Top.Mail.Ru

Корпоративная отчетность и средства бизнес-аналитики (BI)

В условиях усложнения бизнеса, ведущего к росту информационной асимметрии, необходимости адекватного ответа на глобальные вызовы современности, стремительного развития цифровой экономики, существенное значение приобретает информационная прозрачность деятельности отдельных экономических субъектов, регионов и страны в целом.

Все компании, согласно законодательству, обязаны вести бухгалтерскую (финансовую) отчетность, которая дает оценку результатам экономической деятельности предприятия, однако, тенденция последних лет показывает, что все больше компаний наравне с финансовой отчетностью публикуют нефинансовую и уделяют такое же пристальное внимание.

Так, в мире с 2008 по 2018 года количество зарегистрированных нефинансовых отчетов увеличилось с 16 до 95 тысяч.

Компании необходима такая отчетность, которая отражала бы весь комплекс взаимосвязей между стратегической, управленческой, операционной, финансовой и нефинансовой составляющими, показывала, как используются различные капиталы (финансовый, производственный, интеллектуальный, человеческий, природный и социальный), взаимодействуя с внешней средой, своей бизнес-моделью, создает ценность на протяжении времени.

Публикация нефинансовой отчетности повышает открытость и прозрачность компании, что делает ее более привлекательной для потенциальных инвесторов по сравнению с конкурентами.

Нефинансовая отчётность дает всем пользователям информации возможность сформировать представление о результатах деятельности компании в различных областях, где особое место уделяется охране окружающей среды, промышленной безопасности и охране труда.

Для закрытия потребностей компаний в рамках подготовки нефинансовой корпоративной отчетности, в рамках решения 1C:EHS Комплексная безопасность КОРП была разработана универсальная подсистема корпоративной отчетности.

Описание функциональности

Подсистема «Корпоративная отчетность» представлена на рисунке 1

Рисунок 1 – Подсистема «Корпоративная отчетность»

Для учета разнообразных корпоративных показателей разработан справочник «Отчетные показатели» позволяющий вести как плановые и фактические показатели по любым направлениям деятельности в области ПБОТООС, Рисунок 2.

Рисунок 2 – Вид справочника «Отчетные показатели»

В справочнике предусмотрена гибкая настройка наименований и периодов действия показателей, что позволяет сохранять исторические данные в неизменном виде, не теряя связь с актуальным списком показателей, Рисунок 3.

Рисунок 3 – Форма элемента справочника «Отчетные показатели»

В системе предусмотрено несколько вариантов сбора данных по показателю:

  1. Ручной ввод данных
  2. Автоматический перерасчет значений по настроенным формулам (Рисунок 4)

При настройке формул предусмотрена возможность ввода переменных, с указанием показателей отчетности, с использованием математических операторов.

Рисунок 4 – Настройка формул расчета показателей

  1. Автоматическое заполнение путем настройки источников данных (Рисунок 5)

При настройке данных предусмотрена возможность указать тип источника (справочник, регистры сведений, накопления) и выбрать любой подходящий объект системы, из которого необходимо получить данные. Для получения желаемого результата доступны различные функции (Количество, количество различных, сумма, максимум, минимум) и дополнительные отборы.

Рисунок 5 – Настройка источников данных

  1. Автоматические заполнение с помощью алгоритмов, прописанных в схеме СКД (Рисунок 6)

При настройке показателя методом схем СКД можно настроить запрос любой сложности.

Рисунок 6 – Настройка алгоритмов с помощью схемы СКД

Для ввода показателей предусмотрен документ Учет показателей, позволяющий вводить данные на ежемесячной, ежеквартальной или годовой отчетности, Рисунок 7.

Рисунок 7 – Форма документа «Учет показателей»

В документе предусмотрена возможность автоматического заполнения данных для каждого показателя, в зависимости от его настроек, с возможностью ручной корректировки для получения итого значения.

Механизм ввода данных также позволяет отказаться от ручного редактирования и перейти в дальнейшем на автоматическое создание документов без доступа к изменению вручную.

На основании данных по введенным значениям показателей формируется корпоративный отчет с возможностью гибкой настройки формы под конкретные требования, Рисунок 8.

Рисунок 8 – Форма сводного корпоративного отчета

Отчет строится как по отдельным организациям, за которые вносятся первичные данные в системе, так и в совокупности на различных уровнях иерархии организаций, например, в разрезе головной организации или ее холдингов/объединений.

В подсистеме корпоративной отчетности, в рамках возможностей и ограничений платформы 1С Предприятие 8.3, реализована отчетность для бизнес-аналитики (BI), позволяющая формировать таблицы с данными в различных разрезах, с сохранением настроек и различных наборов данных, а также с выводом диаграмм, настраиваемых в режиме предприятия, Рисунок 9, Рисунок 10.

Рисунок 9 – Диграммы с динамикой показателей

Рисунок 10 – Диграммы с динамикой показателей

Помимо диаграмм предусмотрены детальные сравнения плановых и/или фактических показателей за различные периоды, с выводом разницы в процентах и единицах измерения показателей, Рисунок 11, Рисунок 12

Рисунок 11 – Сравнительный анализ показателей

Рисунок 12 – Сравнительный анализ показателей

Эффект от разработки функциональности (результат)

Преимущества подсистемы универсальной корпоративной отчетности:

  • Возможность гибкой настройки показателей
  • Возможность адаптации под различные формы отчетности заказчиков
  • Сохранение исторических значений без потери связности данных
  • Построение отчетности в любых разрезах иерархии организаций
  • Универсальная аналитическая отчетность, позволяющая оценить динамику изменений показателей по периодам, в разрезе организаций

Система позволяет структурировать корпоративную отчетность, привести к единому формату, что сокращает трудозатраты пользователей системы, а также позволяет принимать оперативные управленческие решения на уровне руководства путем анализа данных с помощью аналитической отчетности.


Пути развития

В перспективе, при наличии по корпоративным показателям большого количества исторических данных (от 5 и более лет) с максимальным количеством организаций и охватом различных отраслей промышленности, с помощью применения алгоритмов машинного обучения можно строить модели для прогнозирования значений корпоративных показателей.

Для построения моделей необходимо связывать первичные данные, вводимые пользователями в рамках работы с решением 1C:EHS Комплексная безопасность КОРП, с значениями показателями корпоративной отчетности.

Анализ данных проводится с помощью искусственного интеллекта, а конкретнее с помощью метода машинного обучения с использованием алгоритма градиентного бустинга деревьев решений, применяемого, например, в программных библиотеках с открытым исходным кодом - XGBoost или аналогом CatBoost, разработанный компанией Яндекс.

Градиентный бустинг — это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей, обычно деревьев решений.

При грамотной реализации на рынке появится уникальный продукт, позволяющий прогнозировать показатели в области ПБОТООС без прямого участия человека.

По вопросам сотрудничества вы можете связаться с нами:



Мы используем файлы cookie. Продолжив работу с сайтом, вы соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.