Як бізнес-аналітик компанії БудФутур зекономила 45 годин на місяць на звітності для 70 співробітників

Минулого місяця я вручну зводила дані з 12 різних Excel-таблиць від постачальників, щоб оцінити доцільність використання сонячних панелей. Мені довелося опрацювати понад 1500 рядків витрат та зіставити їх з графіком будівництва для 70 фахівців. На цей аналіз пішло близько 28 робочих годин, оскільки дані постійно оновлювалися через інфляцію. У підсумку ми отримали звіт, який запізнився на 3 дні відносно фінансового планування. Це критично для компанії нашого масштабу в умовах динамічного ринку нерухомості.

Найбільшою складністю була невідповідність форматів даних між львівським та київським офісами нашої компанії. Кожен відділ закупівель використовував власні шаблони, що створювало хаос при консолідації фінансових показників. Мені доводилося самостійно виправляти помилки в артикулах та перераховувати ПДВ для різних категорій товарів. Через це ймовірність механічної помилки зростала з кожною годиною роботи. Величезний обсяг рутини заважав мені зосередитися на стратегічному прогнозуванні.

Складність полягала у відсутності єдиної ERP-системи, яка б об'єднувала всі 70 співробітників та їхні звіти в реальному часі. Наші бізнес-процеси в галузі нерухомості дуже розгалужені, і кожна затримка в одному відділі створює ефект доміно. Екологічні стандарти вимагають додаткової сертифікації кожного матеріалу, що додає ще один рівень перевірки даних. Без автоматизації я була змушена працювати як «людський шлюз» для обробки інформації. Це виснажувало ресурс і не давало можливості вчасно реагувати на зміни ринку.

Ми спробували частково автоматизувати процес, найнявши стороннього консультанта для написання макросів у Excel за $1,200. Це рішення дозволило трохи пришвидшити збір даних, але макроси постійно «ламалися» при зміні структури вхідних файлів. Я витрачала ще по 5 годин на тиждень лише на підтримку працездатності цієї системи. Вартість мого часу як аналітика та послуг фрілансера загалом склала близько $2,500 за квартал. Це було тимчасове «пластирне» рішення, яке не вирішувало кореневу проблему.

Це рішення було негнучким і вимагало постійного втручання розробника при найменших змінах у бізнес-логіці. Макроси не могли обробляти неструктуровані дані з PDF-рахунків, які часто надсилають наші підрядники. Команда з 70 людей все одно залежала від моєї ручної перевірки фінального результату перед подачею керівництву. Ми не отримали бажаної прозорості та швидкості прийняття рішень у реальному часі. Фактично, ми просто автоматизували хаос, а не створили інтелектуальну систему аналізу.