Когда речь заходит о работе с данными в Excel, большинство аналитиков и финансистов вспоминают Power Query — встроенный инструмент Microsoft для преобразования и загрузки данных. Он позволяет подключаться к различным источникам, очищать, объединять и трансформировать данные без написания кода, что делает его эффективным методом обработки информации. Однако при увеличении объема данных и сложности задач Power Query начинает проявлять свои ограничения: сложность с отладкой запроса на языке M, зависимость от ODBC-драйверов и невозможность взаимодействия с Python напрямую. На смену этим вызовам приходит Слайдер Данные — современная надстройка, которая превращает Excel в современный аналитический терминал.


Язык запроса: SQL в Слайдер Данных против M в Power Query
Power Query использует язык М, который не является интуитивным для большинства аналитиков. Он требует времени на изучение, а сложная трансформация становится трудоемкой. Слайдер Данные, напротив, работает с SQL — самым популярным и понятным языком для работы с данными. Более 90% аналитиков уже владеют SQL, что позволяет напрямую подключить SQL к Excel или Р7 и мгновенно приступить к работе без утомительного обучения.

«Теперь мы не копируем данные вручную — пишем запрос, обновляем и всё готово.
Это экономит часы работы» , — аналитик департамента МСБ Россельхозбанка.


Масштабируемость: лимиты против безграничных возможностей.
Excel ограничен 1 миллионом строк, что делает его малопригодным для работы с большими массивами данных. Power Query, хотя и позволяет загружать и трансформировать данные, всё равно сталкивается с ограничениями по объёму и производительности — при обработке сотен тысяч строк скорость падает, стабильность работы снижается.
Слайдер Данные решает эту проблему кардинально: он не перегружает Excel, а выполняет тяжёлые вычисления. В самой таблице рассматриваются только итоговые, агрегированные результаты — без лишних деталей. Благодаря этому пользователи могут работать с сотнями миллионов строк, не замедляя работу и не рискуя «упасть» из-за нехватки памяти. Это эффективное решение для тех, кто ищет, как работать с большими данными в Excel, когда стандартные средства уже не справляются.


Кошмар ODBC: Сложная настройка драйверов PowerQuery для ІТ.
Подключение к базам данных через Power Query часто требует установки и настройки ODBC-драйверов — процесс, который вызывает серьезные трудности у IT-отделов: сложная конфигурация, несовместимость решения, частные
сбои и риски для информационной безопасности.
Слайдер Данные предлагает современное решение — единый безопасный веб-шлюз для всех подключений. Все подключения к источникам данных проходят через централизованный, защищенный и контролируемый канал, без необходимости поддерживать драйверы на каждом рабочем компьютере. Это значительно усиливает администрирование, повышает стабильность и соответствует высоким требованиям к защите данных, что особенно важно для корпораций с множеством филиалов и подразделений.


Гибкость: от ETL до аналитики на Python.
Power Query отлично справляется с базовыми задачами ETL — извлечением, трансформацией и загрузкой данных. Однако при необходимости корректировать сложные расчеты, составлять прогнозы или применять методы машинного обучения, его возможностей уже недостаточно. В таких случаях аналитикам приходится выходить за пределы Excel, переключаться в среду разработки вроде Jupyter или PyCharm, что разрывает рабочий процесс и замедляет анализ.
Слайдер Данные использует этот разрыв: он позволяет запускать Python-скрипты прямо внутри Excel. Это позволяет запускать обработку данных из различных источников, минуя этап перекладки в Excel, но прозрачно интегрируясь как со скриптами расчетов так и с их результатами, объединяя лучшее из двух миров SQL и табличного редактора. Это превращает Excel в полноценную аналитическую платформу, сочетающую простоту табличного редактора с мощью программирования.

Реальный кейс: как плагин Слайдер Данные помогает Россельхозбанку автоматизировать работу.
Чтобы сократить ручной труд и количество ошибок, ускорить обработку информации, и снизить зависимость от IT-поддержки, руководство банка поставило задачу найти инструмент, закрывающий эти задачи. Банк протестировал несколько решений и выбрал Слайдер Данные. Инструмент встраивается прямо в табличный редактор, поддерживает SQL — наиболее распространенный язык среди специалистов аналитиков, поддерживает 16 видов источников, включая Parquet, DuckDB и PostgreSQL, и обеспечивает обработку и объединение информации из разных источников в одной программе.

«До интеграции нового инструмента мы искали данные по нескольким регионам и продуктам, собирали сведения из разных источников и вручную приводили к единому формату, дорабатывали формулы, проверяли. Во многом зависели от одного исполнителя: кто умеет, тот и делает», — рассказывает Николай Максюков, аналитик департамента МСБ Россельхозбанка.

После 60-дневного пилота со Слайдер Данные:

• время подготовки отчётов сократилось на 40% ,
• на 80% меньше ручной работы
• аналитики полностью автономны от IT.

«Стало проще и быстрее. Сейчас все предсказуемо: обновил — и информация в отчете. Плюс коллеги теперь могут сами работать с отчетами, без постоянных обращений за выгрузками. Это экономит время», — подчёркивает Николай Максюков.


Не просто замена — эволюция Excel.
Power Query — это шаг вперед по сравнению с ручной работой, но он устаревает в условиях роста данных и требований к скорости. Слайдер Данные предлагает современный подход: SQL вместо M, безопасное подключение без ODBC, интеграция с Python и полная автономия аналитиков.

Это не замена Excel — это его эволюция. Для компаний,
которые хотят работать быстрее, умнее и масштабнее, выбор очевиден.