Excel vs Power BI ¿Cuál es mejor para la toma de decisiones?

¿Excel o Power BI para tomar decisiones?

En el paisaje empresarial actual, tomar decisiones informadas es esencial para el éxito de las organizaciones. Comprender las herramientas populares de inteligencia empresarial y sus características únicas es crucial para aprovechar su verdadero potencial. Tanto MS Excel como Power BI ofrecen impresionantes capacidades en cuanto al análisis de datos y la toma de decisiones. Sin embargo, determinar la mejor opción depende de requisitos específicos. Este artículo profundizará en las fortalezas y casos de uso específicos de MS Excel vs Power BI, ayudándote a decidir qué herramienta elegir para tus necesidades empresariales.

¿Qué es MS Excel?

Microsoft Excel es una herramienta poderosa y fácil de usar que permite la organización, manipulación, análisis y visualización de datos. Ofrece funciones esenciales para el procesamiento, limpieza y transformación de datos. Con funciones integradas como herramientas de análisis de datos, tablas dinámicas y gráficos, Excel es valioso para el análisis y visualización de datos. También ofrece capacidades de toma de decisiones a través de funciones como Buscar objetivo, Solver, Árboles de decisiones y Análisis de sensibilidad, permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas basadas en datos resumidos. Power pivot y query juegan un papel significativo en la toma de decisiones al facilitar el modelado y transformación de datos. Excel es una herramienta versátil que permite a los usuarios analizar datos y tomar decisiones efectivas.

¿Qué es Power BI?

Power BI es otra tabla de toma de decisiones ofrecida por Microsoft capaz de competir con Excel. Sirve funciones similares a Excel, como la transformación de datos, toma de decisiones, conexión a diferentes fuentes de datos, integración, visualización y presentación. Power BI tiene sus características, como la capacidad de crear informes dinámicos e interactivos y paneles en tiempo real. También involucra el modelado de datos, formando relaciones entre diferentes datos y buscando dependencias dentro de los datos.

Además, la consulta de datos a través de Power Query es una característica interesante que permite acciones de procesamiento de datos, como la limpieza, el modelado y la transformación de datos a través de una interfaz gráfica intuitiva. Como producto de Microsoft, también proporciona características y servicios principales como una herramienta de inteligencia empresarial integral y fácil de usar.

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Mejores características de Excel

1. Hoja de cálculo para la organización de datos

1. Ordenar y filtrar: Organice fácilmente los datos utilizando las funciones de ordenar y filtrar.
2. Agrupar y resumir: Agrupe filas o columnas y colapselos/expandalos para una mejor legibilidad.
3. Columnas o filas congeladas: Mantenga las cabeceras estáticas mientras se desplaza para una comparación más sencilla.
4. Formato personalizado: Personalice las celdas con diferentes colores, bordes y estilos de fuente.
5. Fórmulas y funciones: Realice la manipulación de datos utilizando una variedad de fórmulas y funciones.
6. Limpieza y transformación de datos: Divida o combine celdas, elimine duplicados y realice tareas como la concatenación.
7. Power Query y Power Pivot: Utilice técnicas avanzadas de transformación de datos.
8. Formato condicional: Destaque datos específicos según criterios definidos.
9. Análisis de hipótesis: Analice diferentes escenarios para explorar resultados potenciales.
10. Análisis de sensibilidad: Evalúe el impacto del cambio de variables en los datos y la toma de decisiones.

