Kas ir Lielie dati? Par Lielajiem datiem parasti runā, kad tradicionālās datu apstrādes metodes vairs nespēj tikt galā ar datu apjomu, ātrumu, dažādību un ticamību. Lai gan nav viena konkrēta datu apjoma, ko varētu nosaukt par Lielajiem datiem, parasti tie ir datu kopumi, kas pārsniedz tradicionālo datubāzu un datu apstrādes rīku spējas. Kas jādara, ja nepieciešams izpētīt šādu milzīgu datu kopumu un nav tūlītējas piekļuves pilnvērtīgai Lielo datu platformai? Šajā rakstā apskatīsim, kā ar pieejamiem rīkiem var gūt nelielu ieskatu šajos Lielajos datos, ja vēl nav pieejams specializēts risinājums.
Digitālajā laikmetā, kur tehnoloģijas kļūst par pamatu biznesa procesu pārveidei, e-rēķinu un mākslīgā intelekta (MI) sinerģija piedāvā plašu potenciālu efektivitātes, precizitātes un atbilstības uzlabošanai. Taču līdz ar straujo MI tehnoloģiju attīstību pieaug arī nepieciešamība pēc skaidriem normatīviem, kas nodrošina ētisku praksi un datu aizsardzību. Šajā rakstā aplūkosim, kā e-rēķinu un MI tehnoloģiju integrācija maina uzņēmējdarbību, kādi ir galvenie izaicinājumi un kas organizācijām jāņem vērā, pielāgojoties mainīgajai normatīvajai videi.
E-rēķinu ieviešana uzņēmumu finanšu darbībās spēj ievērojami uzlabot efektivitāti un precizitāti. Tomēr ar šo digitālo attīstību parādās jauni riski, īpaši krāpšanas jomā. Pieaugošā tehnoloģiju loma finanšu darījumos liek uzņēmumiem pastiprināt savas drošības sistēmas un pievērsties moderniem krāpšanas atklāšanas risinājumiem. Šajā jomā mākslīgais intelekts (MI) ir kļuvis par būtisku instrumentu, kas sniedz uzņēmumiem progresīvas metodes krāpšanas atklāšanā, novēršanā un mazināšanā. Šajā rakstā apskatīsim MI sniegtās iespējas krāpšanas atklāšanā e-rēķinu sistēmās un praktiskos ieguvumus uzņēmumiem.
Biznesa pasaulē datiem ir milzīga nozīme, taču to patiesā vērtība slēpjas ne tikai apjomā, bet arī kvalitātē. Sliktas kvalitātes dati var kavēt jūsu biznesa attīstību, kā arī novest pie nepareiziem lēmumiem un zaudētām iespējām. Šajā rakstā mēs iedziļināsimies datu kvalitātes pārvaldības praktiskajos aspektos, lai palīdzētu atklāt informācijas patieso potenciālu un pieņemt lēmumus, kas balstīti uz uzticamiem un precīziem datiem.
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.
Lielais informācijas apjoms, kas tiek ģenerēts ik sekundi, jau ir mainījis biznesa lēmumu pieņemšanas procesu mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē. Nodokļu un finanšu profesionāļiem ir svarīgi izprast lielo datu (big data) piedāvātās iespējas un risinājumus. Izmantojot uzlabotus datu analīzes procesus ar atbilstošiem algoritmiem, lielie dati ļauj iegūt detalizētu priekšstatu par finanšu tendencēm, klientu rīcību un darbības efektivitāti. Šajā rakstā apskatīsim lielo datu analīzes pamatus un pētīsim iespējas izmantot pieejamos datus, lai pieņemtu stratēģiskus lēmumus un veicinātu organizācijas izaugsmi.
Šā gada 24. maijā Finanšu ministrija (FM) iesniedza publiskai apspriešanai Grāmatvedības likuma grozījumu projektu, kas nosaka, ka rēķins būs jānoformē kā strukturēts elektroniskais rēķins. Paredzēts, ka jau ar 2025. gada 1. janvāri Latvijas uzņēmumiem, kas izraksta rēķinus budžeta iestādēm, tie būs jānoformē kā strukturētie elektroniskie rēķini. Citiem uzņēmumiem izmaiņas e-rēķinu prasībās būs piemērojamas no 2026. gada. Šajā rakstā – par pirmajiem publicētajiem e-rēķinu ieviešanas Latvijā grozījumiem.
Pastāvīgi mainīgajā finanšu pārvaldības vidē varētu uzskatīt, ka tradicionālajiem rīkiem, piemēram, Excel, būtu pakāpeniski jānoveco un jātiek aizstātiem ar progresīvākiem programmatūras risinājumiem, kas racionalizē procesus un paaugstina efektivitāti. Tomēr, neskatoties uz plaši pieejamo finanšu tehnoloģiju klāstu un optimālu izmantošanu, uzņēmumi joprojām ikdienā plaši izmanto arī Excel.
Lielākajai daļai uzņēmumu finanšu gads sakrīt ar kalendāra gadu, tādēļ līdz ar kalendāra gada beigām kļūst aktuāli ar gada pārskatu sagatavošanu saistītie darbi, tostarp kontu atlikumu inventarizācija, debitoru un kreditoru atlikumu salīdzināšana bilances datumā.
Šajā rakstā apskatīsim iespējas automatizēt procesus, izmantojot dažādus risinājumus, proti, kā varam apstrādāt ienākošos PDF formāta rēķinus, ko sistēmā ievada manuāli, kā ērtāk salīdzināt datus starp sistēmām un kādus rīkus izmantot risinājumu izveidei.
Šķiet, ka tehnoloģijas, it īpaši mākslīgais intelekts (MI), attīstās ātrāk, nekā cilvēki spēj uztvert to nozīmīgumu. Tā joprojām ir aktuāla tēma ne tikai Holivudā, bet nu jau arī ikdienā. Šobrīd MI rīkus plaši izmanto skolēni, studenti un uzņēmēji, kas spējuši ātrāk “uzķert” šīs tehnoloģijas izmantošanas iespējas. Augošās intereses dēļ ir izveidoti daudzi šāda veida rīki, piemēram, ChatGPT, Bing ChatGPT, Jasper, Google Bard. Šajā rakstā apskatīsim vispopulārāko un visspējīgāko MI rīku ChatGPT un tā jaunāko versiju GPT-4, kā arī aplūkosim, uz ko tas ir spējīgs un kādi ir tā ierobežojumi.
Pateicoties lielajai interesei par pērn novembrī notikušo PwC’s Academy ievadlekciju PwC Digitālās akadēmijas satura apskatam (joprojām pieejama videoierakstā), janvārī aizsākām PwC’s Digital Academy Latvija trīs vebināru ciklu vadītājiem, grāmatvežiem, uzskaitvežiem un visiem, kas ikdienā strādā ar datiem, atskaitēm un tipveida procesiem.
Labprāt dalāmies ar vebināros apskatītajām tēmām ar mūsu MindLink.lv lasītājiem.
Iepriekšējā rakstā (27.09.2022.) apskatījām, kas ir Power Query un kāpēc to izmantot, kā arī sniedzām nelielu ieskatu par rīka piedāvātajām iespējām. Šajā rakstā aplūkosim ieguvumus no Power Query izmantošanas datu salīdzināšanai, jo jau nākošajā PwC’s Digital Academy Latvija vebinārā 23. februārī dalībniekiem būs iespēja uzzināt, kā praktiski izveidot dažāda veida datu salīdzināšanas sagataves.
