vika 维格表：不是电子表格，那和 Excel 到底有什么区别？
vika 维格表和 Excel 有什么区别？
让我们感到惊讶的是，这个疑问似乎一直围绕用户，无论是第一次接触 vika 维格表，还是已经使用了一段时间后。
这篇力图从 本质、使用方式、使用逻辑、使用场景等 维度解答：vika 维格表和 Excel 之间的区别。帮助大家完成从「Excel 思维」到「vika 思维」的数字化思维转变。
我们先来看一个典型的用户：
一直使用 Excel 表格进行项目管理的 @suki ，迫切需要一款工具沉淀项目资料，代替因资料增加打开日渐缓慢的 Excel。
直到 @suki 发现了 vika 维格表，认为这是一款「几乎能够解决她所有项目管理需求」的工具：既是数据库，又具备协作、数据分析与展示等功能。
但作为深度 Excel 用户，@suki 在摸索 vika 维格表使用时，与 Excel 相似又截然不同的操作体验，让 @suki 产生了许多疑问：
- 为什么看起来如此相似？
- vika 维格表和 Excel 都是同样的「拖拽感」和好上手，为什么维格表却无法实现合并单元格、一列中记录不同格式的数据类型？
- 在数据显示上，vika 维格表不支持单个或单行的颜色设置，如何让关心的数据实现高亮呢？
- 为什么首列是固定的，不能随意删改移动？
……
不只是项目管理的使用者感到困惑，维格表在企业内部作为数字化工具被引入时，依然会面临各种不解，一般会经历这种过程：
▍抗拒阶段
这是什么？看上去就是个电子表格啊，没什么了不起。居然连合并单元格都不能？还不能计算？
▍接受阶段
咦？还能上传图片、视频，并且还能很便捷地浏览、项目 / 任务跟进和通知，给我一种很舒服的感觉。
▍喜欢阶段
使用越多，越是有一种爽的感觉，我的数据井井有条，还能多维视图转换，方便高效浏览，贴心的权限和收集表等小功能点，都极大地方便了我的工作。
▍真香阶段
通过 API，我把多个广告平台上的数据抓下来，自动汇总分析，每天我只需要看仪表盘，就能一目了然整体的工作进度和情况，这就是我想要的数字化工具啊！
在成为维格表的深度使用者后，他们会告诉你一个答案： 这是一款全新的数据库与电子表格结合体 —— 多维表格 。
那么，为什么在 Excel 中我们觉得「好用」的操作或功能，在 vika 维格表中无法实现，却依然能带来更好用、更强大、更数字化的体验呢？
简单来说：vika 维格表是轻量级可视化数据库，而 Excel 是一个「电子化的试算表」。由于本质的区别，带来数据展现、使用逻辑和使用场景的差别。
一、本质上的区别：vika 是数据库，Excel 是电子表格
Excel 是电子表格。
vika 维格表本质是关系型数据库 —— 只是二维表的界面，加上与电子表格类似的简单、易用的交互，很容易造成「这是一款电子表格」的错觉。
关系型数据库诞生在上世纪七十年代，以关系模型为基础，逐渐成为现今数据存储的传统标准 —— 标准数据查询语言 SQL 就是一种基于关系型数据库的语言。
数据库、SQL、关系模型这些看上去很陌生遥远的词汇，实际上已经和我们的日常生活密不可分：当代互联网的所有软件（App、游戏、软件工具等）底层都是数据库。
vika 维格表通过自研引擎技术，将原本需要代码、编程技术才能使用的数据库，转换成人人都能看懂的维格列类型。
如 多行文本 / 数字 / 勾选 / 评分 等我们看上去就明晰熟知的数据类型，可类比传统数据库中的 LongText/Float/TinyInt/Int 等。
专业的 SQL 语言，则在 vika 维格表中「脱胎换骨」，变成筛选 / 排序 / 分组等易用的数据处理组件。
数据库中连表查询、Excel 中 vlookup 函数，在 vika 维格表中则变成鼠标简单点选就能实现的基础能力。
更为重要的是，vika 维格表拥有数据库的特性，能够存储、读取、记录丰富多样的数据类型，拥有数据结构化、逻辑独立性、分布独立性等等特点。
相册、看板、日历、甘特图这些原本需要针对性定制、需要成千上万行代码才能实现的能力，在 vika 维格表中，通过简单操作、一键变换就可以让你的数据，快速脱离固定的 UI，展示成多维视图。
电子表格与关系型数据库的本质差异，形成了 vika 维格表与 Excel 在使用原理上的不同：多维视图的变换与结构化的列类型。
二、数据展现的区别：vika 有多维视图变换，Excel 没有
vika 维格表拥有多维的视图变换。
二维表界面的维格表看起来确实和 Excel 相似，都是行与列的组成：
但维格表拥有 Excel 无法企及的灵活度。维格行可以发生变形，既可以保持传统电子表格的横向呈现，也可以变换成其他竖向形式。
在 vika 维格表中，一条条的数据记录，通过视图轻松改变数据视角，让关心的数据显示更加直观、简洁、美观，同时实现数据可视化。
比如，在 Excel 中需要一个格子一个格子填充的甘特图，在 vika 维格表中能够一键自动生成。
