Чем заменить excel для анализа данных
Бесплатный облачный редактор таблиц, который не только предоставляет пользователю большую часть возможностей Excel, но и обладает своими уникальными функциями. Например, интеграцией с другими сервисами Google, групповым чатом и режимом совместного редактирования.
В сервисе есть множество встроенных формул, сводных таблиц и готовых шаблонов. А система управления версиями поможет откатывать нежелательные изменения, если ваша таблица вдруг перестала работать как полагается.
iWork Numbers
Альтернатива Excel, доступная всем пользователям macOS. Вообще, в браузере Numbers можно использовать на любой системе, если у вас есть учётная запись iCloud, но вот мобильная версия есть только для iOS. Numbers поддерживает совместную работу в реальном времени и позволяет импортировать и экспортировать таблицы в форматах Excel. Если у вас есть стилус Apple Pen и iPad, вы можете делать заметки прямо на листе таблицы от руки.
Numbers имеет больше 700 настраиваемых форм, используемых для визуализации данных, и изрядное количество настроек оформления надписей и ячеек. Формирование сводных таблиц и функция анализа данных тоже присутствуют.
LibreOffice Calc
- Платформа: Windows, Linux, macOS.
Calc — это часть офисного пакета LibreOffice, бесплатного и с открытым исходным кодом. Этот набор программ поставляется вместе с большинством дистрибутивов Linux, но и в Windows с macOS его установить можно.
WPS Office Spreadsheets
- Платформа: Windows, Linux, macOS, Android, iOS, Web.
Редактор электронных таблиц, входящий в состав китайского офисного пакета WPS Office. Из всех перечисленных альтернатив он больше всего похож на Excel внешне, так что с ним вам не придётся тратить время на переобучение. Он также хорошо совместим с файлами Excel — XLS, XLSX и CSV.
Редактор поддерживает совместную работу, в нём есть больше сотни формул, функция составления сводных таблиц и анализа данных. Единственное, что раздражает в WPS — реклама, но с ней можно смириться.
Zoho Office Sheet
Это бесплатное приложение пригодится тем, кто занимается анализом относительно больших объёмов данных. Zoho позволяет трудиться над одной таблицей 25 пользователям одновременно. Вы можете откатывать нежелательные изменения с помощью системы контроля версий и защищать наиболее важные ячейки в таблице паролем.
Zoho поддерживает составление сводных таблиц и условное форматирование. В приложении есть возможность автоматизировать определённые задачи, например сбор данных и проверку содержимого ячеек. Программа умеет импортировать данные из внешних источников, таких как веб-страницы, ленты RSS или внешние таблицы. Также Zoho позволяет создавать пользовательские функции и записывать макросы.
А пользуетесь ли вы какой-то альтернативой Excel? Расскажите в комментариях.
Часто применение дорогих и сложных BI-систем может быть заменено простыми и относительно недорогими, но достаточно эффективными аналитическими инструментами. Прочитав эту статью, Вы сможете оценить Ваши потребности в области бизнес-аналитики и понять какой вариант лучше подойдет для Вашего бизнеса.
Разумеется, все BI-системы имеют чрезвычайно сложную архитектуру и их внедрение в компании, является не простой задачей, требующей крупной суммы для решения и интеграторов высокой квалификации. Вам придется неоднократно прибегать к их услугам, так как внедрением и введением в эксплуатацию все не закончится – в будущем будет требоваться доработка функционала, разработка новых отчетов и показателей. Нужно учесть, что в случае успешной работы системы, вы захотите, чтобы в ней работало все больше сотрудников, а это означает приобретение дополнительных пользовательских лицензий.
Еще одной неотъемлемой чертой продвинутых бизнес-аналитических систем, является чрезвычайно большой набор функций, многими из которых Вы никогда не воспользуетесь, но будете за них продолжать платить каждый раз, продлевая лицензии.
Приведенные особенности BI-систем заставляют задуматься о подборе альтернативы. Далее я предлагаю сравнить решение стандартного набора задач при подготовке отчетности с помощью Power BI и Excel.
Power BI или Excel?
Как правило, для построения квартального отчета по продажам, аналитик выгружает данные из учетных систем, сопоставляет их со своими справочниками и собирает с помощью функции ВПР в одну таблицу, на основе которой строится отчет.
А как решается эта задача с помощью Power BI?
Данные из источников загружаются в систему и подготавливаются к анализу: разбиваются на таблицы, очищаются и сопоставляются. После этого конструируется бизнес-модель: таблицы связываются друг с другом, определяются показатели, создаются пользовательские иерархии. Следующий этап – визуализация. Здесь, простым перетаскиванием элементов управления и виджетов, формируется интерактивный дашборд. Все элементы оказываются связанными через модель данных. При анализе это позволяет сконцентрироваться на нужной информации, отфильтровав ее во всех представлениях одним нажатием на любой элемент дашборда.
