Системы планирования и бюджетирования существуют уже десятки лет, и одной из главных проблем систем данного класса до сих пор остается недостаточная гибкость. С трудоемкой задачей пересчета и консолидации данных сегодня справляются почти все. А когда дело доходит до изменения бизнес-модели и модели данных, по которой происходит перерасчет плановых показателей, не справляется почти никто. Например, при проведении реорганизаций или решении о выводе отдельных производственных процессов на аутсорсинг система планирования должна приспосабливаться и позволять очень быстро вносить изменения во все расчетные документы, связанные с формированием себестоимости и финансовых результатов. Учет этих требований не должен приводить к формированию системы, в которой издержки по планированию, будут превышать получаемый от внедрения эффект.
Планирование — это постановка стратегических целей бизнеса, а затем определение, как их достичь путем создания годовых бюджетов, отслеживания прогресса в прогнозах и моделирования сценариев для поиска новых возможностей. Все планы формируются с помощью проецирования исторических данных на будущее, сбора информации из различных функциональных направлений и учета тенденций, рисков и потенциальных возможностей рынка. Например, исполнительное руководство фирмы-производителя велосипедов замечает растущий спрос на электрические велосипеды и решает увеличить продажи данного типа продукта на 20% в течение следующих трех лет. В бюджете на будущий год финансовый отдел определяет общие расходы и доходы в результате реализации этого плана.
Тем не менее, планирование деятельности не ограничивается руководителями и финансовыми аналитиками. Происходит совместная работа отделов по всей организации:
Каждое из этих действий связано с центральным финансовым планом и общей целью, поставленной руководством. Так как любой план сложный и формируется при участии всех департаментов компании, работа с автономными электронными таблицами или в разрозненных системах планирования может замедлить процесс, внести ошибки и неопределенность. А еще это затруднит адаптацию к быстро меняющемуся рынку.
В сложившейся ситуации SAP Analytics Cloud очень помогает за счет широкого спектра функций планирования, business intelligence, прогнозирования и организации совместной работы, благодаря которым процесс планирования осуществляется проще и быстрее. Простота и скорость в этом инструменте обусловлена его гибкостью. На каждом этапе могут быть внесены правки, а следующий и предыдущий этапы будут отражать внесенные изменения.
В целом, процесс планирования в SAP Analytics Cloud выглядит таким образом (Рис.1)
Рисунок 1.
Prepare. Сначала мы подготавливаем данные к работе: подключаемся к источникам, создаем на их основе модель планирования. В последствии она будет автоматически обогащаться новыми данными из исходных источников в соответствии со специально настроенным нами расписанием.
Schedule. Далее происходит процесс формирования календаря задач, который позволяет организовать множество параллельных рабочих процессов, назначить исполнителей и проверяющих и установить сроки выполнения. Календарь отслеживает прогресс выполнения задач и процессов и нагрузку сотрудников (рис. 2).
Рисунок 2.
Predict. Безусловно, при составлении плана в основу всегда ложатся исторические данные, либо построенный на них прогноз. C помощью функции predictive forecasting можно по нажатию кнопки получить автоматический прогноз и вывести его на график динамики временного ряда или положить прямо в основную таблицу с планом (рис. 3).
Рисунок 3.
Plan. Далее мы переходим непосредственно к планированию. С помощью этих функций в SAP Analytics Cloud можно реализовать:
Одной из самых больших проблем планирования в организации является необходимость построения множества планов: продаж, производства, финансов и HR. И отдельный вопрос -создание на их основе одного консолидированного.
Например, когда аналитик завершает планирование продаж, он может перенести сформированную выручку в планирование P&L. Подобным образом связываются планы HR и продаж, продаж и финансов. При этом финансовые данные напрямую приходят из SAP S/4HANA, HR данные из SAP SuccessFactors, а данные о продажах из SAP IBP (рис.4).
Рисунок 4.
К примеру, нам нужно обновить прогноз продаж по определенному типу продукта. Для этого мы просто выделяем нужную ячейку и вводим желаемый процент роста. После внесения изменений система осуществит перерасчет всех зависимых показателей и выделит их цветом. Кроме того, таблицы в SAP Analytics Cloud могут работать как Excel-листы, то есть мы можем свободно делать какие-то промежуточные расчеты прямо на странице отчета (рис.5).
