Data Analysis Expressions (DAX) là ngôn ngữ công thức mạnh mẽ được sử dụng trong Power BI, PowerPivot và SQL Server Analysis Services. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết về sự khác biệt giữa Measure và Calculated Column, nơi DAX được chạy, và khi nào nên dùng Calculated Column thông qua các hàm cơ bản như SUM, AVERAGE, và DISTINCTCOUNT.
DAX chạy ở đâu?
DAX được chạy trong các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ như Microsoft PowerPivot, Power BI Desktop và SQL Server Analysis Services. Những công cụ này cung cấp môi trường hoàn hảo cho việc thực hiện các tính toán và truy vấn dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả.
Khi sử dụng DAX trong Power BI Desktop, người dùng có thể tận dụng những tính năng mạnh mẽ của nó để tạo báo cáo và bảng biểu. Một điểm nổi bật của DAX trong Power BI là khả năng kết hợp thông tin từ nhiều bảng khác nhau thông qua các mối quan hệ, giúp việc phân tích trở nên dễ dàng và trực quan hơn.
Trong SQL Server Analysis Services, DAX được sử dụng cho các mô hình Tabular. Khác với các mô hình truyền thống sử dụng MDX (Multidimensional Expressions), Tabular sử dụng DAX như một ngôn ngữ truy vấn chính. Điều này cho phép thực hiện các phép tính động và chia sẻ dữ liệu với tốc độ cao, nhờ vào engine In-Memory tích hợp.
DAX trong PowerPivot hoạt động như một tích hợp bên trong Excel, cho phép người dùng xử lý một khối lượng lớn dữ liệu mà không cần sự hỗ trợ của các công cụ bên ngoài. PowerPivot biến Excel thành một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện các tính toán phức tạp thông qua DAX.
Lợi ích của DAX trong công cụ phân tích
DAX cung cấp một ngôn ngữ mạnh mẽ cho các phép toán động, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép tính phức tạp mà không mất nhiều công sức. Khả năng tích hợp với các công cụ như Power BI và SQL Server Analysis Services giúp DAX trở thành lựa chọn tối ưu cho việc phân tích dữ liệu.
Khả năng tích hợp và hiệu suất
Một trong những điểm mạnh nữa của DAX là khả năng tích hợp hoàn hảo với những công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ khác, mang lại hiệu suất cao mà không làm giảm đi tính linh hoạt và độ chính xác trong các phép tính phân tích.
Khi sử dụng DAX, chúng ta có thể tối ưu hóa khả năng phân tích dữ liệu, đưa ra những cố gắng chính xác hơn cho việc ra quyết định. Điều này cũng dễ dàng hỗ trợ cho nhiều nhóm người dùng khác nhau, từ những chuyên viên phân tích dữ liệu đến các nhà quản trị, khi cần truy xuất dữ liệu có chiều sâu và đúng thời điểm.
Measure vs Column khác gì?
Khi bắt đầu làm việc với DAX (Data Analysis Expressions), việc hiểu rõ sự khác biệt giữa Measure và Calculated Column là cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng đọc của mô hình dữ liệu. Mỗi loại có đặc điểm, cách hoạt động và ứng dụng khác nhau mà việc hiểu biết chúng có thể giúp cải thiện phân tích dữ liệu của bạn.
Trước tiên, chúng ta hãy xem xét Measures. Measures là những công thức DAX được sử dụng để tính toán động khi cần thiết và thường được sử dụng trong các báo cáo, bảng biểu để trả về giá trị ngay tại thời điểm báo cáo được tải hoặc dữ liệu được tương tác. Điều này có nghĩa là kết quả của Measure chỉ được tính khi cần thiết và không được lưu trữ trong mô hình dữ liệu.
Theo nguyên lý này, Measures có xu hướng linh hoạt và mạnh mẽ hơn trong việc xử lý các phép tính phức tạp. Bởi vì chúng không lưu trữ trực tiếp kết quả, Measures giúp mô hình dữ liệu duy trì sự nhẹ nhàng và nhanh chóng hơn khi dữ liệu của bạn có sự thay đổi liên tục hoặc khi bạn cần thực hiện nhiều phép tính toán khác nhau trên cùng một tập dữ liệu.
Calculated Columns, ngược lại, thực hiện tính toán mà kết quả được tính toán và lưu trữ trong mô hình dữ liệu ngay khi Calculated Column được tạo ra. Điều này có nghĩa là khi bạn tạo một Calculated Column, giá trị của nó được lưu giữ để sử dụng trong tương lai, và không cần tính toán lại mỗi khi truy cập dữ liệu. Điều này thường được sử dụng để tính toán mà các giá trị phải được xác định và xem trực tiếp trong dữ liệu.
Một điểm cần lưu ý nữa là Calculated Columns sử dụng nhiều bộ nhớ của mô hình hơn vì chúng lưu trữ kết quả trực tiếp, điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với tập dữ liệu lớn. Vì vậy, cần phải cân nhắc kỹ lưỡng khi quyết định sử dụng Calculated Column, đặc biệt khi dữ liệu có sự thay đổi liên tục.
