Video: La scalabilità del trading 2024
La scalabilità è la capacità di un'applicazione di sviluppare flessibile per soddisfare i requisiti di crescita e complessità. Nel contesto di Excel, la scalabilità si riferisce alla capacità di Excel di gestire volumi di dati sempre crescenti.
La maggior parte degli appassionati di Excel si affrettano a sottolineare che in Excel 2007 è possibile inserire 1, 048, 576 righe di dati in un unico foglio di lavoro Excel: un aumento schiacciante dalla limitazione di 65, 536 righe imposte dalle versioni precedenti di Eccellere. Tuttavia, questo aumento di capacità non risolve tutti i problemi di scalabilità che inondano Excel.
Immagina di lavorare in una piccola azienda e di utilizzare Excel per analizzare le sue transazioni quotidiane. 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 nel foglio di lavoro ben mantenuto.
Man mano che aumenta la quantità di dati, noterai per primi problemi di prestazioni. Il foglio di calcolo diventerà lento da caricare e quindi lento da calcolare.
Perché succede? Ha a che fare con il modo in cui Excel gestisce la memoria. Quando viene caricato un file Excel, l'intero file viene caricato nella RAM. Excel lo fa per consentire l'elaborazione e l'accesso rapido ai dati. Lo svantaggio di questo comportamento è che ogni volta che i dati nel foglio di calcolo cambiano, Excel deve ricaricare l'intero documento nella RAM. Il risultato netto in un foglio di calcolo di grandi dimensioni è che richiede una grande quantità di RAM per elaborare anche il minimo cambiamento. Alla fine, ogni azione che fai nel gigantesco foglio di lavoro è preceduta da un'attesa straziante.
Le tabelle pivot richiederanno delle cache pivot più grandi, quasi raddoppiando le dimensioni del file della cartella di lavoro di Excel. Alla fine, la cartella di lavoro diventerà troppo grande per essere distribuita facilmente. Si può anche considerare di suddividere la cartella di lavoro in cartelle di lavoro più piccole (possibilmente una per ogni regione). Questo ti fa duplicare il tuo lavoro.
Nel tempo, è possibile raggiungere il limite di 1, 048, 576 righe del foglio di lavoro. Cosa succede allora? Inizi un nuovo foglio di lavoro? Come si analizzano due dataset su due fogli di lavoro diversi come un'unica entità? Le tue formule sono ancora buone? Dovrai scrivere nuovi macro?
Questi sono tutti problemi che devono essere affrontati.
Naturalmente, incontrerai anche i clienti di Excel Power, che troveranno vari modi intelligenti per ovviare a questi limiti. Alla fine, però, questi metodi saranno sempre semplici soluzioni. Alla fine, anche questi clienti esperti inizieranno a pensare meno al modo più efficace di eseguire e presentare l'analisi dei loro dati e altro su come rendere i dati "adatti" a Excel senza rompere le loro formule e funzioni.
Excel è abbastanza flessibile da consentire a un abile cliente di adattarsi alla maggior parte delle cose. Tuttavia, quando i clienti pensano solo in termini di Excel, stanno senza dubbio limitandosi, anche se in modo incredibilmente funzionale.
Inoltre, queste limitazioni di capacità spesso costringono i clienti di Excel a predisporre i dati per loro. Cioè, qualcun altro estrae grandi quantità di dati da un grande database e quindi aggrega e modella i dati per l'utilizzo in Excel.
L'analista serio dovrebbe sempre dipendere da qualcun altro per le sue esigenze di dati? Cosa accadrebbe se un analista potesse ricevere gli strumenti per accedere a grandi quantità di dati senza dipendere da altri per fornire dati? Potrebbe quell'analista essere più prezioso per l'organizzazione? L'analista potrebbe concentrarsi sulla precisione dell'analisi e sulla qualità della presentazione anziché sull'instradamento della manutenzione dei dati di Excel?
Un sistema di database relazionale (come Access o SQL Server) è un logico passo successivo per l'analista che si trova di fronte a un pool di dati sempre crescente. I sistemi di database di solito non hanno implicazioni sulle prestazioni con grandi quantità di dati archiviati e sono costruiti per gestire grandi volumi di dati. Un analista può quindi gestire set di dati più grandi senza richiedere che i dati vengano riepilogati o preparati per l'inserimento in Excel.
Inoltre, se un processo diventa sempre più cruciale per l'organizzazione e deve essere monitorato in un ambiente più accettabile per l'azienda, sarà più facile aggiornarlo e scalarlo se tale processo è già in un sistema di database relazionale.
