Imagine o seguinte: você acabou de receber um relatório de vendas em formato JSON da equipe de TI. De fato, amanhã de manhã, o diretor pediu uma apresentação das tendências de vendas em formato Excel. Você não é um programador e o tempo está passando. Não se preocupe! Converter JSON para Excel é muito mais fácil do que você pensa e pode até ser feito em questão de minutos, sem nenhuma habilidade de codificação.
Neste mundo acelerado, 8 em cada 10 profissionais estão presos fazendo a conversão manual de dados. Eles passam horas copiando e colando, correm o risco de cometer erros e perder um tempo valioso. Na verdade, com as técnicas certas, você pode transformar arquivos JSON complexos em tabelas organizadas do Excel com apenas alguns cliques.
Este artigo irá desvendar os segredos da conversão de JSON para Excel que raramente são conhecidos. Começando com truques ocultos no Microsoft Excel que não são ensinados no campus, o que é surpreendente? Todos esses métodos podem ser aprendidos rapidamente, independentemente de sua formação técnica. Então, você está pronto para economizar de 2 a 3 horas de trabalho todas as semanas e parecer um especialista em dados na frente da equipe? Vamos começar esta aventura de conversão de dados!
O que é um arquivo JSON e quando usá-lo?
JSON (JavaScript Object Notation) é um formato de troca de dados leve, fácil de ler por humanos e fácil de processar por máquinas. Esse formato usa uma estrutura flexível de key-value pair (par chave-valor), tornando-o um padrão universal para comunicação de dados entre aplicativos.
Estrutura básica JSON
O JSON consiste em:
- Object ({}): um conjunto de valores-chave
- Array ([]): Lista de valores/dados
- Value: Pode ser uma string, número, booleano, nulo, objeto ou matriz
Exemplo simples:
{
“name”: “Andi”,
“age”: 25,
“city”: “Jakarta”,
“hobbies”: [“reading”, “swimming”],
“active_status”: true
}Quando o JSON é usado?
O formato JSON é a espinha dorsal da troca de dados moderna, especialmente em três cenários principais. Primeiro, no desenvolvimento do API (Application Programming Interface), especificamente a API REST, que por padrão retorna respostas no formato JSON. Um exemplo real pode ser visto nos serviços de dados meteorológicos do OpenWeatherMap ou nas informações de transações de gateways de pagamento, como o Midtrans, onde o JSON atua como uma ponte para a troca de dados entre servidores e clientes.
No domínio do desenvolvimento de aplicativos web e móveis, o JSON desempenha um papel importante em vários aspectos. Esse formato é comumente usado para armazenamento temporário de dados por meio de um mecanismo de armazenamento local no navegador, além de servir como um arquivo de configuração que determina as configurações básicas de um aplicativo. A flexibilidade do JSON permite que os desenvolvedores armazenem e recuperem dados facilmente sem a necessidade de infraestrutura de banco de dados complexa.
Não menos vital é o papel do JSON na troca de dados entre sistemas. Na arquitetura moderna, JSON é a língua franca que conecta os vários componentes da tecnologia. Desde a integração entre o backend (como Node.js ou Python) e o frontend (JavaScript), até a comunicação entre microsserviços em um sistema distribuído. Seus recursos leves, mas poderosos, tornam o JSON a escolha certa para garantir a interoperabilidade entre várias plataformas e linguagens de programação.
Por que converter JSON para Excel?
Os dados JSON precisam ser convertidos para o Excel porque o Excel oferece facilidade e vantagens na análise de dados que o formato JSON não possui. Aqui estão algumas das principais razões pelas quais essa conversão é importante:
- O Excel é mais fácil de usar para análise, agrupamento e filtragem de dados. Com o Excel, os usuários podem agrupar dados rapidamente, usar filtros e realizar análises estatísticas sem a necessidade de programação especial, enquanto o JSON é um formato de texto mais difícil de processar diretamente pela maioria dos usuários não técnicos.
- Muitas ferramentas de negócios dão suporte ao Excel como um formato de entrada padrão. O Excel é um formato muito comum e compatível com muitos aplicativos de negócios, portanto, a conversão de JSON para Excel facilita a integração de dados em seu sistema existente sem a necessidade de adaptações complexas de formato.
