อัตราผลตอบแทนภายในอื่นใน Excel?  ทำไมผู้นำชอบติดอยู่ในลิฟต์

อัตราผลตอบแทนภายในอื่นใน Excel? ทำไมผู้นำชอบติดอยู่ในลิฟต์

(© studiostocks – Shutterstock)

ก้าวที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นและรวบรวมได้เปลี่ยนโลกที่เราอาศัยอยู่ ระบบเดิมกำลังล้าสมัยอย่างรวดเร็ว และการระเบิดของข้อมูลในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ซึ่งรุนแรงขึ้นจากเหตุการณ์ทั่วโลก ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องคิดใหม่เกี่ยวกับวิธีการทำงาน การใช้ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงินเป็นแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงนี้ ทีมการเงินจำนวนมากถูกผลักดันให้ทำการตัดสินใจระยะยาวในกรอบเวลาอันสั้น ทำให้ประสบปัญหาในการแสดงภาพ สร้างแบบจำลอง และคาดการณ์โดยใช้ Excel เท่านั้น

ใน การสำรวจอิสระที่จัดทำโดย Hakoda จากผู้นำด้านบริการทางการเงิน 150 ราย 62% กล่าวว่า Excel ไม่สามารถจัดการการแสดงข้อมูล ข้อมูลเชิงลึก หรือการรายงานตามเวลาจริงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องคำนวณทางการเงินที่ซับซ้อน เช่น อัตราผลตอบแทนภายใน (IRR) บางทีนั่นอาจเป็นเหตุผลว่าทำไม 42% ของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงินกล่าวว่าพวกเขาอยากอยู่ในลิฟต์เป็นเวลาสามชั่วโมงก่อนที่จะทำ IRR อีกครั้งใน Excel ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจว่าเหตุใดกองข้อมูลสมัยใหม่จึงให้แนวทางที่ยืดหยุ่นกว่าในการคำนวณที่ซับซ้อนเมื่อเปรียบเทียบกับ Excel

ทำไม Excel ถึงสั้น

อัตราผลตอบแทนภายในเป็นเมตริกหลักที่นักลงทุน ผู้จัดการธุรกิจ และผู้มีอำนาจตัดสินใจอื่นๆ ใช้เพื่อประเมินความสามารถในการทำกำไรและความมีชีวิตของโครงการ ในอดีต อัตราผลตอบแทนภายในคำนวณโดยใช้ฟังก์ชัน XIRR หรือ MIRR ใน Excel แม้ว่า Excel จะช่วยให้ผู้คนหลีกเลี่ยงการคำนวณด้วยตนเองได้ แต่ทีมที่คำนวณ IRR ใน Excel ต้องเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการ

ประการแรก Excel มีปัญหาในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และการจัดการกับสเปรดชีตนับพันอาจกลายเป็นงานที่ใช้เวลานาน ตัวอย่างเช่น ถ้า Excel ต้องทำซ้ำมากกว่า 20 ครั้งเพื่อหาอัตราผลตอบแทนภายใน ระบบจะส่งกลับข้อผิดพลาด นอกจากขนาดข้อมูลแล้ว ฟังก์ชัน IRR ในตัวของ Excel จะไม่ทำการคำนวณเป็นระยะ แต่คุณคาดหวังให้สร้างแบบจำลองข้อมูลใน Excel เป็นประจำทุกเดือน ซึ่งนำไปสู่การเสียเวลาภายในและการชะลอโครงการของทั้งทีม

Excel ยังประสบปัญหาเกี่ยวกับความถูกต้อง ความสม่ำเสมอ และการจัดการตามขนาด สิ่งนี้มีลักษณะอย่างไร ลองนึกภาพว่ากระแสเงินสดเปิดไม่ติดลบ เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น คุณสามารถคำนวณอัตราผลตอบแทนภายในของคุณได้หลายวิธี อย่างไรก็ตาม Excel จะแสดงเฉพาะรายการแรกที่ตรวจพบเท่านั้น ในการรวมปัญหา Excel จะใช้การคำนวณครั้งแรกทุกครั้งที่กระแสเงินสดเปลี่ยนจากลบเป็นบวก

