स्प्रेडशीट में लेनदेन का मिलान कैसे करें (बिना मैन्युअल रूप से पंक्तियों का मिलान किए)

दो ट्रांजैक्शन सूचियों का मिलान करने का मतलब है चार तरह के अंतरों का पता लगाना। एक तरफ गायब पंक्तियाँ, दूसरी तरफ डुप्लिकेट पंक्तियाँ, ऐसी राशियाँ जो मेल नहीं खातीं, और एक ही भुगतान का अलग-अलग अवधियों में दर्ज होना। बाकी सब कुछ इन चारों के इर्द-गिर्द की बहीखाता पद्धति है।

स्वाभाविक रूप से लोग दोनों फाइलों को एक साथ रखकर पंक्तियों का मिलान करना शुरू कर देते हैं। यह तरीका लगभग दो सौ पंक्तियों तक तो काम करता है, लेकिन उसके बाद यह एक ऐसी दोपहर में बदल जाता है जो एक ऐसा आंकड़ा देती है जिसका कोई भी ऑडिट नहीं कर सकता।

यह गाइड इस बात पर केंद्रित है कि स्प्रेडशीट को इस विशिष्ट कार्य में क्यों कठिनाई होती है, वे तीन वैकल्पिक तरीके कौन से हैं जिन्हें लोग अपनाते हैं, और उनमें से प्रत्येक की सीमा कहाँ समाप्त होती है। यह एक डेटा वर्कफ़्लो है, न कि कोई अकाउंटिंग सलाह।

स्प्रेडशीट में मिलान करना दिखने में जितना आसान लगता है, उससे कहीं अधिक कठिन क्यों है

एक स्प्रेडशीट सेल्स की तुलना करती है। मिलान घटनाओं की तुलना करता है, और एक ही घटना दोनों तरफ शायद ही कभी बिल्कुल एक जैसी दिखती है।

एक कार्ड भुगतान आपके लेज़र में एक बार और प्रोसेसर एक्सपोर्ट में दो बार दिखाई दे सकता है, जो चार्ज और फीस में विभाजित हो। एक सप्लायर इनवॉइस का संदर्भ एक सिस्टम में INV-0042 और दूसरे में INV42 हो सकता है। 31 तारीख को शुरू किया गया ट्रांसफर 1 तारीख को सेटल हो सकता है, जिससे पूरे महीने का हिसाब गड़बड़ा जाता है।

इनमें से कोई भी डेटा में त्रुटि नहीं है। ये दो अलग-अलग सिस्टम द्वारा एक ही वास्तविकता को रिकॉर्ड करने का सामान्य तरीका हैं, और कोई भी लुकअप फ़ॉर्मूला इन्हें अपने आप हल नहीं कर सकता।

इसके अलावा एक राउंडिंग ट्रैप भी है जो हर महीने लोगों को उलझाता है। पूर्ण फ्लोटिंग-पॉइंट प्रिसिजन पर स्टोर की गई करेंसी वैल्यू चौथे दशमलव में भिन्न हो सकती हैं, इसलिए दो राशियाँ जो 1,204.50 के रूप में दिखाई देती हैं, वे सटीक समानता परीक्षण में विफल हो जाती हैं।

डेटा की मात्रा भी समस्या के स्वरूप को बदल देती है। पचास पंक्तियों पर एक व्यक्ति दोनों सूचियों को दिमाग में रख सकता है। पाँच हजार पर, यह कार्य भारी मात्रा में मेल खाने वाले डेटा के बीच छिपे कुछ अपवादों को खोजने जैसा हो जाता है। मानवीय ध्यान इसके लिए बहुत उपयुक्त नहीं है।

इससे आपको क्या नुकसान होता है

महीने के अंत का काम। पहली नब्बे प्रतिशत पंक्तियाँ मिनटों में मेल खा जाती हैं। बची हुई कुछ पंक्तियों में घंटों लग जाते हैं, क्योंकि प्रत्येक के लिए एक इंसान को यह पता लगाना पड़ता है कि यह चार प्रकार के अंतरों में से कौन सा है।

गैर-ऑडिट योग्य परिणाम। जब मिलान केवल आँखों से देखकर किया जाता है, तो फ़ाइल बंद होते ही काम का कोई रिकॉर्ड नहीं बचता। छह सप्ताह बाद, कोई भी यह दोबारा नहीं समझ सकता कि दो पंक्तियों को एक ही भुगतान के रूप में क्यों माना गया था।

