Prednosti učinkovite poslovne analitike v financah | BI trik

Prednosti učinkovite poslovne analitike v financah | BI trik

17. 09. 2020 Poslovna analitika, B2

Avtor: Kaja Golobič

 

V dobi informacij postaja čedalje pomembnejše, ne samo katere informacije podjetje ima, temveč ali iz njih izlušči pomembne informacije za sprejemanje strateških odločitev. Zato postaja ključnega pomena pravočasna implementacija tehnologij in orodij, ki zmanjšujejo neučinkovitosti pri delu in hkrati omogočajo vpogled v podatke na način, ki je preprost za interpretacijo in ne zahteva veliko časa.

Največji problem v financah, kjer poslovna analitika še ni razvita je, da se za nazaj sicer ve kje se je zalomilo, vendar je to za managerja pogosto že prepozno. Z bilanco stanja na papirju ali datoteki dobite izpis vseh podatkov. Kar omogoča poslovna analitika je, da ne potrebujete več gledati vsega, ampak program označi kritične KPI-je na katere se lahko osredotočite. S tem hitro in jasno vidite kateri poslovni dogodek je razlog izgube ali nedoseganja poslovnih ciljev; odločitve sprejemate na podlagi podatkov in ne samo na podlagi lastne percepcije, mnenja.

Poleg tega imate vpogled v primerjavo aktualnega stanja s preteklim letom, lahko pa celo s cilji, kar omogoča boljši vpogled v uspešnost poslovanja. Hitro se namreč pokaže v čem ste uspešni in na drugi strani v kaj je potrebno usmeriti svoj fokus za izboljšanje finančnih kazalnikov in boljše investicije. S postavitvijo jasnih ciljev in vizualnim pregledom nad dosego le-teh se zaposleni potem bolj trudijo, da jih dosežejo, kar vodi v boljše finančne odločitve in boljše finančno stanje podjetja.

Posebnost finančnega dela poslovne analitike je analiza plačilne nediscipline kupcev in detekcija njihovih težav. V ERP sistemu običajno ni mogoče gledati sliko strukture terjatev za preteklo obdobje. Če na primer gledate kupca, ki je bil v preteklosti dober plačnik, sedaj pa je nehal plačevati, s poslovno analitiko to spremembo v plačevanju hitro opazite in se lahko v bodoče pripravite na njegov morebitni izpad ali na zamenjavo.

Analitika lahko pomaga na primer tudi pri pogajanjih za ceno – če kupec plačuje na dan valute mu lahko omogočate več bonitet, kot za tistega, za katerega morate zalagati denarna sredstva.

Pomembno je tudi področje denarnega toka, ki v osnovi prikazuje terjatve in obveznosti, vendar ga podjetja razširijo še s prejemnicami in naročilnicami za prikaz načrtovanih prilivov in odlivov, kot so plače, davki, investicije ipd. Finančni direktor lahko tako predvidi negativne denarne toke in si pravočasno zagotovi kreditne linije oz. ima dovolj časa za sprejemanje finančnih odločitev, ki bodo zagotovila nemoteno poslovanje. V bodoče bo pomemben element postal tudi predvidevanje prilivov s pomočjo umetne inteligence (AI).

Če je podjetje dovolj veliko je pomembno vprašanje tudi, ali je smiselno analizirati podatke po poslovnih enotah, profitnih centrih ali stroškovnih centrih in za vsako enoto narediti vsaj izkaz poslovnega izida.

Časovni vložek in glavna tveganja

Osnovno finančno poročilo je lahko implementirano relativno hitro, saj načeloma temelji na enotnih standardih, zna pa se malo bolj zaplesti pri denarnem toku, kjer so viri bolj mehki in lahko pride do prekrivanja baz podatkov (npr. prodajna poročila se prekrivajo z računi itd.).

Veliko je odvisno od postavitve baze podatkov ter načina vnosa podatkov. Vsi nosilci, skrbniki morajo imeti nadzor nad podatki in vanje zaupati – temeljiti morajo na eni resničnosti, zato sta  kakovost podatkov in način postavitve analitičnega modela bistvenega pomena.

Eden glavnih tveganj so torej neurejeni podatki – analitično orodje namreč ne reši tega problema, temveč samo izpostavi napake. V primeru, da se izkaže da podatki niso urejeni, lahko zato veliko časa vzame tudi odpravljanje napak, saj ne želimo, da poročila prikazujejo nepravilne podatke. Preverjanje kakovosti podatkov je tako zelo pomemben element, a hkrati najbolj nepredvidljiv del poslovne analitike. Veliko tveganje lahko predstavlja tudi velika količina podatkov in težavnost izračunov.

Kar se tiče samega procesa vpeljave analitičnih orodij je ključnega pomena agilno razmišljanje – veliko je nepredvidljivih faktorjev, ki jih je potrebno reševati sproti in se jim prilagajati, zato je vpletenost stranke v proces implementacije visoka. Zaposleni, ki sodelujejo na projektu in kasneje analitično orodje uporabljajo, morajo zato imeti znanje in zanimanje za uporabo le-tega ter za nadaljnji razvoj analitike v podjetju.

 

Nazaj