这是关于为什么公司应该考虑用商业智能平台取代Excel以实现更有效决策的两部分系列文章的第一部分。
不可否认，Excel是世界上最受欢迎的数据分析工具。我在这里并不是要反驳这一点，我要第一个承认，即使我是电子表格应用程序的粉丝，也发现自己经常使用它(和其他750,000,000多人一起)来组织数据。随着组织从令人眼花缭乱的各种来源获取越来越多的数据，尽可能快速有效地整合和分析信息的需求越来越大。为了做到这一点，大多数公司都使用Excel，而且这么做是有充分理由的。
但Excel是适合这份工作的工具吗?
这是一个非常重要的问题。毫无疑问，Excel电子表格可以出色地执行许多小型数据处理(关键字要小)，比如计算和简单分析。虽然许多公司会认为Excel是一个不可或缺的工具，并声称它的应用是无限的，但它根本无法在所有数据处理方面保持自己的地位——特别是在涉及到商业智能(BI)和报告时。
使用Excel作为BI和报告的主要工具的注意事项有很好的文档说明。许多这些问题源于执行大量手动编辑(包括复制/粘贴操作)所带来的高风险。有许多例子强调了Excel在手动操作期间失败的用例，也许最值得注意的是何时摩根大通遭受了62亿美元的交易损失．
Excel和商业智能解决方案之间的很多争论只是详细说明了Excel的局限性。本文将关注的是在Excel中通常执行的实际流程，为了更有效地做出决策，应该用商业智能平台替换这些流程。我们将这些过程分为4类，并将全面研究每个过程是如何显示自身的，以及应该促使改变的迹象。我们将在Excel中提供这些流程的用例，以及如何使用Dundas Data Visualization的商业智能解决方案进行优化的细节，邓达斯BI。
本系列的第一部分将关注两个过程:无效率和不稳定。
效率低下
快速分析对于任何复杂的数据分析过程的成功都至关重要。然而，如果你发现自己浪费了连接、准备、分析和分发数据的时间，并且只是为了更新Excel报表而重复同样的步骤(一遍又一遍!)，那么你很有可能没有充分利用你的时间和资源。虽然您的过程在技术上是有效的，但它是低效的、费力的和不鼓舞人心的(我还要继续吗?)，最终导致手工更新报告的时间浪费。
电子表格缺乏敏捷性[用例]
我敢打赌，为了创建一个“主”Excel文件，您已经发现自己将每周的Excel导出(无论是来自CRM还是其他操作系统)通过复制/粘贴操作，将每周的代码片段粘贴到一个更大的文件中。您这样做可能是为了确定数据的历史趋势，或者只是因为当数据放在一个文件中时，与放在多个文件/表中相比，您更容易分析和处理数据。正如您所想象的，并且可能已经意识到的，这是一个非常手工和繁琐的过程，出错的余地很小。
以我们的客户租赁一号为例;这是一家一流的设备租赁公司，他维护了一个庞大的Excel电子表格，跟踪全公司财务数据的kpi。这份Excel电子表格已经在公司内部存在了无数年，包含了支持关键决策的所有数据。在实施Dundas BI之前，rent One的系统分析师每个月要工作6个工作日，构建一个Excel仪表盘来显示他们的kpi，另外还要花一天时间确定如何准确分发内容。这总共需要7天的时间与最终用户分享kpi。更糟糕的是，追踪rent One的kpi的过程历史上推迟了一个月。高管和商店经理受财务团队的支配，在财务结果公布之前甚至无法开始仪表盘构建过程。通过使用Dundas BI, rent One用一个实时更新的仪表盘取代了他们的Excel电子表格，从而完全消除了这个过程。他们节省了宝贵的时间，因为他们的仪表盘反映了他们所掌握的最新数据。
你可以阅读更多租赁一号的成功故事．
细化过程
自动数据连接
使用Dundas BI，可以建立到多个Excel文件的连接，并将它们组合在一起的过程完全自动化。特别棒的是，使用这个连接器，我们仍然能够轻松地识别每个数据点的起源(例如，主文件，或每周工作簿文件，等等)。这种类型的连接负责将文件中的所有数据组合在一起，而不需要任何额外的配置或手动操作。探索和分析数据非常简单，只需将我们想要处理的数据拖放到我们的指标设置设计师， Dundas BI将根据我们的选择自动推荐使用的最佳可视化。为了进一步分析，使用Dundas BI这样的商业智能解决方案，我们还能够对度量集执行数据操作(例如，将数据分组到年度级别，然后向下钻取到季度级别或添加与前一时期的比较)，同时探索它;如果用Excel来执行这项任务，将会非常耗时，而且需要多个步骤。因此，除了Dundas BI使用它的Excel数据连接器自动合并Excel文件之外，我们还可以直接在该工具中执行大量的数据分析。
敏捷数据准备
从Excel中连接和组合数据的过程在Dundas BI中管理得更高效，而繁重的工作通常发生在Dundas BI的数据立方体层(一个可选的数据准备层)中。一旦建立了Excel文件之间的连接并组合了电子表格，就可以使用数据立方体(基于度量和层次结构的多维数据模型)，它包含已设置的所有ETL流程，并且可以对其他用户可见。这是至关重要的，因为通常当创建过程时，它们很难在Excel中重用。使用Dundas BI，创建的所有流程不仅会被自动保存，而且还可由具有访问权限的所有用户重用。
