဒါကို သိချင်မှာပေါ့"
"ဒီ Format ကို ကြိုက်မှာပေါ့"
"ဒီ Number ကို ကြည့်တာ ဖြစ်မှာပေါ့"
ဆိုတဲ့ ထင်မြင်ချက်တွေနဲ့ Report တွေ တည်ဆောက်ကြတယ်။
ပြီးတော့
Report မသုံးဘဲ ပစ်ထားတာကို အံ့ဩနေကြတယ်။
Data တွေ အများကြီး ထည့်ထားခြင်းက Report ကောင်းတယ်လို့ မဆိုလိုဘူး။
User က Decision တစ်ခု ချနိုင်ဖို့ လိုအပ်တဲ့ Insight ရှိမှ
Report ကောင်းတယ်လို့ ခေါ်တယ်။
လမ်းမြေပုံတစ်ခုက မြို့တစ်မြို့လုံး မပြပေမယ့်
ကိုယ်သွားမယ့်နေရာကို ရောက်စေသလိုပဲ။
Report တစ်စောင်ကလည်း Data အကုန်မပြရဘူး။
Action တစ်ခု ဖြစ်စေဖို့ပဲ လိုတာ။
အလုပ်လုပ်လာတာ ကြာလာတော့ Reporting ဆိုတာ
Number တွေ တင်ပြခြင်းမဟုတ်ဘူးဆိုတာ နားလည်လာတယ်။
လူတစ်ယောက်ရဲ့ မရှင်းလင်းသေးတဲ့ မေးခွန်းကို
ရှင်းလင်းတဲ့ အဖြေတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းပေးတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ပဲ။
Dashboard တွေ ပိုလှလာတယ်။
BI Tools တွေ ပိုကောင်းလာတယ်။
AI တွေလည်း ပေါ်လာတယ်။
ဒါပေမယ့်
"ကျွန်တော်တို့ တကယ် ဘာသိချင်နေတာလဲ"
ဆိုတဲ့ မေးခွန်းကို ဘယ် Technology မှ အစားမထိုးနိုင်သေးဘူး။
ဒီနေ့ Reporting လုပ်နေတဲ့ ညီတွေ ညီမတွေကို
Formula တွေထက် Question တွေကို လေ့လာဖို့ ပြောချင်တယ်။
Data Source ထက် Decision Source ကို နားလည်ဖို့ ပြောချင်တယ်။
Report တစ်စောင် မတည်ဆောက်ခင်
"ဒီ Report ကြည့်ပြီး ဘယ်သူက ဘာဆုံးဖြတ်မှာလဲ"
ဆိုတာ အရင်မေးကြည့်ပါ။
အဲ့ဒီ မေးခွန်းရဲ့ အဖြေ ရလာတဲ့နေ့မှာ
Reporting က Excel အလုပ် မဟုတ်တော့ဘူး။
Business Language တစ်ခု ဖြစ်သွားလိမ့်မယ်။
Data တွေရဲ့ တန်ဖိုးက Cell ထဲမှာ မရှိဘူး။
လူတစ်ယောက်ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက် ပြောင်းလဲသွားတဲ့ အချိန်မှာပဲ တန်ဖိုး ရှိလာတာ။
Report ကောင်းတစ်စောင်ရဲ့ အဆုံးမှာ Chart မရှိဘူး။
Table မရှိဘူး။
KPI မရှိဘူး။
ပိုအရေးကြီးတဲ့ အရာတစ်ခု ရှိတယ်။
"အခု ဘာဆက်လုပ်ရမလဲ"
ဆိုတဲ့ ရှင်းလင်းတဲ့ အဖြေပဲ။

ဘွတ်ဘွတ်🎈🎈🎈



28/06/2026

“Data များပေါ်လမ်းလျောက်ခြင်း”

လူတွေက Data Analyst တစ်ယောက်ရဲ့ ဘဝကို စိတ်ကူးယဉ်ကြည့်တဲ့အခါ ဟောလိဝုဒ်ရုပ်ရှင်တွေထဲကလို မျက်နှာပြင်ပေါ်မှာ အစိမ်းရောင်ကိန်းဂဏန်းတွေ တဖွဲဖွဲကျနေပြီး ကီးဘုတ်ကို ခပ်မြန်မြန်ရိုက်၊ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အဖြေတွေထုတ်ပေးနေတဲ့ ပုံစံမျိုးကို ပြေးမြင်တတ်ကြပါတယ်။

တကယ်တမ်း လက်တွေ့ဘဝကတော့ အဲဒီလောက် မမိုက်ပါဘူး။ ကားကြပ်ကြပ်ထဲမှာ ရှုပ်ထွေးနေတဲ့ နားကြပ်ကြိုးကို စိတ်ရှည်လက်ရှည် ထိုင်ဖြည်နေရတဲ့ အဖြစ်မျိုးနဲ့ ပိုတူပါတယ်။

ဖရိုဖရဲဖြစ်နေတဲ့ ကိန်းဂဏန်းတွေ၊ စာသားတွေကြားထဲမှာ အဓိပ္ပာယ်ရှိတဲ့ လမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ရှာဖွေရတာဟာ ဝင်္ကပါထဲမှာ လမ်းလျှောက်နေရသလိုပါပဲ။
အစပိုင်းမှာ အမှားတွေဆိုတာ နေ့စဉ်မိတ်ဆွေတွေပါ။

ဆဲလ်ကွက်တစ်ခု မှားပေါင်းမိလို့ ကိန်းဂဏန်းတွေ ပြောင်းပြန်ဖြစ်သွားတာ၊ ဖော်မြူလာတစ်ခု အလုပ်မလုပ်လို့ မျက်နှာပြင်တစ်ခုလုံး N/A တွေ၊ VALUE! တွေ ပြည့်နှက်သွားတာမျိုးဟာ ဒီလောကရဲ့ ဓလေ့တစ်ခုလိုပါပဲ။

ဒါပေမဲ့ ကြောက်စရာမလိုပါဘူး။ ဒီအမှားတွေကနေပဲ စနစ်တစ်ခုမှာ ဘယ်နေရာက ယိုစိမ့်နေလဲ၊ ဘယ်အရာက တကယ့်ပြဿနာလဲဆိုတာကို ရှာတွေ့လာစေတာပါ။

အမှားတွေဆိုတာ လမ်းဆုံးမဟုတ်ဘဲ၊ ပိုမှန်ကန်တဲ့ အဖြေဆီကို သွားဖို့ ပြသနေတဲ့ လမ်းညွှန်ဆိုင်းဘုတ်တွေဆိုတာ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ နားလည်လာပါတယ်။

ခရီးစဉ်က အားလုံးရင်းနှီးပြီးသား Excel ဆိုတဲ့ အစိမ်းရောင်ဇယားကွက်တွေကနေ စတင်ပါတယ်။ နေ့တိုင်း Data တွေ Copy, Paste လုပ်ရတာ ရိုးအီလာတဲ့အခါ၊ အလုပ်တွေကို သူ့အလိုလိုလုပ်ပေးနိုင်တဲ့ မှော်ဂါထာလိုမျိုး VBA (Visual Basic for Applications) ကို စမ်းသုံးကြည့်ပါတယ်။

ကုဒ်လေးနည်းနည်း ရေးလိုက်တာနဲ့ အလိုအလျောက် အလုပ်လုပ်သွားတဲ့ Excel ကိုကြည့်ပြီး ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် မှော်ဆရာတစ်ယောက်လို ခံစားရတဲ့ အချိန်တွေပေါ့။

ဒါပေမဲ့ Data တွေက သိန်းသန်းချီလာတဲ့အခါ VBA ကလေးက မနိုင်မနင်းဖြစ်လာရော။ ဒီလိုနဲ့ Python ဆိုတဲ့ ကမ္ဘာသစ်ထဲကို ခြေလှမ်းရပြန်ပါတယ်။

Python ရဲ့ Pandas လို စာကြည့်တိုက်ကြီး (Library) တွေထဲ ဝင်ရောက်ပြီး Excel ပေါ်မှာ လွတ်လွတ်လပ်လပ် စီးမောရင်း Data တွေကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ကိုယ်လိုသလို ခွဲစိတ်ပုံဖော်တတ်လာတယ်။

ဒီလိုနဲ့ ပြီးသွားပြီလားဆိုတော့ မဟုတ်သေးပါဘူး။ လုပ်ငန်းခွင်ဆိုတာ ကိန်းဂဏန်းတွေချည်းပဲ ပြနေလို့မရဘူးလေ။ လူတွေက မျက်စိပသာဒဖြစ်တာကို ပိုကြိုက်ကြတယ်။

ဒီတော့ ညစ်ပေနေတဲ့ Data တွေကို Power Query နဲ့ ရေချိုးသန့်စင်ပေးပြီး၊ Power BI ဆိုတဲ့ ကင်းဗတ်စပေါ်မှာ အရောင်အသွေးစုံတဲ့ ဇယားတွေ၊ ဂရပ်ဖ်တွေအဖြစ် ပန်းချီဆွဲပြရပါတယ်။

