Как автоматизировать финансовый анализ и уменьшить ручную работу

Традиционные подходы к финансовой аналитике часто сопряжены с рутинной работой по выгрузке и обработке данных вручную, с бесконечными таблицами и отчетами, которые теряют актуальность, едва успев сформироваться. Что помогает бизнесу работать с актуальными данными в режиме реального времени, рассказываем в статье.

Понятие OLAP в 1993 году предложил Эдгард Кодд — британский учёный, работавший над теорией реляционных баз данных. Само название OLAP расшифровывается как «On-Line Analytical Processing» и хорошо описывает суть подхода: работа с данными, а именно их анализ, осуществляется в реальном времени. OLAP — это не конкретное бизнесовое программное обеспечение, а технология многомерного анализа данных, собираемых и накапливаемых любой компанией в ходе работы. Такой подход позволяет бизнесу оперативно реагировать на изменения и принимать управленческие решения, основанные на данных, а не субъективных мнениях или уже нерелевантном опыте.

При этом опрошенные компании отмечают, что, управляя эффективностью они сталкиваются с рядом проблем: чрезмерная трудоемкость работы в «ручном режиме» и отсутствие автоматизации, отсутствие данных в форме, подходящей для принятия решений, и отсутствие интеграции процесса управления.

В компании существуют информационные системы, в которых фиксируются оперативные данные о фактах совершения операций и система для хранения этой информации — например, ПО для бухгалтерского учета и СУБД. Чтобы получить данные из хранилища, используются запросы на получении выборки тех или иных данных на постоянной основе или разово.

Такая работа не совсем эффективна. Во-первых, большинство собираемых данных скорее всего не используется по назначению — они лежат мертвым грузом, а не служат базой для принятия решений. Во-вторых, процесс получения данных может требовать привлечения IT-специалистов (для подключения к базам данным, написания запросов и выгрузки данных, подготовки отчетов) или TI-навыков у пользователя (хотя бы знание SQL). Это затрудняет процесс оперативного реагирования на меняющихся условия ведения бизнеса. В-третьих, полученные данные могут быть излишними, вызывать информационную перегрузку и стопорить процесс принятия решений.

Подход, основанный на использовании OLAP, отличается:

Как и любая другая технология, OLAP не идеальна и имеет недостатки. Прежде всего это высокие требования к используемому «железу». Но использование облачных сервисов вместо собственных серверов снимает это ограничение. В любом случае потребуются ресурсы, финансы и время на внедрение системы, подготовку IT-специалистов и пользователей.

На OLAP построено большинство современных CPM/ERP-систем, о них мы писали в прошлой статье. Ссылка.

Использование OLAP-технологий открывает новую веху в финансовом анализе и планировании. Бизнес переходит к расширенному анализу и планированию, выводит процессы анализа и планирования за пределы финансовой службы и устраняет разрывы между отделами, синхронизируя их планы.