बची रहने वाली त्रुटियाँ। एक डुप्लिकेट जो गलत समकक्ष से मेल खा जाता है, वह कुल योग में संतुलित हो जाता है और एक साफ-सुथरे मिलान जैसा दिखता है। कुल योग का मिलना इस बात का प्रमाण नहीं है कि पंक्तियाँ भी मेल खाती हैं।

ये तीनों नुकसान मिलकर और बड़े हो जाते हैं। लंबे समय तक चलने वाला काम थकान पैदा करता है, थकान से शॉर्टकट अपनाए जाते हैं, और शॉर्टकट के कारण ही एक गलत मिलान को सही के रूप में दर्ज कर लिया जाता है।

लोग जो वैकल्पिक तरीके आजमाते हैं

विकल्प 1: किसी भी चीज़ का मिलान करने से पहले कुल योग की तुलना करें

पंक्तियों के बजाय समूह के कुल योग की तुलना करके शुरुआत करें। महीने, खाते या काउंटरपार्टी के अनुसार प्रत्येक पक्ष का योग करने के लिए SUMIFS का उपयोग करें, फिर दोनों कॉलम को अगल-बगल रखें।

यह समय खर्च करने से पहले ही अंतर का पता लगा लेता है। यदि बारह में से ग्यारह महीने बिल्कुल सटीक रूप से मेल खाते हैं, तो आपके पास पूरे वर्ष के बजाय केवल एक महीने का मिलान करने का काम रह जाता है।

यह वास्तव में उपयोगी है और काम को जल्दी समेट देता है। समूह के कुल योग आपको यह बताते हैं कि विसंगति कहाँ है, लेकिन यह कभी नहीं बताते कि किन पंक्तियों के कारण ऐसा हुआ, और एक ही समूह के भीतर दो आपस में कटने वाली त्रुटियाँ अदृश्य रूप से एक-दूसरे को समाप्त कर देती हैं।

विकल्प 2: एक मैच की (match key) बनाएं और उसे लुकअप करें

किसी घटना की पहचान करने वाले फ़ील्ड्स को एक की (key) में जोड़ें, आमतौर पर तारीख प्लस राशि प्लस एक क्लीन किया गया संदर्भ। फिर एक तरफ मौजूद और दूसरी तरफ अनुपस्थित पंक्तियों को खोजने के लिए दोनों दिशाओं में XLOOKUP का उपयोग करें।

डुप्लिकेट को पकड़ने के लिए उसी की के विरुद्ध COUNTIFS जोड़ें, क्योंकि एक लुकअप पहला मैच लौटाता है और दूसरे को चुपचाप अनदेखा कर देता है। राशियों को की में शामिल करने से पहले उन्हें दो दशमलव स्थानों तक ROUND में लपेटें, जो ऊपर वर्णित फ्लोटिंग-पॉइंट बेमेल को हटा देता है।

यह सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका है और अधिकांश महीनों में काम आता है। इसकी सीमा संरचनात्मक है: इसके लिए एक ऐसी की (key) की आवश्यकता होती है जिसका दोनों पक्षों में एक ही अर्थ हो। संदर्भ प्रारूप जो भिन्न होते हैं, या दो पंक्तियों में विभाजित शुल्क, इसे तुरंत विफल कर देते हैं।

विकल्प 3: चार प्रकार के अंतरों को सोच-समझकर संभालें

एक ही बार में मिलान करने के बजाय, चार संकीर्ण जाँचें चलाएँ। गायब पंक्तियाँ टू-वे लुकअप से आती हैं। डुप्लिकेट की पर काउंट से आते हैं। राशि का बेमेल होना केवल संदर्भ पर मिलान करने और फिर मानों की तुलना करने से पता चलता है। समय का अंतर सटीक तारीख के बजाय एक तारीख की अवधि के भीतर मिलान करने से आता है।

यदि इसे ठीक से किया जाए तो यह सबसे ईमानदार तरीका है, क्योंकि प्रत्येक बेमेल पंक्ति बची हुई फाइलों के ढेर में जाने के बजाय एक नामित श्रेणी में समाप्त होती है।