2. Técnicas de manipulación de datos en Excel

1. CONCATENAR: Combina datos de diferentes celdas en una sola celda utilizando la fórmula CONCATENAR(texto1, texto2, texto3, texto4, …).
2. DÍAS: La fórmula DÍAS(fecha_final, fecha_inicial) calcula los días entre dos fechas.
3. DÍAS.LAB: Excluye automáticamente los fines de semana al calcular el número de días laborables utilizando la fórmula DÍAS.LAB(fecha_inicial, fecha_final, festivos).
4. LONGITUD: Determina el número de caracteres en cada celda utilizando la fórmula LONGITUD(texto).
5. PROMEDIO.SI.CONJUNTO: Calcula el promedio de múltiples parámetros utilizando la fórmula PROMEDIO.SI.CONJUNTO(rango_prom, rango1, criterio1, rango2, criterio2,…).
6. CONTARA: Cuenta el número de celdas no vacías en un rango utilizando la función CONTARA().
7. BUSCARH: Busca un valor en la fila superior de una tabla y devuelve un valor correspondiente de una fila especificada utilizando la función BUSCARH().
8. BUSCARV: Busca un valor en la columna más a la izquierda de una tabla y devuelve un valor correspondiente de una columna especificada utilizando la función BUSCARV().
9. CONTAR.SI.CONJUNTO: Cuenta el número de celdas que cumplen múltiples criterios utilizando la función CONTAR.SI.CONJUNTO().
10. SI: Realiza pruebas lógicas y devuelve valores especificados utilizando la función SI() basada en las condiciones.

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3. Opciones de visualización en Excel

Métodos de representación	Propósito
Gráfico de columnas	Visualiza cambios a lo largo del tiempo o comparaciones
Gráfico de barras	Representa datos horizontalmente
Gráfico de líneas	Adecuado para categorías secuenciales o continuas
Gráfico circular	Muestra proporciones de diferentes categorías
Diagrama de dispersión	Muestra la distribución de puntos de datos y la correlación de tendencias
Gráfico de áreas	Visualiza datos acumulativos o apilados
Gráfico de radar/spider	Utiliza múltiples ejes para la representación de datos
Histograma	Muestra la distribución de datos numéricos
Mapa de calor	Representa los valores de datos a través de una cuadrícula con colores
Gráfico 3D	Representa datos a través de columnas 3D, superficies, pasteles, etc.
Sparklines	Gráficos condensados en una sola celda
Barras de datos, conjuntos de iconos, escalas de colores	Muestra formato condicional

Mejores características de Power BI

1. Capacidades de importación y transformación de datos de Power BI

• Capacidades de importación de datos:
  • Conexión con diversas fuentes de datos (servicios en la nube, archivos, bases de datos, servicios en línea)
  • Conectores integrados
  • Función de consulta de datos para conexión directa a fuentes de datos
  • Funciones de consulta de plegado para un manejo eficiente de los datos
• Capacidades de transformación de datos:
  • Editor de consultas con una interfaz visual
  • Filtrado, fusión, clasificación, pivote, división y transformación de datos
  • Funciones integradas para la manipulación de datos
  • Tareas de limpieza (corrección, eliminación de duplicados, etc.)
  • Transformaciones avanzadas (creación de columnas personalizadas utilizando el lenguaje M, concatenación de múltiples consultas, división de columnas)
  • Dar forma y estructurar los datos
• Dependencias de consulta y opción de actualización:
  • Establecer el orden de ejecución de las consultas
  • Programar automáticamente la actualización de datos
  • Especificar el método de transformación para la ejecución automatizada.

2. Creación de tableros interactivos en Power BI

La creación de tableros implica la creación, personalización y organización de visualización. El diseño sigue mejorando la interactividad mediante la adición de cortes y filtros. Debe seguir una configuración de navegación detallada para facilitar la navegación a informes detallados. Recuerda la adición de marcadores antes de la prueba y validación. Los aspectos críticos de la creación de tableros interactivos, excepto la visualización, incluyen la vinculación de datos mediante la selección de campos y medidas apropiados. Las acciones de navegación detallada, junto con el filtrado y resaltado cruzado, también son significativas.

La creación de informes en Power BI comienza con páginas de informes donde cada página contiene visualizaciones iguales o diferentes para la presentación de la estructura de datos. El diseño y formato deben personalizarse para agregar variedad y singularidad ajustando el diseño, el color, las fuentes, los fondos y los esquemas para que coincidan con la estética. Power BI permite la interacción de informes, las acciones de navegación detallada, los botones o enlaces para la navegación de informes adicionales y la formación de informes sin esfuerzo y que ahorran tiempo.