အဲဒီကနေမှ အချက်အလက်တွေ အလွယ်တကူ စုဆောင်းနိုင်ဖို့ Power Apps လိုမျိုးတွေသုံး၊ လူတွေ နေ့တိုင်း ငြီးငွေ့စရာကောင်းလောက်အောင် နှိပ်နေရတဲ့ ကလစ်တွေကို အစားထိုးဖို့ RPA (Robotic Process Automation) ဆိုတဲ့ မျက်မြင်မရတဲ့ စက်ရုပ်လေးတွေ ဖန်တီး၊ နောက်ဆုံးမှာ အလုပ်တွေ အကုန်လုံး ချိတ်ဆက်သွားအောင် Workflow automation တွေအထိ တစ်ဆင့်ချင်း တက်လှမ်းခဲ့ရတာပါပဲ။

နည်းပညာတွေ ပြောင်းသွားပေမဲ့ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်ကတော့ တစ်ခုတည်းပါ။
ဒီနေရာမှာ ရယ်စရာအကောင်းဆုံးနဲ့ ခါးသီးဆုံး အမှန်တရားတစ်ခုက "Automation" ဆိုတဲ့ စကားလုံးပါပဲ။

လုပ်ငန်းခွင်တော်တော်များများမှာ Automation ဆိုပြီး ခေါင်းစဉ်သာ အကြီးကြီးတပ်ထားတာ၊ နောက်ကွယ်မှာတော့ ကြိတ်ပြီး Manual လုပ်နေရတဲ့ "Automation အမည်ခံ" ပရောဂျက်တွေ အများကြီးပါ။

ရှေ့ကနေကြည့်ရင်တော့ စနစ်ကြီးက သူ့အလိုလို အလုပ်လုပ်နေသလိုပဲ။ ဘော့စ်တွေကလည်း သဘောကျလို့။ တကယ်တမ်း နောက်ကွယ်မှာကျတော့ လူတစ်ယောက်က ညသန်းခေါင်ထပြီး ဒေတာတွေကို ဖိုင်အနေနဲ့ ဒေါင်းလုဒ်ဆွဲ၊ ဖော်မတ်တွေပြောင်း၊ ပြီးမှ စနစ်ထဲကို ပြန်ထည့်ပေးနေရတဲ့ အဖြစ်မျိုးတွေပေါ့။

တချို့သော ခေတ်မီဆိုတဲ့ စနစ်တွေဟာ ကန့်လန့်ကာနောက်ကွယ်မှာ ချွေးတလုံးလုံးနဲ့ ပြေးလွှားနေရတဲ့ အော်ပရေတာတွေရဲ့ အနုပညာတစ်ခုသက်သက်သာ ဖြစ်နေတတ်ပါတယ်။

AI (Artificial Intelligence) လို့ အမည်တပ်ထားပေမဲ့ တကယ်တမ်းက နောက်ကွယ်မှာ လူကလုပ်ပေးနေရတဲ့ Anonymous Individual ဖြစ်နေတဲ့ အခိုက်အတန့်တွေဟာ ဒီလောကရဲ့ ဟာသမြောက်တဲ့ အနုပညာတစ်ခုပါပဲ။

Data Analysis ကို ခုမှစတင်လေ့လာမယ့်သူတွေကို ပြောချင်တာကတော့၊ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် ကိရိယာတွေ (Tools) ရဲ့ ကျေးကျွန်အဖြစ် မခံပါနဲ့။ Excel သိမှ၊ Python တတ်မှ၊ Power BI ကျွမ်းမှ ဆိုတဲ့ ဘောင်တွေထဲမှာ ပိတ်လှောင်မနေပါနဲ့။

ဒီအရာတွေဆိုတာ အချိန်တန်ရင် ပိုကောင်းတဲ့ နည်းပညာတွေနဲ့ အစားထိုးခံရမယ့် အရာတွေချည်းပါပဲ။
အရေးကြီးဆုံးက ကိုယ့်ရှေ့မှာရှိတဲ့ Data တွေက ဘာကိုပြောချင်နေတာလဲ၊ ဘယ်လို ပြဿနာကို ဖြေရှင်းချင်တာလဲ ဆိုတဲ့ စဉ်းစားတွေးခေါ်ပုံ (Logical Thinking) ပါပဲ။

ကိန်းဂဏန်းတွေဆိုတာ စကားမပြောတတ်တဲ့ သက်သေတွေဖြစ်ပြီး၊ သင်က အဲဒီသက်သေတွေကို အသက်ဝင်လာအောင် ဖျောင်းဖျရမယ့် ပုံပြင်ပြောသူ (Storyteller) ပါ။

အမှားတွေ လုပ်မိဖို့ မကြောက်ပါနဲ့။ မသိသေးတာတွေကို ဝန်ခံဖို့ မရှက်ပါနဲ့။ ပြီးပြည့်စုံတဲ့ Data ဆိုတာ စိတ်ကူးယဉ်သက်သက်သာ ဖြစ်ပြီး၊ မပြီးပြည့်စုံမှုတွေထဲကနေ အကောင်းဆုံး အဖြေတစ်ခုကို ဆွဲထုတ်နိုင်ခြင်းကသာ Data Analyst တစ်ယောက်ရဲ့ အစစ်မှန်ဆုံး စွမ်းရည်ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Data တွေကြားထဲမှာ လမ်းပျောက်သွားရင်တောင် စိတ်ဓာတ်မကျပါနဲ့။

တစ်ခါတလေမှာ အဲဒီ လမ်းပျောက်ခြင်းကပဲ သင့်ကို ဘယ်သူမှ မရောက်ဖူးသေးတဲ့ အဖြေအသစ်တစ်ခုဆီခေါ်ဆောင်သွားပါလိမ့်မယ်။

အားလုံးပဲ ကိန်းဂဏန်းတွေပေါ်မှာ ယုံကြည်မှုရှိရှိ ဆက်လျှောက်လှမ်းနိုင်ကြပါစေ။

ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈

11/03/2026

ကဲ... အပိုင်း (၆) အထိ ရောက်လာပြီဆိုတော့
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ Automation ခရီးစဉ်က တော်တော်လေး ခရီးပေါက်နေပြီလို့
ပြောရမှာပေါ့ဗျာ။

ဒီအပိုင်းမှာတော့
ကျွန်တော်တို့တွေ Tool တွေအကြောင်း၊
နည်းပညာတွေအကြောင်းထက်
ပိုပြီးလေးနက်တဲ့ "System Thinking" ဆိုတဲ့
အမြင်တစ်ခုကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း
ဆွေးနွေးသွားချင်ပါတယ်။

တကယ်တော့ Reporting Automation ဆိုတာ ကွန်ပျူတာထဲမှာ ကုဒ်တွေရေးနေရုံတင်မဟုတ်ဘဲ ကိုယ့်ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံ Mindset တစ်ခုလုံးကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲပစ်လိုက်တာဗျ။

ကျွန်တော်တို့ အရင်အပိုင်းတွေမှာ ပြောခဲ့သလို Power Query တွေ၊
Power Automate တွေ သုံးတတ်သွားပြီဆိုရင်
လူတွေဟာ "အလုပ်တွေ ပြီးသွားပြီ" လို့
ထင်တတ်ကြတယ်၊

ဒါပေမဲ့
တကယ့် ပညာရှင်တစ်ယောက်အနေနဲ့ စဉ်းစားရမှာက "ငါမရှိရင်ရော ဒီစနစ်ကြီးက ဆက်ပတ်နိုင်ပါ့မလား" ဆိုတဲ့ မေးခွန်းပဲဗျ

ဒီနေရာမှာ
ကျွန်တော် အလေးအနက်ထား ပြောချင်တာက
"Error Handling with Human-in-the-loop" ဆိုတဲ့ အယူအဆပဲဗျ။

အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုတာ
ဘယ်လောက်ပဲ ကောင်းကောင်း၊
တစ်နေ့မှာ ဒေတာအဝင် လွဲတာမျိုး
ဒါမှမဟုတ်
စနစ်တစ်ခုခုက Update ဖြစ်သွားလို့
ရပ်သွားတာမျိုး ကြုံရမှာပဲ။

အဲဒီအချိန်မှာ
ခင်ဗျားဆောက်ထားတဲ့ စနစ်ကြီးက
အသံတိတ်သေသွားမယ့်အစား
"ဟေ့... ငါ ဒီနေရာမှာတော့
ရှေ့ဆက်လို့မရတော့ဘူး၊ လာကြည့်ပေးဦး" ဆိုပြီး
လူကို လှမ်းသတိပေးနိုင်တဲ့
Logic မျိုး ထည့်ထားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်ဗျာ။

ဒါကို နည်းပညာအခေါ်အရ
Resilient Workflow လို့ ခေါ်တာပေါ့။

ခင်ဗျားရဲ့ Automation ဟာ
အလုပ်လုပ်ရုံတင်မကဘဲ
ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် စစ်ဆေးနိုင်စွမ်း (Self-monitoring) ရှိနေဖို့က အဆင့်မြင့်တဲ့ အဆင့်တစ်ခုပဲဗျ။

နောက်ပြီး ကျွန်တော်တို့ သတိထားရမှာက "Complexity Trap" ဆိုတဲ့ ထောင်ချောက်ဗျ။

တစ်ခါတလေကျရင်
ကျွန်တော်တို့က အရမ်းတော်ချင်ဇောနဲ့
လိုတာထက်ပိုပြီး ရှုပ်ထွေးအောင်
(Over-engineer) လုပ်မိတတ်ကြတယ်ဗျာ။
(ဒီအကြောင်းက အားရင်
သက်သက်အသေးစိတ်ဆောင်းပါးရေးပေးမယ်)

