U današnje doba rapidni napredak u elektronici posledično „gura“ razvoj poslovnih softverskih rešenja. Ne tako davno hardver je bio presudan pri donošenju odluka top menadžmenta za pitanja kao što je – u kom pravcu će se razvijati informatička podrška. Danas za to služi softver. Ali opet, i nije samo do softvera.

Leo Pandžić, Direktor Direkcije za Strateško planiranje, menadžment kontrolu i izveštavanje, DDOR Novi Sad.

Controlling počinje sa planiranjem

Ako planiranje u kompaniji dobro funkcioniše, odnosno ako su rezultati poslovanja unutar planskih granica, to znači da i top menadžment dobija ispravne informacije za donošenje poslovnih odluka. Ukoliko neka kompanija ima uveden Business Intelligence (BI), to znači da ima ne samo softver i sistem (alati, aplikacije ili standardizovani proizvodi), nego i celokupan proces upravljanja podacima. Kako se na kraju sve zasniva na računovodstvenim podacima, za kreiranje kvalitetnih izveštaja i planova neophodna su tri osnovna preduslova:

• Obezbeđenost neophodnih ulaznih podataka
• Struktura podataka prilagodljiva za visoku granulaciju upita i
• Softver za manipulaciju podacima.

Značaj strukture podataka

Menadžer, vodeći neku kompaniju, metaforički rečeno, upravlja „avionom“. Na raspolaganju mu je na desetine instrumenata, pokazatelja, indikatora upozorenja itd., a on treba da detektuje sve te podatke sa instrumenata, i da zaključi koja je kombinacija pokazivača alarmantna, i kako da dođe bezbedno do ciljanog odredišta. Uz sve to, on mora da izbegava turbulencije, ostali saobraćaj i druge prepreke. Kompleksnost je izuzetna. Sve to liči na realno poslovno okruženja.

Navedena kompleksnost bi mogla da ima i suprotan zaključak, oslikana u izrekama: The less is more, odnosno „Manje je više“. Menadžeru je zapravo, u većini slučajeva, potrebna mogućnost da u što kraćem vremenu, na što manjem broju izveštaja, dobije sve ključne inpute na osnovu kojih se može doneti kvalitetna poslovna odluka. U tom slučaju, posao planera ili controllera je efikasno izvršen.

Jednostavno – suština

Kompletno – kompleksno

Moderna BI rešenja omogućavaju analizu skoro svih vrsta podataka i doprinose benefitu kompanija putem kontrole troškova, uvećanju prihoda, pa do poboljšanja opštih performansi kompanije, i to sve usled unapređenja donošenja zaključaka poslovanja. Problem kompanija koje nisu iz IT struke jeste u tome što se one nisu razvijale poput IT mikro-društava, pa time ni struktura, ni kvalitet podataka nije pratio mogućnosti BI alata. Održavanje zdravih podataka o klijentima, proizvodima, imovini i mnogo čemu drugome, zahteva neprekidnu brigu o tome. Zato u praksi i postoje česti slučajevi kada kompanije imaju periodična „čišćenja“ i unapređenja baza podataka, a zapravo, poenta je u inicijalnom, kvalitetnom kreiranju istih i još važnije, održavanju takve konstantnosti.

„Uraditi jednom i završiti“  i nije dovoljno dobra logika

Degradacija podataka je efekat koji, najčešće i ne mora da ima svoj vidljivi efekat na donošenje poslovnih odluka. Dok poslovne knjige kompanije pokazuju dobre rezultate, retko ko se zapita kakvi su podaci. Ali u suprotnom, ako jednostavnom inercijom pristizanja podataka u sistem sa određenim manjkavostima (nedostatkom atributa u vidu vremenskih odrednica i ostalih podataka iz strukture tabela šifarnika), uzrokuje da, kada je najčešće već kasno, dovede do toga da se moraju uraditi neizbežne promene u procesima poslovanja. Posledične aktivnosti u zavisnosti od kontaminacije podataka mogu biti manje ili više izražene kroz gubitak resursa i profita. Ono što ostaje kao problem jesu stari podaci koje je najčešće, skoro nemoguće unaprediti, jer su se izvori promenili, a svako poređenje poslovanja tekućeg sa prethodnim periodima – postaje nemerodavno.

Zato je izraz Data monitoring koncept koji na najefikasniji način osigurava kontinuitet ulaska zdravih podataka, što se postiže kreiranjem procedura i pravila koje validiraju ulaz u sistem, odnosno u suprotnom, zahteva se set dopuna za sticanje prava za upis u bazu. Ovakav sistem omogućava da se uoče slabe tačke u procesima kompanije, te izvrše korekcije istih.

Postoje tri klasična koraka kod obezbeđivanja kvaliteta podataka:

1. Detekcija problema ulaznih podataka. Kako se baze podataka periodično pune podacima, to omogućava kreiranja utvrđenih poslovnih pravila koja obezbeđuju detekciju narušavanja integriteta baze podataka, pre nego što to postane kasniji problem.
2. Generisanje trenutnih upozorenja. Kreiranje automatskog sistema markiranja i javljanja o postojanju „problematičnih“ podataka.
3. Identifikovanje varijacije različitih pojava kvaliteta podataka. Kreiranje statistike i potencijalnih uzroka pri pojavi kontaminiranih podataka.

General reporting

U industriji osiguranja, kao i u svakoj drugoj grani privrede, postoji konačan skup kategorija kojima društvo upravlja. Krenuvši od osnovnih ulaznih veličina poput zaključene premije, likvidiranih šteta, investicionih prihoda i rashoda, troškova sprovođenja osiguranja, te grupa podataka koji spadaju u aktuarske podatke. Sve navedene, kao i mnogobrojne nenavedene kategorije, cirkulišu raznim tokovima među funkcijama društva i na kraju, često pre nego što ih menadžer vidi u nekom od oblika, stižu u planning i controlling. Barem bi tako trebalo da bude.

Ultimativni cilj društva u svetlu planninga, controllinga i reportinga, u slučajevima da više funkcija prezentuje svoje podatke top menadžmentu, jeste standardizacija veličina, kategorija i prikaza. Planiranje i kontrola u tom slučaju preuzimaju funkciju General reportinga koja usaglašava i definiše:

• Set kategorija koji se prezentuje
  • Na primer, bruto zaključena premija bez poreza i bez primljenog saosiguranja, merodavne štete bez regresa, rezervisane štete bez troškova i sl.
• Pravila za pojedine kategorije
• kojoj klasifikaciji vrste osiguranja pripadaju (npr. regulatornoj ili internoj)
• po kom zakonskom okviru se beleže, računaju i isporučuju nadzornom organu društva (npr. ažurnost likvidacije šteta, brojanje oštećenih lica i stvari…) i
• po kojim se tehnikama specifične profesije izvode (npr. frekvencija šteta, matematička rezerva…).
• Set izvedenih kategorija
• racio šteta (u višestrukim opcijama za bruto i neto)
• racio troškova (npr. sales driven, ukupan racio troškova…) i
• stope rasta i učešća u totalu (horizontalna ili vertikalna klasifikacija.
• Standardizacija prikaza iznosa (red veličine) i brojeva, i
• Unifikacija grafičkih prikaza koja se u velikoj meri podudara sa poznatim IBCS pravilima koje promoviše Menadžment Centar Beograd.

Primer: Jedna od verzija standardizovanog obračuna Bruto racija šteta

Postizanjem gore navedenih ciljeva top menadžmentu se olakšava i ubrzava donošenje odluka, povećava kvalitet izveštavanja i automatizuje veliki broj aktivnosti, što dovodi do ušteda na više nivoa.

Primer granulacije podataka za biznis „motori“

Osiguranje od autoodgovornosti i kasko osiguranje vozila čine preko 55% neživotnog osiguranja tržišta Srbije. Sama ta činjenica govori u prilog tome da su podaci vezani za ove dve grane osiguranja krucijalni u cilju što efikasnijeg definisanja strategije osiguravajućeg društva. Pojednostavljena struktura podataka koja daje sliku poslovanja motor biznisa obuhvatala bi sledeću „zvezdu“:

Prikazana struktura podataka motor biznisa, a slično je i u drugim biznisima, u raznim kombinacijama olakšava donošenje odluka po specifično posmatranim kategorijama, a time omogućava efikasnije prilagođavanje tarifa, u kom regionu tržišta treba rasti, i slično. U lancu kreiranja podataka neke poslovne promene i postojanje neprekinutog niza nadgradnje informacija o događaju donose stratešku prednost kompaniji u odnosu na konkurenciju koja to nema. U tom smislu, preduslov je postojanje već pomenutog Data monitoringa, uspostavljenih poslovnih procesa i sofverskih alata, što daje kvalitetnu osnovu BI sistema.

Tekst je preuzet iz Controlling magazina #14. Ceo magazin možete pročitati na ovom linku.

Još zanimljivih tekstova možete pročitati na ovom linku.