Artis Vizbelis

Cтарший консультант отдела налогового менеджмента и бухгалтерского учета, PwC Латвия

Anta Ošiņa

Cтарший специалист по проектам автоматизации, PwC Латвия

Сегментация издержек – важный вопрос для предприятий, старающихся повысить свою рентабельность и эффективность деятельности. Классификация расходов помогает предприятиям найти возможности для сокращения издержек, улучшить распределение ресурсов и принимать стратегические решения, основанные на данных. Этот процесс создает детальное представление о различных факторах издержек и их влиянии на общее финансовое положение предприятия.

Вводные данные, необходимые для эффективной сегментации издержек

Чтобы обеспечить точную и осмысленную сегментацию издержек, предприятиям нужно собрать всеобъемлющие и качественные вводные данные:

Важно обеспечивать качество данных. Это значит очищать наборы данных, чтобы ликвидировать дубликаты и исправить ошибки, а также интегрировать данные из нескольких источников, например систем ERP¹, электронных таблиц, бухгалтерских программ и систем CRM², чтобы обеспечить полноту данных. Для обеспечения оптимального объема измерений данных необходимо достичь баланса между детализацией и удобством управления. Обычно это 8–12 измерений в зависимости от специфики предприятия, например департамент, центр расходов, проект, вид товаров/услуг, период.

Устранение недостатков первичной сегментации с помощью инструментов

Первичная сегментация в системе предприятия часто имеет недостатки. Неполные записи могут появиться, если отсутствуют данные в отдельных полях, что создает недостатки и несоответствия в процессе сегментации. Неудачная синхронизация данных между платформами тоже может привести к несоответствиям данных. Современные инструменты и технологии способны помочь эффективно устранить указанные недостатки. Решения хранилища данных (например, Google BigQuery или Amazon Redshift), системы обработки больших данных (например, Apache Spark) и инструменты преобразования данных (например, Alteryx, Power Query или адаптированные скрипты) обеспечивают структурированную и понятную сегментацию издержек. Указанные инструменты не только автоматизируют процесс обработки данных, обеспечивая последовательность и уменьшение количества ошибок, но и предоставляют понятную документацию относительно достижения сегментации и принятых во внимание факторов.

Постепенный процесс сегментации

Сбор и первичная обработка данных

• Excel / электронные таблицы: Для обобщения данных из разных источников используется Excel или подобное программное обеспечение для обработки электронных таблиц. Применяются функции и сводные таблицы (pivot tables) для первичного исследования данных.
• Хранилища данных (BigQuery, Redshift): Для процессов ETL³ используются хранилища данных, обеспечивающие эффективную обработку больших данных.
• Power Query: Процессы ETL автоматизируются с помощью Power Query, чтобы обеспечить последовательность данных и сократить количество ошибок обработки вручную.
• Apache Spark: Для обработки и преобразования крупномасштабных данных Apache Spark обеспечивает мощную разделенную компьютерную систему.

Автоматизированная очистка данных

• Power Query: Очищает данные, ликвидируя дубликаты и исправляя несоответствия. Интуитивно понятный интерфейс Power Query демонстрирует каждый этап преобразования, обеспечивая прослеживаемость.
• Инструменты Alteryx/ETL: Для работы со сложными наборами данных используются такие инструменты, как Alteryx или специальные решения ETL, которые очищают и подготавливают данные, создавая документированный рабочий процесс с хорошей прозрачностью.
• Адаптированные скрипты: Чтобы создать скрипты для более сложных задач по очистке и преобразованию данных, используется Python или R.

Внедрение логики сегментации

• Alteryx: Применяется логика сегментации с использованием интерфейса Alteryx drag-and-drop⁴, чтобы упростить определение и адаптацию категорий издержек, исходя из специфических условий бизнеса.
• Функции Excel и Power Query: Используются встроенные функции Excel или улучшенный редактор Power Query, чтобы применять условия сегментации и классифицировать издержки.
• Решения для больших данных: В системах больших данных или хранилищах данных внедряется логика сегментации, чтобы эффективно обрабатывать большие наборы данных.

Обоснование и адаптация

• Инструменты визуализации: Сегментированные данные пересматриваются с использованием таких инструментов визуализации, как Excel Charts и Pivot Charts, Power BI или Tableau. Указанные инструменты обеспечивают четкую визуализацию, помогая предприятию обосновать примененную логику.

Отчеты и визуализация

• Платформы бизнес-информации: Для визуализации сегментированных данных об издержках создаются динамичные информационные панели с Power BI, Tableau или Looker. Информация в режиме реального времени облегчает понимание тенденций, отклонений и возможностей.

Всеобъемлющие отчеты для принятия стратегических решений

Как только данные сегментированы, упрощается процесс подготовки различных отчетов, важных для принятия решений как на производственных, так и на сервисных предприятиях.

• Анализ цен поставщиков: понимание тенденций издержек и результатов поставщиков помогает добиться лучших условий договора.
• Анализ издержек на рабочую силу: на предприятиях по оказанию услуг анализ издержек и нагрузки на рабочую силу может улучшить комплектацию персонала и сократить административные расходы.
• Результаты оказания услуг: анализируются показатели, относящиеся к эффективности оказания услуг, удовлетворенности клиентов и качеству обслуживания.
• Отчеты об обороте запасов: улучшают уровень запасов и сокращают расходы на хранение у производственных предприятий.
• Управление основными средствами: анализируется использование и износ основных средств, что полезно как в производстве (для оборудования), так и в обслуживании (для ИТ-инфраструктуры).
• Анализ рентабельности клиентов: оценивается рентабельность разных сегментов клиентов для включения данной информации в стратегии маркетинга и продаж.
• Анализ наценок: оцениваются внутригрупповые наценки и наценки несвязанных предприятий для обеспечения соответствия рыночным стандартам.

Заключение

Несмотря на то что качество данных и современные инструменты существенно улучшают процесс сегментации и качество конечных отчетов, позволяя принимать решения, основанные на данных, важно признать, что каждое предприятие обладает уникальными особенностями, которые необходимо учитывать. Данная статья создает представление об основных принципах и инструментах, однако специфика каждого предприятия требует знаний отраслевого специалиста, который откроет и внедрит дополнительные нюансы, адаптированные к уникальному контексту. Общую практику важно адаптировать к специфике бизнеса для максимального использования потенциала сегментации издержек.