Excel per l’analisi dati: perché è ancora uno strumento essenziale nel 2025

Nonostante la proliferazione di nuovi strumenti di data analytics, Microsoft Excel rimane un pilastro insostituibile nei processi aziendali di analisi e visualizzazione dei dati. Si stima che tra 1,1 e 1,5 miliardi di persone utilizzino Excel nel mondo​, e oltre la metà dei fogli di calcolo in uso globalmente fa capo a questo software storico.

Perfino oltre il 54% delle aziende a livello mondiale utilizzava Excel come strumento di produttività già nel 2019, confermandone la diffusione capillare. In questo articolo approfondiremo l’importanza attuale di Excel in ambito professionale, con dati aggiornati sull’uso nelle aziende, uno sguardo ai settori e ruoli che ne fanno maggiormente uso, una panoramica delle funzionalità avanzate (Power Query, VBA, tabelle pivot, strumenti di analisi) e un confronto con altre soluzioni come Power BI, Tableau e Python. L’obiettivo è capire perché Excel continui a essere uno strumento imprescindibile e perché saperlo usare a livello avanzato sia fondamentale nel mondo del lavoro moderno.

L’uso di Excel nelle aziende oggi

Excel è presente negli uffici di praticamente ogni organizzazione, grande o piccola. Da semplice foglio elettronico a vero e proprio ambiente di analisi, negli anni è stato continuamente aggiornato per soddisfare esigenze sempre più complesse.

Nonostante l’ascesa di piattaforme cloud e applicazioni specializzate, il foglio Excel resta spesso la “prima scelta” per organizzare e analizzare dati in modo rapido. Un’analisi recente evidenzia che Excel mantiene tuttora il suo dominio tra i fogli di calcolo, detenendo oltre metà degli utenti di questo segmento​.

Più di un miliardo di persone fa affidamento su Excel per attività quotidiane che vanno dalla pianificazione di budget, al monitoraggio di KPI, fino alla creazione di report grafici.

Un fattore chiave del successo di Excel è la sua versatilità e familiarità: molte persone hanno imparato le basi di Excel durante gli studi o in esperienze lavorative iniziali, rendendolo uno strumento “conosciuto” su cui possono fare affidamento senza dover imparare da zero un nuovo software. Inoltre, Excel è incluso nella suite Microsoft Office (oggi Microsoft 365) presente nella maggior parte dei computer aziendali, il che significa che è immediatamente a disposizione dei dipendenti senza costi o installazioni aggiuntive. Questa ubiquità ha reso Excel una sorta di lingua franca per i dati: quando colleghi di reparti diversi devono scambiarsi report o numeri, spesso il formato Excel è quello prescelto.

Settori e ruoli professionali che usano maggiormente Excel

Praticamente ogni funzione aziendale utilizza Excel in qualche modo, ma ve ne sono alcune in cui il foglio di calcolo è davvero fondamentale. Ad esempio, si stima che circa il 28% dei professionisti contabili faccia un uso intensivo di Excel, così come il 27% di chi lavora in ambito finanziario e il 26% dei professionisti nel marketing; anche nelle risorse umane oltre un quarto del personale utilizza regolarmente Excel​.

Settori come la consulenza aziendale e l’information technology (IT) mostrano percentuali simili, con circa un quarto dei lavoratori che fa affidamento su Excel nelle attività quotidiane​.

Questi dati indicano che i fogli di calcolo non sono solo appannaggio dell’area amministrativa, ma supportano attivamente anche funzioni come analisi di mercato, gestione progetti, vendite e molte altre.

In particolare, finanza e contabilità restano domini dove Excel è considerato praticamente indispensabile. Nei reparti finanziari, Excel viene usato per budgeting, forecasting, analisi finanziarie e costruzione di modelli complessi.

Non sorprende dunque che le competenze avanzate in Excel siano molto richieste in quei ruoli. Un report del 2022 ha rilevato che ben 76% delle posizioni aperte nel campo Financial Planning & Analysis (FP&A) richiedevano una padronanza avanzata di Excel​.

In altre parole, tre offerte di lavoro su quattro per analisti finanziari includevano Excel tra le skill obbligatorie. Anche in settori affini – come il controllo di gestione, l’audit, o la consulenza finanziaria – saper utilizzare Excel a livello professionale è considerato un requisito di base.

