* Manipolazione dei dati complessi e non tabulari: I fogli di calcolo sono ottimi per i dati tabulari, ma lottano con dati complessi, gerarchici o non strutturati. Cose come la gestione di un database grafico o la gestione di JSON altamente nidificati sarebbero difficili e inefficienti.
* Modellazione statistica avanzata e apprendimento automatico: Mentre i fogli di calcolo possono eseguire analisi statistiche di base, mancano di potenza e librerie specializzate di pacchetti software statistici dedicati (come R o Python con Scikit-Learn) per modellazione avanzata, apprendimento profondo o simulazioni complesse.
* Elaborazione e streaming dei dati in tempo reale: I fogli di calcolo sono progettati per l'elaborazione batch. Non sono costruiti per gestire flussi di dati in arrivo in entrata in arrivo come letture dei sensori o prezzi di mercato in base al vivo in modo performanto.
* Interfacce utente sofisticate (UI) e applicazioni personalizzate: I fogli di calcolo hanno una capacità limitata di creare UI personalizzate oltre a forme di base e controlli di input. Lo sviluppo di applicazioni a tutti gli effetti con funzionalità dell'interfaccia utente avanzata richiederebbe un linguaggio di programmazione e un ambiente dedicati.
* Controllo versione e codifica collaborativa: Mentre i fogli di calcolo consentono la collaborazione, mancano dei solidi sistemi di controllo della versione (come GIT) utilizzati nello sviluppo del software per gestire diverse versioni di codice e monitorare le modifiche.
* Gestione dei dati sicura e scalabile: I fogli di calcolo non sono progettati per la gestione di set di dati enormi o per garantire l'integrità e la sicurezza dei dati a livello di database dedicati.
In sostanza, tutto ciò che richiede un calcolo sostanziale oltre a ciò che può essere fatto con formule, algoritmi specializzati o strutture di dati complesse è meglio gestita da software dedicato.
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