هوش تجاری

تفاوت پاور بی آی و اکسل

نرم افزار پاور بی آی (Power BI) و نرم افزار اکسل (Excel) هر دو محصولات شرکت مایکروسافت هستند و هر دو برای پردازش داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این مقاله سعی داریم به تفاوت بین این دو نرم افزار محبوب شرکت مایکروسافت بپردازیم تا به این سوال مرسوم پاسخ دهیم که در چه مواقعی بهتر است از پاور بی آی استفاده کنیم و در چه مواقعی اکسل ما را به اهدافمان می‌رساند.

معرفی کلی نرم افزار اکسل و پاور بی آی (Power BI)

Microsoft Excel  محصول Office 365 از مایکروسافت است. در ابتدا در سال ۱۹۸۵ توسط شرکت مایکروسافت منتشر شد و نسخه فعلی آن اکسل ۲۰۱۹ است. اکسل نوعی برنامه صفحه گسترده است که داده‌ها را به صورت ردیف و ستون ضبط می‌کند. نسخه جدیدی از اکسل با طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها و برنامه‌های کاربردی، غنی شده است. می‌توانید داده‌ها را به گزارش تبدیل کنید. Power BI یک ابزار تجزیه و تحلیل کسب و کار از مایکروسافت است. Power BI مجموعه‌ای از خدمات نرم افزاری، برنامه‌ها و اتصال دهنده‌هایی است که با هم کار می‌کنند تا منابع داده‌های نامربوط شما را به بینش‌های تعاملی، منسجم و بصری قابل انتقال تبدیل کنند. Power BI به راحتی به منابع مختلفی از هر اندازه متصل می‌شود.

امروزه بسیاری از سازمان‌ها و افراد به دنبال یادگیری این دو نرم افزار هستند، این مقاله به شما کمک می‌کند تا راحت‌تر به این سوال پاسخ دهید که آموزش پاور بی آی برای شما مناسب تر است یا آموزش اکسل؟

اکسل

اکسل الگوهای خود را با فعال سازی و غنی سازی هوشمند، درک می‌کند، همچنین داده‌های خود را سازماندهی کرده و در صرفه جویی در وقت به شما کمک می‌کند. اکسل الگوهای مختلفی را ارائه می‌دهد که به شما در ایجاد صفحات گسترده و انجام محاسبات و فرمول‌های مدرن کمک می‌کند. اکسل به شما کمک می‌کند تا از داده‌های خود تصویر بهتری بگیرید. نمودارها‍، شکل‌ها، تصاویر متنوعی وجود دارد که به شما کمک می‌کند داده‌های خود را به شکلی قابل مقایسه و تحلیل، فالب بندی و در جداول ارائه دهید، تا اطلاعات خود را بهتر درک کنید.

پاور بی آی (Power BI)

پاور بی آی می‌تواند به اکسل صفحه گسترده، پایگاه داده‌های رابطه‌ای، پایگاه داده‌های NoSQL، انبارهای داده ، فایل‌های مسطح، ابزارهای Big Data و موارد دیگر متصل شود. پاور بی آی بسیار مستحکم ، ساده ، سریع و دارای مقیاس سازمانی است ، آماده برای مدل سازی گسترده ، توسعه سفارشی و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی است. پاور بی آی به سه شکل در دسترس است ، برای برنامه ویندوز ، Power BI Desktop قابل استفاده است ، به عنوان نرم افزار در سرویس (Software as a service) در دسترس است و در حالت سوم برنامه‌های پاور بی آی برای تلفن‌ها، رایانه‌های لوحی و دستگاه‌های Android قابل استفاده است. برای آشنایی بیشتر با ویژگی های این نرم افزار پیشنهاد می‌شود مقاله “ویژگی‌های نرم افزار Power BI” را مطالعه کنید.

