Quo vadis? Digitalizáció a controllingban a Big Data példáján

Mehanna, Walid
2015. augusztus 27.

A “digitalizáció a controllingban” kifejezés felveti azt a kérdést, hogy a controlling eddig analóg volt-e. Természeten a fontos és alapvető folyamatok – mint a tervezés, beszámolás és konszolidáció – mára már digitálisan folynak és különböző üzleti intelligencia elemekkel vannak támogatva. Azonban az aktuális technológiai trendek, mint például a Big Data és elemzés, a mobil és hordható elemek, valamint a használhatóság azt a lehetőséget adják, hogy a vállalatokon belüli és a vállalatok közti együttműködés szabályait újradefiniáljuk. Emiatt megéri az új technológiák megfontolása és értékelése, illetve ezek célzott felhasználása a controlling terén. A következőkben ezt a “Big Data” példáján keresztül mutatom be.

Lehetőségek, kihívások felismerése és transzparenssé tétele

Egy fontos szempontot kell figyelembe vennünk annak érdekében, hogy a Big Datát a vállalatirányítás számára hasznossá tehessük: ez a folyamatosan megújuló, aktuális információk értéke a menedzsment számára. Jelenleg a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-ok) szolgálnak a döntések alapjául, melyek a vállalati összefüggéseket értékvezérelt modellek hálózatába ágyazva írják le. A KPI-ok kialakítási és továbbfejlesztési folyamata vezetett oda, hogy a KPI-k ma a döntések alapját szolgáltatja. A Big Data módszereket és eszközöket nyújthat ahhoz, hogy a meglévő beszámolást (Mi történt?) és elemzést (Miért történt?) dinamikusan kiterjesszük.  Ehhez hozzájönnek még olyan funkciók, mint a monitoring (Mi történik éppen most?), az előrejelzés (Mi fog történni?) és az előírás (Minek kellene történni?).  Ezek megkönnyítik a rövidtávú előrejelzéseket, egyúttal a hosszú távú szimulációk és szcenáriók elkészítését.   Ezáltal bizonyos estekben jobban és gyorsabban lehet döntéseket hozni, továbbá elősegítik a vállalatvezetés jövőorientáltságát és proaktivitását.

A nyers adatoktól  a döntéshozás szempontjából hozzáadott értéket jelentő, releváns információk előállásáig tartó folyamatra vonatkozó kihívásokat az 1. ábra mutatja. A Big Data kifejezés gyakran a folyamat kezdetére tereli a figyelmet, az adatforrások rendelkezésre állására és a valós idejű tömeges adatfeldolgozásra.

Azonban ennél fontosabb, hogy a hangsúly a címzetteken, illetve a döntéshozatali és irányítási követelményeken legyen. Ideális esetben az adatorientált, feltáró nézőpont (“Hogyan tudom értékelni és hasznosítani a meglévő, rendelkezésre álló adatforrásokat ?  Milyen új tudás adódik belőle?) és a igényorientált nézőpont (“A címzetteknek milyen, irányítási információkra vonatkozó igényeik vannak  ?) egy ellenirányú folyamatban egészítik ki egymást. Az igények következtében elemzéseket hajtanak végre, melyek ideális esetben relevánsak, erősek tömörítettek és kontextus specifikusak. A meglévő hagyományos beszámolás egyre inkább a lényegre fókuszál (“Lean Reporting”) és újszerű formákkal egészül ki – például egy operatív, agilis ad-hoc irányítás érdekében.

Egyre fontosabb szerepet töltenek be a mobileszközök (mobil beszámolás) a menedzserek körében. A jövő kérdése, hogy a további miniatürizálás folytán bevezetik-e a vállalatirányításba az okos karórákat és egyéb “hordható” eszközöket. Egy új elemzési portfólió üzembe helyezése hatással van a szervezetre is: megjelennek az adattudósok,  mint a sokrétű adathalmazok statisztikai, modellalapú kiértékeléseinek specialistái, akiket be kell építeni a szervezetbe és a folyamatokba. A meglévő Shared Service Center koncepciók – mint például a beszámolási gyár – kiegészülhetnek új formákkal (pl. adattudós laboratóriumok).

Az in-memory platformok egyre növekvő adatintegrációjának köszönhetően egyre nagyobb részletezettségű központi adathalmazok jönnek létre. A technológia már nem kényszerül az adattárházban “kemény” tömörítésre, hiszen lényegében egy számítás
lefutásának ideje alatt elérhetők  a részletes adatok –  igény szerint akár az egyedi bizonylat szintjén. A különböző potenciális adatforrások sokrétűsége a nagyszerű lehetőséggel együtt izgalmas kihívásokat is jelent. A klasszikus belső és külső adatforrások  mellett egyre növekvő mértékben nyílik lehetőség a félig vagy teljes mértékben strukturálatlan adatok becsatornázására is, pl. “Natural Language Processing” révén.

További, irányítás szempontjából releváns impulzusok származnak a machine-to-machine interakciókból / internet of things-ből, a szociális médiából, a mobilos és a felhő-alapú forrásokból. Fontos szerepet kap a források és azok szolgáltatóinak megbízhatósága, különösen ha a vállalat személyes
adatokat gyűjt és használ fel. A művészet az adatforrások megfelelő priorizálásában és  az adatok tárolásában, továbbá az adattárolás és adatelemzés nem érzékeny részeinek költségokok miatti felhőbe való kihelyezésében rejlik.