Какие преимущества применения Power BI по сравнению с традиционным подходом можно заметить в приведенном примере?
1 – Автоматизация процедуры получения данных и подготовка их к анализу.
2 – Построение бизнес-модели.
3 – Невероятная визуализация.
4 – Разграниченный доступ к отчетам.
А теперь давайте разберем каждый пункт по отдельности.
1 – Для подготовки данных к построению отчета, нужно единожды определить процедуру, выполняющую подключение к данным и их обработку и каждый раз, когда понадобится получить отчет за другой период, Power BI будет пропускать данные через созданную процедуру. Таким образом автоматизируется большая часть работы по подготовки данных к анализу. Но дело в том, что Power BI осуществляет процедуру подготовки данных с помощью инструмента, который доступен в классической версии Excel, и называется он Power Query. Он позволяет выполнить поставленную задачу в Excel абсолютно тем же способом.
2 – Здесь та же ситуация. Инструмент Power BI для построения бизнес-модели имеется и в Excel – это Power Pivot.
3 – Как Вы, наверное, уже догадались, с визуализацией дело обстоит подобным образом: расширение Excel — Power View справляется с этой задачей на ура.
4 – Остается разобраться с доступом к отчетам. Тут не так все радужно. Дело в том, что Power BI – это облачный сервис, доступ к которому осуществляется через персональную учетную запись. Администратор сервиса распределяет пользователей по группам и задает для этих групп различный уровень доступа к отчетам. Этим достигается разграничение прав доступа между сотрудниками компании. Таким образом, аналитики, менеджеры и директора заходя на одну и туже страницу видят отчет в доступном для них представлении. Может быть ограничен доступ к определенному набору данных, либо к отчету целиком. Однако, если отчет находится в файле формата Excel, то усилиями системного администратора можно попытаться решить задачу с доступом, но это будет уже не то. Я еще вернусь к рассмотрению этой задачи, когда буду описывать особенности корпоративного портала.
Стоит отметить, что, как правило, потребность компании в сложных и красивых дашбордах не велика и часто, для анализа данных в Excel, после построения бизнес-модели не прибегают к возможностям Power View, а пользуются сводными таблицами. Они предоставляют OLAP-функциональность, которой вполне достаточно чтобы решить большинство бизнес-аналитических задач.
Таким образом, вариант ведения бизнес-анализа в Excel вполне может удовлетворить потребности средней компании с небольшим количеством сотрудников, нуждающихся в отчетах. Тем не менее, если запросы Ваше компании более амбициозны, не торопитесь прибегать к инструментам, которые решат все и сразу.
Предлагаю Вашему вниманию более профессиональный подход, воспользовавшись которым, Вы получите свою собственную, полностью управляемую, автоматизированную систему построения бизнес-аналитических отчетов с разграниченным доступом к ним.
ETL и DWH
В ранее рассматриваемых подходах к построению бизнес-отчетов, загрузка и подготовка данных к анализу осуществлялась с помощью технологии Power Query. Этот способ остается вполне оправданным и эффективным до тех пор, пока источников данных не много: одна учетная система и справочники из Excel-таблиц. Однако, с увеличением числа учетных систем, решение этой задачи посредством Power Query становится очень громоздким, трудным для поддерживания и развития. В таких случаях на помощь приходят инструменты для ETL.
С их помощью осуществляется выгрузка данных из источников (Extract), их преобразование (Transform), что подразумевает очистку и сопоставление, и загрузка в хранилище данных (Load). Хранилище данных (DWH — Data Warehouse) – это, как правило, реляционная база данных, расположенная на сервере. Эта база содержит данные, пригодные для анализа. По расписанию запускается ETL-процесс, который обновляет данные хранилища до актуальных. Кстати говоря, всю эту кухню прекрасно обслуживает Integration Services, входящие в состав MS SQL Server.
Далее, как и раньше для построения бизнес-модели данных и визуализации можно воспользоваться Excel, Power BI, либо другими аналитическими инструментами, такими как Tableau или Qlik Sense. Но прежде, мне бы хотелось обратить Ваше внимание еще на одну возможность, о которой Вы могли не знать, несмотря на то, что она Вам давно доступна. Речь идет о построении бизнес-моделей с помощью аналитических служб MS SQL Server, а именно Analysis Services.
Модели данных в MS Analysis Services
Этот раздел статьи будет более интересен тем, кто уже использует MS SQL Server в своей компании.
