Как составить хороший аналитический отчет по компании?

Как составить хороший аналитический отчет по компании? Аналитика
Содержание
  1. Что такое аналитическая отчетность
  2. Что следует учесть, выбирая инструмент для работы с данными
  3. SAS
  4. .2. Параметры аналитического отчёта
  5. .4. Рабочий пример
  6. . Apache Kafka
  7. . MLBase
  8. . Microsoft Azure Machine Learning Studio
  9. . Apache Spark
  10. Ggplot2
  11. Cистемы разработки аналитической отчетности
  12. Аналитическая отчётность
  13. В чем преимущества аналитической отчетности?
  14. Внедрение систем отчетности
  15. Востребованность науки о данных
  16. Для кого это предложение?
  17. Другие системы
  18. Инструменты отчетности против инструментов бизнес-аналитики
  19. Как дашборд помогает застройщику
  20. Какую аналитическую отчетность вы можете создавать?
  21. Кто такой аналитик (специалист по данным)?
  22. Немного про olap-кубы
  23. Обязательные элементы аналитического отчета по компании
  24. Отчёт по телефонным звонкам
  25. Сводный отчёт
  26. Типы отчетности
  27. Функции
  28. Эксплуатация системы
  29. .5. Вывод оборотно-сальдовой ведомости
  30. И, наконец, повышение эффективности бизнеса

Что такое аналитическая отчетность

Аналитической отчетностью мы будем называть системы, позволяющие создавать “плоские” отчеты на основании многомерных данных. По сути, плоский отчет является проекцией, тенью многомерного отчета,
который Вы можете вращать, как Вам угодно. Представьте себе, например трехмерный куб.

Вы вращаете его в пространстве и видите в качестве отражения те грани куба, которые интересуют Вас в данный момент. Таким образом, один многомерный куб может быть “родителем” огромного количества “плоских” отчетов. Сами многомерные хранилища данных обычно так и называют: OLAP кубы.

Есть системы, которые по сути являются конструкторами плоских отчетов в режиме реального времени на основании некой многомерной модели, но для нас это несущественно, так как выглядят для пользователя так же. Как многомерные аналитические системы. А что там у них внутри вместо сердца – нас мало волнует. Поэтому дальше мы не будем как-то их различать и будем называть одним словосочетанием:

OLAP кубы

Что следует учесть, выбирая инструмент для работы с данными

Инструменты отчетности помогают повысить производительность и могут внести огромный вклад в общую эффективность бизнеса вашей компании.

Однако важно понять, какой инструмент отчетности нужен именно вам, поскольку не все инструменты созданы равными. От выбранной вами платформы может зависеть работа ключевых отделов, поэтому важно тщательно подойти к ее выбору.

Факторы, которые вы должны учитывать при выборе:

  • Количество пользователей. Первое, что нужно оценить, — это количество людей, которые будут использовать инструмент не только на начальном этапе, но и в будущем. Вы планируете расширяться? Тогда количество пользователей тоже может увеличиться. Убедитесь, что выбранный вами инструмент отчетности поддержит этот рост.
  • Объем обрабатываемых данных: у вас должно быть представление о размере данных, которые, как ожидается, будет обрабатывать инструмент отчетности. Инструмент отчетности должен быть масштабируемым, чтобы он мог справляться с растущим объемом данных, особенно это важно для SaaS и интернет-компаний.
  • Ваш бюджет: сумма денег, которую вы можете инвестировать, также очень важна. Узнайте и сравните цены на различные инструменты и посмотрите, соответствуют ли они вашему бюджету.
  • Простота использования: кривая обучения при использовании инструмента должна быть крутой, чтобы эффективно повышать производительность. Выберите инструмент с интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, чтобы пользователи могли легко понять, как его использовать.
  • Послепродажная поддержка: могут возникнуть проблемы, требующие обращения в службу поддержки разработчика, поэтому убедитесь, что он предоставляет достойную послепродажную поддержку. Это может включать в себя такие ресурсы, как видео и учебные пособия.
  • Репутация поставщика: наконец, вам также необходимо изучить репутацию и стабильность поставщика. Компания работает в отрасли достаточно долго? Если она новичок, ее долгосрочные планы выглядят хорошими? Кто стоит за компанией? Вы должны знать эти вещи, так как вы будете доверять данные своей компании этому инструменту.

SAS

SAS уже более 40 лет является аналитическим центром, которому в 2021 году доверяли 92 из 100 крупнейших компаний списка Fortune Global 1000. Штаб-квартира компании находится в Северной Каролине, есть офисы и в других странах.

Кроме бизнес-аналитики, в пакете SAS также есть решения для:

  • Расширенной аналитики
  • Искусственного интеллекта
  • Облачных вычислений
  • Клиентской аналитики
  • Управление данными
  • Управления решениями
  • Борьбы с мошенничество
  • Hadoop
  • Аналитики интернета вещей
  • Управления производительностью
  • Защиты персональных данных
  • Управления цепочками поставок

В пакет программного обеспечения SAS входит более 200 компонентов, но сегодня мы рассмотрим SAS EBI или Suite of Business Intelligence Applications (набор приложений для бизнес-аналитики), который включает в себя инструменты отчетности.

.2. Параметры аналитического отчёта

В окне с запросом параметров аналитического отчёта:

  1. Выберите счёт или группу счетов в блоке Счета. Для этого кликните в поле Добавить счет…

Откроется окно Выбор счёта:

Счёт или группу счетов можно выбрать двойным щелчком по их названию. Чтобы быстро найти нужную строку, начните набирать её название. ФинГрад покажет строки, в которых есть вводимые символы:

Используя кнопки Как составить хороший аналитический отчет по компании?Как составить хороший аналитический отчет по компании?

Поиск работает и в режиме отображения Список, и в режиме Дерево.