इसमें सबसे अधिक काम भी करना पड़ता है। चार पास का मतलब है प्रति पक्ष चार हेल्पर कॉलम, और जब भी कोई एक्सपोर्ट अपने कॉलम का क्रम बदलता है तो पूरे सिस्टम को फिर से बनाना पड़ता है। डेटा को क्लीन और डुप्लिकेट मुक्त करने पर हमारी गाइड उस तैयारी के चरण को कवर करती है जिस पर यह विधि निर्भर करती है।

साझा सीमा। तीनों ही यह मानकर चलते हैं कि एक तरफ की एक पंक्ति दूसरी तरफ की एक पंक्ति से मेल खाती है। एक एकल सेटलमेंट में चालीस ट्रांजैक्शन शामिल हो सकते हैं। एक भुगतान चार्ज प्लस फीस प्लस रिफंड के रूप में आ सकता है। दोनों ही मामलों में की मिलान के पास पकड़ने के लिए कुछ नहीं होता। यहीं पर पूरी दोपहर बर्बाद होती है।

Powerdrill Bloom के साथ ट्रांजैक्शन का मिलान कैसे करें

चरण 1: दोनों फाइलें अपलोड करें

लेज़र एक्सपोर्ट और काउंटरपार्ट स्टेटमेंट को एक साथ अपलोड करें। Powerdrill Bloom दोनों का विश्लेषण करता है, इसलिए कोई भी मिलान शुरू होने से पहले ही बेमेल कॉलम नाम, अलग-अलग तारीख प्रारूप और असंगत संदर्भ शैलियाँ दिखाई दे जाती हैं।

चरण 2: प्राकृतिक भाषा में मिलान का वर्णन करें

नाम से चारों श्रेणियों की मांग करें। एक फ़ाइल में मौजूद और दूसरी में अनुपस्थित पंक्तियों के साथ-साथ डुप्लिकेट संदर्भों का अनुरोध करें। फिर एक निश्चित सीमा से अधिक के राशि बेमेल होने और उन प्रविष्टियों के बारे में पूछें जिनकी तारीखों में कुछ दिनों का अंतर है।

फिर वह प्रश्न पूछें जो कठिन मामलों को हल करता है। पूछें कि एक तरफ की पंक्तियों के कौन से समूहों का योग दूसरी तरफ की एक पंक्ति के बराबर है। यह वह मेनी-टू-वन मामला है जहाँ की मिलान नहीं पहुँच सकता।

चरण 3: चार्ट, रिपोर्ट या डेक एक्सपोर्ट करें

अपवाद सूची, श्रेणी के अनुसार बेमेल मूल्य का सारांश, या क्लोज़ फ़ाइल के लिए एक संक्षिप्त लिखित नोट निकालें।

यह हर महीने मिलान को फिर से बनाने से बेहतर क्यों है

	मैनुअल तरीका	Powerdrill Bloom
संदर्भ प्रारूप (reference formats) भिन्न होना	पहले दोनों पक्षों को हाथ से क्लीन करें	अंतर का वर्णन करें और पूछें
कई पंक्तियाँ एक पंक्ति से	मैनुअल ग्रुपिंग	पूछें कि किन पंक्तियों का योग समकक्ष के बराबर है
डुप्लिकेट	प्रति पक्ष अतिरिक्त काउंट कॉलम	अपवाद सूची में शामिल
अगला महीना	प्रत्येक हेल्पर कॉलम को फिर से बनाएं	नए एक्सपोर्ट अपलोड करें

पहली पंक्ति वह जगह है जहाँ सबसे अधिक समय जाता है। संदर्भों को क्लीन करना ताकि दो सिस्टम सहमत हों, एक ऐसा तैयारी का काम है जो अपने आप में कुछ भी उत्पन्न नहीं करता है। इसके अलावा, जब भी कोई एक्सपोर्ट प्रारूप बदलता है, इसे फिर से करना पड़ता है।

सामान्य गलतियाँ

मेल खाने वाले कुल योग को पूर्ण मिलान मानना। विपरीत दिशाओं में समान आकार की दो त्रुटियाँ एक आदर्श कुल योग उत्पन्न करती हैं। केवल योग ही नहीं, बल्कि पंक्तियों की संख्या और बेमेल मूल्य की भी जाँच करें।

केवल राशि पर मिलान करना। किसी भी वास्तविक लेज़र में, कई ट्रांजैक्शन का मूल्य एक समान होता है। राशि पर किया गया लुकअप गलत ट्रांजैक्शन की जोड़ी बना देगा और ऐसा करते समय बिल्कुल सही दिखेगा।

