Excel frente a SQL

SQL vs Excel: La Batalla de las Herramientas de Datos

En el mundo de la gestión de datos, la discusión sobre "SQL vs Excel" es recurrente entre profesionales y empresas. Ambos sirven para trabajar con datos, pero tienen enfoques distintos que son más adecuados para diferentes tipos de tareas.

Excel y SQL constituyen dos de las formas más populares y poderosas de trabajar con datos. Encontrará "Excel" y "SQL" en muchas descripciones de trabajo, especialmente para roles de analista de datos. ¿Qué son exactamente estas herramientas relacionadas con los datos? ¿Cuál es mejor y cuál deberías aprender?

¿Qué es Microsoft Excel?

Microsoft Excel es un programa informático que utiliza hojas de cálculo para ayudar a los usuarios a almacenar, manipular y analizar datos. El programa se usa ampliamente en roles de analista de negocios para cálculos rápidos, resúmenes de datos y visualizaciones de datos.

¿Qué es SQL?

SQL, o "SQL que es" como se pregunta a menudo, significa lenguaje de consulta estructurado. Los analistas de datos usan SQL para administrar grandes bases de datos y extraer datos relevantes para uso comercial.

SQL no es un lenguaje de programación general. A diferencia de con Pitón o Java, no puede usar SQL para implementar programas sofisticados; SQL solo le permite leer, manipular y buscar en bases de datos para convertir datos sin procesar en información tabular organizada.

Excel SQL: Combinando lo Mejor de Ambos Mundos

Para los profesionales que buscan optimizar su flujo de trabajo, "Excel SQL" es una combinación poderosa. La habilidad de utilizar Excel para la visualización y manipulación de datos, junto con la capacidad de SQL para gestionar grandes volúmenes de datos, puede ser una ventaja competitiva significativa.

SQL Server: La Robustez en la Gestión de Bases de Datos

Al hablar sobre bases de datos, es esencial mencionar "SQL Server", que es un sistema de gestión de bases de datos relacional desarrollado por Microsoft. Proporciona una plataforma extensa para la gestión de datos y aplicaciones de análisis.

¿Cuáles son las diferencias entre Excel y SQL?

Las principales diferencias entre Excel y SQL giran en torno a la accesibilidad y la potencia:

• Excel es conocido por su facilidad de uso. La aplicación presenta un cuaderno visual que facilita el formato y la visualización de datos.
• SQL es conocido por su velocidad y volumen. Permite a los usuarios trabajar con enormes cantidades de datos sin procesar sin sacrificar la velocidad: Excel comienza a retrasarse con grandes volúmenes de datos.

Tanto Excel como SQL permiten a los analistas de datos trabajar con datos, pero las dos herramientas tienen diferentes casos de uso según las necesidades y expectativas de datos de una empresa. Comprender las diferencias en términos de ventajas y desventajas con Excel y SQL lo ayudará a aprovechar al máximo sus datos.

¿En qué es bueno Excel?

Excel es una herramienta poderosa que es fácil de aprender y excelente para análisis de los datos. La estética del libro de trabajo, las opciones de color y el formato sencillo hacen que los datos sean mucho más accesibles para los usuarios.

• Excel simplifica los datos. Como ejemplo, las celdas de Excel le permiten almacenar cadenas de información como "3 de enero de 2020", mientras que las bases de datos relacionales que usan SQL dividirían la fecha en tres celdas separadas.
• Excel es más visual que SQL: en lugar de escribir comandos, los usuarios pueden trabajar y manipular directamente sus datos en tablas.

Debido a su facilidad de uso, Excel se usa comúnmente en todas las industrias y se enseña ampliamente en las escuelas. Si es propietario de una pequeña empresa o un equipo de uno que trabaja con conjuntos de datos relativamente pequeños, no más de un par de cientos de miles de líneas de datos, entonces Excel es una gran herramienta para usted:

• Manipular datos
• Resumir datos con tablas dinámicas
• Visualice datos en cuadros, gráficos y tablas
• Calcule estadísticas rápidas: números que resumen sus datos

¿En qué es débil Excel?