Vậy Measure và Calculated Column khác gì và nên sử dụng chúng như thế nào? Measures rất thích hợp cho các phép tính tổng hợp, chẳng hạn như tính tổng hoặc đếm theo một nhóm, mà không thay đổi bản chất của từng dòng dữ liệu gốc. Trong khi đó, Calculated Columns thích hợp hơn cho những kịch bản mà bạn cần tạo ra những giá trị mới trên từng dòng dữ liệu, như cộng thêm một giá trị cụ thể hoặc tạo ra một cột trạng thái.
Suy cho cùng, lựa chọn giữa Measure và Calculated Column phụ thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể. Nếu bạn cần tính toán dựa trên tổng hợp dữ liệu động và không cần lưu giữ giá trị, Measure sẽ là lựa chọn tốt nhất. Ngược lại, nếu bạn cần tạo một giá trị cụ thể cho từng dòng dữ liệu cho các biểu đồ hoặc báo cáo cụ thể, Calculated Columns sẽ là phương án hợp lý hơn.
Đến đây, bạn có thể thấy cách chọn Measure hoặc Calculated Column có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu suất và tính linh hoạt của mô hình dữ liệu của bạn trong Microsoft Power BI hoặc các mô hình Tabular khác. Điều này thể hiện rõ hơn khi áp dụng các hàm DAX cơ bản, như SUM, AVERAGE, DISTINCTCOUNT để tổng hợp và phân tích dữ liệu.
Chú ý: Dựa vào nhu cầu phân tích dữ liệu của bạn để lựa chọn Measure hoặc Calculated Column nhằm tối ưu hóa hiệu suất và mang lại hiệu quả tốt nhất cho dự án của bạn.
Các hàm SUM, AVERAGE, DISTINCTCOUNT
Nếu bạn đã từng làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI hoặc SQL Server Analysis Services (SSAS), bạn chắc hẳn đã gặp qua khái niệm DAX (Data Analysis Expressions). Đây là một ngôn ngữ rất mạnh mẽ, cho phép bạn thực hiện các phép toán phong phú trong các mô hình dữ liệu. Một trong những khía cạnh chính của DAX là khả năng tổng hợp và phân tích dữ liệu thông qua các hàm như SUM, AVERAGE, và DISTINCTCOUNT. Những hàm này cung cấp các công cụ mạnh mẽ giúp bạn tổng hợp dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, hỗ trợ đắc lực cho công việc báo cáo và phân tích.
Hãy bắt đầu với SUM, một trong những hàm đơn giản và phổ biến nhất. SUM hoạt động bằng cách cộng tất cả các giá trị trong một cột dữ liệu được chỉ định. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần tổng hợp giá trị doanh thu, chi phí, hoặc bất kỳ thông số định lượng nào khác trong tập dữ liệu của mình. Trong Power BI, cú pháp của hàm SUM đơn giản như sau:
SUM(<ColumnName>)
Ví dụ, nếu bạn có một cột doanh thu với tên là DoanhThu, bạn có thể tổng hợp toàn bộ doanh thu bằng lệnh SUM(Sales[DoanhThu]). Ứng dụng thực tế của hàm SUM là vô cùng rõ ràng, từ việc tạo các báo cáo tài chính đến việc phân tích xu hướng doanh số.
Chuyển qua hàm AVERAGE, hàm này cho phép bạn tính giá trị trung bình của một cột số liệu. Cú pháp của hàm AVERAGE tương tự như SUM:
AVERAGE(<ColumnName>)
Ví dụ, để tính giá trị trung bình của cột GiáBan, bạn sẽ sử dụng AVERAGE(Sales[GiáBan]). Điều này rất hữu ích khi bạn cần hiểu rõ hơn về xu hướng giá cả, hiệu suất sản phẩm, hoặc đánh giá năng suất trung bình theo các tiêu chí định sẵn.
Cuối cùng, hàm DISTINCTCOUNT được sử dụng để đếm số lượng giá trị khác nhau trong một cột. Đây là một công cụ giá trị khi bạn cần biết có bao nhiêu khách hàng khác nhau đã mua hàng hoặc bao nhiêu sản phẩm khác nhau đã được bán ra. Cú pháp của hàm DISTINCTCOUNT là:
DISTINCTCOUNT(<ColumnName>)
Bằng cách sử dụng hàm DISTINCTCOUNT(Sales[CustomerID]), bạn có thể tạo ra các báo cáo về số lượng khách hàng duy nhất trong một thời gian nhất định, giúp cải thiện định hình chiến lược kinh doanh và tiếp cận khách hàng.
Ứng dụng của các hàm này không chỉ giới hạn trong việc tổng hợp dữ liệu đơn giản. Chúng có thể được tích hợp vào các Measure phức tạp hơn để phân tích sâu rộng hơn, như việc sử dụng các kỹ thuật mềm dẻo như CANVAS, CASHFLOW, hoặc định kỳ hóa dữ liệu. Các hàm này hỗ trợ không chỉ trong việc tạo ra báo cáo mà còn cải tiến hiệu quả hiệu suất phân tích dữ liệu nhờ sự chính xác và độ tin cậy của chúng.
