АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#1 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика по поставщикам

1. Введение
2. Проблематика анализа данных в учетных системах (например, 1С либо CRM) /Excel
3. Преимущества современного подхода анализа данных
4. Исходные данные для анализа
5. Дашборд «Анализ поставщиков»
6. Заключение

 

1. Введение

Регулярный экономический анализ закупок позволяет принять оптимальное решение относительно важнейших экономических показателей. Работа отдела закупок в условиях периодического (а еще лучше, регулярного) анализа становится более структурированной и системной, причем основанной не только на мнении эксперта (менеджера по закупкам), а «на цифрах». Сейчас, когда логистические цепочки постоянно меняются и не являются стабильными, анализ и рекомендации по действиям для закупщиков, основанные на конкретных цифрах, становятся важными, как никогда ранее. Ведь никто не хочет торговать в убыток, а если полагаться на мнение «эксперта», то о реальной проблеме в бизнесе в изменившихся условиях вы можете узнать только через неделю/месяц, и что-либо решать будет уже поздно.

Основным преимуществом анализа закупок является возможность оптимизировать процессы и повлиять на издержки компании. В процессе анализа возможно избежать проблем с бракованной продукцией, снизить транспортные расходы, обеспечить производство необходимыми материалами, чтобы избежать простоев и исключить нецелевой расход бюджета. Данные меры позволяют организации удерживать конкурентоспособные позиции на рынке. Безусловно, при необходимости руководитель может в любой момент повлиять на процесс закупок, поскольку далеко не всегда имеющаяся под рукой статистика дает правильные результаты анализа (когда имеют место «инсайдерская информация» либо «подтвержденные слухи», но в данной статье мы говорим не об этом, ибо это не касается анализа данных). Конечное решение принимает руководитель/владелец, но в любом случае лучше, когда перед его глазами результаты анализа «в цифрах», нежели просто «мнение коллег» из серии «да я сто раз так делал, мы не один кризис проходили уже».

Итак, в процессе анализа закупок, производственные компании анализируют следующие показатели:

— Цена — динамика, отклонения от средних значений, влияние курсов валют, учет потерь

— Поставщики — количество поставщиков по номенклатурным позициям, распределение объемов между поставщиками

— Анализ тендеров и предложений поставщиков

— Загруженность сотрудников, закупки через авансовые отчеты

В этой статье мы рассмотрим анализ поставщиков. Анализ поставщиков позволяет определить количество поставщиков по каждой номенклатурной позиции, оценить как распределен объем закупок между поставщиками и понять, справедливо ли он распределен между ними.

 

2. Проблематика анализа данных в учетных системах (например, 1С либо CRM) /Excel

Обычно, в распоряжении руководителей и менеджеров компании находятся учетные системы (чаще всего это 1С, также программы складского учета, реляционные БД, Excel и внешние данные — аналитика сайтов, статистика, тендерные площадки).

Основной инструмент для анализа данных в производственных компаниях — Excel. Для анализа данные выгружаются в Excel и сводятся в единые таблицы. Обычно это длительный и трудоемкий процесс, в ходе которого часто допускаются ошибки. Кроме этого, все отчеты заточены под конкретный вопрос, то есть отражают динамику конкретного показателя, когда мы задаем больше вопросов по такому отчету — глубина отчета быстро заканчивается и мы не можем углубиться в анализ и проанализировать показатели более детально. Чтобы это сделать потребуются новые отчеты — которые нужно ждать и скорее всего это уже будет не актуально и у нас появятся другие более актуальные бизнес-вопросы. Трудоемкость подготовки отчетов, но при этом недостаточная глубина анализа — основная проблема при использовании отчетов, сделанных в Excel.

Другая проблема — возможности Excel исчерпываются очень быстро. В Microsoft Excel установлены следующие ограничения на количество строк и столбцов: 16 384 столбцов в ширину и 1 048 576 строк в высоту. Особенно критично ограничение по строкам, ибо количество транзакций даже в малом бизнесе, зачастую превышает это количество в годовой ретроспективе (не говоря уже об истории за несколько лет). Таким образом, использование Excel в качестве инструмента имеет естественные технические ограничения.

 

3. Преимущества современного подхода к анализу данных

1) Быстрое получение ответов на бизнес-вопросы
Из 1С можно вытащить что угодно, но чтобы построить отчет в 1С нужно сделать ТЗ программистам, которые в свою очередь запрограммируют их за какое-то длительное время, вы получите ваши отчеты, но у вас уже будут другие вопросы — более актуальные, поэтому главное преимущество современного подхода — это его гибкость, которая позволяет получать быстрые ответы на актуальные вопросы вашего бизнеса.

2) Единые цифры по вашим показателям
Начиная использовать современные подходы анализа данных, многие компании начинают понимать, что в данных «чего-то не хватает», где-то что-то «не так записано» или оказывается, что сотрудники вообще не понимали, что необходимо вносить в учетную систему и вносили какую-то другую информацию. Очень часто проекты внедрения двигают компанию вперед в упорядочении всех своих данных.

