Топ інструментів для роботи з даними: Excel, Power BI, SQL, Python

• Excel для аналізу даних – це база, це фундамент
• Power BI: візуалізація та інтерактивні дашборди
• SQL: майстер управління базами даних
• Azure SQL: аналітика в реальному часі
• Python: мова великих даних
• Часті запитання (FAQ)

Excel, Power BI, SQL чи Python: які інструменти для аналізу даних необхідні?

У розумних руках робота з даними аналітика даних допомагає зрозуміти тенденції, приймати стратегічні рішення, створювати прогнози та знаходити приховані можливості. Робота з даними передбачає виконання різних завдань: аналіз, візуалізація, управління та зберігання великих обсягів інформації.

Для допомоги з цими задачами стануть у пригоді такі інструменти аналітики як Excel, Power BI, SQL, Python, R, Tableau та ще багато інших.

Excel для аналізу даних – це база, це фундамент

Ще зі школи ми всі знаємо про Microsoft Excel, але не всі розуміють масштаби можливостей цього інструменту: робота із звичайними та зведеними таблицями, формулами, макросами, створення звітів та обчислень, візуалізація та, робота з потужними надбудовами такими як Power Query чи Power Pivot.
Щоб осягнути всі ці теми швидко і ефективно варто відвідати курси Excel, які точно вас здивують вже із першого заняття.

Ось чому Excel — це більше, ніж просто таблиці:

1. За допомогою формул і функцій можна автоматизувати навіть найскладніші обчислення — від простих сум до фінансових моделей із прогнозуванням. Функції ексель допомагають у зборі і перевірці бізнес-даних, бізнес аналізі, введенні та зберіганні даних, аналізі даних, звітності про виконання, стратегічному аналізі, бухгалтерському обліку і бюджетуванні, адміністративно-управлінському менеджменті, офісному адмініструванні. Наприклад, функція VLOOKUP дозволяє швидко знаходити відповідності у великих наборах даних, а IF допомагає створювати гнучкі логічні операції.
2. Зведені таблиці (PivotTables) узагальнюють великі обсяги інформації, а Power Pivot і Power Query дають змогу працювати з великими даними, об’єднуючи їх з різних джерел.
3. Завдяки графікам і дашбордам можна створювати наочні звіти й відстежувати ключові показники.
4. Використання макросів і VBA (Visual Basic for Applications) дозволяє автоматизувати повторювані завдання, що значно економить час.
5. Excel легко інтегрується з іншими системами та форматами даних — від баз даних SQL до програм управління проектами. Файли можна експортувати у різні формати, зокрема CSV, PDF або XML.

Excel — це не просто інструмент, це ключ до ефективної та впорядкованої роботи з даними. Його простота, багатофункціональність, доступність (поширений майже у всіх компаніях), підтримка імпорту/експорту файлів із різних систем та широкі можливості роблять його необхідним для всіх, хто прагне працювати з інформацією швидко та точно!

Excel має й певні обмеження по обсягу даних та складнощі у автоматизації великих задач, тому краще його використовувати для невеликих наборів даних, швидких розрахунків та створення простих візуалізацій.

Power BI: візуалізація та інтерактивні дашборди

Power BI — це набір інструментів від Microsoft, що дають можливість аналітику перетворити дані з різних джерел на зручну, інтерактивну та візуально привабливу аналітику. Дані можуть бути як з Excel, так і з хмарних чи локальних сховищ. Power BI дозволяє підключатися до джерел, аналізувати інформацію та ділитися результатами з іншими.

Основні елементи Power BI:

• Power BI Desktop: настільна програма для створення звітів.
• Служба Power BI Service: онлайн-платформа (SaaS) для публікації, перегляду та спільного використання звітів.
• Застосунки Power BI: для пристроїв Windows, iOS та Android, що дозволяють переглядати звіти на ходу прямо у телефоні.

Додаткові елементи:

• Power BI Report Builder: допоміжний інструмент для створення розбитих на сторінки звітів (paginated reports), зручних для друку та формальних документів.
• Сервер звітів Power BI (Power BI Report Server): локальне рішення для розгортання та управління звітами Power BI у середовищах без хмари.

Ці елементи інтегруються для підтримки повного циклу роботи з аналітикою: створення, публікації, перегляду та спільного використання звітів.

Для відкриття для себе всіх скарбів інструменту Power BI рекомендуємо відвідати курси Power BI, на яких ви навчитеся обробляти й аналізувати дані з різних джерел, що допоможе приймати обґрунтовані рішення на основі актуальної інформації в реальному часі.

Ключові можливості та переваги Power BI:

• Інтерактивна візуалізація та динамічний аналіз.

• Power BI інтегрується з різними джерелами даних, зокрема Excel, SQL Server, SharePoint, Azure (Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics), Google Analytics, Salesforce, Dynamics 365, Power Platform, базами даних (MySQL, PostgreSQL), API та цілою низкою інших

• Автоматизація оновлення звітів.

Серед недоліків варто виділити потребу у платних підписках для розширених функцій та наявність попередніх знань Excel.