Рисунок 5.
Также инструмент позволяет автоматизировать процессы аллокации.
Distribute. С помощью этой функции пользователь может перемещать значения из одной ячейки в другую на одном уровне иерархии в рамках любого доступного измерения. Допустим, мы хотим перераспределить плановые значения операционных затрат между категориями товаров (рис. 6).
Рисунок 6.
После выбора нужной ячейки-источника и вызова функции «Distribute» появляется диалоговое окно, позволяющее моделировать различные варианты распределения имеющегося значения. Мы можем выбрать аналитику и необходимый уровень иерархии, в рамках которых можно перемещать значения. В примере выше осуществляется перераспределение 50 млн из категории товаров «Apparel» в «Footwear».
Spreading. С помощью этой функции можно реализовать процесс распределения значений из ячейки верхнего уровня иерархии на нижние. Это может быть осуществлено автоматически или путем кастомизированной настройки.
Если в пустую ячейку вводится новое значение, то для нижних уровней иерархии того же измерения данное значение распределяется по всем статьям в равных долях.
Но также существует возможность произвести распределение вручную. Например, мы хотим распределить затраты на заработную плату по регионам. После выбора нужной ячейки и вызова функции Spreading мы видим диалоговое окно. В нем можно указать желаемое распределение данного вида затрат вручную, воспользоваться функцией копирования из любой выделенной ячейки таблицы или выбрать один из доступных сценариев автозаполнения (рис.7).
Рисунок 7.
Assign. Еще одна функция аллокации позволяет распределить значение по нескольким ячейкам на определенном уровне иерархии какой-либо аналитики. В отличие от функций Distribute и Spreading здесь не требуется обозначения конкретной ячейки-источника. Допустим, мы хотим добавить 50 млн в план затрат на продажи и маркетинг по конкретному типу продукта. При помощи функции Assign мы можем добавить значение в конкретную статью затрат и распределить (рис. 8).
Рисунок 8.
Также инструмент позволяет автоматизировать рабочий процесс планирования с помощью создания Data Actions. Это процессы, которые включают в себя функции копирования и вставки, а также сложные формулы с использованием скриптов. С их помощью возможно моделирование таких процессов, как планирование денежных потоков, амортизация и операции переноса. Процессы разного уровня сложности разрабатываются пользователем в удобном режиме моделирования, могут быть встроены в отчетность и запущены по нажатию кнопки. Другими словами – это аналог макросов в Excel, но работающий в low code режиме.
Операции копирования позволяют легко перемещать данные между разными моделями. Например, если у нас есть отдельные модели для планирования численности персонала и расходов, мы можем использовать Data Actions для копирования данных из этих моделей в центральную финансовую модель.
Допустим, мы хотим создать автоматизированный процесс переноса значений сальдо на конец предыдущего периода в ячейку с сальдо на начало текущего (рис.9).
Рисунок 9.
Построить такой процесс можно с помощью простого визуального редактора или путем написания скрипта на языке BPC logic, который может быть знаком консультантам SAP BPC. Здесь немаловажно отметить, что система помогает пользователю строить код, предлагая возможные варианты функций.
Так выглядит процесс, построенный в визуальном редакторе (рис.10).
Рисунок 10.
Создание Data Action происходит в несколько этапов. Сначала мы «рисуем» контентную структуру:
Рисунок 11.
После построения контентной структуры мы выбираем определённый срез данных, накладываем фильтры и начинаем наполнять формулы контекстом: конкретными элементами измерений и показателями, другими словами, объясняем системе, к чему именно данные формулы нужно применить.
Затем мы добавляем кнопку, запускающую созданный Data Action, прямо в аналитический отчет, и получаем необходимые результаты в момент ее нажатия (рис.12).
Рисунок 12.
Блокировка данных. Эта функциональность позволят накладывать ограничения на редактирование определенных разрезов данных для конкретных пользователей или их групп. Если в дальнейшем потребуются изменения настроек блокировки данных, можно запланировать их в календаре задач, который упоминался в начале статьи (рис. 13).
Рисунок 13.
Версионность. Кроме того, пользователь имеет возможность видеть, как различные планы соотносятся друг с другом и с фактическими данными. Необходимо проводить анализ отклонений и следить за тем, чтобы планы оставались в рамках бюджета. Все это осуществимо благодаря версионности, которая позволяет параллельно строить альтернативные сценарии планирования и делиться ими внутри системы, не создавая при этим путаницы и сохраняя неизменным (рис.14). оригинальный набор данных.