Al di fuori dell’area finanziaria, analisti di dati, project manager, responsabili marketing e molti altri professionisti utilizzano Excel per raccogliere informazioni da diverse fonti, esplorarle e trarne indicazioni utili. Un data analyst ad esempio può usare Excel per una rapida esplorazione iniziale di un dataset o per condividere un piccolo modello con i colleghi, prima di implementare la soluzione finale in un database o in codice. Allo stesso modo, un responsabile marketing potrebbe incrociare dati di vendita con risultati di campagne pubblicitarie in una tabella Excel per identificare trend, e un recruiter HR può tenere traccia dei candidati o fare semplici analisi sui salari con un foglio di calcolo. La trasversalità di Excel fa sì che venga adottato un po’ in tutti i reparti, dal più operativo al più strategico.

Funzionalità avanzate di Excel per l’analisi e la visualizzazione dei dati

Uno dei motivi per cui Excel continua a prosperare nel mondo aziendale è l’evoluzione delle sue funzionalità avanzate, che lo hanno trasformato da semplice tabellone di numeri a strumento sofisticato di data analysis. Conoscere queste funzionalità permette ai professionisti di elevare il livello delle proprie analisi e aumentare l’efficienza. Di seguito approfondiamo alcuni degli strumenti avanzati più importanti di Excel e il valore che apportano.

Power Query: integrazione e trasformazione dei dati

Power Query è l’ETL di Excel (Extract, Transform, Load): un potente motore di importazione e trasformazione dati integrato direttamente nell’applicativo. Tramite Power Query è possibile connettersi a una vasta gamma di fonti esterne (database SQL, file CSV, XML/JSON, servizi web, cartelle di Outlook, SharePoint e molte altre), importare i dati in Excel e trasformarli secondo le necessità, il tutto attraverso un’interfaccia grafica intuitiva. Ad esempio, con pochi clic si può collegare un foglio Excel a un gestionale aziendale, filtrare e pulire i dati (rimuovendo duplicati, cambiando formati, unendo tabelle da diverse origini) e caricarli nel foglio di lavoro pronto per l’analisi.

La forza di Power Query sta anche nella automazione: una volta definito il flusso di trasformazione, è possibile aggiornare i dati con un solo comando (Refresh) e Excel rigenererà tutte le elaborazioni in modo coerente, senza dover ripetere manualmente le operazioni. In pratica, Power Query libera gli analisti dal copiare-e-incollare dati tra fogli o dal dover scrivere complesse formule di pulizia, offrendo uno strumento visuale per preparare i dati.

Questa funzionalità è fondamentale quando si lavora con dataset di grandi dimensioni o provenienti da sistemi diversi, perché consente di creare pipeline di dati affidabili direttamente in Excel. Inoltre, Power Query è condiviso con altri strumenti Microsoft (ad esempio è lo stesso motore di Power BI), quindi imparare a usarlo in Excel significa acquisire una skill spendibile anche su piattaforme di BI più avanzate.

Macro e VBA: automazione in Excel

Un altro aspetto potente di Excel è la possibilità di automatizzare operazioni ripetitive o complesse tramite le macro e la programmazione VBA (Visual Basic for Applications). Le macro sono essenzialmente registrazioni di sequenze di azioni che Excel può riprodurre all’occorrenza; il VBA è il linguaggio di scripting sottostante, che consente di scrivere codice personalizzato per controllare praticamente ogni aspetto del foglio di calcolo.

Grazie alle macro/VBA, gli utenti avanzati possono trasformare un processo manuale di ore in un click: ad esempio generare un report mensile aggregando dati da più fogli, formattarlo e magari inviarlo via email automaticamente. In ambito aziendale, VBA viene ampiamente usato per costruire funzioni personalizzate, modulare calcoli complessi (oltre le normali formule), interagire con altri applicativi Office e garantire la consistenza dei dati (si pensi a moduli in Excel che guidano l’utente nell’inserimento corretto di informazioni, con pulsanti e maschere).

Questa capacità di automazione interna rende Excel quasi una piattaforma di sviluppo light: utenti non necessariamente programmatori possono registrare macro o sfruttare codice esistente per rendere più efficiente il loro lavoro. Naturalmente, servono competenze per scrivere VBA robusto, ma le aziende spesso investono in workbook “intelligenti” (fogli Excel dotati di macro) per ridurre gli errori umani e velocizzare attività ricorrenti. 

