Если пойти от обратного, нужны ли BI-системы, когда есть Excel?
Microsoft Excel — одно из величайших изобретений. Формат электронной таблицы позволяет собрать, посчитать, трансформировать и визуализировать любые данные в вашей голове, в вашем бизнесе. MS Excel позволяет не заботиться об ИТ-инфраструктуре и реализовать любую теневую автоматизацию, несмотря на все ограничения информационных систем или Службы безопасности.
</p>" data-abbr="Проблемы автоматизации и Excel">Проблемы автоматизации и Excel
На моей практике, самые яркие примеры теневой автоматизации с Excel были в Лукойле с их SAP. Это дочернее предприятие крупного французского ритейлера, использующего WMS-систему, сделанную в 70-е годы ещё прошлого века, в которой использовалась старинная конфигурация 1С с кучей платформенных ограничений.
О чём говорит этот пример? О том, что Excel позволяет выкрутиться и автоматизировать те сферы, которые нельзя автоматизировать легально. «Почему же нельзя автоматизировать?» — спросите вы. Все просто. Есть три основные причины.
1. Нет ресурсов, финансовых или человеческих. Или автоматизация требует очень больших затрат, причём не только со стороны людей или бюджета, но и в плане перестройки бизнес-процессов.
2. Существует негласное правило в ИТ: «Работает — не трожь».
3. Либо верхи все устраивает, а низам надо как-то выкручиваться, достигая поставленных KPI.
Все эти примеры говорят об одной тенденции: пока не придумают что-то более удобное и гибкое, нежели MS Excel — он будет жить на предприятиях нашей (и не только) страны ещё очень и очень долго.
Excel или BI?
Неразумно идти против ветра и вводить свои порядки. Excel был, есть и будет на предприятиях и во всех отраслях. А как же BI (системы бизнес-аналитики)?
Так уж повелось, что BI-системам отводится некая привилегированная роль. Это дорого, это не для всех, это некая элитарность. Но я не открою тайны, сказав, что BI и Excel используются для одного и того же: исследования данных для принятия верных решений на их основе. Поэтому нет нужды противопоставлять Excel и BI-системы. Скорее, их надо ставить рядом, как взаимодополняющие и взаимопроникающие системы.
Совместная работа BI и Excel
Excel позволяет экспериментировать с данными, моделировать что-то. А BI систематизирует результаты исследований и ставит их на поток. Недаром при проектировании дашбордов в BI часто используется именно Excel. Это позволяет накидать слепки данных, предварительно их визуализировать и привести пользовательские и исследовательские истории на основе этих данных.
Россия — не только всем известная родина слонов. И это почти не шутка, ведь «как показывают, кстати, раскопки учёных, — [в России] было обнаружено САМОЕ БОЛЬШОЕ В МИРЕ количество останков мамонтов!» Ⓒ (Если верить Н.Н. Матвеевой, сами не считали). Но Россия еще и родина 1С. Не удивительно, что эта программа встречается еще чаще, чем останки мамонтов. Поэтому все проблемы аналитики нужно рассматривать в свете работы в 1С.
1С и проблемы бизнес-аналитики
Роль 1С в сфере малого и среднего бизнеса огромна. Это отличный фреймворк, позволяющий с минимальными усилиями автоматизировать и собрать воедино практически любой бизнес-процесс и бизнес в целом.
Но все системы имеют свои ограничения. Такие ограничения есть и у 1С. Несмотря на все программные разработки (Система компоновки данных, Построитель отчетов и пр.; невероятно сложные, но очень удобные в умелых руках программиста), добиться легкости в серфинге данных 1С не удается.
На мой взгляд, причина тому — программисты. Да-да, именно программисты, которые разработали все эти нагромождения отчетов, панелей, индикаторов и прочие заумности в 1С. Так возникает извечная проблема, «испорченный телефон» между бизнесом, который исследует данные, и программистами, которые эти данные предоставляют.
BI-системы позволяют решить эту проблему, так как доставляют данные из учетных систем — бизнесу, в практически первозданном виде. А также позволяют компоновать данные обычному пользователю так, как ему удобно: в виде таблиц или диаграмм. Так сказать, взболтать, но не смешивать.
Классический пример аналитики
Ситуация: Выручка за период выросла.
Вопрос: "Почему?".
Проводим исследование данных.
Результат исследования: Выросли продажи по одному из направлений и по одному из продуктов.
Вопрос: "Почему?".
Исследуем динамику продаж за 3 года.
Ответ: Это сезонность.
Предварительный вывод: В следующем месяце ожидается спад продаж (сезон закончится).
Все результаты исследований — в BI-системе. Быстро, наглядно, удобно.
Вопрос: «Что делать?».
На этот вопрос уже нет ответов. Но можно выработать ряд гипотез. Вряд ли в готовом дашборде эти гипотезы можно сформировать. Зато их можно оформить в Excel: крутануть прогноз продаж, прикинуть бюджет доходов и расходов нового направления, продажи с которого бы нивелировали бы просадки сезонности. Если загнать обратно результаты прогноза из Excel обратно в BI-систему — это открывает новые перспективы.
Делаем выводы
Противостояние BI и Excel заканчивается, и они становятся взаимодополняющими и продолжающими друг друга системами. Посмотрите видео, где мы, используя «Экстрактор данных 1С в BI»:
выгружаем данные о фактических продажах в Yandex Datalens, выраженные в количествах и суммах;
обогащаем данные плановыми значениями продаж из Excel;
собираем план-факт через UNION ALL в запросе SQL
и получаем сводный дашборд, где есть и плановые и фактические данные о продажах.
Ссылка на видео: https://youtu.be/rHV6p8sL4fE
Пример запроса из видео:
Нравится? Пообщайтесь с нами, может, мы вас еще где удивим и порадуем. Пишите в комментариях и задавайте вопросы.