На данный момент службы Analysis Services предоставляют два вида моделей данных – это многомерная и табличная модели. Кроме того, что данные в этих моделях связаны, значения показателей модели предварительно агрегируются и хранятся в ячейках OLAP кубов, доступ к которым осуществляется MDX, либо DAX запросами. За счет такой архитектуры хранения данных, запрос, который охватывает миллионы записей, возвращается за секунды. Такой способ доступа к данным необходим компаниям, таблицы транзакций которых содержат от миллиона записей (верхний придел не ограничен).
Excel, Power BI и многие другие «солидные» инструменты умеют подключаться к таким моделям и визуализировать данные их структур.
Если Вы пошли «продвинутым» путем: автоматизировали процесс ETL и построили бизнес-модели при помощи служб MS SQL Server, то Вы достойны иметь свой собственный корпоративный портал.
Корпоративный портал
Через него администраторы будут осуществлять мониторинг и управление процессом построения отчетов. Наличие портала позволит унифицировать справочники компании: информация о клиентах, продуктах, менеджерах, поставщиках, будет доступна для сопоставления, редактирования и скачивания в одном месте для всех кто ей пользуется. На портале можно реализовать выполнение различных функций по изменению данных учетных систем, например, управлять репликацией данных. А самое главное, с помощью портала, благополучно решается проблема организации разграниченного доступа к отчетам – сотрудники будут видеть только те отчеты, которые были подготовленные персонально для их отделов в предназначенном для них виде.
Выбор OLAP-клиента для визуализации
Power BI
Чтобы организовать доступ сотрудников компании к отчетам Power BI на странице своего портала, нужно воспользоваться функцией Power BI Embedded.
Сразу скажу, что потребуется лицензия Power BI Premium и дополнительная выделенная емкость. Наличие выделенной емкости позволяет публиковать дашборды и отчеты для пользователей в организации без необходимости приобретать лицензии для них.
Сначала отчет, сформированный в Power BI Desktop, публикуется на портале Power BI и потом, с помощью не простой настройки, встраивается в страницу web-приложения.
С процедурой формирования простого отчета и его публикацией вполне может справится аналитик, а вот со встраиванием могут возникнуть серьезные проблемы. Так же очень непросто разобраться с механизмом работы этого инструмента: большое количество настроек облачного сервиса, множество подписок, лицензий, емкостей сильно повышают требование к уровню подготовки специалиста. Так что эту задачу лучше поручить IT-специалисту.
Компоненты Telerik и RadarCube
Для встраивания компонентов Telerik и RadarCube достаточно владеть программными технологиями на базовом уровне. Поэтому профессиональных навыков одного программиста из IT-отдела будет вполне достаточно. Все что нужно, это разместить компонент на web-странице и настроить их под свои нужды.
Ниже приведу таблицу сравнения характеристик рассматриваемых инструментов по шкале Низкий-Средний-Высокий.
Лицензия на одного разработчика
Теперь можно перейти к определению критериев для выбор аналитического инструмента.
Условия выбора Power BI
- Вас интересуют отчеты, насыщенные разнообразными показателями и элементами, связанными с данными.
- Вы хотите, чтобы сотрудники, работающие с отчетами, могли легко и быстро получать ответы на поставленные бизнес-задачи в интуитивно понятной форме.
- В штате компании имеется IT-специалист, с навыками BI-разработки.
- В бюджет компании заложена крупная сумму на ежемесячную оплату облачного сервиса бизнес-аналитики.
Условия выбора компонентов Telerik
Условия выбора компонентов RadarCube
Заключение
Правильный выбор инструмента для бизнес-аналитики позволит полностью отказаться от формирования отчетности в Excel. Ваша компания сможет постепенно и безболезненно перейти к использованию передовых технологий в области BI и автоматизировать работу аналитиков всех отделов.
Данных становится всё больше и больше, поэтому сейчас как никогда важно иметь необходимый инструментарий для анализа данных и принятия решений. Сегодня мы поговорим о пяти популярных аналитических системах.
MS Excel Power Query
- Из сети
- Из файла (Excel, CSV, XML, текст или папка с метаданными и ссылками)
- Из файла баз данных (SQL Server, Access, Oracle, IBM DB2, MySQL, PostgreSQL etc)
- Из публичных источников данных и корпоративных репозиториев данных (встроена поддержка ETL)
- Из ряда других источников SharePoint List, OData feed, Active Directory, Facebook etc
Вики источник
Power Query позволяет импортировать внешние (семи)-структурированные источники данных и обрабатывать их в Excel. Пример, ниже показывает крупнейшие города в северной и южной Америках на карте в соответствии с их населением.
Импорт и анализ писем в Outlook
Так же имеется возможность импортировать письма, как источник данных, и анализировать их в Outlook. Пример ниже демонстрирует импорт почты и создает гистограмму по числу писем от человека, то есть с кем чаще всего происходит переписка.
