As planilhas são notavelmente versáteis, mas há algumas coisas que elas fundamentalmente não podem fazer bem ou, incluindo:
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complexo, manipulação de dados não-tabulares: As planilhas são ótimas para dados tabulares, mas lutam com dados complexos, hierárquicos ou não estruturados. Coisas como gerenciar um banco de dados de gráficos ou lidar com JSON altamente aninhadas seriam difíceis e ineficientes.
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Modelagem estatística avançada e aprendizado de máquina: Embora as planilhas possam executar análises estatísticas básicas, elas não possuem o poder e as bibliotecas especializadas de pacotes de software estatístico dedicado (como R ou Python com Scikit-Learn) para modelagem avançada, aprendizado profundo ou simulações complexas.
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Processamento e streaming de dados em tempo real: As planilhas são projetadas para processamento em lote. Eles não são construídos para lidar com fluxos de dados que recebem contínuos, como leituras de sensores ou preços de mercado de ações ao vivo de maneira performente.
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Interfaces de usuário sofisticadas (UI) e aplicativos personalizados: As planilhas têm uma capacidade limitada de criar UIs personalizadas além de formulários básicos e controles de entrada. O desenvolvimento de aplicativos completos com recursos avançados da interface do usuário exigiria uma linguagem e ambiente de programação dedicados.
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Controle de versão e codificação colaborativa: Embora as planilhas permitam a colaboração, elas não possuem os sistemas de controle de versão robustos (como o GIT) usados no desenvolvimento de software para gerenciar diferentes versões de código e rastrear alterações.
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Gerenciamento de dados seguro e escalável: As planilhas não foram projetadas para gerenciar conjuntos de dados enormes ou garantir a integridade e a segurança dos dados no nível de bancos de dados dedicados.
Essencialmente, qualquer coisa que exija computação substancial além do que pode ser feito com fórmulas, algoritmos especializados ou estruturas de dados complexas é melhor tratada por software dedicado.
