Tabellenkalkulationen sind bemerkenswert vielseitig, aber es gibt einige Dinge, die sie im Grunde nicht gut oder überhaupt nicht abschneiden können, einschließlich:
* komplexe, nicht tabuläre Datenmanipulation: Tabellenkalkulationen eignen sich hervorragend für tabellarische Daten, haben jedoch Probleme mit komplexen, hierarchischen oder unstrukturierten Daten. Dinge wie das Verwalten einer Diagrammdatenbank oder das Umgang mit stark verschachteltem JSON sind schwierig und ineffizient.
* Erweiterte statistische Modellierung und maschinelles Lernen: Während Tabellenkalkulationen grundlegende statistische Analysen durchführen können, fehlen ihnen die Leistung und spezialisierte Bibliotheken dedizierter statistischer Softwarepakete (wie R oder Python mit Scikit-Learn) für fortschrittliche Modellierung, Deep-Lernen oder komplexe Simulationen.
* Echtzeitdatenverarbeitung und -Streaming: Tabellenkalkulationen sind für die Batch -Verarbeitung ausgelegt. Sie werden nicht für kontinuierlich eingehende Datenströme wie Sensorwerte oder Live -Aktienmarktpreise auf leistungsfähige Weise erstellt.
* entwickelte Benutzeroberflächen (UI) und benutzerdefinierte Anwendungen: Tabellenkalkulationen können nur begrenzte Benutzeroberflächen über grundlegende Formulare und Eingabesteuerungen hinaus erstellen. Die Entwicklung vollwertiger Anwendungen mit erweiterten UI-Funktionen erfordert eine dedizierte Programmiersprache und -umgebung.
* Versionskontrolle und kollaborative Codierung: Während Tabellenkalkulationen die Zusammenarbeit ermöglichen, fehlen ihnen die robusten Versionskontrollsysteme (wie GIT), die in der Softwareentwicklung verwendet werden, um verschiedene Versionen von Code zu verwalten und Änderungen zu verfolgen.
* sicher, skalierbares Datenmanagement: Tabellenkalkulationen sind nicht für die Verwaltung von massiven Datensätzen oder zur Sicherstellung der Datenintegrität und Sicherheit auf der Ebene dedizierter Datenbanken konzipiert.
Im Wesentlichen wird alles, was mit Formeln, spezialisierten Algorithmen oder komplexen Datenstrukturen über die getan werden, die über die von Formeln, spezialisierten Algorithmen oder komplexen Datenstrukturen hinausgeht, besser behandelt.
