“Analytics” voor Finance Innovaties op het gebied van financiële en operationele rapportagesystemen

Robert Kabel

InleidingDe huidige technologische mogelijkheden op het gebied van Cloud-computing, Mobiele technologie, Sociale media en de steeds innovatiever wordende software op het gebied van Rapportage en Analyse stelt een organisatie in staat om snel en accuraat de benodigde informatie te vinden, te analyseren en te delen met anderen. Toepassing van innovatieve manieren van rapporteren en analyseren geldt dan ook als hoge prioriteit voor veel ondernemingen, ook in de Caribbische regio.

Gek genoeg lijken juist de Financiële afdelingen deze nieuwe ontwikkelingen (“Analytics”) minder snel te omarmen dan de overige functionele eenheden binnen de organisatie. Dit terwijl de Finance afdelingen historisch automatisering als eersten adapteerden als een middel om efficiënter en effectiever te opereren.

Anno 2014 bieden Analytics tools zoveel mogelijkheden tot het sneller en beter verschaffen van informatie maar lijkt Finance nog altijd de voorkeur te geven aan Excel. Doorgaan op deze manier is echter geen optie. De business partners binnen de organisatie verwachten meer van Finance dan een rapportage aan het eind van een periode. Finance moet opnieuw de voortrekkersrol aanvaarden en de organisatie de weg wijzen hoe een effectieve toepassing van technologie het bedrijfsresultaat positief kan beïnvloeden.

Dergelijke technologie is niet slechts toegankelijk voor grote ondernemingen. Software leveranciers zien in dat de behoefte aan “Analytics” niet gebonden is aan de jaaromzet of het aantal medewerkers.

“Analytics” ontwikkelt zich tot een gemeengoed met als belangrijkste bestandsdelen de technologie en (vooral) het analytisch vermogen van de employee.

De ontwikkeling van de technologieIn de beginjaren ’80 werden grote delen van de Financiële functie geautomatiseerd. Dit was meestal maatwerk uitgevoerd door de interne automatiseringsafdeling of een externe software leverancier. Dit waren langdurige en kostbare trajecten. De software was statisch en het beantwoorden van afwijkende informatie-aanvragen was toegewezen aan een onderbezette en overbevraagde IT-afdeling.

Ook de logistieke- en transport sector investeerden in grootschalig systemen ter ondersteuning van de operatie. Maar afdelingen als Sales, Marketing en HR opereerden nog voornamelijk op basis van intuïtie.

Begin jaren 90 ontstonden de ERP’s vanuit intern ontwikkelde bedrijfsinformatiesystemen. Hiermee was het geïntegreerd vastleggen van informatie begonnen. Een ERP kwam vaak met een (optioneel en statische) Management Informatie-module (MIS).

1

Bij Finance veranderde er niet zoveel. Informatie werd weliswaar geïntegreerd maar de wijze van rapporteren hoefde hierdoor niet te veranderen. Voor ad-hoc analyses werd nog steeds informatie van lijsten overgetypt in spreadsheets. Deze tools werden met liefde omarmd door Finance. Langzamerhand ontwikkelden spreadsheets zich tot complete rapportagesystemen bestaande uit meerdere aan elkaar gekoppelde spreadsheets.

Tot op de dag van vandaag is Excel de geprefereerde tool bij veel Financiële afdelingen.

Ondertussen stond de technologie niet stil. En met de technologische innovaties ontwikkelde de behoefte aan informatie die betrouwbaarder, actueler en beter gepresenteerd werd. Niet-financiële afdelingen gingen zelf over tot invoering van Business Intelligence tools waarmee snel mooie rapportages gemaakt konden worden op basis van de beschikbare informatie in applicatie-databases of een data warehouse. Balanced scorecard applicaties presenteerden een compleet beeld van het welzijn van de organisatie, inclusief financiële informatie. De totstandkoming en aanlevering van de financiële indicatoren bleef grotendeels plaatsvinden via Excel.

Tussen 2005 en 2010 zagen de grote software leveranciers de belangrijkheid van Analytics en de leveranciers van Business Intelligence software werden stuk voor stuk opgekocht door de grote IT-partijen zoals IBM, SAP en ORACLE. Ook de mondiaal opererende consultancy bedrijven volgden de ontwikkelingen op de voet en anno 2014 hebben zij allemaal “Analytics Exxellence centers” opgericht.

