每个公司都不是明星技术和超级酷的程序员，而是巨大的瓶颈，效率低下和错误决定的总和，这些都会以某种方式发挥作用。 但是随后您决定进行一些更改，并立即开始面对这样一个事实：在大量的业务流程中，您都会遇到问题。 好吧，这些问题当然不需要以理想的方式解决，而是需要以最佳的劳动力成本解决。
我想分享一个与我的数据分析和数据管理主题相关的示例。 许多组织提供财务服务，其主要目的是向管理层提供有关企业状态的财务信息。 在这些人的许多作品中，有一项这样的任务：对下一个时期（任何人的年，季度）进行收入预测。 对收入的预测通常是商定下一时期的计划并对企业的盈亏进行总体预测的第一步。
参与这种预测的每个人都知道，在此问题上，重要的不是预测的准确性，而是前提与结果之间正确的关系。 毕竟，我们要从预测中得到什么？ 我们想知道如果我们像往常一样做所有事情（原样）会发生什么，并且如果我们更改某些内容（脚本）会发生什么。 为了使这项工作有效，金融服务必须提出一种可以轻松管理的企业模型，可以轻松地向企业解释其运作方式，并可以轻松地在企业希望看到该企业的各个部分中提供数据。
这些都是好主意，但在这里我们面临着一个严峻的现实：坦率地说，在特定企业中执行这些任务的方法和技术技能很薄弱。 这些模型不舒服，不能快速更改，不能更新，一无所获，文件不方便，无法获得切割或需要很长时间。 让我们看一个具体的示例，其中所有问题都是不好的，以及如何修复它。
典型的财务官将在哪里建立模型？ 当然在Excel中。 这样做有几个非常好的理由：
- 只有使用此工具才能获得经验。
- 工作的结果很容易传达给客户。
- 您可以更改模型中的任何零件。
- Excel非常简单地集成了数据的接收，存储，处理，预测，表示和可视化。
- 您可以使工作的消费者容易理解您传递给他们的东西。
- 允许您组织简单的交互并使用模型。
最简单，也是最常见的收入预测模型之一是一个非常简单的公式：该期间的客户数量*平均支票=收入。
摆在我们面前的是这样的（当然，数据已被演示替换）：
这张纸上有什么问题：
- 输入2017年和2018年的基准数据作为值。 可以理解，对于各种预算版本的实施，这些值将直接更正。 这是一项繁重的工作（因为各个部门中大约有30张这样的工作表），其中可能会出错，因此列和列会混合在一起。
- 尽管将2018年作为值引入，但尚未结束，因此在考虑预测的情况下将值输入到此处，该预测是在单独的某个地方进行的。
- 预测是全年进行的。 进行预测的要求之一是一方面进行每月预测，另一方面按年度显示，因为 由于数量众多，难以对月度预测进行分析和评估。 因此，该模型的困难之一是要建立在另一个模型之上，该模型要考虑季节因素，按月细分数据。 一切都是“从头到尾”，不是每月的年度结果，而是每月的年度结果。
- 该模型的初始数据显然不会出现在任何地方，没有引用它们，也不清楚这些数字是否正确，我们看到了什么，是否从存储中正确提取并汇总了这些数字。
- 如果希望重组部门组成，则该模型将被完全淘汰。
- 明年，几乎没有什么可以重复使用的。
此工作表是对企业部门之一的预测。 总共约有30个这样的工作表，所有这些工作表都按部门和部门类型分为两个部分组合在整个企业的工作表中。 粗略地说，在每个部门中，都有一个包装生产部门。 您还希望看到按单位划分的整体结果，以及按不同专业划分的整体结果，例如包装生产。 该表在概念上看起来是相同的，但它是最后30张表的结果之和。
此求和以最简单的方式实现：通过枚举求和所需的所有像元。 因为 由于并非每个部门都包含所有部门，并且30个部门中各行的位置可能会有所不同，所以要按部门汇总总收入，员工必须制定数十个公式，在其中明确指出要堆叠的单元格。
我们在摘要表上看到什么问题？
- 求和的单元格的显式枚举，这意味着如果有人用求和时替换了我们所指代的单元格的值或含义，我们将不会注意到这一点，并且必须长时间寻找该错误。
- 更改公司的结构时，我们将不仅要更改受更改影响的部门的工作表，还需要在大会上更正该工作表，因为不会有新的对象，而删除的对象会产生错误。
- 当更改我们要查看的单元的截面时，此模型根本无法执行任何操作，并且无法正常工作。 如果部门中出现了一些重要的细节，那么本质上我们将不得不创建另一个相同的概化表（已经有10倍以上的直接链接需要“插入”，从1,000到10,000）。
- 如果公司的变更导致不同的实体分组，则通常会完全破坏该模型。 所有这些工作都浪费了。
因此，我们拥有一个刚性，直接的模型结构，该模型仅能产生一个结果，可以承受前提的微小变化，并伴随着巨大的劳动力成本来进行更新或更改。 甚至这种结构的创造都已经与高昂的人工成本联系在一起。
由于某些原因，许多公司准备将此类任务交给辛勤工作的员工，这些员工缺乏使一切变得更容易，更快和更方便的经验和技能。 但是，这甚至不是钱的问题。 此类文件的实施需要大约2个月的人工，然后才能满足所有要求。 一种更合理的组织数据工作的方法将需要1周的辛苦工作！ 以“不良”方式进行2个月的准备，您不仅会损失更多的金钱，而且会浪费大量的时间和精力，因为 得出结果，您将错误捕获数十次。 这是愚蠢的资源浪费。 只需简单的步骤，劳动生产率就可以提高10倍！
关于我们如何使劳动生产率提高10倍，并在下一篇文章中重新使用该模型。