ကုဒ်တွေ အရှည်ကြီးရေးမယ်၊
ဆော့ဖ်ဝဲတွေ အများကြီးကို
ဟိုချိတ်ဒီချိတ် လုပ်မယ်၊
အဲဒီအခါမှာ ပြဿနာတစ်ခုခုတက်ရင်
ဘယ်နားကတက်မှန်း ရှာမရတော့တဲ့ ဒုက္ခမျိုး ရောက်တတ်တယ်ဗျ။

ဒါကြောင့်
"Simplicity is the ultimate sophistication" ဆိုတဲ့ စကားအတိုင်း အရှင်းလင်းဆုံးနဲ့ အထိရောက်ဆုံး လမ်းကြောင်းကိုပဲ ရွေးစေချင်တယ်ဗျာ။

နည်းပညာဆိုတာ
ခင်ဗျားကို အလုပ်အကျွေးပြုဖို့ရှိတာ၊
ခင်ဗျားက နည်းပညာရဲ့ ကျွန်ဖြစ်မသွားဖို့
အရေးကြီးတယ်ဗျ။

Reporting သမားတစ်ယောက်အနေနဲ့
"ဒေတာတွေ ထုတ်ပေးတဲ့စက်" အဖြစ်ကနေ "ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူတွေကို
အကြံပေးနိုင်တဲ့ Consultant" အဖြစ်
ကူးပြောင်းသွားဖို့ပါပဲ။

Automation လုပ်လိုက်လို့ ထွက်လာတဲ့ အားလပ်ချိန်တွေကို အသုံးချပြီး
ခင်ဗျားရဲ့ ဒေတာတွေက
ဘာကို ဆိုလိုတာလဲ၊
ကုမ္ပဏီအတွက် ဘယ်လို အခွင့်အလမ်းတွေ
ရှိနေလဲဆိုတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတဲ့
(Data Analysis) နေရာမှာ ပိုပြီး အာရုံစိုက်ပါဗျာ။

ခင်ဗျားဆီက Manager တွေ လိုချင်တာက
Dashboard ဖိုင်အလှလေးတွေတင် မဟုတ်ဘူးဗျ

"ဒီဒေတာတွေအရဆိုရင်
ငါတို့ နောက်လမှာ ဘာလုပ်သင့်သလဲ" ဆိုတဲ့
အဖြေကို လိုချင်ကြတာပါ။

အချုပ်ပြောရရင်ဗျာ
Workflow Automation ဆိုတာ
အဆုံးမရှိတဲ့ သင်ယူမှုတစ်ခုပဲ။

အခု ကျွန်တော် ပြောပြခဲ့တဲ့
အပိုင်း (၁) ကနေ (၆) အထိဟာ
အခြေခံ အုတ်မြစ်တွေပဲ ရှိပါသေးတယ်။

ရှေ့ဆက်ပြီး AI နဲ့ ပိုပြီး
နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ချိတ်ဆက်တာမျိုး
ဒေတာတွေကို ပိုပြီး လုံခြုံအောင်
သိမ်းဆည်းတာမျိုး စတဲ့ နယ်ပယ်သစ်တွေကို မိတ်ဆွေတို့ ကိုယ်တိုင် ဆက်လက် စူးစမ်းသွားကြဖို့ တိုက်တွန်းချင်ပါတယ်ဗျာ။

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ လက်တွေ့နယ်ပယ်မှာ
ဒီဗဟုသုတတွေကို အသုံးချရင်းနဲ့
တစ်ဆင့်ထက်တစ်ဆင့် ပိုတော်တဲ့၊
ပိုပြီး စမတ်ကျတဲ့ လူသားတွေ ဖြစ်လာကြမယ်လို့ ကျွန်တော် အခိုင်အမာ ယုံကြည်ပါတယ်ဗျ။

အခုလို အပိုင်း (၆) အထိ
စိတ်ရှည်လက်ရှည် ဖတ်ပေးခဲ့ကြတဲ့အတွက်လည်း
ကျေးဇူးအများကြီး တင်ပါတယ်ဗျာ။

ကဲ... အခုတော့ လက်လည်း တကယ်ကို ညောင်းသွားပြီမို့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ Reporting Automation ဇာတ်လမ်းတွဲလေးကို ဒီနေရာမှာပဲ ခေတ္တ အနားယူလိုက်ပါရစေဦးဗျာ။ အားလုံးပဲ အလုပ်ခွင်မှာ ပျော်ရွှင်ပြီး အလိုအလျောက်စနစ်တွေနဲ့ အေးဆေးသက်သာ ရှိကြပါစေ။

ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈



Reporting Automation နဲ့ ပတ်သက်ပြီး
လက်တွေ့စမ်းသပ်ရင်းနဲ့မှ
သီးသန့် သိချင်တဲ့ အပိုင်းလေးတွေ
(ဥပမာ- Power Query ထဲက Logic တစ်ခုခု ဒါမှမဟုတ် Power Automate ရဲ့ Error Handling သီးသန့်) ရှိရင်လည်း
ကျွန်တော့်ကို မေးထားလို့ ရပါတယ်ဗျာ။

24/02/2026

Reporting နဲ့ပတ်သက်ပြီး
Workflow Automation ကို ဘယ်ကစရမှန်းမသိဖြစ်နေတဲ့ ကလေးတွေအတွက်ပါ

"စက်ကို ခိုင်းတတ်ဖို့ဆိုရင်
လူက အရင်ဆုံး စက်ထက် ပိုပါးနပ်ဖို့ လိုပါတယ်"
🎈🎈🎈

အပိုင်း ၂ မှာ ပုံကြမ်းဆွဲပြီးပြီဆိုတော့
အခု အပိုင်း ၃ မှာတော့
တကယ်တမ်း လက်နက်တပ်ဆင်ပြီး
စစ်မြေပြင်ဆင်းမယ့် အပိုင်းကို သွားကြရအောင်ဗျာ။

အစီအစဉ်တွေ ဘယ်လောက်ကောင်းကောင်း၊ လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်တဲ့နေရာမှာ
Tool တွေ ရွေးချယ်မှုလွဲသွားရင်
"လှေနံဓားထစ်" ဖြစ်ပြီး
အလုပ်မတွင်ဘဲ ဖြစ်တတ်လို့ပါပဲ။

လူတော်တော်များများက Automation ဆိုတာနဲ့ Python တို့၊
ကုဒ်တွေအရှည်ကြီးရေးရတာတို့ပဲ
အရင်ပြေးမြင်ပြီး လန့်နေတတ်ကြတာဗျ။

တကယ်တော့
ကျွန်တော်တို့ နေ့စဉ်သုံးနေတဲ့ Excel ထဲက
Power Query ဆိုတာဟာ Reporting လောကရဲ့ "မှော်တုတ်တံ" ပဲဗျာ။

ကုဒ်တစ်ကြောင်းမှ မရေးဘဲ
Mouse လေးနဲ့ Click နှိပ်ရုံတင်မကဘဲ
နောက်လမှာ Data အသစ်ထည့်လိုက်တာနဲ့
Report ကြီးက သူ့အလိုလို
အကုန်အချောသတ်ပြီးသား ဖြစ်သွားတာမျိုးက
တကယ့်ကို အရသာရှိတဲ့အလုပ်ဗျ။

ဒါပေမဲ့ တစ်ခုသတိထားရမှာက
နည်းပညာဆိုတာ ဖိနပ်နဲ့တူတယ်ဗျာ၊
ကိုယ့်ခြေထောက်နဲ့ ကွက်တိဖြစ်ဖို့က
အရေးကြီးဆုံးပဲ။

လုပ်ငန်းခွင်ထဲမှာ တစ်ခါတလေကျတော့
အဆင့်မြင့်ဆော့ဖ်ဝဲတွေထက်
Power BI လိုမျိုး ဒါမှမဟုတ်
Power Automate လိုမျိုး
Microsoft Eco-system ထဲက
အချင်းချင်း ချိတ်ဆက်ရတာကမှ
ပိုပြီး ခရီးတွင်စေတာကို တွေ့ရပါလိမ့်မယ်ဗျာ။

ဒီနေရာမှာ
ကျွန်တော် အလေးအနက်ထား ပြောချင်တာက "စက်ကို ခိုင်းတတ်ဖို့ဆိုရင်
လူက အရင်ဆုံး စက်ထက် ပိုပါးနပ်ဖို့ လိုတယ်"
ဆိုတဲ့ အချက်ပဲဗျ။

Automation စနစ်ကြီးတစ်ခု တည်ဆောက်နေချိန်မှာ Data တွေက အမြဲတမ်း ပန်းခင်းလမ်းလို သန့်ရှင်းမနေဘူးဗျ။

တစ်ခါတလေ လူတွေက မှားရိုက်မိတာမျိုး၊ Format တွေ လွဲနေတာမျိုးက ပုံမှန်ပဲလေ။

အဲဒီလို အခြေအနေမျိုးမှာ ကိုယ့်ရဲ့ စနစ်က "ဘာလုပ်ရမလဲ" ဆိုတာကို ကြိုတင်တွေးထားပေးဖို့ လိုပါတယ်ဗျာ။

