Generalmente, los contadores, financieros, gerentes de ventas y operaciones, etc., Usan Excel para analizar su información. Esta información puede llegar de diferentes lados. Cuando trabajamos en una Pequeña o Mediana empresa, esta información generalmente viene de nuestro programa de Contabilidad (Peachtree o similar.) Cuando trabajamos en un corporativo o una transnacional, la información generalmente nos llega de uno (o varios) ERP (Enterprise Resource Planning) como SAP o similar, y/o desde otros sistemas como un CRM (Customer Relationship Management.)
Otras capitulos en esta serie
Parte 1 Principios y Mejores Practicas
parte 2 Las Debilidades de Excel
parte 3 Casos Reales y Encuesta
parte 4 Bases de Datos, Powerpivot, PowerBI, Conclusiones
parte 5 Página Actual
Independiente de donde venga la información, el paso siguiente es similar, necesitamos un proceso para traer la información de nuestros sistemas a Excel, para poder analizar la data. Como hacerlo generalmente es responsabilidad de los Gerentes o VP de área, asesorados o no por IT.
Saber las opciones que tenemos y como decidir la correcta no es para nada trivial. Tomar la decisión incorrecta en esta área afectara todo el resto del proceso de Análisis y reportaje, ya sea metiéndonos en terribles periodos de Excel Hell basados en Spreadmarts, o permitiéndonos un proceso rápido, fluido y poderoso. De más está decir que el resto de la cadena de mando (Gerentes, Analistas, etc.,) se ven tremendamente afectado por esta decisión, ya que son los que trabajan el día a día de este proceso.
En este artículo, posiblemente mencionaremos muchos terminos y conceptos que no conozcas, todos los terminos en Azul te abrirán páginas con información adicional a estos términos. Lo mas importante sin embargo, es que explores y que te des cuenta de la cantidad de opciones que tienes para trabajar data en Excel, y posteriormente explores con más profundidad las opciones que mas te interen o necesites...
Idealmente, estas decisiones se deben de tomar en conjunto con el departamento de IT de la empresa, ya que las mejores soluciones a estos retos contienen tanto elementos de la lógica del negocio de los departamentos como conceptos más relacionados a IT. Sin embargo, es muy común en nuestros países latinos una falta de integración entre IT y áreas como contabilidad, finanzas o ventas, lo que dificulta que conozcamos todas las opciones que tenemos y tomar la decisión más sensata.
Cuando traemos Data para analizar en Excel, hay 3 puntos a considerar:
Cuanta data traemos?
· Aquí tenemos 2 opciones, traer la data completa o traer solo porciones o resúmenes de la data.
Como traemos la data?
· Tenemos 2 métodos, el método Push o el Pull.
Como Almacenamos y estructuramos la data?
· Nos apoyamos o no en un Data Warehouse o Data Mart o no?
Que opciones tomamos al traer la data determinarán enormemente lo que podemos hacer en nuestro análisis, y también determinará si caemos terriblemente en un Excel Hell o si trabajamos de manera optima. A continuación, discutimos cada punto a considerar…
Como vimos en el resumen, para responder esta pregunta, tenemos 2 opciones:
· Traer la data completa
· Traer solo porciones o resúmenes de la data.
Traer toda la data generalmente es lo ideal, pero puede ser como el sumo grande de la imagen...pesado, complicado y poco ágil. Si queremos trabajar con Big/Complex data de manera ágil en Excel, necesitaremos apoyarnos con otras herramientas...A continuación, exploraremos estos temas:
TRAER LA DATA COMPLETA
Ventajas
Traer la data completa nos permita trabajar con el nivel mas alto de detalle (granulidad.) Cuando estamos evaluando data transaccional, a veces queremos llegar al nivel de transacciones individuales para nuestro análisis, por ejemplo cuando estamos controlando costos, y queremos ver si las transacciones individuales de un rubro en particular se adecúan o no a nuestros presupuesto. Lo mismo puede decirse del área de ventas, cuando queremos ver a nivel de ventas individuales de un cliente.
Desventajas
Las desventajas de este método es que después de cierto punto, se puede tener problemas en Excel con el volumen y la complejidad de la data. Es fácil traer 20,000 transacciones desde Peachtree para analizarlas, pero es mucho más pesado traer más de 1 millón de registros para evaluar por ejemplo, las transacciones individuales de una Transnacional en Brasil registradas en un SAP ERP. Es vital ser consciente que las diferencias en volumen y complejidad determinará las estrategias que podemos seguir, y lo que sirve para casos pequeños en PYMES generalmente no es la solución en casos mas grandes o complejos.
Como mencionamos en artículos anteriores de esta serie, cuando trabajas con más de 50,000 registros y/o trabajas con varias tablas de datos, puedes empezar a notar problemas en Excel en nuestras 6 Areas de mejora (Integridad de la data, Velocidad de respuesta de archivo, Peso del archivo, Nivel de automatización, Complejidad del Modelo, Capacidad de cometer un error.)
