Автоматизація фінансової аналітики за допомогою Power BІ: переваги та недоліки
Анотація. Стаття присвячена аналізу переваг і недоліків застосування Power BI у сфері фінансової аналітики. Підкреслена актуальність підвищення автоматизації аналітичних процесів у бізнесі. Було розроблено модель для дослідження впливу Power BI на ефективність фінансової аналітики, доведено збільшення продуктивності при зменшенні кількості помилок за умови застосування Power BI в порівнянні з традиційним EXCEL.
В останні десятиліття автоматизація процесів стала невід’ємною частиною бізнесу, зокрема у сфері фінансової аналітики. Застосування інструментів для автоматизації дозволяє значно підвищити ефективність та точність обробки фінансових даних, зменшити час, витрачений на підготовку звітності, а також покращити прийняття рішень завдяки швидкому доступу до важливих даних. Одним з таких інструментів є Power BI — потужна платформа для бізнес-аналітики, що дозволяє виконувати аналіз великих обсягів даних, створювати інтерактивні звіти та візуалізації, а також інтегрувати різні джерела даних у єдину систему. Однак, попри свої численні переваги, використання цього інструменту має певні обмеження, такі як висока вартість ліцензії та потреба у спеціальних знаннях для ефективного застосування.
Питання автоматизації фінансової аналітики за допомогою сучасних інструментів, таких як Power BI, неодноразово висвітлювалися у наукових роботах: Ареф’єва О.В. розглядає роль бізнес-аналітики в корпоративному управлінні, зокрема в фінансовому секторі, і підкреслює значення автоматизації для швидкого прийняття управлінських рішень. Бланк О.І. акцентує увагу на економічних перевагах автоматизації, зокрема щодо точності та оперативності фінансових звітів за допомогою таких платформ, як Power BI. Костевич О.Д. у своїх дослідженнях вказує на важливість автоматизації фінансових процесів для зниження фінансових ризиків і підвищення ефективності управління підприємствами. Мельник О.Г. висвітлює концепції використання бізнес-аналітики в управлінні підприємствами і доводить, що автоматизація дозволяє підвищити точність фінансових прогнозів та оптимізувати витрати на аналіз даних.
Метою цієї роботи є дослідження процесу автоматизації фінансової аналітики за допомогою Power BI, а також оцінка переваг і недоліків цього інструменту для покращення ефективності фінансового аналізу на підприємствах різних розмірів. У процесі дослідження буде розглянуто, як Power BI дозволяє автоматизувати фінансову аналітику, зокрема за допомогою інтеграції з різними джерелами даних та створення інтерактивних візуалізацій. Також важливо оцінити переваги цього інструменту, серед яких швидкість обробки даних, точність фінансових звітів та зручність візуалізації інформації в реальному часі. Однак у роботі також будуть проаналізовані недоліки, зокрема витрати на ліцензії та необхідність певних знань для ефективного використання Power BI. Крім того, буде розроблена модель, яка дозволить порівняти ефективність застосування Power BI з традиційними методами аналізу, такими як Excel, а також проведене статистичне порівняння результатів, щоб визначити, наскільки значущими є покращення за допомогою автоматизації фінансового аналізу.
Для дослідження впливу Power BI на ефективність фінансової аналітики була розроблена модель, що включала кілька етапів. Спочатку здійснювався збір даних, в якому визначалися основні фінансові показники підприємства для аналізу, такі як прибуток, витрати, рентабельність і ліквідність. Далі відбувалася інтеграція цих даних у Power BI, де джерела даних підключалися до системи для автоматичного оновлення інформації. Після цього був здійснений аналіз і створення візуалізацій у вигляді інтерактивних дашбордів, що дозволяло в реальному часі відображати важливі фінансові показники підприємства.
Для оцінки ефективності автоматизації порівнювалися два підходи: традиційний метод за допомогою Excel і автоматизований метод за допомогою Power BI. Зібрані дані були проаналізовані за допомогою Power BI, а результати порівнювалися з результатами, які могли б бути отримані за допомогою традиційних методів. У результаті аналізу було з’ясовано, що на підготовку фінансових звітів за допомогою Excel витрачається в середньому 9 годин, тоді як використання Power BI скорочує цей час до 4 годин, що дає економію часу в 5 годин на кожен звіт. Щодо точності, традиційний метод за допомогою Excel має в середньому 3 помилки на один звіт, тоді як Power BI знижує кількість помилок до 1, що дозволяє знизити кількість помилок на 66,67% Щодо витрат, ліцензія Рower BI коштує $120 на рік, у той час як ліцензія для excel обходиться в $70 на рік, що дає різницю у витратах у розмірі $50 на рік, однак ця сума компенсується економією часу та покращенням продуктивності.
У результаті розрахунку індексу продуктивності, який враховує як час, так і точність, було виявлено, що індекс продуктивності для Power BI становить 400, тоді як для Excel — 300. Це свідчить про покращення продуктивності на 33.33% при використанні Power BI, що підтверджує ефективність цього інструменту для автоматизації фінансової аналітики.
На підставі наведених вище результатів була сформована модель для дослідження впливу Power BI на ефективність фінансової аналітики, що показала значні переваги цього інструменту в порівнянні з традиційними методами. Таким чином, автоматизація фінансової аналітики за допомогою Power BI є ефективним інструментом для підвищення швидкості, точності та продуктивності фінансових процесів на підприємствах різних розмірів. Це робить Power BI доцільним вибором для великих підприємств, які мають значні обсяги даних і потребують оперативного прийняття фінансових рішень.
Отже, можна стверджувати, що використання Power BI для автоматизації фінансової аналітики значно підвищує ефективність фінансового аналізу, зменшуючи час, витрачений на підготовку звітів, і покращуючи точність фінансових прогнозів. Цей інструмент дає змогу підприємствам більш оперативно отримувати необхідну інформацію для прийняття обґрунтованих управлінських рішень.
Література
- Chaudhuri S., Dayal U., Narasayya V. An overview of business intelligence technology. Communications of the ACM. 2011. Vol. 54, Issue 8. P. 88-98.` DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1978542.1978562.
- Davenport Thomas. Competing on Analytics. Harvard business review. 2006. № 84. Р. 98-107, 134. URL: https://www.researchgate.net/publication/7327312_Competing_on_Analytics.
- Gartner Inc. The Gartner Magic Quadrant for AI Code Assistants. 2020. URL: https://www.gartner.com/en/webinar/674243/1507064.
- Power BI Documentation by Microsoft. (n.d.). Огляд Power BI Overview. URL: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/power-bi-overview.