- Fácil visualização com gráficos e tabelas dinâmicas no Excel. O Excel fornece recursos avançados de visualização de dados, como gráficos interativos, tabelas dinâmicas e painéis, que ajudam os usuários a entender melhor os dados e tomar decisões informadas. O JSON em si não possui um recurso de visualização integrado, portanto, deve ser convertido primeiro.
- Além disso, o Excel possui recursos integrados, como o Power Query, que permitem a importação e transformação direta de dados JSON, tornando o processo de conversão mais fácil e rápido sem a necessidade de ferramentas adicionais.
Ao converter JSON para Excel, os dados que foram inicialmente armazenados em formato de texto estruturado tornam-se mais profissionalmente compreensíveis, processáveis e apresentados, auxiliando muito em uma variedade de necessidades de negócios e análise de dados do dia-a-dia.
Método 1: Converta manualmente para Excel sem o incômodo de codificar!
Para usuários que não têm formação técnica ou desejam a maneira mais fácil de fazer isso, o Microsoft Excel fornece um recurso integrado para importar e converter arquivos JSON diretamente em um formulário de tabela. Esse método é perfeito para usuários corporativos, analistas de dados e iniciantes que desejam visualizar e processar dados JSON rapidamente.
Etapa 1: abra o Excel e importe o arquivo JSON
- Execute o aplicativo Microsoft Excel (versão 2016 e superior recomendada).
- Selecione a guia Data no menu principal.
- Clique: Get Data → From File → From JSON.
- Pesquise e selecione o arquivo .json que deseja converter.
- O Excel abrirá automaticamente Power Query Editor.
Verifique se o arquivo JSON é válido. Se um erro aparecer, tente verificar a estrutura JSON em jsonlint.com
Etapa 2: Transformação de dados no Power Query
O Editor do Power Query exibirá a estrutura JSON em um formulário hierárquico. Aqui você pode:
- Expanda os dados aninhados para uma tabela simples.
- Exclua colunas irrelevantes.
- Renomeie as colunas para torná-las mais fáceis de entender.
- Classifique e reorganize as posições das colunas conforme necessário.
Certifique-se de clicar no ícone de seta bidirecional (↔) para exportar os dados do objeto JSON aninhado.
Etapa 3: carregar dados na planilha do Excel
Quando terminar de personalizar a estrutura de dados:
- Clique no botão Close & Load no canto superior esquerdo.
- Os dados serão exibidos diretamente na planilha do Excel na forma de uma tabela.
Método 2: Use ferramentas online (rápido e gratuito)
Para aqueles que precisam de uma solução instantânea e sem instalação e não querem se preocupar em usar aplicativos pesados como Excel ou linguagens de programação, existem muitas ferramentas online gratuitas que podem ajudá-lo a converter arquivos JSON em Excel em segundos.
Este método é perfeito para:
- Pequenas a médias quantidades de processamento de dados (≤10MB).
- Usuários não técnicos.
- A necessidade de conversão rápida sem processos de instalação adicionais.
Melhores ferramentas online para conversão de JSON para Excel
Aqui estão algumas plataformas online recomendadas para velocidade, facilidade de uso e recursos que suportam estruturas JSON complexas:
1. Conversor de JSON para Excel
- Conversão instantânea de JSON para .xlsx formato.
- Suporta arrastar e soltar arquivos.
- Existe uma opção para visualizar e editar os dados antes de exportar.
2. ConvertCSV.com – JSON para Excel
- Dá suporte a estruturas JSON aninhadas.
- Pode definir as colunas a serem exibidas.
- A saída está em .csv formato que pode ser aberto diretamente no Excel.
3. Ferramentas JSON online
- Editor interativo e conversão em tempo real.
- Interface simples e amigável.
- Adequado para aprender estruturas de dados JSON durante a conversão.
Evite carregar dados confidenciais (como dados de clientes, financeiros ou médicos) para ferramentas online públicas. Para arquivos privados ou confidenciais, use métodos locais, como scripts do Excel ou do Python.