Замечание. Плюс древовидного отображения в том, что видно всю структуру и принадлежность счетов группам. Плюс отображения списком — все элементы расположены в алфавитном порядке. В результатах поиска режима Список удобнее ориентироваться — вы видите только подходящие варианты, без вложенности и структуры:

После выбора счёта или группы счетов нажмите кнопку Как составить хороший аналитический отчет по компании?

  1. Иногда нужно создать отчёт не по всем операциям со счетами, указанными в списке Счета, а только по проводкам, в которых эти счета корреспондируют с какой-то другой группой счетов. Для этого включите корреспондирующие счета в список Корреспондирующие счета:

Щёлкните мышкой в поле Добавить корсчет… и в окне Выбор счёта добавьте счета так же, как это было описано в п. 1.

Параметр Детализировать по подсчетам (доступен в Экспертном режиме,
см п.5)
определяет, что будет выводиться, если вы включили в список Счета группу счетов. Если параметр включен, ФинГрад выведет в отчете данные по всем счетам из этой группы.

  1. Под надписью Период выберите промежуток времени, за который составляется отчёт.

Это делается так же, как при открытии выписки по счёту — См. “Глава 10. Отчёты о проводках”.

  1. Ниже, справа от надписи Детализация, выберите уровень детализации отчёта:

При выборе значения Только итог отчёт не будет детализирован.

При выборе режимов Год, Квартал, Месяц или День в отчёте будут выведены столбцы с изменениями показателей по годам, кварталам, месяцам или дням в рамках того периода, за который составляется отчёт.

  1. Справа находятся настройки учёта и отображения сальдо: обычные параметры и Экспертный режим:

Если Экспертный режим выключен (галочка не стоит), то для выбора доступен один из пяти параметров. Они определяют, какие показатели выводятся для периодов детализации отчёта.

  1. Выберите подходящий режим отчёта:

Замечание. В отчёты не попадают столбцы, не содержащие изменений. Например, если выбрать детализацию по месяцам, и за какой-то из месяцев не было изменения данных, то он не отображается в отчёте.

В Экспертном режиме вы можете увидеть и изменить настройки выбранного способа:

Значения настроек Экспертного режима:

Для сальдо в Экспертном режиме есть три настройки:

Их значения:

  1. Если вы хотите сравнить данные с одним из видов бюджета, в выпадающем списке Сравнить
    факт с
    выберите нужный вид бюджета:

Замечание. Подробнее об этом описано в п. 13.12. Работа с бюджетами в отчёте.

  1. В нижней части окна Аналитический отчёт выберите аналитики, по которым надо детализировать отчёт, или по значениям которых надо ограничить отчёт.

В выведенном справочнике отметьте галочками Как составить хороший аналитический отчет по компании?

Например, если в базе данных ФинГрада имеются сведения о хозяйственных операциях нескольких юридических лиц, то для вывода отчёта по операциям одного из этих юридических лиц можно ограничить отчёт конкретным значением аналитики Юр.лицо:

Например, на приведённом ниже рисунке аналитический отчёт будет составлен по проводкам, в которых аналитика Юр. лицо имеет значение «ABC Торговля» (без группировки по этой аналитике), и детализирован по аналитике Сотрудник.

  1. После того, как вы выбрали все параметры отчёта, нажмите кнопку Как составить хороший аналитический отчет по компании?. ФинГрад сформирует и
    отобразит отчёт с заданными параметрами.
  2. С помощью кнопки Очистить
    в нижней части окна можно сбросить параметры
    отчета. При нажатии на значок Как составить хороший аналитический отчет по компании? выводится меню с двумя
    вариантами:

.4. Рабочий пример

Допустим, мы хотим проанализировать начисления заработной платы и задолженности по выданным под отчёт суммам, детализируя этот отчёт по сотрудникам, подразделениям и регионам. Конечно, для этого в исходных проводках должны содержаться необходимые сведения.

Вызовем аналитический отчёт, нажав кнопку Как составить хороший аналитический отчет по компании?Как составить хороший аналитический отчет по компании?

Чтобы задать, какие рубрики должны быть расположены по строкам отчёта, какие по столбцам, а какие не должны использоваться, перетяните мышью соответствующие кнопки в области над строками, над столбцами и в область неиспользуемых кнопок под панелью инструментов отчёта.

Например, сформируем отчёт, в котором колонки соответствуют анализируемым счетам, строки — сотрудникам, а группировки по регионам и подразделениям не используются. Это делается так.

  1. Убедитесь, что кнопка Счет находится среди рубрик столбцов. Если это не так, перетяните её к рубрикам столбцов. Как обычно, для перетаскивания кнопки подведите к ней указатель, нажмите левую кнопку мыши, и, не отпуская её, передвиньте указатель в новое место, после чего отпустите кнопку мыши:
  1. Аналогично, перетяните кнопку Сотрудник к рубрикам столбцов:

Наш отчёт приобретёт следующий вид:

  1. Добавим в отчет разбивку по регионам и подразделениям.
  1. Нажмите клавишу Как составить хороший аналитический отчет по компании? или на панели инструментов отчета нажмите значок Как составить хороший аналитический отчет по компании? рядом с кнопкой Поля и выберите строку Выбрать поля.

    Как составить хороший аналитический отчет по компании?

    Откроется окно для выбора полей:

  1. Добавьте поля Подразделение и Регион из области Доступные поля в область Выбранные поля и нажмите кнопку Как составить хороший аналитический отчет по компании?:

Замечание. Мы заранее сформировали справочник аналитики Сотрудник так, что информация о регионе и подразделении хранится в соответствующих колонках:

  1. Перетяните кнопки рубрик Подразделение и Регион к заголовкам строк. Теперь отчёт будет выглядеть так:

Применять группировку можно в любом порядке — см. п. 13.8. Изменение последовательности группировок.

Замечание. Обо всех возможностях при просмотре отчёта подробно описано в Главе 13. Действия при просмотре отчётов.

