В своей жизни я совершила два крутых поворота, сначала уйдя из Главбухов в Финдиректора, а потом... Но об этом чуть позже.
Это был кажется год 2003. В воздухе носились "бюджетирование", "управленческий учет", "прогнозы" и "ЦФО", а с прилавков сметали "7 нот менеджмента"и "Сбалансированную систему показателей".
Меня эта эйфория тоже не миновала. Немного разобравшись и почитав (ради интернета приходилось ездить в интернет-кафе на Новослободскую), потому как на модеме на работе одновременно висело не менее 3 человек, и он регулярно издавал те самые звуки:
Вообщем решение мною было принято быстро: бухгалтерию я, конечно, люблю, но всегда было ощущение, что это только наполовину мое, а вот финансы...
Главный бухгалтер холдинга долго уговаривала меня, строя аргументацию на том, что бухгалтерия -это всегда "хлеб с маслом", а вот финансы...
Но меня было уже не остановить)
Это стало началом истории длиной в 16 лет: бюджеты,отчеты, банки. Я готовила ТЭО для кредитов и овердрафтов. В моем "активе" международный факторинг и сделки РЕПО с ценными бумагами, разработка финансовых моделей и постановка учета с "0", внедрение автоматизации и формирование работоспособной команды. Налоговое планирование и оргструктура.
И вот в 2019 году я поняла, что больше глаз у меня на финансы не горит. И сделала новый шаг:
Да здравствует SQL, Python и, конечно, же BI аналитика. Знаете, это только в интернете, и только в отдельно взятых сообществах, мысль уже давно обосновалась среди machine learning ( машинное обучение), предиктивной аналитики и BI дашборд там дело совершенно обычное. А в реальном бизнесе, в его подавляющем большинстве все совершенно по-другому.
Отчеты сводятся в Excel, долго и трудно, потому что источников информации как правило больше одного (несколько баз 1С с фактом и Excel с планом, например). И отчет этот получается весьма статичным. Чтобы увидеть что-либо в новом разрезе надо все "собирать" заново. И Слава Богу еще, если сотрудник хорошо владеет Excel, но совсем недавно я столкнулась с вводом информации в таблицы вручную и расчетом итогов на калькуляторе... Я думала, что так уже не бывает...
Отчеты сводятся медленно. Даже я, в мою рабочую бытность, уж насколько не старалась делать их быстрее, а я в принципе обожаю цифры, математику и имею аналитический склад ума и плотно учила Excel -время все равно играло против меня...
Да и из личного опыта помню, что на сбор и проверку отчета уходило в разы больше времени, чем оставалось на его анализ. Да и анализ... чтобы посмотреть на данные "под другим углом", надо было снова потратить массу времени. А тут заканчивался месяц - и все начиналось заново.
И да, я не верю в повсеместное распространение автоматизированного принятия решений - может когда-то искусственный интеллект и освоит это действо в совершенстве, но вряд ли оно впишется в нашу реальность исходя из менталитета, да и руководителям всех рангов и мастей это невыгодно. И страшно, если честно. Так и до восстания машин недалеко!)
А вот в повсеместное распространение BI аналитики - верю. Хотя это тоже не всем выгодно.
Не выгодно сотрудникам, занимающимся однообразной рутинной работой -bi инструменты легко заменят их труд.
Невыгодно тем, что прикрывается большими объемами работы, но ничего толком не делает - с помощью BI монитора легко мониторится загрузка.
Не выгодно тем, что некачественно делает свою работу -в BI прекрасно настраивается система визуальных оповещений -красный/желтый/зеленый. И косяки и проблемы наглядно видны. Это не Excel отчет, из которого можно удалить пару строк -как неважные, запихать их в конец, в серединку -вот и не бросаются косяки в глаза.
И руководителям не всегда выгодно. Потому что кому-то мир через розовые очки милее. И повод есть не принимать решений. И не смотреть правде в глаза.
А еще я иногда слышу -ой, мы пока не можем внедрять BI - у нас данные "кривые" . Хм...Культура работы с данными- тема не этой статьи, но я всегда спрашиваю: но отчеты-то все равно на основании них делаете? руками? время тратите? решения принимаете? То-есть все равно вы с ними работаете. Только с ограниченным количеством аналитик. Внедрение BI позволяет изрядно расширить сферу анализа. И сузить временные рамки. Тогда, глядя на актуальные цифры, вы точно поймете, а кривые ли? Или кому-то выгодно представлять их кривыми и говорить "Не верю"?
Подробнее про применение BI и дашборды я расскажу в следующих статьях.
Интерактивная версия дашборда доступна по ссылке.
Продолжение следует...
:)