Каждая компания это не звездные технологии и супер крутые программисты, а огромная гора bottleneck, неэффективностей и сумма плохих решений, которая как-то да едет и делает свою работу. Но вот вы решили сделать какие-то изменения и сразу начинаете сталкиваться с тем, что в огромном кол-ве бизнес процессов у вас проблемы. Ну и эти проблемы, конечно, нужно решать не идеальным способом, а оптимальным по трудозатратам.  Хочу поделится одним таким примером, связанных с моей темой анализа данных и управления данными. Во многих организациях существует финансовые службы, основная цель которых предоставлять финансовую информацию руководству о состоянии предприятия. Среди многих работ этих людей есть одна такая задача: составление прогноза выручки на следующий период (год, квартал у кого как). Этот прогноз выручки часто бывает первым этапов в согласовании планов на следующий период и составлении общего прогноза по прибылям и убыткам предприятия. Все, кто занимается такого рода прогнозированием, понимают, что в этом вопросе важна не столько точность прогнозов, сколько правильные взаимосвязи между вашими предпосылками и результатами. Ведь что мы хотим от прогноза? Мы хотим узнать, что будет, если делать все как обычно (AS IS) и что будет, если мы что-то поменяем (сценарии). Для того, чтобы сделать эту работу финансовая служба должна придумать какую-то модель предприятия, которой она может легко управлять, легко объяснять бизнесу как она работает и легко предоставлять данные в различных разрезах, в которых бизнес захочет это дело посмотреть. Это все отличные намерения, но тут мы сталкиваемся с суровой реальностью: методологические и технические навыки для выполнения этих задач в конкретных предприятиях откровенно слабы. Модели неудобные, быстро не изменяемые, не обновляемые, легко ничего не объясняется, файлы не удобные, а разрезы получить невозможно или очень долго. Давайте посмотрим конкретный пример, где всё плохо и как это можно исправить. Где будет строить модель типичный сотрудник отдела финансов? Конечно в Excel. Для этого есть несколько по настоящему хороших причин: Одна из самых простых и одна из самых распространенных моделей прогнозирования выручки это очень простая формула: количество клиентов за период * средний чек = выручка.
То, что было до нас выглядело так (данные, конечно же заменены на демонстрационные):  Какие проблемы есть на этом листе: Этот лист это прогнозирование по одному из подразделений предприятия. Всего таких листов около 30. Все эти листы объединяются на лист всего предприятия в двух разрезах: по подразделения и по типам отделов. Грубо говоря у вас в каждом подразделении есть отдел, по производству упаковки. Вы хотели бы видеть и общий результат по подразделениям, а отдельно общий результат в разбивке по разным специализациям, типа производства упаковки. Лист выглядит концептуально так же, но он является суммой результатов на прошлых 30 листах.
Это суммирование реализовано самым простым способом: перебором всех ячеек нужных для суммирования. Т.к. не каждое подразделение содержит все отделы и положение строк в 30 листах отделов может быть разное, то для сборки совокупной выручки по отделам сотрудник должен был составить десятки формул, в которых явным образом указал, какие ячейки он хочет складывать. Какие проблемы мы видим на обобщенных листах? Таким образом, мы имеем жесткую, прямолинейную структуру модели, которая способна давать только один результат, может выдержать небольшие изменения в предпосылках и связана с огромными трудозатратами по обновлению или внесению изменений. И даже само создание этой структуры уже связано с большими трудозатратами. Почему-то многие компании такие задачи готовы "закидывать телами" трудолюбивых сотрудников, кому не хватает и опыта и навыков сделать все проще, быстрее и удобнее. При этом это даже не вопрос денег. Реализация такого файла отнимает около 2 месяцев работы человека и то, без удовлетворения всех требований. А более разумный подход к организации работы с данными потребует у вас 1 недели не напряженной работы! За 2 месяца подготовки "плохим" способом вы теряете не только больше денег, но и кучу времени и нервов, т.к. принимая результат будете десятки раз ловить ошибки. Это тупейшая растрата ресурсов. Это как раз тот случай, когда простыми шагами, вы можете получить 10-ти кратный рост производительности труда!  О том, как мы добились повышения производительности труда в 10 раз и переделали модель в следующей статье.