📊 Excel: el inicio de todo

¿Sabías que la gran mayoría de las empresas a nivel mundial siguen usando Excel o sus equivalentes como Google Sheets?

A pesar de que el mercado laboral de puestos asociados a datos tiene una creciente demanda de usuarios con dominio en lenguajes de programación como Python o R y herramientas de visualización de datos como Power BI, Tableau o Looker Studio. Excel sigue teniendo gran presencia en el mundo de los datos y es el punto de partida de muchos analistas o científicos de datos hasta el punto que sigue siendo un requisito clave para perfiles de data en múltiples sectores.

En este artículo veremos a más detalle el porqué a pesar de los avances en herramientas especializadas Excel sigue siendo el punto inicial de cualquier estudiante o profesional que busque empezar en el mundo de los datos.

📌 El origen de muchos analistas de datos

Es una herramienta que lleva décadas con nosotros, desde su primera versión en 1985. Su objetivo era ser una herramienta más para uso personal y empresarial para poco a poco convertirse en la herramienta que es ahora formando parte de la suite de Office.

Partiendo desde la universidad hasta programas de especialización completos en ciencia de datos, análisis de datos o incluso en ingeniería de datos, se requiere que tengas un conocimiento en Excel por más mínimo que sea.

Te ayuda a entender el proceso de limpieza básica de datos por medio de columnas y filas, usar filtros, funciones o automatizar procesos usando macros. Todo esto se encuentra repartido en diferentes herramientas como SQL, Python, R o Power BI.

📌 La utilidad en el día a día

Aunque existan herramientas más potentes que incluso se prestan a la automatización (como es el caso de Python, con sus funciones, métodos y clases), la gran mayoría de usuarios tomarán a Excel como un excelente punto de partida.

En áreas como finanzas, logística, recursos humanos o ventas, sigue siendo la herramienta esencial. Muchas empresas lo instalan en sus computadoras como parte de Google suite, es fácilmente compartible, y casi todos saben cómo usarlo, al menos a un nivel básico.

Como dato extra, la gran mayoría de puestos menores o incluso intermedios te exigen conocer Microsoft Excel o su equivalente en la nube: “Google Sheets”. Incluso muchas herramientas de software ERP (como SAP, Oracle o Zoho) permiten exportaciones en formatos compatibles con Excel.

Además, Excel es una de las pocas herramientas que permite a los equipos colaborar rápidamente sin necesidad de entrenamientos complejos o licencias especializadas. Un ingeniero de datos conocerá sobre la construcción de bases de datos, un analista de datos sobre la creación de dashboards interactivos y el científico de datos a predecir, pero los tres empezaron y es un hecho que conocerán cómo se usa Excel.

📌 Evolución con el paso de los años

En los últimos años, ha integrado funciones avanzadas como Power Query, Power Pivot y nuevas fórmulas dinámicas (como UNIQUE, XLOOKUP, LET, SEQUENCE, entre otras) que lo acercan a la lógica del análisis avanzado. Muchas de estas funciones nos recuerdan a la forma en que desarrollamos una consulta en SQL o usamos librerías como Pandas para analizar un dataframe en Python. Por ejemplo, Power Query permite aplicar transformaciones masivas de datos a través de una interfaz visual sin necesidad de escribir código.

Además, su integración con Power BI y otras herramientas de Microsoft lo convierten en un puente útil hacia soluciones complejas y escalables. Recordemos que Power BI permite importar archivos de Excel directamente, incluso reconociendo relaciones entre tablas previamente definidas en Power Pivot.

Tampoco podemos olvidar su evolución hacia la nube. Excel es parte de Microsoft 365, con edición colaborativa en tiempo real a través de OneDrive, y funcionalidades de control de versiones, lo que lo pone a la altura de otras plataformas colaborativas modernas como Google Sheets que tomaron la iniciativa con su integración por medio de Google Drive y Google Suites.

📌 ¿Es suficiente solo con Excel?

Aunque en la actualidad dominar Excel te abre las puertas a muchos cargos que requieren del análisis de datos, es evidente que cada vez se busca separar las funciones específicas antes que usar una sola herramienta para hacerlo todo.

Usamos herramientas basadas en SQL si queremos organizar los datos en bases de datos organizacionales, si lo que queremos es depurar o modificar los datos en un CSV se espera que uses Python o R y si lo que quieres es hacer un dashboard de alto impacto con visualizaciones interactivas, se espera que lo hagas en Power BI, Tableau, Qlik o Looker Studio.

📌 Conclusión

Excel no es solo una herramienta: es una puerta de entrada, un puente y, en muchos casos, un atajo útil, sencillo y práctico en los entornos de trabajo.

Incluso si tu destino es convertirte en un experto en ciencia de datos, inteligencia artificial, visualización o ingeniería de datos, hay una gran posibilidad de que tu primer dataset lo abras con Excel.