3. Funciones Avanzadas de Analítica en Power BI

Función	Descripción
DAX (Expresiones de Análisis de Datos)	Cálculo y modelado de datos utilizando un lenguaje de fórmulas para crear cálculos y medidas personalizadas.
Funciones de Inteligencia Temporal	Funcionalidad incorporada para analizar datos en períodos de tiempo específicos, comparar datos en diferentes marcos de tiempo y calcular valores de año hasta la fecha.
Funciones Estadísticas	Funciones para estadísticas descriptivas, agregaciones y análisis de datos históricos.
Pronóstico	Técnicas para predecir tendencias y valores futuros basados en datos históricos.
Informes Rápidos	Resumen automático de datos y generación de información para un análisis rápido.
Modelado de Datos	Establecimiento de relaciones y conexiones entre tablas y fuentes de datos, creación de columnas calculadas o derivadas y definición de medidas.
Jerarquías	Organización y navegación de datos a través de disposiciones jerárquicas.
Scripts Personalizados	Escritura de scripts personalizados para transformaciones y manipulaciones de datos complejos.
Declaraciones Condicionales	Aplicación de lógica condicional a transformaciones y cálculos de datos.
Consultas Parametrizadas	Creación de consultas con parámetros para modificar dinámicamente la recuperación y transformación de datos.

Beneficios y Limitaciones de Excel para la Toma de Decisiones

La familiaridad y accesibilidad debido al uso extensivo de Excel son ventajas comunes de su uso. Se combina con una fácil organización, análisis y visualización de datos a través de una interfaz amigable y una pantalla de opciones categorizadas. Las características de personalización, colaboración, opción de edición en tiempo real y compartir con facilidad de importación lo convierten en la herramienta preferida.

Sin embargo, la falta de integridad de datos y control de versiones limita la verificación de la sobrescritura accidental, cambios no autorizados y errores de entrada de datos. El manejo de conjuntos de datos masivos y las limitaciones en las capacidades analíticas para operaciones avanzadas y muy complejas también son problemáticas.

Beneficios y Limitaciones de Power BI para la Toma de Decisiones

Power BI ayuda a las personas en la toma de decisiones a través de opciones de visualización de datos interactivos y análisis de autoservicio que eliminan la dependencia de TI o analistas de datos. La interfaz amigable, el monitoreo de datos en tiempo real, la consolidación de datos y el acceso móvil son algunos de los principales beneficios de usar Power BI para la toma de decisiones.

Sin embargo, las limitaciones de la herramienta siguen siendo un problema. Las características avanzadas requieren aprendizaje y capacitación, lo que representa un desafío para los usuarios no técnicos. La conectividad de datos no es universal y, por lo tanto, requiere conectores personalizados en algunos puntos. No tiene seguridad de datos incorporada. En su lugar, depende de las organizaciones. La actualización puede ser automática, pero los conjuntos de datos más grandes o las transformaciones complejas son demoradas, lo que dificulta las funcionalidades. Requiere licencias pagadas para funciones avanzadas.

Principales Diferencias entre Excel y Power BI

Excel	Power BI
Hoja de cálculo con múltiples características	Herramienta de análisis de datos específicamente diseñada con capacidades avanzadas
Adecuado para informes tabulares	Menores oportunidades fascinantes para la creación de informes
Limitado para manejar hasta una cantidad limitada de datos	Puede manejar grandes volúmenes de datos
Carece de filtrado cruzado entre gráficos	Proporciona una opción avanzada de filtrado cruzado entre gráficos
La conexión de tablas es difícil	Fácil de relacionar diferentes tablas
Lenguaje de modelo de datos MDX	Lenguaje de modelo de datos DAX
Comúnmente utilizado para la organización de datos, cálculos y desarrollo de informes tabulares complejos.	Proporciona opciones más intrigantes a través de la personalización y diferentes opciones para hacer que el informe sea interactivo
Los informes tienen disponibilidad limitada para varios usuarios	Numerosos trabajadores pueden trabajar en informes
Mayormente conocido entre los usuarios	Requiere familiaridad y aprendizaje de las características complejas
Adecuado para datos simples y estructurados	Bien versado en modelos de datos complejos y grandes
Ampliamente utilizado para crear y compartir tableros con visualizaciones fácilmente interpretables.	Ampliamente utilizado para crear y compartir tableros con visualizaciones fácilmente interpretables.

