Menü
Ahogy az előző leckében írtam, egyszer csak eljön az idő, amikor hiába vezettél be vállalatirányítási rendszert a cégedbe – különösen, ha az gyártó cég – eléritek nemcsak az Excel, de a vállalatirányítási rendszer korlátait is, ezzel pedig egy újabb bonyolultsági plafont. Persze ez inkább a milliárdos cégek problémaköre, de már egy 300 milliós cégben is megéri elgondolkodni a következő lépésen, vagyis egy BI rendszer (Business Intelligence – üzleti intelligencia), vagy más néven vezetői információs és adatelemző szoftver bevezetésén.
A Cégvezetés 2.0 elején még a cégek többségénél nincs szakképzett kontroller (pénzügyi elemző), ahol mégis, ott már elindult az „Excel kimutatás erdők” fejlesztése, különösen a gyártó cégeknél. Náluk meglehetősen nagy varázslat a pontos önköltség kiszámítása, különösen a vevőnkénti önköltségé, ami nélkül nehéz korrekt árajánlatot kiadni.
A legtöbb esetben már a vállalatirányítási rendszer is kevés ehhez, mert nincs benne minden adat, pontosabban nincs benne összefuttatva minden olyan adat, ami az önköltség pontos kiszámításához szükséges. Mert a termékre rá lehet osztani pl.:
Ezeket ráadásul rugalmasan kell megjeleníteni, mert amíg egy adott terméknél a vevőnkénti önköltség lehet érdekes; addig a másiknál azt akarom elemezni, hogy mi a különbség, ha más-más beszállítótól szerzem be; a harmadiknál meg nem is a cikk önköltsége érdekel, hanem az egész cikkcsoporté. A variációk lehetősége szinte végtelen.
Ráadásul az élelmiszeriparban az alapanyagköltség nagymértékben változik egy év során, így fontos látnunk, mi, mikor és hogyan alakul. Az ügyviteli vagy ERP rendszer feladata, hogy egy adott folyamat mentén adatokat tudjanak a felhasználók felvinni, és egy fix vagy minimálisan rugalmas riportoló rendszer szerint lehessen az adatokat lekérni, viszont az adatkezelés és adattárolás filozófiája miatt az ERP kötött rendszerében egyszerűen nem lehet ilyen rugalmasságot biztosítani.
Ráadásul ezeket az adatokat nem könnyű Excelbe kivarázsolni az ügyviteli rendszerekből (az ERP-ben több száz adattábla van, azokból kell adatmezőnként összeszedegetni az információt), hatalmas manuális feladat, hiszen többek közt:
Nem is beszélve arról, hogy egy Excel táblázat egy millió adatsor fölött már rendesen belassul, sőt, gyakran le is térdelhet, noha egy gyártó soron akár több millió adat is keletkezhet naponta. Egyszerűen nem adatsorok millióira van tervezve, hanem max. néhány százezerre.
A kontrollerek hiába imádják a bonyolult, sokfelé ágazó Excel tábla rengeteget, ennek is eljön a határa, lévén véges mennyiségű adatot tud kezelni.
A BI (Business Intelligence – magyarul üzleti intelligencia) egy furcsa elnevezés, mert magyarul nem jelent kb. semmit. Az angolban az intelligence hírszerzést is jelent, ezért én magyarul inkább vezetői információs és üzleti adatelemző rendszernek hívom.
Legismertebb termékek Magyarországon a Microsoft Power BI, a Tableau vagy a magyar Dyntell BI rendszere, de a legtöbb ügyviteli szoftver vagy ERP cégnek ma már van valamilyen BI rendszere vagy integrációja ilyen rendszerrel.
A BI rendszerek az Excelhez képest végtelen mennyiségű adatot képesek kezelni (ismertebb nevén Big Data-t), nincs felső határ. Egy BI szoftvert úgy kell elképzelni, akár egy polipot: rengeteg karja van, amelyek révén szinte végtelen adatforrásból:
megadott időközönként automatikusan gyűjt be adatokat, olyan struktúrába rendszerezve azokat, hogy könnyű legyen lekérdezéseket generálni, összefüggéseket vizsgálni, és vizuálisan megjeleníteni mindezeket. Ezzel önmagában is óriási mennyiségű manuális munkát, és hibázási lehetőséget takarít meg, így a BI:
mutatja a folyamatok állását, adatrögzítők, jól fizetett kontrollerek manuális munkája és költsége nélkül. Csak érzékeltetésképpen egy 400e Ft nettós fizetésű pénzügyes éves költsége ~8 millió Ft (egy kontroller ennek min. 1,5x-ese), aminél viszont olcsóbb egy alap BI beruházás, és azt csak egyszer kell kifizetni, nem pedig minden évben folyamatosan!
Ráadásul nincs határa a bonyolultságnak, láttam már olyan céget, akinek az önköltség számításhoz 200 adatforrásból jönnek napi szinten az adatok, ezért napi szinten, akár cikkenként lehet látni a termelési költségek változását attól függően, hogy:
FONTOS! A BI nem helyettesíti sem az ügyviteli, sem az ERP rendszert, hanem ezekre épül rá, mint adatelemző és vezetői információs modul. Az ügyviteli folyamatokat ügyviteli vagy ERP rendszerrel kell lekezelni, azonban ezekből adatokat, elemzéseket kinyerni már sokkal jobban (és olcsóbban) megoldható egy BI rendszerrel.