SQL: майстер управління базами даних

SQL (Structured Query Language) — це стандартизована мова програмування для управління, запитів та обробки реляційних баз даних. Для аналітиків SQL є ключовим інструментом для вилучення важливих інсайтів із великих наборів даних, виконання аналізу та створення звітів. Він дозволяє фільтрувати, агрегувати та трансформувати дані, що є основою для прийняття обґрунтованих рішень. Основні функції:

Зараз і у 2025 році SQL залишиться ключовим інструментом для аналітиків завдяки своїм потужним можливостям роботи з даними:

1. Обробка великих даних: підтримка великих обсягів даних і складних запитів для аналітичних задач.
2. Інтеграція з хмарними рішеннями: робота з Azure для масштабованості та доступу до ресурсів в команді.
3. Вбудовані аналітичні можливості: підтримка аналітики у реальному часі, вбудовані функції для машинного навчання (ML), що є додатковою можливістю для поглибленої аналітики.
4. Інструменти візуалізації та BI: сумісність з Power BI для створення інтерактивних звітів.
5. Безпека: відповідні механізми захисту даних, важливо для роботи з конфіденційною інформацією.

Головним недоліком у роботі із MS SQL може бути потреба у значних обчислювальних потужностях для роботи з великими даними та технічних навичках для оптимізації.

Вивчайте SQL на наших курсах і отримаєте потужний інструмент для ефективного отримання, додавання, оновлювання та видаляння даних, а також для створення необхідних комплектів даних та модифікації їх відображення.

Azure SQL: аналітика в реальному часі

Azure SQL — це сімейство керованих баз даних від Microsoft Azure, що дозволяє використовувати класичні можливості SQL-баз даних у хмарному середовищі.

Досвідчений аналітик може повноцінно працювати, використовуючи Azure SQL та інші додаткові хмарні інструменти. Основні переваги працювати у хмарі із даними:

• Спільний доступ до даних: команда може одночасно працювати з тією ж базою даних, що спрощує взаємодію та синхронізацію результатів.
• Єдине джерело правди (Single Source of Truth): усі дані централізовані та оновлюються в реальному часі.
• Використання ШІ та ML: доступ до машинного навчання та аналітики на основі ШІ безпосередньо в хмарі.
• Кероване обслуговування: Azure автоматизує оновлення, резервне копіювання та відновлення.
• Безпека: вбудоване шифрування та інструменти захисту даних на рівні хмари.

Хмарний SQL краще підходить для обробки великих даних Big Data, динамічних навантажень і командної роботи, а особливо з великими ресурсами, завдяки гнучкому масштабуванню та інтеграції з хмарними інструментами. Наземний SQL залишається ефективним для стабільних навантажень і потребує повного контролю над інфраструктурою.

Для ефективного володіння даними у хмарі запишіться на авторизовані курси Azure SQL для масштабованого аналізу та зберігання інформації у хмарному середовищі – будьте попереду!

Microsoft пропонує аналітикам низку продуктів, які виходять за межі SQL, Power BI та Excel: Azure Synapse Analytics дозволяє аналізувати великі дані з різних джерел у хмарі, підтримуючи SQL і ML. Для створення моделей ШІ є Azure Machine Learning, що ідеально підходить для прогнозування. Microsoft Dataverse спрощує зберігання та аналіз даних у бізнес-застосунках. Power Automate автоматизує робочі процеси й інтеграцію даних між інструментами. Azure Data Factory допомагає у створенні ETL-процесів для обробки даних, а Microsoft Fabric для створення та розгортання рішень аналітики даних масштабу підприємства

Python: мова великих даних

Python є багатофункціональною мовою програмування, що знайшла своє застосування у різноманітних сферах: від автоматизації задач і створення вебдодатків до розробки моделей машинного навчання та впровадження нейронних мереж. Python ідеально підходить для роботи з великими обсягами даних завдяки великій кількості бібліотек з відкритим кодом, спеціалізованих для аналізу, обробки, візуалізації даних та машинного навчання. Серед таких бібліотек — NumPy для числових обчислень, Pandas для роботи з таблицями даних, Matplotlib та Seaborn для візуалізації, а також TensorFlow і PyTorch для глибокого навчання.

Програми, написані на Python, можна запускати на практично будь-якому пристрої, включаючи Windows, macOS і популярні дистрибутиви Linux, що робить Python зручним для розробки кросплатформених проєктів, що дозволяє легко переносити код між різними операційними системами, забезпечуючи гнучкість і ефективність у командній роботі або при міграції у інше середовище.

Хочете навчитися використовувати ці можливості на повну? Спробуйте наші онлайн курси з Python і зробіть перший крок до успішної автоматизації задач аналітика!

Інші популярні інструменти для аналітиків

1. Tableau — для візуалізації даних.
2. R — мова програмування для статистичного аналізу.
3. Google Data Studio — для створення дашбордів, підійде для початківців.
4. Apache Spark — для аналізу великих даних у розподілених системах.
5. Knime — для автоматизації процесів аналізу даних без програмування.

Майбутнє аналітики та роботи із даними — це автоматизація, використання машинного навчання та хмарних технологій. Почніть вже сьогодні, обравши інструмент, який найкраще відповідає вашим цілям.

Часті запитання (FAQ)

Чи можна обійтися одним із цих інструментів, чи потрібно використовувати всі одразу?
Для базового аналізу може вистачити Excel, але для складних запитів і візуалізації краще комбінувати інструменти, наприклад, SQL і Power BI. Необхідно розширювати стек навичок роботи із різними інструментами, що зробить Вас затребуваним спеціалістом та впевненим працівником.

Який інструмент найкраще підходить для новачків?
Excel — найкращий вибір для початківців, оскільки він простий у використанні. Після нього ви вже зможете приступити до Power BI або Python.

Скільки часу потрібно, щоб освоїти кожен інструмент?
Excel можна вивчити за кілька тижнів, базові знання SQL — за місяць, а для Python знадобиться більше часу (2-3 місяці при вивченні на курсах програмування, для самостійного вивчення може знадобитись від 3 до 6 місяців). Варто взяти до уваги інтенсивність та зацікавленість у вивченні.