Если 10 лет назад знания Excel для бухгалтера считались высшим пилотажем, то сейчас, извините, нет.
Бывали на совещаниях, где сидят маркетологи и айтишники? Тоже поражались, откуда они набрались всех этих слов? Никуда не денешься, надо понимать, о каких таких «метриках», на увеличение которых направили бюджет на «охватные кампании в соцсетях», толкуют SMMщик и продакт.
Большинству бухгалтеров и финансистов (если это не финдир Газпрома) названия Tableau, SQL, Power BI, Python кажутся набором букв. Можно подумать, что эти инструменты относятся к компетенции программистов и маркетологов, но никак не бухгалтеров.
Относятся, и еще как.
И мы вместе с Еленой Герасимовой, руководителем факультета «Data Science и аналитика» онлайн-университета «Нетология» рассказываем, почему.
Не хочется, но придется
Раньше никто не жаловался. Все работали в привычном Excel, об инструментах Tableau, SQL, Power BI, Python мало кто знал, но это не отменяло их существование.
Но профессии трансформируются. Рынок труда уходит от мышления профобязанностями к мышлению компетенциями.
«Приходя на курсы, человек обнаруживает, что не соответствует современным определениям профессии из-за незнания новых компетенций», — рассказывает Елена Герасимова.
Кризис дает о себе знать. Компании сокращают штат или отдают работу на аутсорсинг. К оставшимся сотрудникам в штате начинают предъявлять большие требования.
Бухгалтер недоумевает: зачем узнавать новое, если все и так нормально получается в Excel? Да потому что это видимость, что Excel покрывает все потребности финслужбы. А директор, который сходил на модную конференцию про автоматизацию, не преминет об этом сказать.
А когда директор поговорит с молодым специалистом, который не признает привычный Excel, шансов у бухгалтера, работающего по старинке, становится еще меньше. Молодой специалист еще и стоит дешевле...
Вывод один: бухгалтер должен уметь запрашивать (и делать ее понятной руководству) аналитику самостоятельно, не привлекая программистов.
Системы аналитики и визуализации TABLEAU И POWER BI
Визуализация — это самый доступный способ доказать ваше мнение. Ну, все же знаем, что лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать в непонятном управленческом отчете.
И вот как раз Tableau специализируется на анализе данных через визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных.
Проще говоря — Tableau — отличный инструмент, чтобы показать директору, куда уходят его деньги и как их больше заработать.
Плюсы:
- платформа заточена под новичков-непрофессионалов в области дизайна;
- понятный и современный интерфейс;
- часто используемые операции — за два клика мышкой;
- множество руководств по созданию визуализаций, которые долго, сложно и некрасиво создавать в Excel.
Минусы:
- программа на английском;
- сложность во внедрении мало экспертов со знание администрирования этой платформы.
Tableau больше подойдет человеку, который готов больше развиваться в визуализации, настраивать свое рабочее окружение и нарабатывать себе портфолио (Tableau позволяет делиться своим публичным профилем эксперта).
Бухгалтеры, которые сегодня начнут изучать визуализацию, уже завтра смогут пройти собеседование в крупные зарубежные компании, чьи офисы есть в России. В любой зарубежной компании «говорят» с помощью визуализации, и требуют от сотрудников знаний на три головы выше, чем в российской компании, где бухгалтер — сугубо сервисная роль.
Power BI— это облачная служба бизнес-аналитики от Microsoft, которая позволяет визуализировать и анализировать данные. Быстро, эффективно и с более высоким уровнем доступности.
Интерфейс был создан, чтобы расширить функционал MS Excel и прокачать его до требований времени.
Плюсы:
- интерфейс будет хорошо знаком пользователям Windows (т.е. каждому);
- Power BI тесно связан с MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server;
- быстрая разработка информативных бизнес отчетов;
- прост во внедрении;
- приемлемые цены на лицензии.