ဒါကို "Logic" ချတယ်လို့ ခေါ်တာပေါ့။

ဥပမာ
ဖိုင်ထဲမှာ ဖုန်းနံပါတ် နေရာမှာ စာလုံးတွေ ပါလာခဲ့ရင် ဘယ်လို ကျော်သွားမလဲ၊ ဒါမှမဟုတ် ဘယ်လို Notification ပြမလဲဆိုတာမျိုးကို စဉ်းစားရတာဟာ တကယ့်ကို စိတ်လှုပ်ရှားဖို့ကောင်းတဲ့ အပိုင်းပဲဗျ။

ကျွန်တော်တို့တွေက ကိန်းဂဏန်းတွေ ရိုက်သွင်းဖို့၊ Copy-Paste လုပ်ဖို့ မွေးဖွားလာတာ မဟုတ်ဘူးဗျာ၊ အဲဒီ ကိန်းဂဏန်းတွေကနေ ဘာကို ပြောနေတာလဲဆိုတဲ့ Insight တွေကို ရှာဖွေဖို့ပဲ ဖြစ်သင့်တာပါ။

Automation လုပ်လိုက်လို့ ထွက်လာတဲ့ အချိန်ပိုတွေကို ကိုယ့်ရဲ့ အရည်အချင်း တိုးတက်ဖို့အတွက် ပြန်သုံးကြဖို့လည်း တိုက်တွန်းချင်ပါတယ်ဗျာ။

နောက်ထပ် အရေးကြီးတဲ့ အချက်ကတော့
"စနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်တဲ့အခါ
တစ်ခါတည်းနဲ့ ပြီးပြည့်စုံအောင် လုပ်မယ်" ဆိုတဲ့ စိတ်ကူးကို ခဏဘေးဖယ်ထားဖို့ပဲဗျ။

လောကကြီးမှာ ဘယ် Software မှ
Version 1.0 ထဲက အကောင်းဆုံး ဖြစ်မလာဘူးလေ။

အစပိုင်းမှာတော့ ကိုယ့်ရဲ့ Automation က တစ်ဝက်ပဲ အလုပ်လုပ်နိုင်ဦးမယ်၊ ကျန်တဲ့ တစ်ဝက်ကို လူက ဝင်လုပ်ပေးရမယ်။

ဒါဟာ ရှက်စရာ မဟုတ်ဘူးဗျ၊ ဒါဟာ သင်ယူမှုပဲ။ တစ်လပြီးတစ်လ ကြုံလာရတဲ့ Error တွေကို လိုက်ပြင်ရင်းနဲ့မှ ကိုယ့်ရဲ့ System က တဖြည်းဖြည်းနဲ့ "ကျည်ကာ" ဖြစ်လာတာမျိုးဗျ။

အဲဒီလို လုပ်ရင်းနဲ့မှ
"ဪ... ငါအရင်က ဒီအလုပ်ကြီးကို တစ်နေကုန် ထိုင်လုပ်နေခဲ့တာပါလား" ဆိုတဲ့ အသိက ဝင်လာပြီး ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် ပြန်အံ့သြရလိမ့်မယ်ဗျာ။

အဲဒီအချိန်ကျရင်
ခင်ဗျားဟာ Reporting သမား မဟုတ်တော့ဘဲ Workflow Architect တစ်ယောက် ဖြစ်နေပြီပေါ့ဗျာ။

အခုလို နည်းပညာတွေ ထွန်းကားလာတဲ့ခေတ်မှာ
ကျွန်တော်တို့က စက်တွေကို ကြောက်နေမယ့်အစား စက်တွေကို ဘယ်လို ပိုပြီး ကောင်းကောင်း အသုံးချမလဲဆိုတာကိုပဲ အာရုံစိုက်သင့်တယ်ဗျ။

Automation ဆိုတာ လူကို အစားထိုးဖို့ထက် လူကို ပိုပြီး တန်ဖိုးရှိတဲ့ နေရာတွေမှာ အသုံးချနိုင်အောင် လမ်းဖောက်ပေးတာလို့ မြင်ကြည့်ပါဦးဗျာ။

Report တစ်ခု ထွက်လာဖို့အတွက် ၅ ရက်လောက် အချိန်ဖြုန်းနေရမယ့်အစား
၅ မိနစ်နဲ့ Report ထွက်အောင် လုပ်လိုက်ပြီး
ကျန်တဲ့ အချိန်တွေမှာ အဲဒီ Data တွေကို ကြည့်ပြီး ကုမ္ပဏီအတွက် ဘယ်လို အကြံဉာဏ်ကောင်းတွေ ပေးနိုင်မလဲဆိုတာကို စဉ်းစားတာက ပိုပြီး အဆင့်မြင့်တာပေါ့ဗျာ။

ဒီတော့ လက်တွေ့စလုပ်ကြည့်ကြဖို့
လက်မတွန့်ပါနဲ့ဗျ။

အမှားပါရင် ပြင်မယ်၊
မသိရင် မေးမယ်၊
ဒီလိုနဲ့ပဲ ခရီးဆက်ကြတာပေါ့ဗျာ။

ကဲ... အတော်လေးလည်း ရှည်သွားပြီဆိုတော့
ဒီနေ့အတွက်တော့ ဒီလောက်နဲ့ပဲ
နားကြတာပေါ့ဗျာ။

ခင်ဗျားတို့လည်း ဖတ်ရတာ
လက်ညောင်း၊
မျက်စိညောင်းနေလောက်ပြီထင်တယ်ဗျ။

Reporting Automation နဲ့ ပတ်သက်ပြီး
လက်တွေ့စမ်းကြည့်ရင်း ကြုံရတဲ့
အခက်အခဲလေးတွေ ရှိရင်လည်း
ကျွန်တော့်ကို ပြောပြပေးပါဦးဗျ
အတူတူ ဝိုင်းစဉ်းစားပေးချင်လို့ပါဗျာ။

ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈

24/02/2026

“ကျွန်တော်နှင့်လုပ်ငန်းခွင်အတွေ့အကြုံများ”

ဟိုးအရင်က ရုံးခန်းကျဉ်းကျဉ်းလေးထဲမှာ
ပန်ကာတဝီဝီအောက်၊ ဖိုင်တွဲတွေကြားထဲ
ခေါင်းမဖော်နိုင်အောင် အလုပ်လုပ်ခဲ့ရတဲ့နေ့တွေကို သတိရမိကြဦးမှာပါ။

အဲ့ဒီတုန်းက ကိုယ်တွေက "ရုံးရဲ့အနုမြူ" လေးတွေပေါ့။ အသက်လည်းအငယ်ဆုံး၊ ရာထူးကလည်း ဂျူနီယာအဆင့်ဆိုတော့ လူကြီးတွေရဲ့ လေလှိုင်းတွေကို ငြိမ်ခံခဲ့ရတာပေါ့။

အဲ့ဒီတုန်းက လူကြီးတွေဆိုတာကလည်း
ထူးဆန်းတယ်ဗျ။

ရုံးအလုပ်ထက် အိမ်က မိသားစုအကြောင်း၊ ဈေးဖိုးအကြောင်း ဒါမှမဟုတ် မနေ့ကကြည့်လိုက်ရတဲ့ ဇာတ်ကားထဲက မင်းသားအကြောင်းကိုပဲ ရုံးခန်းတစ်ခုလုံး ဟိန်းနေအောင် ပြောတတ်ကြတာ။

Workflow တွေ မြန်ဆန်ဖို့ထက် သူတို့ရဲ့ ဂုဏ်ပုဒ်တွေ၊ အရင်က ဘယ်လိုကျားကုတ်ကျားခဲ လုပ်ခဲ့ရတယ်ဆိုတဲ့ "ဒဏ္ဍာရီ" တွေကို နားထောင်ပေးရတာက ပိုပင်ပန်းခဲ့တာ အမှန်ပဲ။

ကိုယ်တွေကတော့ စိတ်ထဲကနေ "ငါသာ သူတို့နေရာရောက်ရင်တော့လား..." ဆိုတဲ့ အိမ်မက်လှလှလေးတွေကို ဖန်တီးနေခဲ့ကြတာပေါ့။

အိုင်ဒီယာအသစ်တွေ၊ တီထွင်ဆန်းသစ်မှုတွေနဲ့ ဒီရုံးခန်းကြီးကို အရောင်တွေ ခြယ်ပစ်မယ်၊ လူငယ်တွေလာရင်လည်း လက်တွဲခေါ်မယ်ဆိုတဲ့ စိတ်ကူးတွေဟာ အဲ့ဒီတုန်းကတော့ တကယ်ကို တောက်ပနေခဲ့တာ။

ဒါပေမဲ့ အချိန်ဆိုတဲ့ အရာက တကယ်ကို လှည့်စားတတ်တဲ့ မှော်ဆရာကြီးပဲဗျ။

တစ်နှစ်ပြီး တစ်နှစ် ကုန်လွန်သွားရင်းနဲ့ အဲ့ဒီတုန်းက "တော်လှန်ရေးသမား" လူငယ်လေးတွေဟာ အခုတော့ ရုံးခန်းရဲ့ ထိုင်ခုံအကြီးကြီးတွေပေါ်မှာ နေရာယူလာကြပြီ။

ထူးဆန်းတာက အဲ့ဒီထိုင်ခုံတွေမှာ လူကို ပြောင်းလဲပစ်နိုင်တဲ့ "ကျိန်စာ" တစ်ခုခု ကပ်နေသလားပဲ။

