Nowoczesne raportowanie finansowe – jak zapanować nad danymi z 20 lat i wykorzystać je w podejmowaniu lepszych decyzji
Obszar współpracy
Optymalizacja systemu
Branża
Energetyczna
Narzędzia
Korzyści z wdrożenia
Przywrócenie kontroli nad danymi
Kompletna dokumentacja techniczna
Eliminacja błędów systemowych
Automatyzacja procesów
Bezpieczeństwo operacyjne
Transparentność raportowania
O Kliencie
Jedna z największych globalnych korporacji energetycznych z wieloletnią obecnością na polskim rynku, prowadząca działalność w ponad 130 krajach. Firma oferuje szeroki zakres produktów i usług energetycznych – od tradycyjnych paliw po odnawialne źródła energii.
WYZWANIA
Sytuacja wyjściowa - 20 lat rozwoju w jednych rękach
Raportowanie finansowe to podstawa podejmowania decyzji w każdej organizacji, ale jedno z największych wyzwań to utrzymanie działania systemów raportowych, gdy kluczowi ludzie odchodzą z firmy, a z nimi – cała wiedza o tym, jak system faktycznie działa. Ten case study opisuje projekt optymalizacji IBM Cognos Analytics w organizacji, która przez 20 lat budowała system raportowy pod kierownictwem jednego eksperta – po jego odejściu nikt nie wiedział, jak naprawdę funkcjonuje ich główne narzędzie analityczne.
Brak dokumentacji
Nieudokumentowane zależności między komponentami systemu oraz brak opisów reguł kalkulacji i logiki biznesowej. Ukryty koszt, który ujawnia się boleśnie przy próbach modyfikacji systemu.
Ryzykowne modyfikacje
Każda zmiana w raportach była jak chodzenie po minach – wymagała dużo czasu i niosła ze sobą ryzyko błędu. Zespół nie wiedział, jakie konsekwencje może mieć pozornie prosta modyfikacja.
Kaskada awarii
Jeden błąd w bazie danych potrafił wywołać lawinę problemów w całym systemie raportowym. Awaria pojedynczego komponentu paraliżowała funkcjonowanie całej infrastruktury analitycznej.
Brak kontroli
Użytkownicy nie wiedzieli, jak działają ich raporty i czy można im ufać. Zespół finansowy pracował na danych, których wiarygodności nie mógł zweryfikować ani kontrolować.
Jak rozwiązaliśmy wyzwania klienta?
Projekt pokazał, że systematyczna dokumentacja i dzielenie się wiedzą w zespole to fundament skutecznego raportowania – bez względu na to, jaką technologię wykorzystuje firma.
1 krok
Odzyskanie wiedzy biznesowej – Zebrać i opisać całą wiedzę o logice raportowania oraz wyeliminować ryzyko paraliżu systemu przy kolejnych zmianach personalnych.
2 krok
Standaryzacja procesów raportowania – Wprowadzić wspólne standardy, które pozwolą zespołowi efektywnie współpracować.
3 krok
Zapewnienie ciągłości działania systemu – Zapewnić możliwość łatwego śledzenia i utrzymania zmian w systemie.
Efekt domina, czyli jak jedna awaria paraliżuje cały system?
Krytyczne zależności systemowe
Jeden błąd w hurtowni danych oznaczał całkowity paraliż raportowania – puste arkusze, brak danych i niemożność publikacji wyników finansowych.
Wpływ na ciągłość biznesową
Awarie techniczne przekładały się bezpośrednio na blokadę procesów decyzyjnych w organizacji – zespół finansowy nie mógł wykonywać swoich podstawowych zadań operacyjnych.
ROZWIĄZANIE
Odzyskanie kontroli nad danymi
Nasze działania koncentrowały się na systematycznym odtworzeniu wiedzy o systemie i wyeliminowaniu głównych źródeł problemów. Przeprowadziliśmy kompleksowy audyt całego środowiska, dokumentując każdy element infrastruktury analitycznej, a następnie zoptymalizowaliśmy kluczowe procesy i przygotowaliśmy plan dalszego rozwoju.
Pełny audyt środowiska Cognos Analytics
Odtworzyliśmy kompletną mapę zależności między źródłami danych, modelami i raportami. Zidentyfikowaliśmy i opisaliśmy wszystkie powiązania w systemie.
Data lineage – śledzenie przepływu danych
Zastosowaliśmy metodologię data lineage, żeby dokładnie prześledzić, skąd biorą się dane w każdym raporcie i jak są przetwarzane na poszczególnych etapach. To było kluczowe narzędzie w całym audycie.
Wyeliminowanie źródeł błędów
Przeanalizowaliśmy cały łańcuch przetwarzania danych: od hurtowni danych, przez procesy ETL, po finalne raporty. Zidentyfikowaliśmy i naprawiliśmy krytyczne punkty awarii, które wcześniej powodowały efekt domina w całym systemie.
