皆さん、こんにちは。

前回に続き、『THUMGY DataとExcelについて』というテーマで記事を書きます。今回が最終回です。

前回はデータ分析を行う目的でExcelを使う場合の課題に対するTHUMGY Data(※1)の対応を書きましたが、今回はそのまとめを記述していきます。

前回および前々回の記事をまとめると、データ分析を行う際にExcelからTHUMGY Dataに切り替えると以下の4つの効果があることが分かります。

効果1:大規模データの処理が可能

効果2:エラーを発見できないリスクがない

効果3:作業の属人化が防止できる

効果4:労働生産性が向上する

下図は、上記をまとめたものです。

THUMGY Dataは、年間8,800円/人で利用できます。また、操作性もExcelと同じように使いやすいユーザーインターフェースを採用するなどして、「高額で高機能な専門ツール(※3)の機能をExcelと同等の価格感で利用できる本格的なデータ分析ツール」という点がTHUMGY Dataの強みになります。

現在、Excelで上記のような課題感をお持ちの方は、データ分析ツールとしてTHUMGY Dataの利用をご検討ください。

当記事の内容でご意見やご感想がありましたら、ご連絡をいただけますと幸いです。また、CAATsに関するご質問があれば、遠慮なくお問い合わせください。

お問い合わせ先：https://www.icaeajp.or.jp/inquiry/contact/

※1:データ分析の普及を目的に、監査においてデータ分析に長年携わってきた公認会計士が開発したデータ分析ソフトウェアです。開発および提供は三恵ビジネスコンサルティング株式会社が行っています。三恵ビジネスコンサルティング株式会社では、監査人が効率的にデータ分析を実践できることを目的として、すぐに監査に利用できるオープンスクリプト(※2)をWebサイトで提供しています。

※2:オープンスクリプト(こちら)とは『THUMGY Data for Analytics』で実行できるプログラムであり、誰でも無償で利用でき、変更や再配布も自由に許可されています。

※3: 専門ツールは大量データを高速に処理ができる設計になっているデータ分析ツールのことを指しており、ETLツールおよびセルフサービスBIを想定しています。いずれも年間一人あたり数十万円のライセンス使用料が一般的です。

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皆さん、こんにちは。

前回に続き、『THUMGY DataとExcelについて』というテーマで記事を書きます。前回はデータ分析を行う目的でExcelを使う場合の課題を書きましたが、今回はそのExcelの課題に対してTHUMGY Data(※1)がどのように対応できるかについて、記述していきます。

Excelの課題1：処理可能なデータ件数には上限がある

THUMGY Dataにはシステム上のデータ件数の上限はありません。私が実際にデータ分析に使用した最も多いデータ件数は2,500万件程度でした。データ分析を行うPCによって時間差がありますが、処理は止まることはありませんでした。

Excelの課題2：大規模データの場合、パフォーマンスが低下する

THUMGY Dataは、大規模データを処理することを想定して設計したデータ分析ソフトウェアのため、数十万件程度であれば、大きなパフォーマンスの低下はありません。

Excelの課題3.エラーチェックが難しい

THUMGY Dataは、明示的に条件を設定しない限り、すべてのデータを対象にして処理をするため、集計漏れによるエラーはシステム的に発生しません。また、スクリプトの構文などに不備があった場合、処理が中断されるため、集計エラーなどが発生するリスクはありません。

Excelの課題4.処理ロジックのブラックボックス化

THUMGY Dataは、操作履歴からスクリプトを作成するため、スクリプトを見ると、操作手順を把握することができ、操作ログを見ると、処理結果が確認できます。THUMGY Dataを使うと処理の全体像が見える化されるため、他者によるレビューや引継ぎなどが容易にできるようになり、作業の属人化が防止できます。

Excelの課題5.処理の自動化が難しい

処理の自動化にはプログラム作成が必要になりますが、Excelの場合、VBAを読み書きできる専門スキルが必要になるのに対し、THUMGY Dataの場合、1つの処理は基本的には2行で記述され、記述も分かりやすい英単語のため、誰でも処理内容について理解できます。また、THUMGY Dataでは、操作履歴をコピーしてスクリプトを作成するため、xBase言語を自ら記述する必要はありません。したがって、THUMGY Dataは、スクリプト(プログラム)を作成するための専門スキルは不要です。

