Ad Hoc – rapportering i Ad Hoc — den komplette vejledning
Ad hoc-rapportering i Ad hoc kan antage mange former. En af fordelene ved at bruge et regnearkbaseret program er, at det er relativt fleksibelt i, hvordan det kan bruges. Præsentation af data kan variere fra enkel til kompleks, og som et resultat er det ofte den bedste måde at hurtigt felt ad hoc-anmodninger fra forskellige afdelinger.
finansfolk fortsætter med at finde sig i krydset af dataanmodninger fra flere områder på tværs af deres respektive virksomheder. Desuden er dataanmodningerne undertiden dynamiske og kræver en rapporteringsmetode, der ikke er almindelig eller aldrig har været brugt før.
det er her, at udmærke sig, og regnearksprogrammer som det, kan være både gode og dårlige. Her er de grundlæggende elementer i at oprette ad hoc-rapporter.
Start med rådata
for at svare på enhver anmodning skal du først bruge data. Næsten ethvert system eksporteres for at udmærke sig i disse dage eller .csv-filformat. Ved hjælp af disse regneark eksport vil spare tid og energi.
Sørg altid for at oprette en fane mærket “rå data”, som du ikke manipulerer. Dette giver dig mulighed for at linke tilbage til det eller hurtigt henvise til rådataene til kvalitetskontrol senere.
det er vigtigt at opretholde integriteten af rådata, når du stiller anmodninger, og nogle gange er det klogt at beskytte fanen rådata med adgangskode for at forhindre uønskede ændringer. Det kan være tilfældet, at en anmodning kræver brug af flere forskellige datatabeller. I dette tilfælde kan kombination af datatabellerne give vanskeligheder.
hvis det overhovedet er muligt, skal du kombinere som datasæt. Dette vil skabe den maksimale fordel, når du bruger funktioner som filtre og drejepunkter.
forstå anmodningen
hvis anmodningen er for tvetydig, kan det være svært at svare. Dette skyldes, at vi kun vil gøre, hvad der bliver fortalt.
produktionen afhænger af de krav, der stilles. Dette betyder, at hvis anmodningen er uklar, kan tiden spildes ved at trække irrelevante data ind i projektmappen og kan oversvømme slutbrugeren med mere end hvad der kræves.
på grundlag af ethvert godt svar på en ad hoc-anmodning er en klar anmodning. For eksempel er salgsdemografi, økonomiske resultater og plukketider alle noget vage og generiske anmodninger.
afklaring af anmodningerne kan give svar, der er mere nyttige. For eksempel, gennemsnitlig Postnummer for kunder på en bestemt dato, bruttosalg i løbet af den sidste måned, tid til at vælge og sende et bestemt produkt, og mere.
jo mere klare anmodningerne er, desto mere vil et svar være relevant og kortfattet.
filtrering af Data og dens begrænsninger
de fleste anmodninger vil være for et vist niveau af information, der kræver brug af filtrering. Filtrering er en grundlæggende funktion og er nem at udføre. Kolonner kan sorteres og filtreres, og selv avanceret filtrering er tilgængelig.
filtrering er en grundlæggende tilgang til håndtering af datasæt, når en ad hoc-anmodning er specifik og noget let at håndtere. For eksempel kan en anmodning komme ind for prisen på et produkt, og en tabel med data kan eksistere med alle produktpriser. Hvis du blot filtrerer efter produktets navn, kan det give det krævede svar.
der findes mere avancerede filtreringsteknikker, der giver brugerne mulighed for at specificere en række kriterier og en række data, der også kan anvende disse kriterier. Dette er en mere kompleks tilgang til håndtering af datasæt, når en anmodning kan være for flere stykker information.
datalinks og forespørgsler
alle anmodninger på et eller andet niveau er til data. Den lethed, hvormed et svar kan foretages på en ad hoc-anmodning, afhænger af niveauet af tilgængelige data. Der er mulighed for at linke til eksterne databaser, som giver brugerne mulighed for at køre brugerdefinerede forespørgsler, der hurtigt vil trække data ind i et regneark.
denne metode til adgang til data er normalt den hurtigste og giver de mest komplette datasæt at arbejde med. En fordel ved at linke til en database er, at oplysningerne opdateres, når databasen opdateres.
dette gør det muligt at henvise til nøjagtige og rettidige datasæt. Vi vil også linke til internettet for at hente forskellige typer information; for eksempel kan markedsdata knyttes direkte til os og opdateres on-demand.
en ulempe ved at få adgang til databaser er, at de ofte kræver, at slutbrugerne manuelt opdaterer data, hvilket kan føre til ufuldstændige eller forældede datasæt.
ad Hoc — rapporter om pivottabeller
når det kommer til Ad hoc-rapporter, har pivottabeller en funktion, der kaldes pivottabeller, som er en unik måde at reagere på ad hoc-anmodninger i pivottabeller. De giver mulighed for, at data filtreres og præsenteres på en opsummeret måde.
en pivottabel er dynamisk, idet indgangene kan ændres og ændres afhængigt af, hvad brugeren anmoder om. Det opsummerer alle data i et givet datasæt og giver brugerne mulighed for at gruppere kolonner og rækker med data på unikke måder.
fordi dataene er opsummeret, gør det meget lettere at bruge en pivottabel til analytiske formål. Selvom ad hoc-anmodningen ikke kan besvares med en faktisk pivottabel, kan oprettelse af en muligvis give brugeren lettere mulighed for at identificere svaret på en anmodning.
når de er oprettet, kan pivottabeller også “bore ned” i specifikke data afhængigt af hvad brugeren ønsker at gøre. Dette gøres intuitivt ved blot at dobbeltklikke på dataene, og på grund af det er pivottabeller ofte en standard måde at sortere og opsummere store mængder data på.
en ulempe er, at dataene skal grupperes i kolonner for at kunne bruge en pivottabel. Pivottabeller er også udelukkende afhængige af de datasæt, de refererer til, hvilket betyder, at hvis dataene ikke er komplette, er pivottabellernes oversigter heller ikke komplette.
en anden ulempe er, at pivottabeller ikke opdateres automatisk. Dette skaber undertiden problemer, når datasæt er forbundet eller autonome.
præsentation af data med tabeller og grafer
visse ad hoc-anmodninger kan kræve brug af tabeller og/eller grafer. Der er en bred vifte af diagramtyper og grafer at arbejde med. Grafer er gode til at illustrere tendenser og retningsbevægelser med data. For eksempel salgsvolumen over tid eller bruttoomsætning over tid.
udfordringen med at reagere i grafer er, at der skal være kontekst givet med grafen, og den relevante graf skal vælges. Linje-og prikgrafer er gode til at illustrere tendenser, cirkeldiagrammer er gode til at illustrere forholdsmæssige data, og søjlediagrammer er gode til at sammenligne kategoriske data.
brug af DataRails til at svare på Ad Hoc-anmodning
DataRails er et unikt program, der giver dig mulighed for at svare på ad hoc-anmodninger på dynamiske måder. DataRails er et forbedret datastyringsværktøj, der kan hjælpe dit team med at oprette økonomiske rapporter samt overvåge budgetter, planer og andre KPI ‘ er hurtigere og mere præcist end nogensinde før.
det har evnen til at styre datasæt i et brugervenligt miljø, skære ned på den tid, fielding ad hoc-anmodninger.
Big data skal være nyttige. DataRails hjælper dig med at bruge det maksimalt uden at skulle lære en ny proprietær brugergrænseflade. Brug af Datarails som baggrund giver en velkendt dynamisk ramme, der gør det nemt at vedtage DataRails for enhver økonomiprofessionel.
ved at erstatte regneark med data i realtid og integrere fragmenterede projektmapper og datakilder i en centraliseret placering, kan du arbejde i komfort i udmærke med støtte fra en langt mere sofistikeret data management system bag dig.
Byg smukke budgetter, spor og overvåg forretningsresultater, og giv brugerne fantastiske og brugervenlige dashboards med DataRails.
Læs mere om fordelene ved DataRails’ løsning her.