autor: Jacek Chojnacki, Architekt ds. Sprzedaży Rozwiązań w Sage Sp. z o.o.
W procesie decyzyjnym liczy się informacja i szybkość dotarcia do niej. Jeśli firma nie przetwarza efektywnie swoich danych, decydenci podejmują decyzje w oparciu o informacje szczątkowe, intuicję lub nieprawdziwy obraz rzeczywistości. Zdaniem Sage, producenta i dostawcy systemu ERP X3, w Polsce kadra zarządzająca ma do wykorzystania wciąż ogromny potencjał, jaki drzemie we wnioskowaniu opartym o przekrojowe analizy przedsiębiorstwa.
Funkcjonalność Business Intelligence w systemie ERP
W minionych latach wykształcił się pogląd, że systemy wspomagające zarządzanie (ERP), nie mogą efektywnie wspierać kierownictwa w zakresie analityki biznesowej. To przekonanie bazowało na przesłance, że systemy te, koncentrując się na bieżącej obsłudze operacji biznesowych, nie są przystosowane do wielowymiarowego i przekrojowego przetwarzania danych. Do dziś wielu menedżerów uważa, że do zaspokojenia wyrafinowanych potrzeb analitycznych potrzeba dedykowanych rozwiązań klasy Business Intelligence, hurtowni danych lub technologii OLAP (online analytical processing). Jednak narzędzia ERP systematycznie się rozwijają się i obecnie dzięki wykorzystaniu tzw. wymiarów analitycznych granica między Business Intelligence a funkcjonalnością analityczną i raportową ERP zaczyna się zacierać. Nowoczesny system ERP zawiera bowiem funkcjonalności w obszarze przygotowania danych oraz ich prezentacji właściwe dla systemów klasy BI. System taki z powodzeniem może generować aktywne analizy przekrojowe charakterystyczne dla narzędzi OLAP czy aplikacji bazujących na hurtowniach danych. Dziś zasadnicza różnica między analityką ERP a BI jest taka, że w ERP analizy czerpią z zasobów ERP, podczas gdy w BI dane mogą pochodzić z innych źródeł. W przypadku gdy średni wolumen przetwarzanych w firmie danych jest mniejszy, ERP w zakresie analiz biznesowych może okazać się nawet efektywniejszy od dedykowanego systemu analitycznego.
ERP uporał się z wyzwaniem oznaczania danych
Menedżera często interesuje informacja, która powstaje w wyniku zaawansowanych analiz i wnioskowania. Najczęściej wnioski należy wyciągać na podstawie danych rozproszonych, dotyczących różnych dziedzin (np. różnych typów transakcji, produktów, oddziałów). Jeśli firma korzysta z ERP, to w bazie systemu gromadzone są i przetwarzane wszystkie dane, których potrzeba do analiz menedżerskich. Podstawowym wyzwaniem jest jednak oznaczanie danych, czyli nadawanie kryteriów, wedle których dane będą segregowane i pobierane do rozmaitych raportów. W tradycyjnym wdrożeniu ERP definiuje się, w jaki sposób dane z transakcji i zdarzeń gospodarczych mają trafiać do rozmaitych ksiąg i rejestrów. Nowoczesne systemy ERP wprowadzają jednak dodatkowe opcje – praktycznie wszystkim danym można nadawać dowolne wyróżniki i kategorie, przyporządkowując je odpowiednim wymiarom analitycznym. Wymiary analityczne z kolei to nic innego jak kryteria informacji, które interesują decydentów. W ten sposób rejestrowane w ERP zdarzenie (np. rejestracja faktury za prąd) nie tylko zostanie odpowiednio zaksięgowane, ale również oznaczone pod wymaganym kątem (np. wartość faktury zostanie rozpisana na zdefiniowane miejsca powstawania kosztów wg ustalonego rozdzielnika). Liczba kryteriów, wymiarów czy oznaczeń dla danych przetwarzanych w ERP jest dowolna i nie musi być w żaden sposób powiązana z księgami czy rozrachunkami.
Posługując się oznaczeniami danych i wymiarami analitycznymi można stworzyć zaawansowane i zarazem elastyczne mechanizmy przetwarzania informacji. Dzięki nim na ekranie menedżerów szybko i w odpowiedniej formie prezentowane są oczekiwane analizy i raporty. Jeśli dla danych miar zostaną wprowadzone poziomy graniczne, system może automatycznie alarmować o ich przekraczaniu. Prezentowane analizy mają postać dynamiczną i interaktywną, to znaczy bazują na aktualnych danych zarejestrowanych w bazie oraz pozwalają wgłębiać się w dane bezpośrednio z poziomu raportu – użytkownik może sprawdzić konkretne przyczyny danego trendu lub wartości wskaźnika metodą drill down. Taka funkcjonalność gwarantuje, że kierownictwo ma pełen wgląd w sytuację, w jakiej jest biznes, przynajmniej na takim poziomie, na jakim można ją opisać posiadanymi twardymi danymi – ale to i tak sporo, jeśli chce się szybko podejmować trafne decyzje.
