Excel과 Google 스프레드시트:복잡한 데이터 작업에서 Excel이 승리하는 3가지 입증된 이유

Microsoft Excel과 Google Sheets는 모두 강력한 스프레드시트 도구이지만 대규모 분석, 복잡한 계산, 전문적인 보고 등 심각한 데이터 작업에는 Excel이 더 유리한 경우가 많습니다.

다음은 Excel이 까다로운 작업 부하에 대해 Google Sheets보다 뛰어난 성능을 발휘하는 세 가지 명확한 이유와 예시, 실제 사용 사례, 전문가가 복잡한 작업에 Excel을 선호하는 이유입니다.

1. Excel은 대규모 데이터 세트를 원활하게 처리합니다

Google 스프레드시트는 웹 기반이며 시트당 셀 수를 1천만 개로 제한합니다. 넉넉한 것처럼 들리지만 피벗 테이블과 복잡한 수식을 쌓으면 성능이 저하될 수 있습니다. Excel은 일반적으로 대규모 데이터세트를 더 효율적으로 처리하는 반면, Google Sheets는 행 수가 많거나 집중적인 계산으로 인해 지연되거나 응답하지 않을 수도 있습니다.

심각한 데이터 작업:

• 오프라인 처리: Excel은 컴퓨터 리소스를 사용하여 로컬에서 데이터를 처리하는 반면, Google Sheets는 대용량 데이터세트로 인해 속도가 느려질 수 있는 클라우드 처리에 의존합니다.
• 행 및 열 제한: Excel은 1백만 개가 넘는 행과 16,384개 열을 지원합니다. 모델이 복잡해지면 이러한 제한 이전에 Google 스프레드시트 성능이 저하되는 경우가 많습니다.
• 복잡한 수식: Excel의 계산 엔진은 넓은 범위의 복잡한 수식에 최적화되어 있습니다. Google 스프레드시트는 빈번한 실시간 재계산으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.

Excel의 채우기 핸들을 사용하여 데이터 세트를 1,000,000행으로 확장하고 다음과 같은 수식을 적용하는 경우:

=SUMIFS(G2:G1000000, B2:B1000000, "North")

Excel은 일반적으로 북부 지역의 총 매출을 빠르게 반환하는 반면, Google 스프레드시트는 정지되거나 상당히 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

판매 데이터, 고객 데이터베이스 또는 수십만 행에 달하는 데이터 세트로 작업하는 경우 Excel의 성능 이점은 타협할 수 없습니다.

2. 데이터 모델링을 위한 Excel 파워 쿼리 및 파워 피벗

Google 스프레드시트는 IMPORT를 사용하여 데이터에 연결할 수 있습니다. 수식 또는 Apps Script를 사용하는 경우 Excel 파워 쿼리 및 메모리 내 데이터 모델(Power Pivot)의 내장 ETL(추출, 변환, 로드) 기능이 부족합니다.

Excel의 파워 쿼리를 사용하면 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 여러 소스(예:CSV, 데이터베이스, API)에서 대규모 데이터 세트를 가져오고 변환하고 정리할 수 있습니다. Google 스프레드시트에는 반복 가능한 고급 데이터 변환을 위한 완전히 유사한 내장 도구가 없습니다.

심각한 데이터 작업:

• 파워 쿼리를 통한 안정적인 ETL: CSV, 폴더, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 가져오기 병합, 추가, 피벗 해제, 분할 및 반복 가능한 단계 적용
• 인메모리 데이터 모델: 여러 테이블(별표 스키마)을 연결하고 피벗 테이블과 보고서에서 재사용할 수 있는 DAX 측정값(예:총 판매액, 이익률)을 만듭니다.
• 지속적인 새로고침: 한 번의 클릭으로 저장된 단계를 기반으로 모든 변환 및 피벗 테이블이 업데이트됩니다.

파워 쿼리:

날짜 형식이 일관되지 않고 항목이 중복되어 지저분한 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다.

• 엑셀 열기
• 데이터로 이동 탭>> 데이터 가져오기 선택>> 파일에서를 선택하세요.>> CSV에서를 선택하세요.

• CSV 파일을 선택하고 데이터 변환을 클릭하세요. 파워 쿼리 편집기를 열려면
• 편집기를 사용하여 다음을 수행하세요.
  • 중복 제거:
    • 홈으로 이동 탭>> 중복 제거를 선택합니다.

• • 날짜 표준화:
    • 날짜 열 선택
    • 변환으로 이동 탭>> 날짜 선택

• • 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
    • 열 제거
    • 열 분할
    • 그룹화 기준(제품별 단위 및 판매량 합계)
• 닫기 및 로드를 클릭하세요. 정리된 데이터를 Excel로 가져오려면

• 연결 만들기만 선택 + 이 데이터를 데이터 모델에 추가
• 확인을 클릭하세요.

Google 스프레드시트는 데이터를 가져올 수 있지만 강력하고 반복 가능한 변환을 위해 파워 쿼리에 해당하는 기능이 내장되어 있지 않습니다.

파워 피벗:

Power Pivot을 사용하면 여러 테이블 간의 관계, 복잡한 계산을 위한 DAX 수식, 수백만 개의 행이 포함된 데이터 세트 작업 기능을 갖춘 진정한 데이터 모델링이 가능합니다. 본질적으로 Excel 내부의 경량 비즈니스 인텔리전스 계층입니다. Google 스프레드시트에는 이와 유사한 제품 내 기능이 없습니다.