. Apache Kafka

Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений. Спроектирован как распределённая, горизонтально масштабируемая система, обеспечивающая наращивание пропускной способности как при росте числа и нагрузки со стороны источников, так и количества систем-подписчиков.

Подписчики могут быть объединены в группы. Поддерживается возможность временного хранения данных для последующей пакетной обработки. Одной из особенностей реализации инструмента является применение техники, сходной с журналами транзакций, используемыми в системах управления базами данных.

Apache Kafka можно использовать для обмена сообщениями, отслеживания активности на сайтах, агрегирования логов, метрик, обработки потоков и множества других задач.

. MLBase

MLBase — это пакет Julia, который предоставляет различные инструменты для машинного обучения. Это очень полезная библиотека для дата сайентистов и разработчиков в случае, когда они пишут свои собственные модели машинного обучения.

MLBase является частью Berkeley Data Analytics Stack (BDAS) вместе с Apache Spark. Инструмент состоит из трех компонентов, а именно:

  • ML Optimizer, который автоматизирует создание конвейера машинного обучения.
  • MLI — API для разработки алгоритмов. Он также предлагает функции для высокоуровневых вычислений.
  • MLlib — библиотека машинного обучения для Apache Spark, которую также использует MLBase.

. Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio предоставляет среду коллективного и визуального машинного обучения, где пользователи даже без навыков программирования могут легко создавать, тестировать и изменять свои модели предиктивного анализа.

Пользователи могут просто перетаскивать наборы данных и модули анализа на холсте Azure ML. Эти наборы данных и модули соединяются и формируют эксперимент, который выполняется в Machine Learning Studio.

Если вы хотите изменить модель, то просто отредактируйте эксперимент и запустите его снова. Учебный эксперимент может быть преобразован в готовую прогностическую модель, которую можно опубликовать в виде веб-службы, доступной для других людей.

. Apache Spark

Apache Spark — фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop. В отличие от классического обработчика из ядра Hadoop, реализующего двухуровневую концепцию MapReduce с дисковым хранилищем, Spark использует специализированные примитивы для рекуррентной обработки в оперативной памяти, благодаря чему позволяет получать значительный выигрыш в скорости работы для некоторых классов задач, в частности, возможность многократного доступа к загруженным в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения.

Ggplot2

Это, прежде всего, инструмент визуализации данных, разработанный, в основном, для языка статистического программирования R.

Ggplot2 — это полноценный инструмент визуализации данных, с автоматической подсветкой данных, градиентом для разграничения положительных и отрицательных значений, сглаживанием и настройками сложных, но красивых графиков.

Он может легко превратить декартовы графы в полярные с помощью всего одного оператора. С ggplot2 вы можете использовать разные наборы данных и создать для них единые графики.

Ggplot2 имеет миллионы загрузок на Github, и большинство людей, которые скачивают его, являются специалистами по данным из технологических компаний, журналистами или даже правительственными работниками.

Cистемы разработки аналитической отчетности

Ох, и скользкая это тема.. Систем очень много, в том числе хороших. У каждой есть свои недостатки, поклонники/противники и т.п. Я несколькими штрихами опишу лишь пару систем, которые,

На мой взгляд

, заслуживают внимания в первую очередь.

Всё нижеизложенное является частным мнением специалиста, несертифицированного ни по одной из рассматриваемых систем и, к сожалению, непроспонсированного ни одним из поставщиков)))

Преимущества. Первое впечатление от продукта очень положительное. Инструмент очень прост и приятен на ощупь. Для разработчиков предусмотрено масса различных “скрыжиков” и опций. По сути,
весь процесс разработки сводится к проставлению галочек.

Притом, что галочки расположены не хаотично и взаимоисключающих мне вроде не попадалось. Есть инструментарий для импорта данных и отображения.
Все называется забавными словами (например, “Мощная Игра”) и идет от “одного поставщика” (за деньги). Есть очень интересные инструменты визуализации данных (наложение на карту и т.п.) Интерфейс
клиентской части обсуждать не буду, ибо это на 90% дело привычки, но функционал достаточен и впечатляет.

Недостатки. При более пристальном рассмотрении обнаружился и ряд недостатков…

Во-первых, нет такого замечательного понятия как свойство измерения. Т.е. есть измерение товар, у него могут
быть свойства наименование, или, например, текущая розничная цена и т.п. Нет, это ограничение можно обойти, например, ввести свойства измерения в описание измерения.

И тогда при наведении курсора на код
товара Вы увидите его название. Или сделать код составным из кода-названия-цены. Но тогда для выделения кода товара, например, при обработке отчета, необходимо будет разбирать строки. Однако
разместить эти характеристики в смежных ячейках нельзя, что показалось мне очень неудобным.

Во-вторых, Когнос довольно медленно экспортирует данные из отчетов в Excel. Экспорт идет не массивами, а
поячеечно и не напрямую в файл, а через COM (программисты меня поймут). Т.е. на отчетах из сотни строк Вы этого скорее всего этого даже не заметите, а вот если строк десять тысяч… Боюсь, придется подождать.

Ну и в-третьих, не очень удачна, на мой взгляд, модель работы клиента с памятью. Данные закачиваются в отчет не сразу, а только для видимой области экрана. Соответственно, при попытке скроллинга программа будет каждый раз “подкачивать” данные и, возможно, притормаживать.

Суммарное время загрузки отчета таким образом – увеличивается. Эти моменты довольно существенно подпортили
впечатление от неплохого в принципе продукта. Но, возможно, для меня они оказались критичными, поскольку я использую нестандартный подход в работе с кубами.

Посмотреть, какова выручка в разрезе групп товаров – пожалуйста. Хотите детализацию до товара, да ещё и чтобы рядом с кодом товара было выведено его название – Вы что, система не предназначена для этого. Можно, но через тернии к звездам, и с ограничениями.