تفاوت‌های کلیدی بین پاور بی آی و اکسل

برخی از تفاوت‌های مهم بین پاور بی آی و اکسل را در ادامه می‌توانید مطالعه کنید:

  • Power BI یک ابزار هوش تجاری (Business Intelligence BI) و Data Visualization برای ایجاد داشبوردهای سفارشی و تعاملی از منابع مختلف داده است در حالی که Microsoft Excel یک برنامه نرم افزاری از مایکروسافت است که برای آنالیز داده‍‌ها ، عملیات ریاضی ، سازماندهی داده‌ها و بسیاری از ویژگی‌های دیگر است که با استفاده از یک سیستم صفحه گسترده کار می‌کند.
  • Power BI در مقایسه با Microsoft Excel در پردازش بسیار سریعتر است.
  • Power BI می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را به آسانی مدیریت کند در حالی که Microsoft Excel محدود به مقداری خاص از داده‌ها است.
  • Power BI از داده‌های Big Data استفاده می‌کند در حالی که Microsoft Excel قادر به اداره Big Data نیست.
  • Power BI می‌تواند با انواع مختلفی از منابع ارتباط برقرار کند در حالی که Microsoft Excel می‌تواند به منابع محدودی متصل شود.
  • داشبورد Power BI تعامل و سفارشی‌تر است در حالی که داشبورد Microsoft Excel چندان تعاملی نیست.
  • Power BI برای استفاده آسان است و بسیار انعطاف پذیر است در حالی که مایکروسافت اکسل برای استفاده آنقدر راحت نیست.
  • Power BI بیشتر برای تجسم داده‌ها و به اشتراک گذاری داشبورد برای تعداد زیادی از کاربران استفاده می‌شود در حالی که Microsoft Excel بیشتر برای تجزیه و تحلیل عمیق استفاده می‌شود.
  • Power BI ابزاری قدرتمندتر در مقایسه مایکروسافت اکسل است.
  • Power BI به دلیل برنامه‌های iOS ، Android و Windows با دستگاه‌های تلفن همراه سازگار تر است در حالی که Microsoft Excel با تلفن همراه سازگاری ندارد.

جدول مقایسه اکسل و پاور بی آی

در جدول زیر برترین تفاوت‌های بین اکسل و پاور بی آی آورده شده است.

