El Finance Data Preparation Agent es una de las nuevas funcionalidades de Copilot for Finance en Excel, pensada para ayudarnos a limpiar, estandarizar y preparar los datos financieros antes de analizarlos o conciliarlos. Automatiza tareas de formato, validación y enriquecimiento… sin fórmulas, sin complicaciones y sin ser experto en Excel.
En este post te cuento qué puede hacer, cómo aprovecharlo para mejorar la calidad de los datos y algunos tips & tricks para usarlo con precisión 🤓
🌱 ¿Qué es el Financial Data preparation?
El Financial Data Preparation Agent es uno de los agentes financieros incluidos en Copilot for Finance en Excel.
Nos ayudan a realizar una serie de acciones de manera automática que dejen nuestros datos listos para poder analizarlos (o por qué no, “personalizar y/o importar” en D3FO).
Es decir, es el paso previo inteligente (o como me gusta decir a mi, artificialmente inteligente) que se encarga de preparar y limpiar los datos para que el resto de los procesos o funcionalidades de los otros agentes funcionen con una mayor precisión.
Entonces, su propósito es entregar una tabla limpia, estandarizada y estructurada para que otros procesos (como Financial Reconciliation o Variance Analysis) puedan utilizarla sin errores. Es decir, no hace tareas de presentación o análisis, sino de normalización y limpieza de datos.
Lo que mas me gusta a mi, no es solo la cantidad de tiempo que nos ahorramos con cada plantilla (que vamos a ver un montón de cosas buenísimas para eso) sino que también no hay que ser un experto en excel o ir buscando cada icono en la aplicación, sino que directamente trabaja con prompts (instrucciones) predefinidas.
Adicionalmente, si somos un poco miedosos, podemos realizar primero una prueba con una cantidad pequeña de líneas, y siempre trabaja creando copias de hojas (podremos ver la versión original de los datos en el mismo excel) y compararlos o volver a ejecutar las reglas.
⚠️ Atención: esta funcionalidad todavía está en preview, así que al aplicar algunas transformaciones puede modificarse el formato original de los datos. Presta especial atención a los campos de tipo número y fecha.
🌱 ¿Qué SI puede hacer? ✅
Este conjunto de transformaciones permitidas incluyen:
🌿 Formatos de celdas
🌿 Limpieza de celdas
🌿 Limpieza a nivel de filas
🌿 Aumento o enriquecimiento de datos
Les he preparado este cuadrito con estos prompts que son los que podemos ver listos para usar 👇
| Prompt (en inglés) | Traducción al español | Qué hace |
| Remove any duplicate rows | Eliminar filas duplicadas | Busca filas que tengan los mismos valores en todas las columnas y elimina los duplicados, dejando sólo una línea. |
| Remove all empty rows | Eliminar todas las filas vacías | Borra filas completamente vacías. |
| Remove leading and trailing spaces from all values | Quitar espacios al inicio y al final de los valores | Elimina los espacios invisibles en los datos de las celdas |
| Round all numbers to the nearest integer | Redondear todos los números al entero más cercano | Ajusta los valores numéricos a enteros. El redondeo es a 0,5. Por ejemplo, si el valor es 10.2 redondea a 10, si es 10.6 redondea a 11. |
| Split value and currency symbol into separate columns | Separar valor y símbolo de moneda en columnas distintas | Divide una celda que contiene importe + el símbolo de la divisa creando dos nuevas columnas: una con el número y otra con la moneda. En este caso, el detalle de la instrucción puede variar, pero el resultado es el mismo. |
| Generate a unique identifier for each transaction | Generar un identificador único por transacción | Crea un ID único por cada fila (transacción). Si identifica un campo clave, cambia el valor por la llave generada, si no queremos que cambien los datos debemos adicionar que cree una nueva columna en la instrucción. |
| Remove any rows where the transaction amount is zero | Eliminar filas donde el monto de la transacción sea cero | Filtra y elimina registros sin impacto financiero (monto = 0). Revisar la columna que indica la instrucción |
| Convert dates to YYYY-MM-DD format | Convertir fechas al formato AAAA-MM-DD | Unifica los formatos de fecha a estándar ISO para evitar errores regionales. |
Peeeeero tambien Podemos hacer un poco mas..
