Kuidas hoida kokku 80% oma tööajast?

Tegelikult ma iga kord nende pisikeste detailideni ei jõudnud – sellel lihtsal põhjusel, et enamiku ajast tegin ma raporteid ja ei jõudnudki analüüsini. Sellega kaasnesid pikemad tööpäevad, sest kui ma lõpuks numbrid kokku ja tabelid jooksma sain, oli tööpäev juba lõppenud ja teised koju läinud. Minul aga algas umbes paaritunnine analüüsimaraton. Lõpuks väsitab selline asi ära ning tekib igavus ja süveneb ajapuudus.

Mul oli tekkinud kaks probleemi. Esiteks, kuidas lahendan ära rutiinse töö, ja teiseks, kuidas lahendan ära kõiksugused ad-hoc ülesanded? Analüütikuna võib töö nädalast nädalasse olla veidi erinev ja lahendada tuleb ülesandeid, mis ei pruugi kunagi korduda. Samas on piisavalt koormav ka rutiinne töö, kui seda on nii palju, et sellele on vaja kulutada üle poole aja nädalast. Meil oli ettevõttes tarkvaralahendusi nii palju, et IT-osakonnas ei osatud neid alati kokku lugedagi ja käimas olid küll erinevad BI projektid, aga samal ajal kui andmeaida lahendused alles valmisid, oli ju vaja see töö ikkagi ära teha.

Tegin otsuse, et proovin lahendada ühe poole tööst Exceli ja Power Query abil ning teise poole Power BI abil. Ja see õnnestuski. Tegelikult asja lõpplahendus enam pärast nii keeruline ei tundunudki. Kuna ettevõtte majandustarkvarade vahel puudus integratsioon ja andmeladu, siis leppisin sellega, et loon ise endale ettevõtte võrgukettale eri allikatest lokaalse andmelao. Selleks koondasin kõik data, mille sain tootmisüksustelt või millele oli mul endal ligipääs. Siin oli abimeheks Power Query, mis lubas ilma programmeerimisoskuseta teha päringuid mis tahes failitüübile või süsteemile. Andmete mudeldamise ja mõõdikute juures aitas mind Excelis selline tööriist nagu Power Pivot ja tulemuseks olid poolautomatiseeritud raportid, mille sisu jooksis enamikule tuttavates Pivot-tabelites ja -diagrammides.