Hvordan optimalisere KPI’er ved hjelp av dataautomatisering

Velkommen til bloggen vår! Vi produserer jevnlige artikler med fokus på forretningsutvikling, forretningsverdi, beslutningstaking og ytelsesbasert styring – med andre ord; alt som bidrar til vekst for din organisasjon!

Hvordan optimalisere KPI’er ved hjelp av dataautomatisering

Hvordan økonomiledere optimaliserer sine KPI’er ved hjelp av dataautomatisering

Virksomhetsstyring er, og har alltid vært, et tallspill. Nå tar «big data» og dataautomatisering nøkkelindikatorer til et nytt nivå.

Mens dataflyt åpner for å forbedre økonomiske KPIer, har det vist seg å være en utfordring å administrere disse dataene og transformere dem til handlingskraftig innsikt! Utfordringene gjelder spesielt i selskaper med data som er spredt på ulike systemer og er preget av siloer, datahull og inkonsekvens i type og kvalitet av data som lagres.

For å utnytte potensialet i datadrevet styring fullt ut, må organisasjonen gå tilbake til trinn én: innhenting av selve bedriftsdataene. En må sikre at nettopp de riktige dataene blir fanget opp og at datainitiativer er i henhold til de økonomiske strategier og forretningsmål. Nøkkelen til den innsatsen er å holde fokus på datastyring og gjennomarbeiding av spørsmålet om hvem som eier datamodellen.

Før man i det hele tatt kan tenke på å få innsikt og verdi ut av dataene, trengs en god måte å få dataene inn i systemene og en god måte å styre dem på, slik at de kan være brukbare.

 

 

Økonomiavdelingen må ha eierskap i datamodellen

Det ligger mye i å utnytte data og å gjennomføre avanserte analyser for å øke marginene, men uten en eneste kilde til sannhet kan organisasjoner bli sittende fast i en syklus av uendelige avstemminger og tvilsom dataintegritet – som igjen reduserer dataverdien for virksomheten.

Historisk har de IT-ansvarlige hatt eneansvar for bedriftens datamodell, uten å fullstendig ha forståelse av hva som kreves for å innfri KPI’er.  Dette har ofte ført til mye overflødig og lite produktivt arbeid. Å samkjøre mål og ansvar er sentralt for datastyring; som en del av denne prosessen bør økonomiansvarlige ha en viss eierandel i datamodellen, i samråd med IT.

Økonomiavdelingen har inngående forståelse av beregningene, kildene, definisjonene og kartleggingen av finansielle data. IT-avdelingen kontrollerer at systemene og infrastrukturen fungerer i henhold til ledelsens krav til dataflyt og visualisering av data. 

Evnen til å effektivt kunne utnytte økonomiske data gjør det mulig for bedrifter å skalere opp i perioder med vekst, og dette til relativt lave administrative kostnader.

 

 

Riktig data – internt og eksternt – utgjør hele forskjellen

For å få betydningsfull innsikt, samt utføre datadrevne beregninger, må organisasjoner identifisere de riktige dataene fra både interne og eksterne kilder. 

Fra et KPI-perspektiv handler det om å generere mest mulig faste og forutsigbare inntekter. Derfor er det viktig å identifisere punktet i salgstrakten der man går fra å være i salgsposisjon til der man er sikker på at avtalen går gjennom.

Når bedriftens systemer integreres, vil dataflyten lettere bli tilgjengelig og man får utnyttet potensialet i dem. Systemer i skyen blir integrert som oftest enkelt via API’er, mens hos landbaserte løsninger settes det opp flyt ved for eksempel bruk av filoverføringer. Når bedriften kombinerer data fra HR, finans og CRM kan man blant annet beregne intern performance, salg per kunde i tillegg til prosjektresultat, for å nevne noen initiativer. Mange virksomheter benytter også eksterne datakilder for å hente ut live data til sine prognoser – eksempelvis finanstransaksjoner, direkte oljepris, eller værdata.  

 

Prosessen er en reise, ikke en sprint! Finansielle organisasjoner og avdelinger bør ikke la perfeksjon komme i veien for det gode når man beveger seg mot å oppnå automatisering av KPI’er.

 

 

Automatisering og AI bidrar til å optimalisere økonomiske prosesser

Mens de fleste bedrifter fortsatt er i det eksperimentelle stadiet, begynner automatisering å komme til sin rett i finansprosesser, som å utnytte OCR (Optical Character Recognition)-teknologi for å skanne fakturaer og automatisere andre leverandørgjeld-prosesser. Kjente større bedrifter utnytter ulike skyapplikasjoner for å automatisere godkjenningsflyter rundt fakturering, og kan dermed redusere antall ansatte. Investeringskostnaden som følger ved effektivisering og automatisering kan altså på den andre siden redusere lønns- og administrasjonskostnadene i en bedrift. 

 

Fremgangen skjer trinnvis

Prosessen er en reise, ikke en sprint! Finansielle organisasjoner og avdelinger bør ikke la perfeksjon komme i veien for det gode når man beveger seg mot å oppnå automatisering av KPI’er.

Å forstå hvordan man definerer et minimumskrav til levedyktig beregning kan fortsatt gi fordeler med automatisering. Det krever at datafangstprosesser er godt innstilt, fordi det å sikre at data er av høyeste kvalitet fører til nøyaktige KPIer. «Søppel inn = Søppel ut»! 

Brukes det tid på å garantere at de riktige valideringene er på plass i forkant av prosessen, sikrer man god datakvalitet. Prioritering er sentralt. Det handler om å finne ut hva man må måle først!

Mantle’s egenutviklede plattform,  Uniifire Insights er integrert med Power BI, og kan gi din bedrift mulighet til å utnytte potensialet i virksomhetens data. Hent informasjon fra flere datakilder og visualiser i fine rapporter og dashboards. 

Data hentes fra 24SevenOffice, Tripletex, PowerOffice Go, Visma.net og eventuelt andre ERP- og operasjonelle systemer. Våre konsulenter bistår deg med å finne den riktige løsningen for ditt behov!

 

Uniifire

 

La oss foreta en analyse av bedriftens prosesser og systemer, så gir vi råd hvordan DIN bedrift kan få bedre innsikt og kontroll – og hvordan prosessene kan automatiseres og forenkles. 

Spar tid, og gi rom for å ta gode beslutninger.

 

Ta kontakt med oss for en prat!

info@mantleanalytics.com

 

Se video av vår CEO Laura Landmark som intervjuer KPI-eksperten Bernie Smith: