Excel vs. inne narzędzia analityczne — gdzie Excel nadal wygrywa w erze AI?

Wprowadzenie do narzędzi analitycznych w kontekście rozwoju AI

Era sztucznej inteligencji zmieniła sposób, w jaki firmy analizują dane, podejmują decyzje i projektują strategie biznesowe. Wraz z dynamicznym rozwojem narzędzi opartych na AI, rośnie również liczba dostępnych rozwiązań analitycznych — od zaawansowanych platform typu BI (Business Intelligence), przez specjalistyczne języki programowania jak Python czy R, aż po narzędzia typu low-code/no-code.

W tym zmieniającym się krajobrazie analityki danych, Excel pozostaje jednym z najczęściej wykorzystywanych i rozpoznawalnych narzędzi. Mimo pojawienia się wielu nowoczesnych alternatyw, nadal odgrywa on istotną rolę w środowisku biznesowym. Jego popularność wynika nie tylko z szerokiego zastosowania, ale również z płynnej adaptacji do nowych technologii, w tym integracji z rozwiązaniami AI.

Podstawowe różnice między Excelem a innymi narzędziami analitycznymi wynikają z ich przeznaczenia i poziomu zaawansowania użytkownika. Podczas gdy specjalistyczne platformy BI oferują rozbudowane możliwości analizy dużych zbiorów danych i zaawansowane modelowanie predykcyjne, Excel pozostaje narzędziem pierwszego wyboru dla wielu użytkowników biznesowych dzięki swojej dostępności, prostocie i uniwersalności.

W kontekście rosnącej obecności AI w świecie analizy danych, warto przyjrzeć się, w jakich obszarach Excel wciąż ma przewagę nad innymi rozwiązaniami oraz jak wykorzystuje możliwości sztucznej inteligencji, by sprostać nowym wyzwaniom.

Elastyczność i intuicyjność Excela dla użytkowników biznesowych

Microsoft Excel od lat stanowi fundament codziennej pracy analitycznej w wielu firmach na całym świecie. Jego popularność wynika nie tylko z szerokiej dostępności, ale przede wszystkim z wyjątkowej kombinacji elastyczności i intuicyjności, która czyni go narzędziem pierwszego wyboru dla użytkowników biznesowych niezależnie od poziomu zaawansowania technologicznego.

Jednym z największych atutów Excela jest jego niska bariera wejścia. Nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu czy analityce danych mogą szybko nauczyć się podstawowych funkcji i używać ich do tworzenia raportów, analiz czy wizualizacji. Interfejs oparty na arkuszu kalkulacyjnym jest zrozumiały i przewidywalny, a funkcje takie jak przeciąganie formuł, sortowanie danych czy tworzenie wykresów są dostępne z poziomu kilku kliknięć.

Excel oferuje również dużą elastyczność w podejściu do danych. Użytkownicy mogą dowolnie kształtować struktury arkuszy, wprowadzać dane ręcznie, importować je z różnych źródeł i przekształcać według własnych potrzeb – wszystko to bez konieczności znajomości języków skryptowych czy specjalistycznego oprogramowania. Dzięki temu Excel świetnie sprawdza się w dynamicznym środowisku biznesowym, gdzie szybkość działania i możliwość samodzielnej eksploracji danych często mają kluczowe znaczenie.

Podczas szkoleń Cognity ten temat wraca regularnie – dlatego zdecydowaliśmy się go omówić również tutaj.

Pomimo pojawienia się wielu nowoczesnych narzędzi analitycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, Excel pozostaje niezastąpiony dla wielu zespołów dzięki swojej prostocie, przewidywalności i możliwości szybkiego prototypowania analiz. To właśnie ta dostępność i elastyczność sprawiają, że Excel nadal wygrywa w oczach licznych użytkowników biznesowych.

Integracja Excela z narzędziami AI i usługami Microsoft

W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, Excel nie pozostaje w tyle — wręcz przeciwnie, zyskuje nowe możliwości dzięki ścisłej integracji z technologiami AI dostarczanymi przez Microsoft. Połączenie znajomego środowiska arkusza kalkulacyjnego z zaawansowanymi usługami chmurowymi pozwala użytkownikom biznesowym korzystać z inteligentnych funkcji bez konieczności głębokiej wiedzy programistycznej.

Jednym z najbardziej przełomowych elementów tej integracji jest obecność Copilota w Excelu — inteligentnego asystenta opartego na technologii generatywnej AI, który wspiera użytkowników m.in. w analizie danych, generowaniu formuł i automatyzacji zadań. Funkcjonalność ta bazuje na usługach Microsoft 365 oraz modelach językowych z rodziny GPT, co zapewnia płynne wsparcie w codziennej pracy z danymi.

Excel współpracuje także z platformą Azure Machine Learning, umożliwiając wdrażanie modeli predykcyjnych bezpośrednio do arkusza. Dzięki temu analitycy mogą korzystać z własnych modeli AI lub gotowych rozwiązań, zachowując przy tym elastyczność i kontrolę nad danymi.

Przykładem prostego użycia AI w Excelu może być funkcja predykcji trendu na podstawie danych historycznych, wspierana przez uczenie maszynowe:

=FORECAST.ETS(A2; B2:B13; C2:C13)

Takie funkcje, chociaż z pozoru proste, bazują na zaawansowanych algorytmach, które wcześniej wymagałyby użycia specjalistycznych narzędzi analitycznych.

Integracja Excela z usługami Microsoft i AI pokazuje, że narzędzie to nie tylko nadąża za nowoczesnymi trendami, ale także ułatwia dostęp do zaawansowanej analizy szerokiemu gronu użytkowników. Dla tych, którzy chcą jeszcze lepiej wykorzystać możliwości Excela, polecamy Kurs Excel Masterclass - efektywne formuły, wykresy i analiza danych.

Porównanie Excela z alternatywnymi narzędziami analitycznymi

W dobie szybkiego rozwoju narzędzi analitycznych wspieranych przez sztuczną inteligencję, przedsiębiorstwa mają do wyboru szeroką gamę rozwiązań, które różnią się zakresem funkcjonalności, poziomem zaawansowania i wymaganiami technologicznymi. Excel, jako jedno z najdłużej obecnych na rynku narzędzi, nadal utrzymuje silną pozycję, choć w wielu scenariuszach konkuruje z nowoczesnymi platformami takimi jak Python (z bibliotekami typu Pandas czy Scikit-learn), R, Tableau, Power BI czy Google Sheets.

Choć nowoczesne narzędzia przewyższają Excel pod względem skalowalności, automatyzacji czy zaawansowanej eksploracji danych, to Excel nadal często wygrywa w sytuacjach, gdzie liczy się szybkość, elastyczność oraz dostępność. Co więcej, jego znajomość jest powszechna w środowisku korporacyjnym, co obniża próg wejścia dla analiz ad hoc i raportowania. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Przykładowo, aby obliczyć średnią z kolumny w Pandas, używamy kodu:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('dane.csv')
średnia = df['Przychody'].mean()

Podczas gdy w Excelu ten sam rezultat można uzyskać wpisując prostą formułę =ŚREDNIA(B2:B100).

W efekcie, wybór narzędzia zależy od wielu czynników: kompetencji zespołu, skali projektu, potrzeby integracji z innymi źródłami danych oraz oczekiwanego poziomu automatyzacji. Excel nie zawsze wygrywa technologicznie, ale często triumfuje dzięki swojej wszechstronności i popularności.

Znaczenie ekosystemu Microsoft dla rozwoju AI w Excelu

Rozwój sztucznej inteligencji w Excelu nie odbywa się w izolacji — jest ściśle powiązany z szerszym ekosystemem Microsoft. To właśnie pełna integracja platform takich jak Microsoft 365, Azure oraz Power Platform czyni Excela narzędziem, które może wykorzystywać zaawansowane technologie AI bez konieczności wychodzenia poza znane środowisko pracy.

Microsoft konsekwentnie rozwija infrastrukturę wspierającą AI i uczenie maszynowe, dzięki czemu użytkownicy Excela otrzymują dostęp do funkcji opartych na chmurze, takich jak analiza predykcyjna, przetwarzanie języka naturalnego czy automatyzacja procesów. Przykładem może być funkcja Ideas w Excelu (obecnie Analyze Data), która wykorzystuje algorytmy AI do generowania podsumowań i wykrywania trendów na podstawie danych tabelarycznych.

Poniższa tabela prezentuje kluczowe komponenty ekosystemu Microsoft i ich wpływ na rozwój AI w Excelu:

Co istotne, dzięki wspólnemu środowisku logowania, przechowywania danych i usług chmurowych, Excel może szybko korzystać z innowacji wprowadzanych w pozostałych narzędziach Microsoftu. W efekcie użytkownik nie musi być ekspertem od sztucznej inteligencji, aby z niej korzystać — wystarczy, że pracuje w ramach ekosystemu Microsoft. Aby jeszcze lepiej wykorzystać potencjał Excela, warto zapoznać się z Kursem Excel Masterclass - wykorzystanie zaawansowanych funkcji programu i makropoleceń.

Dostępność i skalowalność Excela w środowisku biznesowym

W erze rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, dostępność i skalowalność narzędzi analitycznych staje się kluczowym czynnikiem przy ich wyborze. Excel, mimo upływu lat i pojawienia się wielu nowoczesnych alternatyw, wciąż wyróżnia się na tym polu dzięki swojej uniwersalności i szerokiemu zasięgowi.

Dostępność Excela to jeden z jego największych atutów. Program jest częścią pakietu Microsoft 365, który jest powszechnie używany w sektorze biznesowym na całym świecie. Excel działa zarówno w wersji desktopowej, jak i online, co umożliwia analizę danych z dowolnego miejsca i urządzenia. Obsługuje wiele języków, co czyni go przystępnym dla globalnych zespołów.

W kontekście skalowalności, Excel sprawdza się zarówno w małych firmach, jak i w dużych korporacjach. Dzięki integracji z Power Query, Power Pivot oraz usługami chmurowymi, użytkownicy mogą analizować zbiory danych liczące setki tysięcy wierszy bez potrzeby przechodzenia na bardziej zaawansowane platformy. Ponadto, w środowiskach korporacyjnych Excel często stanowi pierwszy krok do bardziej rozbudowanych wdrożeń BI.

Excel pozostaje więc wyjątkowo elastycznym rozwiązaniem – od pojedynczego użytkownika w małej firmie po zintegrowane środowisko danych w dużej organizacji. Jego dostępność w chmurze umożliwia szybkie wdrożenia i łatwe dzielenie się analizami, co czyni go nadal istotnym elementem środowiska pracy w epoce AI.

Przypadki użycia Excela w projektach opartych na AI

Choć rozwój sztucznej inteligencji przyczynił się do powstania wielu wyspecjalizowanych narzędzi analitycznych, Excel nieustannie znajduje swoje miejsce także w zaawansowanych projektach AI. Jego popularność wynika nie tylko z szerokiej dostępności, ale również z możliwości łączenia klasycznych arkuszy kalkulacyjnych z nowoczesnymi technologiami uczenia maszynowego i analizy danych.

Excel wykorzystywany jest w wielu etapach projektów opartych na AI – od przygotowania danych, przez analizę i modelowanie, aż po prezentację wyników. Oto kilka typowych zastosowań:

• Wstępne czyszczenie i eksploracja danych: Excel doskonale sprawdza się jako narzędzie do szybkiego przeglądu i korekty danych wejściowych przed dalszym przetwarzaniem w bardziej zaawansowanych środowiskach analitycznych.
• Prototypowanie modeli predykcyjnych: Użytkownicy mogą testować proste algorytmy predykcyjne i regresyjne, korzystając z wbudowanych funkcji statystycznych i dodatków, takich jak Analiza danych i Power Query.
• Wizualizacja wyników modeli AI: Dzięki rozbudowanym funkcjom wizualnym i możliwościom tworzenia interaktywnych dashboardów, Excel jest często używany do przedstawiania rezultatów analiz w sposób zrozumiały dla decydentów biznesowych.
• Integracja z usługami chmurowymi: Excel umożliwia bezpośrednią współpracę z narzędziami opartymi na AI, takimi jak Microsoft Azure Machine Learning, co pozwala użytkownikom na korzystanie z gotowych modeli bez konieczności opuszczania środowiska arkusza kalkulacyjnego.

Dzięki tym zastosowaniom Excel pozostaje ważnym ogniwem w łańcuchu analitycznym, ułatwiając współpracę między zespołami technicznymi a użytkownikami biznesowymi, którzy nie zawsze mają dostęp do zaawansowanych narzędzi AI.

Podsumowanie i rekomendacje

W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji i rosnącego zapotrzebowania na zaawansowaną analitykę biznesową, wybór odpowiedniego narzędzia analitycznego staje się kluczowy. Choć rynek oferuje wiele nowoczesnych rozwiązań, takich jak specjalistyczne platformy BI i narzędzia do analizy danych oparte na kodzie, Excel wciąż utrzymuje silną pozycję — szczególnie w środowiskach, gdzie liczy się szybkość, dostępność i intuicyjność obsługi.

Excel wyróżnia się przede wszystkim znaną i szeroko stosowaną strukturą arkusza kalkulacyjnego, która umożliwia szybkie przekształcanie danych, wykonywanie obliczeń oraz eksplorację informacji bez konieczności programowania. Dodatkowo, integracja z ekosystemem Microsoft i coraz szersze zastosowanie funkcji wspieranych przez AI sprawiają, że program ten zyskuje nowe możliwości, przy jednoczesnym zachowaniu przystępności dla użytkowników nietechnicznych.

Dla firm i zespołów, które poszukują uniwersalnego, skalowalnego i łatwego w wdrożeniu narzędzia do analizy danych, Excel pozostaje sprawdzonym wyborem. Jednocześnie warto rozważyć uzupełnienie jego możliwości poprzez integrację z bardziej zaawansowanymi rozwiązaniami analitycznymi tam, gdzie potrzeba większej automatyzacji, głębszych analiz czy pracy na dużych zbiorach danych.

Rekomendacja: Organizacje powinny ocenić swoje potrzeby analityczne pod kątem złożoności, skali i kompetencji zespołu. W wielu przypadkach Excel może być w pełni wystarczający lub stanowić solidną bazę do budowy bardziej rozbudowanego środowiska analitycznego wspieranego przez AI. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Excel i Python — jak wykorzystać Python w analizie danych bezpośrednio w Excelu 27 grudnia 2025

AI Builder w Power Automate: przegląd dostępnych modeli i ich zastosowań 25 grudnia 2025