💵 "Автоматизация или Excel: почему компании продолжают вести учет в таблицах", - статья Никиты Лашина для RB.ru

На данный момент, задача автоматизации ключевых функций финансов компании стоит перед многими финансовыми директорами.

Однако рост рынка программного обеспечения, а также появление новых инструментов не становится импульсом для начала процесса автоматизации, и многие компании продолжают вести бизнес-планирование, бюджетирование и управленческий учет в привычном инструменте - Excel.

Среди причин, по которым компании не отказываются от электронных таблиц, Никита выделил:

1️⃣ Прозрачность аналитического процесса
2️⃣ Гибкость расчетов
3️⃣ Возможность самостоятельно внести изменения
4️⃣ Сложность бизнес-процессов

Полная версия статьи по ссылке:

Автоматизация или Excel: почему компании продолжают вести учет в таблицах

💵 Стартер-пак для автоматизации финансового планирования и бюджетирования

Подготовили для вас материал, в котором максимально подробно прописали основные вехи в начале проекта по автоматизации.

Несмотря на то что результатом этого этапа является только прототип, он один из наиболее важных, поскольку позволяет консультантам максимально близко познакомиться с особенностями вашего бизнеса.

Мы прописали основные принципы, на которые опираемся при старте проекта, а также выделили основные шаги и описали как они проходят:

🎉 Знакомство с задачей клиента
🎉 Интервью
🎉 Оптимизация
🎉 Первичное проектирование

Полную версию читайте на нашем сайте:

Этапы автоматизации финансового планирования и бюджетирования: стартер-пак

#апоговорить

💵 Что такое кубы данных и OLAP-системы? И почему о них все говорят в контексте планирования и бюджетирования?

Отвечает Дмитрий Носков, исполнительный директор Intapplex

Когда задают этот вопрос, обычно сразу просят отойти от технических терминов и привести что-то более понятное не программистам, переходя сразу к сути, к вопросам зачем это нужно и как это нам поможет.

Я попробую передать логику.

💯 Куб данных — это способ структурирования и компоновки данных. В кубе могут содержаться данные по каким-либо показателям бизнеса, которые являются важными или необходимыми для процессов планирования деятельности компании.

Рассмотрим на примере выручки от продаж.

✅ Начиная с определенного этапа развития бизнеса, просто смотреть на сумму по выручке по месяцам и годам становится недостаточно и хочется, скажем так, задавать вопросы к этой выручке. Поэтому помимо самого показателя в кубе содержатся и аналитики этих показателей. Например, помимо месяцев и годов это могут быть регионы продаж, конкретные подразделения продаж, список проданной продукции или услуг, категории товаров и любые другие свойства в нашем случае выручки, которые собирает и анализирует компания. Если продолжить пример, то по такой логике можно вводить, рассчитывать и отображать данные в кубах и по остальным показателям бизнеса с учетом их аналитик, например, производственные или проектные показатели, остальные статьи доходов и расходов, метрики эффективности и пр.

Конечно, такой механизм чем-то похож на сводные таблицы в Excel, и, если честно, то грамотно оформив справочники и базу данных, этот функционал можно реализовать и в электронных таблицах. Однако здесь возникают вопросы поддержки таблиц, ошибок ввода, удобства работы и скорости обработки данных.

🎉 В такой кубической (многомерной) структуре за счет встроенных в платформу алгоритмов («движка») и продвинутых интерфейсов появляется возможность быстро и удобно «крутить» данные, углубляться в детали (Drill Down), наблюдать динамику, проводить сравнение, искать и объяснять связь одних показателей с другими.

✅ В итоге набор таких кубов данных (OLAP-кубов) по различным показателям и аналитикам позволяет выстроить систему, заложить в нее логику расчетов и взаимосвязей, что позволяет всем участникам находиться в рамках одного поля, «видеть» свой бизнес, анализировать, просчитывать различные сценарии и, как следствие, принимать более взвешенные и актуальные управленческие решения.

💵 Обзор Планум на портале IaaSSaaSPaaS

🎉 На портале IaaSSaaSPaaS вышел обзор платформы Планум как системы для интегрированного бизнес-планирования.

✅ В материале приведены основные сильные стороны системы, а также ограничения. Кроме того, автор обзора рассказал примеры работы системы на конкретных кейсах.

