W ostatnich latach coraz większym zainteresowaniem cieszy się pojęcie data‑driven, które wymieniane jest jednym tchem obok big data, business intelligence czy też machine learning, jako jeden z kluczowych trendów w zarządzaniu. Co ten termin tak naprawdę znaczy i jak go wykorzystać do zarządzania finansami?

Organizacje typu data‑driven traktują dane jako podstawę wszystkich procesów decyzyjnych – kształtowania i wdrażania strategii, zmian w portfolio produktów, ustalania warunków współpracy z klientami czy też optymalizacji kosztowej. Dane wykorzystywane są na każdym poziomie organizacji – zaczynając od specjalistów i liderów poszczególnych obszarów, którzy monitorują procesy i często potrzebują wglądu do informacji o konkretnych transakcjach, poprzez kierowników i dyrektorów, wykorzystujących raporty taktyczne do zarządzania daną funkcją czy identyfikacji wszelkich nieefektywności lub trendów, na zarządach i radach nadzorczych kończąc.

Niewiele organizacji może określić siebie jako data‑driven, a też nie każda chce taką organizacją zostać. Niektóre firmy odrzucają koncepcję wykorzystania danych, ponieważ nie mają do nich zaufania. Kadra zarządzająca świadomie odrzuca skomplikowane algorytmy prognostyczne wyznaczając cele na podstawie wieloletniego doświadczenia rynkowego oraz intuicji.

Wiele dużych firm, które w większości przypadków można określić jako data aware (świadome danych) albo data informed (poinformowane o danych), wykorzystuje dane do analizy historycznej lub podejmowania decyzji tylko w wybranych obszarach, na przykład eliminując nierentowne produkty czy kanały sprzedaży. Kadry zarządzające w tego typu organizacjach są świadome aktualnej wydajności procesów i przyczyn ewentualnych dysfunkcji, mogą więc na podstawie danych sugerować kroki, aby je zoptymalizować. Nie korzystają jednak z narzędzi wspierających analizę prospektywnąIndeks górny 1¹, która pozwoliłaby ocenić różne scenariusze i rozwiązania możliwe do zastosowania w przyszłości.

Co stoi na przeszkodzie, żeby nawet te zaawansowane pod kątem zarządczym i technologicznym organizacje czerpały pełną korzyść z danych? Według nas jednym z głównych ograniczeń jest infrastruktura IT. Po pierwsze, w wielu firmach brakuje scentralizowanej platformy do przechowywania i analizy danych. Po drugie, dane gromadzone są w wielu różnych bazach. Po trzecie, brakuje spójnych słownikówIndeks górny 2², a po czwarte, w organizacji brak jasno zdefiniowanych ról i odpowiedzialności w zakresie zarządzania danymi. To dlatego użytkownicy biznesowi nie mają zaufania do gromadzonych informacji. Bywa i tak, że po prostu nie potrafią ich wykorzystać. Poza tym ważnym elementem zaufania do danych jest kultura organizacyjna. Strach przed porażką niekiedy paraliżuje menedżerów, wolą więc podejmować decyzje na podstawie zdarzeń z przeszłości, które kształtowały ich doświadczenia, niż jakiegoś teoretycznego modelu analitycznego bazującego na danych. W wielu przypadkach organizacje nadal pracują w formule silosowej, gdzie dział IT skupia się na tym, aby rzeczy „nie psuły się”, a analitycy pracują nad schematycznymi raportami zamiast nad wyciąganiem wniosków.

Data‑driven w finansach

Rozwój technologii wymusza transformację nawet najbardziej tradycyjnych funkcji w organizacjach, za jaką można uznać funkcję finansową. Dzisiejszy dyrektor finansowy staje przed wyzwaniem zarządzania ekosystemem o rosnącej złożoności. Już kilka lat temu zarządzający zauważyli, że wykorzystanie danych finansowych do osiągnięcia wzrostu jest największą wartością strategiczną, jaką dyrektorzy finansowi mogą przynieść organizacjiIndeks górny 3³. Prezesi oczekują, że dyrektorzy finansowi będą aktywnie uczestniczyć w budowaniu i realizacji strategii, identyfikując nowe możliwości optymalizacji przychodów, czyli testowania wpływu planowanych zmian na wielkość przychodów oraz optymalizacji kosztów. Aż 85% badanych wskazało, że umiejętność wykorzystania technologii do zbierania i analizowania danych jest najpewniejszą drogą do zyskownego wzrostu, który może zapewnić organizacji CFOIndeks górny 4⁴. W ocenie ankietowanych zmienia się także rola wszystkich komórek w ramach finansów, szczególnie kontrolingu. Kiedyś kontrolerzy skupiali się głównie na monitorowaniu poszczególnych obszarów biznesowych względem wyznaczonych celów, głównie za pomocą MS Excel (rozbudowane arkusze, makra). Dzisiaj są lub stają się partnerami biznesowymi i wsparciem dla kadry zarządzającej dzięki dostarczaniu analiz historycznych i prognostycznych razem z rekomendacjami działań. Wyposażeni są w nowoczesne narzędzia business intelligence, zasilane danymi z hurtowni. Są zorientowani więc na rozwój biznesu, często też inicjują zmiany.