Escalabilidad y Manipulación de Grandes Conjuntos de Datos

Excel es preferido para conjuntos de datos regulares o pequeños, mientras que Power BI está diseñado específicamente para escalabilidad y análisis eficiente de datos. Incluye un motor de análisis en memoria, opciones de particionamiento, soporte para DirectQuery y técnicas de compresión de datos, lo que lo hace superior a Excel. Excel depende de la memoria del sistema y la velocidad de cálculo es relativamente lenta para conjuntos de datos más grandes.

Conectividad de Datos en Tiempo Real y Actualización de Datos Automática

La conectividad de datos en tiempo real es más eficiente en Power BI, ya que la primera requiere una actualización manual. Power BI está conectado directamente a fuentes de datos en tiempo real y admite la transmisión en tiempo real. También ofrece opciones de actualización programadas adecuadas para conjuntos de datos de rutina en comparación con los complejos.

Visualizaciones Interactivas y Capacidades de Perforación

Excel proporciona numerosas representaciones para la creación de gráficos e interactividad a través de líneas, barras, gráficos circulares y de dispersión. También es posible la interactividad y manipulación de elementos de gráficos y la funcionalidad de perforación para la suma de datos. Pero, Power BI está diseñado con conjuntos de características especializadas y completas, proporcionadas mediante el filtrado cruzado, la perforación hacia abajo y hacia arriba, información sobre herramientas y exploración de datos y consulta de lenguaje natural Q&A.

Opciones de Colaboración y Compartir

Excel permite compartir archivos a través de correo electrónico, plataformas de intercambio de archivos y unidades de red. También permite el acceso de múltiples usuarios para la escritura y edición. Hay funciones de seguimiento de cambios y colaboración para una mejor usabilidad. Power BI permite compartir paneles e informes a través de una plataforma basada en la nube. Al igual que Excel, permite la colaboración en espacios de trabajo, sin embargo, con roles como administradores, espectadores y colaboradores. La herramienta también está diseñada para el control de versiones o seguimiento de los cambios, junto con funciones de comentarios y discusión.

Integración con Otras Fuentes de Datos

Excel permite la importación de diferentes formatos de archivo, como archivos CSV, servicios web, etc. La integración con plataformas en línea se limita a SharePoint y OneDrive. Power BI proporciona opciones de conectividad de datos con SQL Server, Google Analytics, Salesforce, Axure y SharePoint. La integración aquí es posible con Azure, Dynamics 365, SharePoint Online y otros productos de Microsoft.

Curva de Aprendizaje y Facilidad de Uso

Excel es muy conocido y proporciona una interfaz fácil de usar y una amplia biblioteca de fórmulas y funciones. La curva de aprendizaje aquí es abrupta, lo que facilita la representación de características avanzadas. Power BI requiere tiempo para aprender los conceptos de modelado de datos y crear informes y paneles interactivos. La interfaz de arrastrar y soltar proporciona una funcionalidad más accesible. La interfaz fácil de usar está disponible para la transformación y limpieza de datos; sin embargo, las características avanzadas requieren aprendizaje y práctica adicionales.

Excel vs Power BI Casos de Uso y Ejemplos

Utilicemos algunos escenarios para comprender mejor la diferencia entre Power Query y Power Pivot disponibles en Excel vs Power BI:

Estudio de Caso de Excel

Supongamos que eres un gerente de ventas que desea analizar los datos de ventas y tomar decisiones informadas sobre las estrategias de ventas y la previsión. Comenzarás con el análisis de datos obtenidos de diferentes regiones. Abre lo mismo en Excel y usa las funciones de clasificación y filtrado para encontrar las producciones más destacadas, los representantes de ventas, las ventas o cualquier otro detalle específico. Tendrás una visión de las tendencias y patrones de ventas.

Se pueden usar Power Pivot vs Power Query para crear tablas dinámicas para la sumarización en categorías seguido de análisis a través de parámetros como período, segmento de clientes o categoría de productos. También puedes usar tablas dinámicas. Continúa con la representación a través de gráficos. Subsecuentemente, usa funciones de pronóstico para predecir futuras ventas según los datos históricos. Experimenta con diferentes escenarios e impactos utilizando Goal Seek o análisis de What-if. Combina las ideas de cada acción, busca áreas de mejora, asignación de recursos, alteración en las estrategias de ventas y establecimiento de objetivos de ventas realistas para el crecimiento empresarial exponencial.

