И грустно и смешно)

Почему-то некоторые люди с такой уверенностью идут в «аналитики данных» первым делом изучая Excel. Это разный масштаб работы с данными.

Excel - выгрузку небольшую сделать, чтобы поделиться с коллегами. Сводную построить, прикинуть какой-нибудь план, накидать формул и посмотреть что по цифрам получается.

Это удобный калькулятор в табличном виде.

Но он загибается уже от объема ~1 Гб данных и просто не может работать нормально. Поэтому ни о какой нормальной системе аналитики, операционной отчетности, управления и менеджмента данных, data-driven подхода на Excel речи быть не может.

Посмотрите на вакансии нормальных компаний и увидите что как правило там даже упоминания об Excel нет на должности аналитиков данных, аналитиков-инженеров.

Если работа в Excel это ваша основная обязанность как аналитика данных в компании - бегите оттуда, никакого роста там не получите и просто утоните в болоте скучных задач. Сейчас так много бесплатных open source инструментов, что отговорка компании «у нас нет денег на нормальный BI, поэтому у нас отчетность в Excel» звучит максимально бредово. Скорее нет компетенций и нет денег на нормального аналитика, который может реализовать такие решения