Рисунок 14.
Визуализация. Заключительным этапом процесса планирования в SAP Analytics Cloud будет отражение получившихся результатов удобным для визуального восприятия способом. Для каждой из версий бюджетов и прогнозов могут быть построены объекты визуализации, которые наглядно отражают разницу между ними (рис.15).
Рисунок 15.
Коммуникации. Помимо всех перечисленных этапов весь процесс планирования сопровождается постоянными коммуникациями между пользователями системы. Сотрудники могут оставлять комментарии к каждому графику или конкретной ячейке таблицы, отмечать любого пользователя системы и вести дискуссию в специальном чате (рис. 16 а, б).
Рисунок 16 а.
Рисунок 16 б.
Таким образом, методология планирования в SAP Analytics Cloud – цикл, который позволяет поставить все процессы «на поток», оставляя при этом возможность гибкого внесения изменений.
SAP Analytics Cloud подходит как для построения корпоративной системы планирования компании, так и для точечных планов отдельных подразделений.
Данный инструмент является stand-alone решением и может стать частью мультивендорной архитектуры. Интеграция SAP Analytics Cloud с решениями SAP нативна, кроме того, существует стандартный бизнес контент для различных индустрий и линий бизнеса. Многие преднастроенные отчеты из этого списка включают себя сценарии планирования для таких инструментов как S/4HANA, IBP, Ariba, Success Factors и множества других решений SAP. О совместных сценариях планирования с SAP Analytics Cloud мы расскажем в следующих статьях.
Кроме этого, в ближайших материалах мы расскажем об AutoML и его возможностях, а также о том, как с помощью SAP Cloud Platform создать экстеншн для ERP-систем.
Автор – Анастасия Николаичева, архитектор бизнес-решений SAP CIS
Планирование — это постановка стратегических целей бизнеса, а затем определение, как их достичь путем создания годовых бюджетов, отслеживания прогресса в прогнозах и моделирования сценариев для поиска новых возможностей. Все планы формируются с помощью проецирования исторических данных на будущее, сбора информации из различных функциональных направлений и учета тенденций, рисков и потенциальных возможностей рынка. Например, исполнительное руководство фирмы-производителя велосипедов замечает растущий спрос на электрические велосипеды и решает увеличить продажи данного типа продукта на 20% в течение следующих трех лет. В бюджете на будущий год финансовый отдел определяет общие расходы и доходы в результате реализации этого плана.
Тем не менее, планирование деятельности не ограничивается руководителями и финансовыми аналитиками. Происходит совместная работа отделов по всей организации:
- Менеджеры по продажам устанавливают новые квоты и определяют, какие регионы и в какой степени будут способствовать увеличению сбыта. Они стимулируют продажи электронных велосипедов с более высокими комиссиями.
- Отдел маркетинга планирует рекламные акции и кампании для увеличения продаж электронных велосипедов.
- Операционный отдел обеспечивает доступность цепочки поставок и производственных мощностей для увеличения запасов по данному типу продукта.
- Отдел кадров планирует нанять технических специалистов, которые имеют опыт работы с электродвигателями, и создать новые учебные ресурсы для существующего персонала.
Каждое из этих действий связано с центральным финансовым планом и общей целью, поставленной руководством. Так как любой план сложный и формируется при участии всех департаментов компании, работа с автономными электронными таблицами или в разрозненных системах планирования может замедлить процесс, внести ошибки и неопределенность. А еще это затруднит адаптацию к быстро меняющемуся рынку.
В сложившейся ситуации SAP Analytics Cloud очень помогает за счет широкого спектра функций планирования, business intelligence, прогнозирования и организации совместной работы, благодаря которым процесс планирования осуществляется проще и быстрее. Простота и скорость в этом инструменте обусловлена его гибкостью. На каждом этапе могут быть внесены правки, а следующий и предыдущий этапы будут отражать внесенные изменения.
В целом, процесс планирования в SAP Analytics Cloud выглядит таким образом (Рис.1)
Рисунок 1.