Szakmai, szervezeti és technikai előfeltételek megteremtése

Ma már rendelkezésre állnak technológiai koncepciók és konkrét szoftvermegoldások a Big Data-hoz, melyek kiegészítik és aktualizálják az üzleti intelligencia rendszerek kínálatát –  csakúgy, mint az ehhez szükséges infrastruktúra. Ezáltal a Big Data sikeres felhasználási szecenárióinak már nincs szűk keresztmetszete.

Sok vállalat már túl van ezen a technológiai lépésen. A CIO-k már több éve foglalkoznak a techológiai újdonságokkal, rendelkeznek a szükséges IT infrastruktúrával, elemzési szoftvermegoldásokkal, illetve már legalább megtervezték  az IT és BI architektúra összeillesztését – jobb esetben már pilot vagy éles verzóban használják őket. Azonban még ha a technológiai alap rendelkezésre is áll, a controllernek meg kell teremtenie egy pár alapvető szakmai és szervezeti feltételt.

I. Erős irányítás a controlling által

A nem egységes modelleken végzett, decentralizált és esetleg ellentmondó elemzések hibás döntések kockázatát rejtik magukban. Ezért minden cégnél szükséges átfogó, világos iránymutatást adni a controllingon keresztül arra vonatkozóan, hogyan kezeljük az adatokat, a modelleket, a kockázatokat és a lehetőségeket, és hogyan illeszkedjenek egymáshoz az egyes részek. Az irányítás kiterjed a  különböző, sokrétű forrásokból (mobil, felhő, M2M, szociális, …) származó adatáramoktól egészen a címzettekig (menedzsment, marketing, HR, gyártás, …). A megfelelő integrációs mechanizmusok biztosítják a konzisztenciát az adatok között. A Big Data és a ráépülő elemzések  mögötti folyamatok során nemcsak az adatbiztonságot kell tisztázni, hanem a hozzáférési jogokat és a címzettek általi adatmódosításokat is (pl. adatvédelem személyes adatok felhasználáskor). Az elemzésekhez általában a vizualizáció módjára és az adatok kívánt összekapcsolására vonatkozó szabályokat kell elfogadni. Az ezen a területen következetesen létrehozott szabályok segítenek elkerülni a helytelen használat és a visszaélések bekövetkeztét.

II. A vállalatirányítás modelljei

A minőségi döntések érdekében muszáj számszerűsíten, numerikusan összehangolni és dimanizálni az  értékvezérelt modelleket. A jövő  pénzügyi osztálya ezért olyan szakembereket is alkalmazni fog, akik meghatározzák az üzleti modelleket, optimálisan összekapcsolják  az erőforrás-szabályozást a piaci igényekkel, megragadják a lehetőségeket és kezelik a kockázatokat. Fontos sikertényezőt jelentenek az adatokon és tényeken alapuló tanulási folyamatok (Lessons-learned) annak érdekében, hogy folyamatosan javítsák a modell minőségét és egyértelmű szabályokat fektessenek le az ideiglenes mutatók kialakítására és használatára vonatkozóan.

III. Személyes fejlődés és változás

A controlling és pénzügy területén dolgozóknak érteniük kell az új üzleti modellek kialakításához és karbantartásához, és késznek kell lenniük az új modellek használatáról való döntésre. A képzettség mértékét és jelentését nem szabad alábecsülni:

  • A controlling és pénzügyi terület menedzserének képesnek kell lennie olyan struktúrák kialakítására, melyek lehetővé teszik a dinamika kezelését.
  • A pénzügyi területnek olyan munkatársakra van szüksége, akik képesek felépíteni és továbbfejleszteni az üzleti modelleket. A dinamika és korreláció miatt ezen modellek jelentős komplexitással rendelkeznek, mely megköveteli a munkatársaktól az adattudósok kvantitatív módszereinek ismeretét.
  • A funkcionális menedzsereknek képesnek kell lenniük és muszáj gyorsabban döntéseket hozniuk, – munkaterülettől függően – jelentősen szigorúbb szabályozások mellett is.
  • A szakterületeken a munkavállalóknak speciális képességekkel kell rendelkezniük, hogy adatok után kutassanak, értékeljék és hasznosítsák azokat. Az adattudósokat pedig muszáj részben decentralizált módon integrálni a szervezetbe.

Kitekintés

A Big Data egy techológiai trend, mely nagy potenciállal rendelkezik, hogy hozzájáruljon egy valódi paradigmaváltáshoz a vállalatirányításban. A big data és alkalmazási területei olyan hozzáadott értéket szolgáltatnak, melyből minden releváns irányítási dimenzió mentén profitálhatunk a jövőben (mint például a vevők, piacok vagy erőforrások).

Ehhez azonban szisztematikusan meg kell teremteni a feltételeket. Az adatok vagy szoftverek rendelkezésre állása,  minősége, feldolgozhatósága tekintetében a controlling számára a kihívások általában kevésbé műszaki jellegűek. A Big Data használata és meghonosítása a vállalatirányításban mindenekelőtt egy szervezési és változási folyamat, mely világos irányítási elveket, adatokon alapuló értékvezérelt modelleket, strukturált személyes- és szervezetfejlesztést, valamint a címzettektől kiinduló, konzekvens megoldásorientáltságot igényel.

Forrás: Horváth & Partners