Trang chủ>  Blog >  Kinh nghiệm thực chiến >  Template Dashboard Tài chính: MoM/YoY vs Budget trong 60 phút

Template Dashboard Tài chính: MoM/YoY vs Budget trong 60 phút


Bài này hướng dẫn bạn quy trình “từ dữ liệu → mô hình → DAX → layout → xuất bản” trong 60 phút,

  302 lượt xem

Nội dung bài viết

Bạn cần dựng nhanh một dashboard tài chính để theo dõi Doanh thu (Revenue), so sánh với Ngân sách (Budget), và xem MoM/YoY? Bài này hướng dẫn bạn quy trình “từ dữ liệu → mô hình → DAX → layout → xuất bản” trong 60 phút, dùng Power BI và data mẫu tối giản.

1) Kịch bản & KPI mục tiêu

Kịch bản: Báo cáo tài chính theo tháng, xem tiến độ so với Budget, đo tăng trưởng MoM/YoY, và phân rã theo Category/Region.

KPI chính

  • Revenue (tháng/tuần/ngày)
  • MoM % = (Revenue tháng này – tháng trước) / tháng trước
  • YoY % = (Revenue tháng này – cùng kỳ năm trước) / cùng kỳ năm trước
  • Variance = Revenue – Budget, Variance % = (Revenue – Budget)/Budget

Tip: Chốt KPI ngay từ đầu để chọn biểu đồ đúnglayout gọn.

2) Chuẩn bị dữ liệu mẫu (schema & chuẩn hoá)

Dùng 3 bảng tối thiểu:

  1. a) FactSales (dạng long)
  • Date, ProductID, Region, Qty, UnitPrice, (tuỳ chọn) Revenue
  • Nếu chưa có Revenue, tính = Qty * UnitPrice (đừng quên kiểu số).
  1. b) Budget (mức tháng hoặc tháng x danh mục)
  • Month-Year (ví dụ 2025-08), Category/Region, BudgetAmount
  1. c) Calendar
  • Liên tục từ min đến max ngày (nhiều hơn phạm vi dữ liệu), có: Date, Year, Month, MonthNo, Month-Year

Chuẩn hoá: kiểu ngày, mã vùng/sản phẩm, tên cột thống nhất; tránh trùng tên cột giữa các bảng.

3) Mô hình dữ liệu (Calendar – Sales – Budget)

  • Calendar (1) ——— (n) FactSales: liên kết theo Date
  • Calendar (1) ——— (n) Budget: liên kết theo Month-Year (khi Budget ở cấp tháng)
  • Nếu Budget có granularities khác (theo Category/Region), đồng bộ chiều hoặc dùng bridge.

4) DAX cốt lõi: Revenue, Budget, Variance, MoM, YoY

4.1 Calendar

Calendar = CALENDAR (DATE(2023,1,1), DATE(2026,12,31))

Year = YEAR('Calendar'[Date])

MonthNo = MONTH('Calendar'[Date])

Month-Year = FORMAT('Calendar'[Date], "YYYY-MM")

Sort Month-Year bằng MonthNo + Year hoặc cột số tương đương để hiển thị đúng thứ tự.

4.2 Measures

Revenue = SUMX(FactSales, FactSales[Qty] * FactSales[UnitPrice])

Budget Amount = SUM(Budget[BudgetAmount])

Revenue LY = CALCULATE([Revenue], DATEADD('Calendar'[Date], -1, YEAR))

Revenue LM = CALCULATE([Revenue], DATEADD('Calendar'[Date], -1, MONTH))

MoM % = DIVIDE([Revenue] - [Revenue LM], [Revenue LM])

YoY % = DIVIDE([Revenue] - [Revenue LY], [Revenue LY])

 

Variance = [Revenue] - [Budget Amount]

 

Variance % = DIVIDE([Revenue] - [Budget Amount], [Budget Amount])

Có thể thêm format string (%, k/M/B) và xử lý blank để KPI đẹp hơn.