Musisz wiedzieć, co chcesz wiedzieć…
Warto zaznaczyć, że sprawny system analityczny w ramach ERP to wynik uważnego przyglądania się sobie i żmudnej pracy. Zanim bowiem poszczególnym typom transakcji i dokumentów przypisane zostaną wyróżniki i wymiary analityczne, firma musi dokładnie wiedzieć, co chce analizować. Nie jest wskazany zarówno nadmiarowe wykorzystanie wymiarów analitycznych (pułapka nadmiernych kosztów związanych z realizacją procesów bieżącej analizy i ewidencji), jak i pochopne określenie kierunków prowadzenia analiz. Warto, aby przed użyciem wymiarów analitycznych firma wiedziała, jaka jest hierarchia i waga poszczególnych analiz. Wspólnym mianownikiem badania kondycji przedsiębiorstwa jest pieniądz. Trzeba jednak uważać, by nie przekroczyć granicy między właściwą a nadmiarową liczbą wymiarów. Dla przykładu – jeśli w MSP jakiś czynnik stanowi 10% ogółu kosztów, zapewne warto go poddać analizie, by w przyszłości zoptymalizować. Ale jeśli czynnik stanowi mniej niż 3% ogółu kosztów, może się okazać, że czas i nakłady poświęcone na jego analizowanie i usprawnianie nigdy się nie zwrócą.
Poza tym należy pamiętać, że analiza trendów to proces czasochłonny. Warto więc tak ustawić algorytmy analizy danych (np. rozdzielnik kosztów), by w bliskiej przyszłości go nie modyfikować. W ten sposób firma może utracić istotny punkt odniesienia dla analiz dokonywanych w przyszłości.
Zapytaj dostawcę, co potrafi ERP
Przedsiębiorcy powinni wiedzieć, że przed decyzją o zakupie nowego systemu klasy Business Intelligence, warto upewnić się, co naprawdę potrafi ich ERP. W szczególności warto zweryfikować:
· czy zakres analiz i raportów, jakich oczekuje się od systemu analitycznego ma odniesienie do rzeczywiście przetwarzanych przez ERP danych,
· w jaki sposób w użytkowanym ERP można przypisać wyróżniki i wymiary analityczne do danych, transakcji i dokumentów,
· czy system oferuje możliwości graficznej prezentacji zbiorczych informacji, raportów i analiz oraz czy można w jego ramach modelować indywidualne „kokpity menedżera”,
· jakie są możliwości generowania interaktywnych i dynamicznych raportów.
Może się okazać, że zamiast inwestować w nowe rozwiązanie BI czy OLAP wystarczy poszerzyć wdrożenie ERP. Nowoczesny system wspomagający zarządzanie pozwala:
· wiedzieć więcej, dzięki zaawansowanym, wydajnym analizom online,
· wiedzieć przy mniejszym koszcie – czyli uzyskiwać informacje zarządcze w sposób automatyczny, bez nakładów pracy analityków i użytkowników operacyjnych,
· wiedzieć szybciej, unikać błędów i pułapek biznesowych wynikających z niewiedzy – a więc móc szybciej podejmować trafne decyzje – wiedzieć,
· zapewnić sprawniejsze zarządzanie, zwiększając zarówno bezpieczeństwo biznesu, jak i zwinność organizacyjną.
Jakiego rodzaju analizy można uzyskiwać dzięki nowoczesnemu ERP? W Sage ERP X3 rejestrowane w ramach zdarzeń biznesowych dane mogą być oznaczane dowolnie zdefiniowanymi wymiarami analitycznymi. Dzięki wymiarom można uzyskiwać analizy na różnych poziomach ogólności – np. poziom marży w oddziałach, na konkretnych produktach czy w przypisaniu do konkretnego handlowca. Analizy mogą być też bardziej wyrafinowane – np. wgłębiać się w strukturę kosztów produkcji – w ujęciu na wyroby, linie produkcyjne czy na zlecenia produkcyjne – lub w strukturę rentowności na poszczególnych projektach, produktach i liniach produkcji. Kierunek i głębokość analiz zależy od zapotrzebowania na informacje zarządcze. Najpierw potrzebne jest właściwe określenie KPI – czyli co ma podlegać analizie. Potem, w ramach wdrożenia wymiarów analitycznych, trzeba się upewnić, że wszystkie niezbędne do analizy dane są właściwie oznaczone i importowane do raportu. W efekcie na ekranie menedżera prezentowane są informacje, na podstawie których można wyciągać wnioski i z pełną świadomością zarządzać biznesem.