Excel vs Power BI – Qual è il migliore per la presa di decisioni?
Excel vs Power BI - Qual è il migliore?
Nel paesaggio aziendale odierno, prendere decisioni informate è essenziale per il successo delle organizzazioni. Comprendere gli strumenti di business intelligence più popolari e le loro caratteristiche uniche è fondamentale per sfruttare il loro vero potenziale. Sia MS Excel che Power BI offrono capacità impressionanti per quanto riguarda l’analisi dei dati e la presa di decisioni. Tuttavia, determinare la scelta migliore dipende da requisiti specifici. Questo articolo esplorerà i punti di forza e i casi d’uso specifici di MS Excel vs Power BI, aiutandoti a decidere quale strumento scegliere per le tue esigenze aziendali.
Cosa è MS Excel?
Microsoft Excel è uno strumento potente e facile da usare che consente l’organizzazione, la manipolazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati. Offre funzioni essenziali per il trattamento, la pulizia e la trasformazione dei dati. Con funzionalità integrate come strumenti di analisi dei dati, tabelle pivot e grafici, Excel è prezioso per l’analisi e la visualizzazione dei dati. Fornisce anche capacità decisionali attraverso funzioni come Goal Seek, Solver, Decision Trees e Sensitivity analysis, consentendo agli utenti di prendere decisioni informate basate sui dati riassunti. Power pivot e query svolgono un ruolo significativo nella presa di decisioni facilitando la modellazione e la trasformazione dei dati. Excel è uno strumento versatile che consente agli utenti di analizzare i dati e prendere decisioni efficaci.
Cosa è Power BI?
Power BI è un altro strumento decisionale offerto da Microsoft, in grado di competere con Excel. Svolge funzioni simili a quelle di Excel, come la trasformazione dei dati, la presa di decisioni, la connessione a diverse fonti di dati, l’integrazione, la visualizzazione e la presentazione. Power BI ha le sue caratteristiche, come la capacità di creare report dinamici e interattivi e dashboard in tempo reale. Inoltre, comporta la modellazione dei dati, la formazione di relazioni tra i diversi dati e la ricerca di dipendenze all’interno dei dati.
Inoltre, la query dei dati attraverso Power Query è una caratteristica intrigante che consente azioni di elaborazione dei dati come la pulizia, la modellazione e la trasformazione dei dati attraverso un’interfaccia grafica intuitiva. Essendo un prodotto Microsoft, fornisce anche funzionalità e servizi di base come uno strumento di business intelligence completo e facile da usare.
- Un’età d’oro ‘Age of Empires III’ si unisce a GeForce NOW.
- Il nostro supporto per i sistemi di allerta precoce
- John Isaza, Esq., FAI sulla navigazione del panorama legale dell’AI e di ChatGPT.
Migliori funzionalità di Excel
1. Foglio di lavoro per l’organizzazione dei dati
- Ordinamento e Filtraggio: Organizza facilmente i dati utilizzando le funzioni di ordinamento e filtraggio.
- Raggruppamento e struttura ad albero: Raggruppa righe o colonne e comprimile/espandi per una maggiore leggibilità.
- Blocco righe o colonne: Mantieni gli intestazioni statiche durante lo scorrimento per un confronto più facile.
- Formattazione personalizzata: Personalizza le celle con diversi colori, bordi e stili di carattere.
- Formule e funzioni: Esegui la manipolazione dei dati utilizzando una varietà di formule e funzioni.
- Pulizia e Trasformazione dei dati: Suddividi o unisci le celle, rimuovi i duplicati e svolgi compiti come la concatenazione.
- Power Query e Power Pivot: Utilizza tecniche avanzate di trasformazione dei dati.
- Formattazione condizionale: Evidenzia dati specifici in base ai criteri definiti.
- Analisi What-If: Analizza diversi scenari per esplorare i potenziali risultati.
- Analisi di Sensibilità: Valuta l’impatto della variazione delle variabili sui dati e sulla presa di decisioni.
2. Tecniche di manipolazione dei dati in Excel
- CONCATENA: Combina i dati di diverse celle in una sola cella utilizzando la formula CONCATENA(testo1, testo2, testo3, testo4, …).
- GIORNI: La formula GIORNI(data_di_fine, data_di_inizio) calcola i giorni tra due date.
- NETWORKDAYS: Esclude automaticamente i fine settimana nel calcolo del numero di giorni lavorativi utilizzando la formula NETWORKDAYS(data_di_inizio, data_di_fine, festività).