Преимущества. Значительным отличием от Когнос является подход к проектированию. Если в Когнос мы расставляли галочки, то здесь предлагается писать формулы на специальном языке. Такой подход
более гибок и универсален, но и требует большего времени на его освоение.

Справедливости ради надо заметить, что большинство формул сводится к арифметическим операциям над мерами, но для чуть более
сложных ситуаций язык сервера(MDX) придется выучить. Язык напоминает SQL, но только многомерный. Для импорта данных используются мощные стандартные средства SQL-сервера (DTS).

А вот для отображения
могут использоваться различные клиенты. Начиная от Excel и заканчивая…. клиентом Когнос)). Многие клиенты бесплатны или недороги. Но немало среди них и откровенных “поделок”. Вплоть до клиентов
неверно отображающих данные. Поэтому надо быть осторожным при выборе.

Недостатки. Основным недостатком, на мой взгляд, является слабый “основной” клиент, Excel. Помимо традиционных ограничений на 255 колонок или 30000 строк, есть и существенные функциональные
ограничения. Например, нельзя, как в Когносе, “на лету” определить новое измерение.

Хотя большие отчеты он в 90% случаев “заглатывает” целиком и быстрее – возможны ситуации, когда Excel сформирует
“неоптимальный” запрос. Интерфейс прост, но продвинутые функции глубоко спрятаны. Например, не все пользователи могут банально найти кнопку, позволяющую отсортировать измерение по одной из мер. Т.е.
требуется обучение работе с клиентом.

Вторым существенным недостатком является необходимость обучения работе с самим сервером технических специалистов. Здесь речь идет не только о языке, но и о принципах работы с сервером. Неправильная настройка куба приведет к многочасовому обновлению на какой-нибудь паре десятков миллионов записей. И здесь очень важна практика и опыт специалистов.

Преимущества. Буквально пару слов, наверное, ещё стоит сказать о этом инструменте. Традиционно считается что он ориентирован на работу с наиболее большими массивами в хранилище данных (как
правило, речь идет о терабайтах). Принципы извлечения информации основаны на генерации обычных SQL-запросов, что делает этот инструмент наиболее привлекательным для формирования больших отчетов.

Недостатки. Но, по сравнению с рассмотренными средствами инструмент несколько необычен и следовательно более сложен в освоении. Также к недостаткам стоит отнести такие моменты, как
невозможность напрямую работы с структурой базой, в которой используются естественные ключи (например Аксапта). Т.е. система работает, но выдает настораживающие предупреждения, что за правильность данных
лично она не отвечает. Нет возможности ручного тюнинга сгенерированного SQL (правда обещали добавить эту возможность в новой версии).

Аналитическая отчётность

Сегодня существует много статей про аналитическую отчетность, так как это очень популярная тема в бизнесе. О ней много рассказывают различные специалисты, которые могут называть ее другими терминами:

  • BI Business Intelligence – это компьютерная технология или инструменты для управления процессами, которые позволяют обрабатывать деловую информацию и переводить на понятный для человека язык. Это программы, которые позволяют обрабатывать значительные массивы информации. Направление BI – это обработка всех имеющихся данных и выделить важные моменты, а также моделирование различных ситуаций, мониторинг результатов принятого решения.
  • Business Performance Management, BPM – это набор инструментов и методик, необходимых для управления процессами: планирование, организация, контроль и аналитика. Такая система позволяет бизнесу определять перспективные направления, оценивать и управлять деятельностью компании, чтобы достигнуть цели с оптимальными затратами.
  • Decision Support System, DSS – автоматизированная система для помощи руководителям, которые должны принимать сложные решения в бизнесе и управлении компанией. Менеджер может быстро принять стратегическое решения получив данные аналитической отчетности.
  • Executive Information System, EIS – это информационная система управления для руководителей, которая представляет собой набор инструментов. Система предоставляет доступ к внешней и внутренней информации, которая необходима для управления бизнес-процессами. Это инструмент обеспечивающий поддержку в принятии важных управленческих решений.

Сегодня многие спикеры употребляют данную аббревиатуру в своих выступлениях. Многие эксперты пишут объемные статьи, в которых пытаются описать аналитическую отчётность, найти разницу между CPM и BI. У каждого такого специалиста свои намерения, а сам термин «аналитическая отчётность» раскрыт полностью. Что это такое?

В чем преимущества аналитической отчетности?

После внедрения системы, которая позволяет автоматизировать процессы получения аналитической отчетности, можно сказать про такие преимущества:

  1. Значительно сокращается время на сбор необходимой информации, анализа и принятия решений. Это очень важно, так как промедление может привести к значительным убыткам. Получить информацию можно в любое время при помощи подключения к сети через интернет.
  2. Увеличение эффективности в бизнесе. Персональные отчеты — это наилучшая мотивация к работе. А также руководитель может по результатам отчета похвалить сотрудника и поощрить. При снижении производительности можно сделать замечание или применить определенные санкции.
  3. Визуализация все бизнес-процессов. Программа может визуализировать все бизнес процессы. Для этого создаются графики и диаграммы, которые упрощают восприятие информации.
  4. Удобный инструмент для создания различных отчетов. В системе есть система архивации отчетов, которая настраивается под запросы пользователя. Возможность поиска ошибок, которые появляются при ручном вводе данных.
  5. Ответы на любые вопросы. Наша компания готова оказывать техническую поддержку программного обеспечения на весь период его использования. Вам не нужно создавать собственный IT-отдел.

Внедрение систем отчетности

Сроки. Имея представление о сроках и сложности разработки систем аналитической отчетности, очень трудно бывает понять и как-то логически объяснить длительность иных проектов. Когда задача
решается в течение двух недель, или даже двух месяцев, это ещё можно понять.

Но когда речь идет о полугодовых проектах… Вызвав на откровенный разговор руководителей компаний внедряющих отчетность, я
понял, что им просто “невыгодно” работать с проектами меньшей длительности. А так как время надо чем-то заполнить, то обычно занимаются так называемым сбором и обработкой требований.