В Power BI может разобрать человек с любыми минимальными навыками, особенно тот, кто знает Excel. У систем визуализации есть работающие интеграции с SQL и Python — и не надо ручками ничего выгружать и перекладывать, можно сразу по назначению направлять.
Совет. Если вы работаете на Microsoft, то обучайтесь сразу в Power BI, а не Tableau.
Языки работы с данными SQL И PYTHON
«Эй, „Нетология“, постой, при чем тут программирование? Это же статья для бухгалтеров!», — скажете вы. Погодите, без паники.
Рассказываем, почему самый популярный набор инструментов у аналитиков, это, пожалуй, Python SQL.
SQL— это не язык программирования, хотя и существует такое устоявшееся заблуждение. На самом деле, он больше похож на самую обычную английскую речь и является языком запросов к базам данным — то есть, по сути, таблицам (да, прямо как в Excel — теперь уже не так страшно? :-). Если у вас плохо с английским, не отчаивайтесь.
SQL— мощный инструмент для анализа и преобразования данных, который позволяет обращаться к различным базам данных внутри своей экосистемы. Так вам скажет какой-нибудь айтишник. Но, если честно, все равно ничего не понятно.
Переводим на русский. SQL — это Excel «на стероидах», а обработка таблицы объемов в 100 000 строк для него — обычное дело. Но если еще точнее, то подготовка данных — это к SQL, а дальнейшие преобразования лучше делать в Python.
Например, есть некий набор данных (грубо говоря, табличка Excel). И из этого набора надо выбрать какие-то данные или посчитать итоги по известным критериям. В Excel это делается автофильтрами, автосуммами или можно написать макрос, который сам пролистает строки и нужное посчитает.
Но у Excel возможности ограничены — он плохо подходит для многопользовательской работы и для очень больших объёмов данных.
Здесь можно сделать выборку или базовый подсчёт с помощью SQL-запроса.
Для комфортной работы достаточно выучить около двадцати команд и научиться доставать данные без участия программистов.
И кстати, в SQL есть команды, которые заменяют конструкции из 5-6 сложных функций Excel — например, JOIN, позволяющие одновременно соединять таблицы, делать сводные и отсекать значения по нужным вам критериям (попробуйте сделать то же самое в Excel — намучаетесь с индексами, сложносочиненными ключами и последующей фильтрацией).
Если же нужна глубже зарыться в преобразование данных, можно достать и подготовить все с помощью SQL-запросов, а дальнейшие вычисления предоставить шустрому Python с его готовыми скриптами и библиотеками.
Python— самый популярный язык программирования для обработки данных. Он хорош для всего, что хочется сделать быстро, но чтобы при этом не пришлось придумывать решение с нуля — в этом бонус входа в сообщества поклонников Python, ведь вашу задачу наверняка уже решил кто-то другой.
«Не нужно забивать микроскопом гвозди, Python дает площадку для лучшего применения профессиональных заслуг человека, которые он приобрел в этой области. Для финансистов и бухгалтеров Python способен сделать огромное количество вещей, которые люди делают сейчас руками», — уверяет Елена Герасимова.
Возьмем, к примеру, трейдинг и фондовые рынки. Это золотые кейсы для Python. Совсем недавно этот вид деятельности был по плечу лишь институциональным инвесторам с миллионными бюджетами, однако сегодня при наличии ноутбука и интернета фактически любой может этим заниматься. Во многом благодаря Python трейдинг стал доступным. Торговать в автоматическом режиме можно почти любыми финансовыми инструментами: акциями, валютами, сырьем или кредитными продуктами.
Благодаря Python можно, к примеру:
- рассчитывать риски по акциям;
- делать прогнозы по возврату кредитов;
- автоматизировать анализ кредитной истории;
- смотреть на корреляцию каких-либо факторов для активов в портфеле.
Любой человек, который чувствует, что его работу скоро начнут автоматизировать, может смело выбирать Python. Тогда вы будете на несколько ступеней выше по принципу «не можешь победить — возглавь».
«С помощью Python то, что раньше делали три дня в Excel, можно сделать за 6 секунд и это не преувеличение, а слова наших выпускников», — рассказывает Елена.