Jakie obszary funkcji finansowej są kluczowe dla CFO, na które może odpowiedzieć dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu danych wewnętrznych i zewnętrznych? W ciągu ostatnich lat spektrum wyzwań się poszerzyło – nie są to już tylko kwestie związane z budżetem, udziałem w rynku i utrzymaniem rentowności w poszczególnych segmentach biznesowych. Chodzi m.in. o analizę rotacji pracowników na poszczególnych stanowiskach pod kątem kosztu i czasu zastąpienia konkretnej osoby inną czy też efektywności kanałów rekrutacji. CFO nie może również pozostać obojętny wobec kwestii ochrony środowiska i zrównoważonego rozwoju. Organizacje muszą przecież działać zgodnie z wewnętrznymi i zewnętrznymi normami w tym zakresie. Poza tym coraz częściej od tych kwestii zależy decyzja o przyznaniu finansowania rozwoju kapitałem obcym. Z tego choćby tylko względu obszary zarządzania talentami i zrównoważonym rozwojem będą w najbliższym czasie dla finansów coraz ważniejsze.

Fundamenty zmiany

Dlaczego dyrektorzy finansowi nie mogą jednak w pełni wykorzystywać potencjału danych, aby zarządzać wspomnianymi wyższej obszarami? Najczęstsze pułapki możemy podzielić na trzy obszary – dostępność, jakość i aktualność danych.

Problem z dostępnością wynika głównie z braku zdefiniowanych ról związanych z odpowiedzialnością za dane i dbałością o ich integralność. Okazuje się, że praca w organizacji jest często duplikowana – te same wskaźniki są wyliczane i dostarczane przez różne zespoły. Powód? Z jednej strony niespójność i nieaktualność danych, z drugiej brak ujednoliconych definicji oraz sposobów kalkulacji wskaźników.

Wymianę wiedzy i informacji ogranicza z kolei nadmierna skłonność do obejmowania wielu informacji klauzulą „wrażliwe” bądź „poufne” bez wyraźnego uzasadnienia. Problemem jest też to, że dane nie spływają do dyrektorów finansowych w czasie rzeczywistym. Aby podjąć decyzję, CFO potrzebują wiarygodnych, aktualnych danych dotyczących wyników finansowych, tymczasem informacje dotyczące danego okresu rozliczeniowego pojawiają się nawet kilkanaście dni po jego zamknięciu. Na to wszystko nakładają się wydłużone procesy uzgodnień i przekazywania danych między zespołami.

Co trzeba zrobić, aby to zmienić? Jakie kwestie są ważne i jak przygotować się do procesu transformacji? Narzędzia są tylko jednym z elementów wpływających na powodzenie transformacji i osiągnięcie dojrzałości organizacji pod względem zarządzania danymi.

Jedno „źródło prawdy” w postaci hurtowni danych pozwala na scentralizowane zarządzanie i ujednolicenie reguł dotyczących gromadzenia i udostępniania informacji, eliminując przy okazji rozproszone systemy (w tym finansowe), ale nie wystarczy do przekształcenia organizacji w data‑driven. Aby transformacja się powiodła, dyrektorzy finansowi i CIO muszą ze sobą współpracować, choć jest wiele barier utrudniających ich ich efektywną współpracę. Wynikają one często z wzajemnego niezrozumienia obowiązków czy też braku wystarczającej wiedzy technicznej (CFO) i biznesowej (CIO). Niekiedy problemy biorą się ze sprzecznych priorytetów obu departamentów, które są konsekwencją niejasnej struktury organizacyjnej. Tymczasem przełamanie silosów i wymiana wiedzy są gwarantem dostarczenia realnej wartości biznesowej organizacji.

Powyższe zastrzeżenie dotyczy również budowy organizacji ciągle doskonalącej się, w której automatyzowane są manualne i powtarzalne czynności. Współpraca specjalistów IT i biznesu przyspiesza wdrożenie i zmniejsza koszty. W projektach data‑driven oraz automatyzacji procesów poszczególne obszary ściśle ze sobą współpracują, uzupełniając kompetencje i zapewniając wyższe ROI poprzez niższy koszt inwestycji.