Ad esempio, un reparto logistica potrebbe avere un Excel con macro per rielaborare ogni giorno i dati di magazzino e segnalare quali prodotti riordinare, oppure l’ufficio acquisti potrebbe avere macro che confrontano offerte di fornitori in automatico. In sintesi, saper utilizzare le macro e programmare in VBA significa poter estendere le funzionalità di Excel ben oltre i confini standard, integrandolo nei flussi di lavoro aziendali come strumento su misura.

Tabelle pivot: analisi interattiva e sintesi dei dati

Le tabelle pivot sono forse la funzione più iconica di Excel per l’analisi dati avanzata. Introdotte già da molti anni, le pivot consentono di riassumere e riorganizzare grandi moli di dati in modo dinamico, ottenendo viste multidimensionali utili per l’analisi. In pratica, con una tabella pivot si può prendere un elenco anche di migliaia di righe (ad esempio, il database delle vendite con dettaglio di ogni scontrino) e in pochi secondi ottenere un riepilogo per categoria, data, regione o qualsiasi altra dimensione presente nei dati, calcolando automaticamente somme, conteggi, medie e altri indicatori. 

La interattività è il punto di forza: l’utente può pivotare (ovvero trascinare campi nelle aree di righe/colonne/filtri) e cambiare in tempo reale la disposizione dei dati aggregati, esplorando così diverse prospettive senza dover scrivere una formula o query. 

Ad esempio, partendo dai dati di vendita grezzi, una pivot può mostrare il fatturato mensile per prodotto e area geografica; con un paio di modifiche, la stessa pivot può mostrare il numero di pezzi venduti per categoria di prodotto e canale di vendita. Il tutto avviene con un’interfaccia drag-and-drop e menu a tendina, accessibile anche a chi non ha conoscenze tecniche di database. Le pivot supportano inoltre funzioni come raggruppamenti per data (es. trimestri, anni) e calcoli percentuali sul totale, molto utili per reportistica.

In ambito professionale, le tabelle pivot vengono ampiamente utilizzate per analisi esplorative, report periodici (basti pensare al classico report pivot dell’andamento vendite per area e prodotto), e anche per creare rapidamente grafici pivot interattivi che si aggiornano con la tabella stessa. 

La potenza delle pivot sta nell’abbreviare drasticamente il tempo necessario per passare dai dati grezzi all’informazione di sintesi: operazioni che manualmente richiederebbero formule di somma.se(), subtotali o scripting, sono ottenibili in pochi clic. Per questo, la capacità di costruire e personalizzare pivot è una delle skill di Excel più richieste in ruoli data-driven.

Vale la pena citare anche Power Pivot, una componente aggiuntiva correlata alle pivot, disponibile nelle versioni Excel più recenti. Power Pivot consente di creare un modello di dati integrato in Excel, collegando tra loro tabelle multiple (relazioni tra tabelle, simili a un piccolo database relazionale) e utilizzando il linguaggio DAX per definire metriche avanzate. In sostanza, porta funzionalità tipiche dei database e dei sistemi di BI direttamente in Excel: ad esempio, è possibile combinare la tabella delle vendite con la tabella degli obiettivi e quella dei costi, e calcolare indicatori complessi come margini o scostamenti mediante formule DAX, il tutto all’interno di una pivot.

Power Pivot sfrutta un motore in-memory molto efficiente (lo stesso usato da Power BI) che permette di gestire milioni di righe comprimendo i dati, superando i limiti tradizionali di Excel. Per un utente avanzato, imparare Power Pivot significa poter costruire dashboard e report multidimensionali professionali in Excel, avvicinando il foglio di calcolo alle capacità di un sistema di business intelligence.

Strumenti di analisi dati e previsione

Oltre alle funzioni “interattive” come quelle descritte sopra, Excel offre anche una serie di strumenti e add-in per analisi quantitativa, statistica e previsionale. Uno di questi è il componente aggiuntivo Analysis ToolPak (in italiano, “Analisi dei dati”), che fornisce un set di procedure statistiche pronte all’uso: analisi descrittive, test t di Student, analisi di regressione lineare, ANOVA, istogrammi e così via. Abilitando questo add-in, l’utente può selezionare un intervallo di dati e applicare rapidamente queste analisi avanzate, ottenendo output completi di risultati statistici senza dover scrivere formule complesse.