Prepare. Сначала мы подготавливаем данные к работе: подключаемся к источникам, создаем на их основе модель планирования. В последствии она будет автоматически обогащаться новыми данными из исходных источников в соответствии со специально настроенным нами расписанием.
Schedule. Далее происходит процесс формирования календаря задач, который позволяет организовать множество параллельных рабочих процессов, назначить исполнителей и проверяющих и установить сроки выполнения. Календарь отслеживает прогресс выполнения задач и процессов и нагрузку сотрудников (рис. 2).
Рисунок 2.
Predict. Безусловно, при составлении плана в основу всегда ложатся исторические данные, либо построенный на них прогноз. C помощью функции predictive forecasting можно по нажатию кнопки получить автоматический прогноз и вывести его на график динамики временного ряда или положить прямо в основную таблицу с планом (рис. 3).
Рисунок 3.
Plan. Далее мы переходим непосредственно к планированию. С помощью этих функций в SAP Analytics Cloud можно реализовать:
- Построение стратегических планов.
- Анализ бюджета и распределение его статей.
- Сравнение бюджета и прогноза с фактом.
Одной из самых больших проблем планирования в организации является необходимость построения множества планов: продаж, производства, финансов и HR. И отдельный вопрос -создание на их основе одного консолидированного.
Например, когда аналитик завершает планирование продаж, он может перенести сформированную выручку в планирование P&L. Подобным образом связываются планы HR и продаж, продаж и финансов. При этом финансовые данные напрямую приходят из SAP S/4HANA, HR данные из SAP SuccessFactors, а данные о продажах из SAP IBP (рис.4).
Рисунок 4.
К примеру, нам нужно обновить прогноз продаж по определенному типу продукта. Для этого мы просто выделяем нужную ячейку и вводим желаемый процент роста. После внесения изменений система осуществит перерасчет всех зависимых показателей и выделит их цветом. Кроме того, таблицы в SAP Analytics Cloud могут работать как Excel-листы, то есть мы можем свободно делать какие-то промежуточные расчеты прямо на странице отчета (рис.5).
Рисунок 5.
Также инструмент позволяет автоматизировать процессы аллокации.
Distribute. С помощью этой функции пользователь может перемещать значения из одной ячейки в другую на одном уровне иерархии в рамках любого доступного измерения. Допустим, мы хотим перераспределить плановые значения операционных затрат между категориями товаров (рис. 6).
Рисунок 6.
После выбора нужной ячейки-источника и вызова функции «Distribute» появляется диалоговое окно, позволяющее моделировать различные варианты распределения имеющегося значения. Мы можем выбрать аналитику и необходимый уровень иерархии, в рамках которых можно перемещать значения. В примере выше осуществляется перераспределение 50 млн из категории товаров «Apparel» в «Footwear».
Spreading. С помощью этой функции можно реализовать процесс распределения значений из ячейки верхнего уровня иерархии на нижние. Это может быть осуществлено автоматически или путем кастомизированной настройки.
Если в пустую ячейку вводится новое значение, то для нижних уровней иерархии того же измерения данное значение распределяется по всем статьям в равных долях.
Но также существует возможность произвести распределение вручную. Например, мы хотим распределить затраты на заработную плату по регионам. После выбора нужной ячейки и вызова функции Spreading мы видим диалоговое окно. В нем можно указать желаемое распределение данного вида затрат вручную, воспользоваться функцией копирования из любой выделенной ячейки таблицы или выбрать один из доступных сценариев автозаполнения (рис.7).
Рисунок 7.
Assign. Еще одна функция аллокации позволяет распределить значение по нескольким ячейкам на определенном уровне иерархии какой-либо аналитики. В отличие от функций Distribute и Spreading здесь не требуется обозначения конкретной ячейки-источника. Допустим, мы хотим добавить 50 млн в план затрат на продажи и маркетинг по конкретному типу продукта. При помощи функции Assign мы можем добавить значение в конкретную статью затрат и распределить (рис. 8).
Рисунок 8.
Также инструмент позволяет автоматизировать рабочий процесс планирования с помощью создания Data Actions. Это процессы, которые включают в себя функции копирования и вставки, а также сложные формулы с использованием скриптов. С их помощью возможно моделирование таких процессов, как планирование денежных потоков, амортизация и операции переноса. Процессы разного уровня сложности разрабатываются пользователем в удобном режиме моделирования, могут быть встроены в отчетность и запущены по нажатию кнопки. Другими словами – это аналог макросов в Excel, но работающий в low code режиме.