可视化方式的显著差异，让很多习惯于 Excel 通过单元格高亮、标红等视觉调整实现视觉展示的用户，往往一边为维格表的多维视图变化而惊喜，一边又期待还原 Excel 「画板式」的数据展示方式。
为了满足这种使用习惯，vika 维格表或将在未来推出「条件高亮」的功能。
但需要强调的是：Excel 中的数据区分，依靠的是在「视觉」上赋予这条数据特殊性（如高亮、标红等），而维格表则是在数据本身标记特殊性。
例如，「勾选☑️」型的维格列可以对单条数据进行标记，如勾选代表「已完成」，那么则赋予了单条数据的「完成」特性，无需对该行数据进行颜色上的分类。
除「勾选」外，维格列还拥有数十种类型，对数据进行「结构化」的标记，如：人员、单选、多选、附件、评分、网址、邮箱、智能公式、自增数字、神奇关联与引用、创建时间与创建人、修改时间与修改人等维格列类型。完美适配现在各企业越来越复杂的工作内容和需求。
三、使用逻辑的区别：同样的是拖拽感，不同的是数据的关联性和结构特性
vika 维格表为了实现简单好上手的用户体验，采用了类似 Excel 的简易操作，如：拖动、拉拽、单元格选中等。
一样的简单好上手，但维格表依然有着鲜明的优势：数据之间存在紧密的关联性，数据拥有立体化的结构。
- 数据之间存在紧密的关联性
Excel 出色的数据计算能力让人印象深刻，但在 Excel 中数据使用通常是「一次性」「单机型」。
想要实现数据的循环利用有着极高的学习成本，比如 vlookup、宏等，更不用提多个电脑多个人员之间的协作了。
vika 维格表拥有「神奇关联」「神奇引用」等功能，数据在一次录入后，可以在多个表内引用、同步更新、随时随地查看，并且不会出错。
加上开放 API ，可以对接企业现有的、外部的业务系统，实现数据自动化、智能化的同时，实现各部门、各项目的数据自动更新，省事省时省力。
对数据的重复利用与跨表连接，维格表能极大地提升数据的流转效率与可复用性，直观地展现为：办公效率的显著提升。
- 数据拥有立体化的结构特性
在 Excel 中，数据的分类与筛选多依靠对单元格的格式调整，例如：合并与拆分单元格。合并单元格的本质就是对数据进行分组，用「合并」这种样式在视觉上传达出分组的特性。
但在 vika 维格表中，数据实现了结构化，具备稳定性与相互关联性，可以进行分组、多维视图的变换。
更明显的结构化好处是，维格表内的数据可以实现立体变换，转变成我们所熟知的「表单」：
这意味着，维格表不仅是数据库、协作工具，更是一款新型企业数字化业务系统，是全新的数据生产力平台。
- 首列具有数据库「主键」特性
前面提到，vika 维格表的本质是数据库。
数据在维格表中具备结构化的特性。数据以「行」为单位，进行结构化的封装，第一列的内容是该行数据的信息总览。在维格表中直接表现为：首列是固定的，不能随意删除、移动。
同时，vika 维格表继承了数据库「主键」特性。
数据库中的「主键」通常为首列，信息关联与查找都是通过「主键」定位关系。「主键」是一行信息的全局唯一标识，不允许重复。
同理，维格表的首列要保证数据具备唯一、不重复性，在关联记录时，仅通过首列信息就能够快速分辨是哪一行数据，像单选、多选这类维格列类型就不被支持。
这就是为什么，维格表的首列支持的列类型最少。
四、使用场景的区别：vika 是数据生产力平台，Excel 是数据计算
vika 维格表是一款面向 API 的多维表格，与 Excel 面向的具体的、需要大量计算的业务场景不同，维格表支持更多的维格列（即字段类型）、数据处理更加即时高效、更加稳定不易出错、可视化与连接性更强。
Excel 实际上是一个电子试算表 (spreadsheet)，一开始是为了解决数据测算、搭建数据模型、预测金融商业等问题。
最佳的使用场景是「金融数据分析」这类极其灵活的场景：看重灵活性而非结构化。
随着数字化的浪潮兴起，人们对存储多类型、结构化的资料需求提升，Excel 衍生出了许多新的用途：项目管理、仓储管理、人事管理等等。
但事实上，Excel 并不能作为储存资料的数据库来使用，低效的数据协作与处理方式会带来大量冗余重复的工作。
这也是为什么在我们身边会存在大量的「表哥表妹」，本质问题是：没有用对生产工具。
在项目管理、客户管理这类型的工作场景上，应当使用更加多维、更加智能的工具，比如 vika 维格表。
vika 维格表具有：灵活可定制化的功能，支持多类型的数据字段，能够完成数据整理、收集与连接，还能够随时随地协作沟通等众多独特的优势，在完全适配这类办公场景的同时，支持 Excel 的导入导出，面向 API 与业务系统平台对接。
例如：
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对了，海量模板可以直接保存为「业务系统」使用，这也是 vika 维格表与 Excel 的区别之一噢～
不知道这篇有没有解答到大家的疑惑呢？如果还有疑问，可以在下方 留言 告诉我们。
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