Questo è molto utile, ad esempio, per analisi di qualità in produzione (capability analysis, distribuzioni), in ambito finanziario per eseguire regressioni di serie storiche o valutare correlazioni tra variabili economiche, oppure nel marketing per analizzare sondaggi e ricerche di mercato.

Accanto a questi, ci sono gli strumenti di analisi “what-if” (E se): Excel include funzionalità come la Gestione Scenari, la Tabella dati e il famoso Risolutore (Solver). Questi permettono di fare simulazioni e ottimizzazioni: la Gestione Scenari consente di creare diversi scenari variando input chiave di un modello Excel (es. scenario ottimistico vs pessimistico di un business plan) e confrontarne rapidamente i risultati; la Tabella dati permette di valutare l’effetto di una o due variabili su un risultato (es. tabella di sensibilità di utile netto al variare di prezzo e volumi); il Risolutore invece è uno strumento che risolve problemi di ottimizzazione vincolata – ad esempio calcola la combinazione ottimale di produzione per massimizzare il profitto dato un vincolo di materie prime.

Questi strumenti elevano Excel da mero calcolatore a motore di simulazione: con un po’ di setup, un controller o un analista può rispondere a domande tipo “cosa succede se aumentiamo i prezzi del 5%?” o “qual è la migliore allocazione di budget per massimizzare il ritorno, rispettando i vincoli?” direttamente all’interno del foglio di calcolo.

In tema di analisi avanzata, va menzionato che Excel continua ad arricchirsi di nuove funzionalità orientate ai dati: dalle nuove formule dinamiche (come SEQUENZA, FILTRO, CERCA.X) che semplificano calcoli prima complicati, fino a funzionalità di intelligenza artificiale come Analizza dati (in inglese Ideas o Analyze Data) che fornisce automaticamente insight e visualizzazioni suggerite a partire da un dataset. Recentemente, Microsoft ha perfino integrato Python in Excel, permettendo agli utenti di scrivere script Python direttamente nel foglio per eseguire analisi avanzate e utilizzare librerie scientifiche.

Questo testimonia l’impegno di Microsoft nel mantenere Excel al passo coi tempi e integrarlo con gli strumenti emergenti, offrendo ai professionisti un unico ambiente familiare dove poter sfruttare sia la facilità d’uso di Excel sia la potenza di linguaggi e strumenti esterni.

Confronto tra Excel e altri strumenti di analisi dati

Negli ultimi anni il panorama dell’analisi dati si è arricchito di numerose soluzioni specializzate. Strumenti di Business Intelligence come Microsoft Power BI e Tableau, oppure linguaggi di programmazione come Python (con le sue librerie pandas, NumPy, etc.), offrono approcci alternativi (e complementari) a quello di Excel. Come si posiziona dunque Excel rispetto a queste tecnologie? Di seguito confronteremo vantaggi e limiti di Excel in rapporto a Power BI/Tableau da un lato e Python dall’altro, evidenziando quando conviene usare l’uno o l’altro in base ai casi d’uso.

Excel e gli strumenti di Business Intelligence (Power BI, Tableau)

Power BI e Tableau sono oggi tra le piattaforme più diffuse per la data visualization e la business intelligence. Entrambe consentono di creare dashboard interattive, report visivi accattivanti e di collegarsi agilmente a database aziendali e grandi moli di dati. A prima vista potrebbero sembrare concorrenti dirette di Excel, ma in realtà occupano uno spazio un po’ diverso e spesso vengono utilizzate in abbinamento ad Excel più che in sua sostituzione.

La differenza principale risiede nell’obiettivo: Excel è uno strumento generico, ottimo per esplorare i dati in modo libero e fare analisi ad-hoc, mentre Power BI e Tableau sono pensati per presentare e condividere i dati attraverso dashboard strutturate e aggiornabili automaticamente​.

Excel offre maggiore flessibilità ed è adatto a dataset di dimensioni medio-piccole e a report personalizzati dall’utente, mentre le piattaforme BI eccellono nell’elaborare grandi volumi di dati (milioni di righe) e nel fornire visualizzazioni interattive avanzate per gli stakeholder​.

Ad esempio, se bisogna analizzare rapidamente un file di qualche migliaio di righe, magari provando calcoli diversi o aggiungendo note manualmente, Excel è lo strumento ideale; se invece occorre connettersi a un data warehouse aziendale con milioni di record e distribuire un cruscotto di indicatori che si aggiorna ogni giorno, probabilmente Power BI o Tableau sono più indicati.

