Vídeo: Escalabilidade - CONCEITO EM 1 MINUTO #03 2024
Escalabilidade é a capacidade de um aplicativo desenvolver flexivelmente para atender aos requisitos de crescimento e complexidade. No contexto do Excel, a escalabilidade refere-se à capacidade do Excel de lidar com volumes cada vez maiores de dados.
A maioria dos aficionados do Excel é rápido para apontar que, a partir do Excel 2007, você pode colocar 1, 048, 576 linhas de dados em uma única planilha do Excel - um aumento avassalador da limitação de 65, 536 linhas impostas por versões anteriores de Excel. No entanto, esse aumento de capacidade não resolve todos os problemas de escalabilidade que inundam o Excel.
Imagine que você está trabalhando em uma pequena empresa e usando o Excel para analisar suas transações diárias. Com o passar do tempo, você cria um processo robusto completo com todas as fórmulas, tabelas dinâmicas e macros que você precisa para analisar os dados armazenados em sua planilha bem mantida.
À medida que a quantidade de dados cresce, você primeiro notará problemas de desempenho. A planilha torna-se lenta para carregar e depois diminui para calcular.
Por que isso acontece? Isso tem a ver com a forma como o Excel lida com a memória. Quando um arquivo do Excel é carregado, todo o arquivo é carregado na RAM. O Excel faz isso para permitir o processamento rápido de dados e o acesso. A desvantagem desse comportamento é que, sempre que os dados em sua planilha mudam, o Excel precisa recarregar todo o documento na RAM. O resultado líquido em uma grande planilha é que é preciso uma grande quantidade de RAM para processar até a menor mudança. Eventualmente, cada ação que você tira na gigantesca planilha é precedida por uma espantosa espera.
Suas tabelas dinâmicas exigirão caches de pivô maiores, quase duplicando o tamanho do arquivo da pasta de trabalho do Excel. Eventualmente, a pasta de trabalho ficará muito grande para distribuir facilmente. Você pode até considerar dividir a pasta de trabalho em pastas de trabalho menores (possivelmente uma para cada região). Isso faz com que você duplique seu trabalho.
Com o tempo, você pode eventualmente alcançar o limite de 1, 048, 576 linhas da planilha. O que acontece depois? Você inicia uma nova planilha? Como você analisa dois conjuntos de dados em duas planilhas diferentes como uma entidade? Suas fórmulas ainda são boas? Você terá que escrever novas macros?
São todos os problemas que precisam ser abordados.
Claro, você também encontrará os clientes do poder do Excel, que encontrarão várias maneiras inteligentes para resolver essas limitações. No final, porém, esses métodos serão sempre simplesmente soluções alternativas. Eventualmente, mesmo esses consumidores de energia começarão a pensar menos na maneira mais efetiva de realizar e apresentar análise de seus dados e mais sobre como tornar os dados "ajustados" no Excel sem quebrar suas fórmulas e funções.
O Excel é suficientemente flexível para que um cliente proficiente possa fazer a maioria das coisas caber bem. No entanto, quando os clientes pensam apenas em termos de Excel, eles são, sem dúvida, limitando-se, embora de forma incrivelmente funcional.
Além disso, essas limitações de capacidade muitas vezes obrigam os clientes do Excel a ter os dados preparados para eles. Ou seja, outra pessoa extrai grandes pedaços de dados de um grande banco de dados e, em seguida, agrega e forma os dados para uso no Excel.
O analista sério sempre deve depender de outra pessoa para suas necessidades de dados? E se um analista pudesse receber as ferramentas para acessar grandes quantidades de dados sem depender de outros para fornecer dados? Esse analista poderia ser mais valioso para a organização? Poderia esse analista se concentrar na precisão da análise e na qualidade da apresentação em vez de rotear a manutenção de dados do Excel?
Um sistema de banco de dados relacional (como o Access ou o SQL Server) é um próximo passo lógico para o analista que enfrenta um conjunto de dados cada vez maior. Os sistemas de banco de dados normalmente não têm implicações de desempenho com grandes quantidades de dados armazenados e são criados para endereçar grandes volumes de dados. Um analista pode então lidar com conjuntos de dados maiores sem exigir que os dados sejam resumidos ou preparados para se adequarem ao Excel.
Além disso, se um processo se tornar cada vez mais crucial para a organização e precisa ser rastreado em um ambiente mais aceitável para a empresa, será mais fácil atualizar e ampliar se esse processo já estiver em um sistema de banco de dados relacional.