С полной версией обзора можно ознакомиться по ссылке:

Планум: обзор платформы интегрированного бизнес-планирования (IBP)

#инновации

💯Наша команда может часами обсуждать перспективы искусственного интеллекта в бизнес-планировании и другие технологические инновации, которые помогают компании достигать целей собственников и акционеров.

✅ Мы хотим делиться новостями на эту тему и приглашаем вас к их обсуждению.

🎉 Мы испытываем особую теплоту к IBM Planning Analytics (ранее Cognos TM1), поскольку на протяжении более 10 лет наша команда занималась его внедрением в бизнес-процессы планирования и бюджетирования для клиентов из разных отраслей.

✅ Именно по этой причине мы хотим открыть новую рубрику новостями про инновации IBM Planning Analytics.

#инновации #esg #ai

💵 В IBM Planning Analytics теперь доступна работа с программами устойчивого развития. Планирование осуществляется на базе IBM Envizi.

➕ IBM Envizi - решение для управления ESG, которое помогает создавать базы данных для расчета параметров устойчивого развития, а также включает ряд моделей для расчета парниковых газов и формирования корпоративной отчетности.

🟢 Такая коллаборация двух платформ расширяет работу с моделью данных, которая подготовлена в IBM Envizi: теперь можно строить сложные прогнозы по сокращению выбросов, моделировать сценарии “что, если”, которые так важны при планировании инвестиций в устойчивое развитие, и создавать другие сложные расчеты для прогноза.

🔷 Помимо этого, продукт дополнен искусственным интеллектом, который помогает отследить риски на всей цепочке поставок и построить наиболее комплексную модель для прогнозирования.

✅ Этапы автоматизации финансового планирования: разработка

Мы продолжаем серию публикаций о том, как происходит автоматизация финансового планирования.

✅ В прошлом материале мы разобрали, как работают консультанты на старте проекта по автоматизации финансового планирования. В этой статье разберем этап разработки системы для финансового планирования.

🎉 Подробно поговорим об основных стратегиях, которые используются в процессе разработки, а также рассмотрим, что обычно выбирают заказчики.

С полной версией материала можно ознакомиться здесь:

Этапы автоматизации финансового планирования: разработка

✅ Серьезная дилемма: ERP или отдельная система для планирования и бюджетирования

🎉 На портале Экономика и Жизнь вышла статья Никиты Лашина на тему, которая волнует многих финансистов: стоит ли строить процессы планирования и бюджетирования на базе существующей ERP, либо рассматривать вариант интеграции отдельной специализированной системы.

✅ В статье Никита рассмотрел оба варианта автоматизации процессов планирования и бюджетирования: на базе существующей ERP и специализированной системы, - и привел ключевые аргументы за и против обоих вариантов.

1️⃣ Специализация VS многофункциональность
2️⃣ Гибкость VS готовые решения
3️⃣ Задачи, которые помогает решить каждая из систем

С полной версией статьи можно ознакомиться по ссылке:

Серьезная дилемма: ERP или отдельная система для планирования и бюджетирования

#апоговорить

✅ Нормативно-драйверный подход в бюджетировании. Реально ли автоматизировать?

Отвечает Дмитрий Носков, исполнительный директор Intapplex.

“Нормативно-драйверный подход не только можно, но и нужно автоматизировать! Но давайте сначала разберем, что же это такое.

🎉 Нормативно-драйверный сочетает два важных аспекта: нормативные стандарты и драйверы переменных. Нормативные стандарты позволяют устанавливать ориентиры на основе заранее определенных норм или стандартов, в то время как драйверы переменных учитывают факторы, которые могут повлиять на финансовую производительность организации. Это сочетание помогает создать бюджет, который основан не только на исторических данных или оценках, но также учитывает причины лежащие в основе финансовых показателей.

✅ Наибольший эффект от этого подхода получается, когда он ложится в автоматизированную финансовую модель. То есть это тот подход, которому автоматизация показана, но есть ряд подводных камней, которые стоит учитывать на старте проекта для его успешной реализации.


1️⃣ Сбор данных и анализ: Необходимо собрать обширный объем данных о стандартах, драйверах переменных и других факторах, влияющих на финансовые показатели компании для последующего анализа и унификации.