Excel se vuelve más lento cuanto más datos le pides que maneje. De hecho, Excel no puede almacenar más de un millón de líneas de datos y la herramienta comienza a ralentizarse mucho antes de llegar a esa cantidad de datos. Aunque la herramienta es accesible visualmente, si está trabajando con grandes conjuntos de datos, no querrá usar Excel.

¿En qué es bueno SQL?

SQL es rápido y puede manejar grandes cargas de datos. A diferencia de Excel, SQL puede manejar más de un millón de campos de datos con facilidad. Las consultas SQL también son más flexibles y potentes que las fórmulas de Excel.

Los analistas de datos usan SQL para interactuar con enormes bases de datos al:

• Manipulación de datos
• Extrayendo datos
• Filtrado de datos
• Actualizando datos
• Combinando datos

SQL tiene mejor integridad de datos que Excel. Cada celda en SQL está limitada a una sola pieza de información, como el día de la semana o el mes. La extrapolación de datos de esta manera puede ser una molestia, pero reduce significativamente la posibilidad de errores de cálculo y errores de datos.

SQL también es compatible con varios sistemas de administración de bases de datos, incluidos Oracle, MySQL y PostgreSQL. Cada software es diferente en la forma en que maneja los nuevos datos y mejora el control para el usuario final. Pero SQL es una forma de acceder a los datos en todos los ámbitos.

Si planea trabajar con grandes bases de datos y desea velocidad, precisión, consistencia, volumen y potencia, SQL es el camino a seguir.

¿En qué es débil SQL?

SQL es menos accesible que Excel. Mientras que Excel tiene una interfaz gráfica de usuario y opciones visuales para la manipulación de datos, SQL consiste en gran medida en escribir código para interactuar con bases de datos relacionales. Si bien el lenguaje de consulta es excepcionalmente poderoso y el estándar de la industria para trabajar con grandes cantidades de datos, es más difícil de aprender que herramientas de análisis de datos más sencillas como Excel.

¿Es SQL mejor que Excel?

La respuesta a esta pregunta depende completamente de la cantidad de datos que tenga y de lo que quiera hacer con ellos. Si tiene pequeñas cantidades de datos y desea calcular o visualizar respuestas rápidas, Excel es más que suficiente.

Si tiene bases de datos masivas, necesita combinar conjuntos de datos rápidamente y desea más seguridad de datos, SQL es el camino a seguir. SQL permite a los usuarios realizar un seguimiento de las actualizaciones de datos y limitar la manipulación de datos por parte de otros usuarios a través de restricciones: Excel tiene soluciones menos sólidas para la integridad de los datos.

¿Aprender SQL puede reemplazar a Excel?

Aprender SQL no reemplaza el aprendizaje de Excel y viceversa. Ambas herramientas tienen su propia curva de aprendizaje, aunque muchos afirman que SQL es más difícil que Excel. Dicho esto, aprender una herramienta puede hacer que sea mucho más fácil aprender la otra.

La mayoría de los analistas de datos aprenden tanto Excel como SQL. Usan SQL para trabajar en empresas y comunicarse con grandes bases de datos y usan Excel para resolver problemas de análisis de datos más rápido. Para convertirse en un sólido analista de datos, se recomienda que aprenda ambos.

Aprende Excel y SQL con edX

Si trabaja con datos, necesitará saber SQL y Excel. Aunque algunas empresas y miembros del equipo pueden preferir una a la otra, ambas herramientas son estándares de la industria cuando se trata de análisis de datos. Excel es útil para visualizaciones rápidas y resúmenes de datos, mientras que SQL es necesario para trabajar con grandes volúmenes de datos, administrar bases de datos y usar bases de datos relacionales en todo su potencial.

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