Энергия данных: чем замещать Excel на крупных предприятиях

В эпоху цифровой трансформации крупным предприятиям необходимо постоянно модернизировать процессы, чтобы оставаться эффективными и конкурентоспособными. Во многом это касается процессов сбора и анализа данных.

Несмотря на свою популярность, Microsoft Excel как инструмент для работы с данными часто оказывается недостаточно эффективным для решения сложных задач и управления большими объемами информации. 

Процессы сбора данных и их несовершенства

В современном бизнесе данные играют ключевую роль в принятии обоснованных решений и стратегическом планировании. Однако многие крупные предприятия по-прежнему полагаются на привычные инструменты, такие как Microsoft Excel, для сбора, хранения и анализа данных. Согласно исследованиям, в России это около 50% компаний.

Использование Excel в качестве основного инструмента для работы с данными сопровождается рядом значительных проблем, которые могут негативно сказываться на эффективности бизнес-процессов. Например:

Возникновение «сломанных» файлов

С этой проблемой можно столкнуться из-за неправильного форматирования, повреждения файлов или несоответствия версий ПО. Когда данные хранятся в нескольких файлах Excel, возникает риск несоответствия информации. Поскольку данные часто обновляются вручную, это создает дополнительные сложности: в случае ошибки в одном из файлов вся система может дать сбой.

Ошибки ввода данных

Человеческий фактор неизбежен: при ручном вводе данных вероятность ошибок значительно возрастает. Опечатки или случайное удаление информации могут привести к серьезным последствиям на этапе обработки данных. Более того, исправление таких ошибок требует времени и ресурсов, что дополнительно увеличивает затраты предприятия.

Сложности с интеграцией данных из различных источников

Предприятия нуждаются в оперативном доступе к актуальной информации из разных подразделений. Excel не предоставляет достаточных возможностей для интеграции данных в реальном времени, из-за чего процесс анализа становится медленным и трудоемким.

Возможные альтернативы

BI-платформы — для сбора и анализа данных

Бизнес-аналитические платформы (BI-платформы) становятся важными инструментами для эффективного сбора, анализа и визуализации данных. Рассмотрим некоторые из наиболее популярных BI-платформ, таких как Tableau, Power BI, Qlik Sense, Looker и их возможности.

Tableau

Платформа для визуализации данных, которая позволяет пользователям легко создавать интерактивные дашборды и отчеты.

Возможности:

• Интуитивно понятный интерфейс. Платформа не требует знаний программирования и отлично подходит для аналитиков и рядовых пользователей.
• Широкие возможности визуализации. В Tableau можно создавать различные графики и диаграммы.
• Интеграция с различными источниками данных. Платформа поддерживает подключение к базам данных, облачным хранилищам и файлам.
• Реальное время. Tableau позволяет анализировать данные в реальном времени, что особенно важно для принятия оперативных решений.

Power BI

Облачная платформа от Microsoft, которая предоставляет инструменты для анализа данных и создания отчетов.

Возможности:

• Глубокая интеграция с другими продуктами Microsoft. Power BI легко интегрируется с Excel, Azure и другими сервисами.
• Доступность. Платформа предлагает различные тарифные планы, включая бесплатный.
• Интерактивные отчеты. Power BI позволяет создавать интерактивные отчеты и дашборды, которыми можно легко делиться с командой.
• AI-функции. Встроенные функции искусственного интеллекта помогают выявлять тренды и предсказывать результаты на основе исторических данных.

Qlik Sense

Еще одна популярная BI-платформа, известная своей ассоциативной моделью данных.

Возможности:

• Ассоциативный анализ. Пользователи могут исследовать данные в любом направлении и находить между ними связи.
• Гибкость. Qlik Sense позволяет кастомизировать дашборды и отчеты.
• Мобильность. Платформа поддерживает мобильные устройства.

Looker

Облачная BI-платформа, ориентированная на анализ больших объемов данных.

Возможности:

• Мощный язык моделирования данных (LookML). Позволяет создавать сложные модели данных для глубокого анализа.
• Интерактивные дашборды. Пользователи могут создавать дашборды с возможностью фильтрации и сегментации данных.
• Интеграция с Google Cloud. Looker отлично интегрируется с другими сервисами Google.

Системы управления базами данных — для задач на крупных предприятиях

Системы управления базами данных (СУБД) — это инструменты для сбора, хранения и анализа данных, которые могут служить отличной альтернативой Excel на крупных предприятиях. Рассмотрим подробнее два основных типа СУБД: реляционные (SQL) и нереляционные (NoSQL).

Реляционные базы данных (SQL)

Реляционные базы данных используют структурированный язык запросов (SQL) для управления данными, которые хранятся в таблицах. Они обеспечивают высокую степень структурированности и позволяют легко устанавливать связи между различными наборами данных.

