Power Pivot e Power Query são dois ótimos recursos do Microsoft Excel que ajudam os usuários a fazer uma análise de dados mais aprofundada e eficiente.
Power Pivot permite que os usuários criem modelos de dados mais complexos e simplifica o gerenciamento de big data usando Data Model no Excel. Esse recurso ajuda a conectar várias fontes de dados e permite a análise usando DAX (Data Analysis Expressions) para medições e cálculos mais complexos.
Power Query é uma ferramenta para importar, limpar e transformar dados (ETL – Extract, Transform, Load). Com Power Query, você pode importar facilmente dados de várias fontes, limpá-los de maneira mais simples, bem como combinar dados de vários arquivos ou bancos de dados em uma única etapa.
Na era em constante evolução do Business Intelligence (BI), a capacidade de analisar dados com rapidez e precisão é essencial. Muitas organizações agora contam com Power Pivot e Power Query para tomar decisões melhores e mais informativas baseadas em dados.
Limitações do Microsoft Excel tradicional
O Microsoft Excel é uma ferramenta útil para análise de dados, mas tem algumas limitações importantes, especialmente quando usado para gerenciar grandes quantidades de dados ou análises complexas. Aqui estão algumas das principais limitações do Microsoft Excel tradicional:
1. Limitações de escalabilidade de dados
Um dos principais problemas com o Excel é a escalabilidade. Embora o Excel possa lidar com até 1.048.576 linhas em uma única planilha, quando os dados começarem a exceder esse limite, os usuários terão dificuldades.
O processo de processamento de dados torna-se lento e os cálculos podem levar muito tempo, mesmo para tarefas simples. Quando uma pasta de trabalho se torna muito grande e complicada, os usuários podem precisar dividir os dados em várias planilhas ou pastas de trabalho, o que pode causar confusão e aumentar o risco de erros.
2. Falta de clareza no processo de análise
O Excel geralmente cria sistemas complexos de análise com muitas fórmulas, referências de células e macros inter-relacionadas. Isso pode dificultar a compreensão do processo de análise, especialmente para outras pessoas que não estão familiarizadas com a pasta de trabalho.
Quando se tem que trabalhar com planilhas criadas por outras pessoas, muitas vezes temos problemas para navegar na lógica por trás dos cálculos e relacionamentos entre os dados. Essa falta de clareza pode levar a erros na análise e na tomada de decisões.
3. Problemas de fusão e apresentação de dados
No Excel, os dados e a apresentação costumam ser misturados. Por exemplo, um usuário pode ter várias planilhas para cada mês que contêm fórmulas e resumos. Quando solicitados a fornecer um resumo trimestral, os usuários precisam adicionar fórmulas e criar novas configurações, o que pode levar a confusão e inconsistências. Isso mostra que os dados não estão bem separados de sua apresentação, dificultando uma análise mais aprofundada sem danificar a estrutura existente.