在Excel数据连接器的初始创建和发现之后，我们可以通过以下方法重新定义数据结构根据需要添加转换来塑造数据．这些转换包括组合来自多个结构的数据，过滤不符合特定条件的行，执行数据转换，添加计算元素(类似于Excel)，等等。一些可以在数据立方体过程中使用的高级功能在Excel中是不可用的，例如通过Python脚本或R Language analysis脚本应用转换和分析。
简化数据分布
要真正将这一过程发挥到极致，从合并的Excel文件中提取的数据应该能够很容易地与使用它的人共享。Dundas BI不需要花费不必要的精力用Excel构建一个显示结果的仪表板，它使用户能够将自己的可视化结果添加到一个总是在线的、最新的仪表板中。为了减少离线Excel文件经常发生的低效的手动电子邮件交换，共享Dundas BI仪表板可以自动化，并通过多种格式(链接、图像、PDF、PowerPoint等)定期分发。这些分配计划也可以是数据驱动的，因此，当销售价值在较长一段时间内呈显著的负值趋势时，消费者会收到警告。这种类型的主动警报还可以帮助解决下面讨论的无差异问题。
性能优化
这一切的最终目的，就是快速分析。商业智能和分析项目要想真正成功，并改变人们管理决策的方式，速度是必要的。能够在单一界面中准备和整合Excel电子表格是一回事，但数据检索设计将确保为消费者提供流畅和无缝的体验。Dundas BI允许用户利用数据立方体层中可用的不同存储类型来优化性能。阅读我们的博客-深入了解Dundas BI的内存引擎-查看不同存储类型的详细信息。
如果您发现自己一遍又一遍地重复相同的步骤(等等，我在重复这句话)，而它们例行地专注于连接、准备、分析和分发数据，那么您很有可能出现了效率低下的症状，应该考虑寻找更好地优化流程的方法。实现这一点的最佳方法之一是使用Dundas BI这样的商业智能解决方案实现端到端自动化。
不稳定
如果你在Excel中处理大量数据，并且在维护数据过程中遇到困难，最可能的罪魁祸首就是不稳定性。我们所分类的不稳定性并不是一个单一的事件，而是一个由过多部分组成的实体，每个部分都比下一个更不利于您的报告需求。关于Excel的不稳定性，您将面临或正在面临的许多障碍都源于这样一个事实:Excel是一个客户端应用程序，在大多数情况下不是由服务器驱动的。它往往主要是一个桌面应用程序，试图处理抛出给它的尽可能多的数据。它可以很好地处理小数据量和小文件，但是在扩展到企业级时缺乏必要的工具集(后面会详细介绍)。
大小影响电子表格的性能[用例]
下面是一个简短的视频，展示了当我们试图打开一个有太多行数据的Excel文件时会发生什么:
你所看到的，是试图打开一个只有200多万行数据的CSV文件。这绝不是一个小文件，但也不是太大。您会注意到Excel正在处理该文件(不断地处理)，并最终向我们显示一个错误消息，表明文件没有完全加载。然后，您将看到我们接受错误并打开Excel文件，然而，行数已根据Excel的限制进行拼接，最终返回部分数据集。为了解决这个问题，我们不得不将源文件分割成几个更小的文件，这使得数据更加难以处理。
顺便说一下，Excel允许的最大行数是1048576年。
细化过程
中和Excel文件大小
事实上，对于许多组织来说，Excel在他们的分析组合中一直扮演着重要的角色。但考虑这一点。2016年，平均每家公司预计其数据量将增长到在12-18个月的时间里达到247.1 tb．为了进一步强调数据量的巨大增长，我们预测到2020年，每年的数据产量将增加4300%．如果您还没有这样做，那么您中的许多人最终可能会维护超过200万行的Excel电子表格。简而言之，如果你现在还在努力用Excel存储和分析数据，那么在接下来的几年里，你将会被数据淹没。
因此，如果你发现自己经常与大量的Excel文件错误作斗争，或者在维护/无法维护在Excel中运行的程序和脚本方面有困难，请花一分钟来评估你的过程。假设您正在处理一个不稳定的情况，通常可以通过创建一个更精简的流程来解决。理想情况下，它独立于客户端的桌面应用程序，实际上能够处理服务器上的信息并将其发送回客户端，因此无论客户端的架构如何，您都能够非常快速地处理信息并将其可视化(甚至在移动设备上!)
与其在过度庞大的Excel文件的混乱水域中航行，不如考虑使用像Dundas BI这样的商业智能软件来平静。我们有一个类似于上面的示例用例，但不是处理2,000,000行数据，而是处理105,000,000条记录;这个数字远远超出了Excel的阈值。为了看看这在Dundas BI中是如何快速轻松地加载的，你可以看这个视频[22:55开始]。
关于作者
Jordan Zenko是Dundas Data Visualization的社区和内容经理。作为Dundas的常驻(并自称)故事讲述者，他撰写了深入的内容，就商业智能的好处教育开发人员、分析师和业务用户。
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