Преимущества:

• Структурированность. Данные собраны в таблицы.
• Возможность нормализовать данные. Это делается для уменьшения их избыточности и повышения целостности.
• Мощные инструменты. Они помогают выполнять сложные запросы и анализ данных.
• Безопасность. В базах данных есть механизмы для управления доступом к данным и обеспечения их безопасности.

Популярные решения:

• MySQL. Одна из самых популярных реляционных СУБД, известная своей простотой и эффективностью.
• PostgreSQL. Обеспечивает расширенные функции, такие как поддержка JSON, что делает его гибким для различных приложений.
• Microsoft SQL Server. Интегрируется с другими продуктами Microsoft и предлагает различные инструменты аналитики.

Нереляционные базы данных (NoSQL)

NoSQL базы данных предназначены для работы с неструктурированными и полуструктурированными данными. Они отличаются гибкостью в хранении данных и могут обрабатывать большие объемы информации.

Преимущества:

• Гибкость. Возможность хранения данных без жесткой структуризации, что позволяет легко адаптироваться к изменениям.
• Масштабируемость. Легко масштабируются горизонтально, что позволяет обрабатывать большие объемы данных.
• Разнообразие типов хранения. Существуют различные типы NoSQL баз данных, такие как документные (MongoDB), ключ-значение (Redis), графовые (Neo4j) и колоночные (Cassandra).

Популярные решения:

• MongoDB. Документоориентированная база данных, которая позволяет хранить данные в формате JSON, что делает ее удобной для разработки.
• Cassandra. Колоночная база данных, оптимизированная для обработки больших объемов данных с высокой доступностью.
• Redis. База данных ключ-значение, известная своей высокой производительностью, ее часто применяют для кэширования.

Специализированные платформы — для анализа больших данных

Apache Hadoop

Фреймворк для распределенного хранения и обработки больших данных. Он основан на концепции параллельной обработки и позволяет обрабатывать огромные объемы данных на кластерах серверов.

Особенности:

• Масштабируемость. Hadoop может обрабатывать данные от нескольких гигабайт до петабайтов, что особенно актуально для крупных предприятий.
• Гибкость. Поддерживает различные форматы данных (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные).
• Экономия затрат. Использует недорогие серверы для хранения и обработки данных, что позволяет снизить затраты на инфраструктуру.
• Сообщество и поддержка. Обширное сообщество разработчиков и множество доступных ресурсов для обучения и поддержки.

В России Hadoop чаще всего применяют в финансовом секторе, телекоммуникациях и ритейле. Например, крупные банки используют этот фреймворк для анализа транзакционных данных и оценки кредитных рисков.

Apache Spark

Платформа для обработки больших данных, которая обеспечивает высокую скорость обработки благодаря использованию памяти (in-memory processing). Spark поддерживает как пакетную, так и потоковую обработку данных.

Особенности:

• Скорость. Обработка данных в памяти позволяет значительно ускорить выполнение задач по сравнению с традиционными системами.
• Универсальность. Поддерживает различные языки программирования (Java, Scala, Python, R) и предоставляет библиотеки для машинного обучения (MLlib), обработки графов (GraphX) и потоковой обработки (Spark Streaming).
• Интеграция. Легко интегрируется с другими системами, такими как Hadoop, HDFS и NoSQL базами данных.

Компании активно используют Spark для решения задач в области аналитики и машинного обучения. Например, в eCommerce применяют его для анализа поведения пользователей и прогнозирования продаж.

На рынке существует также и несколько отечественных решений.

«Яндекс.Облако»

«Яндекс.Облако» предлагает облачные сервисы для работы с большими данными, в том числе инструменты для хранения и обработки данных, такие как Yandex DataSphere и Yandex ClickHouse.

Особенности:

• Облачная инфраструктура. Позволяет масштабировать ресурсы по мере необходимости без значительных капитальных затрат.
• Интуитивно понятный интерфейс. Упрощает работу с данными даже для пользователей без глубоких технических знаний.
• Интеграция с другими сервисами Яндекса. Легкая интеграция с другими инструментами экосистемы Яндекса.

1С:Предприятие

Система управления предприятием, которая также включает функции для сбора и анализа данных. Она позволяет автоматизировать бизнес-процессы и проводить аналитику на основе собранных данных.

Особенности:

• Интеграция с бизнес-процессами. Позволяет собирать данные непосредственно из операционных процессов предприятия.
• Гибкость настройки. Возможность кастомизации под специфические нужды бизнеса.
• Широкое распространение в России. Многие компании уже используют 1С, что упрощает внедрение аналитических решений.

Конструкторы — для компаний, которым важно параллельное заполнение

Это удобные и эффективные инструменты для сбора и анализа данных на крупных предприятиях. Они позволяют нескольким пользователям одновременно работать с одной и той же базой данных, что значительно ускоряет процесс заполнения и анализа информации. 

