從Excel到Power BI:升級你的數據分析與商業決策!
Jan 09 ,2025

想像一下,財務部門的報表延遲一天,行銷活動的數據無法匹配,決策會議只能憑感覺擬定下一步策略......


你也曾經面臨這樣的挑戰嗎?


在數據驅動的時代,企業需要的不僅僅是管理數據,更需要能夠快速挖掘洞察的工具。雖然Excel作為傳統的數據分析工具有其價值,但Power BI正在成為現代數據視覺化和分析的首選工具。


本文將探討Excel與Power BI的差異,以及如何利用Power BI克服數據分析的挑戰,為企業決策帶來更多價值。


一、Excel報表常見問題


1. 數據整合困難

多數企業的數據分散於不同的部門和系統中,如ERP、CRM或外部市場資料。Excel在處理多數據來源時,需要手動匯入、整合,效率低且容易出錯。


2. 視覺化效果不足與分析能力有限

Excel的靜態圖表雖然能滿足基礎需求,但缺乏互動性,無法直觀表現數據間的複雜關係,例如地區銷售分布、時間趨勢或多維度比較。同時,Excel也缺乏進階的預測性與規範性分析能力,無法輕鬆預測銷售趨勢或模擬不同情境下的業務表現。


3. 靜態資料無法即時更新

Excel的數據主要依賴手動更新,缺乏即時性。當市場動態快速變化時,無法及時反映最新的數據,導致企業可能錯失最佳決策時機。


二、若採用Power BI,商業分析痛點如何被解決?


1. 更簡潔的數據整合與治理

  • 連接多數據來源,自動刷新:Power BI 支援與多種數據來源(如Excel、ERP、CRM、SQL數據庫)連接,並能即時更新。
  • 數據清洗與建模:內建的Power Query功能能幫助清洗數據並建立模型,確保數據質量的一致性與可靠性。


2. 多樣視覺化與互動功能

  • Excel的靜態圖表雖然能滿足基礎需求,但僅能看到靜態的月銷售數據,若要分析單品銷售需另開檔案,缺乏互動性和關聯性。相較之下,Power BI則可以讓使用者點擊報表內的視覺元素,即可即時更新圖表,直觀表現數據間的複雜關係,例如地區銷售分布、時間趨勢或多維度比較。


3. 強大趨勢預測能力

  • 預測性分析:透過內建的AI功能和DAX公式,Power BI能執行銷售預測、趨勢分析等。
  • 內建AI分析功能:使用自然語言與數據互動,例如自然語言查詢(Q&A),快速產出洞察,並直接回答您的商業問題。


三、從Excel到Power BI,實際案例比較

想像一個情境:您的經理希望能快速查看最新的銷售數據報表,並需要以下關鍵資訊:

  • 哪一個月份和年份有最大收益?
  • 哪個地區的銷售表現最佳?
  • 哪些產品和市場值得進一步投資?


接到了這樣的任務,若使用 Excel 製作報表,您需要先從不同系統(如 ERP、CRM)手動匯出數據,整合到一個檔案中,接著進行數據清理,包括刪除重複項目、處理缺失值及篩選無效數據。完成清理後,使用公式(如 SUMIF)和樞紐分析表計算銷售總額、篩選最佳地區和產品表現,並建立靜態圖表(如折線圖和長條圖)來呈現分析結果,最終需要保存檔案並手動分發給經理。


這樣繁雜的程序,可能每週都得花大量時間執行。


Power BI 有感升級優勢


採用了Power BI 視覺化的互動報表,你的工作會有以下改善:

  • 統一儀表板:將多個維度的數據整合在一個介面,方便決策者一次掌握全局。
  • 快速篩選:您可以篩選某一季度,並立即看到各地區的銷售分布、最佳產品類別以及每家分店的表現。
  • 下鑽功能:能夠深入分析某一地區或某一產品的詳細表現,為決策提供更細緻的洞察。
  • 互動性強:可以點擊任何數據點,例如「六月收益最高的台北分店」,即可觸發其他圖表同步更新,讓數據探索更加流暢。


Power BI vs Excel 比較表

四、更好的數據,驅動更好的決策-實例分享


1. 零售業的成功案例:利用 Power BI 優化庫存管理

背景:某大型連鎖超市在旺季常遇到缺貨問題,而淡季時庫存積壓則導致資金占用過多。他們決定採用 Power BI,整合銷售數據並進行深入分析,以解決這些挑戰。


透過 Power BI,超市將過去幾年內的銷售數據匯入平台,並按商品類型、時間和地區進行分類與視覺化分析。


Power BI 的互動式儀表板幫助管理層快速識別高銷售量的商品及其需求變化趨勢,例如某些商品在假期或週末促銷期間銷售尤為突出,便能精準調配各產品的進貨量,制定更好的庫存計畫。


2. 製造業的效率提升:借助 Power BI 規劃生產計畫

背景:某製造公司發現其生產計畫存在資源浪費,如設備空置時間長或原料過度使用,導致成本高昂和生產延遲。為了提升生產效率,公司開始使用 Power BI 進行全面數據分析。


該公司利用 Power BI 匯入並整合生產相關數據,包括每個生產步驟的時間、使用的原料量、機器可用性及人力資源配置。


透過 Power BI,企業建立了動態的生產計畫模型,考慮機器維護、人力輪班等多種限制條件,以優化排程,生產效率提高了15%,原料浪費降低了10%,且計畫更加靈活,公司能快速應對市場需求變化,實現「即需即生產」的目標。



Power BI 為企業帶來的不僅僅是工具層面的改進,更是決策效率與競爭力的全面提升。如果您正面臨數據整合與分析的挑戰,現在就是採用Power BI的最佳時機!


