Cyfryzacja ma fundamentalny wpływ na każdy biznes, a szacuje się, że najsilniej oddziałuje na planowanie i analizę finansową (FP&A). Większość jednostek biznesowych nadal oczekuje, że specjaliści ds. finansów i finansów określą cele firmy i nakreślą jej finansową przyszłość. Według IBM, ponad 50 procent specjalistów ds. finansów używa tradycyjnego programu Microsoft Excel jako narzędzia do realizacji tego zadania.
Wraz ze wzrostem złożoności biznesu, tworzenie planów finansowych wymaga ogromnej ilości danych z różnych źródeł, ich agregacji, oczyszczania, standaryzacji, a następnie przeprowadzania analiz. Finansiści spędzają większość czasu na ręcznym zbieraniu, konsolidacji i walidacji danych, zamiast na poszukiwaniu spostrzeżeń. Excelowi brakuje możliwości współpracy i powoduje opóźnienia w przekazywaniu krytycznych informacji, co może wywołać efekt falowania, prowadząc do podejmowania niewłaściwych decyzji i słabych wyników. Adaptacja nowoczesnych technologii poprzez skupienie się na cyfryzacji, automatyzacji procesów i analityce danych może zmniejszyć zależność od Excela.
Automatyzacja procesów
Według IBM pięćdziesiąt procent profesjonalistów spędza większość czasu na zbieraniu i sprawdzaniu danych. Bezpośrednie połączenie danych z różnych źródeł w celu zbudowania scentralizowanego repozytorium może znacznie skrócić czas zbierania i sprawdzania poprawności danych. Budowanie scentralizowanego systemu jest rolą specjalistów od zarządzania danymi. Oprogramowanie finansowe może pobierać dane z dowolnego źródła i umieszczać je w pożądanym formacie. Jednakże, specjaliści FP&A nie muszą rezygnować z Excela, ponieważ większość oprogramowania finansowego, jak Hyperion, Tagetik i inne, posiada bezpośredni interfejs Excela. Zamiast samodzielnej aplikacji Excel, posiadanie bazy danych, która działa na Excelu może pomóc w szybszym przetwarzaniu danych, które jest również bezpieczne i niezawodne. Nawet jeśli przeprowadzasz analizę, możesz ograniczyć ją tylko do tych danych, które są Ci potrzebne. Wszystkie zmiany dokonane na interfejsie Excela mogą być zapisane z powrotem w systemie, aby zbudować jedno źródło prawdy, unikając wszelkich sprzecznych danych. Zintegrowane planowanie pomaga w nawiązaniu współpracy, zapewniając większy dostęp do informacji i szybsze spostrzeżenia. Zmniejsza również zależność od Excela, ponieważ konsolidacja, zbieranie i walidacja danych odbywa się poza Excelem, oszczędzając cenny czas specjalistów FP&A.
Nauka nowoczesnych języków programowania
W dobie nauki o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI), najlepszymi rzeczami do nauki są języki programowania takie jak Python i R. R jest preferowany jako język statystyk, podczas gdy Python jest używany jako uniwersalny język programowania. Narzędzia te są zwinne, potężne, elastyczne i praktycznie pokonują wszystkie wyzwania związane z przetwarzaniem i analityką Excela. Zrozumienie języka programowania może być zniechęcające dla większości specjalistów ds. księgowości, jednak może ono przenieść analizę danych na nowy poziom. Python ma znacznie lepszą kontrolę nad danymi w porównaniu do Excela. Pakiety oprogramowania takie jak NumPy, Pandas i Scikit są doskonałe w eksploracji i analizie danych. Narzędzia te szybko przetwarzają i konsolidują dane, które zajęłyby godziny podczas pracy z Excelem. Można je podłączyć do Excela, a użytkownicy biznesowi mogą zobaczyć dowolne informacje, których potrzebują. Python posiada bibliotekę analityczną, która może być używana do tworzenia statystycznej i predykcyjnej analityki w celu identyfikacji i oceny trendów i wzorców sezonowości w wartościach historycznych, znacznie poprawiając dokładność prognoz. Skraca to również czas potrzebny do sporządzenia dokładnych prognoz rentowności i bilansu, pozwalając użytkownikom skupić się na optymalizacji procesów, zarządzaniu wyjątkami i wprowadzaniu odpowiednich korekt. Po zautomatyzowaniu, prognozy te mogą być odświeżane co tydzień, a nawet codziennie.
