معایب برنامه اکسل:

 1) کنترل و امنیت:گاهی اوقات حجم داده ها و اطلاعاتی که در معرض آن هستیم بسیار زیاد است. وقتی فایل خیلی بزرگ است، می تواند برنامه excel را بسیار کند کند زیرا مفسر / کامپایلر باید از هر ردیف و / یا ستون عبور کند. ساده ترین راه برای اطمینان از کارآمد بودن زمان اکسل ، تجزیه پرونده به پرونده های کوچکتر است. با این حال ، این می تواند منجر به از بین رفتن یا جا به جایی برخی از داده ها شود.همچنین ، مایکروسافت اکسل با استفاده از محاسبات غیر دقیق از تقریب در تعداد بسیار زیاد استفاده می کند. بنابراین ، این نیز صحت را به خطر می اندازد و از آنجا که این ویژگی داخلی است کاربر به سختی می تواند آن را کنترل کند بنابراین ، اگر افراد مختلفی باشند که ورودی یک پرونده را کنترل می کنند ، پرونده مستعد خطا و عدم دقت است. یافتن این اشتباهات نه تنها دشوار است بلکه می تواند تأثیر منفی نیز داشته باشد.

2) داده و رشد: در این مرحله ، منصفانه است که بگوییم مایکروسافت اکسل ابزاری ایده آل برای انجام یک بار تجزیه و تحلیل است. با این حال ، ممکن است بیشتر اینطور نباشد.مایکروسافت اکسل در دنیای تجارت برجسته است و با هر مشاغل ، شما دائما در تلاش هستید که پیشرفت کنید. با گذشت زمان ، داده ها رشد و تکامل می یابند. بنابراین ، برای رشد همراه خود به ابزار ردیابی داده خود نیاز دارید. با این حال ، Excel در این قسمت عملکرد بهتری ندارد.به زبان ساده ، رشد سازمان شما با تعداد صفحات گسترده اکسل متناسب است ، که اطلاعات شما را از یکدیگر جدا می کند. بنابراین ، این امر سازمان / کاربر را قادر می سازد تا بتواند ادامه دهد و احتمالاً می تواند منجر به نتایج و تصمیمات بد شود.

3) ناکارآمدی زمان:داده ها به صفحه گسترده وارد نمی شوند. کاربر باید هر بیت از آن را به صورت دستی وارد کند.بنابراین ، به خصوص اگر مقدار زیادی داده داشته باشید ، اکسل را از نظر کارآیی زمان ناکارآمد می کند ، ممکن است طولانی شود. همچنین ، وارد کردن مقدار زیادی از داده ها می تواند به طور بالقوه منجر به خطا شود زیرا بیشتر انسان ها می توانند فقط برای یک دوره خاص از زمان توجه داشته باشند.

نتیجه:از مزایا و معایب آن می توان گفت که کارآیی اکسل به نوع وظیفه ای که کاربر قصد انجام آن را دارد بستگی دارد. اکسل ابزاری ایده آل برای تجزیه و تحلیل سریع داده های کاربر است. با این وجود ، اگر داده ها برای آینده سازمان قابل توجه باشد ، ممکن است لزوماً ابزاری ایده آل برای کار با هر نوع داده ای نباشد.