Power BI Desktop Query: Tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp

Power BI Desktop là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ được phát triển bởi Microsoft, giúp người dùng trích xuất, tải và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Tính năng Power Query trong Power BI Desktop đặc biệt quan trọng, cho phép người dùng làm sạch, chuyển đổi và định hình dữ liệu để phù hợp với mục đích phân tích. Dưới đây là một số nội dung chi tiết về Power Query trong Power BI Desktop:

1. Power Query là gì?

Power Query là một công cụ ETL (Extract, Transform, Load) trong Power BI Desktop giúp người dùng thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu như lọc, kết hợp, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu trước khi tạo báo cáo. Công cụ này đặc biệt hữu ích trong việc tự động hóa các quy trình chuyển đổi dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

2. Cách Sử Dụng Power Query Editor

Để bắt đầu sử dụng Power Query Editor, người dùng có thể thực hiện các bước sau:

• Truy cập vào thẻ Home và chọn Transform Data.
• Giao diện Power Query Editor sẽ xuất hiện, cho phép người dùng thực hiện các thao tác trên dữ liệu như thay đổi kiểu dữ liệu, xóa cột, hoặc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
• Mọi thay đổi được thực hiện trong quá trình này sẽ được ghi lại và áp dụng tự động mỗi khi dữ liệu được làm mới.

3. Các Thành Phần Chính của Power Query Editor

• Ngăn truy vấn (Queries Pane): Nằm bên trái, hiển thị danh sách các truy vấn đang hoạt động và cho phép người dùng chọn truy vấn để chỉnh sửa.
• Ngăn dữ liệu (Data Pane): Nằm ở giữa, hiển thị dữ liệu từ truy vấn đã chọn, cho phép người dùng chỉnh sửa dữ liệu trực tiếp.
• Ngăn cài đặt truy vấn (Query Settings Pane): Nằm bên phải, ghi lại tất cả các bước được áp dụng cho truy vấn, giúp người dùng theo dõi và quản lý các thay đổi.

4. Các Bước Thực Hiện Power Query

1. Kết nối với nguồn dữ liệu từ nhiều định dạng như Excel, CSV, SQL Server, Webpage,...
2. Sử dụng Power Query Editor để làm sạch và định hình dữ liệu, bao gồm các thao tác lọc, hợp nhất, xóa cột, và chuyển đổi kiểu dữ liệu.
3. Sau khi định hình dữ liệu xong, nhấn Close & Load để tải dữ liệu đã chỉnh sửa vào mô hình Power BI và sử dụng cho các báo cáo trực quan.

5. Ưu Điểm Của Power Query

• Tự động hóa: Tự động hóa quy trình làm sạch và định hình dữ liệu, giúp giảm thiểu lỗi lặp lại.
• Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Hỗ trợ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo điều kiện kết hợp dữ liệu một cách linh hoạt.
• Dễ sử dụng: Giao diện trực quan giúp người dùng dễ dàng thao tác mà không cần phải viết mã.

6. Ứng Dụng Power Query trong Power BI Desktop

Power Query hỗ trợ các chức năng phân tích phức tạp và là công cụ quan trọng để xử lý dữ liệu trước khi tạo các báo cáo trực quan. Một số tính năng nổi bật bao gồm:

• Làm sạch dữ liệu: Xóa các giá trị trùng lặp, dữ liệu trống hoặc không chính xác để đảm bảo dữ liệu nhất quán.
• Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng: Kết nối và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một bảng tổng hợp duy nhất.
• Áp dụng các bước tự động: Các bước xử lý được ghi lại và có thể tái sử dụng cho các bộ dữ liệu mới.

7. Ví Dụ về Sử Dụng Power Query

Ví dụ, khi làm việc với một bảng dữ liệu bán hàng, bạn có thể sử dụng Power Query để:

1. Lọc bỏ các đơn hàng bị hủy.
2. Kết hợp thông tin về khách hàng từ một bảng dữ liệu khác.
3. Chuyển đổi dữ liệu ngày/tháng về định dạng chuẩn.

