АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок

1. Введение
2. Задачи решаемые с помощью современного подхода анализа данных
3. Преимущества современного подхода анализа данных
4. Исходные данные для анализа
5. Дашборд «Отклонения в цене закупок»
6. Заключение

 

1. Введение

В предыдущей статье «#1 Анализ данных для производственных компаний: аналитика по поставщикам» мы рассмотрели основные задачи и преимущества аналитики закупок в производственных компаниях, разобрали основные проблемы анализа данных в учетных системах и Excel, а также рассмотрели некоторые преимущества современного подхода анализа данных на конкретных примерах и проанализировали отчет «Аналитика по поставщикам».

В этой статье мы продолжаем разбирать кейсы по анализу закупок и в этой статье мы рассмотрим анализ отклонений в цене. Это очень важный момент анализа данных в производственных компаний, особенно в таких случаях, когда по некоторым номенклатурным позициям несколько поставщиков и мы закупаем больший объем по большей цене, а по лучшей цене — меньший объем. Анализ отклонений в цене закупок позволяет выявить такие позиции при помощи параметров и отследить движение цены на конкретном промежутке времени.

 

2. Задачи решаемые с помощью современного подхода анализа данных

Итак, для решения каких задач можно использовать современный подход анализа данных?

1) Операционный, тактический и стратегический анализ и планирование

2) Повышение эффективности управления

3) Быстрое формирование отчетности

4) Сокращение затрат и увеличение прибыли

5) Снижение времени на обработку больших объемов данных

6) Удобный доступ к любой информации в один клик

7) Прогнозная аналитика на основе имеющихся данных

8) Сохранение и систематизация данных с удобным доступом для всех сотрудников

9) Оперативное выявление проблем

10) Принятие эффективных решений основанных на глубоком анализе

11) Отслеживание отклонений показателей от нормы

12) Снижение человеческого фактора на процесс аналитики и конечный результат

 

3. Преимущества современного подхода анализа данных

Исходя из задач, решаемых при помощи современного подхода анализа данных можно выделить такие преимущества, как:

1)  Полные, точные и структурированные данные всей компании

2) Удобная работа с большими объемами данных (по всем отделам)

3) Быстрое формирование отчетов с разными уровнями доступа к ним

4) Интерактивные отчеты

5) Облачный постоянный доступ к данным

 

4. Исходные данные для анализа

Для нашего дашборда «Аналитика отклонений в цене закупок», мы использовали два источника информации. Первый — данные из учетной системы.

Данные из учетной системы

#2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок, 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

#2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок, 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 «Аналитика отклонений в цене закупок»

#2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок, изображение №3

Дашборд «Аналитика отклонений в цене закупок» показывает суммы закупок по товарам, на дашборде показаны позиции, по которым разница между минимальной и максимальной ценой превышает 5%, также дашборд показывает суммы по накладным двух поставщиков, при этом круги на дашборде это накладные, они окрашены в свой цвет (зависит от поставщика) и имеют размер пропорциональный сумме накладной.

Выбираем нужную номенклатурную позицию и видим, что у нас по этой позиции есть два поставщика, один поставляет меньший объем по лучшей цене, но стабильно у него цена чуть меньше. Начиная с середины периода у нас цена поставщика с большей ценой уходит вниз, а цена поставщика с лучшей ценой остается на прежнем уровне и приближается к цене поставщика с большей ценой, но ее не догоняет.

#2 Анализ данных для производственных компаний: аналитика отклонений в цене закупок, изображение №4

Мы можем проверить, какая ситуация у нас долларах и увидим, что в долларах ровно такая же ситуация, то есть поставщик с лучшей ценой с запозданием меняет цену и здесь просто очень важно проследить что его цена в конечном счете в следующем месяце окажется также ниже чем у поставщика с большей ценой.

На таком дашборде мы можем очень быстро увидеть такие моменты. В этом дашборде мы можем задать разницу (от 1% до 10%) и можем для себя с точки зрения ориентира посчитать, что если мы весь объем в следующем месяце будем закупать по лучшей цене. И таких позиций можно насобирать достаточно много.

 

6. Заключение

Итак, проанализировав дашборд «Аналитика отклонений в цене закупок», можно выделить несколько проблемных номенклатурных позиций с разницей в цене поставщиков, например, по которым разница в цене поставщиков от 1 до 10% , выявить позиции где мы закупаем больший объем по большей цене, а по лучшей цене-меньший объем и проанализировать движение цены за какой-то промежуток времени у нескольких поставщиков и дальше можно задать эти вопросы менеджеру по закупкам или другому ответственному лицу, чтобы пересмотреть процесс закупки у этих поставщиков. Возможно, по некоторым позициям увеличить объемы по лучшей цене и снизить объемы по большей цене. В таком случае мы сократим издержки, уменьшим себестоимость продукции и увеличим прибыль компании.

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.