- LEN: Determina il numero di caratteri in ogni cella utilizzando la formula LEN(testo).
- AVERAGEIFS: Calcola la media di più parametri utilizzando la formula AVERAGEIFS(intervallo_medio, intervallo1, criterio1, intervallo2, criterio2, …).
- CONTA.NUMERI: Conta il numero di celle non vuote in un intervallo utilizzando la funzione CONTA.NUMERI().
- CERCA.VERT: Cerca un valore nella riga superiore di una tabella e restituisce un valore corrispondente da una riga specificata utilizzando la funzione CERCA.VERT().
- CERCA.ORIZZONTALE: Cerca un valore nella colonna più a sinistra di una tabella e restituisce un valore corrispondente da una colonna specificata utilizzando la funzione CERCA.ORIZZONTALE().
- CONTA.SE: Conta il numero di celle che soddisfano più criteri utilizzando la funzione CONTA.SE().
- SE: Esegue test logici e restituisce valori specificati utilizzando la funzione SE() in base alle condizioni.
Inoltre leggi: Impara tutte le formule, applicazioni e scorciatoie di Excel con il nostro corso gratuito
3. Opzioni di visualizzazione in Excel
| Metodi di rappresentazione | Scopo |
|---|---|
| Grafico a colonne | Visualizza le variazioni nel tempo o i confronti |
| Grafico a barre | Rappresenta i dati in modo orizzontale |
| Grafico a linee | Adatto per categorie sequenziali o continue |
| Grafico a torta | Mostra le proporzioni di diverse categorie |
| Grafico a dispersione | Mostra la distribuzione dei punti dati e la correlazione delle tendenze |
| Grafico a area | Visualizza dati cumulativi o impilati |
| Grafico radar/spider | Utilizza più assi per la rappresentazione dei dati |
| Istogramma | Mostra la distribuzione dei dati numerici |
| Mappa di calore | Rappresenta i valori dei dati su una griglia utilizzando colori |
| Grafico 3D | Rappresenta i dati attraverso colonne, superfici, torte, ecc. in 3D |
| Sparklines | Grafici condensati in una singola cella |
| Barre dati, set di icone, scale di colore | Mostra la formattazione condizionale |
Migliori funzionalità di Power BI
1. Capacità di importazione e trasformazione dei dati in Power BI
- Capacità di importazione dei dati:
- Connessione con diverse fonti di dati (servizi cloud, file, database, servizi online)
- Connettori integrati
- Funzione di query dati per la connessione diretta alle fonti di dati
- Funzioni di query pieghevole per una gestione efficiente dei dati
- Capacità di trasformazione dei dati:
- Editor di query con interfaccia visuale
- Filtraggio, unione, ordinamento, rotazione, suddivisione e trasformazione dei dati
- Funzioni integrate per la manipolazione dei dati
- Attività di pulizia (correzione, eliminazione dei duplicati, ecc.)
- Trasformazioni avanzate (creazione di colonne personalizzate utilizzando il linguaggio M, unione di query multiple, suddivisione di colonne)
- Formazione e strutturazione dei dati
- Opzione di dipendenze e aggiornamento della query:
- Imposta l’ordine di esecuzione della query
- Pianificazioni automatiche di aggiornamento dei dati
- Specifica il metodo di trasformazione per l’esecuzione automatica.
2. Costruzione di cruscotti interattivi in Power BI
La costruzione di cruscotti comporta la creazione, la personalizzazione e l’organizzazione della visualizzazione. Il design segue l’incremento dell’interattività attraverso l’aggiunta di selettori e filtri. Deve seguire una configurazione di drill-through per facilitare la navigazione verso rapporti dettagliati. Ricorda l’aggiunta di segnalibri prima del test e della convalida. Gli aspetti critici della costruzione di cruscotti interattivi, oltre alle visualizzazioni, includono il binding dei dati selezionando campi e misure appropriati. Le azioni di drill-through, insieme alla cross-filtering e all’evidenziazione, sono anche significative.
La costruzione di rapporti in Power BI inizia con le pagine dei rapporti in cui ogni pagina contiene le stesse o diverse visualizzazioni per la presentazione della struttura dei dati. Il layout e la formattazione devono essere personalizzati per aggiungere varietà e unicità regolando il design, i colori, i caratteri, gli sfondi e gli schemi per abbinare l’estetica. Power BI consente l’interazione dei rapporti, le azioni di drill-through, i pulsanti o i collegamenti per la navigazione del rapporto aggiuntivo e la formazione di rapporti semplici e veloci.
