Ошибка в Excel может стоить компании миллионы. Как этого избежать?

Человеческий фактор в работе с Excel = крупные убытки

Excel — гибкий инструмент, но из-за невнимательности в нем легко допустить ошибки. Примеры таких случаев в мировой практике говорят сами за себя.

MI5. Спецслужба следила не за теми

В 2010 году в британской разведке MI5 произошла ошибка форматирования в таблице Excel, что заставило аналитиков отслеживать только звонки на номера, оканчивающиеся на 000. Это могло привести к потере важной информации, так как специалисты тратили время на прослушивание не тех разговоров.

Гарвард. Фатальная ошибка в отчете мировой важности

Профессора Гарварда Кеннет Рогофф и Кармен Рейнхарт в своем отчете «Экономический рост в период задолженности» использовали неверную формулу в Excel, не учитывающую данные ряда стран. Оказалось, что исследователи использовали неправильный расчет с помощью формулы нахождения среднего значения. У профессоров получилось, что при достижении размера госдолга в 90% ВНП начинается падение экономики на 0,1%. На самом деле при этом показателе происходил экономический рост на уровне 2,2%. Это привело к ошибочным выводам о влиянии госдолга на экономический рост, что поставило под сомнение многие экономические теории.

Fidelity. Минус меняет все

Фонд Fidelity столкнулся с проблемами из-за одной ошибки в таблице, когда налоговый бухгалтер не указал минус перед суммой убытков в $1,3 млрд. Это привело к тому, что убытки были интерпретированы как прибыль, что вызвало фиктивный рост дивидендов и навлекло негатив на компанию, когда пришлось отменить их распределение.

Основные недостатки работы с табличными моделями в Excel

Excel является мощным инструментом для обработки данных и создания отчетов, который, к сожалению, несовершенен. Помимо того, что человеческий фактор может стать причиной фатальной ошибки, у инструмента есть ряд технических ограничений, шесть из них ключевые:

1. Ограничения размера и структуры. В Excel действуют строгие ограничения: 1 048 576 строк и 16 384 столбца на лист. Для больших компаний, работающих с многолетними данными или сложными аналитическими моделями, эти ограничения быстро исчерпываются.

Лимитируется также ширина колонки (до 255 символов) и содержимое ячейки (не более 32 767 символов). Это создает препятствия при работе с детализированными данными, особенно если нужно включить разнообразные метаданные или многоуровневые структуры.

2. Производительность и системные ресурсы. Таблицы, содержащие тысячи листов с формулами и автоматическими расчетами, потребляют значительное количество оперативной памяти и системных ресурсов. Даже при использовании макросов и программирования на VBA (Visual Basic for Applications) время обработки документов возрастает, что замедляет работу и может привести к зависаниям. Открытие крупных файлов нередко занимает несколько минут, отражаясь на производительности работы всей команды.

3. Сложности с синхронизацией. Работа с Excel может оказаться проблематичной, если таблицу редактирует много пользователей, причем без организации ограничений и запретов на действия. Таким образом, редактирование данных приводит к ошибкам и конфликтам версий, что затрудняет контроль изменений и аудит. На поиск ошибок и их исправление уйдет ни один час работы.

4. Ограничения старых форматов и ошибки конвертации. Во время пандемии COVID-19 в Национальной службе здравоохранения Великобритании произошел инцидент. Использование устаревшего формата XLS привело к потере данных о 15 841 пациенте, поскольку формат поддерживал только около 65 000 строк. Такая ошибка могла быть предотвращена при использовании современных форматов и специализированных систем управления данными.

5. Угрозы безопасности. Макросы, активно используемые для автоматизации процессов, могут стать инструментом для злоумышленников. Внедрение вредоносного кода через макросы — одна из частых проблем, с которыми сталкиваются компании, обрабатывающие конфиденциальные данные с помощью Excel.

6. Сложности с масштабированием и автоматизацией. Excel плохо масштабируется при необходимости интеграции с другими системами или автоматизации процессов. Создание и поддержка сложных макросов и формул требует высоких навыков программирования. Отсутствие гибкости для интеграции с API и внешними источниками данных ограничивает возможности автоматизации рабочих процессов и оперативного обновления данных.

