Analiza podatkov v Excelu je pogosto prvi korak pri razumevanju prodaje, stroškov, zalog, rezultatov ali delovanja različnih procesov. Excel omogoča hiter pregled nad podatki, izdelavo poročil in preproste analize brez dodatnih orodij, zato ostaja eno najpogosteje uporabljenih orodij za delo s podatki.
Z večanjem količine podatkov in števila virov pa analiza ni več zgolj pregled tabel, temveč vključuje pripravo podatkov, njihovo povezovanje in oblikovanje smiselne strukture za nadaljnjo uporabo. To je smiselno predvsem, ko gre za kompleksnejše in ponavljajoče analize, ki zahtevajo veliko količino vloženega dela.
V nadaljevanju pogledamo, kaj analiza podatkov v Excelu dejansko pomeni, kateri so njeni ključni gradniki in kdaj postane delo z več viri podatkov bolj kompleksno.
Kaj pomeni analiza podatkov v Excelu
Analiza podatkov v Excelu pomeni pretvorbo zbranih podatkov v razumljive informacije, ki omogočajo pregled nad stanjem, primerjavo rezultatov in podporo odločanju. Podatki sami po sebi predstavljajo seznam zapisov, analiza pa vključuje njihovo razvrščanje, združevanje, primerjanje in interpretacijo.
V praksi analiza pogosto pomeni pripravo pregledov po obdobjih, primerjavo kategorij, iskanje odstopanj ali spremljanje ključnih kazalnikov. Excel omogoča, da podatke filtriramo, povzemamo, povezujemo in prikažemo na način, ki omogoča hitrejše razumevanje.
Pomemben del analize ni le prikaz rezultatov, temveč tudi priprava podatkov. To vključuje preverjanje strukture, usklajevanje zapisov, odpravljanje podvajanj in oblikovanje podatkov tako, da jih je mogoče smiselno uporabljati v nadaljnjih analizah. Ker se podatki največkrat zbirajo iz različnih virov je potrebno obvladovati tudi pretvorbe podatkov na skupni imenovalec, da jih potem lahko povežemo med sabo.
Zato analiza podatkov v Excelu ni enkraten korak, ampak proces, ki vključuje pripravo, obdelavo in prikaz podatkov v obliki grafičnih poročil (dashboardov)
Glavni koraki dobre analize podatkov v Excelu
Analiza podatkov v Excelu temelji na nekaj osnovnih korakih, ki določajo, kako zanesljivi, pregledni in uporabni bodo rezultati. Ti koraki niso vezani na posamezna orodja, temveč na način, kako so podatki pripravljeni, strukturirani in uporabljeni. Analiza se za zahtevno pokaže predvsem takrat, ko moramo črpati podatke iz več različnih virov in je količina podatkov “peš” neobvladljiva.
Prvi korak predstavlja vzpostavitev podatkovnih virov. Podatki lahko prihajajo iz ene ali več datotek (Excel, PDF, Word, ……), izvozov iz drugih sistemov (ERP, SQL) ali ročnih vnosov. Pomembno je, da imajo podatki jasno strukturo, saj ta neposredno vpliva na nadaljnjo analizo.
Naslednji korak je priprava podatkov. Ta vključuje čiščenje, usklajevanje zapisov, poenotenje oblik zapisa in odpravljanje podvajanj. Kakovost priprave podatkov pogosto določa, koliko ročnega dela je potrebnega kasneje.
Tretji korak je struktura oziroma modeliranje podatkov. Gre za način, kako so podatki organizirani, povezani med seboj in pripravljeni za različne poglede ali poročila. Dobra struktura omogoča široko paleto različnih pregledov podatkov, po različnih kriterijih (obdobjih, virih, vrednostnih razredih, idr kategorijah). Ta del je zelo pomemben, ker nam pušča svobodo pri oblikovanju poročil in ne zahteva vedno novega spreminjanja modela, ampak predvidi množico različnih scenarijev. To tudi pomeni, da lahko isto analizo uporabljamo večkrat brez ponovne priprave podatkov in podatkovnega modela.
Zadnji korak je prikaz rezultatov. To vključuje preglednice, povzetke, grafikone ali dashboarde, ki omogočajo hitro interpretacijo podatkov in primerjavo različnih obdobij. Pri tem je zelo pomemben dejavnik čas. Četudi so poročila lepa razumljiva, govoreča, nimajo polne vrednosti, če niso ažurna in ne odražajo aktualnega stanja. Prav v tem se pokaže prava vrednost avtomatizacije celotnega postopka obdelave podatkov, ki nam omogoča ažurnost in neodvisnost pri analizi podatkov.
Kako izvedemo avtomatizacijo korakov analize v Excelu
Avtomatizacija analize podatkov v Excelu pomeni, da se ključni koraki priprave in obdelave podatkov izvajajo avtomatično, ponovljivo, brez ročnega ponavljanja enakih postopkov. Namesto, da podatke za vsako obdobje uvažamo, čistimo in preoblikujemo znova, se postopek pripravi enkrat in nato uporablja večkrat. Slabo postavljena avtomatizacija lahko povzroči napačne rezultate, zato je pomembno, da je model podatkov premišljen že v osnovi.
Avtomatizacija Excel poročil se najpogosteje začne pri uvozu in pripravi podatkov. To vključuje povezovanje datotek, usklajevanje strukture zapisov ter oblikovanje podatkov tako, da so pripravljeni za nadaljnjo analizo. Če je model dobro postavljen lahko z orodjem kot je Power Query dosežemo, da se datoteke avtomatično preuredijo v želeno obliko in strukturo, ki nam omogoči združevanje podatkov in dodajanje nekaterih osnovnih izračunov. To pomeni, da imamo možnost osveževanja podatkov, kjer se analiza posodobi z novimi podatki brez ponovnega ročnega dela.
Če smo sedaj uspeli zagotoviti, da se bodo podatki avtomatično preoblikovali in združevali moramo avtomatizirati še samo analizo podatkov. Za izvedbo avtomatizacije Excel ponuja zelo močno orodje Power Pivot, ki nam omogoča avtomatično analiziranje vseh zbranih podatkov in nam pri tem pušča odprte roke za različne nove prikaze in analize. To nam omogoča, da prilagajamo končna poročila glede na trenutne potrebe, kar pomeni, da smo pri oblikovanju poročil zelo fleksibilni.
Ažuriranje oz. osveževanje podatkov se izvede na zahtevo uporabnika, ko ta to želi. Za samodejno delovanje procesa lahko seveda uporabimo tudi macroje, ki samo izvedbo še bolj poenostavijo (z enim klikom do izvedbe celotnega procesa)
Cilj avtomatizacije ni le prihranek časa, temveč predvsem stabilen in ponovljiv proces analize, ki zmanjšuje možnost napak ter omogoča, da se pozornost usmeri v interpretacijo podatkov namesto v njihovo ročno pripravo.