2️⃣ Понимание стандартов: Важно правильно интерпретировать и применить установленные стандарты к своей компании со стороны владельца процессов. Неправильное их понимание или применение может привести к неточностям в бюджетировании.

3️⃣ Разработка алгоритмов: Для автоматизации процесса бюджетирования на основе нормативно-драйверного подхода необходимо разработать общую концепцию и архитектуру, унифицированные и порой сложные алгоритмы, учитывающие различные переменные и зависимости между ними.

4️⃣ Интеграция с другими системами: Важно обеспечить совместимость и интеграцию автоматизированной системы бюджетирования с другими бизнес-процессами и информационными системами компании.

5️⃣ Обучение персонала: Персонал, ответственный за использование автоматизированной системы бюджетирования, должен быть обучен правильному использованию и пониманию результатов, чтобы гарантировать эффективное управление финансами компании.”

#инновации #ai

💵 Крупнейшие мировые компаний готовы увеличивать траты на внедрение искусственного интеллекта, но пока большая часть затрат идет на подготовку существующих данных

➕ Согласно исследованию CNBC, которое проводилось на протяжении двух лет, 60% опрошенных компаний обозначили инвестиции в развитие искусственного интеллекта (далее - ИИ) критически важными для развития собственного бизнеса. При этом для 44% - инвестиции в ИИ - крупнейшая статья затрат.

🟢 Сейчас большая часть проектов по внедрению ИИ связана с полной трансформацией и эффективным управлением данными. Однако основная часть работ, в этом случае, ложится на подготовку имеющихся корпоративных данных: очистка, структурирование и хранение.

🔷 Согласно комментариям экспертов, без подготовленного цифрового ядра внедрение генеративного ИИ невозможно.

🔘 Команда Планум в своей статье на РБК Pro уже говорила о том, что реальная помощь от ИИ в бизнесе возможна только при его глубокой интеграции в структуру данных. Только тогда ИИ сможет учесть все возможные риски и предложить альтернативные решения.

✅ Этапы автоматизации финансов: завершение проекта

🎉 Представьте, после нескольких месяцев работы проект наконец-то готов! Но что теперь делать? Как понять, что система готова, что ей можно пользоваться, что все учтено? ✅

👏 Это заключительная часть серии публикаций об этапах автоматизации финансов. В прошлых выпусках мы рассмотрели как происходит старт проекта, а также процесс разработки. В этом выпуске мы детально рассмотрим, а как принимать работу интегратора, на что смотреть и что проверять.

🟢 В материале поделились инсайтами про:

1️⃣ Прием функционала,
2️⃣ Оформление документов,
3️⃣ Тестирование

➕ и плюсом описали сложности.

С полной версией материала можно ознакомиться по ссылке:

Этапы автоматизации финансов: завершение проекта

#апоговорить

✅ Какие-то системы хранят нули, а какие-то не хранят.Что это, и как мне это поможет?

Отвечает Никита Лашин, основатель проекта Планум.

“Это чисто технический вопрос, которым мало кто интересуется. А зря - он напрямую влияет на скорость обработки данных.

👏 Приведу пример, чтобы было более наглядно.

🎉 Когда мы заполняем бюджет, бывает так, что у нас остаются пустые ячейки. Например, неприменимые пересечения аналитик (не все подразделения имеют одинаковый набор применимых к ним счетов и так далее).

🟢 Если система будет проводить расчет по этим ячейкам (который в результате дает 0), то в перспективе, когда пользователю нужно будет ввести больше данных или масштабировать финансовую модель, потребуется все больше времени на вычисления, а объем потребляемой оперативной памяти сервера будет все больше расти.

💯 В случае, когда система не хранит нули, как Планум, эти вычисления не производятся: система автоматически пропускает пустые ячейки и переходит к вычислению тех, где есть данные.

🔘 Это может показаться какой-то мелочью, но в рамках крупных или аллокационных моделей, где система мультиплицирует количество данных, это помогает существенно увеличить скорость работы программного обеспечения.”

Управление проектами в консалтинговой компании: опыт Intapplex

Дорогие коллеги!

🎉 На VC вышла наша статья про опыт нашего клиента и партнера компанию Intapplex ✅

🟢 Любая компания, которая занимается консалтингом, сталкивается с необходимостью управления временем сотрудников. Здесь не всегда подходит scrum-подход со спринтами: в рамках недели или двух клиент может полностью изменить видение проекта, что вся предыдущая работа будет нуждаться в серьезной корректировке.