Операции копирования позволяют легко перемещать данные между разными моделями. Например, если у нас есть отдельные модели для планирования численности персонала и расходов, мы можем использовать Data Actions для копирования данных из этих моделей в центральную финансовую модель.
Допустим, мы хотим создать автоматизированный процесс переноса значений сальдо на конец предыдущего периода в ячейку с сальдо на начало текущего (рис.9).
Рисунок 9.
Построить такой процесс можно с помощью простого визуального редактора или путем написания скрипта на языке BPC logic, который может быть знаком консультантам SAP BPC. Здесь немаловажно отметить, что система помогает пользователю строить код, предлагая возможные варианты функций.
Так выглядит процесс, построенный в визуальном редакторе (рис.10).
Рисунок 10.
Создание Data Action происходит в несколько этапов. Сначала мы «рисуем» контентную структуру:
- в первую очередь, накладываем условия для переноса только счетов активов и пассивов и собственного капитала,
- затем моделируем формулу переноса значения сальдо закрытия предыдущего месяца в сальдо открытия текущего,
- вторая формула будет содержать расчет сальдо закрытия текущего месяца,
- помещаем все формулы в цикл так, что прописанные нами действия будут повторяться для каждого месяца текущего года (рис. 11).
Рисунок 11.
После построения контентной структуры мы выбираем определённый срез данных, накладываем фильтры и начинаем наполнять формулы контекстом: конкретными элементами измерений и показателями, другими словами, объясняем системе, к чему именно данные формулы нужно применить.
Затем мы добавляем кнопку, запускающую созданный Data Action, прямо в аналитический отчет, и получаем необходимые результаты в момент ее нажатия (рис.12).
Рисунок 12.
Блокировка данных. Эта функциональность позволят накладывать ограничения на редактирование определенных разрезов данных для конкретных пользователей или их групп. Если в дальнейшем потребуются изменения настроек блокировки данных, можно запланировать их в календаре задач, который упоминался в начале статьи (рис. 13).
Рисунок 13.
Версионность. Кроме того, пользователь имеет возможность видеть, как различные планы соотносятся друг с другом и с фактическими данными. Необходимо проводить анализ отклонений и следить за тем, чтобы планы оставались в рамках бюджета. Все это осуществимо благодаря версионности, которая позволяет параллельно строить альтернативные сценарии планирования и делиться ими внутри системы, не создавая при этим путаницы и сохраняя неизменным (рис.14). оригинальный набор данных.
Рисунок 14.
Визуализация. Заключительным этапом процесса планирования в SAP Analytics Cloud будет отражение получившихся результатов удобным для визуального восприятия способом. Для каждой из версий бюджетов и прогнозов могут быть построены объекты визуализации, которые наглядно отражают разницу между ними (рис.15).
Рисунок 15.
Коммуникации. Помимо всех перечисленных этапов весь процесс планирования сопровождается постоянными коммуникациями между пользователями системы. Сотрудники могут оставлять комментарии к каждому графику или конкретной ячейке таблицы, отмечать любого пользователя системы и вести дискуссию в специальном чате (рис. 16 а, б).
Рисунок 16 а.
Рисунок 16 б.
Таким образом, методология планирования в SAP Analytics Cloud – цикл, который позволяет поставить все процессы «на поток», оставляя при этом возможность гибкого внесения изменений.
SAP Analytics Cloud подходит как для построения корпоративной системы планирования компании, так и для точечных планов отдельных подразделений.
Данный инструмент является stand-alone решением и может стать частью мультивендорной архитектуры. Интеграция SAP Analytics Cloud с решениями SAP нативна, кроме того, существует стандартный бизнес контент для различных индустрий и линий бизнеса. Многие преднастроенные отчеты из этого списка включают себя сценарии планирования для таких инструментов как S/4HANA, IBP, Ariba, Success Factors и множества других решений SAP. О совместных сценариях планирования с SAP Analytics Cloud мы расскажем в следующих статьях.
Кроме этого, в ближайших материалах мы расскажем об AutoML и его возможностях, а также о том, как с помощью SAP Cloud Platform создать экстеншн для ERP-систем.
Автор – Анастасия Николаичева, архитектор бизнес-решений SAP CIS