Miközben egy ERP-ből új kimutatás készítéséhez gyakran programozóra van szükség (ami sok pénz és hónapok), addig ugyanazt a kimutatást BI-ban maga a felhasználói is el tudja készíteni, ráadásul gyakran percek alatt!
Igen, tudom, hogy még a milliárdos forgalmú vállalkozások nagy részében is egy-két Excel táblával megoldják a cégvezetői riportokat, és ezzel maximálisan elégedettek is, minek akkor ez a nagy felhajtás a BI-al?
Ahogy a legelső leckét kezdtem, a KKV cégvezetők legföbb problémája ma már HR gyökerű, vagyis a munkaerőhiány következtében (melyet leggyakrabban az okoz, hogy nem tudják megfizetni a piaci béreket) a meglévő munkatársak túlóráznak, az alulteljesítőktől meg nem tudnak megválni.
Mindezek miatt sokkal nagyobb a dolgozókon a stressz, egyúttal több a konfliktus, ami viszont csökkenti a hatékonyságot. Mindezek mellett nincs elég forgótőke a növekedéshez, nem látható pontosan az önköltség, sőt, egy multi versenytárs még nyomja is éppen lefelé az árakat.
Több száz vállalkozás átvilágítása után bátran merem állítani, hogy az esetek többségében mindig ugyanoda lyukadunk ki, mindig ugyanazt az okot találom a problémáik mögött, ez pedig az ALACSONY TERMELÉKENYSÉG! Az alacsony termelékenység esetén pedig mindig az merül fel bennem, hogy vajon a cégvezetés pontosan tudja-e, hogy:
Igen, ezekre a kérdésekre nem lehet pontos választ adni 2 db Excel táblázatból és az ERP rendszer riportjaiból sem. Főleg nem heti/napi szinten! Ez már magasabb szint, mert ennek eléréséhez jóval részletesebb önköltségszámításra van szükség, amihez a BI mellett más digitális megoldásokra is szükség lehet, mint amilyenek pl. az Ipar 4.0-ban alkalmazott mérési rendszerek. A magas termelékenység lényege, hogy minél kevesebb ballaszt legyen:
Mit jelent az, hogy ballaszt?
A 2. leckében írtam egy 600 milliós középvállalkozásról, ahol:
Az eredmény pedig:
A tisztánlátás és a termelékenység közötti összefüggés egyértelmű, ennél a vállalkozásnál cashflow-ból menedzselték a céget, ezért vakrepült a cégvezető. Amikor már felépítettünk pár alap exceles riportot, akkor jöttek elő ezek a számok, és születhettek meg drasztikus döntések, amelyek alapján elég jól sikerült megnövelni a termelékenységet. De hamar elértük az ügyviteli rendszer és az Excel korlátait, mert:
költség adatokat szerettünk volna látni, amelyhez egy újabb szintre kellett lépni, hiszen:
Ma már a cégben:
A másik ilyen kulcsfontosságú funkció, amit sem az Excel, sem az ügyviteli rendszerek nem tudnak, a riasztások. Bármely mutatóhoz beállíthatjuk, hogy amikor elér egy alsó vagy felső határértéket (vagy más paramétereket is megadhatunk, akár bonyolult képleteket), riasztást küldjön email-ben.
A Dyntellnek van olyan BI-os ügyfele, aki riasztást kap, amikor a vevőknek adott ajánlathoz képest jelentősen eltérő alapanyag felhasználásra kerül sor, vagy egy értékesítő olyan ajánlatot ad ki, amely a minimális profit alatt van. Aszerint, hogy milyen beállításokat eszközölünk, a BI számos esetben küld értesítést, pl.: képes riasztani a ki nem számlázott szállítólevelekről (amely funkciót mindenkinek melegen ajánlanak).
Ezek valójában nélkülözhetetlen funkciók, csak amíg nem próbáltad ki, addig nem hiszed el, hogy nem tudsz élni nélkülük. Ahogy egy ügyfelük mondta:
“A BI automatikus kontrollt ad:
Ennek köszönhetően nem kérdés, hogy egy vállalkozás a 3.0-ás cégvezetésnek köszönhetően:
A cégvezetés 4.0 még sokak számára sci-finek tűnhet, mert ez a mesterséges intelligencia alapú algoritmusok alkalmazását jelenti, amelyek képesek múltbeli adatok elemzése alapján előrejelezni bizonyos üzleti mutatók alakulását, ráadásul ahogy egyre több adat jön nap mint nap, automatikusan (öntanuló módon) fejlesztik az algoritmusuk pontosságát. A következő leckében erre mutatok meg néhány élő példát.
SBA Group Zrt.
info@cashbook.hu
Adószám: 25566552-2-42
Cégjegyzékszám: 01-10-141041
Cashbook
Támogatás
