Wielu użytkowników w codziennej pracy korzysta z Excela, używając go do analizy danych i raportowania. Jednak w miarę jak potrzeby związane z zarządzaniem zbiorami danych rosną, pojawia się pytanie, czy Excel oraz jego zaawansowane funkcje, takie jak możliwość programowania w VBA, są wystarczające? W miarę jak przybywa danych użytkownicy zaczynają się zastanawiać nad zamianą Excela na bazę danych. W artykule porównamy obydwa narzędzia, analizując zakres ich zastosowania oraz różnice w łatwości użycia.
SQL versus Excel i VBA – główne różnice w zarządzaniu danymi
SQL oraz Excel z językiem VBA to dwa popularne narzędzia wykorzystywane do przetwarzania danych. Narzędzia te różnią się jednak w przeznaczeniu, sposobie pracy z nimi oraz metodach dostępu do danych.
Microsoft Excel jest idealnym narzędziem do pracy z mniejszymi zbiorami danych, umożliwiając szybkie obliczenia, wykresy, wizualizacje oraz tworzenie raportów. Jego interfejs jest intuicyjny, a język VBA pozwala na automatyzację zadań. Jednak w przypadku większej ilości danych Excel staje się powolny i trudny do zarządzania.
Język SQL jest z kolei zaprojektowany do pracy z dużymi zbiorami danych, które są przechowywane w relacyjnych bazach danych. Umożliwia on m.in. szybkie wyszukiwanie, filtrowanie i manipulowanie danymi za pomocą zapytań.
Systemy bazodanowe i język SQL nie oferują jednak funkcji do raportowania i wizualizacji danych. Mogą one jedynie współpracować z narzędziami do wizualizacji, takimi jak Power BI, Tableau czy Excel, które umożliwiają analitykom bezpośrednie łączenie się z bazą i pobieranie potrzebnych danych.
Kiedy Excel staje się niewystarczający?
Excel przestaje być wystarczający w sytuacjach, gdy dane zaczynają być rozległe, złożone lub wymagają skomplikowanej analizy. Jego wydajność zaczyna spadać, gdy zawartość arkusza zbliża się do miliona wierszy.
Excel może stać się trudny do użytkowania również w sytuacji, gdy konieczna jest współpraca wielu użytkowników nad tymi samymi plikami. Nie oferuje on zaawansowanych funkcji kontroli wersji czy współdzielenia danych w czasie rzeczywistym.
Program Excel przestaje być też wydajny w analizach, które wymagają użycia złożonych formuł czy pracy z danymi z różnych źródeł. Bazy danych i język SQL, które pozwalają na bardziej skalowalne i wydajne zarządzanie danymi, stają się w takiej sytuacji lepszym rozwiązaniem.
Które narzędzie jest łatwiejsze w użyciu dla początkujących i bardziej efektywne – SQL czy Excel?
Dla początkujących użytkowników, Excel jest zazwyczaj łatwiejszym narzędziem do nauki i codziennego użytku niż SQL.
Excel ma intuicyjny interfejs graficzny, który pozwala na szybkie wprowadzanie danych, wykonywanie obliczeń za pomocą formuł, a także wizualizowanie wyników za pomocą wykresów i tabel. Użytkownicy mogą eksperymentować z danymi w sposób interaktywny, co ułatwia naukę.
Z kolei SQL wymaga nauki składni zapytań, co może być trudniejsze dla osób bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu. Aby zacząć korzystać z SQL, użytkownicy muszą zrozumieć, jak działa struktura baz danych i jak tworzyć zapytania. Jest to bardziej abstrakcyjne i wymagające w porównaniu z graficznym interfejsem Excela. Zwykle jednak kilkudniowy kurs SQL wystarcza do opanowania podstawowej składni, która umożliwia samodzielne odczytanie danych z bazy.
Efektywność działania zależy w dużej mierze od rodzaju zadań, które mamy do wykonania. Excel jest bardzo efektywny przy mniejszych zbiorach danych i prostych analizach, w przypadku których użytkownicy potrzebują szybkich wyników i elastyczności w manipulowaniu danymi. Z kolei w przypadku większych i bardziej złożonych zbiorów danych, praca w języku SQL jest bardziej efektywna, gdyż pozwala na szybką obsługę dużych zbiorów danych.