«Энергия данных»

Это отечественная платформа для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, которая позволяет пользователям создавать собственные формы и отчеты. Она ориентирована на предприятия, которые нуждаются в гибком и масштабируемом решении для работы с данными.

Она состоит из нескольких конструкторов: форм сбора (шаблоны), процесса сбора, документов и аналитики.

Особенности

Конструктор форм сбора:

• Создание форм в вебе. При этом они аналогичны Excel по своему функционалу вплоть до формул. 
• Сохранение информации. Она напрямую записывается в облако или на сервера компании.
• Защита ячеек. Таблицы, в отличие от MS Excel, крайне тяжело сломать.
• Настраиваемые контрольно-арифметические проверки. На этапе конструирования формы они позволяют задать некие алгоритмы, которые позволят собрать информацию в более чистом виде.
• Параллельное заполнение. Позволяет нескольким пользователям одновременно заполнять данные, что существенно ускоряет работу над документацией.
• Создание формы сбора по текстовому описанию. Возможность реализована с помощью искусственного интеллекта.

Конструктор процесса сбора:

• Выбор респондентов. Можно указать перечень получателей из интегрированного справочника.
• Контроль. Процесс сбора прозрачен, можно увидеть, в каком статусе находится тот или иной ответ, при этом его можно отклонить или принять.
• Автонапоминания. Система отправляет уведомления по почте.

Конструктор аналитики («легкий BI»):

• Создание отчетов. Помогает делать таблицы без привлечения программистов.
• Сводные таблицы. Позволяет делать их максимально наглядными.

Конструктор документов:

• Автообновляемые документы. Помогает легко создавать большое количество однотипных документов. Информация в них будет интегрироваться из форм сбора. 

Ряд российских компаний используют «Энергию данных» для автоматизации процессов сбора информации в различных областях, таких как финансы, производство и логистика. Среди них — ПАО РусГидро (организовывали процессы бизнес-планирования тарифной выручки), РЦК Челябинской области (формировали с помощью ПО индекс качества городской среды). Сама компания-разработчик использует платформу как дополнение к ERP и собирает много внутренней информации, в том числе мотивационный потенциал сотрудников.

«Каскад»

Система для управления данными и их анализа, которая также поддерживает параллельное заполнение. Она позволяет пользователям создавать и редактировать формы, а также интегрироваться с другими системами.

Особенности:

• Совместная работа. Несколько пользователей могут одновременно работать над одной формой, что увеличивает скорость сбора данных.
• Настраиваемые шаблоны. В системе есть возможность создания индивидуальных шаблонов для различных задач.
• Интеграция с другими системами. Легко связывается с другими программными решениями, такими как CRM и ERP.

Microsoft Power Apps

Платформа для создания приложений без необходимости программирования, которая позволяет пользователям разрабатывать собственные решения для сбора и анализа данных. Хотя это не полностью российское решение, оно активно используется на российском рынке благодаря интеграции с другими продуктами Microsoft.

Особенности:

• Параллельное заполнение. Поддерживает одновременное заполнение форм несколькими пользователями.
• Интеграция с Microsoft 365. Доступна легкая интеграция с Excel, SharePoint и другими продуктами Microsoft.
• Широкие возможности кастомизации. Пользователи могут создавать приложения под свои нужды без глубоких технических знаний.

Как выбрать наиболее подходящий именно вам вариант? Чек-лист

1. Определите цели и задачи:

• Какие конкретные задачи вы хотите решить с помощью нового инструмента?
• Какие данные необходимо собирать и анализировать?

2. Оцените объем данных:

• Какой объем данных вы планируете обрабатывать?
• Нужна ли вам возможность масштабирования?

3. Проверьте совместимость:

• Поддерживает ли выбранное решение интеграцию с вашими существующими системами (CRM, ERP и др.)?
• Есть ли возможность экспорта и импорта данных в привычные форматы?

4. Оцените удобство использования:

• Насколько интуитивно понятен интерфейс для ваших сотрудников?
• Проводится ли обучение пользователей?

5. Выделите главные функциональные возможности:

• Предоставляет ли инструмент необходимые функции для анализа и визуализации данных?
• Есть ли возможность автоматизации процессов?

6. Убедитесь в безопасности данных:

• Каковы меры безопасности, предлагаемые платформой?
• Есть ли возможность настройки прав доступа для различных пользователей?

7. Оцените стоимость решения:

• Какова общая стоимость владения (лицензии, обучение, поддержка)?
• Есть ли бесплатные или пробные версии для тестирования?

8. Убедитесь, если ли мобильный доступ:

• Есть ли возможность доступа к данным с мобильных устройств?
• Насколько удобно работать с инструментом на разных платформах?

9. Прочитайте отзывы:

• Изучите отзывы других пользователей и рекомендации экспертов.