Плюсы: PowerQuery — один из самых сильных инструментов, имеющий с одной стороны широкую функциональность для анализа, с другой стороны достаточно сложен в освоении, и используется в основном аналитиками. Работает как с табличными моделями, так и с многомерными. Умеет подключать дополнительные источники
Минусы: Не годится для «обычных» пользователей, сложен в освоении, достаточно медлителен. Нет возможности разделения доступа, ограничения на размер файлов/записей etc.
- Вводное видео (видео)
- Подборка видео раз и два статей от Microsoft
MS Power BI
Power BI — это инструмент создания интерактивных бизнес отчетов с возможностью совместной работы, визуализации и интерактивной работы.
- Быстрая разработка информативных бизнес отчетов и панелей (в сети) – с возможностью взаимодействия и исследования данных.
- Автоматическое обновление BI-отчетов и визуализации, при изменении данных
- Поддержка языка запросов, в том числе и Power Query. Возможность взаимодействия между участниками на уровне запросов.
- Создание каталога данных с индексами для поиска.
- Язык запросов близкий к естественному (для бизнес-аналитика) и возможность интерактивной работы.
- Поддержка мобильных устройств
Пример с запросами и объединением источников: комбинирование источников из Нью-Йоркской фондовой биржи и финансового индекса S&P 500.
Подробнее можно прочитать тут.
Плюсы: новый современный продукт, дружелюбный интерфейс, легок в освоении, онлайн решение.
Минусы: решение «сырое» (некоторые компоненты могут работать нестабильно), не работает с OLAP кубами, урезанный функционал в сравнении с конкурентами.
-
в Power BI применения Power BI для финансового анализа (видео) истории World Cup history с помощью Excel и Power BI
Pyramid Analytics
- Интеллектуальный анализ данных — Data Discovery
- Интерактивная работа с данными и визуализацией — Dashboards
- Представление данных аудитории — Publisher
Плюсы: легок в освоении, работает с огромным количеством источников, очень широкая функциональность.
Минусы: цена.
Компоненты аналитики MS SQL server (MDS, SSIS, SSAS)
SQL Сервер позволяет проводить анализ внутри своей экосистемы. У него есть обширный набор компонент и мы сфокусируемся на трех наиболее известных.
Master Data Services — процессы и инструменты управления мастер-данными компании. Подробнее тут.
(Мастер-данные — это данные бизнеса: о клиентах, продуктах, услугах, персонале, технологиях, материалах etc.)
SQL Server Integration Services — миграция и интеграция данных. Подробнее тут.
SQL Server Analysis Services OLAP и data mining внутри SQL сервера. Подробнее тут.
Главный инструмент — мозг
Наверное сложно спутать четыре графика, изображенных ниже. Однако, если бы вместо визуализации, мы бы посчитали среднее значение, вариацию, корреляцию и построили бы регрессию на их основе, то мы бы удивились, получив совершенно одинаковый результат.
(Anscombe's quartet)
Это наглядный пример того, что как бы мы не оптимизировали процесс принятия решения аналитику необходимо проводить исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis). Для этого ему тоже необходимы инструменты, но уже несколько иного плана. Это прежде всего возможность интерактивной работы и обработки данных, а так же их трансформации и визуализации. Представим краткую выборку доступных инструментов и материалов на примере языка python и работ по визуализации (с указанием типичных ошибок).
- Умная интерактивная консоль IPython
- Анализ Pandas
- Визуализация внутри python окружения Matplotlib
- Взаимодействие между R и python R2py
- Интерактивные веб-графики в plotly
Бонус-инструмент
В процессе написания статьи Microsoft анонсировала покупку инструмента аналитики от компании Datazen, поэтому будет полезным его кратко упомянуть.
Datazen — это мульти-платформенное решение, позволяющее построить отчетность, независимо от платформы (PC, iOS, Android, Windows Phone). Отличительной чертой продукта является широкая интеграция и возможность полноценной работы аналитической платформы через мобильные устройства.
Плюсы: поддерживает широкий спектр платформ, поддерживается и развивается MS, работает с большим количеством источников.
Минусы: Не работает с OLAP напрямую (необходимо создавать запросы MDX самостоятельно), имеет ряд ограничений (начиная от возможностей интерфейса и заканчивая настройкой функциональности), не продается отдельно, идет в комплекте с MS SQL Enterprise Edition.
В следующей статье мы рассмотрим Datazen и Pyramid Analytics в деталях, а также разберемся как на их основе создавать отчетность.
В последние годы тема экономического планирования и анализа становится все более актуальной. Но одновременно становится все более очевидной неэффективность реализации этих функций в дорогих и масштабных ERP-системах, в которых их наличие изначально предполагается (об этом даже говорит буква P «Planning» в аббревиатуре таких систем). Несмотря на огромные бюджеты и титанические усилия по внедрению ERP-систем экономические подразделения средних и крупных предприятий как работали, так и продолжают работать в электронных таблицах, преимущественно MS Excel.
