¿Power BI o Excel para Business Intelligence?

A lo largo de los años, Microsoft ha desarrollado varias herramientas para el mercado. Un buen ejemplo de ello es Excel. Herramienta popular y utilizada para varios propósitos de producción, permite optimizar el desempeño a través del análisis de datos, tales como: control de finanzas, control de compra y venta de bienes. Por su versatilidad, estas son solo algunas de las formas de utilizar Excel, que pueden ayudar tanto en la vida personal como en el control de los gastos de una organización.

Con el crecimiento del uso de datos por parte de las empresas para tomar decisiones, importantes y adherentes al negocio, el mercado ha ido más allá. Aparecieron las herramientas de BI (business intelligence), donde se insertaba todo el proceso ETL (extracción, transformación y carga) en un solo lugar.

En este escenario de creatividad y dominio del mundo tecnológico, Microsoft creó Power BI. Una poderosa herramienta que nos permite extraer, transformar y cargar datos de varias fuentes, además de desarrollar informes completos para ayudar en la toma de decisiones de una empresa.

Frente a toda esta realidad, ¿existe alguna posibilidad de utilizar ambas herramientas en el contexto práctico del Business Intelligence (BI)?

EXCEL

Excel es una herramienta del paquete Office puesta a disposición por Microsoft. Es un software enfocado a la construcción de hojas de cálculo que utiliza el formato de tabla con filas y columnas.

La practicidad de Excel nos permite salir de la zona de confort. Con ella podemos realizar cálculos, crear tablas, gráficos, listas y otros recursos que la herramienta proporciona para la manipulación y análisis de datos. Y, al igual que Power BI, esta herramienta también tiene recursos para BI, como la creación de dashboards.

POWER BI

Software de Business Intelligence de Microsoft, Power BI es una herramienta que se puede utilizar para conectarse a varias fuentes de datos diferentes. Entre algunas posibilidades, cabe destacar que se puede hacer con el propio Excel.

Así, dentro de esta herramienta existen algunos diferenciales que la hacen muy particular, si la comparamos con Excel. A través de ella podemos: (1) realizar el tratamiento de estos datos, que incluso pueden estar en diversos formatos y patrones; (2) realizar el análisis para sacar insights importantes y (3) construir informes que sean impactantes con la información obtenida.

¿Cuándo usar cada uno?

Cada herramienta tiene sus propias particularidades, así como recursos comunes sobre cómo tratar una gran cantidad de datos. Sin embargo, no es necesario dominar una herramienta para poder usar la otra, y ambas pueden utilizarse en diferentes proyectos o en paralelo.

En Power BI, por ejemplo, podemos utilizar DAX (Data Analysis Expressions), que es un lenguaje de expresión de fórmulas creado por Microsoft. Con él se puede realizar el tratamiento y análisis de datos, así como procesar y practicar la creación de cálculos. Sin embargo, no es una característica nativa de Power BI.

DAX, por tanto, también se puede utilizar en Excel, más concretamente en Power Pivot a través de Medidas, que sirve para realizar el modelado de nuestros datos. Esta es sólo una de las tres herramientas que pueden utilizarse en Excel para realizar estos análisis.

Los dashboards de comando desarrollados en Power BI son mucho más dinámicos, con la posibilidad de hacer clic en un visual y, automáticamente, los demás también se filtran. Además, tenemos la opción de conectarnos a una variedad de fuentes de datos diferentes en un mismo proyecto, como bases de datos, archivos en formato de texto e incluso sitios web. Como podemos ver en la siguiente imagen, que tiene algunas de las fuentes de datos disponibles en Power BI.

Dentro de Power BI, también podemos crear y manipular la relación entre tablas existentes, aunque provengan de fuentes de datos diferentes. Excel, en cambio, es su propia fuente de datos, ya que todos los datos utilizados se almacenan dentro de la propia herramienta.

Como punto positivo a destacar es que no necesitamos instalar Power BI para utilizarlo, ya que la herramienta cuenta con una versión online, lo que facilita el uso compartido de los dashboards que se han desarrollado. De la misma forma, para desarrollar dashboards y compartirlos con otras personas, también se puede utilizar Excel online.

Pero, ¿cuál de las dos herramientas debo utilizar?

Ambas herramientas son excelentes opciones para trabajar en BI. Si tienes datos almacenados en una hoja de cálculo Excel, puedes utilizar la propia herramienta para analizar y desarrollardashboardscon estos datos.

Ahora bien, si tus datos están almacenados en diferentes lugares, puedes optar por Power BI para centralizar toda la información, realizar el tratamiento y elaborar tus informes.

Si tu realidad es la necesidad de construir dashboards más dinámicos, puedet utilizar Power BI, que proporciona una diversidad de visuales dentro de la propia herramienta y varias otras que puedes importar y usar en los informes.

Pero si lo que necesitas es desarrollar dashboards más sencillos y rápidos, o generar informes tipo tabla, Excel es una gran opción. Además de ser una herramienta tradicional y conocida, es utilizada desde hace años por la mayoría de personas y empresas.

Como te habrás dado cuenta, puedes desarrollar proyectos en los que sea posible utilizar ambas herramientas. Aun siendo desarrollado después de Excel, a diferencia de lo que algunos podrían considerar, Power BI no vino a reemplazarlo, sino a suplir necesidades que Excel no podía.

Power BI fue creado a partir de la unión de las herramientas ya existentes en Excel. Al unir Power Query, Power Pivot y Power View, Microsoft ha desarrollado una herramienta más moderna y segura.

En esta perspectiva de las diferentes posibilidades, vinculadas a algunos escenarios posibles, estos son solo algunos de los recursos que ponen a nuestra disposición las dos herramientas y que podemos utilizar para desarrollar nuestros proyectos.

Conclusión

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Danielle Oliveira

Danielle tiene una licenciatura en Sistemas de Información. Formó parte del equipo de buceo. Actualmente es instructora de Data Science en las áreas de Base de Datos, Business Intelligence y NoSQL. Le apasionan los libros, la música y la tecnología.