ငယ်ငယ်က ကိုယ်တွေ အရမ်းမုန်းခဲ့တဲ့၊ ပျင်းစရာကောင်းလှပါတယ်ဆိုတဲ့ လူကြီးတွေရဲ့ ပုံစံခွက်ထဲကို အခု ကိုယ်တိုင်က အံဝင်ခွင်ကျ ပြန်ဝင်သွားတာကို မြင်ရတာ တကယ့်ကို ရယ်ရခက်၊ ငိုရခက် အခြေအနေကြီးပါ။

ဟိုးအရင်က လူကြီးတွေ ပြောခဲ့တဲ့ "သောက်ပေါစကား" တွေကိုပဲ အခု ကိုယ်တွေက လေသံပြောင်းပြီး ပြန်ပြောနေကြတာ။

အသစ်အဆန်းတွေကို လက်ခံဖို့ထက် "ငါတို့တုန်းကတော့ ဒီလိုပဲ လုပ်ခဲ့တာပဲ" ဆိုတဲ့ ရှေးရိုးစွဲ စောင်တန်းကြီးကို ပြန်ကိုင်မိနေကြတာက အံ့ဩစရာပဲဗျာ။

တကယ်တော့ Innovation ဆိုတာ စက်ရုပ်တွေ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွေထဲမှာတင် ရှိတာမဟုတ်ဘူး။

လူတစ်ယောက်ရဲ့ နှလုံးသားထဲမှာ အိုမင်းမသွားဘဲ ကျန်နေရမယ့် "လတ်ဆတ်မှု" တစ်ခုပါ။

ဒါပေမဲ့ လောကဓံရဲ့ ရိုက်ခတ်မှုတွေ၊ နေ့စဉ်ရုန်းကန်နေရတဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းမှုတွေကြားမှာ ကိုယ်တွေရဲ့ အဲ့ဒီ "လတ်ဆတ်မှု" လေးတွေက ဖုန်တက်ပြီး မှေးမှိန်သွားတတ်ကြတာ ထုံးစံပါပဲ။

ကိုယ်တိုင်ကတော့ ငါကြီးပြင်းလာပြီ၊ ငါရင့်ကျက်လာပြီလို့ ထင်နေပေမဲ့ တကယ်တမ်းတော့ ငယ်ငယ်က ကိုယ်မုန်းခဲ့တဲ့ "စနစ်ဟောင်း" ကြီးရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်သွားခဲ့တာကို သတိမထားမိလိုက်ကြဘူး။

ရုံးခန်းထဲက လူငယ်လေးတွေကို ကြည့်ပြီး "သူတို့ ဘာမှမသိသေးပါဘူး" လို့ တွေးမိတဲ့ ခဏဟာ ကိုယ်တွေ "သောက်ပေါ" လူကြီးဘဝကို တရားဝင် ကူးပြောင်းသွားတဲ့ အချိန်ပဲ ဖြစ်မှာပါ။

ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စိတ်ကူးယဉ် အိမ်မက်တွေက ဘယ်နားမှာ ပျောက်ဆုံးသွားခဲ့တာလဲ။

လူငယ်ဘဝက ကတိကဝတ်တွေ၊ ဖေးမကူညီမယ်ဆိုတဲ့ စေတနာတွေက ရာထူးနဲ့ လစာကြားမှာ ဘာလို့ အငွေ့ပျံသွားရတာလဲ။

ဒါကို ပြန်တွေးကြည့်ရင်တော့ အတော်လေးကို အတွေးနယ်ချဲ့စရာပါပဲ။

ဖြစ်နိုင်တာကတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ အပြောင်းအလဲထက် "သက်သောင့်သက်သာရှိမှု" ကို ပိုမက်မောသွားကြလို့ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။

အသစ်တစ်ခုကို စမ်းသပ်ဖို့ထက် အဟောင်းကြီးထဲမှာပဲ ငြိမ်နေရတာက ပိုလွယ်တာကိုး။

ဒါပေမဲ့ အဲ့ဒီ "လွယ်ကူမှု" တွေကပဲ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို တဖြည်းဖြည်း ဝါးမြိုသွားခဲ့တာပါ။

ဘဝရဲ့ ပင်ပန်းမှုတွေကို ခဏလောက် ဘေးချထားပြီး ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် မှန်ထဲမှာ ပြန်ကြည့်ကြည့်ကြရအောင်။

ကိုယ့်မျက်လုံးတွေထဲမှာ ဟိုးအရင်က တောက်ပခဲ့တဲ့ လူငယ်လေးရဲ့ အရိပ်အယောင် ကျန်သေးရဲ့လား။

ဒါမှမဟုတ် ကိုယ်တိုင်ကပဲ "ခြေရာဟောင်း" တွေကို နင်းမိနေတဲ့ လူကြီးတစ်ယောက် ဖြစ်နေပြီလား။

တကယ်တော့ လူကြီးဖြစ်ဖို့ဆိုတာ အသက်ကြီးလာရုံနဲ့ မလုံလောက်ပါဘူး၊ လူငယ်တွေရဲ့ အမြင်သစ်တွေကို လက်ခံနိုင်တဲ့ နှလုံးသားရှိဖို့လည်း လိုတာပေါ့။

အိုင်ဒီယာတွေ သေဆုံးနေတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်ကြီးမှာ ဆက်ရှင်သန်နေမယ့်အစား၊ ကိုယ်တိုင်က စပြီး "အရောင်သစ်" လေးတွေ ပြန်ဖြန်းကြည့်ရင်ရော မကောင်းဘူးလားဗျာ။

လူငယ်တွေရဲ့ ideology တွေကို နားထောင်ပေးတာ၊ workflow တွေကို ခေတ်နဲ့အညီ ပြောင်းလဲတာဟာ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် ပြန်လည်
နုပျိုစေတဲ့ ဆေးတစ်ခွက်လည်း ဖြစ်နိုင်တာပဲ။

ကဲ... ရှေးဟောင်းနှောင်းဖြစ်တွေ ပြောတာ
ခဏနားပြီး၊ မနက်ဖြန် ရုံးတက်တဲ့အခါမှာတော့ ကိုယ်မုန်းခဲ့တဲ့ လူကြီးပုံစံမျိုး မဟုတ်ဘဲ

ကိုယ်ဖြစ်ချင်ခဲ့တဲ့ "Cool Boss" ပုံစံလေးနဲ့ အလုပ်ခွင်ထဲကို ဝင်သွားကြည့်လိုက်ပါလားဗျာ

ဒီနေ့ မျှဝေပေးခဲ့တဲ့ အကြောင်းအရာလေးကနေ တစ်ခုခုကို ပြန်ပြီး သတိရသွားစေမယ်လို့
မျှော်လင့်ပါတယ်ဗျာ။

ခင်ဗျားတို့ တစ်ကယ် “Cool Boss” ဖြစ်ဖို့
ဆန္ဒရှိသေးရင်ပေါ့ဗျာ

ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈

"ပရမ်းပတာဖြစ်နေတဲ့ အလုပ်တစ်ခုကို Automation လုပ်လိုက်ရင်၊ ပိုမြန်တဲ့ ပရမ်းပတာစနစ်ကြီးပဲ ရလာလိမ့်မယ်" တဲ့ 🎈🎈🎈Reporting နဲ...
23/02/2026

"ပရမ်းပတာဖြစ်နေတဲ့ အလုပ်တစ်ခုကို
Automation လုပ်လိုက်ရင်၊
ပိုမြန်တဲ့ ပရမ်းပတာစနစ်ကြီးပဲ ရလာလိမ့်မယ်" တဲ့ 🎈🎈🎈

Reporting နဲ့ပတ်သက်ပြီး
Workflow Automation လုပ်ချင်တဲ့ကလေးတွေအတွက်ပါ

အပိုင်း (၁) မှာ Reporting Workflow ကြီးတစ်ခုလုံး အစအဆုံး ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သွားလဲဆိုတဲ့ ဇာတ်လမ်းလေးကို ပြောပြခဲ့ပြီးပြီဆိုတော့ အခု အပိုင်း (၂) မှာတော့ "ဒါဆိုရင် ကျွန်တော်တို့ ဘယ်ကနေ လက်တွေ့ကျကျ စကြမလဲ" ဆိုတဲ့ အကြောင်းအရာကို ဆက်ပြီး ဆွေးနွေးပေးချင်ပါတယ်ဗျာ။

တကယ်တော့ Automation လုပ်တော့မယ်ဟေ့ဆိုပြီး ချက်ချင်းကြီး ဆော့ဖ်ဝဲတွေဖွင့်၊ ကုဒ်တွေရေးဖို့ မလိုသေးပါဘူး။

အလိုအလျောက်မောင်းနှင်တဲ့ စနစ်တစ်ခုရဲ့ အသက်က Tool တွေအပေါ်မှာတင် မူတည်တာမဟုတ်ဘဲ ကိုယ့်ရဲ့ လုပ်ငန်းစဉ် (Process) ကို ကိုယ်တိုင် ဘယ်လောက်အထိ အသေးစိတ် နားလည်သလဲဆိုတဲ့ အချက်အပေါ်မှာ အများကြီး မူတည်နေလို့ပါပဲ။

