Egy kis magántörténelem

2000-ben, kezdő, riportolással foglalkozó BI-osként éppen csak hallottam egy-két olyan „ufó” fickóról akik „adatbányászkodtak” valamilyen spéci, drága szoftverrel. Hogy kiknek, melyik vezetői szintnek dolgoztak, azt nem is tudtam. Ez idő tájt hallottam az IFUA-ról is, arról, hogy tervezési rendszereket implementálnak a controlling osztályoknak OLAP-os eszközökkel.

2004-ben már olyan szakértői csapatban dolgoztam, ahol voltak adatbányászok (más emeleten ültek), voltak BI-osok, akik között volt egy-két olyan szakember, akik tervezési rendszereket is láttak, egyet-kettőt implementáltak. (Közöttük ültem én is. Ilyen szakértői kombóból is egy-kettő volt). Fel sem merült, hogy saját vagy ügyfél igényre rendszerek koncepcióján közösen dolgozzunk, leginkább azért, mert mások voltak a megrendelőink. Míg az „ufók” a stratégiának, vagy az értékesítésnek és marketingnek szállítottak elemzéseket (általában PowerPointban, Wordben összefoglalt szöveges elemzéseket – cikkünkben lesz ennek még jelentősége). Mi meg, jó szakik az IT-val, esetleg olyan controllingszervezettel álltunk kapcsolatban, amely az IT bevonásával rendelt tervezési rendszert. (Ezek a projektek még funkcionális adatpiacot és vállalati riportingrendszert nélkülöző, csak a tervezési Excelek kiváltására fókuszáló OLAP-alapú bevezetések voltak. Ennek cikkünkben a CPM kifejtésénél lesz jelentősége.)

Eljött 2010 (ekkor már két éve IFUA-s BI tanácsadó voltam), s vele egy ügyfél-oldali BI CC (BI Kompetencia Központ) kialakítást megcélzó, arra felkészítő projekt, amelynek során az ügyfél egyik senior controllere a predikciós módszertanok ismertetése közben nekem szegezte a kérdést:

– Lehet előrejelzési algoritmusokat futtatni a tervezési rendszer historikus adatain?

Az előadás megállt – nem is egy pillanatra. Gondolkodóba estem, ahogyan jelenlévő, controllingban jártas tanácsadó kollégáim is. Végül a válaszom az volt, hogy tudtommal technológiailag már megoldható. A kérdés inkább az, hogy az irányítási módszertan és a tervezési struktúrák állandóságát figyelembe véve a konkrét vállalatnál érdemes-e.

2016-ot írunk. Jelenleg a válaszom az: érdemes. Hozzá kell tennem, ma egy olyan vállalatnál dolgozom, ahol a BI területen predikcióhoz, tervezési és riportingrendszerekhez értő kollégák egy csapatban dolgoznak és fejlődnek. Mi több, a controlling, a stratégia, sőt a folyamatszervezés üzletág titánjai is együtt gondolkoznak velük a teljesítménymenedzsment kihívásain. Ők az advanced analytics teamünk tagjai, akik egy emeleten, egy nyelvet beszélve dolgoznak.

És mi újság a vállalati nézőponttal, az információvezérelt vállalatvezetéssel? Lassan formálódóban van. A BMCF-en bemutatott, ebben az évben útjára indított felmérésünk is ezt támasztotta alá. Számos eszköz került már beszerzésre, néha egy vállalaton belül többféle is, de az integráltságuk irányítási módszertani szempontból még nem megfelelő. Ezek a módszertanok és fogalmak lassan kerülnek a helyükre, amiben a „BI-zajos” környezet is szerepet játszik.

A legtöbb esetben a CFO vagy a CSO, esetleg kettőjük közös igényeinek kielégítésére integrált szemléletmódot kell megcélozni. Ennek legjobb gyakorlatát a vállalati teljesítménymenedzsment (CPM – Corporate Performance Management, a Gartnertől származtatható, platformfüggetlen terminológia) módszertan adja. Azt is ki kell emelni, hogy olykor egyedül érezzük magunkat a CPM előrevitelében, hiszen a legtöbben ma is BI-ról beszélnek (pedig abban sem tervezési, sem modellezési képességet nem kap az üzleti felhasználó). Sok szó esik a Big Data-ról (legyen az bármi is, csak sok legyen és megfoghatatlan, kíváncsiságra okot adó és extrák kelljenek hozzá), a Self Service BI-ról (hogy a szakemberek merjenek újból nekivágni egy BI-bevezetésnek, amit kicsiben is lehet, szabályok nélkül egy szabályozott világban), és a Machine Learningről.

Mégis miért érdemes?

