Power BI czy Excel? Porównanie narzędzi do raportowania i wizualizacji danych

Wprowadzenie do Power BI i Excela

Power BI i Excel to dwa popularne narzędzia firmy Microsoft służące do analizy, raportowania oraz wizualizacji danych. Choć oba programy mają wspólny cel – wspomaganie podejmowania decyzji na podstawie danych – różnią się podejściem, zakresem funkcjonalności oraz sposobem użytkowania.

Excel od lat jest standardem w pracy z arkuszami kalkulacyjnymi. Jego uniwersalność, łatwość obsługi i szeroki wachlarz funkcji sprawiają, że znajduje zastosowanie zarówno w prostych analizach, jak i bardziej złożonych modelach danych. Użytkownicy cenią go za elastyczność oraz możliwość pracy bezpośrednio na danych, tworzenia wykresów i wykorzystania formuł oraz tabel przestawnych.

Power BI natomiast to nowoczesne narzędzie typu Business Intelligence, które zostało stworzone z myślą o interaktywnym raportowaniu oraz analizie dużych zbiorów danych pochodzących z różnych źródeł. Dzięki zaawansowanym funkcjom wizualizacyjnym i możliwościom automatyzacji, Power BI umożliwia tworzenie dynamicznych pulpitów nawigacyjnych oraz eksplorację danych w czasie rzeczywistym.

W praktyce, wybór między Power BI a Excelem zależy od charakteru pracy z danymi, skali analiz oraz potrzeb użytkownika końcowego. Zarówno jedno, jak i drugie narzędzie odgrywa istotną rolę w środowisku analitycznym i biznesowym, oferując różne podejścia do osiągnięcia podobnych celów.

Tworzenie raportów i wizualizacji: porównanie możliwości

Zarówno Power BI, jak i Excel oferują szeroką gamę funkcji do tworzenia raportów i wizualizacji danych, jednak różnią się podejściem, zakresem możliwości i poziomem automatyzacji. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Excel to wszechstronne narzędzie arkuszowe, które od lat służy do analizy danych i tworzenia raportów. Użytkownicy mogą wykorzystywać wykresy, tabele przestawne oraz formatowanie warunkowe do przedstawiania danych w przejrzysty sposób. Excel sprawdza się szczególnie dobrze w pracy z mniejszymi zestawami danych oraz w sytuacjach, gdzie potrzebna jest manualna kontrola nad każdym elementem raportu.

Power BI został zaprojektowany z myślą o dynamicznej prezentacji danych i ich interaktywnej analizie. Oferuje zaawansowane możliwości wizualizacji, takie jak filtry kontekstowe, segmentatory czy interaktywne dashboardy, które pozwalają użytkownikom wchodzić w bezpośrednią interakcję z danymi. Power BI wyróżnia się możliwością automatycznego odświeżania raportów i łączenia danych z wielu źródeł.

Podczas gdy Excel jest bardziej odpowiedni do tworzenia statycznych raportów i manipulowania danymi w arkuszu, Power BI zapewnia większą efektywność i elastyczność przy tworzeniu skalowalnych, interaktywnych raportów wizualnych, szczególnie dla większych i bardziej złożonych zbiorów danych.

Integracja z innymi usługami i źródłami danych

Jednym z kluczowych kryteriów przy wyborze narzędzia do pracy z danymi jest jego zdolność do integracji z różnorodnymi źródłami informacji. Power BI i Excel oferują w tym zakresie odmienne możliwości, odpowiadające różnym potrzebom użytkowników i organizacji.

Power BI został zaprojektowany jako platforma do pracy z dużymi wolumenami danych pochodzących z wielu źródeł. Oferuje wbudowane łączniki do usług chmurowych (takich jak Azure, Salesforce, Google Analytics czy SharePoint), baz danych (np. SQL Server, Oracle, PostgreSQL), a także interfejsy API i usługi REST. Dzięki temu użytkownicy mogą pobierać i automatycznie odświeżać dane z wielu systemów jednocześnie, bez potrzeby ręcznej ingerencji.