• Power Pivot 열기:
  • 파워 피벗으로 이동 탭>> 관리 선택

• 파워 쿼리에서 가져온 테이블 간의 관계 만들기
• 홈으로 이동 탭>> 다이어그램 보기 선택
  • 제품[제품 ID] → 판매 데이터[제품 ID]
  • 고객[고객 ID] → 판매 데이터[고객 ID]
  • 지역[지역 ID] → 고객[지역 ID]

DAX 측정값 작성:

Total Sales := SUM(SalesData[Revenue])

Total Profit := SUM(SalesData[Profit])

Profit Margin % := DIVIDE([Total Profit],[Total Sales])

• 분석: 데이터 세트를 분석하기 위해 Power Pivot 데이터 모델에서 피벗 테이블을 만듭니다.

파워 쿼리 및 파워 피벗을 사용하면 변환이 저장되고 관계가 중복되지 않으며 측정값을 재사용할 수 있습니다. 데이터 세트가 넓거나, 지저분하거나, 테이블이 여러 개인 경우 이러한 조합을 일치시키기가 어렵습니다.

3. 고급 데이터 분석(피벗 테이블, 분석 도구, 동적 수식)

Excel은 특히 통계 및 재무 모델링에서 Google 스프레드시트가 일치시키기 어려운 데이터 분석을 위한 강력한 기본 제공 도구를 제공합니다. Excel의 분석 벤치에는 빠른 피벗 테이블, 통계용 분석 도구, 모델링을 위한 대규모 함수 라이브러리가 포함되어 있습니다.

• 피벗 테이블: 드래그 앤 드롭 요약, 값 표시 형식(전체의 %, 누계), 그룹화, 슬라이서/타임라인 및 계산된 필드
• 분석 도구: 원클릭 회귀 , ANOVA , t-테스트 및 기술통계 . Excel을 떠나지 않고 통계 출력이 필요할 때 이상적입니다
• 동적 기능: Excel은 SORT와 같은 기능을 포함하여 동적 배열(유출)을 포괄적으로 지원합니다. , 필터 , 고유 및 순서 자동으로 확장되는 여러 결과 반환

피벗 테이블:

• 피벗 테이블 만들기 Power Pivot 모델에서
  • 홈으로 이동 탭>> 피벗 테이블 선택
  • 위치 선택>> 확인을 클릭하세요.

• 피벗 테이블 필드 목록에 모든 관련 테이블이 표시됩니다.
• 피벗 테이블 필드 목록에서 필드 드래그
  • 행 :카테고리 제품에서 테이블
  • 열 :지역 지역에서 테이블
  • 값 :수익 , 이익 SalesData에서 테이블
• 피벗 차트 삽입

• 슬라이서 추가 채널용; 타임라인 추가 OrderDate에 대해 (날짜 계층 구조로 그룹화하는 경우)
• 계산된 필드:
  • 피벗 테이블 분석으로 이동 탭>> 필드, 항목 및 세트 선택>> 계산된 필드를 선택합니다.

Google 스프레드시트에는 피벗 테이블을 지원하는 진정한 관계형 데이터 모델이 없으므로 교차 테이블 피벗에는 데이터 사전 조인과 같은 해결 방법이 필요합니다.

이제 추가 기능이 필요 없이 몇 분 만에 원시 데이터, 빠른 피벗 테이블, 적절한 통계 출력 간을 전환할 수 있습니다.

데이터 분석 도구:

• 데이터로 이동 탭>> 데이터 분석 선택>> 회귀를 선택합니다.>> 확인을 클릭하세요.

• 범위 선택:
  • 입력 Y 범위: 헤더(종속변수)를 포함한 수익
  • 입력 X 범위: 헤더(또는 여러 독립변수)를 포함한 할인
  • 라벨 확인 헤더가 포함된 경우
  • 출력 옵션:을 선택하세요. 새로운 워크시트 플라이
  • 확인을 클릭하세요.

출력:

Google 스프레드시트에는 분석 도구와 동등한 기능이 내장되어 있지 않습니다. 유사한 분석에는 일반적으로 기능이나 타사 추가 기능이 필요합니다.

자동화 옵션(No-Code에서 Pro-Code까지)

Excel에서는 자동화를 위한 세 가지 레인을 제공하므로 간단하게 시작하고 워크로드가 증가함에 따라 확장할 수 있습니다.

• 코드 없음: 파워 쿼리 새로 고침 + 피벗 테이블 새로 고침으로 놀라운 수준의 자동화 지원
• 낮은 코드: 일정이나 파일 이벤트에 따라 스크립트/흐름을 실행하기 위한 Office 스크립트(웹용 Excel) 및 Power Automate
• 프로 코드: 데스크톱 Excel에서 세부적인 제어가 필요한 경우 VBA 및 추가 기능

작업에 심각한 데이터 모델링, 분석 및 자동화가 포함되는 경우 Excel은 속도, 유연성 및 분석 깊이를 제공하여 전문가가 선택하는 도구로 남아 있습니다.

결론

이 문서에서는 Excel이 심각한 데이터 작업에서 Google Sheets보다 성능이 뛰어난 세 가지 방법을 보여줍니다. 복잡한 작업의 경우 Excel의 고급 분석 도구, 대규모 데이터 세트의 뛰어난 성능, 강력한 자동화 옵션을 통해 Google Sheets보다 더 강력한 선택이 됩니다. Google Sheets는 공동작업과 클라우드 접근성이 뛰어나지만 Excel은 정교한 데이터 프로젝트를 처리하는 전문가들이 여전히 선호하는 제품입니다.

두 도구를 자주 사용하는 경우:

• 빠른 공동작업과 근무 시간 기록, Google 양식 제출 등의 데이터 입력을 위해 Google 스프레드시트를 사용하세요.
• 심층 분석, 보고 및 자동화를 위해 Excel을 사용한 후 OneDrive 또는 Power BI를 통해 결과 공유