A predikció, ami eddig a legelvontabbnak gondolt módszertani elem volt, jóval közelebb áll hozzánk, üzleti felhasználókhoz, mint gondolnánk. Ennek alkalmazásával tudjuk komolyan gazdagítani a vezetői képet, javítani az előrejelzések pontosságát és gyorsítani azok előállítását. A pontosabb forecastnak megvan a helye egy integrált teljesítményrendszerben. Segítségükkel az eltérések­ csökkenő manuális beavatkozással­ folyamatosan követhetők, monitorozhatók. A tervezési rendszer gazdáit támogató üzleti elemzési központok proaktív módon értékelhetik a változásokat, ezzel segítve az irányítást a taktikai vagy stratégiai változtatásokban.

Mi szól a prediktív forecasting és azzal járó változások mellett?

A vállalatvezetőknek gyorsabban, szinte folyamatosan képet kell kapniuk a környezetükről, mivel a stratégiai irányváltások végrehajtása önmagában is időigényes.

• Az előrejelzéseket be kell építeni a tervezési, újratervezési folyamatokba. Nem szabad hátradőlni, hogy a CRM-, a látogatói vagy az SFA-rendszerben operatív szinten ismerjük azokat.
• Releváns piaci adatokkal kell gazdagítani, előtölteni a forecastokat, ezzel gyorsítva a folyamatot, felpörgetni az iterációkat (a white label- vagy a bázisalapú megközelítést alapként feltételezzük).
• Elengedhetetlen a változások monitorozása, kiértékelése. Ehhez az integrált tartalmú adatbázisból folyamatosan készülő, szintén integrált beszámolókra, elemzésekre van szükség.
• Nő az igény az olyan integrált menedzsmentinformációs rendszerek iránt, amelyek nemcsak a koncepció kialakítása, de a megvalósítás és a tartalmi üzemeltetés felelősségének tekintetében is felsővezetői szintre kerülnek
• A helyes módszertanválasztás, bevezetés, kommunikáció változatlanul kulcstényező. A CPM- vagy az IBP-módszertan ennek megfelelően került kidolgozásra. Ezek szerint nemcsak a technológiai kapcsolatok kidolgozottságán van a hangsúly, az iparági sajátosságokat is figyelembe kell venni.

A vállalati főtevékenységre (értékesítés, gyártás, szolgáltatási szintek) kell koncentrálni az erőforrásokat, nem a forecast-iterációkra vagy az adatszolgáltatásra.

• Tehermentesíteni kell a funkcionális területeket az adatelőállítás, -küldés területén. Ez nem mellesleg adatminőség-javulással is jár. Nem feltétlenül az ERP-rendszer kiterjesztése a megoldás.
• Piaci benchmarkok előtöltésével csökkenteni kell a forecastokhoz szükséges időt.
• Win-win megközelítés: a begyűjtött tartalmakat megfelelő mértékben, feldolgozva szolgáltassuk vissza hasznosításra.

Az IT-rendszerek egyszerűsítése, olcsóbbá tétele, üzleti működéshez igazítása

• A kiválasztott módszertan testreszabott alkalmazása, meghonosítása a szervezeti (mindenki által elismert üzleti elemző központok, tervezési rendszer gazdák, BI CC-k) hatékonyságnövekedéssel jár.
• Fontos az integrált megközelítés IT-oldali megfontolása, elfogadása. Az IT-eszközök (adatbáziskezelők, BI-eszközök – Self Service BI, adatvizualizációs, vizuális elemző eszközök, riportingrendszerek, statisztikai és adatbányász-eszközök -) egyszerűsítése, konszolidálása további előnyökkel jár.
• Konszolidált, stratégiai döntéstámogatási és tervezési eszközrendszerhez kapcsolódó kompetenciák megszerzése, házon belül tartása.

A vezetői frusztráció csökkentése – elkerülni a több / más igazság lehetőségét

• Világos magyarázatok a felsővezetői beszámolók mutatószámaira vonatkozóan: mi honnan, milyen előfeltételezések és módszerek használatával származik, mi az értékek megbízhatósága.
• A funkcionális területek saját adatbázisainak, BI-technológiáinak, alkalmazott fogalmainak közös nevezőre hozása javítja az elemezhetőséget, és segít az üzleti helyzet átfogó megértésében.
• A szigetszerű rendszerek fenntartásával járó személyi és fenntartási költségek mérsékelhetők.

Összefoglalva: a predikció és a megvalósító advanced analytics technikák alkalmazása a tervezés, előrejelzés és beszámolás területén egyre inkább megfontolandó. Előre szóltunk.
Ha szeretne még többet megtudni a prediktív forecastingról, jöjjön el a Controlling Akadémia 4. lépcsőjére!