4 veces que los contadores deberían considerar alternativas a Excel

Escrito por Adam Turner

Las hojas de cálculo electrónicas ayudaron a impulsar la revolución en las computadoras comerciales a principios de la década de 1980. Desde entonces, Microsoft Excel se ha convertido en una herramienta esencial para los contadores.

Mucho más que un libro de contabilidad público digital, Excel ha evolucionado para ofrecer una serie de características avanzadas para la manipulación de datos.

Excel no puede hacer todas las tareas, por lo que es una buena idea tener algunas alternativas, ya que puede ahorrar tiempo y mejorar la productividad a largo plazo.

Esto es especialmente importante porque muchos contadores pasan de trabajar con números a un trabajo más avanzado en busca de información comercial valiosa.

Esta guía puede ayudar a los contadores a decidir cuándo una alternativa a Excel podría ser una mejor opción para ellos.

1. Grandes cantidades de datos

Microsoft volvió a aumentar el número máximo de filas para Excel de 65.000 a un millón con Office 2007. Esta actualización permite que el programa maneje grandes cantidades de datos, pero todavía hay un límite.

Este es particularmente el caso cuando se trata de fusionar conjuntos de datos.

“Cuantos más datos ingresa en Excel y más le pide que haga, más lento se vuelve”, dice Andrew B. Jackson, profesor asociado de la Escuela de Negocios de la UNSW.

«Una herramienta de base de datos como SQL puede ser mucho más eficiente para unir conjuntos de datos dispares, y entonces Excel puede o no ser la herramienta adecuada para manipular esos datos.

«Si estuviera ejecutando algo como el análisis de Monte Carlo para predecir los resultados probables de un evento, podría hacerlo en Excel, pero pronto se volvería muy lento», explica Jackson.

Excel puede ser menos eficiente en el procesamiento de grandes cantidades de datos y la creación de relaciones entre conjuntos de datos dispares, dice Slav Tabachnik, socio de análisis de Deloitte Australia.

«En Excel, puede usar BUSCARV como solución alternativa, pero eso es lento y propenso a errores», dice Tabachnik.

En versiones posteriores de Excel, puede usar Power Query, pero SQL aún ofrece ventajas.

2. Operaciones repetidas

Muchas de las tareas que realizan los contadores se repiten en Excel, como el cierre de fin de mes.

Repetir las mismas tareas en Excel todos los meses presenta su propio conjunto de desafíos. Por ejemplo, tener varias personas trabajando en la misma hoja de cálculo puede aumentar el riesgo de errores accidentales.

«Si busca crear procesos repetibles y escalables, es mucho más fácil recurrir a algo como SQL», dice Tabachnik.

«Puede ingerir información en una base de datos relacional, controlar el acceso a los datos y luego automatizar la ejecución del análisis».

3. Visualizaciones de datos

Si bien Excel admite una variedad de visualizaciones de datos básicas, las herramientas más nuevas, como Tableau y Power BI, se enfocan en la inteligencia comercial y la visualización avanzada de datos, dice Jackson.

«El contador de hoy en día es básicamente un asesor empresarial de confianza. Esto significa que la visualización de datos se convierte en una herramienta realmente importante para convertir todos sus datos en información procesable», dice Jackson.

“Herramientas como Tableau ayudan a los contadores a pasar al siguiente nivel cuando se trata de visualizar datos y transmitir significado a las partes interesadas”.

4. Conocimientos más profundos

Trabajar con más de 10 variables para predecir su impacto en el resultado es otro ejemplo de cómo Excel ya no es la mejor herramienta para el trabajo, dice la Dra. Kellie Nuttall, socia de análisis e IA en Deloitte Australia.

«Si trabaja en Excel, debe hacer muchas suposiciones en lo que respecta al comportamiento de los diferentes factores que influyen en esa predicción. Esto significa que la capacidad de obtener información es algo limitada».

“Este es un escenario ideal para ver cómo las herramientas de aprendizaje automático pueden llevar su análisis al siguiente nivel.

«Al estudiar todas las permutaciones, el aprendizaje automático puede detectar patrones y revelar relaciones desconocidas entre variables. Esto le brinda una visión más rica y precisa del panorama general».