5) Layout 60 phút

5.1 Wireframe (F-pattern)

  • Hàng KPI (trên cùng): Revenue, MoM %, YoY %
  • Combo chart: Revenue vs Budget theo tháng (cột=Revenue, đường=Budget)
  • Waterfall: Variance theo Category (điểm tăng/giảm so với Budget)
  • Bar chart: Top Category/Region
  • Slicers: Year, Region, Category

5.2 Quy tắc trình bày nhanh

  • ≤3 màu: 1 màu chính + 1 nhấn + 1 trung tính.
  • Sort theo mục tiêu phân tích (Top-N, thời gian).
  • Tiêu đề hành động + đơn vị (vd. Revenue (tỷ VND) – 2025 YTD).
  • Tooltip ghi định nghĩa KPI & thời điểm refresh.

6) Checklist chất lượng trước khi publish

  • Model: Calendar liên tục; quan hệ đúng chiều; granularity Budget khớp.
  • DAX: kiểm tra LY/LM có context thời gian; tránh chia 0 (DIVIDE).
  • Visual: màu/label vừa đủ; KPI rõ trên fold đầu.
  • Kiểm thử: đối soát số dòng & tổng (reconciliation); kiểm tra NULL/date biên.
  • Tài liệu hoá: nguồn dữ liệu, lịch refresh, owner dữ liệu.

7) Bước tiếp theo — Học Power BI bài bản tại MCI

Muốn biến quy trình 60 phút thành kỹ năng bền vững (từ data đến dashboard có “câu chuyện”): tham gia Data Analytics (Power BI) – Học viện MCI.

Bạn nhận được gì?

  • Lộ trình từ nền tảng → dashboard tài chính (KPI, MoM/YoY, Budget vs Actual).
  • Case thực tế (Retail/Finance/HR), template tái dùng, mentor góp ý Before/After.
  • Hỗ trợ portfolio & phỏng vấn BI.

Liên hệ
Tư vấn khóa học: 0352.433.233
Đào tạo doanh nghiệp: 0352.433.233
CSKH: cskh@mcivietnam.com

 Đăng ký Data Analytics (Power BI) tại MCI để dashboard của bạn gọn – sạch – có insight.

 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


5 kỹ năng vàng để trở thành Data Analyst chuyên nghiệp

Data Analyst đang trở thành một trong những nghề được săn đón nhất trong kỷ nguyên dữ liệu. Nhưng để thực sự thành công, bạn không chỉ cần biết cách xử lý số liệu mà còn phải trang bị cho mình bộ kỹ năng toàn diện – từ kỹ thuật, phân tích đến giao tiếp. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá 5 kỹ năng quan trọng nhất mà mọi Data Analyst chuyên nghiệp đều phải thành thạo.

Phân tích Dữ liệu và Hiểu biết Khách hàng: Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng

Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp, xử lý, đánh giá và giải thích các dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động trên trang web, tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá về chất lượng và sự hài lòng, và nhiều yếu tố khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển doanh nghiệp của bạn.

VÉN MÀN 7 BƯỚC CHUẨN BỊ ĐỂ TRỞ THÀNH DATA ANALYST PHẦN 01

Trong kỷ nguyên 4.0, dữ liệu được coi là mỏ vàng của các doanh nghiệp để thu hút khách hàng tiềm năng. Chính vì vậy, cơn sốt “Data Analyst” chưa bao giờ giảm nhiệt mà còn phát triển ở nhiều lĩnh vực khác nhau: Ngân hàng, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế và chăm sóc khách hàng.  Theo báo cáo của Vietnam Salary, mức lương trung bình ở vị trí Fresher dao động khoảng 11 triệu - 15 triệu/ tháng. Chính vì thế, không khó để nhận ra ngày một nhiều ứng viên quan tâm đến vị trí Data Analyst. Vậy để sở hữu mức thu nhập cao cũng như làm việc tại công ty/ tập đoàn lớn, ứng viên cần chuẩn bị những gì để trở thành Data Analyst chuyên nghiệp. Cùng MCI tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

Các bài viết liên quan