Kalkylblad är anmärkningsvärt mångsidiga, men det finns vissa saker som de i grunden inte kan göra bra eller alls, inklusive:
* Komplex, icke-tabulär datamanipulation: Kalkylark är bra för tabelldata, men kämpar med komplexa, hierarkiska eller ostrukturerade data. Saker som att hantera en grafdatabas eller hantera mycket kapslade JSON skulle vara svårt och ineffektivt.
* Avancerad statistisk modellering och maskininlärning: Medan kalkylblad kan utföra grundläggande statistisk analys, saknar de kraft och specialiserade bibliotek för dedikerade statistiska programvarupaket (som R eller Python med scikit-learn) för avancerad modellering, djup inlärning eller komplexa simuleringar.
* realtidsdatabehandling och strömning: Kalkylark är utformade för batchbehandling. De är inte byggda för att hantera kontinuerligt inkommande strömmar av data som sensoravläsningar eller levande aktiemarknadspriser på ett performant sätt.
* sofistikerade användargränssnitt (UI) och anpassade applikationer: Kalkylark har en begränsad förmåga att skapa anpassade UI:er utöver grundformer och ingångskontroller. Att utveckla fullfjädrade applikationer med avancerade användargränssnitt kräver ett dedikerat programmeringsspråk och miljö.
* Versionskontroll och samarbetskodning: Medan kalkylblad tillåter samarbete, saknar de de robusta versionskontrollsystemen (som GIT) som används i mjukvaruutveckling för att hantera olika versioner av kod- och spårändringar.
* Säker, skalbar datahantering: Kalkylark är inte utformade för att hantera massiva datasätt eller säkerställa dataintegritet och säkerhet på nivån på dedikerade databaser.
I huvudsak är allt som kräver betydande beräkning utöver vad som kan göras med formler, specialiserade algoritmer eller komplexa datastrukturer bättre av dedikerad programvara.
