Non trasforma il tuo modello di dati Excel in un database - dummy

È possibile che le misure utilizzate in un dashboard di Excel abbiano assolutamente dovuto supportare lo scopo iniziale di tale dashboard. Lo stesso concetto si applica al modello di dati back-end. È necessario importare solo i dati necessari per soddisfare lo scopo della dashboard o del report.

Nel tentativo di avere quanti più dati possibile a portata di mano, molti utenti di Excel portano nei loro fogli di calcolo tutti i dati su cui possono mettere le mani. Puoi individuare queste persone con i file da 40 megabyte che inviano tramite e-mail. Hai visto questi fogli di lavoro: due schede che contengono un'interfaccia di reporting o dashboard e sei schede nascoste che contengono migliaia di righe di dati (la maggior parte delle quali non viene utilizzata). Costituiscono essenzialmente un database nel loro foglio di calcolo.

Cosa c'è di sbagliato nell'utilizzare quanti più dati possibile? Bene, ecco alcuni problemi:

• L'aggregazione dei dati all'interno di Excel aumenta il numero di formule. Se inserisci tutti i dati grezzi, devi aggregarli in Excel. Ciò ti porta inevitabilmente ad aumentare esponenzialmente il numero di formule che devi impiegare e mantenere.

  Ricorda che il tuo modello di dati è un veicolo per presentare analisi, non elaborare dati grezzi. I dati che funzionano meglio nei meccanismi di segnalazione sono quelli che sono già stati aggregati e riepilogati in viste utili che possono essere spostate e inserite in componenti del dashboard. L'importazione di dati che sono già stati aggregati il ​​più possibile è di gran lunga migliore.

  Ad esempio, se è necessario creare un report su Fatturato per Regione e Mese, non è necessario importare transazioni di vendita nel modello dati. Utilizzare invece una tabella aggregata composta da Regione, Mese e Somma delle entrate.

• Il tuo modello di dati verrà distribuito con la tua dashboard. In altre parole, poiché il dashboard è alimentato dal modello dati, è necessario mantenere il modello dietro le quinte (probabilmente in schede nascoste) durante la distribuzione del dashboard. Oltre al fatto che causa la complessità delle dimensioni del file, inclusi troppi dati nel modello di dati possono effettivamente peggiorare le prestazioni della dashboard. Perché?

  Quando si apre un file Excel, l'intero file viene caricato in memoria per garantire l'elaborazione e l'accesso rapido ai dati. Lo svantaggio di questo comportamento è che Excel richiede una grande quantità di RAM per elaborare anche il più piccolo cambiamento nel foglio di calcolo. Potresti aver notato che quando cerchi di eseguire un'azione su un set di dati di grandi dimensioni e ad alta intensità di formule, Excel reagisce lentamente, fornendo un indicatore di calcolo sulla barra di stato.Più grande è il set di dati, meno efficiente è il crunch di dati in Excel.

• I set di dati di grandi dimensioni possono causare difficoltà di scalabilità. Immagina di lavorare in una piccola azienda e stai utilizzando transazioni mensili nel tuo modello di dati. Ogni mese contiene 80.000 righe di dati. Col passare del tempo, si costruisce un processo completo completo di tutte le formule, le tabelle pivot e le macro necessarie per analizzare i dati memorizzati nella scheda mantenuta in ordine.

  Ora cosa succede dopo un anno? Inizi una nuova scheda? Come si analizzano due dataset su due schede diverse come un'unica entità? Le tue formule sono ancora buone? Devi scrivere nuovi macro?

Questi sono tutti problemi che possono essere evitati importando solo dati aggregati e riepilogativi utili allo scopo principale delle esigenze di reporting.