Power BI, essendo parte della famiglia Microsoft, ha un rapporto particolarmente stretto con Excel. Utilizza lo stesso motore di Power Query e Power Pivot integrato in Excel, al punto che un modello di dati creato su Excel può essere importato in Power BI senza difficoltà​.

Microsoft spinge molto sulla integrazione: è possibile pubblicare un report Excel online tramite Power BI Service, così come analizzare in Excel i dati di un report Power BI. Di fatto, Excel e Power BI lavorano bene in sinergia, e padroneggiare gli strumenti avanzati di Excel (come appunto Power Query e pivot) rende molto più semplice l’adozione di Power BI. Generalmente, nelle aziende si segue questo paradigma: Excel viene usato per esplorazione e analisi veloci, mentre Power BI per la distribuzione dei risultati a livello di dashboard condivise​.

Un vantaggio di Power BI è la facilità di condivisione e collaborazione: un report pubblicato sul cloud Power BI può essere consultato via web o mobile da chiunque abbia i permessi, garantendo che tutti vedano i dati aggiornati all’ultima versione (eliminando i problemi di file Excel inviati via email e modificati separatamente da più persone). Tableau offre funzionalità simili in termini di condivisione e interattività, ed è noto per la sua capacità di creare visualizzazioni molto ricche e personalizzabili. Rispetto a Excel, Tableau permette un’esplorazione visiva dei dati più immediata: ad esempio si possono creare grafici complessi trascinando campi e applicando filtri interattivi, cosa che in Excel richiederebbe passi manuali aggiuntivi. D’altro canto, Excel resta superiore in termini di capacità di calcolo generiche e trasformazione dati “on the fly”: in un foglio Excel si possono combinare liberamente numeri, testo, formule arbitrarie, mentre in Tableau ogni visualizzazione deve essere basata su aggregazioni predefinite.

Excel vs Power BI/Tableau non è una competizione con un vincitore assoluto, ma una questione di casi d’uso: Excel è imbattibile per analisi rapide, modellazione flessibile e calcoli personalizzati, oltre che per una certa semplicità iniziale (tutti sanno aprire un foglio e provare una formula); gli strumenti di BI come Power BI e Tableau primeggiano invece quando servono scalabilità sui dati, grafici interattivi evoluti e condivisione web. 

Molte aziende adottano entrambi: l’analista può preparare i dati e fare simulazioni in Excel, e poi collegare quel lavoro a Power BI per creare il dashboard ufficiale. Del resto, “non c’è bisogno di scegliere tra Excel e Power BI, perché funzionano molto bene insieme”​, come sottolinea Microsoft stessa. In un workflow moderno, Excel continua a giocare il ruolo del coltellino svizzero per il professionista (per provare, creare prototipi, validare numeri), mentre i tool come Power BI e Tableau offrono la finitura e la distribuzione enterprise dei risultati.

Excel vs Python per l’analisi dei dati

Un confronto a parte merita Python, il linguaggio di programmazione oggi più popolare in ambito data science e automazione. Spesso ci si chiede: meglio imparare Python o Excel per lavorare con i dati? In realtà, anche qui non c’è contrapposizione netta: Excel e Python sono strumenti diversi, ciascuno con vantaggi specifici, e spesso vengono usati in modo complementare dai professionisti dei dati.

Python è un linguaggio potente, con cui è possibile manipolare dati di qualsiasi dimensione e formato, applicare algoritmi avanzati, automatizzare flussi complessi e integrare applicazioni diverse. Librerie come pandas permettono di fare quasi tutto ciò che fa Excel (e molto di più) scrivendo codice: leggere file, filtrare, raggruppare, creare statistiche e grafici. Il principale vantaggio di Python su Excel è la sua scalabilità ed efficienza: uno script Python ben scritto può macinare milioni di record e applicare trasformazioni o calcoli avanzati in pochi secondi, cosa impossibile per Excel che gestisce i dati in memoria con interfaccia grafica. Python riesce a gestire volumi enormi e molteplici dataset in parallelo, offrendo maggiore velocità e stabilità su operazioni complesse​.

Inoltre, permette di automatizzare completamente procedure ripetitive senza intervento umano: ad esempio, un programma Python può collegarsi a un’API, scaricare dati grezzi, combinarli, effettuare analisi statistiche e sputare fuori un report, il tutto schedulato ogni notte. Per compiti simili, un utente Excel sarebbe costretto a intervenire manualmente o a sviluppare complicate macro, con maggiore rischio di errori.