Een hedendaagse Analytics-tool kan een organisatie ondersteunen bij alle soorten rapportages, of dit nu een detailoverzicht met transactie-informatie is, een dashboard met KPI’s of voorspellingen op basis van historische data of ad-hoc rapportages. Het gebruik van de tools is zo eenvoudig geworden dat vrijwel iedereen ermee uit de voeten kan. Informatie is beschikbaar via alle mogelijke media.

Dit neemt niet weg dat er bij het gebruik van deze tools nog steeds uitdagingen zijn zoals het verwerken van informatie die niet 100% integer is of de vaststelling van de “juiste” wijze van presentatie.

Deze technologische ontwikkelingen zullen de toepassing van Analytics verder gaan beïnvloeden:

Steeds eenvoudigere tools (korte leer-curve); Steeds meer informatie wordt elektronisch vastgelegd; Technologie bedrijven richten zich op een bredere markt; “Cloud” maakt Analytics toegankelijker voor bedrijven van elke omvang; Sociale Media als data-bron en als medium voor samenwerking; Open Data – vrij beschikbare data over bijvoorbeeld demografie en industriële sectoren; Big Data; Nieuwe visualisatie technologieën; Mobiele toepassingen.

2

Rapportagefunctie van FinanceDe telkens intensiever wordende behoefte aan informatie vanuit andere organisatie-eenheden, management, aandeelhouders en toezichthouders leggen een steeds grotere druk op Finance. Deze kan de behoeftes niet effectief invullen met inadequate tools zoals spreadsheets.

Ook Finance afdelingen van organisaties op Curaçao worden steeds vaker geconfronteerd met interne en externe aanvragen voor informatie. De drang naar kostenbesparing en hoger rendement maar ook de steeds groter wordende bekendheid van de technische mogelijkheden en beschikbaarheid van informatie bij medewerkers en management leiden ertoe dat Finance steeds dieper in een draaikolk van informatieaanvragen gezogen wordt.

De situatie zoals aangetroffen bij veel organisaties:

Complexe en arbeidsintensieve verwerking als gevolg van het ontbreken van automatisering; Tijdverlies in activiteiten die te maken hebben met het verzamelen en bewerken van informatie; Onvoldoende tijd voor analyse – te weinig inzichten die anders zijn dan “standaard”; Onbekendheid met de logica in spreadsheets die al jaren in gebruik zijn maar waarvan de maker

de organisatie ondertussen heeft verlaten; Zelfs het opleveren van de standaard Financiële prestatie indicatoren kost veel tijd; Informatie-uitwisseling met business partners, management en toezichthouders loopt

moeizaam; Onvoldoende standaardisering in de aanlevering van informatie vanuit andere afdelingen; Het budget-/forecast-proces is vaak te gecompliceerd om regelmatig op te pakken met als

gevolg dat een budget veelal niet vaker dan één keer per jaar wordt geactualiseerd; Financiële Informatie is niet altijd beschikbaar, maar vaak alleen na de periode-afsluiting.

Ontsnappen uit de draaikolk is noodzakelijk voor het welzijn van de organisatie en medewerkers. Verandering is geen luxe, het is een vereiste want Finance loopt achter in de toepassing van technologie.

3

Hoop is geen strategie

De huidige situatie kenmerkt zich door intensieve toepassing van Office tools voor het bepalen bewerken, presenteren en distribueren van Financiële informatie. Het gevolg is:

Losstaande data loodsen; Geen data integriteit; Onnauwkeurig & inconsistent; Onvoldoende controlemogelijkheden; Magere efficiency en effectiviteit; Overwerkte medewerkers; Alle kennis ligt verscholen in formules in spreadsheet-cellen; Ontevreden interne business partners die hogere eisen stellen aan de beschikbaarheid van

financiële informatie; Verschillende versies van dezelfde informatie – welke is de goede, de laatste, de originele?

Bij elke periodieke verslaggeving is de opluchting weer groot bij het drukken op “Send”. En de eventuele twijfels over bepaalde aspecten in de verslaggeving worden al gauw vervangen door de hoop dat alles correct en compleet is aangeleverd want de volgende klus ligt al te wachten.

