Điểm khác biệt giữa công cụ SQL và Excel: Khi nào nên chọn công cụ nào?

Trong thế giới kinh doanh hiện đại, Microsoft Excel được xem là một công cụ phân tích dữ liệu gần như phổ quát. Với giao diện trực quan và các hàm tính toán linh hoạt, Excel là điểm khởi đầu tuyệt vời cho hầu hết mọi người khi làm việc với các con số. Tuy nhiên, khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu tăng lên, nhiều người dùng bắt đầu chạm đến "bức tường giới hạn" của Excel – những file tính trở nên chậm chạp, các công thức lồng ghép phức tạp như VLOOKUP trở nên khó quản lý và dễ gây ra sai sót.

Đây chính là lúc SQL (Structured Query Language - Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) xuất hiện như một sự lựa chọn tất yếu. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất khi chuyển từ Excel sang SQL không nằm ở việc học cú pháp, mà là ở việc thay đổi một cách căn bản trong tư duy tiếp cận và xử lý vấn đề. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích sự khác biệt cốt lõi trong tư duy khi làm việc với SQL so với Excel và cung cấp một khung hướng dẫn rõ ràng về khi nào một bài toán nên được giải quyết bằng SQL thay vì cố gắng xử lý bằng các hàm Excel phức tạp.

Xem thêm:

• 5 năng lực cốt lõi kiến tạo sự nghiệp trong tương lai

• So sánh SQL & Excel: Công cụ nào mạnh hơn khi xử lý dữ liệu lớn?

• Cách học SQL nhanh và hiệu quả nhất cho người mới bắt đầu

1. Công cụ Excel – thao tác trực quan và tuần tự trên "ô"

Tư duy khi làm việc với Excel về bản chất là một tư duy thao tác trực quan, tuần tự và dựa trên từng ô (cell-based).

Công cụ Excel - Thao tác trực quan, tuần tự và dựa trên từng ô (Nguồn: Internet)

Bạn nhìn thấy toàn bộ lưới dữ liệu trước mặt. Mọi hành động của bạn đều là sự tương tác trực tiếp lên các ô hoặc vùng dữ liệu đó. Bạn nghĩ theo quy trình: "Đầu tiên, tôi sẽ tạo một cột mới ở đây. Sau đó, tôi sẽ dùng hàm IF để phân loại dữ liệu trong cột đó. Tiếp theo, tôi sẽ dùng VLOOKUP để lấy thông tin từ một sheet khác dựa trên kết quả vừa phân loại...".

Cách Excel hoạt động:

• Trực quan và tức thời: Bạn thay đổi một công thức, kết quả thay đổi ngay lập tức. Sự phản hồi tức thì này làm cho Excel trở nên cực kỳ thân thiện và dễ tiếp cận.

• Xây dựng logic theo từng bước: Logic xử lý thường được xây dựng một cách tuần tự, thường thông qua việc tạo ra các "cột phụ" hoặc "bảng phụ" để chứa các kết quả tính toán trung gian.

• Tư duy thủ công và dựa trên vị trí: Các hàm như VLOOKUP hay HLOOKUP hoạt động dựa trên vị trí tương đối của các cột, khiến chúng trở nên mong manh và dễ bị lỗi khi cấu trúc của bảng tính thay đổi.

Điểm mạnh: Excel là một công cụ vô song cho các phân tích nhanh (ad-hoc analysis), các tập dữ liệu nhỏ, mô hình hóa kịch bản, và trực quan hóa dữ liệu cơ bản.

Tuy nhiên, Excel sẽ dần đạt tới giới hạn khi bạn đối mặt với:

• Dữ liệu lớn: File Excel trở nên cực kỳ chậm, dễ bị "treo" hoặc thậm chí không thể mở được với hàng trăm ngàn hoặc hàng triệu dòng dữ liệu.

• Kết hợp dữ liệu phức tạp: Việc sử dụng nhiều hàm VLOOKUP lồng ghép để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau là một cơn ác mộng về hiệu suất và khả năng bảo trì.

• Tính toàn vẹn và nhất quán: Dữ liệu trong Excel rất dễ bị thay đổi hoặc xóa nhầm một cách vô tình, khó kiểm soát phiên bản và đảm bảo tính nhất quán khi nhiều người cùng làm việc.

2. Công cụ SQL

Ngược lại hoàn toàn với Excel, tư duy khi làm việc với SQL là một tư duy khai báo, hướng tập hợp và dựa trên việc mô tả kết quả cuối cùng (set-based & declarative).

SQL - Công cụ khai báo, hướng tập hợp và dựa trên việc mô tả kết quả cuối cùng (Nguồn: Internet)

SQL là một ngôn ngữ khai báo. Bạn không chỉ dẫn cho cơ sở dữ liệu (database) phải thực hiện từng bước như thế nào để lấy dữ liệu. Thay vào đó, bạn mô tả (khai báo) cho nó biết kết quả cuối cùng bạn muốn nhận được là gì. Phần việc nặng nhọc còn lại – làm thế nào để tìm kiếm, kết hợp và tổng hợp dữ liệu một cách hiệu quả nhất – sẽ do Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) tự tối ưu hóa và thực hiện.