🔷 И дело не в клиенте, а в динамике, в которой развивается бизнес. Об управлении проектами в консалтинге расскажет наш партнер и клиент, команда Intapplex.

🔘 В статье коллеги поделились, как был устроен учет рабочего времени и финансов до автоматизации, а также какие задачи помогла решить система Планум.

Полная версия материала по ссылке:

Управление проектами в консалтинговой компании: опыт Intapplex

#инновации #ai

✅ Технологии искусственного интеллекта для точного планирования поставок и спроса в SAP

В 2024 году SAP объявил о внедрении технологий искусственного интеллекта в свои решения для планирования в ритейле. Среди них:

🎉 SAP Предиктивное планирование спроса помогает автоматизировать пополнение запасов скоропортящихся продуктов для сокращения затрат и объемов утилизации. Решение прогнозирует и планирует пополнение запасов, что помогает правильно рассчитать количество поставки для разных торговых точек.

✅ SAP Пополнение запасов позволяет объединить в одну предиктивную модель запасы в магазинах и распределительных центрах для оптимизации цепочки многоуровневых поставок. Такая модель учитывает волатильность спроса, бизнес-цели, правила и ограничения, чтобы определить оптимальные объемы заказов с наименьшими ожидаемыми затратами.

💯 SAP Управление заказами позволяет определить оптимальные стратегии снабжения. Решение учитывает сроки и стоимость доставки, складские мощности, а также позволяет рассчитывать результат для разных сценариев пополнения складов.

✅ Какое ПО выбрать малому и среднему бизнесу для автоматизации планирования и бюджетирования?

🎉 Частая проблема, с которой сталкивается малый и средний бизнес при выборе ПО - это поиск баланса между удобством и ценой системы для автоматизации финансов. Точнее, это не проблема, а задача, которая требует поиска оптимального инструмента.

✅ Бизнес сталкивается со следующими вызовами:

1️⃣ усложнение структуры управления,
2️⃣ увеличение объема данных,
3️⃣ рост количества участников бизнес-процесса и формирования управленческой отчетности.

💯 При этом масштаб самого бизнес-процесса еще не предполагает необходимость интеграции комплексного ПО для финансового анализа, поскольку это может быть дорого, сложно и избыточно на данный момент.

👏 Поэтому предлагаем рассмотреть варианты, которые есть на текущий момент на рынке, их особенности и ограничения в нашей статье:

Какое ПО выбрать малому и среднему бизнесу для автоматизации планирования и бюджетирования?

#апоговорить

✅ Часто слышим в ИТ-среде, что использование Excel - пережиток прошлого, и что от него надо уходить. А нам там удобно: там все модели, справочники и история. Как быть?

Отвечает Никита Лашин, основатель проекта Планум.

🎉 В этом случае понять можно обе стороны. На ИТ-службе лежит задача поддержания стабильной работы системы, а также построения максимально устойчивой системной архитектуры, где не будет места для человеческих ошибок или рисков утечки корпоративной информации.

✅ Для этого действительно наилучшим образом подходят специальные системы для разных бизнес-процессов: они автоматически получают данные из источников, в них есть несколько уровней защиты информации и регулирование доступа, возможность совместной работы без сбоев и многие другие преимущества.

💯 Но, с другой стороны, есть и непосредственные пользователи этих систем, которым нужны определенный функционал и возможности, которые могут быть ограничены в этих системах. А расчеты делать надо, и в определенной методологии.

👏 Мы поэтому стоим на некотором более универсальном решении, которое помогает объединить функционал электронных таблиц и добавить к ним системности и удобства управления данными. На рынке сейчас очень много разных альтернатив, среди которых есть и Планум.

#инновации

✅ SAP усовершенствует работу с разрозненными данными

🎉 Корректное хранение и обработка данных остаются ключевыми этапами для внедрения новых технологий в бизнес-процессы организации. На текущий момент у многих компаний сложилась разветвленная архитектура хранилищ информации с разных этапов процесса: это целый комплекс облаков, серверов, на которых по отдельности могут храниться производственные данные, финансовые, коммерческие планы и условия и т.д.

