Par FintechNews.org
Excel est le programme que beaucoup d’entre nous ont utilisé pour la première fois pour traiter et communiquer les chiffres financiers des entreprises, et il est resté la norme de référence pour de nombreux analystes et directeurs financiers. La technologie a parcouru un long chemin depuis l'introduction d'Excel en 1985, même si le programme lui-même n'a pas beaucoup changé au cours des dernières années.
De nombreuses entreprises sont encore contraintes d'utiliser Excel par habitude et par peur de passer à un autre logiciel et de devoir recycler leur personnel ou reconstruire leurs modèles de confiance. C'est la norme depuis si longtemps qu'il est compréhensible que les entreprises hésitent à s'en éloigner.
Pourtant, Excel seul présente de sérieuses limites et le risque d’erreur humaine peut être important. Un exemple célèbre est l'incident Reinhart et Rogoff, où une étude a contribué à déclencher une vague mondiale d'austérité basée sur une erreur de formule commise par un stagiaire. Selon l'utilisation de la feuille de calcul, le danger d'une mauvaise utilisation d'Excel peut être important.
Heureusement, il existe plusieurs technologies de pointe qui font que, pour une équipe bien gérée, ces problèmes sont beaucoup moins inquiétants. La facilité d'utilisation et la familiarité universelle avec Excel signifient qu'il est peu probable qu'il disparaisse de si tôt. Au lieu de cela, il sera amélioré grâce à des intégrations pour le mettre à niveau.
Les données ne résident plus dans Excel
En 1985, même les disques durs des ordinateurs haut de gamme disposaient de beaucoup moins de mémoire que les iPhones modernes. Le terme « big data » a été inventé, mais la quantité de données disponibles était microscopique par rapport aux normes actuelles. Pourtant, Excel a toujours une limite stricte de 1,048,576 lignes. Pour de nombreuses organisations, cela est loin de suffire à répondre à leurs exigences.
Le gouvernement britannique a découvert cette frontière de manière embarrassante en octobre 2020, lorsqu'il a manqué cas 16,000 de Covid-19 parce qu’ils n’avaient plus de lignes dans leur feuille de calcul.
Mais ce n’est pas parce qu’Excel a un maximum interne que vous ne pouvez pas utiliser d’autres solutions pour extraire des données directement de sources externes et les traiter dans Excel. C'est ce que propose la solution FP&A Rails de données le fait sans effort, en automatisant la base de données des chiffres dans les systèmes organisationnels.
Cela signifie que chaque fois que les données sont mises à jour dans la base de données dans laquelle elles se trouvent, les chiffres dans Excel peuvent être mis à jour automatiquement, sans aucune migration manuelle.
DataRails permet également des rapports beaucoup plus avancés sur les ensembles de données grâce à l'utilisation de la technologie de l'IA. Les outils de prévision constituent également une mise à niveau significative par rapport à Excel, notamment en raison de la possibilité de s'appuyer sur des ensembles de données beaucoup plus complexes que ce qu'Excel pourrait normalement gérer. L’effet des données en temps réel signifie que non seulement la direction peut être tenue au courant, mais que les équipes de direction peuvent également créer des recommandations basées sur les meilleures informations possibles.
Entraîner vos feuilles de calcul
L’apprentissage automatique est un autre domaine dont les gens ne savent peut-être pas comment tirer le meilleur parti d’Excel. Celui de Microsoft Apprentissage automatique Azure Le plugin est un moyen efficace d’ajouter facilement des services Web et d’externaliser le traitement fastidieux en dehors d’Excel lui-même.
Lorsque le plugin est actif, vous pouvez utiliser une URL pour le connecter à la fonction de service Web dont vous avez besoin, et cela permet à Azure de lire et d'apporter des modifications à votre document. Là où Azure brille, c'est lorsqu'une tâche non linéaire doit être effectuée plusieurs fois. Par exemple, l'apprentissage automatique peut aider à catégoriser le texte et à ajouter une nouvelle colonne avec cette catégorie.
Un autre cas d’utilisation est l’analyse des sentiments, dans laquelle Azure peut déterminer si un champ de texte est positif ou négatif. Lorsqu'il est effectué en masse avec des centaines de milliers d'enregistrements, le gain de temps est significatif, plutôt que de nécessiter un humain pour les catégoriser manuellement. Plus l’ensemble de données est volumineux, plus l’apprentissage automatique est précis.
L’autre avantage majeur de l’utilisation des outils d’apprentissage automatique est qu’ils rendent possible ce qui serait autrement considéré comme une idée intéressante mais peu pratique à mettre en œuvre. Disons que chez un géant commercial, ils reçoivent 10,000 XNUMX réponses textuelles à la question « Que pourrions-nous faire de mieux ? Si un humain devait lire et catégoriser manuellement, cela pourrait prendre des mois pour parvenir à une conclusion.
Ce serait travail léger pour un algorithme cela pourrait alors conduire les entreprises à prendre des décisions visant à améliorer leurs faiblesses.
Gestion de vos projets
Excel a souvent été utilisé comme un programme de style touche-à-tout, car la structure cellulaire simple lui permet d'être utilisé pour presque tout.
Une fonction courante qu’il joue dans de nombreuses organisations est celle d’outil de gestion de projet. Certaines entreprises ne sont pas en mesure de justifier l’investissement nécessaire à l’achat et à la maintenance d’un outil de gestion de projet dédié comme JIRA, malgré la croissance rapide de leur popularité.
Pour ces entreprises, l'intégration avec un outil comme Feuille intelligente peut faire une énorme différence. Il aide les chefs de projet en leur permettant d'utiliser des outils supplémentaires dans Excel tels que des diagrammes PERT, des tableaux Kanban et des diagrammes de Gantt. Les outils d'IA intégrés permettent une meilleure analyse des points critiques potentiels, ce qui signifie que les équipes peuvent mieux se préparer en modifiant les priorités pour augmenter la probabilité que les délais soient respectés.
Les projets sont presque toujours plus complexes que ce à quoi on s'attend initialement, et les équipes passent parfois des heures chaque semaine à examiner les versions révisées d'un plan. C’est du temps qu’ils ne consacrent pas à la mise en œuvre de leurs projets, ce qui les met encore plus en retard et les amène à devoir repousser à nouveau les délais et réanalyser.
C’est là que l’IA peut faire la différence en raccourcissant ce processus et en aidant à éviter un cercle vicieux de retards.
Résumé
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont conduit à une augmentation des applications Big Data, mais elles peuvent également augmenter considérablement la puissance d'Excel. De nombreuses organisations comptent sur le programme, et cela ne changera pas de sitôt. Grâce à l'utilisation de plugins et d'applications intégrées, les responsables financiers d'entreprise peuvent exploiter différentes manières d'accélérer les tâches courantes.
DataRails est peut-être le meilleur exemple, car il permet aux utilisateurs d'extraire des données provenant de sources externes et de les analyser dans Excel, puis de les afficher dans des tableaux de bord avancés. L’IA continuera à occuper une place importante dans Excel, d’autant plus que le Big Data continue de progresser. Tous les gens d'affaires ne seront pas capables d'apprendre les différents langages de programmation, mais beaucoup se sentiront à l'aise avec Excel pour leurs analyses et leurs rapports. C’est là que réside la plus grande force de l’intégration plutôt que du remplacement du logiciel.