Zapisz sięna nasz BEZPŁATNY biuletyn e-mailowyNie
przegap naszych najlepszych treści.Wpisz adres e-mail * Wpiszadres e-mailZapiszsię
Korzystanie z nowoczesnych narzędzi do analizy danych
Nauka języka programowania może być zniechęcająca dla wielu finansistów. Wykorzystanie nowoczesnych narzędzi do analizy danych, takich jak Alteryx, H2O i Rapid Miner, może pomóc przezwyciężyć ten problem i szybko dostarczyć wnikliwe analizy. Narzędzia te posiadają kompleksowe pakiety analizy danych, takie jak analiza regresji, grupowanie i analiza szeregów czasowych, dzięki czemu użytkownicy nie muszą przechodzić do Excela w celu wykonania analizy. Zamiast kodowania, użytkownik może przeciągać i upuszczać dane do modelu. Po skonfigurowaniu modelu, może być zautomatyzowany codziennie. Ta automatyzacja może zapewnić profesjonalistom finansowym zdolność do codziennego prognozowania. Korzystanie z tych narzędzi może znacznie zmniejszyć zależność od programu Excel, ponieważ wszystkie analizy przetwarzania mogą być wykonywane w narzędziu.
Wizualizacja danych
Wizualizacja danych jest istotnym aspektem każdej firmy. Efektywna wizualizacja może pomóc w znalezieniu ukrytego trendu, który może pomóc w określeniu przyszłości firmy. Większość specjalistów FP&A używa standardowych wykresów w Excelu do wyświetlania prognoz, brakuje im jednak skuteczności w odkrywaniu spostrzeżeń na temat produktów lub usług. Podczas pracy z programem Excel do wizualizacji danych, użytkownicy muszą najpierw manipulować danymi, a następnie ręcznie tworzyć różne wykresy i diagramy. Excel ma ograniczone możliwości budowania dashboardów, a ich odświeżanie może być żmudne i czasochłonne. Z pomocą nowoczesnych narzędzi wizualizacyjnych, takich jak Tableau, Domo i Power BI, można łatwo połączyć się ze scentralizowanymi danymi i automatycznie aktualizować raporty. Narzędzia te mogą zapewnić efektywną wizualizację, taką jak mapa ciepła czy wykres rozrzutu. Dodatkowo, użytkownicy mają do dyspozycji możliwości analityczne, takie jak tworzenie scenariuszy "co-jeśli" i korelacji. Te narzędzia wizualizacyjne są tak zaawansowane, że wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby skutecznie dostarczać wyniki. Wraz ze wzrostem złożoności danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, tradycyjny Excel może być zbyt skomplikowany, aby zbudować efektywną wizualizację. Jednakże, na złożonych zestawach danych, nowoczesne narzędzie może skutecznie tworzyć pulpity nawigacyjne z łatwością.
Aktualizacje i funkcje Excela
Największym problemem większości profesjonalistów finansowych jest to, że są oni dobrze zaznajomieni z używaniem tradycyjnego Excela. Od 2016 roku Microsoft mocno zainwestował w Excela, aby sprostać obecnym potrzebom użytkowników, ale większość specjalistów finansowych nie jest świadoma tych funkcji. Wielu profesjonalistów finansowych nadal korzysta z tych samych funkcji stworzonych ponad dekadę temu.
Dzięki obecnym funkcjom użytkownicy mogą połączyć się z zewnętrzną bazą danych lub stroną internetową i zaimportować dane za pomocą jednego kliknięcia oraz zachować połączenie nienaruszone dla przyszłych celów. Jeśli istnieje kanał informacyjny, użytkownicy mogą odświeżać dane zamiast tworzyć je od nowa. Ponadto, z Excel Power Query, użytkownicy mogą łatwo sformatować i pokroić lub pokroić dane w oparciu o wymagania. Microsoft dodał również funkcję Power Pivot, która umożliwia użytkownikom zaspokojenie złożonych potrzeb w zakresie danych. Praktycy mogą przeprowadzać bardziej wydajne analizy danych i tworzyć bardziej zaawansowane modele danych niż w standardowym Excelu.
Dzięki Office365, Excel zaczął zapewniać współpracę w czasie rzeczywistym. Integracja Power BI z Office365 dała nowe możliwości wizualizacji i tworzenia pulpitów nawigacyjnych, co było największą wadą tradycyjnego Excela. Power BI może łączyć dane z różnych źródeł, aby stworzyć interaktywny dashboard.
Wnioski
Cyfryzacja i automatyzacja procesów są kluczowymi czynnikami rozwoju każdej firmy. Excel jest doskonały do analiz ad hoc, ponieważ zapewnia użytkownikom elastyczność, której nie mogą zapewnić inne narzędzia. Jednak ta elastyczność odbywa się kosztem ręcznych procesów, słabego bezpieczeństwa i słabego wykorzystania zasobów, a także jest czasochłonna. Zadaniem finansistów powinno być dostarczanie analiz w czasie rzeczywistym; zamiast tego, większość finansistów utknęła na etapie czyszczenia i konsolidacji danych. Korzystanie z oprogramowania finansowego innych firm, rozumienie języków programowania takich jak R i Python lub korzystanie z narzędzi do analizy danych może szybko zapewnić wgląd w wyniki działalności firmy, co pomoże użytkownikom w podejmowaniu szybkich decyzji biznesowych. Jednak nawet jeśli użytkownicy chcą pozostać przy programie Excel, muszą zrozumieć nowoczesne funkcje dostępne w programie Excel, które mogą uprościć procesy.
