Автоматизация учета

Автоматизация vs Excel: почему компаниям лучше перейти на новые системы 

Сейчас компании все чаще переходят на автоматизированные системы с привычных программ. Например, с Excel. Автоматизация помогает в решении рутинных задач, повышает точность данных и минимизирует допущение ошибок. 
Автоматизация vs Excel: почему компаниям лучше перейти на новые системы 
Иллюстрация: Вера Ревина/Клерк.ру

Павел Горбачев, генеральный директор МКСКОМ рассказывает, как переход с традиционных платформ на автоматизированные помогает крупному бизнесу оптимизировать внутренние процессы и повысить финансовые показатели.

Почему Excel неэффективен с технической точки зрения

В Excel есть много возможностей, что делает его многофункциональным инструментом для обработки данных и создания отчетов. Несмотря на это, большие компании часто сталкиваются с техническими ограничениями. Рассмотрим основные из них:

1. Пределы размера и структуры

Excel накладывает жесткие ограничения на количество данных: на одном листе можно использовать максимум 1 048 576 строк и 16 384 столбца. Такие лимиты могут быстро стать проблемой для крупных компаний, работающих с многолетними данными или сложными аналитическими моделями.

Кроме того, ширина столбца ограничена 255 символами, а ячейки могут содержать не более 32 767 символов.

Ограничения создают значительные препятствия при работе с детализированными данными, особенно когда требуется включение разнообразных метаданных или сложных многоуровневых структур.

2. Устаревшие форматы и ошибки конвертации данных

При конвертации данных из старых форматов в новые могут возникать ошибки: потеря информации или неправильное отображение данных. 

Особенно это актуально, когда используются сложные формулы или функции, которые не поддерживаются в старых версиях Excel.

Так, например, национальная служба здравоохранения Великобритании потеряла данные о 15 841 пациенте в период пандемии COVID-19. Причиной послужило использование устаревшего формата Excel, в котором можно хранить только около 65 тысяч строк. 

3. Нехватка оперативной памяти и зависания

Крупные файлы занимают немалое количество оперативной памяти и системных ресурсов.

Использование макросов и программирования на VBA (Visual Basic for Applications) не гарантирует сильного снижения времени обработки документов. 

Особенно, если нужно загрузить таблицы с тысячью листами формул и автоматических расчетов. А долгое ожидание и зависания программы сказываются на производительности и эффективности работы команды.

4. Трудности синхронизации

Используя Excel, компании сталкиваются с проблемой, когда несколько работников хотят отредактировать таблицу одновременно.

Если не настроить определенные ограничения и запреты на действия — программа может не синхронизировать все изменения, что приведет к конфликту версий. На поиск ошибок и их исправление уйдет не один час работы.

5. Атаки мошенников

Макросы, широко применяемые для автоматизации различных процессов, могут быть использованы злоумышленниками в своих целях. 

Внедрение вредоносного кода через макросы представляет собой одну из распространенных угроз для организаций, работающих с конфиденциальной информацией в Excel.

6. Вызовы, связанные с автоматизацией и увеличением масштаба

Excel демонстрирует слабую масштабируемость, особенно когда требуется интеграция с другими системами. Разработка и поддержка сложных макросов и формул требуют значительных навыков программирования.

Кроме того, недостаток гибкости для интеграции с API и внешними источниками данных сужает возможности автоматизации рабочих процессов и затрудняет оперативное обновление информации.

Помимо всех вышеперечисленных ограничений, в Excel повышен риск ошибок из-за человеческого фактора. Одна маленькая неточность сотрудника может привести к большим потерям. 

Например, фонд Fidelity столкнулся с серьезными последствиями из-за одной ошибки в таблице: налоговый бухгалтер не поставил знак минус перед суммой убытков в $1,3 млрд. В результате, убытки были восприняты как прибыль, что привело к искусственному увеличению дивидендов. 

Как автоматизация минимизирует риск ошибок 

Чтобы перейти на новый уровень обработки данных и снизить влияние человеческого фактора на эффективность работы — компании внедряют автоматизированные системы управления. Например, ERP, ВРМ, CPM

1. CPM-системы

Для управления стратегиями и аналитической обработки информации подходят CPM-системы. Они интегрируются с ERP-системами через API или напрямую подключаются к базам данных, чтобы извлечь оттуда информацию для последующего анализа.

CPM используют OLAP-кубы и аналитические движки для многомерного анализа данных и построения сценарных прогнозов. 