Обучение. О привлечении к разработке специалистов заказчика тоже как то речь обычно не заходит. Как правило, предлагают прослушать общий курс, вместо того чтобы максимально привлечь
специалиста к разработке и после проекта оставить на клиенте не набор отчетов, а систему, включающую в себя технического специалиста, способного её поддерживать и развивать.

Результат. Одним из больных мест проектов внедрения является документация по результатам проекта. Под документацией зачастую выдают саму модель данных. Да, в правильно спроектированной
системе связи и схема данных прозрачны и понятны. Но, помимо технических специалистов, должна быть документация для пользователей, с описанием мер и измерений, использованных в системе.

Востребованность науки о данных

Если между стартапами, транснациональными корпорациями, политическими лидерами и другими организациями и есть что-то общее, то это использование данных для принятия стратегических решений.

Стартапы собирают все данные о рынке, которые им доступны, в том числе данные о поведении потребителей и информацию о конкурентах, и на основе них разрабатывают бизнес-планы.

Большие и малые компании, многонациональные корпорации и организации, работающие в разных отраслях, полагаются на статистические данные, такие как рыночные тенденции и результаты прошлых лет, при принятии решения о судьбе дочерних компаний, отделов и даже руководителей компаний.

Политические партии тратят миллионы долларов только на проведение опросов, которые позволят им определить, какого кандидата поддержать.

Как мы зарабатываем миллионы рублей в год на парсинге сайтов. Делимся опытом…

Организации во всех секторах получают ценную информацию из данных и используют их для принятия важных решений — у каких поставщиков покупать сырье, в каких странах нужно расширяться, в какие продукты или сервисы стоит инвестировать и т.п.

Данные всегда были важным товаром, но в последние годы в отрасли наблюдается огромный рост числа компаний, внедряющих большие данные.

Исследование, проведенное Dresner Advisory Services, показало, что число компаний, использующих большие данные, значительно увеличилось с 17% в 2021 году до 41% в 2021 году и 53% в 2021 году.

Этот график показывает процент компаний, использующих большие данные, с 2021 по 2021 год.

Число компаний, которые пока не используют большие данные, за тот же трехлетний период сократилось всего до 11%.

Эксперты сравнивают большие данные с сырой нефтью, о чем свидетельствует твит Ника Билодо, эксперта по финансовым технологиям.

Самый ценный ресурс теперь не нефть, а данные

Если данные — это новая нефть, то наука о данных (data science) — это машина, которая обрабатывает их, чтобы сделать полезными. Без нее данные остаются нечитаемыми, и из них невозможно получить информацию.

Для кого это предложение?

1. Для руководителей компаний и ТОП-менеджеров:

  • Получение отчетов по результатам достижения поставленных целей (КПД работы).
  • Возможность проведения анализа факторов, которые напрямую или косвенно влияют на развитие бизнеса.
  • Можно строить планы и делать прогнозы на будущее.
  • Производится плановый расчет KRI.
  • Возможность вносить корректировки для достижения поставленных задач.

2. Для простых менеджеров:

  • Создание подробных отчетов о своей деятельности.
  • Создание отчетов в своем отделе, подразделении.
  • Составление планов и прогнозов на будущее, взаимодействие с другими отделами компании.
  • Разработка мероприятий для достижения целей.

3. Для сотрудников штатных подразделений:

  • Предоставляется информация в отчетах с учетом продуктивности работы каждого сотрудника.
  • Сотрудник может получить информацию о деятельности компании, отдельных подразделений и руководства.
  • Прогнозирование внутренних и внешних факторов, которые могут влиять на эффективность работы сотрудника.

Другие системы

К сожалению, нет возможности рассмотреть хотя бы первые TOP 10 поставщиков отчетности. (но можно поискать информацию на специализированных порталах, тот же

) Тот же Оракл (Oracle) предлагает мощные решения, которые будут особенно интересны компаниям, эксплуатирующим одноименную СУБД, например. И
т.д. Можно лишь дать общие рекомендации по выбору системы. Ориентироваться на распространенность системы по данным аналитических агенств сложно.

Для начала, думаю, достаточно рассмотреть поставщиков, упомянутых выше.
Также существует огромный круг решений, являющихся, по сути, некими надстройками или интерфейсами над основными системами. Например, для Майкрософт-сервера есть очень неплохие и популярные клиенты
Панорама и Прокларити.

По сути, они работают с сервером майкрософт, но, в отличие от Excel, делают это более изящно и удобно (правда Microsoft не так давно приобрел оба этих продукта)), поэтому есть все
основания увидеть улучшения непосредственно в Excel). Но есть и немало банальных интерфейсов над стандартными библиотеками доступа. Т.е. они не добавляют ни грамма функционала, просто красиво
раскрашенные кнопки плюс умелое описание возможностей – и Вы можете стать счастливым покупателем бесплатной библиотеки.

Второй момент – не все компании готовы в принципе разработать тестовый пример.
На мой взгляд это большой минус. Как правило, для них нет никаких проблем подготовить коммерческое предложение на сотню страниц, а вот демо-кубик – проблема. Задумайтесь что Вам нужно, слова или
результат.

Либо можно столкнуться с крупными компаниями, которые предлагают Вам построить тот же демонстрационный отчет, например, за пару тысяч долларов. Подумайте три раза, прежде чем платить за “тест драйв”. Третий момент, на котором стоит акцентировать внимание – это сроки разработки типового отчета. Для развитой системы построить некий несложный куб на реальных данных – задача получаса.

Поэтому, когда речь заходит о неделях работы… Полно менее амбициозных и гораздо более результативных компаний, готовых ту же самую задачу решить и продемонстрировать работу системы бесплатно. И не за
неделю, а прямо на месте.