Excel, choć również umożliwia łączenie się z wieloma źródłami, skupia się głównie na pracy z plikami lokalnymi (CSV, TXT, XLSX), bazami danych (Access, SQL Server), a także z niektórymi usługami online za pomocą Power Query. Integracja z chmurą Microsoft (OneDrive, SharePoint) jest możliwa, ale w mniejszym stopniu zautomatyzowana niż w Power BI.

Przykładowo, w Power BI można szybko połączyć się z bazą danych SQL i ustawić automatyczne odświeżanie danych w chmurze, bez potrzeby otwierania pliku. Excel natomiast wymaga ręcznego uruchomienia zapytań lub zastosowania VBA, aby uzyskać podobną funkcjonalność.

Oto prosty przykład połączenia z API w Power BI za pomocą zapytania M w Power Query:

let
    Źródło = Json.Document(Web.Contents("https://api.example.com/data"))
in
    Źródło

Podsumowując, Power BI oferuje znacznie większe możliwości integracyjne, co czyni go narzędziem preferowanym w środowiskach, gdzie dane pochodzą z wielu zewnętrznych systemów i usług. Excel natomiast lepiej sprawdza się w przypadkach, gdzie źródła danych są lokalne lub wymagają mniejszej elastyczności integracyjnej. Warto przy tym rozważyć rozwój kompetencji w tym zakresie – pomocny może być Kurs Microsoft Excel Business Intelligence zaawansowany – praca z dodatkami PowerPivot, Power Query, Power Map, Power BI, który kompleksowo omawia możliwości integracyjne Excela i dodatków BI.

Elastyczność i zaawansowanie analizy danych

Zarówno Power BI, jak i Excel oferują szerokie możliwości analizy danych, jednak każdy z tych programów podchodzi do tego zagadnienia na swój sposób. Wybór między nimi zależy w dużej mierze od złożoności analiz, które mają zostać przeprowadzone, oraz oczekiwań użytkownika co do automatyzacji, skalowalności i interaktywności pracy z danymi. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Excel daje użytkownikowi dużą swobodę w edytowaniu danych „na żywo” i tworzeniu niestandardowych obliczeń bez konieczności znajomości języków programowania. Z kolei Power BI skupia się na tworzeniu ustrukturyzowanych modeli danych, które można wykorzystywać w dynamicznych raportach i dashboardach. Dzięki zastosowaniu języka DAX użytkownik ma możliwość budowania zaawansowanych miar i agregacji, które w Excelu wymagałyby znacznie większego nakładu pracy.

Dla przykładu, poniżej przedstawiono prostą miarę DAX obliczającą łączną sprzedaż z uwzględnieniem tylko zamówień powyżej 1000 zł:

Total High-Value Sales = CALCULATE(SUM(Sales[Amount]), Sales[Amount] > 1000)

Tego typu wyrażenia pozwalają na szybkie uzyskanie wglądu w dane bez konieczności ich filtrowania na poziomie źródła. W Excelu takie obliczenia wymagałyby użycia formuł złożonych z kombinacji SUMIFS, filtrowania i ewentualnie kolumn pomocniczych.

Pod kątem elastyczności, Excel nadaje się idealnie do szybkich analiz i prototypowania. Power BI z kolei sprawdza się lepiej tam, gdzie wymagane są złożone modele danych, automatyzacja i wydajność przy przetwarzaniu dużych wolumenów danych.

Zastosowania biznesowe Power BI i Excela

Power BI i Excel to dwa popularne narzędzia używane w analizie danych, które znajdują zastosowanie w różnych obszarach działalności biznesowej. Choć oba programy mają wspólny cel – przekształcanie danych w informacje wspierające decyzje – różnią się podejściem, skalą działania i zakresem funkcjonalności.

Power BI wykorzystywany jest przede wszystkim tam, gdzie kluczowa jest automatyzacja raportowania, integracja z wieloma źródłami danych oraz udostępnianie raportów w sposób scentralizowany i interaktywny. Dlatego często znajduje zastosowanie w dużych organizacjach, które potrzebują skalowalnych i aktualnych raportów dostępnych dla szerokiego grona odbiorców.

Z kolei Excel pozostaje niezastąpiony w sytuacjach, które wymagają elastyczności, niestandardowych kalkulacji lub szybkiej analizy danych bez konieczności tworzenia pełnych modeli danych. Jest szczególnie popularny w działach controllingu, księgowości i wszędzie tam, gdzie wymagane są precyzyjne obliczenia lub indywidualne podejście do analizy.

Pod względem zastosowań biznesowych, oba narzędzia często się uzupełniają, a wybór między nimi zależy od konkretnego scenariusza i potrzeb organizacji. Jeśli chcesz nauczyć się efektywnego wykorzystania obu rozwiązań w praktyce, warto rozważyć udział w Kursie Microsoft Power BI (Busines Intelligence) podstawowym – Excel BI i Power BI – prezentacja danych w programach pakietu Microsoft Office.

Mocne i słabe strony obu narzędzi

Power BI i Excel to dwa potężne narzędzia służące do analizy, raportowania i wizualizacji danych, jednak mają różne mocne strony i ograniczenia wynikające z ich przeznaczenia, architektury i sposobu użycia.

Power BI wyróżnia się dużą mocą obliczeniową i możliwościami integracyjnymi oraz nowoczesnym podejściem do raportowania wizualnego. Z kolei Excel pozostaje elastycznym i łatwo dostępnym narzędziem, idealnym dla analityków przyzwyczajonych do pracy z arkuszami i formułami.

Wybór między tymi narzędziami zależy w dużej mierze od potrzeb użytkownika oraz skali i złożoności projektu raportowego. Power BI lepiej sprawdzi się w środowiskach wymagających aktualnych danych i interaktywnych dashboardów, natomiast Excel może być wystarczający do szybkich analiz ad hoc lub pracy indywidualnej.

Kiedy wybrać Power BI, a kiedy Excel?

Wybór między Power BI a Excelem zależy przede wszystkim od celu analizy danych, skali projektu oraz oczekiwań użytkownika względem interaktywności i automatyzacji raportów.

• Excel sprawdza się idealnie w przypadku analiz ad hoc, pracy z mniejszymi zestawami danych, a także w codziennej pracy biurowej, gdzie użytkownicy potrzebują elastycznego arkusza kalkulacyjnego z możliwością ręcznej edycji danych.
• Power BI natomiast jest lepszym wyborem dla projektów wymagających interaktywnych dashboardów, integracji z wieloma źródłami danych oraz dostępu do aktualizowanych raportów w chmurze. Narzędzie to jest często wybierane w środowiskach biznesowych, które potrzebują skalowalnych, zautomatyzowanych rozwiązań do wizualizacji danych.

Podsumowując, Excel pozostaje niezastąpiony przy operacjach wymagających precyzyjnych obliczeń i elastycznego modelowania, natomiast Power BI dominuje tam, gdzie liczy się szybka prezentacja danych, interakcja i dostępność w czasie rzeczywistym.

Podsumowanie i rekomendacje

Power BI i Excel to dwa potężne narzędzia służące do analizy, raportowania i wizualizacji danych, jednak różnią się pod względem funkcjonalności i przeznaczenia. Excel doskonale sprawdza się w przypadku pracy z mniejszymi zestawami danych, elastycznej analizy ad hoc oraz znany jest z szerokiego zastosowania w codziennej pracy biurowej. Z kolei Power BI oferuje zaawansowane możliwości wizualizacji, automatyzację raportowania oraz łatwiejszą integrację z różnorodnymi źródłami danych, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla organizacji potrzebujących skalowalnych i interaktywnych dashboardów.

Wybór między tymi narzędziami powinien być uzależniony od konkretnych potrzeb i celów użytkownika lub organizacji. Dla prostych analiz i codziennego raportowania Excel pozostaje narzędziem niezastąpionym. Power BI będzie natomiast lepszym wyborem dla projektów wymagających dynamicznych wizualizacji, automatyzacji procesów analitycznych oraz współpracy zespołowej w środowisku online. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

10 zasad Lean, które pomogą Twojej firmie działać szybciej i taniej 05 września 2024

Most do Świata Biznesu – Power BI Pro jako Okno na Dane 29 czerwca 2024