3. Funzionalità di analisi avanzata in Power BI
| Funzionalità | Descrizione |
|---|---|
| DAX (Data Analysis Expressions) | Calcolo e modellazione dei dati utilizzando un linguaggio di formula per creare calcoli e misure personalizzati. |
| Funzione di intelligenza temporale | Funzionalità integrata per l’analisi dei dati in periodi di tempo specifici, la comparazione dei dati in diversi periodi di tempo e il calcolo dei valori anno-to-date. |
| Funzioni statistiche | Funzioni per le statistiche descrittive, le aggregazioni e l’analisi dei dati storici. |
| Previsione | Tecniche per prevedere le tendenze future e i valori basati sui dati storici. |
| Insight veloci | Riassunto automatico dei dati e generazione di insight per un’analisi rapida. |
| Modellazione dei dati | Creazione di relazioni e connessioni tra tabelle e fonti di dati, creazione di colonne calcolate o derivate e definizione di misure. |
| Gerarchie | Organizzazione e navigazione dei dati attraverso disposizioni gerarchiche. |
| Script personalizzati | Scrittura di script personalizzati per trasformazioni e manipolazioni dei dati complesse. |
| Istruzioni condizionali | Applicazione di logica condizionale alle trasformazioni e ai calcoli dei dati. |
| Query parametriche | Creazione di query con parametri per modificare dinamicamente il recupero e le trasformazioni dei dati. |
Vantaggi e limitazioni di Excel per la presa di decisioni
Familiarità e accessibilità grazie all’ampio utilizzo di Excel sono tra i vantaggi più comuni del suo utilizzo. Si abbina alla facile organizzazione, analisi e visualizzazione dei dati attraverso un’interfaccia utente user-friendly e una visualizzazione delle opzioni categorizzata. Le funzionalità di personalizzazione, collaborazione, opzione di modifica in tempo reale e condivisione con importazione facilitano l’utilizzo di questo strumento.
Tuttavia, la mancanza di integrità dei dati e di controllo delle versioni limita il controllo degli errori di sovrascrittura accidentale, delle modifiche non autorizzate e degli errori di inserimento dei dati. La gestione di grandi quantità di dati e le limitazioni delle capacità analitiche per operazioni avanzate e molto complesse sono altrettanto problematiche.
Vantaggi e limitazioni di Power BI per la presa di decisioni
Power BI aiuta le persone nella presa di decisioni attraverso opzioni di visualizzazione dati interattive e analisi self-service che eliminano la dipendenza da IT o analisti dei dati. L’interfaccia utente user-friendly, il monitoraggio dei dati in tempo reale, la consolidazione dei dati e l’accesso mobile sono tra i principali vantaggi dell’utilizzo di Power BI per la presa di decisioni.
Tuttavia, le limitazioni dello strumento rimangono. Le funzionalità avanzate richiedono apprendimento e formazione, il che rappresenta una sfida per gli utenti non tecnici. La connettività dei dati non è universale e quindi richiede connettori personalizzati in alcuni punti. Non ha una sicurezza dei dati integrata. Invece, dipende dalle organizzazioni. Il refresh può essere automatico, ma le grandi quantità di dati o le trasformazioni complesse richiedono molto tempo, ostacolando le funzionalità. Richiede una licenza a pagamento per le funzionalità avanzate.
Principali differenze tra Excel e Power BI
| Excel | Power BI |
|---|---|
| Foglio elettronico con molteplici funzionalità | Strumento di analisi dei dati appositamente progettato con capacità avanzate |
| Adatto per report tabellari | Meno opportunità affascinanti per la creazione di report |
| Limitato alla gestione di un massimo di Nisoo dati | In grado di gestire grandi volumi di dati |
| Mancanza di filtraggio incrociato tra grafici | Fornisce un’opzione avanzata di filtraggio incrociato tra grafici |
| La connessione delle tabelle è difficile | Facile correlazione di diverse tabelle |
| Linguaggio di modellazione dei dati MDX | Linguaggio di modellazione dei dati DAX |
| Comunemente utilizzato per l’organizzazione dei dati, i calcoli e lo sviluppo di report tabellari complessi. | Fornisce opzioni più intriganti attraverso la personalizzazione e diverse opzioni per rendere il report interattivo |
| I report hanno disponibilità limitata a diversi utenti | Numerosi lavoratori possono lavorare sui report |
| Principalmente familiare tra gli utenti | Richiede familiarità e apprendimento delle funzionalità complesse |
| Adatto per dati semplici e strutturati | Ben versato in modelli di dati complessi e grandi |
| Ampiamente utilizzato per creare e condividere dashboard con visualizzazioni facilmente interpretabili. | Ampiamente utilizzato per creare e condividere dashboard con visualizzazioni facilmente interpretabili. |
Scalabilità e gestione di grandi dataset
Excel è preferibile per dataset regolari o di piccole dimensioni, mentre Power BI è specificamente progettato per la scalabilità e l’efficiente analisi dei dati. Comprende un motore di analisi in-memory, opzioni di partizionamento, supporto per DirectQuery e tecniche di compressione dei dati, che lo rendono superiore ad Excel. Excel dipende dalla memoria di sistema e la velocità di calcolo è relativamente lenta per dataset più grandi.
Connettività dati in tempo reale e aggiornamento dati automatizzato
La connettività dati in tempo reale è più efficiente in Power BI poiché il primo richiede un aggiornamento manuale. Power BI è direttamente collegato a fonti di dati in tempo reale e supporta lo streaming in tempo reale. Fornisce anche opzioni di aggiornamento programmato adatte per dataset di routine rispetto a quelli complessi.
Visualizzazioni interattive e funzionalità di drill-down
Excel fornisce numerose rappresentazioni per la creazione di grafici e interattività attraverso linee, barre, grafici a torta e a dispersione. L’interattività e la manipolazione degli elementi del grafico e la funzionalità di drill-down per la sintesi sono anche possibili. Ma Power BI è curato con set di funzionalità specializzati e completi, forniti attraverso il cross-filtering, il drill-down e il drill-through, i tooltip e l’esplorazione dei dati e la ricerca di query in linguaggio naturale Q&A.
Opzioni di collaborazione e condivisione
Excel consente la condivisione di file tramite e-mail, piattaforme di condivisione file e unità di rete. Consente anche l’accesso a più utenti per la scrittura e la modifica. Ci sono funzionalità di tracciamento delle modifiche e di co-autore per una migliore usabilità. Power BI consente la condivisione di dashboard e report tramite una piattaforma basata su cloud. Come Excel, permette la collaborazione sul workspace, tuttavia, con ruoli come amministratori, visualizzatori e collaboratori. Lo strumento è anche curato per la gestione delle versioni o il tracciamento delle modifiche, insieme a funzionalità di commento e discussione.
Integrazione con altre fonti di dati
Excel consente l’importazione di diversi formati di file come file CSV, servizi web, ecc. L’integrazione con piattaforme online è limitata a SharePoint e OneDrive. Power BI fornisce opzioni di connettività dati con SQL Server, Google Analytics, Salesforce, Axure e SharePoint. L’integrazione qui è possibile con Azure, Dynamics 365, SharePoint Online e altri prodotti Microsoft.
Curva di apprendimento e facilità d’uso
Excel è molto familiare e fornisce un’interfaccia utente intuitiva e una vasta libreria di formule e funzioni. La curva di apprendimento qui è ripida, il che facilita la rappresentazione delle funzionalità avanzate facili da avviare e imparare. Power BI richiede tempo per apprendere i concetti di modellazione dei dati e creare report e dashboard interattivi. L’interfaccia drag-and-drop fornisce funzionalità più accessibili. L’interfaccia utente intuitiva è disponibile per la trasformazione e la pulizia dei dati; tuttavia, le funzionalità avanzate richiedono ulteriore apprendimento e pratica.
Casi d’uso ed esempi di Excel vs Power BI
Utilizziamo alcuni scenari per una migliore comprensione della differenza tra power query e power pivot disponibili in Excel vs Power BI:
Caso studio di Excel
Supponiamo di essere un responsabile delle vendite che desidera analizzare i dati delle vendite e prendere decisioni informate riguardo le strategie di vendita e la previsione. Si inizierà con l’analisi dei dati ottenuti da diverse regioni. Aprire lo stesso in Excel e utilizzare le funzioni di ordinamento e filtraggio per trovare le produzioni, i rappresentanti delle vendite, le vendite o altri dettagli specifici di maggior successo. Si avrà una visione delle tendenze e dei modelli di vendita.
Si può utilizzare power pivot vs power query per creare tabelle pivot per la sintesi in categorie seguite dall’analisi tramite parametri come periodo, segmento di clienti o categoria di prodotto. Si possono anche utilizzare le tabelle pivot. Proseguire con la rappresentazione tramite grafici. Successivamente, utilizzare le funzioni di previsione per prevedere le vendite future in base ai dati storici. Sperimentare con diversi scenari e impatti utilizzando Goal Seek o l’analisi What-if. Combinare le informazioni di ogni azione, cercare le aree di miglioramento, l’allocazione delle risorse, l’alterazione delle strategie di vendita e la definizione di obiettivi di vendita realistici per una crescita esponenziale del business.