Где применяются CPM-системы:

  • Оптимизация бюджета и прогнозирование: с помощью CPM-систем финансовый отдел может автоматически прогнозировать расходы и доходы, учитывая предыдущие и настоящие показатели. Автоматизация ускоряет процессы бюджетирования и выдает более точный результат;

  • Эффективная автоматизация финансовой отчетности: оптимизируется сбор и консолидация финансовых данных из различных подразделений или бизнес-единиц, принимая во внимание различные валюты, учетные стандарты и учетные системы;

  • Автоматизация отчетности: CPM собирают данные и формируют отчетность, позволяя получить актуальную информацию в режиме реального времени; 

  • Отслеживание KPI в режиме реального времени: CPM-системы помогают отслеживать прогресс с помощью сборки и анализа KPI. Системы также визуализируют полученные данные для удобства восприятия;

  • Уведомление о рисках и нарушениях: системы способны определить нарушения и риски, связанные с ключевыми показателями эффективности.

Из чего состоит механизм: 

  • Аналитические платформы, которые поддерживаются с помощью OLAP-кубов, для глубокого анализа данных;

  • Алгоритмы прогнозирования, основанные на машинном обучении для оценки результатов и рисков;

  • ETL-процессы, что расшифровывается как извлечение (Extract), преобразование (Transform), загрузка (Load), которые позволяют переносить данные из внешних источников в общую систему;

  • Потоковые алгоритмы, которые обеспечивают обработку информации в реальном времени и позволяют моделировать сценарии, а также универсальные проверки данных на каждом этапе.

2. ERP-системы

Системы основываются на единой базе данных, которая координирует функционирование различных модулей: бухгалтерию, управление запасами, логистику и производство. Эти модули взаимодействуют друг с другом через API и промежуточное программное обеспечение. 

Где применяются ERP-системы:

  • Оптимизация процессов закупок и управления запасами: с помощью ERP можно не волноваться о закупках материала. Система сама рассчитывает, когда появляется потребность в новых поставках и отправляет заявки на закупку;

  • Эффективное управление финансами: ERP-системы автоматизируют финансовые процессы, учитывая затраты, доходы, налоги и другие финансовые показатели. Такой подход минимизирует допуск ошибок в отчетах;

  • Координация производственных операций: системы способны автоматически рассчитать оптимальный график работ, учитывая объем заказов и количество ресурсов; 

  • Упрощение расчета заработной платы и трудозатрат: используя HR-модули системы автоматически рассчитывают зарплату, учитывая рабочее время, отпуска и больничные;

  • Оценка производительности и KPI: автоматизация отчетности по ключевым показателям экономит время и помогает руководству принимать оперативные решения.

Из чего состоит механизм:

  • ETL-процессы — процесс, при котором данные извлекаются из внешних источников и загружаются в систему;

  • Бизнес-логика и встроенные сценарии, которые помогают автоматически выполнять операции и проверять данные;

  • Интеграционные сервисы, которые построены на сервисно-ориентированной или микросервисной архитектуре. Они обеспечивают обмен данными между различными модулями.

Где применяются ERP-системы:

  • Оптимизация процессов закупок и управления запасами: с помощью ERP можно не волноваться о закупках материала. Система сама рассчитывает, когда появляется потребность в новых поставках и отправляет заявки на закупку.

  • Координация производственных операций: системы способны автоматически рассчитать оптимальный график работ, учитывая объем заказов и количество ресурсов. 

  • Эффективное управление финансами: ERP-системы автоматизируют финансовые процессы, учитывая затраты, доходы, налоги и другие финансовые показатели. Такой подход минимизирует допуск ошибок в отчетах.

  • Оценка производительности и KPI: автоматизация отчетности по ключевым показателям экономит время и помогает руководству принимать оперативные решения.

  • Упрощение расчета заработной платы и трудозатрат: используя HR-модули системы автоматически рассчитывают зарплату, учитывая рабочее время, отпуска и больничные.

Как еще исключить ошибки, используя современные технологии

Рассмотрим несколько рекомендаций, с помощью которых можно повысить надежность данных и снизить количество ошибок.

Механизмы блокировки отчетности для защиты от ошибок:

  1. Автоматические уведомления. Система позволяет настроить автоматическую отправку уведомлений о блокировках из-за ошибок. Это можно сделать через встроенные функции системы или с помощью внешних инструментов для отправки электронных писем;

  2. Триггеры в ERP-системах. При обнаружении ошибок настроенные триггеры в системах помогают блокировать формирование отчетов автоматически. Для этого можно использовать встроенные инструменты, такие как 1С:ERP и 1С:Управление Холдингом. Эти правила могут проверять обязательные поля, диапазоны значений и дублирующиеся записи.