Автоматизация для минимизации ошибок из-за человеческого фактора

Внедрение автоматизированных систем управления, таких как ERP, ВРМ, CPM, считается важным шагом для повышения точности данных и минимизации ошибок, связанных с ручным вводом. Понимание механизма работы этих систем помогает лучше оценить их возможности и интегрировать их в сложные корпоративные процессы практически каждого отдела компании. Выбор конкретной системы — тема для полноценной статьи, тем не менее важно понимать, за что именно каждая из них отвечает.

Российские ERP-системы

ERP

ERP-системы используют центральную базу данных для координации работы множества модулей, таких как бухгалтерия, управление запасами, логистика и производство. Эти модули взаимодействуют через интерфейсы API и слои промежуточного ПО, обеспечивая обмен данными и их актуализацию в реальном времени. Основные механизмы работы ERP включают:

• ETL-процессы (Extract, Transform, Load) — механизм переноса данных из внешних источников в систему.
  
• Интеграционные сервисы на базе сервисно ориентированной или микросервисной архитектуры, обеспечивающие обмен данными между модулями.
  
• Бизнес-логика и встроенные сценарии для автоматического выполнения операций и проверки данных.

Примеры автоматизации в ERP:

• Автоматизация закупок и управления запасами: ERP может автоматически рассчитывать потребность в материалах и отправлять заявки на закупку поставщикам, когда запасы достигают минимального уровня.
  
• Управление производственными процессами: ERP-системы могут автоматически планировать производство в зависимости от объемов заказов и доступности ресурсов, создавая оптимальный график работ.
  
• Автоматизация учета и финансовых операций: учет затрат, доходов, налогов и других финансовых показателей в ERP выполняется автоматически, что снижает вероятность ошибок и упрощает отчетность.
  
• Мониторинг производительности и KPI: ERP-системы автоматически собирают данные по ключевым показателям и формируют отчеты, что помогает руководству принимать оперативные решения.
  
• Автоматизация расчета заработной платы и учета рабочего времени: HR-модули ERP-систем позволяют автоматически рассчитывать заработную плату, учитывать рабочее время, управлять отпусками и больничными.

CPM

CPM-системы, напротив, ориентированы на стратегическое управление и аналитическую обработку данных. Они интегрируются с ERP через API или прямые подключения к базам данных, чтобы извлекать и анализировать данные. CPM использует OLAP-кубы и аналитические движки для многомерного анализа данных и построения сценарных прогнозов. Основные механизмы включают:

Читайте также

Внедрение искусственного интеллекта в финансовом секторе. От идеи до реализации

Исследования показывают, что больше 85% руководителей считают ИИ важным для достижения стратегических целей. Однако как это применять на практике и с чего начать? Об этом IT World рассказал руководитель блока «Цифровой Бизнес» УК «Альфа Капитал» Антон Граборов.

• Аналитические платформы с поддержкой OLAP для детализированного анализа данных.
  
• Потоковые алгоритмы для обработки данных в реальном времени и симуляции различных сценариев, а также универсальные проверки данных на каждом этапе.
  
• Алгоритмы прогнозирования на основе машинного обучения, помогающие оценивать будущие результаты и риски.  E
• TL-процессы, что расшифровывается как извлечение (Extract), преобразование (Transform), загрузка (Load) и подразумевает перенос данных из внешних источников в систему.

Примеры автоматизации в CPM:

• Автоматизация бюджетирования и прогнозирования. CPM-системы могут автоматически собирать данные из различных подразделений, обрабатывать их и формировать бюджеты на основе установленных параметров. Например, финансовый отдел может использовать CPM для автоматического обновления прогнозов расходов и доходов на основе исторических данных и текущих показателей, что ускоряет процесс бюджетирования и делает прогнозы более точными.
  
• Автоматическая консолидация финансовой отчетности. CPM-системы автоматизируют процесс сбора и объединения финансовых данных из разных отделов или бизнес-единиц, учитывая разные валюты, стандарты и учетные системы.
  