Creo que una enorme porción del Excel Hell que experimentan las empresas se deben a que desean extraer data grande y compleja en Excel, cuando Excel tiene limitaciones técnicas importantes en este sentido (1 millón de registros, toda la data se guarda en RAM, capacidad de crear modelos MUY complejos,) o cuando no considera la opción de traer data parcial o resumida
Como tomamos la decisión?
Dependiendo del volumen y complejidad de la data…
Para 50,000 transacciones, tablas con pocas columnas y no más de 2 o 3 tablas de datos, No hay ningún problema en usar las prácticas comunes de Excel. Extrae la data en diferentes tablas, “aplana” las tablas uniendo columnas de varias tablas con Vlookup o similar, y luego realiza el análisis con Pivot Tables y fórmulas.
Para data más grande o compleja, NO uses las prácticas comunes de Excel, ya que gradualmente estarás creando un Spreadmart, con todos los problemas relacionados que en artículos anteriores de esta serie hemos discutido...
Para trabajar de manera optima en Excel En casos de Big/Complex data, necesitas tomar en cuenta los otros puntos a tratar, y hacerte preguntas como:
-Puedes extraer resúmenes o porciones de la data con SQL o técnicas similares?
-Puedes usar métodos Pull para simplificar y automatizar el proceso?
-Tienes la opción de construir un pequeño Data Mart con PowerPivot para organizar y agregar la data?
-Tienes la opción de usar SQL server Analysis Server (SSAS) o similar?
Si tienes un buen equipo en el área de IT de tu empresa puedes discutir estas preguntas también con ellos. Si le haces estas preguntas y ellos te miran con cara de no tener idea de lo que estás diciendo, por favor considera seriamente hablar con el CEO de tu empresa para actualizar los conocimientos técnicos de tu departamento de IT :-) Si tienes dudas o experimentas resistencia en cuanto a la importancia de incorporar Bases de datos para trabajar con Excel, ya escribimos un articulo sobre ese tema...
TRAER SOLO PORCIONES O RESUMENES DE LA DATA
Ventajas
En muchas ocasiones, no necesitaras el máximo nivel de detalle para hacer un análisis y reporte. Cuando estas realizando un Estado de Resultado de un proyecto en particular, no siempre necesitas tener la data de cada transacción, sino que puedes tenerla agregada a nivel de rubros como ingresos, costos, y gastos. En ese caso no tienes necesariamente que traer todo la data a Excel, sino que puedes agregarla primero, cosa que posiblemente tendrás ya hecho si tienen un Data Mart a tu disposición, o puedes realizarlo de manera más manual usando Queries con SQL o PowerQuery.
Otra opción es traer la data completa a PowerPivot (Add In gratuito, mayor capacidad de guardar data, mejor capacidad de compresión, posibilidad de usar un modelo Relacional) y trabajar con data resumida con tablas dinámicas. Otra opción será traer solo las columnas que necesitas de las tablas de datos (data parcial,) guardar la data en un Pivot Chache, y trabajar con data resumida con Tablas dinámicas
Las ventajas de traer sola la porción de la data que necesitas es tener archivos de Excel mas livianos, y puede simplifica mucho el proceso del análisis inicial de la data, además de evitar las complicaciones de tener columnas de data innecesaria. Obtener data resumida puede hacerse de manera relativamente sencilla usando SQL.
Las ventajas de resúmenes (agregaciones o jerarquías) es que puede simplifica aún más el proceso del análisis, ya que puedes tener la data agregada por región, año o producto y solo usar ese dato agregado y no toda la data que se requiere para hacer la agregación. Obtener data agregada puede ser dificil de hacer usando SQL, pero se pueden usar Data Mart basados en Bases de Datos Dimensionales (OLAP,) como PowerPivot o SSAS
Desventajas
Es más difícil trabajar a nivel de transacciones o registros individuales (pero es aun posible con SSAS o Hyperion) . Sin embargo, esto debes balancearlo con las dificultades que obtienes con Excel cuando trabajas con mas de 50,000 de registros y varias tablas de datos. Cuando Manejas Excel que pesan mas de 25MB y tienes modelos extremadamente complejos para hacer tareas de análisis y reportes periódicos (1 vez a la semana o al mes, como ciertos reportes, como el control de presupuesto, apoyo en el cierre mensual contable, y trabajar con Big data,) estas seriamente invitando al Excel Hell a que entre en tu proceso, con todos los riesgos y daños que eso implica.
Además, aunque el límite físico de Excel es alrededor de 1 Millón de registros, obtendrás problemas de rendimiento mucho antes de eso...
Como tomamos la decisión?
Dependiendo del nivel de detalle de la data que necesitas, el volumen y complejidad de la data, y los recursos y conocimientos que tengas. Del nivel de más simple al más complejo, (y también de más barato al más caro,) podemos resumir tus opciones así:
GENERALMENTE GRATUITOS, solo requieres conocimiento del tema:
Principios de bases de Datos, Powerpivot, PowerQuery, Access, SQL language,
PAGADOS, mas complejos pero más poderosos
SQL Server, SQL Analysis Server, Hyperion y Cognos
En el proximo articulo, seguiremos descutiendo:
Como traemos la data?
y
Como Almacenamos y estructuramos la data?
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Muchos Saludos y larga vida a los Excel Pros