BI ALATI - DESNA RUKA CONTROLLERA. Snežana Trajkovski, Menadžer plana i analize, Delhaize Srbije.

Business Intelligence (BI) možemo definisati na više različitih načina:

• Skup metodologija i koncepata za prikupljanje, analizu i distribuciju informacija uz pomoć softverskih alata;
• Tehnika poslovnog izveštavanja koja omogućava pronalaženje neophodnih informacija za brže i tačnije donošenje poslovnih odluka u kompaniji;
• Kontinuirani proces orijentisan na korisnike koji se sastoji od pristupa i istraživanja podataka i njihove analize, sa ciljem da se bolje razumeju, izvuku kvalitetni zaključci i donosiocima odluke pruže informacije za akciju.

Ako želimo da pojednostavimo, BI su na jednom mestu svi podaci neophodni za brzo i kvalitetno donošenje poslovnih odluka. Sa razvojem maloprodajne mreže nivo podataka koje je neophodno obraditi drastično se uvećava, nivo kontrole postaje sve kompleksniji, kao i pritisak na IT sektor za izradu dodatnih izveštaja. Rešenje ovog problema pronašli smo u primeni Business Intelligence alata. Delhaize Serbia od 2007. godine koristi kao BI alat Cognos, a prelaskom na SAP, od 2016. godine koristi se SAP Business Objects.

Postoji dosta koristi koje nam donosi BI sistem. Osnovne koristi su:

1. Single-point-of-truth
2. Sigurnost podataka
3. Kvalitetniji pristup budućem planiranju
4. Unapređen proces analize
5. Skraćenje vremena
6. Automatizacija izveštaja i
7. Smanjen pritisak na IT sektor.

1. Single-point-of-truth

Jedan izvor podataka ili jedna „jedina istina“. Svi korisnici podataka imaju jedinstven izvor podataka za analizu rezultata poslovanja. Ne troši se vreme u traženju razlika između finansijskih izveštaja i izveštaja komercijalnog dela poslovanja jer su dve strane koristile različite izvore za analizu.

2. Sigurnost podataka

Dodatne baze podataka se ne čuvaju po Excel fajlovima koji mogu da se izgube, već se sve prikuplja na jednom mestu sa definisanim pravima pristupa.

3. Kvalitetniji pristup budućem planiranju

Postojanje jedinstvene baze podataka obezbeđuje kvalitetniji pristup budućem planiranju. Kompletna istorija podataka je sada na jednom mestu, i tako koncipirana ona obezbeđuje bolji uvid u sezonalitete prodaje i troškove. Naravno, sagledavanje trendova nije sigurna karta uspešnog planiranja, ali predstavlja bolju osnovu na koju se nadograđuju svi ostali elementi koje moramo uzeti u obzir u tom procesu.

4. Unapređen proces analize

Formiranjem složenih OLAP kocki omogućeno je da kroz jedan izveštaj dobijemo niz neophodnih podataka za analizu potencijalnih mogućnosti ili problema. Na primer, ukoliko pratimo efekte renoviranja objekata iz 2016. godine, nije isto porediti YTD (Year to Date) period ove godine nasuprot YTD-a prošle godine, jer je prethodne godine objekat bio zatvoren 20 dana usled renoviranja. Ovo ne predstavlja problem ako imate 1 do 2 objekta u toku godine, ali ako imate 40 do 50 objekata koji se renoviraju u različitim periodima, otežano je praćenje stvarnih efekata renoviranja. Korišćenjem SAP BI alata u mogućnosti smo da, kroz uporedive periode, za vrlo kratko vreme dobijemo realni efekat renoviranja, kako po sistemu objekat–kategorija, tako i u totalu za sve objekte.

5. Skraćenje vremena

Pre uvođenja BI, zaposleni su gubili dosta vremena na prikupljanje podataka iz raznih izvora (razne lokalne aplikacije, Excel fajlovi...). Uvođenjem BI, dobijanje podataka u velikoj meri je skraćeno i ostavljen je veći prostor za istraživanje, analizu i davanje predloga za korektivne mere.