В чем же причина такого положения дел? Неужели все дело в инертности экономистов? Или Microsoft удалось создать действительно уникальный продукт с точки зрения удобства и эффективности его применения в реальной бизнес-среде? Ну и робкий вопрос в конце, вынесенный в заголовок статьи — а есть ли альтернатива Excel?
Чтобы ответить на эти вопросы, прежде необходимо разобраться, в чем же заключается специфика экономического планирования и анализа, монополию на обеспечение которых держит Excel. Коротко ответ на этот вопрос заключается в одном слове – ВРЕМЯ. Это время, которое необходимо руководителям компаний любого уровня для принятия управленческого решения, на которое, в зависимости от масштаба проблемы, отводится от нескольких минут до нескольких дней.
Проще всего данный тезис продемонстрировать на примере процесса разработки и утверждения годового плана (бюджета) на очередной финансовый год. Данный процесс реализован в любой современной компании и предназначен не для угадывания своего будущего (широко распространенное заблуждение), а для контроля высшим руководством за процессом распределения отграниченных ресурсов (инвестиции, штатная численность персонала, лимиты кредитования и т.п.) между линейными и функциональными подразделениями компании в рамках бюджета на очередной финансовый год.
В отличие от регулярных процедур, таких как начисление налогов, выплата заработной платы, формирование финансовой и статистической отчетности, процесс разработки бюджета выполняется один раз в год и жестко ограничен временными рамками. Начало бюджетного процесса обычно начинается в октябре, когда уже доступна информация (хотя бы предварительная) о фактических результатах работы за 9 месяцев текущего года. Типовая схема любой бюджетной таблицы обычно содержит информацию об ожидаемых результатах за текущий год (по схеме факт 9 месяцев + ожидаемое 4 квартала), планируемых результатах на следующий год и отклонениях (абсолютных и относительных) для контроля динамики изменения показателей. В течение октября-ноября подразделения компании разрабатывают собственные бюджеты, а затем в декабре происходит их рассмотрение и утверждение руководством компании или головной организации.
В процессе разработки бюджетов может разрабатываться несколько их вариантов для различных сценариев внешней среды с учетом внутренних целей и задач компании. Тем не менее, в конечном счете выбирается основной (базовый) сценарий, по которому рассчитываются бюджеты всех подразделений. Конечным результатом данного процесса является консолидированный бюджет в целом по компании (группе компаний), в упрощенном виде являющийся суммой бюджетов всех входящих в компанию подразделений.
На практике при разработке бюджета каждое подразделение руководствуется принципом: «Проси больше, получишь в самый раз». Следствием такого принципа является дефицит сводного бюджета, когда планируемых доходов не хватает, чтобы покрыть запланированные расходы. Поэтому в любом бюджетным процессе на заключительном этапе всегда выполняется балансировка бюджета, заключающаяся в установлении более напряженных планов по доходам и срезание отдельных видов расходов тем или иным подразделением и статьям. Естественно, с последующим пересчетов всех планов и формированием консолидированного бюджета. И таких пересчетов с последующей консолидацией может быть столько, сколько нужно для сведения доходов и расходов в ноль.
Но это еще не все. На трудоемкую, но технически решаемую задачу многократного пересчета и консолидации данных накладывается гораздо более сложная задача, связанная с изменением модели данных, по которой происходит перерасчет и консолидация плановых показателей. Например, может быть принято решение о централизации в следующем году продаж основных видов продукции и выводе отдельных производственных процессов на аутсорсинг с созданием новых юридических лиц. И эти решения должны быть не просто описаны в виде текста или схемы, а должны быть внесены изменения во все расчетные документы, связанные с формированием себестоимости и финансовых результатов. Причем такие решения могут возникнуть как на стадии разработки предварительных бюджетов, так и на стадии балансировки сводного бюджета.
С точки зрения программного обеспечения, реализующего поддержку процесса бюджетирования, в вышеописанном процессе ключевым ресурсом становится ВРЕМЯ, в течение которого могут быть внесены изменения в бизнес-модель компании и выполнены расчеты уже по этой новой модели. Очевидно, что в этих условиях Excel находится вне конкуренции, так как позволяет обеспечить минимально возможное время от постановки задачи на изменение бизнес-модели до выдачи пересчитанных значений. ERP-системам остается только обещать учесть принятые решение при формировании бухгалтерской отчетности за 1 квартал следующего финансового года.
