Jak Excel zruinuje váš byznys! | Mňamka #398
🕺Nejpoužívanější databáze na světe!
Excel je nejpoužívanější tabulkový editor, potažmo “databáze” všech dob. Téměř každý ho zná, spousta lidí ho miluje. Ano, je intuitivní, můžete v něm vykonávat rychlé kalkulace, vytvářet reporty, ad-hoc analýzy, ale…
Ouvej, toto, bolí…

Setkal jsem se za svou prozatímní kariéru s mnoha “Excelovými velmocemi” (velké firmy, které jedou na tabulkových editorech) a tak mohu říct, jaké jsou, dle mého názoru, největší bolístky pokud řešíte data v Excelu.
💾 Big Data, aneb kolik tam toho narveme?
V BizzTreat jsem si vždy dělal srandu otázkou na kolegy: “Víš od kolika záznamů (počet řádků v tabulce) se jedná o big data?” Kolega či kolegyně zamhouřili oči a odpověděli: “Ne, kolik?” Já odpověděl: “Milion, protože to je maximum, které narveš do Google Sheetu.” A to je ještě otázka, zda tam i tento počet záznamů budete schopni dostat a s tabulkou těchto rozměrů pracovat. Zažil jsem několik Google Sheetů se stovkami tisíc záznamů a reakční doba těhle monster je přinejmenším frustrující.
⏱️ Čas
Naházet pár tabulek do Excelu a udělat pivotku, to je přece super jednoduché a rychlé. No jasně, ale ve chvíli kdy potřebujete vidět ještě tohle a tohle, což budete potřebovat, tak se z daného souboru stává neřízená střela. Nedej bože pokud tam těch dat narveme opravdu dost, stane se pravděpodobně jedna z těchto situací:
Proč se to tak dlouho otvírá? 🤯
Hele, ono mi to napsalo, že program neodpovídá, co mám dělat? 🤯
Tady když kliknu, tak to trvá 5 minut, než něco vidím. 🤯
Heleď, budu to mít hotový příští týden, chvíli to trvá ta konsolidace. 🤯
Kdy tam budou data za minulý měsíc? 🤯
Já to dám uložit a jdu na kafe. ☕😀
🚧 Jedno místo pravdy
Přišli jsme na poradu a Karel říká: “Počet prodaných kusů za poslední měsíc je XY a marže z nich YZ.” Jana na to: “Ne ne ne, Karle tohle je špatně, já jsem si to teda spočetla jinak a vychází mi jiné číslo. Počítáš tam vratky?” Určitě si domyslíte, že celý meeting se točil dále jen okolo toho, jak teda má být metrika pro dané ukazatele správně a co se týče výsledků minulého měsíce, tak jsme se k správnému číslu nedopátrali.
“Čau Venco, prosím tě a který ten plán je na tenhle rok? Vidím jich tu pět.” Ano, Excely často vznikají a vznikají, ale méně často zanikají. Hledat pak ve 150 souborech ten pravý, abych se dozvěděl potřebnou informací, nemusí být zrovna příjemné.
Shrnuto a podtrženo, dalším problémem “Excelových velmocí” je, že nemáte jedno místo pravdy. Tam kde se opravdu rychle a efektivně můžete spolehnout na to, že dané číslo odpovídá realitě a nikdo jej nebude zpochybňovat.
❌ Chyby
“Moment, já to tady doťukám a už běžím…” řekla Marta, než běžela s kolegy na oběd. Jenže v tu chvíli už přemýšlela nad tím, zda si dá svíčkovou nebo koprovku a zaměnila ve vzorci 2 sloupce. Komu se kdy nestalo, že by udělal chybu v Excelovém vzorečku? Asi každému…
Takové a jiné chyby ale mohou mít nedozírné dopady. Jednou se nám dokonce stalo, že firma jela podle odsouhlaseného budgetu, který ale odpovídal minulému roku. Všimli si toho až 3 měsíce později, kdy se zdálo být něco divně. 😄
🔐 Bezpečnost
“My to dneska už máme v cloudu. Tam můžeme spolupracovat vyplňovat tabulky společně, vlastně i vidím, kdo a co posledně upravil.“ říká pan Vladimír ze společosti XY.