Инструменты отчетности против инструментов бизнес-аналитики

Люди часто используют термины «инструменты бизнес-аналитики» и «инструменты отчетности» (в данном случае reporting это не только создание графиков, но и извлечение данных, работа с ними, анализ и, в конце-концов, построение отчетов) взаимозаменяемо, поэтому различия между ними как-то размыты.

Большинство платформ бизнес-аналитики уже включают в себя инструменты отчетности, и это понятно, так как, согласно приведенному выше исследованию Dresner, отчетность — это номер в списке технологий и инициатив, которые имеют стратегическое значение для бизнес-аналитики.

Этот график из исследования рынка Dresner Big Data Analytics показывает 33 лучшие технологии и инициативы, которые имеют стратегическое значение для бизнес-аналитики. Отчетность находится вверху списка.

Вот в чем инструменты отчетности отличаются от инструментов бизнес-аналитики:

  • Перспектива: инструменты отчетности описывают состояние компании на основе того, что произошло в прошлом, а инструменты бизнес-аналитики объясняют, что произошло, и как можно улучшить положение дел.
  • Область применения: инструменты отчетности используются для работы с определенными наборами данных, например, формирования ежедневных отчетов о количестве заказов или количестве доставленных продуктов. Однако инструменты бизнес-аналитики объединяют несколько наборов данных и показывают взаимосвязь между этими данными.

Например, с помощью инструментов BI вы, просмотрев данные из отдела кадров, узнаете, почему сократилось количество доставок. Затем вы узнаете, как повысить производительность вашего отдела доставки, чтобы количество доставок в день соответствовало количеству полученных заказов.

  • Формат: Отделы придерживаются фиксированного формата отчетности, чтобы облегчить работу работников. Например, команда доставки сразу узнаёт, какие поставки следует выполнить, потому что она уже знакома с форматом.

Когда дело доходит до инструментов бизнес-аналитики, формат является динамическим, что позволяет компаниям быстро работать с разными источниками данных и видеть причинно-следственные связи между ними.

Как дашборд помогает застройщику

Отчёт застройщика в Power BI предоставляет существенные преимущества для анализа продаж:

  1. Информация из разных источников собрана в одном отчёте.

  2. Гибкая система фильтров позволяет индивидуально выбирать отчётный период, детализировать информацию по необходимым параметрам.

  3. За счёт ежедневного обновления данных в отчёте можно получать актуальную информацию.

  4. Можно своевременно выявлять критические ситуации, неэффективные рекламные каналы и т. д. — и оперативно реагировать на ситуацию.

  5. Вместо громоздких таблиц — наглядные диаграммы и графики. Они позволяют проще воспринимать и интерпретировать информацию.

  6. Можно сократить цикл сделки за счёт повышения качества лидов, эффективности рекламы, оптимизации работы менеджеров, своевременного выявления проблемных мест.


Какую аналитическую отчетность вы можете создавать?

При помощи программного обеспечения можно создавать различные виды отчетов, которые влияют на показатели работы компании. Вы можете решать следующие задачи:

  • Анализировать многоуровневые продажи товаров.
  • Управлять наличием на складе товаров.
  • Анализировать эффективность проведения акций, распродаж и других мероприятий.
  • Контролировать в любое время финансовые потоки.
  • Следить за платежной способностью ваших клиентов и партнеров.
  • Строить сезонные прогнозы по продажам.
  • Сегментировать клиентскую базу.
  • Анализировать спрос на продукцию.
  • Изучать рынок по внешним признакам и прогнозировать риски.
  • Разрабатывать различные бизнес стратегии.

Если у вас возникли вопросы, тогда мы готовы предоставить бесплатную консультацию по внедрению систем аналитической отчетности под ваш бизнес. Для различных отраслей у нас имеются готовые решения. Также возможна индивидуальная адаптация программ под запросы клиента.

Кто такой аналитик (специалист по данным)?

Наука о данных — это машина, которая обрабатывает большие данные, тогда как специалисты по данным (дата сайентисты) — это люди, управляющие этими машинами. Они решают проблемы с помощью своих аналитических и технических навыков.

Неотъемлемая черта любых дата сайентистов — любопытство. Они должны интересоваться тем, что компании нужно для успеха, исследовать инструменты и заставлять их работать в своих целях, понимать, чего они не знают.

Как метко сказала Кэти О’Нил, американский математик и автор книги «Оружие математического поражения» (Weapons of Math Destruction): «Иногда задача ученого по данным состоит в том, чтобы знать, что вы ничего не знаете».

Конкретные обязанности ученого по данным включают в себя:

  • Сбор большого количества неструктурированные данные и превращение их в структурированные, читаемые данные
  • Использование разных языков программирования, таких как Python, SQL и R
  • Исследование последних аналитических методологий, таких как глубокое и машинное обучение
  • Анализ данные с выявлением закономерностей и тенденций, которые могут помочь компании в достижении своих целей
  • Решение сложных проблем с помощью данных и статистики

Специалист по данным также должен обладать навыками настройки и работы с различными инструментами, включая инструменты отчетности.

Немного про olap-кубы

Кубом принято считать многомерное хранилище различных данных. Он может состоять из нескольких составляющих: мер и измерений.

Мерой принято считать количественные данные, но это не количество товара, а чего-либо. Э
то может быть количество штук, количество денежных средств, количество отработанных сотрудником дней и т.д.

Измерения – это характеристика, аналитические данные, которые описывают действия с мерой.

Если не совсем понятно, то это все можно рассмотреть на простом примере. Например, мы произвели покупку 10.03.2020 у поставщика Иванова 10 лопат по цене 69 рублей и завезли их на свой склад. Давайте распределим, что здесь меры и измерения:

  1. Измерения:
  • 03.2020 – это дата, когда мы выполнили покупку.
  • Поставщик – Иванов, у которого производилась закупка товара.
  • Лопаты – это товар, который мы купили.
  • Склад – куда отвезли товар.
  1. Меры:
  • Количество лопат – 10 штук.
  • Сумма покупки – 690 рублей.