Что же позволяет Excel обеспечивать такую эффективность в управлении временем в процессе поддержки принятия управленческих решений? Ответ на этот вопрос также достаточно прост – при использовании Excel в лице каждого его пользователя одновременно сочетаются постановщик задач, бизнес-аналитик, тестировщик и конечный пользователь, функции которых в ERP-системах распределены не только между разными людьми, но и разными подразделениями. И самое главное, если пользователи Excel, даже выполняющие разные функции, говорят между собой на одном, понятном каждому языке, то пользователи ERP-систем (в широком смысле) говорят на множестве языков, требующих либо талантливых «переводчиков» (каких мало), либо строгой формализации процесса общения, который зачастую затягивается на неопределенное время.
Поэтому при всех ограничениях Excel по скорости обработки данных, а также неизбежное наличие процессов, реализуемых частично в ручном режиме, наиболее сложным из которых является процесс бюджетирования, Excel всегда останется вне конкуренции по сравнению с ERP-системами.
Определившись с ключевым преимуществом Excel, связанным с эффективностью его обращения с временным ресурсом, рассмотрим слабые его слабые стороны, которые должны быть реализованы в альтернативном программном обеспечении, чтобы составить ему достойную конкуренцию.
Очевидной слабостью Excel при работе с большими и сложными моделями является файловая модель хранения данных, которая:
Требует взаимодействия в внешними реляционными базами данных для обработки больших объемов данных по нескольким атрибутам;
Чревата трудноуловимыми логическими ошибками при изменении модели данных, состоящей из нескольких связанных файлов или листов.
Эти проблемы достаточно легко решаются путем разработки программных модулей на встроенном языке программирования, либо интеграцией с внешними программными решениями. Но в этом случае Excel лишается своего стратегического преимущества – наличие пользователя, сочетающего в себе одновременно функции постановщика задач, бизнес-аналитика, тестировщика и конечного пользователя. Вместо этого появляется как минимум двое – экономист и программист, говорящие на своих языках, имеющие по одному вышестоящему начальнику. В результате любая простая задача, обычно решаемая в голове одного человека, превращается в долгую бюрократическую процедуру.
Таким образом, любая альтернативная программная система может составить конкуренцию Excel лишь в том случае, если сможет расширить перечень решаемых Excel задач стандартными формулами без дополнительного программирования.
У появившихся в последнее время систем бизнес-аналитики, несмотря на громкие заявления, помимо более гибкой системы построения отчетов, в основе которых лежит модель данных сводных таблиц Excel, по большому счету и нет ничего (сводная таблица Excel упрощенно представляет собой select запрос к одной плоской таблице с разверткой атрибутов и агрегацией данных по нескольким полям по горизонтали и вертикали). Центральным же элементом любого процесса бюджетирования является расчет себестоимости продукции и формирование финансовых результатов, для которых модель данных сводных таблиц практически не применима.
Единственной на сегодня альтернативой Excel является открытая программная платформа моделирования сложных экономических систем JetCalc, исходный код которой доступен на GitHub. Там же содержатся ссылки на документацию, рабочую демо-версию и другие дополнительные ресурсы. Система распространяется по лицензии MIT и открыта к любым предложениям по участию в ее дальнейшем развитии для всех заинтересованных лиц.
Прежде чем перейти к особенностям архитектуры JetCalc, следует сказать, что JetCalc является свободной версией системы, реализованной в экосистеме JavaScript, основанной на архитектуре закрытой системы, реализованной на технологиях Microsoft, которая с 2012 года обеспечивает процессы бюджетирования, экономического анализа и консолидации управленческой и финансовой отчетности, в том числе для составления консолидированной отчетности в соответствии с МСФО, в крупном металлургическом холдинге с годовым оборотом более 10 млрд. $.
В системе JetCalc, как и в Excel, все расчеты выполняются на основе формул, которые разрабатывает и тестирует конечный пользователь. При этом расчетная система JetCalc обладает рядом уникальных свойств, позволяющих легко модифицировать используемые модели данных и формировать сложные консолидированные отчеты в режиме реального времени.
Ключевой особенностью модели данных JetCalc является способ создания формул ячеек. Если в Excel формулы прописываются для каждой ячейки, то в JetCalc формулы пишутся для строки или колонки, а на уровне ячейки формулы формируются системой динамически в контексте открытого документа. Такой подход кардинально сокращает время на изменение формул и полностью исключает появление арифметических ошибок. Более того, отдельные колонки комбинируются в заголовки (шапки) для определенных видов документов, что позволяет в одном месте менять формулы колонок одновременно для нескольких документов.