Automatyzacja zmiany roku finansowego
Wyeliminowaliśmy potrzebę ręcznej edycji dziesiątek raportów przy każdej zmianie roku finansowego. Dostosowaliśmy system tak, aby automatycznie obsługiwał przejścia między okresami rozliczeniowymi – oszczędność czasu i znacznie mniejsze ryzyko błędów.
Kompletna dokumentacja techniczna
Stworzyliśmy szczegółową dokumentację całego systemu, która pozwoliła klientowi odzyskać pełną kontrolę nad danymi.
Plan rozwoju
Przygotowaliśmy szczegółowe rekomendacje, gdzie uprościć łańcuchy przetwarzania, jaką logikę przenieść do hurtowni, jak dalej optymalizować system.
Dlaczego warto?
Przyspieszenie procesów decyzyjnych
Zespół może podejmować decyzje szybciej dzięki stabilnemu dostępowi do danych bez opóźnień i awarii systemowych.
Transparentność i kontrola
Raporty przestały być "czarną skrzynką" – wszyscy rozumieją, jak działają i mogą ufać ich wynikom. Wprowadzono jasne procedury i standardy pracy.
Bezpieczeństwo operacyjne
Odejście kluczowych ekspertów nie paraliżuje już firmy. Zespół finansowy ma pewność co do jakości danych i może pracować niezależnie.
Rekomendacje usprawnień
Organizacja otrzymała szczegółowe rekomendacje kolejnych kroków optymalizacji i automatyzacji – wie, w którym kierunku rozwijać system dalej.
Jak zbudować system raportowy, który przetrwa zmiany w zespole
Cztery kluczowe lekcje z projektu odzyskiwania kontroli nad 20-letnim systemem IBM Cognos Analytics. Co zrobić od początku, żeby nie dopuścić do sytuacji, w której zespół finansowy traci kontrolę nad krytycznym narzędziem analitycznym przy odejściu kluczowego eksperta.
1.
Dokumentacja jako fundament, nie dodatek
Dokumentacja musi być tworzona równolegle z systemem, nie po fakcie.
Każda reguła biznesowa, zależność między danymi i logika kalkulacji musi być od początku dokumentowana w sposób zrozumiały dla całego zespołu. Bez tego system staje się „czarną skrzynką”, której nikt nie potrafi utrzymać.
2.
Żadna osoba nie może być jedynym "właścicielem" wiedzy o systemie
Żadna osoba nie może być jedynym „właścicielem” wiedzy o systemie.
Należy wprowadzić zasadę, że każdy element systemu musi być znany co najmniej dwóm osobom. Code review, parowanie przy tworzeniu raportów i regularne sesje dzielenia się wiedzą to podstawa. Odejście jednej osoby nie może paraliżować całej organizacji.
3.
Projektuj architekturę odporną na awarie
System musi być zaprojektowany tak, aby jeden błąd nie wywoływał efektu domina.
Logika biznesowa powinna być skoncentrowana w hurtowni danych, a nie rozproszona po raportach. Framework Manager w IBM Cognos Analytics centralizuje definicje biznesowe i ukrywa złożoność wielu źródeł danych za jednym, spójnym modelem metadanych. Należy stworzyć punkty kontrolne i mechanizmy failover, które pozwolą systemowi działać nawet przy częściowych awariach źródeł danych.
4.
Automatyzacja rutynowych procesów
To, co robi się ręcznie więcej niż raz, powinno być zautomatyzowane.
Procesy takie jak zmiana roku finansowego, aktualizacja parametrów czy generowanie cyklicznych raportów muszą być zaprojektowane jako automatyczne od pierwszego dnia. Ręczna praca to źródło błędów i wąskie gardło w rozwoju systemu.
Jak usprawnić planowanie wolumenów i cen w globalnej firmie produkcyjnej?
Sprawdź, jak globalna firma produkcyjna skróciła proces planowania z tygodni do minut dzięki centralizacji w jednym systemie.
Zobacz więcej
Automatyzacja rozliczeń leasingowych IFRS 16
Zobacz więcej
Analiza finansowa kluczem do kolejnych sukcesów biznesowych giganta z branży e-commerce
Sprawdź, jak największa platforma e-commerce w Polsce skróciła czas zamknięcia miesiąca o 50% dzięki automatyzacji planowania finansowego.
Zobacz więcej
KONTAKT
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Skontaktuj się z nami za pomocą tego formularza, maila lub telefonu. Odpowiemy na Twoje pytania, omówimy najważniejsze wyzwania i zaproponujemy wstępne rozwiązania dopasowane do Twoich potrzeb.