🔘 В итоге эксперты SAP основной проблемой видят не объем корпоративных данных, а их разрозненность и не унифицированность. Компании постоянно тратят много времени на извлечение и реструктуризацию этих данных.

➕ При этом для внедрения таких технологий, как машинное обучение, этот этап является наиболее важным: только на базе корректно детально описанных данных можно построить адекватные бизнесу модели.

✅ Для решения этой задачи SAP доработал решение Datasphere. Теперь Datasphere позволяет проанализировать, найти зависимости и сделать выводы по данным из всех корпоративных систем и приложений. Позволяет проанализировать данные, справочники и бизнес-процессы по всей компании и повысить эффективность моделирования и машинного обучения.

✅ Drill-down для точного обследования бизнеса

🟢 В последнее время drill-down функционал становится одним из главных требований у клиентов при автоматизации процессов планирования и бюджетирования. Действительно ли он нужен, и как он может помочь - разберемся в нашем новом материале.

➕ Drill-down - это совокупность операций по повышению детализации данных.

🔘 Часто термин используется к агрегированным табличным отчетам, где, например, собраны данные по всей компании. С помощью механизма drill-down пользователь может легко раскрывать те или иные статьи расходов и доходов по подразделениям, регионам или направлениям бизнеса.

Полная версия материала на нашем сайте:

Drill-down для точного обследования бизнеса

✅ Автоматизация бюджетирования: функционал для лучшего решения

🎉 Конец июля - последняя возможность поискать систему для автоматизации бюджетирования в более комфортной обстановке: с августа во многих компаниях начинается сам бизнес-процесс и финансистам становится не до поисков - работы и так слишком много.

✅ Какой функционал должен быть у систем бюджетирования, чтобы они максимально отвечали требованиям финансовой службы? Отвечаем в нашем материале.

Автоматизация бюджетирования

#инновации

✅ IBM и SAP наращивают сотрудничество в сфере внедрения искусственного интеллекта

🟢 Консалтинговое подразделение IBM и SAP сотрудничают, чтобы предложить предприятиям генеративные услуги на основе искусственного интеллекта, которые помогут ускорить цифровую трансформацию.

💯 В рамках партнерства, о котором было объявлено в среду, обе компании будут предлагать генеративные услуги на основе искусственного интеллекта через приложение RISE от SAP, которое помогает предприятиям перенести свои локальные операции ERP в облако.

🔘 Ранее SAP заключила партнерское соглашение с IBM, чтобы внедрить механизм Watson AI в свой портфель решений, включая SAP S/4 HANA, S/4 HANA Cloud, SAP Business One и SAP Business ByDesign.

🎉 Ожидалось, что этот шаг поможет SAP использовать возможности Watson AI по обработке естественного языка, а также прогнозную информацию с целью совместной разработки больших языковых моделей (LLM) и возможностей генеративного искусственного интеллекта.

🔷 По словам компаний, партнерство, созданное в четверг, поможет им совместно предоставлять предприятиям сценарии использования и услуги генеративного ИИ для бизнес-процессов и архитектуры платформ.

#апоговорить

✅ Я хочу настроить систему планирования и бюджетирования самостоятельно. Возможно ли это?

Отвечает Евгений Демида, исполнительный директор Планум.

✅ Многие платформы для бюджетирования сейчас позиционируют себя как self-service. Это действительно говорит о том, что длительность обучения взаимодействия с новым программным обеспечением значительно меньше, чем у систем прошлых поколений.

🔷 Однако не все так однозначно. Любая система разработана на определенной логике. Поэтому для эффективной работы существующие финансовые и любые другие модели должны быть реализованы в системе в соответствии с определенной архитектурой. И процесс разработки архитектуры будущей системы идет первым в рамках внедрения нового продукта, после чего уже происходит настройка соответствующего функционала.

💯 Пользователь должен понимать, что как было раньше в его рабочих файлах Excel, уже не будет: система предназначена для оптимизации процесса, расчетов и анализа.

🔘 Если учитывать этот момент, то да, реализовать самостоятельно модель на базе системы возможно. На базе Планум есть такие примеры.

➕ Но если внедрение системы происходило с помощью команды консультантов, то self-service подход позволяет в дальнейшем осуществлять поддержку системы без привлечения специалистов по продукту, только силами финансового департамента. Это снижает дальнейшие издержки на владение системой.