• Мониторинг и анализ KPI в реальном времени. CPM-системы могут собирать и анализировать ключевые показатели эффективности в режиме реального времени, автоматически визуализируя данные для отслеживания прогресса.
  
• Автоматическая генерация отчетов и анализа. CPM-системы автоматизируют создание отчетов, что снижает необходимость ручного ввода данных и позволяет получить актуальные отчеты в режиме реального времени.
  
• Автоматизированное управление процессами согласования. В CPM-системах можно автоматизировать процесс согласования планов, бюджетов и отчетов между подразделениями, сокращая вероятность задержек и улучшая координацию.
  
• Автоматическое уведомление и оповещение о рисках. CPM-системы позволяют настроить автоматические уведомления, которые информируют пользователей о рисках или нарушениях KPI.

Интеграция ERP-систем требует тщательной подготовки и часто предполагает использование промежуточного ПО для объединения с внешними приложениями, такими как CRM или BI-системы. CPM-системы чаще всего подключаются через API или интерфейсы для быстрого извлечения данных из ERP. Это обеспечивает полноценное взаимодействие и передачу агрегированных данных для глубокой аналитики.

Ошибки, которых можно избежать с помощью современных технологий

Для повышения надежности данных и минимизации ошибок в системах управления важно использовать проверенные технологии и подходы. Вот как применять данные рекомендации на практике:

• Настройка механизмов блокировки отчетов при обнаружении ошибок:

○ Триггеры в ERP-системах

Настройте триггеры в системах для автоматической блокировки формирования отчетов при выявлении аномалий. Используйте встроенные инструменты, чтобы определить правила валидации данных. Эти правила могут проверять обязательные поля, диапазоны значений и дублирующиеся записи.

○ Автоматические уведомления

Настройте систему для отправки уведомлений пользователям о блокировках из-за ошибок. Это можно сделать через встроенные функции системы или с помощью внешних инструментов для отправки электронных писем.

• Системы для выявления и исправления несоответствий:

○ Управление мастер-данными (MDM)

Внедряйте решения, которые обеспечивают детальную очистку данных и идентификацию несоответствий. Эти системы применяют алгоритмы для обнаружения и устранения дублирующих и некорректных данных, а также автоматизированные процедуры для исправления ошибок.

○ Анализ и отчеты

Используйте функции анализа в CPM-системах для формирования отчетов о выявленных несоответствиях, что позволит быстро реагировать на проблемы и корректировать данные в реальном времени.

• Интеграция и совместимость с существующими инструментами:

○ API и шины данных Применяйте API и интеграционные платформы для синхронизации данных между различными системами. Это позволит обеспечить актуальность данных в реальном времени и предотвратить их рассинхронизацию.

○ ETL-платформы

Используйте ETL-инструменты для автоматизации процессов извлечения, преобразования и загрузки данных. Такие платформы помогают настроить автоматические проверки на каждом этапе, включая валидацию и очистку данных.

Автоматизация = оптимизации бизнес-процессов

Автоматизация процессов в ИT и бизнесе предлагает множество значительных преимуществ, которые трансформируют подход к управлению данными и повышают эффективность операций. Рассмотрим ключевые плюсы.

• Снижение ошибок. Автоматизация уменьшает влияние человеческого фактора, что снижает вероятность ошибок, связанных с вводом и обработкой данных. Системы могут автоматически проверять данные на соответствие установленным правилам, блокируя некорректные записи. Например, использование механизмов валидации на этапе ввода данных позволяет предотвратить случайные ошибки, которые могут привести к неверным расчетам и искажению итоговой информации.

• Оптимизация процессов и создание надежной базы данных. Стандартизация процессов через автоматизированные решения, такие как RPA (Robotic Process Automation) и BPM (Business Process Management), упрощает их воспроизводимость и сокращает время выполнения задач. Это повышает общую производительность компании. Кроме того, централизация данных из различных источников улучшает их управление и доступность. Современные системы управления данными, такие как MDM (Master Data Management), обеспечивают актуальность и точность информации, что критически важно для принятия решений.

