Microsoft Energy BI hat in den USA mehr als 25.000 Kunden, die visuelle Datenanalysen durchführen. Die weltweite Benutzerbasis von MS Excel wird auf 1 bis 1,5 Milliarden geschätzt. Ersteres ist jedoch auf Enterprise Intelligence spezialisiert, während letzteres jedes Gerät und jeden Workflow eines Einzelnen besetzt. Beide bieten bemerkenswerte Vorteile für die Gewinnung von Erkenntnissen. Dieser Beitrag enthält Vergleiche zwischen Energy BI und Excel, um Ihnen dabei zu helfen, das beste Programm für Ihre Datenanalyseanforderungen zu finden.
Kurze Einführung in die zwei besten Datenanalysesoftwares
Energy BI von Microsoft ist ein Device für Enterprise Intelligence und Datenvisualisierung. Es hilft bei der Erstellung ansprechender Dashboards nach der Analyse von Datensätzen für umsetzbare, branchenrelevante und ganzheitliche Erkenntnisse. Darüber hinaus können Sie einheitliche Berichte entwickeln oder nutzen Energy BI-Beratungsdienste für Echtzeit-Datenstromanalysen. Auch die Azure-gestützte Large-Knowledge-Integration ist außergewöhnlich.
Microsoft Excel bietet benutzerfreundliche Arbeitsmappenerstellung, -bearbeitung und -zusammenarbeit für die Datenanalyse. Eine Hausfrau kann damit ihre Lebensmitteleinkäufe nachverfolgen. Ein globales Unternehmen überwacht mit Excel wiederum komplizierte Projektfortschrittsberichte. Im heutigen Zeitalter datenzentrierter Entscheidungsfindung ist Excel zum universellen Autokalkulations-Überherrscher geworden. So kann beispielsweise die Beherrschung fortgeschrittener MS Excel-Kenntnisse unendlich viele Karrieremöglichkeiten in den Bereichen Finanzen, Projektmanagement und öffentliche Verwaltung eröffnen.
Energy BI vs. Excel – Das bessere Datenanalysetool finden
1| Prioritäten bei der Datenvisualisierung
Energy BI eignet sich am besten für Storytelling mit dynamischen und in Echtzeit visualisierten Berichten, aber MS Excel eignet sich für tabellarische statische Daten, Diagramme und Standarddokumentation. Ersteres bietet auch Drag-and-Drop-Interaktivität. Excel hingegen priorisiert die unkomplizierte Datenvisualisierung. Dennoch sind die meisten Datenanalysedienste bevorzugen die Nutzung beider Verfahren, da sich Energy BI und Excel problemlos integrieren lassen.
2| Eignung für Enterprise Knowledge Administration
Mit Excel können kleine und mittlere Unternehmen ihre Lagerbestände überwachen, Transaktionen aufzeichnen und Kundenkontaktdaten für die Datenanalyse speichern. Globale Marken können Excel auf der Ebene regionaler Niederlassungen verwenden, um ähnliche Aktivitäten durchzuführen.
Um jedoch Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen zu vereinheitlichen und unternehmensweite Erkenntnisse zu Leistung, Risiken und Kosten zu gewinnen, sind fortschrittlichere Enterprise Intelligence-Instruments wie Microsoft Energy BI erforderlich.
3| Ferndatenabruf
Cloudfähige Knowledge Warehouses stellen schnell eine Verbindung zu Energy BI her und erleichtern so die Fernübertragung, Transformation und Modellierung von Daten. Sie können mithilfe der Microsoft On-line- oder OneDrive-Funktionen kollaborative Workflows mit Excel erstellen. Allerdings sind sie den Funktionen zum Aktualisieren und Teilen von Dashboards mit nur einem Klick im Energy BI-Ökosystem unterlegen.
4| Unterstützung der Verarbeitung umfangreicher Datensätze
Excel, das auf einer Workstation mit guten technischen Spezifikationen installiert ist, kann umfangreiche Datensätze verarbeiten. Energy BI optimiert jedoch Large Knowledge oder ähnliche analytische Ansätze. Bedenken Sie den Unterschied zwischen den Datenbereichen in Abteilungen, Fabriken und Lagereinrichtungen.
MS Excel eignet sich hervorragend für die Organisation kleiner bis mittlerer Datenblätter, die Anpassung und die Erstellung von Standarddiagrammen.
Über die Fabriken und Lager hinaus bestehen jedoch komplexere Liefer-, Financial institution- und Markenbeziehungen. Energy BI eignet sich zum Zusammenfassen und Visualisieren ihrer Geschichten durch Datenvisualisierung.
5| Programmierbarkeit und Vertrautheit
Sie können die Berechnungen von Excel mit Visible Fundamental for Purposes (VBA) und Funktionen verbessern. Fortgeschrittene Datennutzer nutzen Excel daher gerne, weil sie die Freiheit haben, „mit den Daten buchstäblich alles zu machen“.
Darüber hinaus müssen Energy BI-Anfänger eine relativ zeitaufwändige Lernkurve bewältigen. Dies gilt für alle, egal ob Sie ein junger oder erfahrener Datenanalyst sind.
Wenn Sie einen technischen Hintergrund haben, werden Sie die einschränkenden Aspekte von Energy BI bemerken. Schließlich verfügt Excel über verschiedene programmierbare Methoden und ist weltweit anerkannt. Es gibt additionally eine etablierte Neighborhood von Enthusiasten für Dateneingabe, Statistik und mathematische Logik.
Abschluss
Der Einsatz der umfangreichen Datenvisualisierungen von Energy BI zum Storytelling ist entscheidend, um Ihre Erkenntnisse einem multidisziplinären Publikum zu präsentieren. Dennoch wird Excel aufgrund der Unterstützung und Reichweite der globalen Stakeholder weiterhin erfolgreich sein. Ersteres kann die Vereinheitlichung von Unternehmensdaten beschleunigen, während Letzteres für eine nahtlose Datenaufzeichnung sorgt.
Dieser Vergleich zwischen Energy BI und Excel zeigt, dass beides notwendig ist. Unternehmen müssen auch prüfen, ob ihre Mitarbeiter über ausreichende Datenkompetenz verfügen, bevor sie die unternehmensweite Einführung von Energy BI vorschreiben.
Alternativ können Marken von der Arbeitsmoral, den Strategien und dem durch unternehmensweite Problemlösung erworbenen Wissen etablierter Energy BI-Experten profitieren. Die Priorisierung visuell ansprechender Leistungsberichte trägt dazu bei, Verzögerungen im Administration zu vermeiden und ein besseres Umfeld für dynamische Diskussionen und die Erforschung von Erkenntnissen zu schaffen.
Die Put up Energy BI vs. Excel: Was ist besser für die Datenanalyse? erschien zuerst auf Datenfloq.