4

Spreadsheets als Analytics tool voor FinanceMet de steeds intenser wordende behoefte aan complexe informatie en modellen had Finance in de jaren 80 en 90 geen andere keuze dan het gaan gebruiken van spreadsheets. Software leveranciers (vooral Microsoft) speelden hier op in door bij elke nieuwe release nieuwe features te brengen. Spreadsheets werden workbooks met soms honderden worksheets. Zonder twijfel hebben financiële analisten een grote bijdrage geleverd aan hoe Excel nu functioneert.

Het gebruiksgemak van spreadsheets zorgde ervoor dat spreadsheets zich in snel tempo vermenigvuldigen. De totale omarming van bedrijfs-email maakte het mogelijk om snel spreadsheets met andere te delen. Resultaat: verschillende versies met eigen formules, geen master sheet met business rules en fouten in formules die zich als een olievlek door de organisatie verspreidden.

Internationaal erkend onderzoek heeft uitgewezen dat ca. 90% van alle spreadsheets één of meerdere fouten heeft. Dit probleem is zo groot dat er nu speciale organisaties bestaan die zich enkel en alleen bezig houden met spreadsheet fouten. Eén ervan is European Spreadsheet Risks Interest Group (http://www.eusprig.org/). Overigens kunnen de meeste fouten wel ontdekt worden maar ontbreekt vaak de tijd om de inhoud van een spreadsheet cell-voor-cell te controleren.

De veranderende rol van FinanceBewaking van de financiële middelen en het rapporteren van de financiële stand van zaken blijven uiteraard belangrijk functies van Finance. Maar de steeds grotere behoefte aan het kosteneffectief opereren maakt het noodzakelijk dat beslissingen op alle niveaus en binnen elke functie financieel onderbouwd moeten zijn.

De kennis van Finance is te rijk om het niet voor andere doeleinden toe te passen. Vaak is de benodigde financiële kennis niet overal beschikbaar en zal Finance als business partner betrokken gaan worden bij steeds meer beslissingen op strategisch en operationeel niveau. Daarbij zal Finance pro-actief de rol van katalysator op zich moeten nemen. Van Finance wordt ook verwacht dat men te allen tijde (niet alleen aan het eind van de maand) een compleet, actueel en accuraat beeld van de financiële toestand van de organisatie kan presenteren.

In conventionele, op Excel gebaseerde rapportagesystemen is een organisatie-eenheid die verantwoordelijk is voor de financiële verslaggeving 60 tot 75 procent van de tijd bezig met het verzamelen van informatie en het controleren op juistheid en volledigheid. Het grondig analyseren van de financiële informatie staat daardoor onder druk. Vaak blijft de periodieke rapportage beperkt tot het presenteren van de feiten en simpele conclusie en interpretaties. De tijd

5

voor diepgaande analyse en advisering is er meestal niet en dit is juist wat de business partners van Finance verwachten.

Ideaal gesproken neemt het grondwerk van verzamelen en controleren van informatie niet meer dan 30% van de rapportagewerkzaamheden van Finance in beslag. De overige 70% zou benut moeten worden met het analyseren van de resultaten en het adviseren van verbeteringen.

Toepassing van moderne Analytics tools maakt dit mogelijk.

Centrale Financiële modellen Onderstaand schema toont het concept van de Analytics functie die gebaseerd is op een centrale opslag van alle relevante informatie op basis waarvan alle Financiële rapportage geproduceerd wordt.

6

Centrale lading en vastlegging van alle relevante dataInformatie van alle relevante informatiesystemen wordt vastgelegd in centrale gegevensopslag die geoptimaliseerd is voor gebruik voor financiële rapportage. Een data warehouse is geen noodzaak meer om betrouwbare informatie te produceren. Indien een organisatie reeds een data warehouse heeft kan deze overigens uitstekend als bron functioneren.

Verschillende Financiële Modellen op dezelfde bron dataDe geladen informatie kan in diverse modellen worden verrijkt en klaargemaakt voor rapportagedoeleinden zoals P&L, Kosten-allocatie, Cashflow management etc. Dit gebeurt aan de hand van centraal vastgelegde business rules die voor de gehele organisatie van toepassing zijn. De modellen worden gemaakt zodat deze enerzijds historische informatie kunnen rapporteren maar anderzijds ook toepasbaar zijn voor trend- en “what-if” analyses.

“One version of the truth” rapportagesAlle financiële rapportages worden geproduceerd op basis van deze modellen. De business partners van Finance krijgen selectief toegang om ook zelf rapporten te kunnen produceren. Rapportages hebben velerlei vormen zoals dashboards, lijsten, analyses en score-cards met KPI’s en de formele “narrative” rapportages aan aandeelhouders en toezichthouders. Verdere innovaties omvatten de integratie met externe databronnen zoals benchmark-informatie en “sentiment” informatie vanuit de sociale media.