عنوان مقایسه بین پاور بی آی و اکسلاکسلپاور بی آی
جدول‌های تکراریجدول‌های اکسل قادر به نمایش جداول تکراری هستند.جدول‌های پاور بی آی قادر به نمایش جداول تکراری نیستند.
اپلیکیشن‌هااکسل برخی از نمودارهای جدید را دارد، این نمودارها قادر به اتصال به مدل داده نیستند.پاور بی آی برای داشبوردها، KPIها و نمودارها که شامل تحلیل داده به صورت تصویری هستند بسیار ایده آل است.
ظاهر جدولیاکسل ظاهرهای جدولی را بهتر مدیریت می‌کند.کار کردن با ظاهرهای جدولی در پاور بی آی راحت نیست.
گزارش‌هاگزارش‌های اکسل عادی است و معمولا با گزارش‌های پاور بی آی مقایسه می‌شود.پاور بی آی گزارش‌های زیباتری در مقایسه با اکسل ارائه می‌دهد.
فیلترهای بین نموداریاکسل فیلترهای پیشرفته بین نموداری ندارد.پاور بی آی ویژگی‌های پیشرفته ای در فیلتر کردن بین نموداری ارائه می‌دهد.
به روزرسانی داشبورداکسل اجازه به روز رسانی داشبورد را نمی‌دهد.شما در پاور بی آی می‌توانید داده را به روز رسانی کنید.
تحلیل هااکسل تحلیل‌های ساده‌ای در مقایسه با پاور بی آی ارائه می‌دهد.پاور بی آی تحلیل‌های سطح بالا ارائه می‌دهد.
در دسترس بودن گزارش‌هادسترسی به گزارش‌ها برای کاربران خاص محدود است.گزارش‌ها برای طیف وسیعی از خوانندگان قابل دسترس است.
ابزاراکسل صحفه گسترده سنتی است با یک پیشینه طولانی که منجر به طیف گسترده‌ای از کاربردها می‌شود.پاور بی آی نسخه پیشرفته‌ای از ابزار تحلیل داده است با ویژگی‌های زیادی برای بازی کردن با داده.
مدل دادهاکسل بر روی مدل داده‌های ساده و ساختاریافته با طیف وسیعی از قابلیت‌ها تمرکز می‌کند.پاور بی آی به راحتی می‌تواند مدل داده پیچیده ایجاد کند.
جدول‌های مجزادر اکسل، ایجاد ارتباط بین جدول‌های مجزا سخت است.در پاور بی آی، راحت می‌توانید جدول‌های مجزا را به یکدیگر مرتبط کنید.
مجموعه دادهقادر به مدیریت مجموعه داده‌های محدود است.قادر به مدیریت مجموعه داده‌های بزرگتر است.
انعطاف پذیریمجموعه داده‌ها و گزارش‌ها زیاد انعطاف پذیر نیستند.به اشتراک گذاری داده‌ها و گزارش‌ها بسیار انعطاف پذیر است.
داشبوردکاربر امکانات محدودی برای ایجاد گزارش دارد.کاربر می‌تواند داشبوردهای شخصی سازی شده ایجاد کند.
سرعت پردازشسرعت پردازش جدول، نمودارها و فیلتر کردن کند است.سرعت پردازش جدول، نمودارها و فیلتر کردن بالاتر است.
نیازمندی‌هااکسل معمولا برای تحلیل‌های عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد.پاور بی آی معمولا برای نمودارها و به اشتراک گذاشتن داشبورد مورد استفاده قرار می‌گیرد.
وابستگی به زبانMDX زبان کوئری گرفتن مدل داده است.DAX زبان کوئری گرفتن مدل داده است.
هدفاکسل ابزار قدیمی برای تحلیل داده است.Powerquery ابزار ایده آلی برای تمیزکردن و پردازش هر نوع منبع داده‌ای است.
عمومیتکار کردن با اپلیکیشن‌های اکسل اندکی نسبت پاور بی آی سخت‌تر است.پاور بی آی ابزار قدرتمندتر و راحت‌تری نسبت به اکسل دارد.

نتیجه گیری

پاور بی آی و  اکسل هر دو محصول مایکروسافت هستند. اکسل محصول بسیار قدیمی مایکروسافت است در حالی که پاور بی آی به تازگی راه اندازی شده است. م ۹۵٪ از کاربرانی که در ویندوز کار کرده‌اند، در بعضی از مواقع از اکسل استفاده کرده‌اند. اکسل محصولی کاملاً مشهور است. پاور بی آی  محصولی کاملاً جدید از مایکروسافت برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها است. تعداد زیادی از شرکت‌هایی که همگی در بخش تحلیلی فعالیت می‌کنند از پاور بی آی استفاده می‌کنند. اکسل و پاور بی آی از نظر زمان توسعه ۸۰٪ نزدیک به هم هستند. پاور بی آی به شما امکان می‌دهد تا با یک کلیک، یک مدل کامل از داده‌های گزارش اکسل را به دسک تاپ پاور بی آی منتقل کنید. پاور بی آی و اکسل جوانب مثبت و منفی خود را برای نمایش داده‌ها دارند. جوانب مثبت BI به ویژگی‌های آنلاین بودن و نمایش داده‌ها است، در حالی که اکسل در تجزیه و تحلیل داده‌ها ، اکتشاف داده‌ها و  Pivot Tabels برتری دارد.

در ادامه برای آموزش پاور بی آی و اکسل می‌توانید در دوره هوش تجاری با پاور بی آی و دوره اکسل شرکت کنید.

 


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دوره آموزشی «مدیریت محصول» با مدرسانی از دیجی‌کالا و اکالا ؛ با رویکرد کاربردی و اجراییاطلاعات بیشتر و ثبت‌نام
بستن