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你也曾經面臨這樣的挑戰嗎?


在數據驅動的時代,企業需要的不僅僅是管理數據,更需要能夠快速挖掘洞察的工具。雖然Excel作為傳統的數據分析工具有其價值,但Power BI正在成為現代數據視覺化和分析的首選工具。


本文將探討Excel與Power BI的差異,以及如何利用Power BI克服數據分析的挑戰,為企業決策帶來更多價值。


一、Excel報表常見問題


1. 數據整合困難

多數企業的數據分散於不同的部門和系統中,如ERP、CRM或外部市場資料。Excel在處理多數據來源時,需要手動匯入、整合,效率低且容易出錯。


2. 視覺化效果不足與分析能力有限

Excel的靜態圖表雖然能滿足基礎需求,但缺乏互動性,無法直觀表現數據間的複雜關係,例如地區銷售分布、時間趨勢或多維度比較。同時,Excel也缺乏進階的預測性與規範性分析能力,無法輕鬆預測銷售趨勢或模擬不同情境下的業務表現。


3. 靜態資料無法即時更新

Excel的數據主要依賴手動更新,缺乏即時性。當市場動態快速變化時,無法及時反映最新的數據,導致企業可能錯失最佳決策時機。


二、若採用Power BI,商業分析痛點如何被解決?


1. 更簡潔的數據整合與治理

  • 連接多數據來源,自動刷新:Power BI 支援與多種數據來源(如Excel、ERP、CRM、SQL數據庫)連接,並能即時更新。
  • 數據清洗與建模:內建的Power Query功能能幫助清洗數據並建立模型,確保數據質量的一致性與可靠性。


2. 多樣視覺化與互動功能

  • Excel的靜態圖表雖然能滿足基礎需求,但僅能看到靜態的月銷售數據,若要分析單品銷售需另開檔案,缺乏互動性和關聯性。相較之下,Power BI則可以讓使用者點擊報表內的視覺元素,即可即時更新圖表,直觀表現數據間的複雜關係,例如地區銷售分布、時間趨勢或多維度比較。


3. 強大趨勢預測能力

  • 預測性分析:透過內建的AI功能和DAX公式,Power BI能執行銷售預測、趨勢分析等。
  • 內建AI分析功能:使用自然語言與數據互動,例如自然語言查詢(Q&A),快速產出洞察,並直接回答您的商業問題。


三、從Excel到Power BI,實際案例比較

想像一個情境:您的經理希望能快速查看最新的銷售數據報表,並需要以下關鍵資訊:

  • 哪一個月份和年份有最大收益?
  • 哪個地區的銷售表現最佳?
  • 哪些產品和市場值得進一步投資?


接到了這樣的任務,若使用 Excel 製作報表,您需要先從不同系統(如 ERP、CRM)手動匯出數據,整合到一個檔案中,接著進行數據清理,包括刪除重複項目、處理缺失值及篩選無效數據。完成清理後,使用公式(如 SUMIF)和樞紐分析表計算銷售總額、篩選最佳地區和產品表現,並建立靜態圖表(如折線圖和長條圖)來呈現分析結果,最終需要保存檔案並手動分發給經理。


這樣繁雜的程序,可能每週都得花大量時間執行。


Power BI 有感升級優勢


採用了Power BI 視覺化的互動報表,你的工作會有以下改善:

  • 統一儀表板:將多個維度的數據整合在一個介面,方便決策者一次掌握全局。
  • 快速篩選:您可以篩選某一季度,並立即看到各地區的銷售分布、最佳產品類別以及每家分店的表現。
  • 下鑽功能:能夠深入分析某一地區或某一產品的詳細表現,為決策提供更細緻的洞察。
  • 互動性強:可以點擊任何數據點,例如「六月收益最高的台北分店」,即可觸發其他圖表同步更新,讓數據探索更加流暢。


Power BI vs Excel 比較表

四、更好的數據,驅動更好的決策-實例分享


1. 零售業的成功案例:利用 Power BI 優化庫存管理

背景:某大型連鎖超市在旺季常遇到缺貨問題,而淡季時庫存積壓則導致資金占用過多。他們決定採用 Power BI,整合銷售數據並進行深入分析,以解決這些挑戰。


透過 Power BI,超市將過去幾年內的銷售數據匯入平台,並按商品類型、時間和地區進行分類與視覺化分析。


Power BI 的互動式儀表板幫助管理層快速識別高銷售量的商品及其需求變化趨勢,例如某些商品在假期或週末促銷期間銷售尤為突出,便能精準調配各產品的進貨量,制定更好的庫存計畫。


2. 製造業的效率提升:借助 Power BI 規劃生產計畫

背景:某製造公司發現其生產計畫存在資源浪費,如設備空置時間長或原料過度使用,導致成本高昂和生產延遲。為了提升生產效率,公司開始使用 Power BI 進行全面數據分析。


該公司利用 Power BI 匯入並整合生產相關數據,包括每個生產步驟的時間、使用的原料量、機器可用性及人力資源配置。


透過 Power BI,企業建立了動態的生產計畫模型,考慮機器維護、人力輪班等多種限制條件,以優化排程,生產效率提高了15%,原料浪費降低了10%,且計畫更加靈活,公司能快速應對市場需求變化,實現「即需即生產」的目標。



Power BI 為企業帶來的不僅僅是工具層面的改進,更是決策效率與競爭力的全面提升。如果您正面臨數據整合與分析的挑戰,現在就是採用Power BI的最佳時機!


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