Другой особенностью JetCalc является наличие специализированного механизма суммирования значений ячеек по строкам документа, в основе которого лежит дерево строк, в котором суммирование производится по дочерним строкам для каждой родительской строки. Поэтому вместо перечисления ячеек в Excel, которые должны войти в качестве аргументов в формулу СУММ(А1; А2;…), в JetCalc достаточно поставить галочку против нужной суммовой строки на веб-интерфейсе. При этом любая строка может быть помечена, как не входящая в сумму, а также как суммируемая с противоположным знаком (то есть вычитаемая). При добавлении новых строк, в отличии от Excel, в JetCalc не нужно изменять никакие настройки, так как в контексте открытого документа формулы ячеек будут переформированы автоматически.
Третьей важной особенностью JetCalc является сбор информации в разрезе объектов учета, организованных в виде дерева, имеющих ряд атрибутов, позволяющих выполнять сложные вычисления по агрегации и фильтрации путем написания простых и понятных формул.
Например, для дивизиона «Металлургические предприятия» (код MET), в который входят АО "Уральский металлургический завод" (код 201) и АО "Уральский прокатный завод" (код 202), для расчета итога по дивизиону формула любой первичной ячейки в контексте документа будет преобразована к виду:
Это же выражение может быть представлено в виде формулы с функцией консолидации, которое автоматически будет расширено при добавлении в группу MET одного или нескольких предприятий:
Также в ядро системы JetCalc встроен механизм автопрокачки значений в форме ввода данных, позволяющий существенно сократить нагрузку на расчетную систему путем однократного сохранения в базе данных значений, вычисляемых по формуле, в виде первичных значений в базе данных. В последующем такие сохраненные значения могут многократно использоваться расчетной системой при формировании различных аналитических расчетов. Для настройки автопрокачиваемых значений применяются те же самые формулы, что и для настройки динамически вычисляемых значений.
Выбор между использованием динамических формул и автопрокачиваемых значений полностью определяется пользователем, настраивающим модель предметной области, и заключается в выборе между легкостью администрирования и скоростью расчета показателей документа:
динамические формулы достаточно настроить один раз, но по мере усложнения модели и увеличения количества данных скорость формирования отчетов будет постепенно замедляться;
формулы автопрокачки позволяют заменить вычисляемые значения на первичные, что кардинально увеличивает производительность отчетной системы, но требует большей дисциплины при модификации структуры документа, так как ранее прокачанные значения могут потребовать повторной прокачки после внесения изменений в настройки документа.
Подробнее о расчетной системе JetCalc можно прочитать по адресу.
Еще одним интересным механизмом повышения производительности экономистов в JetCalc является механизм контрольных точек, представляющий собой особый класс формул, также настраиваемых пользователями, которые при правильном вводе первичных данных должны выдавать нулевое значение. При наличии ненулевых значений в контрольных точках документ не может быть заблокирован от ввода данных, а значит официально не может считаться своевременно представленным в вышестоящую организацию. Такой подход позволяет распараллелить работу по выявлению логических ошибок на сотни сотрудников отчитывающихся организаций вместо единичных сотрудников вышестоящей организации.
И конечно же, в системе JetCalc реализованы такие стандартные возможности, как печать документов или сохранение отчетов в файлы PDF, вывод данных отдельных документов в виде графиков, создание предметной документации для каждого документа, и много другое.
Из перспективных вещей, на практике доказавших свою реализуемость, можно выделить возможность распространения однажды созданных моделей неограниченному числу подписчиков через GitHub. Данная возможность основана на хранении создаваемых моделей предметной области в базе данных MongoDB, а значений – в PostgreSQL. Поэтому модель предметной области представляет собой файл в формате JSON, который легко загрузить в базу MongoDB из любого источника.
В заключении хотелось бы сказать, что в настоящее время проект развивается в рамках личной инициативы его участников и готов для применения в реальных «боевых» условиях примерно на 90%. Но эти оставшиеся 10% требуют тщательной доводки системы до коммерческого уровня по всем направлениям – от тестирования скриптов развертывания, доработки функциональности расчетной системы, улучшения эргономики веб-интерфейса до написания документации, создания демо-моделей, разработки форматов сохранения моделей и протоколов обмена данными с внешними системами и многое другое.
Поэтому все заинтересованные в развитии проекта приглашаются к участию в команде разработчиков, на сегодня состоящей из двух человек, работая в которой можно будет найти своих единомышленников, получить уникальные знания по продукту, не имеющему аналогов на рынке, и реализовать свои самые фантастические идеи.
Охота за лучшей альтернативой Excel не замедляется. Ожидается, что коммерческие доходы, получаемые от данных и аналитики, вырастут до 200 миллиардов долларов США в 2020 году, согласно IDC. И каждая компания хочет укусить от этого.
Microsoft Excel остался непоколебимым в бизнесе электронных таблиц с навсегда. Но есть пара проблем, и главный из них — это цена. Отдельная копия программного обеспечения стоит $ 129,99. И если вы предпочитаете использовать его совместно с офисом Microsoft, он стоит 69,99 доллара в год!