Rounding के अंतर को अनदेखा करना। जो मान बिल्कुल एक जैसे दिखाई देते हैं, वे भी समानता परीक्षण में विफल हो सकते हैं। तुलना करने से पहले दोनों पक्षों को एक ही प्रिसिजन पर राउंड करें।

जाँच की दिशा भूल जाना। एकतरफा लुकअप दूसरी फ़ाइल से गायब पंक्तियों को ढूंढता है और पहली फ़ाइल से गायब पंक्तियों को कभी नहीं ढूंढ पाता। हर बार इसे दोनों तरफ से चलाएं।

काम करते समय मेल खाने वाली पंक्तियों को हटाना। यह कुशल लग सकता है लेकिन ऑडिट ट्रेल को नष्ट कर देता है। इसके बजाय एक स्टेटस कॉलम के साथ पंक्तियों को चिह्नित करें और मूल डेटा को सुरक्षित रखें।

अवधि बंद होने से पहले मिलान करना। देर से आने वाली प्रविष्टियाँ समय का अंतर पैदा करती हैं जो अपने आप हल हो जाती हैं। अवधि के मध्य में उनके पीछे भागने से काम व्यर्थ जाता है।

निष्कर्ष

मिलान एक वर्गीकरण की समस्या है, न कि मिलान की समस्या। प्रत्येक बेमेल पंक्ति को गायब, डुप्लिकेट, गलत राशि या गलत अवधि में वर्गीकृत करें, और शेष कार्य छोटा और समझाने योग्य रह जाता है।

जो चीज़ इसे खर्चीला बनाती है वह है हर महीने सिस्टम को फिर से बनाना, विशेष रूप से तब जब संदर्भ असहमत हों या एक भुगतान कई पंक्तियों से मेल खाता हो। यदि आपका क्लोज़िंग समय इसी में जाता है, तो दोनों एक्सपोर्ट पर Powerdrill Bloom आज़माएं। VLOOKUP के बिना दो Excel फ़ाइलों को जोड़ने और बजट बनाम वास्तविक रिपोर्ट बनाने पर हमारी गाइड भी देखें। expense report और cash flow analysis पेज संबंधित वर्कफ़्लो को कवर करते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

ट्रांजैक्शन का मिलान करने का क्या अर्थ है?

इसका अर्थ है यह पुष्टि करना कि एक ही गतिविधि के दो रिकॉर्ड आपस में मेल खाते हैं, और शेष बचे प्रत्येक अंतर को स्पष्ट करना। ये स्पष्टीकरण चार समूहों में आते हैं: गायब पंक्तियाँ, डुप्लिकेट, राशि का बेमेल होना और समय का अंतर।

क्या Excel स्वचालित रूप से दो सूचियों का मिलान कर सकता है?

अपने आप नहीं। Excel आपको घटक देता है, मुख्य रूप से लुकअप, काउंट और कंडीशनल सम, लेकिन आप मिलान लॉजिक खुद बनाते हैं और किसी भी एक्सपोर्ट में बदलाव होने पर इसे फिर से बनाते हैं।

दो राशियाँ जो एक जैसी दिखती हैं, वे मेल खाने में विफल क्यों हो जाती हैं?

आमतौर पर स्टोर की गई प्रिसिजन के कारण। दो दशमलव के रूप में प्रदर्शित मूल्य के पीछे और भी अंक हो सकते हैं, जिससे सटीक तुलना विफल हो जाती. दोनों पक्षों को एक ही प्रिसिजन पर राउंड करने से यह ठीक हो जाता है।

मैं एक ऐसे भुगतान को कैसे संभालूँ जो कई पंक्तियों के रूप में दिखाई देता है?

छोटी पंक्तियों को समूहित करें और समूह के कुल योग की तुलना एकल समकक्ष से करें। पंक्ति-स्तरीय की मिलान इस मामले को व्यक्त नहीं कर सकता, यही कारण है कि यह मैनुअल काम का सबसे आम स्रोत है।

क्या बेमेल पंक्तियों को हटा दिया जाना चाहिए?

नहीं। उन्हें रखें और श्रेणी तथा कारण दर्ज करने वाला एक स्टेटस कॉलम जोड़ें। हटाने से वह ऑडिट ट्रेल नष्ट हो जाता है जो बाद में मिलान को सही साबित करने में मदद करता है।