ข้อผิดพลาดด้านความแม่นยำอื่นเกิดขึ้นเมื่อสเปรดชีตมีช่องว่าง แทนที่จะถือว่าช่องว่างเป็นศูนย์ Excel จะเพิกเฉย การดึงข้อมูลไปยังช่วงที่ไม่ถูกต้องและข้อผิดพลาดของมนุษย์อื่นๆ อาจนำไปสู่การคำนวณผิดพลาดอย่างมาก

เนื่องจาก Excel ทำให้อัตราผลตอบแทนภายในเป็นสูตรการคำนวณ บริษัทบางแห่งจึงใช้เป็นเครื่องมือเริ่มต้นในการวัดมูลค่าการลงทุนในทางที่ผิด อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Modern Data Stack (MDS) ได้รับแรงผลักดัน ผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงินที่คาดการณ์ล่วงหน้าจึงเริ่มตั้งคำถามถึงคุณค่าของมันในฐานะเครื่องมือประเมินมูลค่าที่จำเป็น ทุกคนอาจคุ้นเคยกับ Excel แต่อย่าลืมว่ามันถูกสร้างขึ้นในยุค 80 และมันก็แสดงให้เห็น

สิ่งที่ทำให้กองข้อมูลสมัยใหม่แตกต่างออกไป

เนื่องจากความต้องการกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ชัดเจนเพิ่มขึ้น ผู้มีอำนาจตัดสินใจและผู้นำธุรกิจจำนวนมากจึงมองหาวิธีเปลี่ยนความต้องการของลูกค้าให้เป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ แนวทางใหม่ในการรวมข้อมูลคือ กองข้อมูลที่ทันสมัย (มป.). พูดง่ายๆ ก็คือ MDS เป็นชุดเครื่องมือสำหรับการรวมข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้ทำงานควบคู่กันไป ช่วยให้บริษัทต่างๆ ขุดคลังข้อมูล ทำการคำนวณที่ซับซ้อนแบบเรียลไทม์ และทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยความมั่นใจว่าข้อมูลของพวกเขาถูกต้องและทันเวลา

อย่างไรก็ตาม data stack ที่ทันสมัยไม่ใช่โซลูชันแบบครบวงจร ในขณะที่ MDS ประกอบด้วยบล็อกที่กำหนดค่าได้ ที่ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถผสานรวมเทคโนโลยีและส่วนประกอบต่าง ๆ เข้าด้วยกันเป็นโซลูชันที่ปรับแต่งได้ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับความต้องการและการเติบโตทางธุรกิจของพวกเขา

ชุดข้อมูลพื้นฐานประกอบด้วยการแยก การโหลด การแปลง และการอัปโหลดบล็อก ตามที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Marie Lefevre อธิบายไว้ในบทความล่าสุดเกี่ยวกับสื่อ ขั้นแรก ข้อมูลจะถูกดึงออกมาโดยใช้แหล่งที่มาที่หลากหลาย และวิธีแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุดจะขึ้นอยู่กับประเภทและจำนวนข้อมูลที่คุณมี จากนั้นข้อมูลที่แยกออกมาจะถูกโหลดลงในโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมและจัดเก็บก่อนที่จะแปลง

องค์ประกอบที่สาม การแปลงข้อมูล เกี่ยวข้องกับการทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์ต่างๆ สุดท้าย ใช้ประโยชน์จากศูนย์ข้อมูลรอบ ๆ เอาต์พุตข้อมูล ซึ่งอาจรวมถึงรายงาน แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ เครื่องมือค้นหาข้อมูล และโหมดอื่น ๆ อีกมากมายในการแสดงและทำให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้

เครื่องมือเทคโนโลยีที่ได้รับการร้องขอมากที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเกี่ยวข้องกับลักษณะเฉพาะของชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น Snowflake ซึ่งเป็นเครื่องมือส่งข้อมูลบนคลาวด์ ช่วยให้องค์กรหลายพันแห่งอัปโหลดข้อมูลของตนไปยังดาต้าคลาวด์ อีกตัวอย่างที่ดีคือ Sigma ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ BI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับคลังข้อมูลบนคลาวด์

Sigma และ Snowflake นำเสนอซอฟต์แวร์ที่สามารถช่วยบริษัทต่างๆ สร้างสแต็กข้อมูลแบบกำหนดเอง นอกเหนือจากเครื่องมือดั้งเดิมที่มีให้ เมื่อบริษัทมีกองข้อมูลสมัยใหม่ที่กำหนดเองแล้ว การคำนวณเช่น IRR จะเริ่มดูแตกต่างออกไปเล็กน้อย

การคำนวณ IRR โดยใช้ data stack ที่ทันสมัย

เมื่อการคำนวณ IRR ของ Excel จำกัดการวนซ้ำที่ 20 ครั้ง สแต็กข้อมูลสมัยใหม่สามารถขยายได้ไม่จำกัด เครื่องมือเช่น Snowflake สามารถวนซ้ำได้หลายความลึกและรวมเข้ากับข้อเสนอพอร์ตโฟลิโอโดยรวมโดยอัตโนมัติ

เกล็ดหิมะยังช่วยลบลิงก์และฟังก์ชัน Excel ที่ซับซ้อนโดยใช้อินเทอร์เฟซ ANSI SQL เพื่อสร้างวิธีง่ายๆ ในการคำนวณและสืบค้นข้อมูล จับคู่ Snowflake กับ Sigma และคุณสามารถเรียกใช้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ครอบคลุมด้วยความคุ้นเคยกับ Excel แต่พลังของปริมาณสูง ความเร็วสูง และความสามารถในการวิเคราะห์สูง

การจับคู่ Snowflake และ Sigma ยังพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลแบบไดนามิก เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสร้างลำดับกระแสเงินสดและลอจิกเสมือนเป็นฟังก์ชันหน่วยความจำในตัว จึงได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ชุดข้อมูลสมัยใหม่ยังสามารถช่วยให้บริษัทที่ให้บริการทางการเงินจับคู่อัตราผลตอบแทนภายในกับมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) ป้อนน้ำหนัก และสร้างชุดเมตริกเชิงตรรกะที่กำหนดเองเพื่อให้สะท้อนมูลค่าและผลตอบแทนได้แม่นยำยิ่งขึ้น โปรแกรม MDS ขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม เป็นแนวทางในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ทำให้บริษัทของคุณได้เปรียบในการแข่งขัน.

อนาคตของกองข้อมูลสมัยใหม่

เครื่องมือซ้อนข้อมูลสมัยใหม่ เช่น Sigma และ Snowflake รวมถึงเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายที่เราไม่ได้กล่าวถึงในบทความนี้ กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและก้าวข้ามระบบเดิมเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การถือกำเนิดของคลาวด์คอมพิวติ้งและ MDS ทำให้ระดับของความยืดหยุ่นในแง่ของส่วนประกอบและการกำหนดราคาที่บริษัทต่างๆ ไม่เคยเห็นมาก่อน

ความยืดหยุ่นนี้แตกต่างจากโซลูชันแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมซึ่งก่อนหน้านี้หลาย ๆ บริษัท ชุดข้อมูลสมัยใหม่ช่วยให้องค์กรสามารถปรับสแต็คได้ตามความต้องการที่เปลี่ยนไป เป็นผลให้พวกเขาสามารถสร้างโซลูชันที่เปลี่ยนแปลงเกมซึ่งปรับให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของพวกเขาและ เร่งการแปลงดิจิทัล.

นานแล้วนะ เอ็กเซล ทักทายความยืดหยุ่นและพลังของชุดข้อมูลที่ทันสมัย

#อตราผลตอบแทนภายในอนใน #Excel #ทำไมผนำชอบตดอยในลฟต

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *