Анализ? Не, не слышали… По собственному опыту знаю – очень много собственников и руководителей так и живут.
Кому и зачем нужно анализировать данные?
Кто-то предпочитает жить как простейший организм, реагируя только на раздражители, кому-то понятна необходимость сбора и анализа информации о работе предприятия, но непонятно с чего начать, так как «никогда так не делали».
А между тем, сбор данных, их обработка, и интерпретация может дать богатую пищу для размышлений. А может и не дать!
Опыт 10-месячного интерим-менеджмент проекта на довольно успешном предприятии показал абсолютное непонимание собственником необходимости анализа деятельности. А зачем, если и так всё хорошо!? Ну пока хорошо… Но чтобы было хорошо и дальше, почему бы не узнать, какие номенклатурные группы, клиенты, менеджеры приносят максимум дохода? Да мало ли еще чего полезного можно узнать о своем предприятии!
Разница между данными и информацией и главный принцип.
Данные и информация – одно и то же? Нет!
Данные – сырье. Информация – полуфабрикат. Решение, принятое на основании информации – готовый продукт.
Многие неопытные менеджеры пытаются совместить в одном месте и хранение данных, и их обработку. Получается при этом вполне малоприемлемый результат.
Я знаю, сам так делал. На одном листе MS Excel рисовалась форма отчета, туда набивались все измеренные цифирки, формулами суммировалось, вычиталось, делилось и т.п. Потом лишнее сворачивалось группировкой строк и столбцов, и вуаля, анализ готов.
Но потом, азбучная истина мне открылась, не помню по какой случайности. Так вот, оказалось, что Excel это не многостраничная таблица с формулами, а мощный и многофункциональный инструмент с макросами и сложными запросами. И поэтому, данные нужно накапливать отдельно, а обрабатывать отдельно! Данные должны быть однотипными, иначе инструменты обработки их просто не поймут.
Т.е. имеем один или несколько листов, таблиц с базой данных. А что такое база данных – набор записей, характеризующих какую-либо совокупность информационных объектов. Запись – набор полей с описанием значений характеристик одного информационного объекта. Поле – ячейка, содержащая значение характеристики информационного объекта.
Не нужно никаких форм придумывать, просто называем поля(столбцы), и накапливаем данные. Потом обрабатываем!
Преимущества использования Google Sheets.
Ну тут всё просто. Раньше как-то было всё равно – куплено оно у тебя или просто нашёл. Наверное цивилизация наступает, и вот почему-то стало иметь значение, легально ты используешь продукт или ознакомительный период затянулся.
MS Excel несомненно более функционален. Сравнивать все опции и описывать разницу – это долго. Моё субъективное мнение – Google sheets достаточно для практически любых задач.
Итак, первое преимущество – бесплатность.
Второе преимущество –«онлайновость» и «браузерность».
Третье преимущество – сохранение всех «ходов» и возможность откатиться на любое количество правок.
Вот и всё, люблю краткость!
Применение QUERY для анализа данных.
QUERY – функция, использующая язык SQL-запросов для обработки данных. Для меня, как неспециалиста поначалу результаты работы этой функции казались волшебством. Потом привык!
Что может эта функция? В двух словах:
а) выбирает из базы данных построчно указанные поля;
б) фильтрует по заданным признакам;
в) может обработать арифметически - сложить, перемножить, поделить и т.п.;
г) группирует по повторяющимся значениям в каком-либо столбце;
д) сортирует отобранные строки по значению выбранного столбца по возрастанию или убыванию;
е) разворачивает результат в колонки по выбранной группировке из г);
ж) позволяет назвать выводимые колонки по-своему;
з) форматирует выводимые значения как вам захочется.
Синтаксис запроса QUERY.
Инструкции запроса называются – КЛЯУЗЫ!
Все зеленое должно быть заключено в двойные кавычки.
Подробнее о синтаксисе запросов в Google, а здесь будет очень коротко и только основное.
Пример запроса:
Что делает этот запрос:
а) выбираем диапазон данных: DB!1:179
б) SELECT E – выбираем и выводим столбец E из диапазона DB!1:179
sum(I) – сумма значений в столбце I
sum(I)-sum(BB) – разница сумм значений в столбце I и столбце BB в) WHERE – кляуза, позволяющая фильтровать данные, например – I>=0 означает учитывать в результатах запроса только строки, в которых поле I больше или равно нуля. Фильтры могут быть самые разнообразные и в любых количествах. Фильтры можно объединять логическими операторами AND и OR, а также группировать скобками.
Совокупность фильтров обязательно заключаем в общие скобки.
г) GROUP BY E – группирует результат запроса по уникальным значениям столбца E. Например в столбце Е содержится запись о номенклатурной группе реализованного товара, при том, что каждая запись – это данные о каждой единичной продаже. Результат запроса в этом случае будет сгруппирован по номенклатурным группам. Т.е. позволит нам проанализировать объем продаж по номенклатурным группам.
д) ORDER BY E – сортирует результаты запроса в порядке возрастания сгруппированных значений по колонке E.
е) кляуза PIVOT развернет выводимый результат в виде столбцов по уникальным значениям столбца или вычисления, приданного кляузе PIVOT в качестве параметра, например:
В приведенном примере PIVOT разворачивает данные о продажах в разрезе клиентов по годам. Функция YEAR(R) возвращает год из даты продажи, которая содержится в столбце R.
ж) LABEL sum(I)’Сумма договоров’ – результат запроса в виде вычисления суммы договоров в разрезе группировки по клиентам будет выводиться с названием колонки «Сумма договоров» вместо «sum Сумма договора с Заказчиком с НДС, руб.»
з) FORMAT – позволяет отформатировать выводимые значения как нам нужно.
Пока это всё, что я освоил. Это позволило создать базу данных учета договоров для своей компании. Теперь данные добавляются в базу по мере их появления, отчеты по продажам в разрезе клиентов, менеджеров, номенклатурных групп, по годам, отсортированные как удобно – формируются автоматически и не требуют вмешательства будучи один раз настроенными!!!
Если у Вас есть какие-либо вопросы, нужна помощь в решении проблемы с постановкой учета и анализа управленческой информации – обращайтесь на электронную почту: info@finamika.ru