Nói về tính ứng dụng cụ thể, các hàm này có thể được kết hợp trong các biểu đồ trực quan trong Power BI, giúp câu chuyện truyền tải qua dữ liệu trở nên rõ ràng và sâu sắc hơn. Chẳng hạn, việc dùng SUM và AVERAGE trong biểu đồ đường hoặc biểu đồ cột có thể cho thấy xu hướng tăng trưởng hoặc những biến thể nhỏ trong dữ liệu, trong khi DISTINCTCOUNT có thể thể hiện sự đa dạng và phân tán trong bộ dữ liệu mà bạn không thể nhìn thấy bằng mắt thường.
Hiểu rõ và sử dụng hiệu quả các hàm DAX cơ bản như SUM, AVERAGE, DISTINCTCOUNT không chỉ nâng cao khả năng phân tích của bạn mà còn thúc đẩy việc ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thực tế hơn. Trong mỗi biểu đồ và báo cáo, sự chính xác là tối quan trọng, và các hàm DAX này chính là vũ khí lợi hại nhất giúp bạn đạt được điều đó.
Khi nào dùng Calculated Column
Trong quá trình xây dựng mô hình dữ liệu với DAX, việc chọn lựa giữa Measure và Calculated Column luôn là một quyết định quan trọng. Mặc dù cả hai đều có thể thực hiện phép tính nhưng chúng phục vụ những mục đích khác nhau. Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào việc sử dụng Calculated Column và đánh giá khi nào nó thực sự cần thiết.
Calculated Column là một cột dữ liệu được tạo ra bởi các phép tính hoặc công thức DAX dựa trên dữ liệu sẵn có trong các bảng của bạn. Giống như các cột khác, nó được lưu trữ trong mô hình dữ liệu và có thể được sử dụng tương tự như bất kỳ cột nào khác trong các báo cáo và trực quan hóa của bạn.
Lợi ích của Calculated Column
Lợi ích chính của Calculated Column là khả năng lưu trữ kết quả tính toán trực tiếp trong mô hình dữ liệu. Điều này có nghĩa rằng kết quả của Calculated Column sẵn sàng cho việc truy xuất và không cần tính toán lại trong quá trình thực thi báo cáo.
Khi mô hình hóa dữ liệu cho phân tích và báo cáo, có vài lý do mạnh mẽ khiến bạn nên cân nhắc sử dụng Calculated Columns:
1. Tối ưu hóa truy vấn: Kết quả của Calculated Column đã được lưu trữ sẵn có giúp tối ưu hóa truy vấn và tăng tốc các phản hồi trong phân tích trực quan.
2. Tính toán phức tạp: Khi các phép tính cần thiết để tạo ra kết quả không thể thực hiện dễ dàng trong Measure hoặc đòi hỏi các biểu thức hàm phức tạp.
3. Phân khúc dữ liệu: Khi có nhu cầu phân khúc dữ liệu dựa trên tiêu chí khác nhau, các Calculated Column có thể được sử dụng để tạo ra phân khúc đó nhanh chóng.
Mặc dù vậy, việc áp dụng Calculated Columns cần được xem xét kỹ lưỡng bởi nó có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của hệ thống:
Lưu ý về hiệu suất: Khi một Calculated Column được tạo ra, toàn bộ dữ liệu trong bảng phải được đánh giá lại mỗi khi có sự thay đổi trong dữ liệu nguồn. Điều này có thể làm tăng thời gian tính toán và ảnh hưởng xấu đến hiệu suất tổng thể nếu không được quản lý cẩn thận.
Máy tính và các công cụ phân tích như Power BI hoặc SSAS Tabular đều có những hạn chế nhất định về bộ nhớ và khả năng xử lý. Do đó, việc lạm dụng Calculated Column một cách không hợp lý sẽ dẫn đến tình trạng quá tải tài nguyên và chậm trễ trong việc trả lời truy vấn.
Khi đối diện với tình huống cần thiết để sử dụng Calculated Columns, hãy bảo đảm rằng việc này thực sự cần thiết và mang lại giá trị cho báo cáo hoặc phân tích dữ liệu của bạn.
Tình huống thực tế:
Trong một hệ thống bán lẻ, bạn có thể sử dụng Calculated Column để tính tổng doanh số cho từng sản phẩm theo tháng, nếu bạn cần sử dụng dữ liệu này thường xuyên cho các bảng báo cáo và biểu đồ chi tiết. Điều này sẽ giúp truy xuất dữ liệu nhanh chóng mà không cần tính toán lại mỗi khi xem báo cáo.
Kết luậnTóm lại, DAX mang lại khả năng tính toán mạnh mẽ và linh hoạt cho phân tích dữ liệu trong Power BI và các dịch vụ khác. Hiểu rõ sự khác biệt giữa Measure và Calculated Column cùng các hàm DAX cơ bản giúp bạn tối ưu hóa khả năng phân tích và
trực quan hóa dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định đúng đắn và nhanh chóng hơn.