Поэтому любое действие можно записать, как совокупность мер и измерений. При помощи их мы можем подробно описать любой процесс. Для того, чтобы данную информацию предоставить для обработки в компьютер, необходимо перевести на понятный для него язык всю информацию. Для этого используется система аналитической отчетности.

Обязательные элементы аналитического отчета по компании

1/Обзор компании и ее деятельности:

  • краткая история развития,
  • географическое расположение офиса компании, представительств, «дочек» и филиалов,
  • основные направления бизнеса, текущие продукты и услуги.

2/Структура капитала (акционерного и заемного), инсайдерские сделки и держатели акций компании.

3/ Структура компании и система управления (филиалы, представительства, дочерние компании, обособленные бизнес-единицы и т.д.).

4/ Характеристика рынка и отрасли:

  • объем рынка и перспективы роста,
  • цикличность бизнеса,
  • факторы и динамика спроса и предложения,
  • особенности ценообразования и определения себестоимости продукции,
  • основные риски.

5/Ближайшие конкуренты и доля рынка компании.

6/Структура продаж, в т.ч. степень зависимости от ключевых покупателей.

7/ Особенности маркетинговой политики.

8/ Порядок взаимодействия с поставщиками и степень зависимости от ключевых поставщиков.

9/ Описание жизненных циклов продукта.

10/ Планы компании по капитальным вложениям и R&D.

 11/ Характеристика менеджмента и кадровой политики компании:

  • заработная плата и компенсации топ-менеджмента,
  • не денежные компенсации работникам компании,
  • вознаграждение работников опционами на акции.

12/ Стратегия роста компании.

13/ Анализ фундаментальных показателей на базе финансовой отчетностикомпании:

  • анализ динамики Бухгалтерского баланса за 5 лет,
  • анализ динамики Отчета о прибылях и убытках за 5 лет,
  • анализ динамики Отчета о движении денежных средств за 5 лет,
  • анализ структуры выручки в процентном соотношении по сегментам,
  • анализ динамики коэффициентов и мультипликаторов, характеризующих эффективность использования активов компании (Gross Margin, Operating Margin, Net Margin, FCF Margin, ROE, ROA, ROIC, Debt/Equity, Equity/Assets, P/S и P/E).

14/Факторы риска, присущие компании.

15/ Последние корпоративные новости.

16/ Краткое резюме.

Безусловно допускается изменение вышеприведенного порядка представления всех обязательных элементов. К тому же, вышеприведенный список – это базовый набор, который может изменяться в связи с отраслевыми особенностями деятельности компании. Однако данный перечень дает инвесторунаиболее полное представление о компании и ее финансовых перспективах.

 4,485 total views,  2 views today

Следите за нашими обновлениями:

Отчёт по телефонным звонкам

Дашборд предназначен для руководителя колл-центра.

Панель фильтров в верхней части позволяет детально проанализировать как работу отдельного офиса, так и конкретного менеджера. Здесь также расположены карточки с ключевыми показателями за выбранный отчётный период.

Диаграмма по звонкам показывает общую картину работы колл-центра и интенсивность звонков за отчётный период:

Отдельно представлена информация по непринятым и потерянным (когда менеджер не перезвонил клиенту) звонкам.

Вместе эти диаграммы позволяют выявить дни максимальной и минимальной загрузки менеджеров, сезонность обращений клиентов, если она есть, критичные моменты работы. За счёт этого можно оптимизировать количество задействованного персонала в различные периоды.

Диаграмма по источникам звонков совместно с FAQ, если таковой собирается, поможет выявить слабые места в интернет-рекламе, лендинге, наружной рекламе, рекламы в печатных изданиях. Подразумевается, что колл-центр даёт обратную связь рекламщикам, сеошникам и другим подразделениям, задействованным в лидогенерации.

График по длительности звонков позволяет проанализировать работу менеджеров:

  • насколько оперативно отвечают;

  • как долго разговаривают с клиентом;

  • почему пропускают входящие звонки.

Таблица с детальной информацией по непринятым и потерянным звонкам позволяет в случае критических ситуаций проанализировать работу каждого менеджера и выявить тех, кто недостаточно оперативно реагирует на звонки клиентов:

Сводный отчёт

Сводный отчёт по всем объектам — дашборд для топ-менеджеров. Он показывает ситуацию по продажам в целом.

Сверху — набор карточек с ключевыми показателя за выбранный отчётный период:

Две линейчатые диаграммы затрат и эффективности каналов по привлечению лидов позволяют перераспределить рекламный бюджет между каналами для повышения эффективности рекламы.

Диаграмма воронки продаж позволяет оценить качество привлекаемых лидов:

Диаграмма с накоплением показывает объёмы продаж и достигнутый результат:

Две столбчатые диаграммы позволяют сравнить работу офисов продаж. Предполагалось, что у застройщика немного офисов, поэтому столбчатая диаграмма здесь выигрывает у линейчатой.

Две диаграммы — потому, что количество подписанных договоров само по себе не столь значимый показатель, важна ещё и сумма договоров. Можно заключить много сделок на дешёвые «однушки» или продать один пентхаус. Только оценив оба параметра — количество договоров и сумму — можно сделать вывод, какой офис работает эффективнее.

Внизу представлена таблица с детальной информацией по количеству заключённых и расторгнутых договоров и броней, что позволяет видеть динамику по обоим показателям (подписание/расторжение), своевременно принимать меры в случае необходимости, строить прогнозы по переводу договоров в статус «Подписано».

Типы отчетности

Всю отчетность можно условно разделить на два типа:

  • “Плоская” отчетность
  • Аналитическая отчетность

Плоские отчеты, как правило, имеют некую стандартизированную форму и некий набор критериев отбора. Пример плоского отчета: “Отчет о прибылях и убытках” или P&L (уж кому как нравится). Вы задаете
период и получаете результат. К достоинствам данного типа отчетов можно отнести простоту использования и стандартизацию.

