Jak využít účetní systém Pohoda (a jiné datové zdroje) v BI? | Mňamka #201

Vědět, v jaké je firma finanční kondici, a kam pluje, je jedna z klíčových věcí pro její správné kormidlování.

No jo, ale kdo se v tom má vyznat? Závěrky, Salda, “Pí-en-elka”, Cash-flow… Navíc to všechno strašně dlouho trvá, než to někdo v tom excelu spočítá, zvaliduje, vybarví grafy.. A nedej bože, když je tam potřeba něco upravit, to se pak jede celé kolečko znovu.

Nebo ne? Nemusí to tak být, umíme to i “na pohodu” (nebo na Pohodu) :)

Potřebujeme:

  • vědět, co z toho má na konci “vypadnout”
  • vytvořit si mappingy, podle kterých se to bude samo počítat (mapping účtů, struktura reportů…)
  • nějaké to ETL dle volby - a když nemáte Bizzflow, tak tam nedávejte nic.. :)
  • vizualizační nástroj - jde to i do Excelu, ale takové Tableau nebo GoodData bude určitě lepší
  • účetní software co nám dovolí se připojit k datům ... a jedeme!

Jak na to?

  1. Vytvořte si mappingy - je to jednoduché, transparentní a flexibilní. Na jednom místě můžete řídit zařazení analytický účtů do kategorií, upravovat si sktrukturu P&Lka nebo řídit budgety
  2. Očistěte si data (jak účetní, tak mappingy) a pokud chcete, ukládejte si jejich denní obraz (snapshotting - hodí se, když se chcete podívat jak to vypadalo včera/před týdnem)
  3. Účetní data je potřeba “učesat” a nakonec propojit s mappingy. Nám se osvědčilo používat tento datový model:

4. Naklikat pár vymazlených dashboardů a voilá - je hotovo!

V praxi to je samozřejmě o malinko složitější, páč se to musí “nakódit”, ale princip je stejný...

A výhody?

  • můžete si to pustit kdykoliv chcete a vyžaduje to v podstatě nulovou lidskou kapacitu - spočítá “se to samo”
  • všechny finanční pohledy můžete mít pár minut po zaúčtování dokladu
  • můžete se podívat jak jste na tom byli třeba před týdnem
  • minimalizujete riziko ruční chyby - ono protáhnout správně dvacátý-třetí vzorec přes všechny řádky taky není sranda (navíc v xls souboru co má klidně přes 400MB)

Prostě samé životní jistoty a pozitiva :)

Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. 

Petr

Petr Koza
datový detektiv
LinkedIn

4 alternativy k nadužívaným grafům | Mňamka #415

4 alternativy k nadužívaným grafům | Mňamka #415

Sloupcový, bodový a spojnicový graf. Pokud už jste někdy vizualizovali data, je vysoce pravděpodobné, že jste tyto velmi populární grafy použili. A není se vlastně ani čemu divit, jde totiž o poměrně jednoduché grafy, se kterými každý z nás začínal. Má to ale i svou stinnou stránku. Často totiž máme tendenci používat tyto grafy i pro use casy, pro které se tak úplně nehodí. Dobrou zprávou ale je, že existuje celá řada zajímavých alternativ. Slyšeli jste např. o vodopádových grafech? Pokud ne, tak se mrkněte na dnešní mňamku!

Jak na datovou extrakci | Mňamka #414

Jak na datovou extrakci | Mňamka #414

Většina z nás má v dnešní době přístup k většímu množství dat než kdykoliv předtím. I firmy už se poměrně běžně snaží čerpat data z co nejširšího spektra datových zdrojů nejrůznějšího charakteru. Pokud ale takto získaná data chcete dobře využít a odvodit z nich cenné poznatky, potřebujete je nejprve dostat na jedno místo a optimalizovat pro další analýzu. Prvním a nejkritičtějším krokem v tomto procesu je tzv. extrakce dat. Dnes si proto ukážeme, jaké typy extrakce dat existují a jak tento proces vlastně funguje!

Jak (ne)vytvářet datovou strategii | Mňamka #413

Jak (ne)vytvářet datovou strategii | Mňamka #413

V některých firmách dají nejprve pracně dohromady datovou strategii, pak si ji založí do šuplíku a vyhlížejí dalšího experta, který toto téma znovu vytáhne. V jiných společnostech se zase až příliš zaměřují na data a byznysová stránka věci je odsunuta na druhou kolej. Výsledkem pak často bývá strategie, která slouží spíše potřebám analytiky než celého byznysu. Pokud se chcete těmto a dalším problémům vyvarovat, máme tu mňamku přímo pro vás. Bez kvalitní datové strategie se totiž v dnešní době už jen stěží obejdete!