Jaka technologia jest najczęściej używana w projektach analitycznych?
W projektach analitycznych najczęściej wykorzystywaną technologią są systemy bazodanowe oraz narzędzia analityczne wspierające przetwarzanie, analizę i wizualizację danych.
Do najpopularniejszych rozwiązań bazodanowych należą bazy, takie jak Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL czy MySQL.
W projektach analitycznych wykorzystywane są również narzędzia do wizualizacji danych np. Power BI, Tableau, Qlik Sense.
Niektóre firmy używają również technologii Big Data np. Hadoop, Apache Spark, które pozwalają na przetwarzanie bardzo dużych zbiorów danych w rozproszonym środowisku.
Obecnie niezwykle popularny w obszarze przetwarzania i analizy danych stał się język Python, a w szczególności biblioteka Pandas, która umożliwia np. importowanie, filtrowanie i agregowanie danych z różnych źródeł.
Czy w SQL można obsługiwać tabele przestawne i inne raporty dostępne w Excelu?
W SQL nie ma bezpośredniego odpowiednika tabel przestawnych, które są charakterystyczne dla aplikacji MS Excel. Podobny efekt można osiągnąć w SQL za pomocą np. operacji grupowania, funkcji okna lub operacji do przekształcania danych PIVOT lub CASE.
Dzięki w/w funkcjom, SQL umożliwia tworzenie dynamicznych raportów i analiz. Nie jest to jednak tak proste i intuicyjne jak w programie Excel.
Czy znajomość Excela pomaga w nauce relacyjnych baz danych?
Znajomość Excela pomaga w nauce relacyjnych baz danych oraz query języka SQL, gdyż wiele koncepcji używanych w Excelu ma swoje odpowiedniki w SQL i bazach danych.
W Excelu pracujemy z tabelami, wierszami, kolumnami i komórkami, co stanowi podstawową strukturę danych również w bazach danych. Znajomość takich pojęć jak filtrowanie, sortowanie, agregowanie danych, a także praca z różnymi typami danych, ułatwia zrozumienie działania zapytań SQL.
Dodatkowo, w Excelu korzystamy z formuł do przetwarzania danych, które w podobnej formie występują w bazach danych.
Czy trzeba być z wykształcenia programistą, aby opanować język SQL?
SQL jest językiem zapytań, który został zaprojektowany w sposób zrozumiały nawet dla osób, które nie mają doświadczenia w programowaniu.
Podstawowe zapytania są w miarę proste do opanowania i wymagają jedynie podstawowego zrozumienia struktury danych. Bardziej zaawansowane techniki, takie jak optymalizacja zapytań, indeksowanie czy procedury składowane wymagają głębszej wiedzy technicznej, ale większość użytkowników SQL nie ma potrzeby korzystania z zaawansowanych rozwiązań.
Osoby zajmujące się analizą danych, raportowaniem czy zarządzaniem bazami danych często uczą się SQL w ramach swojej kariery zawodowej, nawet jeśli nie mają formalnego wykształcenia programistycznego.
Koszty użytkowania – bazy danych versus Excel
Koszty użytkowania baz danych i Excela różnią się znacząco, głównie w zależności od skali projektu.
Microsoft Excel obecnie dostępny jest m.in. jako część pakietu Microsoft 365, w modelu subskrypcyjnym. Miesięczna opłata obejmuje również inne aplikacje pakietu Office, takie jak Word i PowerPoint.
Koszty związane z bazami danych różnią się w zależności od rodzaju używanego systemu oraz potrzeb organizacji. W przypadku rozwiązań open-source, korzystanie z oprogramowania bazodanowego jest bezpłatne, dzięki czemu są one atrakcyjnym rozwiązaniem dla mniejszych firm i projektów.
Komercyjne systemy baz danych wymagają licencji, które mogą być wyceniane na podstawie liczby użytkowników, rdzeni procesora lub udostępniane w modelu subskrypcyjnym.
Wdrożenie baz danych może wiązać się także z dodatkowymi kosztami, takimi jak zakup serwerów, konfiguracja infrastruktury czy wsparcie techniczne.