FinTech

Cash Flow у реальному часі: від Excel до Looker Studio

Дмитро Павлик
Дмитро Павлик
12 січня 2026 · 8 хвилин читання

Більшість фінансових директорів і власників, з якими я працюю, мають Excel-таблицю з cash flow. Зазвичай вона оновлюється раз на тиждень або раз на місяць, коли хтось знаходить час. Цифри в ній відображають стан тижневої давності. На нараді ухвалюють рішення на основі даних, яких вже може не існувати.

Я пройшов через кілька таких проектів і виробив підхід, який дозволяє отримати живий cash flow дашборд за два-три дні роботи. Без програмістів, без дорогих систем.

Фінансовий дашборд і аналітика

Що ми будуємо

Ціль — дашборд у Looker Studio (безкоштовний інструмент від Google), який показує поточний стан рахунків, надходження і витрати по категоріях, прогноз залишку на кінець місяця. Оновлюється автоматично — щогодини або щодня залежно від налаштування.

Архітектура проста: Банк → Make → Google Sheets → Looker Studio. Google Sheets виступає як база даних, Looker Studio — як шар візуалізації.

Крок 1 — Підключіть банківські дані

Тут є кілька варіантів залежно від вашого банку.

monobank Бізнес

monobank має відкритий API для бізнес-рахунків. Через Make ви налаштовуєте сценарій, який кожну годину забирає нові транзакції і записує їх у Google Sheets. Потрібно лише згенерувати токен у додатку monobank Бізнес — це займає хвилину.

ПриватБанк та інші

Якщо API немає або складний в отриманні — банк формує виписку у форматі CSV або Excel, яку Make підхоплює з Google Drive або пошти і парсить автоматично. Менш елегантно, але теж добре працює.

1С або інша облікова система

Якщо основний облік ведеться в 1С — простіше забирати дані звідти, а не з банку. 1С підтримує вивантаження в Excel за розкладом, Make підхоплює файл і оновлює Google Sheets.

Крок 2 — Налаштуйте Google Sheets як базу даних

Кожна транзакція — один рядок у таблиці. Мінімальні стовпці: дата, сума, тип (надходження/витрата), рахунок, банк, контрагент, категорія.

Категоризація — найважливіший крок. Без неї у вас буде купа цифр без сенсу. Створіть список категорій витрат (зарплата, маркетинг, підрядники, оренда, SaaS-підписки) і правила автоматичної категоризації за назвою контрагента. Make може додавати категорію автоматично на основі цих правил.

Також додайте стовпець «Планові витрати» — це дозволить будувати прогноз залишку, а не тільки фіксувати факт. Першого місяця прогноз буде неточним, але за 2–3 місяці система «навчиться» ваш паттерн витрат.

Крок 3 — Підключіть Looker Studio

Looker Studio безкоштовний і підключається до Google Sheets за одну хвилину через вбудований конектор. Після підключення ви будуєте дашборд: таблиці, графіки, фільтри по даті і категорії.

Базовий дашборд cash flow містить:

  • Поточний залишок по рахунках (вгорі, великими цифрами)
  • Надходження і витрати за поточний місяць (дві картки поряд)
  • Графік cash flow по тижнях за останні 3 місяці
  • Топ-10 категорій витрат (стовпчикова діаграма)
  • Прогноз залишку на кінець місяця

Дашборд доступний по посиланню з будь-якого пристрою, без установки додатків. Ранкова перевірка стану займає 2–3 хвилини замість копання в таблицях.

Крок 4 — Валюти і мультирахунки

Якщо у вас кілька рахунків або валют — додайте стовпець «Валюта» і стовпець «Сума в гривні» з формулою перерахунку. Make може автоматично підтягувати курс НБУ щодня і оновлювати базу.

Живий cash flow — це не про технологію. Це про те, що рішення приймаються на основі того, що є зараз, а не того, що хтось пам'ятає з минулого тижня.

Що може піти не так

Найчастіша проблема перших тижнів — некоректна категоризація. Не турбуйтеся: достатньо раз на тиждень переглядати нові транзакції і коригувати правила. Через місяць система буде категоризувати 90%+ транзакцій правильно автоматично.

Друга проблема — Make може не підтримувати API вашого конкретного банку. Перевірте наявність інтеграції в маркетплейсі Make перед початком. Якщо інтеграції немає — CSV-виписки вирішать задачу, просто трохи менш автоматично.

За два тижні після налаштування у вас буде жива картина фінансів. Рішення про витрати починають прийматися на основі фактів, а не відчуттів.

Дмитро Павлик
Дмитро Павлик
FinTech · Фінансова аналітика · Digital Command

FinTech-аналітик і автоматизатор. Будує системи фінансової аналітики та автоматизації для e-commerce і FinTech бізнесів. Спеціалізується на інтеграції банківських API, BI-дашбордах і автоматизації звітності.

← Всі статті Ще статті FinTech →