Un altro punto di forza di Python è la vasta gamma di librerie specializzate disponibili gratuitamente: da quelle per il machine learning (scikit-learn, TensorFlow) a quelle per l’analisi statistica avanzata, fino alla generazione di visualizzazioni sofisticate (Matplotlib, Seaborn) e la connessione a database o servizi web. Ciò significa che con Python si possono affrontare problemi molto complessi (ad esempio costruire un modello predittivo di forecast delle vendite) che vanno ben oltre le possibilità di Excel. Excel infatti non è pensato per il machine learning o per manipolare dati non strutturati (testi liberi, immagini, ecc.), mentre Python è il linguaggio di riferimento per data scientist e ricercatori che sviluppano modelli di intelligenza artificiale​.

In generale, per qualsiasi compito di analisi intensiva su larga scala, Python offre maggiori garanzie: come nota un esperto, con Python “puoi fare molto di più grazie alla sua natura general-purpose… coprire l’intera pipeline di analisi dei dati dall’inizio alla fine”​.

Ad esempio, un’azienda potrebbe usare Python per analizzare file di log da milioni di righe alla ricerca di pattern, cosa impensabile in Excel sia per limiti di righe supportate che per lentezza.

Di contro, Excel possiede dei vantaggi non trascurabili rispetto a Python, soprattutto in termini di accessibilità e immediatezza. Usare Excel non richiede competenze di programmazione: chiunque, con un minimo di formazione, può aprire un file e cominciare a inserire formule o tracciare un grafico. Questo abbassa la barriera d’ingresso e rende Excel adatto ad un pubblico vastissimo di utenti business che magari non hanno un background tecnico. Python, per quanto relativamente semplice come linguaggio, richiede comunque di saper scrivere script, gestire ambienti di sviluppo, debug del codice, ecc., competenze tipiche del ruolo di data analyst/scientist o sviluppatore. 

Per attività semplici o moderate, Excel permette di ottenere il risultato in minor tempo e con meno sforzo: ad esempio, per calcolare il totale vendite filtrando per prodotto e mese, in Excel bastano poche operazioni (o una pivot) fatte direttamente dai dati grezzi visibili; farlo in Python implica scrivere un piccolo programma e magari caricare i dati in un notebook. Inoltre, Excel fornisce un feedback visivo immediato: vedere i numeri nelle celle aiuta a capire e verificare l’analisi passo passo, mentre un codice Python produce output testuali o grafici solo dopo l’esecuzione.

Spesso nelle aziende si adotta un approccio ibrido: Excel viene usato dai non programmatori o per esigenze estemporanee, mentre Python entra in gioco per automatizzare e scalare analisi ricorrenti o molto pesanti. Un esempio tipico: un analista potrebbe prototipare un calcolo o un modello in Excel su un campione di dati per capirne la logica, e poi collaborare con un collega data scientist o developer per implementarlo in Python su tutto il database aziendale, ottenendo una soluzione robusta e automatizzata. In altri casi, i risultati di analisi Python vengono esportati in Excel per consentire ad altri di navigarli o per preparare report finali: questo perché Excel funge da formato universale per presentare tabelle e grafici comprensibili ai decision maker.

In conclusione, Excel vs Python va visto come strumento giusto al momento giusto: Excel eccelle (scusando il gioco di parole) nell’analisi ad hoc, user-friendly e immediata su scala limitata, mentre Python brilla nell’analisi avanzata, ripetibile e su larga scala. Per un professionista dei dati moderno, le due competenze non si escludono ma anzi si rafforzano a vicenda. Da notare che Microsoft stessa sta unendo questi mondi, come accennato: la recente integrazione di Python in Excel permette di richiamare librerie Python all’interno di un foglio, combinando la facilità di Excel con la potenza di calcolo di Python. 

Questo sviluppo suggerisce che in futuro il confine tra i due strumenti sarà sempre più sfumato, e chi saprà sfruttare entrambi potrà ottenere il massimo in termini di produttività e insight.