Она идеально подходит для использования рядовыми сотрудниками и очень легко
автоматизируется. Например, можно элементарно настроить еженедельное формирование отчета о товарообороте за последнюю неделю с автоматической отправкой отчета по почте заинтересованным лицам в автоматическом режиме.

К недостаткам же плоской отчетности можно отнести их “негибкость”. Т.е. если разработчик не предусмотрел критерий “Центр финансовой ответственности”, Вам придется ждать, пока он его добавит в отчеты. В принципе, это пустяк. Но есть нюанс. Во ВСЕ отчеты.

Таким образом, по мере роста критериев, количество разнообразных форм плоских отчетов будет также расти как снежный ком. Какие-то отчеты будут неизбежно устаревать. В каких-то будет со временем искажаться смысл. В итоге нередки ситуации, когда два одинаковых, по сути, отчета выдают разные цифры.

Функции

Вот особенности SAS Business Intelligence:

  • Настраиваемая панель отчетности
  • Drag-and-drop функциональность
  • Отчеты: финансовые, маркетинговые и продажи
  • Экспорт данных
  • Автоматизация и планирование отчетов
  • Соединение источников данных
  • Углубленная аналитика
  • Прогнозирование

Если мы захотим определить одну сильную сторону SAS, то это будет его всесторонность. Клиентам не нужно использовать другие инструменты для своей бизнес-аналитики, визуализации данных или статистического анализа.

Программное обеспечение SAS используется на многих рынках, включая:

  • Банковское дело
  • Управление капиталами
  • Казино
  • Связь
  • Потребительские товары
  • Оборона и безопасность
  • Правительственные службы
  • Здравоохранение и страхование
  • Высшее образование
  • Отели
  • Естественные науки
  • Производство
  • СМИ
  • Средний бизнес
  • Нефтяная и газовая промышленность
  • Школьное образование
  • Розничная торговля
  • Спорт
  • Путешествия и транспорт
  • Коммунальные услуги

SAS является одним из основных игроков в сфере бизнес-аналитики, наряду с SAP, IBM, Salesforce и другими лидерами рынка. Взгляните на “Магический квадрант” Gartner для платформ бизнес-аналитики, который представил Рональд фон Лун:

Эксплуатация системы

На первый взгляд, разработка и запуск системы являются целью проекта. Но, если сразу не подготовить почву для её последующей эксплуатации, она может также стремительно развалиться. Самый важный момент – это доверие пользователей. Система должна выдавать достоверные данные независимо ни от чего. Оправданий быть не может. Например, часто обосновывают недостоверность цифр изменившимися бизнес-процессами заказчика.

Действительно, бизнес постоянно меняется, но система должна быть максимально независима от подобного рода изменений. Если же происходит изменение, которое невозможно было предусмотреть изначально, система должна ничего не показать. Это очень важно, ни в коем случае нельзя додумывать и показывать недостоверные цифры.

Второй момент – это отлаженные процедуры по внесению изменений и обучению пользователей. Обязательно должен быть один человек, отвечающий за достоверность, функционирование, развитие и обучение персонала работе с системой.

.5. Вывод оборотно-сальдовой ведомости

Чтобы сформировать оборотно-сальдовую ведомость, выберите нужный режим в параметрах аналитического отчёта, укажите период и детализацию отчёта:

Если вы хотите сформировать оборотно-сальдовую ведомость только по проводкам с заданными значениями аналитик (например, чтобы сформировать ведомость не по всей организации, а по определённому центру финансовой ответственности), добавьте эти аналитики в список Аналитики.

Задав параметры, нажмите кнопку Как составить хороший аналитический отчет по компании?

Отрицательные суммы в ведомости показываются со знаком «минус» и отображаются красным цветом.

Как обычно, вы можете щёлкнуть мышью по какой-либо сумме в ведомости, и ФинГрад сделает выписку по счёту, показывающую, из каких хозяйственных операций сформировалась эта сумма.

Как и в других отчётах, вы можете скрывать и раскрывать группы статей ведомости, детализировать статьи ведомости по аналитике или колонке аналитики. Для этого нажмите в соответствующую строку ведомости правой кнопкой мыши и выберите нужную команду в контекстном меню.

И, наконец, повышение эффективности бизнеса

Да. Да. Да. Как можно повысить эффективность бизнеса засчет аналитической отчетности? Правильный ответ: никак. Как правило, преподносится, что если увязать систему отчетности с некой системой
показателей, эффективность бизнеса сразу повысится. Но позвольте, если при понижении маржи на 5% у вас загорится желтый свет на ноутбуке, то как это повысит эффективность бизнеса?

Правильный путь,
как мне кажется, лежит не в плоскости разработки системы показателей, а в увязке систем мотивации с некими показателями, извлекаемыми, например, из регламентных отчетов. Если зарплата подразделения
будет зависеть от того, насколько понизилась маржа, то разработка системы, зажигающей жёлтый свет на ноутбуке, просто не потребуется.

Пользователи сами среагируют при падении того же показателя на
десятые доли процента и без красных кружков, зеленых квадратов и Вашего давления. Конечно, если у Вас на систему мотивации будет завязан один отдел продаж, халатные действия других отделов могут
незаслуженно понизить им компенсацию.

Показатели выбранные для увязки с системой мотивации, должны быть максимально просты и понятны. Например маржа, выручка, стоимость запасов и т.п. Не стоит изобретать сложных формул. Впрочем, это все,
наверно, уже выходит за рамки статьи, важно одно: система отчетности, не увязанная с системой мотивации, наверняка не повысит эффективность Вашего бизнеса.

Дополнительный анализ:  Статистика цен на Автокам: сколько стоит новый и с пробегом – на Авто.ру
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector