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?
- 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
- 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)
- 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
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.
