120 годин на звіти щомісяця — аналітик тоне в таблицях, а логістика втрачає прибутки через помилки

Минулого місяця я намагалася звести дані з трьох різних систем обліку та Google Sheets, щоб зрозуміти реальні витрати на регіональну доставку. Використовувала Excel та складні формули, витративши на це майже 40 робочих годин, оскільки дані про митне зберігання постійно дублювалися. У результаті ми виявили переплату перевізникам у розмірі 45 000 гривень, але на аналіз пішло занадто багато часу. Для візуалізації я пробувала підключити Notion, проте інтеграція постійно збивалася через некоректні формати дат. Навіть ChatGPT допомагав писати макроси, але це було лише точкове рішення для очищення тексту.

Найбільше дратує те, що дані з митниці надходять у хаотичних форматах, і мені доводиться вручну перевіряти кожен рядок. Я відчуваю неймовірну втому та фрустрацію, коли після двох днів роботи над звітом виявляється помилка в одній клітинці, яка змінює всю фінансову картину. Через ці затримки керівництво не може оперативно змінити тарифи на доставку по Києву, і ми фактично працюємо в нуль на деяких замовленнях. Це постійний стрес, бо від моїх цифр залежить зарплата водіїв та закупівля палива.

Системна проблема полягає в тому, що у нашій команді з вісімнадцяти людей немає єдиного стандарту внесення даних про вантажі. Процеси застарілі, і кожен менеджер заповнює свою таблицю як йому зручно, а мені потім доводиться все це 'причісувати'. У нас просто немає автоматизованого інструменту для збору аналітики в реальному часі, а наймати ще одного дата-аналітика компанія зараз не має бюджету. Ми досі покладаємося на ручне керування в Trello та купу чатів, де губиться важлива інформація про витрати на зберігання.

Я спробувала делегувати частину роботи фрілансеру з розробки таблиць, заплативши за це близько 12 000 гривень. Він створив складний шаблон у Sheets з купою скриптів, які мали б автоматично підтягувати дані з нашої пошти. Також я особисто купила преміум-підписку на ChatGPT, щоб швидше обробляти запити на переклад митних описів. Це трохи зекономило час, але система все одно вимагає мого постійного контролю та ручного виправлення збоїв. Фактично, я витратила гроші компанії на 'милиці', які не вирішують корінь проблеми.

Це рішення було тимчасовим, бо як тільки фрілансер закінчив роботу, будь-яка зміна в логістичному ланцюжку ламає всі його скрипти. Мені знову доводиться повертатися до ручного копіювання, що зовсім не масштабується при зростанні кількості замовлень. Ми витрачаємо ресурси на підтримку крихкої системи замість того, щоб впровадити стабільну автоматизацію на базі нейромереж. До того ж, це дорого коштує в довгостроковій перспективі, адже мій час як спеціаліста витрачається на рутину, а не на стратегічне планування.