Ptám se: “A nestahujou si to lidi i přesto na svůj lokální laptop/desktop?”
Vladimír: “No, někteří ano. Jsou na to zvyklí.”
Opravu chcete, aby vaše citlivá firemní data byla uložena někde na lokále, firemním či ještě hůře osobním zařízení, které může být velmi jednoduše napadeno?
💸 Peníze
V neposlední řadě vás může tohle excelování stát pěknou fůru peněz. Pojďme si to opět ukázat na příkladu.
Při jednom rozhovoru jsem položil několik otázek panu Tomášovi, který měl na starosti IT oddělení ve firmě. Odpověděl následovně:
Celkový počet zaměstnanců ve firmě: 500
Kolik zaměstnanců pracuje s Excelem: 40
V kolik v průměru stráví času prací s Excelem, aby měli potřebná data/informace: 3 hodiny týdně
Jaká je jejich průměrná mzda: 300,-Kč
Tak si to teda pojďme spočítat. 40 zaměstananců x 2 hodiny x 47 pracovních týdnů x 300,-Kč
Celkově: 1 692 000,-Kč
“Za to už se dá stavět slušné business intelligence nemyslíte, pane Tomáši?” Pan Tomáš jen zíral a nevěřil svým očím. A to záměrně nepočítám čas (ušlou příležitost), který by zaměstnanci mohli věnovat jiným aktivitám, které si myslím, že by pro byznys měly rozhodně přínos. 🙂
🤔 Excelovat či neexcelovat?
To je to oč tu běží. 😀 Absolutně neříkám, že tabulkové editory jsou špatné, sám je používám na nějaké rychlé ad-hoc analýzy nebo jako pomocný datový zdroj pro manuální vstupy. Co si však myslím je, že pro řízení středně velkých či velkých firem jsou už dávno tabulkové editory utopií.
Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. Rád to s vámi proberu.
Patrik
AI Audit: Když chcete vědět, kde ve firmě AI dává smysl (a kde ne)| Mňamka #552
Znáte to – CEO se vrátí z konference a ptá se „a my s tou AI něco děláme?“, IT má pět různých nápadů, co by se dalo zkusit, marketing chce chatbota, a ve skutečnosti nikdo přesně neví, co z toho má smysl a kde začít. AI audit je pro firmy, které nechtějí jen naskakovat do vlaku, ale chtějí vědět, kam ten vlak vlastně jede. Typicky to jsou střední a velké společnosti, které už mají digitalizované procesy a nějaká data – a teď zjišťují, že „AI strategie“ nemůže být „zkusíme, uvidíme“.
Metadata management: Proč je katalog dat nutností, ne luxusem | Mňamka #551
“Metadata jsou data o datech.“ - tohle, když od nás slyšeli profesoři na VŠE (Vysoké škole ekonomické), rovnou nás poslali ze zkoušky domů s tím, že se za nedlouho opět uvidíme. 😀Ona je to sice pravda, ale nejde ani tak úplně o jednu pevně stanovenou “definici” jako spíš o tu samotnou podstatu. Díky metadatům organizace chápe svá data, své systémy i pracovní postupy, protože metadata popisují, vysvětlují a usnadňují vyhledání, použití a správu jakéhokoliv datového zdroje.
7 nejběžnějších promptů datového analytika a inženýra | Mňamka #550
Datoví analytici a inženýři tráví spoustu času rutinními úkoly – od čištění dat až po ladění kódu. Umělá inteligence dnes dokáže část téhle práce výrazně urychlit. Klíčem je dobře napsaný prompt – zadání, kterým AI přesně řeknete, co má udělat. Podívejme se na 7 promptů, které se v praxi hodí nejčastěji.