次号では、Excelの課題に対するTHUMGY Dataの対応について、対比しながらまとめていきます。

当記事の内容でご意見やご感想がありましたら、ご連絡をいただけますと幸いです。また、CAATsに関するご質問があれば、遠慮なくお問い合わせください。

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※1:データ分析の普及を目的に、監査においてデータ分析に長年携わってきた公認会計士が開発したデータ分析ソフトウェアです。開発および提供は三恵ビジネスコンサルティング株式会社が行っています。三恵ビジネスコンサルティング株式会社では、監査人が効率的にデータ分析を実践できることを目的として、すぐに監査に利用できるオープンスクリプト(※2)をWebサイトで提供しています。

※2:オープンスクリプト(こちら)とは『THUMGY Data for Analytics』で実行できるプログラムであり、誰でも無償で利用でき、変更や再配布も自由に許可されています。

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皆さん、こんにちは。

今回は、『THUMGY DataとExcelについて』というテーマで記事を書きます。

Excelは安価で使いやすく、機能が豊富でインターネットや書籍などからも必要な情報が入手できるため、ほとんどのビジネスパーソンがExcelを仕事やプライベートで使っているのではないでしょうか。

私も日常的にExcelを使っており、その便利さを痛感しています。ただ、Excelにも課題はあるため、用途に応じてツールを使い分けていくことが重要だと考えています。

特にデータ分析を行うという観点からは、Excelには以下の5つの課題があると考えています。

1.処理可能なデータ件数には上限がある

Excelがデータとして扱えるデータ件数は約100万件までです。日常的に取り扱うデータ件数としては十分ですが、データ分析をする場合には、この件数が制約になる場合があります。

2.大規模データの場合、パフォーマンスが低下する

Excelは約100万件まではデータを扱えるということになっていますが、数十万件になると、ファイルを開いたり、保存したりするだけで、10秒以上かかったり、データの更新をするだけで、数十秒かかったりする場合もあるため、大規模データを使ったデータ分析には適していません。

3.エラーチェックが難しい

Excelは各セルに関数や数式を直接記述して各種計算やデータ処理を行う方法が一般的ですが、関数や数式に設定したデータ処理の対象範囲は固定されるため、処理対象のデータが対象範囲を超えていたとしてもエラーにはなりません。したがって、正しく処理がなされているかどうかを判断するために、論理整合性を確認するための検算式を入れるなどの工夫をする必要があります。

4.処理ロジックのブラックボックス化

一般的にデータ処理は処理手順に従って行われますが、Excelの場合、シートを作ったり、ピボットテーブルを作成したり、関数をセルに埋め込んだりして、処理を進めていくため、Excelファイルを開いて見ただけでは、処理手順が全く見えません。結果として処理ロジックのブラックボックス化につながってしまいます。

5.処理の自動化が難しい

Excelで処理の自動化を行うためには、VBA(Visual Basic for Applications)でプログラムを作成する必要があります。最近のバージョンでは、「自動化」メニューが用意されており、操作記録をVBAに変換する機能も付いていますが、そのVBAを再利用するためには、VBAのメンテナンスが必要になるケースが多く、結局はVBAのスキルが必要となり、誰でも処理の自動化ができるわけではありません。

次号では、上述したExcelの課題に対して、THUMGY Data(※1)がどのように対応しているのかについて記述していきます。

当記事の内容でご意見やご感想がありましたら、ご連絡をいただけますと幸いです。また、CAATsに関するご質問があれば、遠慮なくお問い合わせください。

お問い合わせ先：https://www.icaeajp.or.jp/inquiry/contact/

※1:データ分析の普及を目的に、監査においてデータ分析に長年携わってきた公認会計士が開発したデータ分析ソフトウェアです。開発および提供は三恵ビジネスコンサルティング株式会社が行っています。三恵ビジネスコンサルティング株式会社では、監査人が効率的にデータ分析を実践できることを目的として、すぐに監査に利用できるオープンスクリプト(※2)をWebサイトで提供しています。

※2:オープンスクリプト(こちら)とは『THUMGY Data for Analytics』で実行できるプログラムであり、誰でも無償で利用でき、変更や再配布も自由に許可されています。

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