အဲဒီတော့ ပထမဆုံး အနေနဲ့ ကျွန်တော်တို့ လုပ်ရမှာက ပရမ်းပတာဖြစ်နေတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေကို အရင်ဆုံး ပြန်ပြီး စနစ်တကျဖြစ်အောင် ရှင်းလင်းတာ (Standardization) ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

နည်းပညာလောကမှာ ရွှေလိုတန်ဖိုးရှိတဲ့ စကားတစ်ခွန်းရှိတာက
"ပရမ်းပတာဖြစ်နေတဲ့ အလုပ်တစ်ခုကို Automation လုပ်လိုက်ရင်၊
ပိုမြန်တဲ့ ပရမ်းပတာစနစ်ကြီးပဲ ရလာလိမ့်မယ်" တဲ့။

ဥပမာအားဖြင့် ဌာနငါးခုကနေ လစဉ်ပို့နေတဲ့ Excel Report တွေမှာ Date Format တွေက တစ်ခုနဲ့တစ်ခု မတူဘူး၊ Column နာမည်တွေက တစ်မျိုးစီ ဖြစ်နေမယ်ဆိုရင် ဒီအတိုင်း စက်ရုပ် (Automation) ဆီ တန်းပို့လိုက်လို့ မရပါဘူး။

စက်ရုပ်က နားမလည်ဘဲ Error တွေ တက်ပါလိမ့်မယ်။ ဒါကြောင့် ဘာနည်းပညာမှ မသုံးခင်မှာ "ဒီနေ့ကစပြီး ဌာနအားလုံး ဒီ Excel Template တစ်ခုတည်းကိုပဲ သုံးရမယ်၊ Date format က ဒါပဲ ဖြစ်ရမယ်" ဆိုတဲ့ စည်းမျဉ်းတစ်ခုကို အရင်ဆုံး တည်ဆောက်ရပါမယ်။

Data တွေ သပ်ရပ်နေမှသာ Automation တွေက ချောချောမွေ့မွေ့ အလုပ်လုပ်မှာဖြစ်လို့ ဒါဟာ အခြေခံအကျဆုံးနဲ့ အရေးကြီးဆုံး အဆင့်ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

နောက်တစ်ဆင့်ကတော့ ကွန်ပျူတာမဖွင့်ခင် စက္ကူတစ်ရွက်နဲ့ ဘောပင်တစ်ချောင်း အရင်ယူပြီး ကိုယ်လစဉ်လုပ်နေရတဲ့ Reporting အဆင့်တွေကို ဟင်းချက်နည်း ရေးသလိုမျိုး တစ်ဆင့်ချင်း အသေးစိတ် ချရေးကြည့်ဖို့ပါပဲ။

ဒါကို Process Mapping လုပ်တယ်လို့ ခေါ်ပါတယ်။ "လကုန်ရက် ညနေ ၅ နာရီမှာ Email စောင့်မယ်၊ Email ဝင်လာရင် ဖိုင်ကို ဒေါင်းလုတ်ဆွဲမယ်၊ ပြီးရင် ဘယ် Folder ထဲ သိမ်းမယ်၊ Excel ကိုဖွင့်ပြီး ဘယ် Column တွေကို ဖျက်မယ်" စသဖြင့် မျက်စိထဲ မြင်အောင် အကုန်ချရေးလိုက်တဲ့အခါ ဘယ်နေရာမှာတော့ လူက ဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ လိုပြီး၊ ဘယ်နေရာမှာတော့ စက်ကို ခိုင်းလို့ရပြီလဲဆိုတာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်လာပါလိမ့်မယ်။

ဒီမြေပုံရှိမှသာ ကျွန်တော်တို့ တည်ဆောက်မယ့် Automation စနစ်ကြီးက လမ်းပျောက်မသွားမှာပါ။

အဲဒီလို အစီအစဉ်တွေ ချပြီးသွားပြီဆိုရင်တော့ "နိုင်ရာက စပါ" လို့
အကြံပေးချင်ပါတယ်။

အပိုင်း (၁) မှာ ပြောခဲ့တဲ့ "Email ဝင်လာတာကစပြီး Manager ဆီ Report ပြန်ရောက်တဲ့အထိ" အစအဆုံး ကြီးမားတဲ့ Workflow ကြီးကို တစ်ရက်တည်းနဲ့ ပြီးအောင် မလုပ်ပါနဲ့။

အဲဒီလိုလုပ်ရင် Error တွေများပြီး စိတ်ဓာတ်ကျသွားတတ်ပါတယ်။ အဲဒီအစား အလွယ်ဆုံးနဲ့ အမြန်ဆုံး အောင်မြင်နိုင်မယ့် အပိုင်းလေးတစ်ခုကိုပဲ အရင်ဖြတ်လုပ်ကြည့်ပါ။

ဥပမာ "Email ထဲက Attachment ဖိုင်တွေကို ကိုယ်လိုချင်တဲ့ OneDrive Folder ထဲ အလိုအလျောက် ရောက်သွားအောင် လုပ်မယ်" ဆိုတဲ့ အပိုင်းလေးကို Power Automate သုံးပြီး အရင် စမ်းလုပ်တာမျိုးပေါ့။

ဒါလေး အောင်မြင်သွားရင် တစ်လကို မိနစ်အနည်းငယ် အချိန်သက်သာသွားပြီဖြစ်သလို၊ ဒီအောင်မြင်မှု သေးသေးလေးကနေ နောက်ထပ် Data Cleaning အပိုင်းတွေ၊ Dashboard အပိုင်းတွေကို ဆက်လုပ်ဖို့ ယုံကြည်မှုနဲ့ ခွန်အားတွေ အများကြီး ရလာပါလိမ့်မယ်။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ သတိထားရမှာက Automation ဆိုတာ အမြဲတမ်း ၁၀၀ ရာခိုင်နှုန်း ပြီးပြည့်စုံနေမှာ မဟုတ်ပါဘူး။

တစ်ခါတလေ Email က ဝင်မလာတာမျိုး၊ Data တွေက ပုံစံပြောင်းသွားလို့ စနစ်က Error တက်သွားတာမျိုး ရှိနိုင်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် စနစ်ကို တည်ဆောက်တဲ့အခါ "အဆင်မပြေခဲ့ရင် ဘာလုပ်ရမလဲ" ဆိုတဲ့ Error Handling အပိုင်းကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမယ်။

ဥပမာ Automation တစ်ခုခု Error တက်သွားရင် ကိုယ့်ဆီကို "ဒီနေရာမှာတော့ မှားနေပြီ" ဆိုပြီး Notification လှမ်းပို့ခိုင်းထားတာမျိုးပေါ့။

ဒါဆိုရင် အမှားကို အချိန်မီ ဝင်ပြင်နိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။

အချုပ်ပြောရရင် Workflow Automation ဆိုတာ နေ့ချင်းညချင်း ဆောက်လို့ရတဲ့ အရာမဟုတ်ဘဲ ကိုယ့်ရဲ့ လက်ရှိ အလုပ်လုပ်ပုံကို သေသေချာချာ ပြန်သုံးသပ်၊ အဆင့်ဆင့် ခွဲထုတ်ပြီး တဖြည်းဖြည်းချင်း တည်ဆောက်ယူရတဲ့
ခရီးစဉ်တစ်ခုပါပဲဗျာ။

ကဲကဲ လက်ညောင်းပြီဗျာ
နောက်ရက် စိတ်ပါရင် အပိုင်း ၃ ထက်ရေးမယ်

ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈

23/02/2026

Reporting နဲ့ပတ်သက်သမျှ
Workflow Automation လုပ်ချင်ပြီး
ဘယ်ကစရမှန်းမသိတဲ့ ကလေးတွေအတွက်
ဒီဆောင်းပါးလေးနဲ့ ရှင်းပြထားပါတယ်

ကျွန်တော်တို့အလုပ်ခွင်မှာ လကုန်ရက်တွေဆိုတာ စိတ်အရှုပ်ရဆုံး နေ့ရက်တွေပါပဲ

ဘာလို့လဲဆိုတော့ Reporting လုပ်ရတာကိုး၊ ဟိုဌာနကပို့လိုက်တဲ့ Excel ဖိုင်၊ ဒီဌာနက ပို့လိုက်တဲ့ Sale Data တွေက ပုံစံမကျပန်းမကျတွေ၊ တချို့က Date format မှားနေမယ်၊ တချို့က နာမည်တွေပေါင်းတာ လွဲနေမယ်

အဲဒီတော့ ကျွန်တော်တို့က Report တစ်စောင်ထွက်ဖို့အတွက် အရင်ဆုံး Data Cleaning ဆိုတဲ့ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ငန်းကို အရင်လုပ်ရတာပေါ့

ဒီအဆင့်က တကယ်တော့ အချိန်အကုန်ဆုံးနဲ့ လူကို အပင်ပန်းဆုံးဖြစ်စေတဲ့ အဆင့်ပါပဲ၊ အဲဒီလို လစဉ်လတိုင်း ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်နေရတဲ့ Manual Workflow ကြီးကို ကျွန်တော်တို့ ဘယ်လိုပြောင်းလဲပစ်ကြမလဲ၊

Excel ဖိုင်ကို ဖွင့်စရာမလို၊ လူက ဝင်ပါစရာမလိုဘဲ အစအဆုံး အလိုအလျောက်မောင်းနှင်မယ့် Automation စနစ်တစ်ခုကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်ကြမလဲဆိုတာကို ဇာတ်လမ်းလေးတစ်ပုဒ်လို ပြောပြချင်တာပါ။