6. Automatizacija izveštaja

Automatizacija izveštaja sa preciznim vremenskim okvirom omogućila je:

• Smanjenje broja izrade standardnih izveštaja i njihove distribucije krajnjim korisnicima; oni idu automatski kroz Web Intelligence (SAP BI alat);
• Bolju kontrolu poslovođi objekta, jer svakodnevno prati ostvarene rezultate svog objekta i više vremena provodi u prodajnom prostoru nego u kancelariji pripremajući raznorazne izveštaje;
• Bolju preglednost regionalnom menadžeru o radu objekata na njegovom terenu, i bržu reakciju na novonastali problem;
• Zaposlenima u direkciji pojednostavljeno je praćenje i kontrolisanje rada celog sistema kroz tačno definisanu listu izveštaja;
• Pomoć direkciji kada sve što nije obuhvaćeno trenutno u OLAP kockama, a neophodno je da maloprodajni objekti dobiju jednom mesečno, učitavanjem Excel fajla u Web Intelligence, pošalje na preko 400 e-mail adresa za svega 5 minuta.

Automatski izveštaji, jednom definisani, podložni su korekciji na bazi feedback korisnika. Automatski izveštaji mogu biti i tako definisani da svakodnevno controllingu dostavljaju samo spisak nepravilnosti. Tako npr. izveštaj Out of Stock za objekte koji za prethodni dan nisu imali na lageru artikle koji su na promociji, omogućava controlleru brže lociranje problema nego da dobija listing svih objekata i svih artikala na promociji. Važno je svaku nepravilnost uočiti na vreme da bi se što pre korigovala ili otklonila.

7. Smanjen pritisak na IT sektor

Do primene BI skoro svakodnevno je IT sektoru pristizala gomila zahteva za formiranje izveštaja za potrebe controllinga. Neki od tih izveštaja su možda korišćeni samo nekoliko puta i jednostavno zaboravljeni jer više nisu bili neophodni. To je bilo uzaludno trošenje IT resursa i vremena. Od uvođenja BI u kompaniji Delhaize Serbia izveštaje u najvećoj meri radi Biznis deo, a ne IT sektor. Samim tim IT sektoru je ostavljeno više prostora za unapređenje sistema kroz razvojne projekte.

Ono što je ipak važno jeste da se shvati da ne postoje standardni izveštaji koji će nam obezbediti sve neophodne informacije za controlling. Različiti problemi imaju različitu priču koju controller treba da otkrije, a to znači da nema standardne formule prilikom istraživanja već controller problemu mora da pristupi na sistematičan način.

Dobro postavljenim automatskim izveštajima problem se može locirati na višem nivou. Međutim, detektovanje stvarnih uzroka problema je moguće daljim istraživanjem i analizom. Za tu svrhu su nam neophodni brzi ad hoc izveštaji.

Svaki Key i End user može da na bazi definisanih upita metodom drill down locira problem sa najvišeg ka najnižem nivou koristeći čitav niz ponuđenih parametara za analizu. Na primer, na ako je na višem nivou problem pad prometa od 30% u kategoriji X, drill down postupkom dolazimo do detaljnije informacije gde je stvarni uzrok problema do nivoa artikal–objekat. Na ovakav način mnogo je jednostavnije i brže locirati problem.

Važan preduslov za dobru postavku BI

Kad kompanija odluči da uvede BI kao sistem za izveštavanje, neophodno je da se timski pristupi implementaciji. Šta to podrazumeva u praksi? Pre svega, važno je da Biznis i IT sektori sarađuju od samog početka u smislu da Biznis treba da predoči sve probleme sa kojima se suočava u svakodnevnom radu, a da IT bude otvoren i u saradnji sa Biznisom dođe do najprihvatljivijeg rešenja. Lakše je kuću graditi iz temelja nego naknadno dodavati sve ono što je možda u startu izgledalo nebitno i suvišno.

Na bazi predočenih potreba od strane Biznisa, IT priprema sistem za postavku BI. Iz formiranih OLAP kocki, IT formira niz upita koje posle Biznis koristi za formiranje neophodnih izveštaja i analiza.

I pored uske saradnje Biznisa i IT sektora prilikom postavke BI upita, posao ovde nije završen. Novo vreme donosi i nove izazove, pa je neophodno unapređivati kako sistem BI, tako i znanje Key i End usera. A to je zapravo ono što ovaj posao jednim delom i čini dinamičnijim i zanimljivijim.

Tekst je preuzet iz Controlling magazina #14. Ceo magazin možete pročitati na ovom linku.

Još zanimljivih tekstova možete pročitati na ovom linku.