🌿 CREAR COLUMNAS
Podemos agregar nuevas columnas en la tabla para completarlas con datos que no estén incluidos en la información original, o incluso para concatenar datos existentes.
Por ejemplo, podríamos crear una columna ‘Fecha de vencimiento’ para calcular las fechas de vencimiento de transacciones, o ‘Tipo de cambio’ para obtener el tipo de cambio aplicado en facturas.
Veamos hasta aquí en un video 👇🏻
🌿 HACER CALCULOS ARITMETICOS BASICOS
Podemos aplicar cálculos directamente desde la regla, siempre que sean operaciones básicas. Por ejemplo, sumar valores (ya sean números o fechas) para recalcular vencimientos, o dividir valores (como vimos antes) para obtener el tipo de cambio aplicado en una transacción.
🌿 COMPLETAR DATOS FALTANTES EN COLUMNAS
Si nos faltan valores en algunas filas, podemos pedirle al agente que los complete siguiendo un criterio determinado.
💡 Truquito: el prompt no se escribe con ‘Complete’, sino con ‘Fill in’.
🌿 MARCAR FILAS SEGÚN UNA CONDICIÓN
También podemos crear una columna nueva para identificar las filas que cumplen con cierta condición.
Por ejemplo, podríamos generar una columna llamada ‘Fuera de período’ que marque con un ✅ los apuntes contables registrados con fecha posterior al día de hoy.
🌿 ORDENAR LOS DATOS
Podemos ordenar los datos por orden ascendente o descendente según una columna específica.
🌿 CONCATENAR COLUMNAS
Podemos concatenar datos de diferentes columnas para unificarlos en una sola.
Aquí tenemos una combinación de estas reglas 👇🏻
Y por aquí otra combinación👇🏻
🌱 ¿Qué NO se puede hacer? ❌
🌿Cálculos avanzados o con agrupaciones: por ejemplo, suma todos los importes de la columna ‘Importe de la factura’.
🌿Creación de tablas dinámicas: el agente no crea tablas dinámicas, pero atención con los insights 😉
🌿Aplicar formatos visuales: por ejemplo, colorea de rojo los importes menores a 100.
🌱 TIPS & TRICKS!! 🤓
Tengamos en cuenta algunas cositas para que podamos utilizarlos con mejor precisión:
🌿 Los datos deben estar en formato ‘tabla’. Si no, copilot no puede leerlos e identificar las filas y columnas donde aplicar las reglas. Este es el ícono para hacerlo:
🌿 Asegurate que cada columna tenga un encabezado claro y descriptivo. Por ejemplo, fecha de la transacción/Fecha de vencimiento (si tenemos mas de un campo fecha), Id de cuentas de cliente/proveedor o Id de proyecto, Importe en divisa de contabilidad/importe en divisa de la transacción.
🌿 No te preocupes por tener el prompt perfecto. Lo importante es que las acciones estén bien descritas, porque el agente irá ajustando la instrucción para adaptarla a la tabla de datos con la que estés trabajando.
🌿 Si una regla entra en conflicto con otra regla, asegurate que el orden de ejecución sea el adecuado.
🌿 Evita que haya formulas ocultas, celdas combinadas, o celdas con datos inconsistentes.
🌿 Guarda las plantillas con las reglas para usarlas después 🪄
🌿 Podemos evitar que el complemento de Finance en Excel se abra automáticamente al exportar una tabla, seleccionando la opción “Deshabilitar la exportación a Excel para la exportación de datos” desde la configuración de usuario:
🌿 Si es la primera vez que vas a aplicar reglas sobre una tabla, puedes probarlo primero con una muestra de celdas antes de hacerlo sobre todos los datos.
📎Y, como siempre, el link al doc oficial de Microsoft: https://learn.microsoft.com/es-es/copilot/finance/prepare-data/data-preparation
Nos vemos con el próximo agente! 🥰