ပထမဆုံးအနေနဲ့ Data Cleaning ဆိုတာကို အရင်မြင်အောင်ကြည့်ရအောင်

သာမန်အားဖြင့်တော့ ကျွန်တော်တို့က Excel ထဲမှာ Filter တွေစစ်၊ Formula တွေသုံးပြီး အမှားပြင်ကြတယ်၊ ဒါက Manual လုပ်ရပ်ပေါ့

Automation လောကမှာတော့ ဒီအလုပ်ကို Power Query က တာဝန်ယူပါတယ်

Power Query ဆိုတာက ကျွန်တော်တို့ လုပ်သမျှ အမှားပြင်တဲ့အဆင့်တွေကို မှတ်သားထားပေးတဲ့ ကောင်လေးပေါ့

ဥပမာ- Row တွေဖျက်မယ်၊ စာလုံးအကြီးအသေးပြင်မယ်၊ Column တွေခွဲထုတ်မယ်ဆိုတာမျိုးတွေကို တစ်ခါသင်ပေးထားရုံပါပဲ

နောက်တစ်ခါ Data အသစ်ဝင်လာရင် သူက အလိုအလျောက် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပေးသွားမှာ၊ ဒီနေရာမှာ Excel VBA ဆိုတာကို ကြားဖူးကြမှာပါ

အရင်ကတော့ VBA နဲ့ ကုဒ်တွေရေးပြီး ခိုင်းကြပေမဲ့ အခုခေတ်မှာတော့ Cloud ပေါ်ကနေ အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ Office Scripts တွေက ပိုပြီး ခေတ်စားလာပါပြီ၊ ဒါပေမဲ့ ဒီအဆင့်ထိက Excel ဖိုင်ကို ဖွင့်နေရတုန်း၊ လူက Click နှိပ်နေရတုန်းပါပဲ

ဒီတော့ နောက်တစ်ဆင့်တက်ပြီး "လူမလိုတဲ့ စနစ်" ဆီကို သွားကြစို့၊ ဒီနေရာမှာ မင်းသားကတော့ Power Automate ပါပဲ၊ သူက Workflow Automation ရဲ့ အဓိက ခလုတ်ပါ

စိတ်ကူးကြည့်ပါ... မိတ်ဆွေဆီကို Email တစ်စောင်ဝင်လာတယ်၊ အဲဒီ Email ထဲမှာ Report လုပ်ရမယ့် Raw Data ဖိုင်ပါလာတယ်၊ ပုံမှန်ဆို မိတ်ဆွေက အဲဒါကို ဒေါင်းလုတ်ဆွဲ၊ ဖွင့်၊ ပြင်၊ Save လုပ် ပြီးမှ Report ထုတ်မယ်မဟုတ်လား

Power Automate သုံးလိုက်ရင်တော့ ဇာတ်လမ်းက ပြောင်းသွားပြီ၊ Email ဝင်လာတာနဲ့ သူက အဲဒီဖိုင်ကို အလိုအလျောက်ယူပြီး OneDrive လိုမျိုး Cloud Storage ပေါ်ကို သိမ်းလိုက်တယ်၊ ဒီနေရာမှာ OneDrive Automation က အရေးပါလာပြီ

ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဖိုင်တစ်ခု Cloud ပေါ်ရောက်လာတာနဲ့ "ဟေ့... Data အသစ်ရောက်ပြီ" ဆိုပြီး စနစ်ကို လှမ်းအသိပေးလိုက်လို့ပါပဲ

အဲဒီလို Cloud ပေါ်ရောက်သွားတဲ့ Data တွေကို Power BI က လှမ်းဆွဲယူလိုက်ပါတယ်

Power BI ထဲမှာ ကျွန်တော်တို့ စောစောက ပြောခဲ့တဲ့ Power Query အင်ဂျင်ပါပြီးသားဆိုတော့ Data က ဝင်လာတာနဲ့ တစ်ခါတည်း သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပြီးသား ဖြစ်သွားတယ်၊ ပြီးတာနဲ့ လှပတဲ့ Dashboard တွေ၊ ဂရပ်တွေအဖြစ် အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲသွားတော့တာပါပဲ

ဒါပေမဲ့ တချို့ကုမ္ပဏီတွေမှာကျတော့ Data တွေက Excel ဖိုင်နဲ့ လာတာမဟုတ်ဘဲ ဟိုးအရင်ခေတ်က သုံးခဲ့တဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲအဟောင်းကြီးတွေ (Legacy System) ထဲမှာ ရှိနေတတ်တယ်၊ API လည်းမရှိ၊ Cloud လည်းမရတဲ့ အခြေအနေမျိုးပေါ့

အဲဒီလို အခြေအနေမျိုးကျရင်တော့ ကျွန်တော်တို့က Desktop Automation သို့မဟုတ် RPA (Robotic Process Automation) နည်းပညာကို သုံးရပါတယ်

UiPath လိုမျိုး Tool တွေက ဒီနေရာမှာ ဆရာကျတယ်၊ သူက ဘာလုပ်ပေးလဲဆိုတော့ လူတစ်ယောက် ကွန်ပျူတာရှေ့ထိုင်ပြီး မောက်စ် (Mouse) ရွှေ့တာ၊ ကီးဘုတ်ရိုက်တာတွေကို တုပပြီး လုပ်ပေးတာပါ

ဆော့ဖ်ဝဲအဟောင်းကြီးကို ဖွင့်မယ်၊ Login ဝင်မယ်၊ Report ဒေါင်းမယ်၊ ပြီးရင် OneDrive ထဲ ထည့်မယ်ဆိုတာမျိုးပေါ့

ဒါဆိုရင် System အဟောင်းကြီးတွေနဲ့ ချိတ်ဆက်ရတဲ့ ပြဿနာလည်း ပြေလည်သွားပြီ

ကဲ... အခုဆိုရင် စက်ဝိုင်းတစ်ခု လည်ပတ်သွားပါပြီ၊ သေချာပြန်တွေးကြည့်နော်၊ Email ဝင်လာတယ် (သို့) System အဟောင်းထဲက Data ထွက်လာတယ်

Power Automate သို့မဟုတ် RPA က အဲဒီ Data ကို ဖမ်းယူပြီး Cloud (OneDrive) ပေါ် တင်လိုက်တယ်၊ Cloud ပေါ်ရောက်တာနဲ့ Power Query က အသင့်စောင့်ပြီး Data Cleaning ဝင်လုပ်တယ်

သန့်ရှင်းပြီးသား Data ဟာ Power BI Dashboard ပေါ်မှာ ချက်ချင်း Report အဖြစ် ပေါ်လာတယ်၊ ပြီးတာနဲ့ Power Automate ကပဲ အဲဒီ Report Link ကို Manager ဆီ Email ပြန်ပို့ပေးလိုက်တယ်

ဒီလုပ်ငန်းစဉ် အစအဆုံးမှာ မိတ်ဆွေက Excel ကို ဖွင့်စရာမလိုသလို၊ ကွန်ပျူတာရှေ့မှာ ထိုင်နေစရာတောင် မလိုတော့ပါဘူး၊ မိတ်ဆွေ အိပ်ပျော်နေချိန်မှာတောင် ဒီ Workflow ကြီးက အလုပ်လုပ်နေမှာပါ

ဒါက နည်းပညာဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်လို့ ဆိုပေမဲ့ တကယ်တမ်းတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ တန်ဖိုးရှိတဲ့ အချိန်တွေကို ပြန်လည်ရှာဖွေခြင်းပါပဲဗျ

Manual Workflow တွေရဲ့ ထောင်ချောက်ထဲကနေ ရုန်းထွက်ပြီး တီထွင်ဖန်တီးမှုအားကောင်းတဲ့ နေရာတွေမှာ အာရုံစိုက်နိုင်ဖို့အတွက် Workflow Automation ဟာ မရှိမဖြစ် လိုအပ်လာပါပြီဗျ

နည်းပညာတွေ အများကြီးမို့လို့ နာမည်တွေကြားပြီး
မလန့်သွားပါနဲ့၊ အဓိက သဘောတရားကတော့ "Data ကို နေရာတစ်ခုကနေ ယူမယ်၊ သန့်ရှင်းမယ်၊ ပုံဖော်မယ်၊ ပြီးရင် လိုတဲ့သူဆီ ပို့မယ်" ဆိုတဲ့ Flow လေးတစ်ခုပါပဲ

ဒီ Flow ကို နားလည်သွားရင်တော့ မိတ်ဆွေရဲ့ လုပ်ငန်းခွင်ဟာ ပိုပြီး စမတ်ကျ၊ ပိုပြီး ပေါ့ပါးလွတ်လပ်တဲ့ နေရာတစ်ခု ဖြစ်လာမှာ
အသေအချာပါပဲဗျ

နောက်လည်း စိတ်ပါရင်
ခုလိုဆောင်းပါးလေးတွေဆက်ရေးဖို့
အားမွေးထားလိုက်အုံးမယ်ဗျာ
ဒီနေ့တော့ ဒီလောက်ပဲ
လက်လည်းအတော်ညောင်းသွားပြီ
ဘွတ်ဘွတ် 🎈🎈🎈

03/02/2026

မိသားစုကိစ္စလေးတွေနဲ့
ကျန်းမာရေးအခြေအနေအရ
ကျွန်တော် page ရော group ရော
Excel နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ Activity တွေအကုန်
နားပါတော့မယ် ခင်ဗျ

လွန်ခဲ့တဲ့ ဆယ်နှစ်လောက်ထဲက
တွေ့ခဲ့စုံခဲ့ဖူးတဲ့၊ အိမ်တွေ၊ကော်ဖီဆိုင်တွေထိ၊
ဘုန်းကြီးကျောင်းအဆုံး
Excel လိုက်သင်ပေးခဲ့ဖူးတာတွေကို
အမြဲသတိရနေမှာပါ

ကလေးတွေအကုန်လုံးကို
ဒီကနေပဲ နှုတ်ဆက်ပါတယ်ဗျ ❤️❤️❤️

လမ်းတွေ့ရင်တော့ နှုတ်ဆက်ပါဗျ
ကျွန်တော်က လူတွေကိုမမှတ်မိတာများလို့

25/01/2026

Data များပေါ်လမ်းလျောက်ခြင်း

ကဲ... ဒီနေ့တော့
ကျွန်တော်တို့ သူငယ်ချင်းချင်း
ဘေးနားမှာ ထိုင်ပြီး ကော်ဖီလေး သောက်ရင်း
Power BI ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံ Workflow လေးကို လက်တွေ့ Case Study တစ်ခုနဲ့
အေးအေးဆေးဆေး ပြောပြပေးမယ်ဗျ။

စိတ်ကူးထဲမှာ မြင်ကြည့်လိုက်ပါဦး...
ကျွန်တော်တို့မှာ "အရောင်းစာရင်း" ဆိုတဲ့ Excel ဖိုင်လေး တစ်ဖိုင် ရှိတယ်လို့
သဘောထားလိုက်ရအောင်ဗျ။

အဲဒီဖိုင်ထဲမှာ ဘယ်နေ့က ဘာတွေ ရောင်းရလဲ၊ ဘယ်သူ့ကို ရောင်းရလဲဆိုတာတွေ
ရှုပ်ယှက်ခတ်နေတာပေါ့ဗျာ။

ပထမဆုံး ခြေလှမ်းအနေနဲ့ ကျွန်တော်တို့ Power BI Desktop ကြီးကို ဖွင့်လိုက်မယ်ဗျ။ ပြီးရင် အပေါ်နားက "Get Data" ဆိုတဲ့ ခလုတ်လေးကို ခပ်တည်တည်ပဲ နှိပ်လိုက်မယ်ဗျ။

အဲဒီမှာ Excel Workbook ကို ရွေးပြီး ခုနက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အရောင်းစာရင်းဖိုင်လေးကို "ဟေ့လူ... လာခဲ့ဦး" ဆိုပြီး ဆွဲခေါ်လိုက်ရုံပဲဗျ။

အဲဒီမှာ Power BI က "ဒီဖိုင်ထဲက ဘယ် Sheet ကို ယူမလဲ" လို့ မေးလာလိမ့်မယ်ဗျ။

ကျွန်တော်တို့ လိုချင်တဲ့ Sheet လေးကို အမှန်ခြစ်ပေးလိုက်ပြီး အောက်နားက "Transform Data" ကို နှိပ်ပြီး "ဒေတာ ရေချိုးခန်း" (Power Query) ထဲကို အရင် ခေါ်သွားကြမယ်ဗျ။

ဒီနေရာမှာ ဒေတာတွေကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲရတာ တကယ့်ကို အရသာရှိတယ်ဗျ။

ဥပမာ... အရောင်းစာရင်းထဲမှာ အပိုပါလာတဲ့ Row အလွတ်တွေ ရှိနေရင် Right Click နှိပ်ပြီး ဖယ်ပစ်လိုက်မယ်ဗျ။

ပြီးတော့ နေ့စွဲ (Date) တွေက ပုံစံမကျဖြစ်နေရင်လည်း Date Format လေး ပြောင်းပေးလိုက်မယ်ဗျ။ အဲဒီမှာ ထူးခြားတာက ကျွန်တော်တို့ လုပ်သမျှ အဆင့်တိုင်းကို ညာဘက်က "Applied Steps" မှာ သူက မှတ်ထားပေးတာပဲဗျ။

ဒါကြောင့် နောက်တခါ ဒေတာအသစ်တွေ ထပ်ထည့်ရင်လည်း ကျွန်တော်တို့က ပြန်ပြင်နေစရာ မလိုတော့ဘဲ သူက အလိုအလျောက် ရေချိုးပေးသွားမှာပေါ့ဗျာ။

အားလုံး သန့်ရှင်းသွားပြီဆိုရင်တော့ "Close & Apply" ကို နှိပ်ပြီး ဒေတာတွေကို Power BI ထဲ တရားဝင် သွင်းလိုက်ပြီဗျ။

ဒုတိယအဆင့်ကတော့ Data Model တည်ဆောက်တာပေါ့ဗျာ။

ဒေတာတွေက Table တစ်ခုတည်း မဟုတ်ဘဲ "ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း" Table နဲ့ "အရောင်းစာရင်း" Table ဆိုပြီး နှစ်ခုရှိနေတယ် ဆိုပါစို့ဗျ။

အဲဒီ နှစ်ခုကို "Product ID" လေးနဲ့ တစ်ခုနဲ့တစ်ခု ချိတ်ဆက်ပေးလိုက်မယ်ဗျ။ ဒါကို Relationship ချိတ်တယ်လို့ ခေါ်တာပေါ့ဗျာ။

Excel မှာဆိုရင် VLOOKUP တွေနဲ့ တိုင်ပတ်နေရမယ့် အလုပ်ကို ဒီမှာတော့ ကြိုးလေးတစ်မျှင် ဆွဲလိုက်
သလိုမျိုး လွယ်လွယ်ကူကူ ချိတ်လိုက်ရုံပဲဗျ။

ပြီးရင်တော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ လက်နက်ဆန်းဖြစ်တဲ့ DAX Formula လေး တစ်ခုလောက် ရေးကြည့်ရအောင်ဗျ။ "Total Sales" ဆိုတဲ့ Measure လေး တစ်ခု ဖန်တီးပြီး =SUM(Sales[Amount]) လို့ ရေးလိုက်ရင် ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စုစုပေါင်း အရောင်းပမာဏကို တွက်ချက်ဖို့ အဆင်သင့် ဖြစ်သွားပြီဗျ။

ကဲ... အခုဆိုရင် အနှစ်သာရ အရှိဆုံး Visualization အပိုင်းကို ရောက်ပြီဗျ။ Report View လေးထဲကို သွားပြီး ညာဘက်က Visualizations panel ထဲက "Bar Chart" လေးကို ဆွဲထည့်လိုက်မယ်ဗျ။

ပြီးရင် "Product Name" ကို Axis ထဲ ထည့်၊ ခုနက တွက်ထားတဲ့ "Total Sales" ကို Values ထဲ ဆွဲထည့်လိုက်ရုံနဲ့ ဘယ်ပစ္စည်းက အရောင်းရဆုံးလဲဆိုတာ မျက်ဝါးထင်ထင် မြင်လိုက်ရပြီဗျ။

ဘေးနားမှာလည်း "Slicer" လေး တစ်ခု ထပ်ထည့်လိုက်မယ်ဗျ။ အဲဒီ Slicer ထဲမှာ "လအလိုက်" (Month) ရွေးလို့ရအောင် လုပ်ထားလိုက်ရင် ကျွန်တော်တို့က ဇန်နဝါရီလကို နှိပ်လိုက်တာနဲ့ Chart ကြီးတစ်ခုလုံးက ဇန်နဝါရီလ ဒေတာတွေအဖြစ် မျက်လှည့်ပြသလို ပြောင်းသွားတာကို တွေ့ရမှာပါဗျ။

နောက်ဆုံး အဆင့်ကတော့ ဒီ Report ကြီးကို Refresh လုပ်ဖို့ပဲဗျ။

နောက်လမှာ ဒေတာအသစ်တွေ Excel ထဲ ရောက်လာရင် ကျွန်တော်တို့က "Refresh" ခလုတ်လေးကိုပဲ ခပ်ပြုံးပြုံး နှိပ်လိုက်ရုံပဲဗျ။

Power BI က ခုနက ကျွန်တော်တို့ သတ်မှတ်ခဲ့တဲ့ အဆင့်တွေအတိုင်း ဒေတာတွေကို ဆွဲယူမယ်၊ သန့်စင်မယ်၊ တွက်ချက်မယ်၊
ပြီးတော့ Dashboard ကြီးကို အလိုအလျောက် Update လုပ်ပေးသွားမှာပါဗျ။

ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့ Excel မှာ Manual လုပ်နေရတဲ့ နာရီပေါင်းများစွာကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ဖြေရှင်းပေးလိုက်တာပဲဗျ။

ကဲ... ဒီလောက်ဆိုရင်တော့
Power BI ရဲ့ Workflow က ဘယ်လောက်တောင်
ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်လဲဆိုတာ
ငါ့ညီတွေ၊ ငါ့ညီမတွေ မြင်လောက်ပြီ ထင်တယ်ဗျ။

Peace 🎈🎈🎈

Address

Yangon

Telephone

959972265170

Website

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Excel Myanmar posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Contact The Business

Send a message to Excel Myanmar:

Shortcuts

Share

Category