Caso studio di Power BI
Supponiamo che una società di vendita al dettaglio desideri analizzare i dati di vendita e migliorare le decisioni di gestione dell’inventario utilizzando Power BI. Il problema sono i livelli di inventario eccessivi, le carenze di magazzino e le proprietà di riordino inefficienti. L’azienda dovrebbe iniziare importando i dati dal sistema ERP, dalla gestione dell’inventario e dal database delle vendite. Successivamente, devono creare dashboard interattivi per ottenere informazioni in tempo reale con visualizzazioni organizzate e facilmente interpretabili.
Dovrebbero iniziare l’azione combinando i dati di vendita con i livelli di inventario per riconoscere i prodotti ad alta domanda, gli articoli a movimento lento e i potenziali esaurimenti delle scorte. Ciò guiderà nell’identificazione dei modelli, nella decodifica della domanda del prodotto e nell’ottimizzazione dei livelli di inventario. Successivamente, analizzare le prestazioni del fornitore, identificare i tempi di consegna e la causa dei ritardi o dei problemi di qualità e prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, utilizzare Power BI per la previsione, la pianificazione della domanda e la funzione di drill-down per analizzare i dati a diversi livelli di granularità.
Fattori da Considerare nella Scelta del Giusto Strumento
Per aiutare nella scelta tra Excel e Power BI, confrontiamo i fattori da considerare nella scelta del giusto strumento per la decisione:
1. Natura e Volume dei Dati
Excel può gestire database di piccole e medie dimensioni con natura tabellare. Power BI è creato per gestire dati voluminosi di qualsiasi complessità. Può anche prendere dati da fonti multiple.
2. Requisiti e Complessità della Decisione
I dati che richiedono un’analisi fondamentale e una decisione semplice saranno facilmente eseguiti in Excel. Power BI è più adatto per analisi avanzate, numerose categorie di dati che richiedono visualizzazioni automatizzate e aggiornate con previsioni e altre funzioni.
3. Collaborazione di Squadra e Necessità di Condivisione
Excel consente molteplici opzioni di condivisione insieme a opzioni di scrittura e modifica in tempo reale. Fornisce anche opzioni di tracciamento delle modifiche disponibili con diversi nomi di Power BI. Excel è più amichevole per il sistema rispetto a Power BI, che è anche adatto per telefoni. Le opzioni di condivisione su Power BI sono, tuttavia, limitate.
4. Integrazione con Sistemi e Fonti di Dati Esistenti
Considerando Excel vs Power BI, entrambi possono integrarsi con sistemi e fonti di dati esistenti. Excel richiederà l’importazione e le trasformazioni manuali, mentre Power BI richiederà una configurazione una tantum per le funzioni di integrazione e trasformazione automatiche.
5. Considerazioni di Budget e Costi
Tra Excel e Power BI, Excel è conveniente grazie alla mancanza di necessità di licenze aggiuntive. Power BI fornisce funzionalità limitate nella versione gratuita. Quindi, le funzionalità avanzate richiedono altri pagamenti.
6. Preferenze dell’Utente e Familiarità
Gli utenti di Excel preferiscono lo stesso quando sono confusi tra Excel e Power BI. La curva di apprendimento qui è ripida rispetto a Power BI, dove l’esperienza tecnica è prerequisito per gestire le funzionalità avanzate.
Conclusione
Excel vs Power BI sono entrambi strumenti di business intelligence adatti alla decisione. Sebbene simili in numerosi aspetti, le loro capacità differiscono nella disponibilità di funzionalità e complessità. L’uso principale di ciascuno dipende da diversi fattori come complessità, volume e natura dei dati. Il tipo di analisi, complessa o avanzata o regolare, gioca anche un ruolo cruciale nelle decisioni relative allo stesso. In definitiva, è più saggio analizzare l’obiettivo e i componenti dei dati per la decisione e sfruttare i punti di forza di entrambi gli strumenti in base alla loro idoneità.
Speriamo che troverete utile l’articolo Excel vs Power BI. Fateci sapere le vostre opinioni nella sezione commenti qui sotto. Se vuoi diventare un esperto di visualizzazione dei dati senza scrivere una singola riga di codice, allora il programma No Code AI è la scelta giusta per te. Con questo corso, puoi sfruttare le applicazioni di Data Science e AI per prendere decisioni migliori sul lavoro.