Deze innovatieve benadering zorgt voor een grote besparing in de tijd die nodig is voor verslaggeving. Het biedt Finance de ruimte om uit de draaikolk te ontsnappen en tijd vrij te maken voor de andere rollen die van Finance verwacht wordt. Het is een potentiele basis voor “predictive analytics” waarbij de historische informatie via statistische modellen toegepast wordt om toekomstige ontwikkelingen te voorspellen.

Invoering van Analytics is een reisHet is vrijwel onmogelijk om als organisatie een Analytics traject als een afgebakend kort lopend project uit te voeren. Hiervoor is het landschap te complex. De hoeveelheid wensen, beschikbare informatie, en (typen) informatie-afnemers is namelijk groot. In plaats daarvan is het beter om Analytics te implementeren volgens een gangbaar aanpak wat gelijke trend houdt met de technologische mogelijkheden, interne prioriteiten, opleidingsniveaus van personeel en de eigen wendbaarheid als organisatie.

De eerste etappe De eerste etappe omvat voornamelijk de blik op het verleden. Het gaat hier vooral om rapporteren van management informatie op basis van de eigen data. Wat is er gebeurd en waarom? Veel organisaties verkeren in deze etappe, en hebben al stappen gemaakt waardoor ze voor (sommige) deelgebieden vrij goed weten wat er gaande was in de afgelopen periode. Redelijk vaak is er al betrouwbare real-time management informatie beschikbaar. De mogelijkheid tot het onderbouwd analyseren van de redenen

7

voor tegenvallende resultaten en het maken van scenario’s die een ombuiging mogelijk kunnen maken is echter vaak nog niet structureel doorgevoerd.

Binnen deze etappe kunnen stappen gedefinieerd worden waarbij Analytics per organisatiedeel of -functie wordt doorgevoerd. Een structuur zoals een Balanced scorecard waarin KPI’s zijn gestructureerd is een praktisch toepasbare aanpak langs waar de individuele stappen gedefinieerd kunnen worden.

De tweede etappeAls een organisatie eenmaal in staat is om voor een groot deel van haar KPI’s betrouwbare informatie te presenteren, analyseren en te plannen, is zij klaar voor de volgende etappe waar het meer om de (voorspelde) toekomst gaat. “Waar gaan we als organisatie naar toe”. Hier worden technieken zoals "predictive modelling" gebruikt met als basis de statische interpretatie van grote hoeveelheden historische data. Het voorspelt met een hoge mate van zekerheid de toekomst.

De derde etappe Hier gaat het om de gewenste toekomst. Hier draait het om optimalisatie, het vinden van het beste alternatief uit verschillende opties (een soort what-if" maar dan met een werkelijk voorspellende waarde). Simulatie van voorspellingen met de mogelijkheid tot het maken van keuzes die zullen leiden naar een gewenste toekomst.

Ondanks dat het mogelijk is om gelijktijdig in de drie etappes bezig te zijn (bijvoorbeeld voor een specifieke business-functie) zal het in de praktijk lastig zijn om goede resultaten te behalen indien niet in eerste instantie een significant deel van de eerste etappe is doorlopen. Bedrijfsinformatie is te sterk onderling gerelateerd waardoor het vinden van op zichzelf staande toepassingen voor alle etappes meestal onmogelijk is.

Barrières die het gebruik van Analytics negatief kunnen beïnvloeden zijn:

Afwezigheid van een centrale aanpak voor ontladen van informatie uit de applicaties; Ontbreken van technologische infrastructuur; Leiderschap die de toepassing van Analytics inziet en steunt; Ontbreken van gekwalificeerd personeel met bekwaamheden op het gebied van Analytics; Specifieke industrie heeft Analytics nog niet omarmd waardoor er weinig referenties zijn.

Deze barrieres hoeven geen blokkades te zijn. Het kan de implementatietijd en benodige inspanning wel negatief beinvloeden. Externe hulp bij een eerste (pilot) project kan vaak uitkomst bieden. Het geheel bouwen op externe hulp zal daarintegen juist een negatief effect hebben.

Uiteindelijk draait het om: Visie, Planning en Bekwaamheden.

8

9