Estudio de Caso de Power BI

Supongamos una empresa minorista que tiene como objetivo analizar los datos de ventas y mejorar las decisiones de gestión de inventario utilizando Power BI. El problema son los niveles excesivos de inventario, la falta de existencias y las propiedades de reposición ineficientes. La empresa debe comenzar importando datos del sistema ERP, la gestión de inventario y la base de datos de ventas. Después de esto, deben crear paneles interactivos para obtener información en tiempo real con visualizaciones organizadas y fácilmente interpretables.

Deben comenzar la acción combinando los datos de ventas con los niveles de inventario para reconocer los productos de alta demanda, los artículos de movimiento lento y los posibles agotamientos de existencias. Esto guiará en la identificación de los patrones, decodificar la demanda del producto y optimizar los niveles de inventario. A continuación, analice el rendimiento del proveedor, identifique los tiempos de entrega y la razón de la demora o problemas de calidad, y tome decisiones basadas en datos. Además, utiliza Power BI para la previsión, la planificación de la demanda y la función de perforación para analizar datos en diferentes niveles de granularidad.

Factores a Considerar al Elegir la Herramienta Correcta

Para ayudar a encontrar la diferencia entre Excel y Power BI, comparamos los factores que se deben considerar al elegir la herramienta adecuada para la toma de decisiones:

1. Naturaleza y Volumen de Datos

Excel puede manejar bases de datos pequeñas a moderadas con naturaleza tabular. Power BI está creado para manejar datos voluminosos de cualquier complejidad. También puede tomar datos de múltiples fuentes.

2. Requisitos y Complejidad de Toma de Decisiones

Los datos que requieren análisis fundamental y toma de decisiones simples se realizarán fácilmente en Excel. Power BI es más adecuado para análisis avanzados, numerosas categorías de datos que requieren visualización automatizada y actualizada con pronósticos y otras funciones.

3. Necesidades de Colaboración y Compartición en Equipo

Excel permite múltiples opciones de compartición junto con opciones de escritura y edición en tiempo real. También proporciona opciones de seguimiento de cambios disponibles bajo diferentes nombres de Power BI. Excel es más amigable con el sistema que Power BI, que también es adecuado para teléfonos. Sin embargo, las opciones de compartición en Power BI son limitadas.

4. Integración con Sistemas y Fuentes de Datos Existentes

Teniendo en cuenta Excel vs. Power BI, ambos pueden integrarse con sistemas y fuentes de datos existentes. Excel requerirá importaciones y transformaciones manuales, mientras que Power BI requerirá una configuración única para funciones de integración y transformación automáticas.

5. Consideraciones de Presupuesto y Costo

Entre Excel y Power BI, Excel es rentable debido a la falta de requisitos de licencias adicionales. Power BI proporciona características limitadas en la versión gratuita. Por lo tanto, las características avanzadas requieren otros pagos.

6. Preferencias y Familiaridad del Usuario

Los usuarios de Excel prefieren lo mismo cuando están confundidos entre Excel y Power BI. La curva de aprendizaje aquí es pronunciada en comparación con Power BI, donde la experiencia técnica es un requisito previo para manejar la funcionalidad avanzada.

Conclusión

Excel vs Power BI son ambas herramientas de inteligencia empresarial adecuadas para la toma de decisiones. Aunque similares en numerosos aspectos, sus capacidades difieren en la disponibilidad de funcionalidad y complejidad. El uso principal de cada uno depende de diferentes factores como la complejidad, el volumen y la naturaleza de los datos. El tipo de análisis, complejo, avanzado o regular, también juega un papel crucial en las decisiones al respecto. En última instancia, es más sabio analizar el objetivo y los componentes de los datos para la toma de decisiones y aprovechar las fortalezas de ambas herramientas según su idoneidad.

Esperamos que encuentre útil el artículo Excel vs Power BI. Háganos saber sus opiniones en la sección de comentarios a continuación. Si desea convertirse en un maestro de la visualización de datos sin escribir una sola línea de código, entonces el programa No Code AI es la elección correcta para usted. Con este curso, puede aprovechar las aplicaciones de ciencia de datos e inteligencia artificial para tomar mejores decisiones en el trabajo.

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