К счастью, есть несколько альтернативных электронных таблиц, доступных бесплатно, и они могут выполнять такую же работу.
Google Таблицы
Google Таблицы — это ответ Google на программное обеспечение Microsoft Excel. Красивый крючок состоит в том, что вам не нужна специальная регистрация для использования листов Google. Если у вас есть учетная запись Google, вы можете получить доступ к этому программному обеспечению и использовать его.
Электронная таблица Google размещена на облачной платформе, но также имеет автономное приложение для ПК и мобильных платформ. Эта функция означает, что вы можете получить доступ к своим листам в любом месте и на любой платформе.
Это, по сути, эффективный инструмент сотрудничества. Вы можете редактировать и просматривать листы в режиме реального времени с вашей командой. Он также позволяет вам написать дополнительный код Javascript, чтобы расширить его возможности. Подключение к веб-интерфейсам также является легким. Эта функция позволяет напрямую извлекать данные и информацию с веб-страниц.
Благодаря богатому пользовательскому интерфейсу и мощным функциям Excel, таким как сводные таблицы и визуализация данных, вы должны рассмотреть возможность перехода на эту мощную альтернативу Excel.
Zoho Sheets
Это еще одна облачная альтернатива Excel, построенная и управляемая гигантами бизнес-решений Zoho. По своей сути Zoho Sheets построена на решениях программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) Zoho. Таким образом, он заставляет сотрудничество работать в самом ядре.
Это позволяет вам переключаться между различными расширениями электронных таблиц, такими как .xls, .csv .xlsx и .ods. Вам больше не нужно беспокоиться о совместимости данных.
Несмотря на простой интерфейс, Zoho Sheets управляет огромными функциями Excel, такими как сводная таблица, диаграммы и визуализация данных. Все они находятся на уровне, сопоставимом с Excel.
Кроме того, если вы молодой стартап, который хочет сохранить средства, это лучший инструмент для вас. Приложение Zoho Excel легко интегрируется с остальными CRM-решениями и бесплатное для групп до двадцати пяти человек. Трудно не рассматривать его как одну из лучших альтернатив Excel.
Libre Calc
Libre Calc — это программное обеспечение для работы с электронными таблицами, входящее в комплект производительности LibreOffice. Набор считается одним из лучших альтернатив Excel из-за его активного и большого сообщества.
Libre Calc является полностью открытым исходным кодом. Новые функции всегда добавляются, а исправления исправляются в обычных выпусках. Неудивительно, что большинство дистрибутивов Linux выбирают его как приложение по умолчанию для электронных таблиц.
Это программное обеспечение, однако, является функциональным приложением. Следовательно, у него нет очень хороших визуализаций данных, таких как Excel.
Но он невероятно мощный, так как он поддерживает все форматы документов, а также макросы Excel. Он позволяет расширять и создавать скрипты на всех основных языках программирования. Некоторые из них — C ++, Java, CLI, Python и LibreOffice Basic.
Отметим также, что это кросс-платформенная платформа с программами, написанными для Linux, Windows и MacOS. Облачная поддержка также доступна в настоящее время, поэтому это решает проблемы с совместной работой.
Бесплатный Office PlanMaker
Если вам нужна элегантная и стильная электронная таблица, посмотрите на PlanMaker .
Разработчики этой бесплатной альтернативы используют ее как самую эффективную замену Excel, доступную бесплатно.
Впечатляющая функция — это массив красивых шаблонов для визуализации данных в 2D, а также в 3D. Он отлично сочетается с Excel 2016, а также реплицирует основные функции, такие как сводная таблица и формулы.
Он также включает более 350 предварительно сконфигурированных формул для математических функций. Это само по себе высоко ценится среди самых полнофункциональных предложений, доступных бесплатно. Поддерживаемые платформы — Windows и Linux.
WPS Office — электронные таблицы
Таблицы WPS Office поддерживают все известные форматы листов и легко интегрируются со всеми предыдущими документами Excel. Помимо обычных формул, таблиц и списков , этот инструмент поддерживает расширенные сводные таблицы и моделирование данных.
Его визуализация данных также занимает высшую ступень, поэтому вам не нужно беспокоиться о том, как выглядит ваша презентация.
В настоящее время он доступен для Windows, Mac, Linux, iOS и Android. Это также эффективный инструмент для совместной работы с поддержкой полнофункционального облачного сервиса. Это достойное дополнение к списку лучших альтернатив Excel.
Выбор лучшей альтернативы Excel
Битва за лучшую альтернативу Excel не та, которая будет решена в ближайшее время. Личные предпочтения также играют значительную роль, так как ни одно решение не идеально. Если вы ищете лучшие альтернативы Excel, сделайте выбор из списка выше.
Читайте также: