Koje su glavne greške budgetiranja u Excelu?
1. Paralelni unos i analitika na istom radnom listu – to vodi prema velikim tablicama s „400“ kolona u koje jedva da smijete nešto unijeti bez bojazni da se formule neće pokvariti, a da ne govorimo o opasnostima dodavanja redova/kolona.
2. Korištenje starih volatilnih funkcija kao što su OFFSET / INDIRECT u svrhu izrade izvještavanja – ako vam Excel vrti par sekundi na svaki klik, veliki ste kandidat za navedenu grešku.
3. Izrada „pomoćnih“ radnih listova za potrebe među kalkulacija – zbog toga vam je Excel velik 10, 20, a imali smo prilike vidjeti i 85 mb datoteke za budgetiranje. Što je veći Excel to vam je sve sporije: otvaranje, spremanje, unos, kalkulacije. Excel ne bi trebao prelaziti 10 mb veličine.
A sad malo brojki od našeg zadnjeg projekta za jednog dragog nam klijenta:
Prijašnje stanje:
- Excel veličine 25 mb
- Otvaranje datoteke 45 sec
- 49 radnih listova, od čega 21 „pomoćni“
- Svaki klik u datoteci (filtriranje, sortiranje, grupiranje, unos) – 3 do 4 sec odaziv
- Dodavanje nove linije za budgetiranje – 3h ažuriranja formula i kontrole
- Priprema i ažuriranje novog mjeseca – 4h ažuriranja
- ~ 800.000 ćelija s formulama
Excel je bio noćna mora za korištenje tako da smo napravili kompletnu rekonstrukciju procesa budgetiranja. U procesu je svaki dio starog sustava ostao minimalno na istoj razini korisnosti, a veliki dio izvještavanja je unaprijeđen.
Novo stanje:
- Excel veličine 6 mb
- Otvaranje datoteke 5 sec
- 24 radna lista , samo 4 „pomoćna“
- Excel nema delay u odazivu
- Dodavanje nove linije budgetiranja – insert new row (par minuta ako treba dodati opise proizvoda)
- Priprema novog mjeseca/godine – 15 do 30 min sa svim kontrolama
- ~150.000 ćelija s formulama – i dalje po našem sudu prevelika brojka nastala zbog popriličnog broja analitičkih radnih listova koje ćemo u budućnosti prebaciti u PowerBI
- Korištenje PowerPivot Tablica i Chartova.
Kako smo to postigli?
- Kompletnu obradu i pripremu sirovih podataka smo prebacili u Power Query – minimalna ušteda od 8h mjesečno za ažuriranja actuala i pripremu datoteke za novi mjesec
- Jasno smo odvojili unos od analitike podataka – manja mogućnost greške u unosima i jednostavnije za održavanje
- Korištenje PowerPivot modela podataka za potrebe analitike – daje fleksibilnost izvještavanju i stabilnost strukture
- Kod statičkih analitičkih prikaza (zadana struktura za potrebe višeg managementa), sve stare Excel formule (OFFSET / INDIRECT / INDEX itd) smo zamijenili modernim Office365 array formulama. To su bile najčešće:
- BYROW / BYCOL / FILTER – ubrzavanje kalkulacija jer za razliku od starih funkcija koje rade ćeliju po ćeliju, moderne array funkcije u jednom pozivu mogu vratiti cijeli raspon rezultata – nekoliko stotina puta brže od tradicionalnih formula
- LAMBDA – koristi koncept arrow funkcije (each u PowerQuery-ju) kako bi također optimizirali brzinu izračuna
- LET – moderne varijable u Excelu – ubrzavaju formule i olakšavaju čitanje istih
Koji su sljedeći koraci?
- Prebacivanje kompletne analitike u Power BI (u Excelu ostaje isključivo operativna analitika) – cilj je smanjiti veličinu Excel datoteke na manje od 3 mb.
- Zašto Power BI? Zato što rješava glavne probleme analitike u Excelu – dijeljenje izvještaja i onemogućavanje „petljanja“ po formulama/prikazima u Excelu.
- Zašto operativni unos ostaje u Excelu? Zato što je potrebna fleksibilnost u budgetiranju koju je jako teško izvesti kroz standardizirane alate za budgetiranje.
I za kraj, u Excelu uvijek vrijedi pravilo manje je više, tako da ako se netko hvali da ima milijun formula u datoteci i 100 radnih listova, razmislite dvaput o angažmanu.