Cách công cụ SQL hoạt động:

• Tư duy về kết quả cuối cùng: Bạn bắt đầu bằng việc hình dung ra bảng kết quả mà bạn muốn có. Ví dụ: "Tôi muốn một bảng gồm 3 cột: Tên Danh Mục Sản Phẩm, Số Lượng Sản Phẩm, và Doanh Thu Trung Bình cho mỗi danh mục trong quý vừa qua."

• Mô tả kết quả bằng một câu lệnh: Sau đó, bạn viết một câu truy vấn SQL duy nhất để mô tả yêu cầu đó, sử dụng các mệnh đề như SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY.

• Tư duy dựa trên tập hợp: SQL không thao tác trên từng ô riêng lẻ. Mọi hành động của nó đều áp dụng trên toàn bộ các cột hoặc các tập hợp hàng thỏa mãn một điều kiện nào đó.

Điểm mạnh: SQL được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu cực lớn một cách hiệu quả, thực hiện các phép kết hợp và tổng hợp phức tạp một cách mạnh mẽ, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu gốc và cho phép lưu trữ, tái sử dụng các truy vấn một cách dễ dàng.

Khi nào cần chuyển sang công cụ SQL thay vì EXCEL?

• Khi dữ liệu vượt quá khả năng của Excel: Nếu file Excel của bạn thường xuyên bị "Not Responding", mất hàng phút để mở hoặc tính toán lại, hoặc dung lượng file lên đến hàng trăm MB, đó là dấu hiệu rõ ràng rằng dữ liệu đã quá lớn so với khả năng xử lý của Excel.

• Khi bạn phải kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách thường xuyên: Nếu công việc hàng ngày của bạn là phải dùng hàng loạt các hàm VLOOKUP để kết nối dữ liệu từ 5-10 bảng tính khác nhau, SQL sẽ giúp bạn thực hiện công việc này một cách nhanh chóng, chính xác và dễ bảo trì hơn rất nhiều thông qua các lệnh JOIN.

• Khi bạn cần thực hiện các báo cáo và phân tích lặp lại: Nếu bạn phải lặp lại cùng một quy trình làm sạch, tổng hợp và phân tích dữ liệu mỗi ngày, mỗi tuần, hoặc mỗi tháng, việc viết một kịch bản SQL (SQL script) một lần và chạy lại nó sẽ giúp bạn tự động hóa toàn bộ quy trình, tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán.

• Khi tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu: Khi nhiều người cùng cần truy cập và phân tích một bộ dữ liệu quan trọng, việc lưu trữ nó trong một cơ sở dữ liệu và cấp quyền truy cập chỉ đọc thông qua SQL sẽ an toàn hơn nhiều so với việc gửi qua lại các file Excel.

• Khi các câu hỏi phân tích của bạn ngày càng phức tạp: Khi bạn cần thực hiện các phép phân tích tổng hợp phức tạp trên nhiều nhóm khác nhau (ví dụ: tính doanh thu trung bình cho mỗi danh mục sản phẩm theo từng khu vực địa lý) hoặc các phân tích xếp hạng nâng cao, các lệnh GROUP BY và các hàm cửa sổ (window functions) của SQL sẽ cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả hơn nhiều so với các công thức mảng hoặc PivotTable phức tạp trong Excel.

Xem thêm:

• Xây dựng hệ thống Dashboard tương tác nâng cao trong Excel: Sức mạnh từ Power Query, Power Pivot và biểu đồ động

• Không biết lập trình có học được SQL? Giải đáp cho người mới bắt đầu

• Cách xây dựng Data Relationship trong Power BI: Từ cơ bản đến nâng cao để phân tích dữ liệu hiệu quả

Kết luận

SQL và Excel không phải là những đối thủ cạnh tranh, mà là những công cụ bổ trợ cho nhau trong bộ kỹ năng của một nhà phân tích hiện đại. Excel là một "con dao đa năng" – cực kỳ linh hoạt cho các tác vụ nhanh, nhỏ và trực quan. Trong khi đó, SQL là một "cỗ máy công nghiệp" – mạnh mẽ, bền bỉ và được thiết kế cho các công việc nặng nhọc, quy mô lớn và đòi hỏi sự chính xác, lặp lại.

Sự khác biệt lớn nhất nằm ở tư duy: Excel là nơi bạn trực tiếp thao tác những gì bạn thấy, còn SQL là nơi bạn ra lệnh cho hệ thống về những gì bạn muốn thấy. Việc làm chủ cả hai tư duy này sẽ giúp bạn lựa chọn đúng công cụ cho đúng bài toán, từ đó nâng cao hiệu suất và chất lượng công việc phân tích của mình lên một tầm cao mới. Nếu bạn đang cảm thấy Excel không đáp ứng được các nhu cầu phân tích dữ liệu hiện tại, việc học SQL chính là sự lựa chọn hiệu quả và phù hợp nhất.