• Безопасность и контроль доступа. Автоматизация позволяет настраивать уровни доступа к данным, что повышает безопасность и защищает конфиденциальную информацию. Все действия пользователей могут быть зарегистрированы для последующего аудита. Это особенно важно в условиях соблюдения нормативных требований и защиты данных, что позволяет компаниям уверенно управлять рисками.

• Ускорение аналитики и принятия решений. Автоматизированные системы обеспечивают быструю обработку данных и интеграцию с аналитическими инструментами. Это позволяет получать отчеты в реальном времени и принимать обоснованные решения на основе актуальной информации. Например, автоматизация отчетности может сократить время на сбор и анализ данных с дней до минут.

• Снижение затрат. Автоматизация приводит к сокращению времени выполнения операций и к освобождению сотрудников от рутинных задач. Это позволяет перенаправить ресурсы на более стратегические аспекты бизнеса и снизить операционные затраты. В конечном итоге это создает конкурентные преимущества и позволяет компаниям более эффективно реагировать на изменения в рыночной среде.

• Экономические выгоды от автоматизации. Инвестиции в автоматизацию значительно улучшают финансовые показатели компаний. То, на что раньше могли уходить часы работы, реально сделать в считаные минуты.

Благодаря таким преимуществам многие компании находят, что автоматизация не только предотвращает ошибки, но и способствует значительным финансовым выигрышам.

Почему сотрудники не захотят отказываться от Excel в пользу автоматизированных систем

Переход на новые инструменты может вызвать значительные опасения у сотрудников, особенно у тех, кто долго работал с привычными системами, в частности Excel. Рассмотрим основные проблемы, с которыми может столкнуться компания в процессе автоматизации, а также возможные пути их решения.

1. Сопротивление изменениям

Одним из основных минусов является сопротивление сотрудников изменениям. Для многих работников использование Excel стало второй натурой, и они могут испытывать тревогу при переходе к новым неизвестным инструментам. Этот психологический барьер может замедлить процесс внедрения и снизить общую продуктивность.

Решение. Важно провести предварительные консультации и обсуждения с командой, разъясняя преимущества новой системы. Внедрение программы изменений с четкими целями и активным участием ключевых сотрудников может значительно снизить уровень сопротивления.

2. Сложности в обучении

Новые системы часто имеют сложный интерфейс и функционал, что может затруднить процесс обучения. Временные затраты на обучение могут оказать негативное влияние на операционные процессы компании в переходный период.

Решение. Разработка структурированных обучающих программ, включая создание специализированных видеоруководств и интерактивных тренингов, упростит процесс освоения новой системы. Кроме того, стоит рассмотреть возможность назначения менторов из числа более опытных сотрудников для поддержки коллег в процессе адаптации.

Читайте также

Что дает регистрация ПО в Минцифры?

Какие льготы и преимущества дает компаниям регистрация ПО в Минцифры? Какие еще существуют бонусы от ведомства для тех правообладателей, кто уже зарегистрировал свое ПО? Узнал IT-World.

3. Риск потери данных

При миграции данных из Excel в новые автоматизированные системы всегда существует риск потери информации или ее повреждения. Это может произойти из-за неправильного формата данных или ошибок в процессе импорта.

Решение. Проведение комплексного тестирования миграции данных на пилотных группах и использование автоматизированных инструментов для проверки целостности данных помогут минимизировать подобные риски. Создание резервных копий всех данных перед началом процесса миграции также является обязательным шагом.

4. Необходимость в технической поддержке

После внедрения новой системы может возникнуть потребность в постоянной технической поддержке, чтобы решать возникающие вопросы и неполадки. Это может привести к увеличению затрат на обслуживание и задержкам в работе.

Решение. Инвестирование в обучение внутренней технической поддержки и создание подробной документации помогут снизить зависимость от внешних специалистов и улучшить время реагирования на возникающие проблемы.

Вывод

Переход с Excel на автоматизированные системы — важный шаг к повышению управляемости бизнеса. Системы класса CPM (Corporate Performance Management) позволяют централизовать данные, снизить риски ошибок и усилить контроль над процессами. В отличие от табличных моделей, такие решения обеспечивают точность расчетов и исключают человеческий фактор, который часто становится причиной ошибок и крупных финансовых потерь.