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Sie und Ihr Unternehmen sind „datengesteuert“, oder? Das bedeutet sicherlich, die ausgefeilteste Technologie für den Umgang mit Daten einzusetzen. Das Vorhandensein einer Datenbank und deren Abfrage mit SQL scheint in dieser Welt eine Mindestanforderung zu sein.
Was aber, wenn es Fälle gibt, in denen eine einfache Tabellenkalkulation eine sorgfältig geschriebene Abfrage um Längen übertrifft? Hier sind einige Situationen aus dem wirklichen Leben.
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1. Ihre Daten sind klein und/oder einmalig
Beispiele für solche Daten sind:
- Eine CSV von einem Anbieter
- Ein Finanzmodell mit einigen hundert Zeilen
- Eine einfache Budgetprognose
- Ein Aufgaben-Tracker
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Es wäre quick bizarr, solche Daten in eine Datenbank zu laden und ein paar Abfragen auszuführen. Es ist übertrieben. Öffnen Sie es in Excel oder Google Sheets, und Sie können schnell filtern, sortieren und Berechnungen und Transformationen durchführen. Sie würden wahrscheinlich immer noch Tabellen, Indizes und Schemata in einer Datenbank einrichten.
2. Sie benötigen Geschwindigkeit und Null-Setup
Wenn Sie noch keine relationale Datenbank haben, erfordert deren Einrichtung Folgendes:
- Eine laufende Datenbank, lokal oder in der Cloud
- Definierte Tabellen und Datentypen
- Richtige Berechtigungen
Mit Tabellenkalkulationen? Nichts davon. Selbst wenn eine Set up erforderlich ist, geht es viel schneller. Sie müssen jedoch wahrscheinlich nichts installieren, da Ihr Pc wahrscheinlich mit einem vorinstallierten Tabellenkalkulationsprogramm geliefert wird, oder Sie können problemlos eine Cloud-Model verwenden.
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Klicken Sie einfach auf die Datei und legen Sie los – vor allem, wenn Sie nur sehen möchten, was darin enthalten ist, oder ein paar schnelle Berechnungen durchführen möchten.
3. Sie müssen zusammenarbeiten
Datenbanken können die Zusammenarbeit bewältigen, sie erfordern jedoch das Festlegen von Berechtigungen, das Definieren von Rollen und SQL-Kenntnisse.
Beispielsweise ist die Zusammenarbeit in Google Sheets viel einfacher:
- Teilen Sie einen Hyperlink mit Ihren Mitarbeitern
- Kommentare hinzufügen
- Verfolgen Sie Dateiänderungen
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Wenn Ihre Mitarbeiter außerhalb des Datenteams sind (z. B. Finanzen, Advertising and marketing, Betrieb), verwenden sie wahrscheinlich kein SQL – bei Tabellenkalkulationen spielt das keine Rolle.
4. Sie möchten Daten visualisieren und präsentieren
SQL dient der Abfrage und Datenanalyse, ist jedoch nicht für die Präsentation Ihrer Ergebnisse geeignet. Normalerweise exportieren Sie die Ausgabe Ihrer Abfragen an einen anderen Ort. Ironischerweise sind es oft Tabellenkalkulationen, die wir vermeiden wollten.
Wenn die Visualisierung und Präsentation von Daten wichtig ist und Sie die Analyse relativ einfach in einer Tabellenkalkulation durchführen können, dann wählen Sie diese gegenüber SQL. Tabellenkalkulationen sind sowohl Berechnungs- als auch Präsentationswerkzeuge.
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Normalerweise bevorzugen Sie Tabellenkalkulationen gegenüber SQL, wenn Sie Folgendes benötigen:
- Diagramme für eine Präsentation
- Pivot-Tabellen für Führungskräfte
- Ein Finanzprognosemodell
5. Ihre Arbeit ist iterativ und chaotisch
Beispiele für solche Arbeiten sind das Erstellen von Modellen, das Brainstorming von Szenarien und das Testen von Annahmen. Hier würde ich Tabellenkalkulationen verwenden.
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Sie können sie verwenden, um:
- Brainstormen Sie Finanzszenarien -> kopieren Sie das Blatt, optimieren Sie ein paar Zellen und sehen Sie sofort die Ergebnisse
- Annahmen testen -> zwei Formeln schreiben, vergleichen, die schwächere löschen; Keine Schemamigration erforderlich
- Schnelle Was-wäre-wenn-Modelle -> Erstellen Sie eine grobe Model in einer Tabelle, bevor Sie sie in SQL formalisieren
- Advert-hoc-Anmerkungen -> Farbcodierung, Kommentare hinterlassen, Daten hervorheben
- Formeliteration -> einfach =SUM(A1:A52) in =AVERAGE(A1:A52) ändern; Es ist nicht erforderlich, Abfragen neu zu schreiben oder die Syntax zu validieren
6. Ihre Zielgruppe spricht kein SQL
Unternehmensleiter, Projektmanager und externe Kunden öffnen weitaus eher eine Tabellenkalkulation als eine Datenbank.
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Mit Tabellenkalkulationen erhalten sie etwas, das sie lesen, optimieren und teilen können, ohne eine Programmiersprache zu lernen, die sie nicht lernen wollten.
7. Sie berücksichtigen Kosten und Zugang
Die Pflege relationaler Datenbanken in Produktionsumgebungen kann kostspielig sein; Denken Sie an Cloud-Speicher, Rechenressourcen und Verwaltungszeit.
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Tabellenkalkulationen sind kostenlos oder quick kostenlos. Wenn Ihr Datensatz und Ihre Analyse relativ einfach mit einer Tabellenkalkulation verarbeitet werden können, vermeidet die Wahl dieser anstelle von SQL den Mehraufwand.
8. Sie benötigen eine schnelle Dateneingabe
Datenbanken sind nicht für eine einfache manuelle zeilenweise Eingabe konzipiert. Sie müssten entweder eine Abfrage schreiben oder Daten aus einer Tabellenkalkulation importieren.
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Das direkte Eingeben von Daten in eine Tabelle ist einfacher, wenn Sie beispielsweise Folgendes tun möchten:
- Zeichnen Sie Besprechungsnotizen auf
- Sammeln Sie mehrere Vertriebskontakte
- Verfolgen Sie Aufgaben oder Fristen
Abschluss
Der beste Weg ist natürlich die Kombination von Tabellenkalkulationen und SQL. Letzteres dient der Verarbeitung, Transformation und Analyse umfangreicher Daten, insbesondere wenn es sich dabei um sich wiederholende Aufgaben handelt. Dann lohnt es sich, eine logische Abfrage zu erstellen und diese bei Bedarf einfach erneut auszuführen. Wenn Sie gerade erst anfangen oder eine Auffrischung benötigen, ist dies hier SQL-Spickzettel ist eine großartige Ressource für Kernkonzepte, die Sie tatsächlich verwenden werden.
Tabellenkalkulationen sind besser, wenn Sie Agilität, schnelles Verständnis von Daten, einfachere Analysen, schnelle Datenvisualisierungen und gemeinsame Nutzung suchen.
Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und in der Produktstrategie tätig. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern hilft, sich mit echten Interviewfragen von Prime-Unternehmen auf ihre Interviews vorzubereiten. Nate schreibt über die neuesten Developments auf dem Karrieremarkt, gibt Ratschläge zu Vorstellungsgesprächen, stellt Knowledge-Science-Projekte vor und behandelt alles rund um SQL.