Kết Luận

Power BI Desktop với tính năng Power Query Editor mang lại giải pháp hiệu quả cho việc xử lý, làm sạch và định hình dữ liệu, giúp các nhà phân tích và doanh nghiệp tạo ra các báo cáo trực quan và chính xác. Công cụ này không chỉ mạnh mẽ mà còn dễ sử dụng, đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp của người dùng.

Power BI Desktop là một ứng dụng miễn phí được phát triển bởi Microsoft, hỗ trợ người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, phân tích và trực quan hóa chúng thành các báo cáo động. Công cụ này mang đến một giải pháp hiệu quả trong việc xử lý, phân tích dữ liệu phức tạp mà không cần phải viết mã nhiều.

Power Query, một phần không thể thiếu của Power BI Desktop, là một công cụ mạnh mẽ dùng để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL - Extract, Transform, Load). Power Query giúp làm sạch, chỉnh sửa và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn trước khi đưa vào các bảng báo cáo và mô hình dữ liệu của Power BI.

• Power BI Desktop: Là ứng dụng dành cho máy tính để bàn, cho phép kết nối và tạo lập báo cáo dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn.
• Power Query: Là công cụ dùng để xử lý dữ liệu trước khi nó được sử dụng trong Power BI, giúp tự động hóa các quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Với Power Query, người dùng có thể thực hiện các thao tác như:

1. Kết nối với dữ liệu từ nhiều nguồn như Excel, SQL Server, hoặc các dịch vụ đám mây.
2. Làm sạch dữ liệu bằng cách xóa các cột không cần thiết, chuyển đổi định dạng dữ liệu hoặc lọc các giá trị.
3. Chuyển đổi dữ liệu thô thành dạng dữ liệu dễ dàng phân tích hơn, giúp tăng hiệu quả cho quá trình trực quan hóa trong Power BI.

Nhìn chung, Power BI Desktop và Power Query đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp dễ dàng theo dõi và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng.

Power Query Editor là công cụ giúp người dùng Power BI Desktop thực hiện các thao tác chuẩn bị và chỉnh sửa dữ liệu trước khi đưa vào mô hình và báo cáo. Dưới đây là các bước để khởi động Power Query Editor trong Power BI Desktop:

1. Mở Power BI Desktop: Đầu tiên, hãy khởi động ứng dụng Power BI Desktop trên máy tính của bạn. Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt phiên bản mới nhất của phần mềm.
2. Nhấp vào "Transform Data": Trên thanh công cụ của giao diện Power BI Desktop, bạn sẽ thấy nút Transform Data nằm trong tab Home. Nhấn vào đây để mở Power Query Editor.
3. Cửa sổ Power Query Editor: Sau khi nhấn "Transform Data", cửa sổ Power Query Editor sẽ được mở ra. Đây là nơi bạn có thể thực hiện các thao tác làm sạch, chuyển đổi, và chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích.

Trong Power Query Editor, bạn sẽ thấy một số thành phần chính:

• Ngăn Queries: Hiển thị danh sách tất cả các truy vấn (queries) mà bạn đã tải vào Power BI Desktop. Bạn có thể chọn, chỉnh sửa, hoặc thêm truy vấn mới từ đây.
• Thanh công cụ: Bao gồm các tùy chọn như thêm cột, loại bỏ hàng, phân loại dữ liệu, và nhiều hành động khác để chỉnh sửa dữ liệu của bạn.
• Ngăn Data Preview: Hiển thị bản xem trước của dữ liệu sau khi bạn thực hiện các thay đổi. Mỗi bước chỉnh sửa sẽ được lưu lại ở phần "Applied Steps".

Với các công cụ mạnh mẽ từ Power Query Editor, người dùng có thể dễ dàng làm sạch và tổ chức lại dữ liệu, từ đó giúp việc phân tích trở nên hiệu quả hơn. Sau khi hoàn tất chỉnh sửa, bạn có thể nhấn Close & Apply để áp dụng các thay đổi và quay trở lại Power BI Desktop.

Power Query Editor trong Power BI Desktop là một công cụ mạnh mẽ để xử lý và biến đổi dữ liệu trước khi đưa vào mô hình phân tích. Nó cho phép người dùng thực hiện các thao tác chỉnh sửa dữ liệu một cách trực quan, từ việc làm sạch dữ liệu, định dạng lại các trường, cho đến việc ghép nối, lọc và sắp xếp thông tin. Dưới đây là các tính năng chỉnh sửa quan trọng trong Power Query Editor:

• Applied Steps: Tất cả các thay đổi trên dữ liệu đều được lưu lại trong phần "Applied Steps". Bạn có thể thêm, chỉnh sửa hoặc xóa các bước này để điều chỉnh dữ liệu theo yêu cầu.
• Chuyển đổi dữ liệu: Người dùng có thể thay đổi loại dữ liệu cho từng cột, từ số thành văn bản hoặc ngày tháng, giúp dữ liệu phù hợp hơn với các yêu cầu phân tích.
• Lọc dữ liệu: Sử dụng các bộ lọc để loại bỏ các giá trị ngoại lệ hoặc dữ liệu không hợp lệ. Điều này giúp dữ liệu trở nên sạch sẽ và đáng tin cậy hơn cho việc phân tích.
• Ghép nối và tách dữ liệu: Power Query Editor cho phép bạn kết hợp các cột hoặc tách nhỏ dữ liệu từ các trường khác nhau, rất hữu ích khi cần làm rõ ràng các giá trị trong tập dữ liệu.
• Thêm và chỉnh sửa cột: Bạn có thể thêm cột mới, sử dụng các công thức để tạo ra dữ liệu tính toán hoặc chuyển đổi dữ liệu từ các cột hiện có.
• Data Profiling: Đây là một tính năng quan trọng giúp đánh giá chất lượng của dữ liệu, bao gồm phân bố giá trị, tỉ lệ dữ liệu trống và lỗi trong các cột.

Tất cả các thao tác chỉnh sửa dữ liệu trong Power Query Editor đều có thể được hoàn tác hoặc chỉnh sửa thông qua "Applied Steps", giúp người dùng dễ dàng kiểm soát và tinh chỉnh dữ liệu mà không lo mất dữ liệu gốc.

Trong Power BI, tạo và quản lý mô hình dữ liệu là một bước quan trọng giúp bạn tổng hợp và xử lý thông tin một cách hiệu quả. Mô hình dữ liệu cho phép kết nối các bảng dữ liệu lại với nhau thông qua các mối quan hệ (relationships), giúp bạn dễ dàng phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn.

• Tạo mối quan hệ giữa các bảng: Trong Power BI Desktop, bạn có thể tạo mối quan hệ giữa các bảng bằng cách kéo và thả các trường có liên kết với nhau. Điều này giúp kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau.
• Tạo cột tính toán (Calculated Columns): Bạn có thể tạo các cột mới bằng cách sử dụng công thức DAX (Data Analysis Expressions). Điều này cho phép thực hiện các phép tính hoặc kết hợp nhiều trường dữ liệu để tạo ra cột mới, giúp tổng hợp thông tin một cách chi tiết hơn.
• Tạo bảng tính toán (Calculated Tables): Bên cạnh các cột tính toán, bạn cũng có thể tạo bảng tính toán mới từ các dữ liệu đã có. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần một bảng chứa các giá trị duy nhất hoặc tổng hợp các thông tin từ nhiều bảng khác nhau.
• Quản lý mối quan hệ (Relationships Management): Việc quản lý các mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu giúp đảm bảo tính chính xác khi lọc và xử lý dữ liệu. Bạn có thể tạo và xóa các mối quan hệ, cũng như đổi tên bảng và cột để mô tả rõ hơn vai trò của chúng.
• Sử dụng vai trò bảng (Role-playing Dimensions): Khi một bảng dữ liệu đóng nhiều vai trò trong các báo cáo khác nhau, bạn có thể tạo các mối quan hệ không hoạt động (Inactive Relationship) và kích hoạt chúng khi cần thiết để hỗ trợ các tính toán đặc thù trong báo cáo.
• Áp dụng công thức DAX: Trong mô hình dữ liệu, DAX được sử dụng để tạo các phép tính, bộ lọc, và truy vấn dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể dùng hàm USERELATIONSHIP để tạo các bộ lọc động giữa các bảng và các cột dữ liệu.

Việc tạo và quản lý mô hình dữ liệu trong Power BI không chỉ giúp bạn kết nối và tổng hợp dữ liệu mà còn tạo ra những báo cáo trực quan và chính xác, từ đó hỗ trợ đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.

Power BI Desktop cho phép bạn kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tổng hợp và xử lý dữ liệu. Các nguồn phổ biến có thể bao gồm Excel, SQL Server, Azure, và nhiều dịch vụ trực tuyến khác như Google Analytics hoặc Salesforce.

• Kết nối với Excel: Để kết nối, bạn chỉ cần chọn "Get Data", sau đó chọn Excel và tìm đến file bạn muốn kết nối. Sau khi kết nối, các bảng trong file Excel sẽ xuất hiện trong cửa sổ Power BI.
• Kết nối với SQL Server: Đối với cơ sở dữ liệu, bạn có thể nhập tên máy chủ SQL và tên cơ sở dữ liệu cần kết nối. Power BI sẽ tạo một kết nối trực tiếp hoặc nhập dữ liệu vào Power BI để xử lý.
• Kết nối với dịch vụ trực tuyến: Power BI hỗ trợ nhiều dịch vụ như Google Analytics, Salesforce, và nhiều nền tảng khác. Bạn cần cung cấp thông tin đăng nhập để truy cập và kết nối với các dịch vụ này.

Khi dữ liệu từ nhiều nguồn đã được kết nối thành công, Power BI cho phép bạn xử lý và biến đổi dữ liệu với các bước xử lý tự động trong Power Query Editor. Bạn có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một mô hình dữ liệu duy nhất để phân tích và trực quan hóa.

Lập báo cáo và trực quan hóa dữ liệu là một trong những bước quan trọng trong quy trình sử dụng Power BI Desktop. Việc này giúp người dùng chuyển đổi dữ liệu thô thành các biểu đồ, bảng biểu trực quan, dễ hiểu và dễ phân tích. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu trong Power BI.

6.1. Chọn biểu đồ phù hợp với dữ liệu

Power BI cung cấp nhiều loại biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ vùng, bản đồ, và nhiều dạng biểu đồ khác. Việc lựa chọn đúng loại biểu đồ là rất quan trọng vì mỗi loại biểu đồ sẽ phù hợp với từng kiểu dữ liệu khác nhau. Ví dụ, biểu đồ cột thích hợp cho việc so sánh giữa các giá trị, còn biểu đồ vùng sẽ thể hiện sự thay đổi theo thời gian.

Để chọn biểu đồ:

1. Trên giao diện Power BI, chọn trường dữ liệu từ Fields pane.
2. Chọn loại biểu đồ muốn sử dụng từ Visualizations pane.
3. Có thể điều chỉnh kích thước, màu sắc và các thuộc tính khác để biểu đồ hiển thị theo mong muốn.

6.2. Tùy chỉnh biểu đồ và bảng báo cáo

Sau khi chọn biểu đồ, bạn có thể tùy chỉnh để báo cáo trở nên trực quan và phù hợp hơn với nhu cầu phân tích:

• Chọn biểu đồ và truy cập vào mục Format để tùy chỉnh màu sắc, tiêu đề, nhãn dữ liệu, và nhiều thuộc tính khác.
• Sắp xếp thứ tự hiển thị dữ liệu bằng cách chọn Sort by trong phần Visualizations.
• Sử dụng Conditional Formatting để làm nổi bật các giá trị quan trọng trong bảng dữ liệu.

6.3. Xuất và chia sẻ báo cáo

Sau khi hoàn thành báo cáo, bạn có thể lưu, xuất và chia sẻ báo cáo với đồng nghiệp hoặc khách hàng:

1. Lưu báo cáo bằng cách chọn File > Save.
2. Xuất báo cáo dưới dạng file PDF, PowerPoint, hoặc Excel bằng cách chọn File > Export.
3. Chia sẻ báo cáo qua Power BI Service để cộng tác trực tuyến và tương tác với báo cáo qua nền tảng đám mây.

7.1. Sử dụng DAX trong tính toán

DAX (Data Analysis Expressions) là ngôn ngữ công thức được sử dụng trong Power BI để thực hiện các tính toán nâng cao. Với DAX, bạn có thể tạo các cột tính toán, thước đo và bảng tính toán giúp tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu.

• Cột tính toán: Tạo cột mới từ dữ liệu có sẵn bằng cách sử dụng các công thức DAX.
• Thước đo: Sử dụng các hàm DAX để tính toán các chỉ số quan trọng, ví dụ: \[Total Sales = SUM(Sales[Amount])\]
• Bảng tính toán: DAX có thể tạo ra các bảng ảo dùng để tính toán hoặc làm cơ sở dữ liệu để lập báo cáo.

Các phép tính phổ biến trong DAX bao gồm:

1. Hàm tính tổng \(...SUM...\): Tính tổng giá trị của một cột cụ thể.
2. Hàm tính trung bình \(...AVERAGE...\): Tính giá trị trung bình của một cột.
3. Hàm COUNT: Đếm số lượng dòng dữ liệu.

7.2. Lập lịch làm mới dữ liệu tự động

Power BI Desktop cho phép lập lịch làm mới dữ liệu tự động, giúp dữ liệu trong báo cáo luôn được cập nhật theo thời gian thực. Bạn có thể lập lịch hàng ngày, hàng tuần hoặc theo nhu cầu.

• Bước 1: Truy cập vào mục Schedule Refresh trong Power BI Service.
• Bước 2: Định cấu hình thời gian và tần suất làm mới dữ liệu.
• Bước 3: Kích hoạt tính năng gửi thông báo nếu có lỗi xảy ra trong quá trình làm mới.

7.3. Incremental Refresh trong Power BI

Incremental Refresh là kỹ thuật làm mới chỉ một phần dữ liệu, giúp tăng tốc độ xử lý và tối ưu hóa hiệu suất làm việc với các bộ dữ liệu lớn.

1. Bước 1: Xác định khoảng thời gian cần làm mới dữ liệu (ví dụ: tháng hiện tại).
2. Bước 2: Cấu hình bộ lọc dữ liệu để chỉ làm mới phần dữ liệu cần thiết.
3. Bước 3: Áp dụng Incremental Refresh để tự động làm mới dữ liệu mới nhất, giảm thiểu tải cho hệ thống.

Việc học Power BI đã trở nên phổ biến với nhiều khóa học trực tuyến và offline. Các khóa học không chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết mà còn tập trung vào thực hành dự án thực tế, giúp học viên nắm bắt cách sử dụng Power BI trong các tình huống kinh doanh và phân tích dữ liệu cụ thể.