Efekty wdrożeń przeprowadzanych praktycznie we wszystkich branżach i na wielu rynkach nasuwają następującą konkluzję – dla większości organizacji najlepszym podejściem do procesu transformacji wykorzystującej potencjał danych jest podejście ewolucyjne. W zależności od etapu, na jakim dana firma się znajduje, zarządzający muszą podjąć odpowiednie decyzje, które ułatwią proces przejścia od całkowitego braku analityki i ustrukturyzowanych źródeł danych, poprzez wdrożenie analityki opisowej i diagnostycznej, pozwalającej identyfikować, co i dlaczego się wydarzyło, do wykorzystania rozwiązań z zakresu analityki predyktywnej i preskryptywnejIndeks górny 5⁵, odpowiadających na pytania dotyczące przyszłości.

Inteligentna automatyzacja

Innym ważnym działaniem przeobrażającym funkcję finansową w budującą wartość przedsiębiorstwa jest automatyzacja manualnych, powtarzalnych zadań. Inteligentna automatyzacja, szczególnie robotyzacja procesów biznesowych (RPA – Robotics Process Automation), polega na wdrożeniu algorytmów, które będą naśladować pracę ludzką, np. wprowadzać dane z faktur do systemu księgowego, na istniejących plikach i systemach. Finanse inwestują średnio dwukrotnie więcej w RPA niż inny dowolny obszar przedsiębiorstwa. Wynika to z dwóch faktów. Po pierwsze, procesy finansowe działają według ściśle określonych reguł biznesowych. Ich przebieg można tak ustawić, aby boty mogły przejąć wykonywane operacje. Złożoność procesów wpływa co prawda na złożoność tworzonych rozwiązań, ale nie wyklucza ich zastosowania. Boty mogą obsługiwać wszelkie warianty procesów oraz napotykane wyjątki.

Po drugie, finanse jako funkcja wsparcia mają pewien dług technologiczny. Wymiana pełnego systemu finansowo- księgowego wymaga przeprowadzenia długotrwałego projektu. Robotyzacja pozwala na zastosowanie działań doraźnych, wdrażanych w ciągu pojedynczych dni lub tygodni, w zależności od złożoności i zakresu procesu.

Robotyzacja procesów biznesowych jest jedną z technologii, która może wesprzeć zwinną automatyzację. Finanse często zmagają się z procesami opartymi na manualnym obiegu akceptacji, w którym muszą być podejmowane decyzje biznesowe przez osoby merytoryczne. Do tego celu stosuje się także aplikacje, które firmy mogą opracowywać samodzielnie na platformach low‑code (umożliwiają tworzenie prostych aplikacji bez znajomości języków programowania). Przewagą takich aplikacji jest możliwość odwzorowywania funkcjonującego obiegu akceptacyjnego bądź jego dowolnej zmiany także przez użytkowników biznesowych. Obiegi akceptacji faktur, dokumentów zakupowych czy wsparcie w akceptacji budżetowania i planowania to możliwe obszary zastosowań low‑code.

***

INWESTYCJE W NOWE TECHNOLOGIE dotyczące analityki danych oraz automatyzacji są obecnie bardzo powszechne, a koszty projektów wdrożeniowych rosną. Nowoczesne zaplecze technologicznie nie gwarantuje jednak lepszego dostępu do informacji. Równie ważną rolę w transformacji cyfrowej odgrywa biznes, szczególnie funkcja finansowa. W przyszłości sukces osiągną te organizacje, które staną się data‑driven, gdzie wykorzystanie danych jest postrzegane jako centralny i nieodzowny element każdej decyzji biznesowej. Dzięki lepszemu wykorzystaniu potencjału danych liderzy finansowi mogą wpłynąć na zdolność organizacji do przewidywania wyników, planowania i odpowiedniego reagowania. Równocześnie, dzięki automatyzacji zadań manualnych i powtarzalnych, pracownicy mogą koncentrować się na działaniach ambitnych oraz strategicznych. To nie tylko znacząco wzmocni proces podejmowania decyzji, ale też zwiększy zdolność funkcji finansowej do wnoszenia wkładu w wartość strategiczną firmy. Zmienia się w związku z tym zakres obowiązków i pożądanych kompetencji nowoczesnych kontrolerów finansowych oraz kontrolerów sprzedaży.

Opracowanie: LIDIA ZAKRZEWSKA