SQL 대신 스프레드시트를 선택하는 경우는 다음과 같습니다.

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당신과 당신의 회사는 “데이터 중심”입니다. 그렇죠? 물론 이는 데이터 처리에 가장 정교한 기술을 사용하는 것을 의미합니다. 데이터베이스를 마련하고 SQL로 쿼리하는 것은 그 세계에서 최소한의 요구 사항처럼 보입니다.

하지만 간단한 스프레드시트가 주의 깊게 작성된 쿼리보다 훨씬 더 나은 경우가 있다면 어떨까요? 다음은 몇 가지 실제 상황입니다.

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1. 데이터가 작거나 일회성입니다.

그러한 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 공급업체의 CSV
• 수백 개의 행이 있는 재무 모델
• 간단한 예산 예측
• 작업 추적기

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그러한 데이터를 데이터베이스에 로드하고 몇 가지 쿼리를 실행하는 것은 거의 이상할 것입니다. 그것은 과잉이다. Excel이나 Google Sheets에서 열면 신속하게 필터링, 정렬, 계산 및 변환을 수행할 수 있습니다. 아마도 여전히 데이터베이스에 테이블, 인덱스, 스키마를 설정하고 있을 것입니다.

2. 속도와 제로 설정이 필요합니다

관계형 데이터베이스가 없는 경우 이를 설정하려면 다음이 필요합니다.

• 실행 중인 데이터베이스, 로컬 또는 클라우드
• 정의된 테이블 및 데이터 유형
• 적절한 권한

스프레드시트를 사용하시나요? 그 어느 것도 아닙니다. 설치가 필요한 경우에도 훨씬 빠릅니다. 그러나 컴퓨터에 스프레드시트 프로그램이 미리 설치되어 있거나 클라우드 버전을 쉽게 사용할 수 있으므로 아무것도 설치할 필요가 없습니다.

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파일을 클릭하고 이동하면 됩니다. 특히 파일 내용을 확인하거나 몇 가지 간단한 계산을 실행해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

3. 협업이 필요하다

데이터베이스는 협업을 처리할 수 있지만 권한 설정, 역할 정의, SQL 지식이 필요합니다.

예를 들어 Google Sheets에서의 공동작업은 훨씬 쉽습니다.

• 공동작업자와 링크 공유
• 댓글 추가
• 파일 변경 사항 추적

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공동 작업자가 데이터 팀(예: 재무, 마케팅, 운영) 외부에 있는 경우 SQL을 사용하지 않을 가능성이 있지만 스프레드시트에서는 상관없습니다.

4. 데이터를 시각화하고 제시하고 싶습니다.

SQL은 쿼리 및 데이터 분석을 위한 것이지만 결과를 제시하는 데에는 적합하지 않습니다. 일반적으로 쿼리 출력을 다른 곳으로 내보냅니다. 아이러니하게도 우리가 피하려고 했던 것은 스프레드시트인 경우가 많았습니다.

데이터 시각화 및 표시가 중요하고 스프레드시트에서 비교적 쉽게 분석을 수행할 수 있다면 SQL 대신 스프레드시트를 선택하세요. 스프레드시트는 계산 도구이자 프레젠테이션 도구입니다.

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일반적으로 다음이 필요한 경우 SQL 대신 스프레드시트를 선택합니다.

• 프레젠테이션용 차트
• 경영진을 위한 피벗 테이블
• 재무 예측 모델

5. 작업이 반복적이고 지저분합니다.

이러한 작업의 예로는 모델 구축, 시나리오 브레인스토밍, 가정 테스트 등이 있습니다. 여기서는 스프레드시트를 사용합니다.

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이를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 재무 시나리오 브레인스토밍 -> 시트를 복사하고 셀 몇 개를 수정한 후 결과를 즉시 확인하세요.
• 가정 테스트 -> 두 개의 공식을 작성하고 비교하고 더 약한 공식을 삭제합니다. 스키마 마이그레이션이 필요하지 않습니다
• 빠른 가상 모델 -> SQL로 공식화하기 전에 스프레드시트에서 대략적인 버전을 작성합니다.
• 임시 주석 -> 색상 코딩, 주석 남기기, 데이터 강조 표시
• 수식 반복 -> =SUM(A1:A52)를 =AVERAGE(A1:A52)로 쉽게 변경합니다. 쿼리를 다시 작성하거나 구문을 확인할 필요가 없습니다.

6. 청중은 SQL을 말하지 않습니다

회사 리더, 프로젝트 관리자 및 외부 고객은 데이터베이스보다 스프레드시트를 열 가능성이 훨씬 더 높습니다.

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스프레드시트를 사용하면 배우려는 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 읽고, 조정하고, 공유할 수 있는 내용을 얻을 수 있습니다.

7. 비용과 접근성을 고려하세요

프로덕션 환경에서 관계형 데이터베이스를 유지하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 클라우드 스토리지, 컴퓨팅 리소스, 관리 시간을 생각해 보세요.

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스프레드시트는 무료이거나 거의 무료입니다. 데이터세트와 분석이 스프레드시트로 상대적으로 쉽게 처리할 수 있는 것이라면 SQL 대신 이를 선택하면 오버헤드를 피할 수 있습니다.

8. 빠른 데이터 입력이 필요합니다

데이터베이스는 행별로 쉽게 수동으로 입력할 수 있도록 설계되지 않았습니다. 쿼리를 작성하거나 스프레드시트에서 데이터를 가져와야 합니다.

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예를 들어 다음과 같은 경우에는 스프레드시트에 데이터를 직접 입력하는 것이 더 쉽습니다.

• 회의록 녹음
• 여러 판매 리드 수집
• 할 일이나 마감일을 추적하세요

결론

물론 가장 좋은 방법은 스프레드시트와 SQL을 결합하는 것입니다. 후자는 특히 반복 작업이 포함된 경우 과도한 데이터 처리, 변환 및 분석을 위한 것입니다. 그런 다음 논리적 쿼리를 설정하고 필요할 때 간단히 다시 실행하면 효과가 있습니다. 이제 막 시작했거나 복습이 필요한 경우 이 SQL 치트 시트는 실제로 사용할 핵심 개념에 대한 훌륭한 리소스입니다.

민첩성, 데이터에 대한 빠른 이해, 가벼운 분석, 빠른 데이터 시각화 및 공유를 원할 때 스프레드시트가 더 좋습니다.

네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 또한 분석을 가르치는 부교수이기도 하며 데이터 과학자가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 사용하여 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼인 StrataScratch의 창립자이기도 합니다. Nate는 취업 시장의 최신 동향에 대해 글을 쓰고, 인터뷰 조언을 제공하고, 데이터 과학 프로젝트를 공유하고, SQL의 모든 것을 다룹니다.