En mi anterior entrada del blog “¿Qué es Power BI y para qué sirve?” (adjunto link de acceso aquí para quien se la haya escapado) hablaba sobre esa gran pregunta que cualquier persona nos suele lanzar cuando comentamos que trabajamos como analistas de datos: ¿Para analizar datos, no utilizáis Excel?
En un pasado cercano, la respuesta a esta cuestión sería un rotundo SÍ.
Hoy día y a medida que el universo Big Data crece, surgen soluciones que llegan a nuestro mundo con el objetivo de simplificar lo que de por sí mismo, puede parecer complejo. Analizar más, mejor, simplificando y extrayendo conclusiones fiables que permitan entender y adelantarnos al futuro.
Las herramientas de gestión empresarial se presentan como solución para cortar de raíz la problemática existente, en la cual solo una persona técnica podía hacer uso de las mismas y fija su objetivo en los usuarios de negocio.
Esos usuarios que abundan en todas las organizaciones y en los que se confía esa capacidad de creación de informes y análisis de la información.
Más adelante, intentaré desgranar el por qué utilizar una u otra herramienta dependiendo de cuales sean tus intereses.
Obviamente, estamos hablando de dos colosos, y tanto Excel como Power BI sirven para el tratamiento y análisis de datos, aunque ambas poseen capacidades diferenciadas y buscan objetivos diversos.
¡Comenzamos!
Ventajas y desventajas de Excel
Comencemos con el gran conocido.
Excel se presentó en nuestras vidas hace 37 años y hoy es una de las herramientas que la gran mayoría de las personas ha utilizado en algún momento, sea o no experto en análisis de datos.
Con ella podemos realizar cálculos a través de su lenguaje funcional de una forma tan rápida como sencilla. Sus funcionalidades avanzadas permiten generar cálculos tan complejos como personalizados, algo que a día de hoy es difícilmente igualable por ninguna otra. Es la herramienta reina en esta materia.
Uno de los inconvenientes que comienza a aparecer cuándo queremos usar Excel para dar un paso más en nuestros análisis, es que no es una herramienta enfocada a hacerlo con grandes cantidades de información. Tiene serias limitaciones en cuanto a la cantidad de datos a analizar.
Otro de sus inconvenientes, es la limitación de orígenes o fuentes de datos a las cuales nos podemos conectar. No está pensado para incorporar información alojada en múltiples y diferentes entornos.
Puntos fuertes y débiles de Power BI
Power BI se presentó ante nosotros hace 8 años y en este tiempo se ha convertido en el rey de las herramientas para soluciones de gestión empresarial, Business Intelligence y analíticas avanzadas.
Vistas las limitaciones que Excel ya no podía sufragar cuando se quería dar un paso más allá, surge esta herramienta, apoyándose de funcionalidades tan potentes de su hermano Excel, como son PowerPivot, PowerQuery.
Power BI lleva en su carta de presentación la palabra “sencillo”. De esa manera, crearás informes atractivos e interactivos, y con un sinfín de posibilidades visuales con los que extraer conclusiones valiosas.
En ella, todo interactúa con todo. ¡Interactividad por bandera! Un simple “clic” hace que la información y las respuestas salten ante tus ojos. La potencia en este sentido es única. Nunca antes había sido tan sencillo entender que ha sucedido, que está sucediendo y que sucederá en tu organización o en tu línea de negocio.
Una de sus ventajas es que absolutamente todo lo que necesitas está dentro de ella. Desde la conexión a los ilimitados diferentes orígenes, pasando por las transformaciones necesarias que su herramienta ETL (PowerQuery) nos permite, su posterior fase de modelado para finalizar visualizando toda la información con su amplio catálogo de visuales nativos y personalizados.
Como inconveniente, es que no es una herramienta pensada para hacer informes tabulares. No es buena en eso, aunque realmente, tampoco lo pretende. Para ello ya está su hermano Excel que lo domina a la perfección.
Excel vs Power BI, ¿Qué diferencias existen?
Primeramente, la mayor diferencia diría que es la usabilidad. Power BI es una herramienta más sencilla de utilizar que Excel. Te sientes cómodo desde un principio navegando entre sus menús, opciones y páginas.
Excel llegó para ayudar en gran medida a organizar y transformar datos, y por supuesto a realizar operaciones y cálculos complejos. Power BI nace con el objetivo de visualizar de una manera sencilla esos datos complejos.
Como dijimos, Excel tiene limitaciones en los diferentes orígenes de datos que podemos conectar. Power BI no entiende de límites aquí.
En cuanto a la actualización automática de los datos, Power BI se lleva la palma. No tenemos que hacer nada. Solo abre tu informe, y consume la información actualizada en tiempo real. Excel no entiende de igual manera este punto.
El procesamiento de información es mucho más rápido en Power BI que en Excel. Excel es genial manejando pequeñas o medianas cantidades de datos. Power BI es excepcional manejando ingentes cantidades de información. Puede con todo.
He preparado una tabla comparativa para tener de forma visual las diferencias entre Power BI y Excel:
¿Qué herramienta debes elegir?
La respuesta a esta pregunta es algo que no se puede definir de una manera directa.
Las dos herramientas son gigantes a la hora de tratar información. Discernir cuál es mejor que la otra, podría ser un tanto engañoso e incluso injusto, ya que ambas son excepcionales en sus respectivos campos.
Más bien la pregunta es ¿qué necesitas hacer con los datos de tu organización? ¿Qué preferencias tienes y qué objetivo final buscas?
Excel se perfila como la solución ideal si lo que buscas es manipular, transformar datos, hacer búsquedas, cálculos complejos y aplicar fórmulas matemáticas para crear informes tabulares complejos.
Excel nos permitirá realizar infinidad de operaciones con nuestros datos, algo a lo que Power BI no llega.
Power BI será tu solución si lo que buscas es trabajar con Big data, crear visuales potentes de una manera rápida y sencilla, analizar información en tiempo real, extraer conclusiones avanzadas, trabajar en equipo y posibilitar la capacidad de conectar diferentes orígenes de datos.
Y tú… ¿con cuál te quedas?
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