Dưới đây là một số bước và nội dung cơ bản bạn sẽ trải qua khi tham gia các khóa đào tạo Power BI:

1. Giới thiệu và cài đặt Power BI:
   • Hướng dẫn cài đặt Power BI Desktop và làm quen với giao diện phần mềm.
   • Tìm hiểu về hệ sinh thái Power BI, bao gồm Power BI Service và cách chia sẻ báo cáo.
2. Trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu:
   • Học cách trích xuất dữ liệu từ các nguồn phổ biến như Excel, CSV, và SQL Server.
   • Thực hành chuẩn hóa dữ liệu bằng Power Query Editor, bao gồm việc làm sạch và định dạng dữ liệu.
3. Xây dựng mô hình dữ liệu:
   • Tạo và liên kết nhiều bảng dữ liệu trong Power BI để xây dựng một mô hình phân tích hiệu quả.
   • Tìm hiểu về các mối liên kết (relationships) giữa các bảng dữ liệu và sử dụng DAX để tính toán các chỉ số phức tạp.
4. Phân tích dữ liệu bằng DAX:
   • DAX là ngôn ngữ được sử dụng trong Power BI để tạo các hàm tính toán như SUMX(), CALCULATE(), và AVERAGEX().
   • Học cách sử dụng các hàm DAX cơ bản và nâng cao để phân tích dữ liệu nhanh chóng.
5. Thiết kế báo cáo và trực quan hóa dữ liệu:
   • Học cách chọn và sử dụng các loại biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ tròn, và bản đồ (maps).
   • Thực hành tạo các thẻ, bảng, và biểu đồ trực quan để thể hiện các KPI và kết quả phân tích.
6. Tạo Dashboard và chia sẻ báo cáo:
   • Hướng dẫn tạo Dashboard trong Power BI Service và chia sẻ báo cáo với đồng nghiệp hoặc khách hàng.
   • Học cách cập nhật dữ liệu tự động trên Dashboard khi có sự thay đổi từ các nguồn dữ liệu gốc.
7. Thực hành dự án cuối khóa:
   • Cuối khóa học, bạn sẽ thực hành dự án thực tế về phân tích dữ liệu kinh doanh hoặc nhân sự, giúp bạn áp dụng những gì đã học vào tình huống thực tế.
   • Các dự án này sẽ giúp bạn xây dựng sản phẩm đầu tay và tạo nền tảng vững chắc để làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Các khóa học này thường kéo dài từ 6 đến 12 buổi, với thời gian linh hoạt và phương pháp học tập tập trung vào việc thực hành dự án. Ngoài ra, nhiều khóa học cam kết hỗ trợ học viên tìm kiếm cơ hội việc làm ngay sau khi hoàn thành.

Nếu bạn muốn bắt đầu hành trình học Power BI, hãy chọn các khóa học uy tín với lộ trình rõ ràng để đảm bảo đạt được kết quả tốt nhất.

Power BI Desktop là một công cụ mạnh mẽ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Với tính năng Power Query, người dùng có thể dễ dàng làm sạch, định hình và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần phải có kỹ năng lập trình phức tạp. Điều này đã giúp Power BI trở thành một lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp và các chuyên gia dữ liệu.

Thông qua quá trình học và sử dụng Power BI Desktop, các bước như tạo truy vấn, định hình dữ liệu, và sử dụng các công cụ trực quan hóa sẽ trở nên quen thuộc hơn. Người dùng không chỉ nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu mà còn tối ưu hóa hiệu quả công việc, từ việc xử lý dữ liệu phức tạp đến trình bày các báo cáo trực quan và sinh động.

Việc tham gia các khóa đào tạo chuyên sâu về Power BI không chỉ cung cấp kiến thức cơ bản về công cụ mà còn giúp người học hiểu sâu về các tính năng nâng cao như:

• Tạo báo cáo động và tương tác
• Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
• Tự động hóa các quy trình báo cáo

Cuối cùng, Power BI Desktop không chỉ là công cụ phân tích mà còn là một giải pháp giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Việc đầu tư thời gian và công sức vào học hỏi và phát triển kỹ năng với Power BI chắc chắn sẽ mang lại giá trị lớn lao cho cá nhân và doanh nghiệp.