Так что в итоге?
Финансист будущего — это специалист на стыке финансов и программирования.
С каждым даже не годом, а месяцем работодатели все больше будут ценить тех, кто умеет обращаться с базами данных, доставать оттуда нужные данные и визуализировать их сами, без разработчиков.
Бухгалтер, который победит Tableau, SQL, Power BI, Python, становится автономной боевой единицей.
А самое главное, что овладев новыми компетенциями, вы всегда будете в выигрыше и не только на своем месте работы. Благодаря аналитике и визуализации развитие финансиста и бухгалтера перестает быть тупиковым. Раньше штатный финансист мог претендовать на финдира, а с новыми ключевыми знаниями в его сфере открывается широкая линейка ролей. Например смело можно идти в сферу аналитики BI.
Не бойтесь учиться. Если не станете программистом, то, как минимум, поймете, что айтишники не небожители и сможете быть более эффективным, говоря с ними на одном языке.
Комментарии
67Смешно. Даже "прогораммисты 1С" в большинстве SQL не знают совсем.
А что в этом хорошего? Многие и Ворд до сих пор с трудом. Но они и сидятна совершенно других зарплатах.
А на кой буху знание Ворда (очень мощного текстового процессора) сверх тех 1-2% его возможностей, которых достаточно для сочинения реестра отправляемых в налоговку документов, или отписки в неё же в несколько строк?
А почему бы тогда бухгалтерам и экономистам и зубы не начать лечить? Или розетки чинить? Кто будет отвечать за уничтожение базы данных при неудачном запросе? За утечку данных от этих ваших интернетов? Или может пусть программист бухгалтерию ведёт? Разделение труда позволяет объединять специалистов двух профессий, вместо "дяди Васи" - образа гаражного авторемонта "всего - понемножку".
Да ну?)) Речь в статье идет о таких же инструментах, как счеты или арифмометр.
иди розетку чини. обычным инструментом - отвёрткой и пассатижами с мультиметром.
А если 100 розеток?))) Тогда Питошу можно было бы представить себе в качестве ремонтного дроида.)))
надеюсь тебя убъёт на первой :)
Если не брать Python/SQL, то инструменты как-то... дороже, чем счёты или арифмометр... и даже Excel.
Дело в том, что никто не заставляет бухгалтеров разделять труд или конкурировать с маркетологами. В статье говорится о повышении квалификации, когда 1С обновляется всегда появляются помощники, которые подскажут, что делать. Так же и эта статья, те кто ее поймёт останется в тени, но только будет на три головы выше тех, кого в скором времени автоматизируют. Системы аналитики, визуализации и языки программирования - это помощник буху и фину. В первую очередь они сощданы упрощать из работу. Это во-первых, а во-вторых языки программирования тем и уникальны, что утечки данных просто так тут не произойдёт. Почему? Потому что все хранится в «облаках», просто так штатный сотрудник выгрузку не сделает, здесь проще опасаться тех, у кого есть флешка. Пришёл, скачал и унёс
эээээ..... Вы серьезно такие вещи говорите? причем языки программирования и облака для хранения данных
Вот если бы вы замечательный тред Ларисы Ивановны не пропустили, таких вопросов не задавали бы!
У меня вопрос по существу к автору. Кто такое это руководство, что не может читать бух. отчетность, управленческая отчетность ему не понятна. В руководстве люди только комиксы способны понимать? Что это за люди такие и почему они руководство?
ну в общем наверное и повышение ответственности бухгалтеров связано с осознанием руководством страны дебильности случайных руководителей - наворовавших где-то собственность. Чтобы хоть кто-то адекватный, бухгалтер, одёргивал от уголовки тупых мажоров - детей блатных родителей.
Такие дебильные руководители не случайны и часто являются прямыми назначенцами путинской вертикали власти. У него (путина) и министры такие же "случайные" больше чем через одного....
Видимо, мультики навеяли, про ракеты с непредсказуемой траекторией.