Excel hell — это состояние, когда много важной для компании информации содержится в excel-файлах сотрудников, происходит постоянный обмен этими файлами по почте, и сложно сказать у кого самая последняя и правильная версия. Для получения общей картины нужно сводить данные из этих файлов в один, что на практике часто сводится к copy-paste, занимает много времени и приводит к ошибкам. В итоге люди мало того что с трудом получают информацию, но еще и рискуют принять неправильные решения на основе устаревших или вовсе неправильных данных. Звучит ужасно, но похоже что это не редкость, и нельзя сказать что ситуация улучшается. Как мы к этому пришли?
Из этой статьи вы узнаете, что такое Excel hell, почему не взлетел Lotus Improv и какая стартап-идея из списка Пола Грэма “Startup Ideas We'd Like to Fund” до сих пор не имеет хорошего решения. Интересно? Добро пожаловать под кат.
Немного истории
В начале все было не так уж плохо — в 1973 году электронные таблицы VisiCalc стали тем приложением, ради которого покупали Apple II, и превратили персональный компьютер из забавы немногих любителей в востребованный бизнесом инструмент. Конечно, они не были первой табличной программой, или первым инструментом финансового моделирования — магия VisiCalc была в том, что они они были первыми интерактивными таблицами, позволяя сразу видеть результат, задавать формулы прямо в ячейках, давая возможность за несколько минут делать то, что до этого требовало программирования или нудных расчетов на бумаге. Дэн Бриклин и Боб Фрэнкстон придумали то, что и сейчас определяет этот класс программ: схему нумерации ячеек, ссылки на ячейки в формулах, задание ссылок через перемещение по ячейкам и т.д. Кстати, в 1995 году Дэн Биркин выложил версию VisiCalc для DOS, которая вполне возможно запустится даже в современном Windows.
VisiCalc на Apple II
Пока авторы VisiCalc судились со своими издателями, в 1983 году вышел Lotus 1-2-3 и почти сразу “убил” своего конкурента просто потому, что был лучше: поддерживал дробные числа, изменение размера ячеек, работал на IBM PC и позволял использовать больше памяти и большее разрешение экрана, скоро обзавелся макросами и графиками. Электронные таблицы стали излюбленным инструментом финансового анализа, моделирования и просто работы с более-менее структурированными данными и числами. Современные аналоги конечно обросли огромным числом фич и фишек, но основа почти не изменилась. Но всегда ли они используются по назначению?
Excel hell
Маша и Петя работают в крупном интернет-магазине. Задача Пети — планирование закупок и определение цен на сотовые телефоны и аксессуары к ним. Основная выручка идет с аксессуаров: Пете нужно следить за тем, чтобы цены на те телефоны, по которым компания продает больше всего аксессуаров, были не выше чем у конкурентов, и на всех точках хватало товаров. Утром он получает очередную выгрузку из 1С, огромный excel-файл с данными по продажам за последний месяц, остатками на точках и прочей информацией, по которой он может проанализировать ситуацию. Петя вводит в Excel сколько единиц товара нужно закупить, и корректирует цену в интернет-магазине. Вечером Маша сводит все в один файл и проверяет работу сотрудников, каждый из которых отвечает за свои категории. Она вносит необходимые исправления и отправляет файл для загрузки на сайт и в отдел закупок. В файлах уже много формул и макросов, часто добавляются новые или вносят исправления, строят новые отчеты для анализа данных. Excel-файлы снуют туда-сюда по почте, работа кипит, магазин растет.
Тут что-то не так:
- сложно понять, каково текущее состояние, где последняя актуальная версия?
- кто и когда поменял это число или формулу?
- когда отвиснет Excel?
- где тот классный отчет, который придумала Таня три месяца назад? И как построить его за этот месяц данных?
- когда же я пойду домой?
Казалось бы, вот дураки, ясно же что так делать нельзя. А как можно?
Можно использовать Google Spreadsheets: по крайней мере никто не пересылает эксели по почте и всегда понятно где последняя версия. Правда они падают на еще меньшем объеме данных, хуже интегрируются с другими источниками данных, сложно сделать так, чтобы данные не нужно было копировать или повторно вводить, и вообще они слабо способствуют уменьшению бардака.
Бывает так, что вам везет: ваш бизнес-процесс достаточно прост и типичен, и есть уже готовое решение, которое покрывает ваши нужды на 90%. Оставшиеся 90% решаются доработками или… при помощи Excel.
Бывает и так, что у вас свой отдел разработки: в этом случае вас ждет успех, особенно если вы смогли сделать так, что бизнес-пользователи, которые и так подыхают под ворохом работы, могут уделить достаточно времени формулированию требований и будут вовлечены в разработку. Специализированные решения и правда бывают очень успешны, особенно если бизнес-процесс достаточно стабилен и не требует частых экспериментов или изменений.
Но почему вообще люди начинают использовать Excel для такой задачи? На нем легко получить первые результаты, быстро построить прототип, очень многие неплохо его знают. Удобно что в одной системе можно и вводить, и анализировать данные, и сразу видеть результат. Часто большего и не надо. Но если данных становится много, информационная модель усложняется, с данными работает несколько человек, то появляется необходимость в переходе на другой инструмент, добавляя структуру и отслеживаемость, но при этом желательно не теряя в гибкости и возможностях.
Очевидно, что проблема не нова: например, создатель известного стартап-акселератора Y-Combinator Пол Грэм составил в 2008 году список идей, реализацию которых он хотел бы увидеть: Startup Ideas We'd Like to Fund. За номером 22 в этом списке идет идея гибрида Excel и базы данных:
People often use Excel as a lightweight database. I suspect there's an opportunity to create the program such users wish existed,… Don't make it feel like a database. That frightens people. The question to ask is: how much can I let people do without defining structure?
На всякий случай, Google Spreadsheets в то время уже два года как работали. С тех пор появилось несколько продуктов, которые были скорее похожи на СУБД с веб-интерфейсом: DabbleDB, Ragic, и некоторые другие, но ни один из них не смог занять эту нишу.
Подойти к этой проблеме со стороны электронных таблиц пробовала компания Lotus со своим Lotus Improv, выпущенном в 1991 году. Основное отличие состояло в том, что в Improv исходные данные, промежуточные значения и формулы были отдельными понятиями, а не перемешаны на одном листе, как во всех привычных электронных таблицах. Вместо того чтобы обращаться к данным по адресам ячеек, в формулах Lotus Improv вы обращались к ним по имени, а за счет четкого разделения данных и представления сводные таблицы были естественным способом анализа. В Excel структура данных и логика работы задается неявным образом: через расположение ячеек и протягиванием формул, и фактически содержится в голове того, кто создавал таблицу, а в Improv это базовые понятия, которые в явном виде содержатся в результате вашей работы. Но несмотря на восторженные отзывы и отличный старт продаж на платформе NeXTSTEP, продажи под Windows оказались очень слабыми, и разработка была остановлена уже в 1994 году. Основной причиной провала считается конкуренция со стороны другого продукта Lotus, 1-2-3, хотя небезызвестный Джоэл Спольски считает, что основное достоинство Improv, структура, являлось на самом деле главным недостатком, и что пользователям сложно впихнуть реальные данные в определенную структуру.
После остановки продаж Improv появилось несколько клонов, часть из которых даже дожила до сегодняшнего дня, а многие идеи были реализованы затем в Excel.
Lotus Improv на NeXTSTEP: сводные таблицы
Excel тоже не стоял на месте, обрастая возможностями по отслеживанию изменений, интеграции с базами данных и т.п. Но можно ли сказать, что сейчас задача решена? Это-то мы и хотим узнать.
Причем тут мы?
Наш взгляд на решение этой проблемы — гибрид системы анализа данных и базы данных с возможностью гибкого задания структуры данных, которая позволяет легко задавать вычисления в стиле Improv. У нас есть такое решение — qubequ.com и мы хотим лучше понять сферу его применения. Потому что взгляд — это, конечно, хорошо, но цена ему ноль без проверки на практике и понимания конкретных проблем, которые стоят перед компаниями и людьми, которые в них работают. Очевидно, что проблема не только техническая, и что есть много ситуаций когда уже есть хорошее техническое решение, но люди не знают о его существовании или о том, как его использовать.
Если в вашей организации активно используется Excel, то нам интересно узнать:
- какой бизнес-процесс работы с Excel? (несколько человек заполняют однотипные таблицы и требуется их объединение / один человек регулярно готовит отчеты и рассылает их / другое? )
- какова цена ошибки в процессе/данных, насколько для вас важна оперативность, много вы теряете из-за Excel hell?
- удовлетворяет ли вас Excel? Если нет, то какие другие решения вы пробовали/обдумывали и почему они не подошли?
Мы рады любым комментариям, а если вы готовы рассказать о вашем опыте или взгляде на excel hell — поговорите с нами тут, или оставив контакты на qubequ.com.
Автор: kostialopuhin