3) Удобство пользования отчетами для руководителей и менеджеров разного уровня
 Менеджерский ресурс думать и принимать решения часто ограничен доступом к информации и здесь наш современный подход анализа данных помогает, выдавая максимальный объем нужной информации в одном месте. Интерактивное отображение полного объема информации позволяет связать разные показатели, подумать и быстро принять важные бизнес-решения на основе данных.

4) Обогащение внутренних данных компании
Современное решение по анализу данных позволяет связывать разные отчеты, обладая также возможностью подтягивать внутрь внешние данные (например, с внешних веб-сайтов).

5) Снижение трудозатрат на сбор и обработку информации, качество решений
 Современные решения для анализа данных имеют определенный бюджет, но он может сильно варьироваться — начинать можно с небольших цифр, тем не менее снижение трудозатрат на сбор и обработку информации способны сами по себе окупить решение вашей проблемы, не говоря уже о том качестве управленческих решений, которые будет принимать менеджмент. Соответственно, обработка информации, автоматизация отчетов делаются в современных ИТ-решениях для анализа данных в разы быстрее, таким образом высвобождаются ресурсы ваших экспертов-аналитиков, которые можно использовать для более глубокого анализа.

 

4. Исходные данные для анализа распределения объема закупок между поставщиками

Для нашего дашборда «Анализ поставщиков» мы использовали только два источника информации. Первый — данные из учетной системы.

Данные из учетной системы

#1 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика по поставщикам, изображение №1

Данные из учетной системы — данные которые есть у каждой компании, это данные по закупкам до транзакции (данные до строки в накладной). Если в учетной системе есть дополнительные поля, которые вы можете использовать, которые вам интересны — вы можем их взять для последующего анализа.

Данные из внешних источников

#1 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика по поставщикам, изображение №2

Данные из внешних источников — например, в нашем случае курс валют (данные, которые можно взять с сайта Банка России)

Способов выгрузки данных очень много, это зависит от того, где находятся ваши данные, то есть вы можете подключиться напрямую к какой-то базе данных или сделать отдельное хранилище данных под аналитическое решение, можно начать с элементарной выгрузки в Excel, но, опять же, огромное преимущество современного подхода анализа данных, что мы способны объединить множество файлов, выгруженных из учетных систем (например: планы, какие-то таблички с валютами, все, что угодно) и анализировать эту информацию всю вместе.

 

5. Дашборд «Анализ поставщиков»

#1 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика по поставщикам, изображение №3

Дашборд «Анализ поставщиков» показывает как распределяется объем закупок между поставщиками по номенклатурным позициям, также на отчете отображены средневзвешенные цены на номенклатурные позиции по каждому поставщику. То есть, мы можем оценить как распределен объем закупок по поставщикам и насколько справедливо он распределен между ними. Очень удобно, что на нашем дашборде слева представлен список номенклатурных позиций и временной период (в нашем случае три месяца), на графике мы видим как распределен объем между поставщиками и средневзвешенные цены каждого поставщика по каждой номенклатурной позиции. Справа мы видим список поставщиков.

На этом дашборде мы видим, что по каким-то позициям у нас один поставщик (например: говядина вырезка, пиво разливное шпатен) — хорошо это или плохо? На этот вопрос нет однозначного ответа, но чаще всего это не очень хорошо, два поставщика — гораздо лучше.

По каким-то позициям у нас два поставщика, например, баранина на кости, где мы у поставщика с более высокой ценой покупаем более значительный объем, а у поставщика с лучшей ценой мы покупаем меньший объем. Соответственно, вот первый вопрос, который мы отсюда вытаскиваем, задаем его себе, если мы это все закупаем или задаем этот вопрос нашим закупщикам, если они этим занимаются.

Итак, мы очень быстро и наглядно можем посмотреть большой ассортимент позиций, как распределен объем между поставщиками, по какой цене какой объем мы закупаем и получить пищу для размышления, просто благодаря тому, что это очень четко визуализировано и очень наглядно показано на нашем дашборде.

6. Заключение

Итак, проанализировав дашборд «Анализ поставщиков», можно выделить несколько проблемных номенклатурных позиций, например, по которым всего лишь один поставщик или по которым больший объем закупается по большей цене, а по лучшей цене закупается меньший объем, и дальше можно задать эти вопросы менеджеру по закупкам или другому ответственному лицу, чтобы понять, почему так произошло и получить рекомендации по действиям, направленным на улучшение управления процесса закупок.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:

1) Производство, в том числе:

— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон
— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика
— Производство кормов для животных — Альпинтех
— Сельхозпроизводство — АгроТерра
— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ
— Фарминдустрия — Материа Медика и др.
— Металлургия — РусАл и НорНикель
— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.

3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель

4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.

5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.

6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.