Инструменты для обнаружения и устранения несоответствий:

  1. Анализ и отчеты. CPM-системы могут провести автоматический анализ данных для формирования отчетов о выявленных несоответствиях;

  2. Управление мастер-данными (MDM). Такие программы, как 1С:Управление Холдингом и 1С:MDM, помогают провести детальную очистку данных и идентификацию несоответствий. 

Для обнаружения и устранения ненужной информации применяются специальные алгоритмы. Вместе с этим, ошибки исправляются автоматически.

Интеграция с существующими приложениями и системами:

  1. API и шины данных. Чтобы предотвратить рассинхронизацию, следует применять API и интеграционные платформы, такие как 1C:Шина. Это позволит синхронизировать данные между различными системами и обеспечит их актуальность;

  • ETL-платформы. ETL-инструменты 1С позволяют автоматизировать процесс извлечения, преобразования и загрузки данных, а также проверять данные на каждом этапе. 

Сопротивление сотрудников переходить на автоматизированные решения и как с ними бороться

Нововведения не всегда вызывают радость у сотрудников, даже если они могут помочь им в рабочих процессах. Использование новых инструментов может вызвать недоверие у тех, кто долгое время использовал привычные им системы, как Excel. Рассмотрим основные причины сопротивления.

1. Проблемы с адаптацией

Для многих людей переход с привычного на что-то новое может стать большим стрессом. Для таких сотрудников Excel — понятный и родной инструмент, который они знают вдоль и поперек. Переход на автоматизированные системы может стать большим шоком.

2. Препятствия на пути к обучению

Современные системы зачастую обладают сложным интерфейсом и функциональными возможностями, что может усложнить процесс обучения сотрудников. На освоение этих систем потребуется некоторое время, которое не всегда есть у компаний.

3. Угроза потери важной информации

Существует риск потери или повреждение данных при переносе их из Excel в автоматизированные системы. Причиной может стать неправильный формат данных или ошибка в процессе переноса.

4. Затраты на техподдержку

После перехода компании на автоматизированные системы возможны неисправности и неполадки, которые требуют постоянной технической поддержки. Это может привести к увеличению затрат на обслуживание и задержкам в работе.

Какие решения компания может предпринять:

  1. Перед внедрением новых программ стоит провести предварительные консультации с командой, демонстрируя преимущества новой системы. Когда сотрудник услышит четкие цели и разъяснения, зачем все это нужно, уровень сопротивления спадет;

  2. Чтобы облегчить обучение, рекомендуется создать специальные обучающие программы. В них можно включить видео-уроки и интерактив, что поможет более точно показать, как работают новые системы. Возможно рассмотрение более опытных сотрудников в качестве менторов;

  3. Для снижения этих рисков важно провести всестороннее тестирование миграции данных на пилотных группах и применять автоматизированные инструменты для проверки целостности информации. Кроме того, перед началом переноса данных необходимо создать резервные копии всех данных. Уникальные таблицы можно прикрепить как вложенные файлы и всегда вернуться к источнику, если это потребуется.

  4. Чтобы предотвратить лишние затраты, стоит вложиться в обучение внутренней команды технической поддержки и разработать детализированную документацию. 

Подводим итоги. Зачем бизнесу нужен переход на автоматизацию 

Автоматизируя бизнес-процессы, компания способна повысить эффективность работы и трансформировать подход к управлению данными. Более того, существенно снижается допущение ошибок в ходе ручного ввода и самостоятельной обработки данных. Также, компании могут:

  • Повысить эффективность и скорость бизнес-процессов, используя автоматизированные решения, такие как RPA (Robotic Process Automation) и BPM (Business Process Management);

  • Повысить безопасность и защиту конфиденциальной информации. Системы позволяют управлять уровнем доступа к данным, так как действия пользователей регистрируются для отчетности;

  • Оперативно обрабатывать данные и интегрироваться с аналитическими инструментами. Благодаря этому, отчеты составляются автоматически в реальном времени, что помогает бизнесу принять обоснованные решения;

  • Сократить время на выполнение рутинных задач. Это дает возможность перераспределить ресурсы на более стратегические направления бизнеса и сократить операционные расходы;

  • Повысить финансовые показатели бизнеса. Сотрудниками больше не нужно тратить часы на выполнение определенных задач — системы сделают работу за несколько минут. 

Начать дискуссию