Artis Vizbelis

Nodokļu pārvaldības un grāmatvedības nodaļas vecākais konsultants, PwC Latvija

Anta Ošiņa

Automatizācijas projektu vecākā speciāliste, PwC Latvija

Izmaksu segmentācija ir būtiska uzņēmumiem, kuri cenšas uzlabot savu rentabilitāti un darbības efektivitāti. Izdevumu klasificēšana palīdz uzņēmumiem rast izmaksu ietaupīšanas iespējas, uzlabot resursu sadalījumu un pieņemt datos balstītus stratēģiskos lēmumus. Šis process nodrošina detalizētu izpratni par dažādiem izmaksu faktoriem un to ietekmi uz uzņēmuma vispārīgo finanšu stāvokli.

Efektīvai izmaksu segmentācijai nepieciešamie ieejas dati

Lai nodrošinātu precīzu un jēgpilnu izmaksu segmentāciju, uzņēmumiem jāievāc visaptveroši un kvalitatīvi ieejas dati:

Ir būtiski nodrošināt datu kvalitāti. Tas nozīmē attīrīt datu kopas, lai likvidētu dublikātus un izlabotu kļūdas, kā arī integrēt datus no vairākiem avotiem, piemēram, ERP¹ sistēmām, izklājlapām, grāmatvedības programmām un CRM² sistēmām, lai nodrošinātu datu pilnību. Optimālam datu dimensiju apjomam ir nepieciešams līdzsvars starp detalizāciju un ērtu pārvaldību. Atkarībā no uzņēmuma specifikas parasti tās ir 8–12 dimensijas, piemēram, departaments, izmaksu centrs, projekts, preču/pakalpojumu veids, periods.

Sākotnējās segmentācijas trūkumu novēršana ar rīku palīdzību

Sākotnējai segmentācijai uzņēmuma sistēmā bieži var piemist trūkumi. Nepilnīgi ieraksti var rasties tad, ja trūkst datu atsevišķiem laukiem, radot trūkumus un neatbilstības segmentācijas procesā. Arī neveiksmīga datu sinhronizācija starp platformām var novest pie datu neatbilstībām. Modernie rīki un tehnoloģijas var palīdzēt efektīvi novērst šos trūkumus. Datu noliktavas risinājumi (piemēram, Google BigQuery vai Amazon Redshift), lielo datu apstrādes sistēmas (piemēram, Apache Spark) un datu pārveides rīki (piemēram, Alteryx, Power Query vai pielāgoti skripti) nodrošina strukturētu un saprotamu izmaksu segmentāciju. Šie rīki ne tikai automatizē datu apstrādi, nodrošinot konsekvenci un kļūdu samazinājumu, bet arī nodrošina skaidru dokumentāciju attiecībā uz segmentācijas sasniegšanu un vērā ņemtajiem faktoriem.

Pakāpenisks segmentācijas process

Datu ievākšana un pirmapstrāde

• Excel/izklājlapas: Tiek izmantota Excel vai līdzīga izklājlapu programmatūra, lai apkopotu datus no dažādiem avotiem. Tiek pielietotas funkcijas un rakurstabulas (pivot tables) sākotnējai datu izpētei.
• Datu noliktavas (BigQuery, Redshift): Tiek izmantotas datu noliktavas ETL³ procesiem, efektīvi apstrādājot lielus datu apjomus.
• Power Query: ETL procesi tiek automatizēti ar Power Query, lai nodrošinātu datu konsekvenci un samazinātu manuālās kļūdas.
• Apache Spark: Liela mēroga datu apstrādei un pārveidei Apache Spark nodrošina jaudīgu sadalīto datorsistēmu.

Automatizēta datu attīrīšana

• Power Query: Attīra datus, likvidējot dublikātus un izlabojot neatbilstības. Power Query intuitīvā saskarne parāda katru pārveides soli, nodrošinot izsekojamību.
• Alteryx/ ETL rīki: Sarežģītām datu kopām tiek izmantoti tādi rīki kā Alteryx vai speciālie ETL risinājumi, lai attīrītu un sagatavotu datus, radot dokumentētu darbplūsmu ar labu pārredzamību.
• Pielāgoti skripti: Tiek izmantots Python vai R, lai radītu skriptus sarežģītākiem datu attīrīšanas un pārveides uzdevumiem.

Segmentācijas loģikas ieviešana

• Alteryx: Tiek pielietota segmentācijas loģika, izmantojot Alteryx drag-and-drop⁴ saskarni, lai vienkāršotu izmaksu kategoriju definēšanu un pielāgošanu, pamatojoties uz specifiskiem biznesa noteikumiem.
• Excel funkcijas un Power Query: Tiek izmantotas Excel iebūvētās funkcijas vai Power Query uzlabotais redaktors, lai pielietotu segmentācijas noteikumus un klasificētu izmaksas.
• Lielo datu risinājumi: Tiek ieviesta segmentācijas loģika lielo datu sistēmās vai datu noliktavās, lai efektīvi apstrādātu lielas datu kopas.

Pamatošana un pielāgošana

• Vizualizācijas rīki: Segmentētie dati tiek pārskatīti, izmantojot tādus vizualizācijas rīkus kā Excel Charts un Pivot Charts, Power BI vai Tableau. Šie rīki nodrošina skaidru vizualizāciju, palīdzot uzņēmumam pamatot pielietoto loģiku.

Pārskati un vizualizācija

• Biznesa informācijas platformas: Tiek radīti dinamiski informācijas paneļi ar Power BI, Tableau vai Looker, lai vizualizētu segmentētos izmaksu datus. Reāllaika informācija atvieglo tendenču, noviržu un iespēju izprašanu.

Visaptveroši pārskati stratēģisku lēmumu pieņemšanai

Tiklīdz dati ir segmentēti, kļūst vieglāk sagatavot dažādus pārskatus, kuri ir būtiski lēmumu pieņemšanai gan ražošanas, gan pakalpojumu uzņēmumos:

• Piegādātāju cenu analīze: Palīdz nodrošināt labākus līguma noteikumus, izprotot izmaksu tendences un piegādātāju rezultātus.
• Darbaspēka izmaksu analīze: Pakalpojumu uzņēmumos darbaspēka izmaksu un noslodzes analīze var uzlabot personāla komplektēšanu un samazināt administrācijas izmaksas.
• Pakalpojumu sniegšanas rezultāti: Tiek analizēti rādītāji attiecībā uz pakalpojumu sniegšanas efektivitāti, klientu apmierinātību un apkalpošanas kvalitāti.
• Krājumu aprites pārskati: Uzlabo krājumu līmeni un samazina turēšanas izmaksas ražošanas uzņēmumiem.
• Pamatlīdzekļu pārvaldība: Tiek analizēts pamatlīdzekļu izmantojums un nolietojums, kas noder gan ražošanā (iekārtām), gan pakalpojumos (IT infrastruktūrai).
• Klientu rentabilitātes analīze: Tiek izvērtēta dažādu klientu segmentu rentabilitāte, lai šo informāciju iekļautu mārketinga un pārdošanas stratēģijās.
• Uzcenojumu analīze: Tiek izvērtēti iekšgrupas un nesaistītu uzņēmumu uzcenojumi, lai nodrošinātu atbilstību tirgus standartiem.

Noslēgums

Lai gan datu kvalitāte un modernie rīki būtiski uzlabo segmentācijas procesu un gala pārskatu kvalitāti, ļaujot pieņemt datos balstītus lēmumus, ir svarīgi atzīt, ka katram uzņēmumam piemīt unikālas īpašības, kuras būtu jāņem vērā. Šis raksts sniedz pārskatu par pamatprincipiem un rīkiem, taču katra uzņēmuma specifikai būs nepieciešamas nozares speciālista zināšanas, lai atklātu un ieviestu unikālajam kontekstam pielāgotas papildu nianses. Vispārīgo praksi ir svarīgi pielāgot biznesa specifikai, lai maksimāli izmantotu izmaksu segmentācijas potenciālu.