Excel, uno strumento imprescindibile

Excel occupa ancora un ruolo centrale in ambito aziendale e difficilmente verrà spodestato nel breve termine. I numeri parlano chiaro: miliardi di utenti nel mondo e una presenza massiccia in tutti i settori professionali testimoniano la sua importanza. Ogni nuovo strumento di analisi che emerge – dal più user-friendly al più specialistico – finisce per affiancarsi a Excel, non per rimpiazzarlo del tutto. Anzi, spesso i dati passano da Excel ad altri sistemi e viceversa durante il loro ciclo di vita nell’azienda.

Ci si potrebbe chiedere: perché Excel è così resiliente? I motivi sono molteplici. In primis, la comodità: è installato ovunque e chiunque sa fare almeno le operazioni base, cosa che lo rende la soluzione immediata per qualsiasi piccolo problema di dati. In secondo luogo, la sua capacità di adattamento: con le funzionalità avanzate oggi disponibili (power query, power pivot, VBA, ecc.), Excel è riuscito a tenere il passo con esigenze che un tempo avrebbero richiesto software dedicati. Inoltre, Excel funge da “collante” tra diverse competenze: permette a persone non tecniche di fare analisi che altrimenti richiederebbero un programmatore, e consente ai tecnici di presentare risultati in una forma comprensibile a tutti. È, in altre parole, uno strumento trasversale in cui convergono competenze di business e competenze quantitative.

Un altro indicatore della sua imprescindibilità è il mercato del lavoro: come visto, le aziende cercano attivamente professionisti con ottime competenze Excel. Addirittura, in molti annunci per analista o ruoli gestionali, Excel è dato per scontato come skill di base, al punto da essere definito un requisito di “base indispensabile” in numerose offerte. Alcune ricerche mostrano che l’82% dei lavori “middle-skill” (di medio livello) richiede abilità in strumenti di produttività come Excel e Word​. Possedere certificazioni o avanzate capacità in Excel può portare a salari più alti e promozioni più rapide, segno che le imprese riconoscono il valore di chi sa sfruttare appieno questo strumento. In ruoli finanziari, poi, Excel è spesso considerato parte del DNA della professione, come evidenziato dal fatto che quasi tutti i grandi gruppi (fatta eccezione per chi promuove un proprio tool alternativo) richiedono Excel ai candidati.

Nonostante l’entusiasmo intorno a big data, AI e tool di ultima generazione, Excel non è affatto “morto”. “Per quanto da tempo si parli della presunta morte di Excel, esso rimane vivo e vegeto nelle più grandi aziende del mondo”​

Questa affermazione di Didi Gurfinkel (CEO di DataRails) riassume efficacemente la realtà. Excel continua ad essere il canvas su cui i team finanziari creano modelli e idee​, e lo stesso vale in molti altri reparti. L’arrivo di nuove soluzioni ha certamente ridotto l’uso di Excel in alcuni ambiti iper-specialistici, ma allo stesso tempo Excel si è integrato con esse (come con Power BI, o con Python) evolvendo invece di scomparire.

Per i professionisti e le aziende, il messaggio è chiaro: investire in competenze avanzate di Excel paga. Saper usare tabelle pivot, formule avanzate, macro e Power Query permette di risparmiare ore di lavoro, ridurre gli errori e ottenere risultati che impressionano manager e clienti. Inoltre, conoscere a fondo Excel costituisce una base solida su cui costruire altre competenze in data analysis: facilita l’apprendimento di strumenti di BI (che spesso riprendono concetti simili) e aiuta a comprendere la logica dietro ai dati prima di automatizzarla con codice. In un mondo del lavoro dove i dati sono sempre più al centro delle decisioni, Excel funge da strumento ponte tra l’analisi tecnica e l’operatività quotidiana.

Excel rimane un alleato imprescindibile per i professionisti di oggi. Che si tratti di preparare un modello finanziario, analizzare le metriche di marketing, o semplicemente organizzare informazioni in modo chiaro, la padronanza di Excel garantisce efficienza e autonomia. Lungi dall’essere un’abilità “superata”, l’Excel avanzato è più che mai una hard skill fondamentale, destinata a conservare il suo valore anche negli anni a venire, accanto – e integrata – ai nuovi strumenti di analisi dati. Oggi chi sa sfruttare tutte le potenzialità di Excel continuerà ad avere un vantaggio concreto nel trasformare dati grezzi in decisioni informate, mantenendo quel passo in più che nel mondo del lavoro moderno fa davvero la differenza.

Il nuovo corso Data Masters: “Excel per analisi dati”

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Al termine del corso sarai in grado di: 

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