“Voorspellen is moeilijk, vooral als het over de toekomst gaat.” Dat zijn de wijze woorden van de Amerikaanse honkballer Yogi Berra. Toch zijn er veel bedrijven die graag een glazen bol zouden willen hebben. Wat zal de toekomst gaan brengen. Moet ik nu investeren in dit produkt of moet ik juist kosten gaan bezuinigen? Moet ik in de crisis juist anti-cyclisch gaan investeren/adverteren en mijn pijlen richten op een specifieke branche? Als ik naar de nieuwe produkten kijk, zijn ze dan levensvatbaar en in welk produkt moet ik investeren om verder te groeien?
Het zijn vragen waar veel bedrijven mee zitten en met name de commercie om te bepalen waar ze nu juist inspanningen moeten gaan leveren. Zou juist dan een glazen bol niet fantastisch zijn. Natuurlijk, maar een glazen bol bestaat niet. toch? Nee, de glazen bol is volstrekte onzin. Toch zijn er juist tegenwoordig applicaties waarme een bedrijf zijn acties kan “voorspellen”. Eigenlijk praten we hier niet over voorspellen, maar zijn het een soort extrapolaire statisische berekeningen. Op basis van het verleden worden berekeningen gemaakt die een voorspellend karakter hebben naar de toekomst. Het is dus eigenlijk niet direct voorspellen wat er gedaan wordt, maar zoals de Amerikanen het noemen een calculated guess. Naarmate we dus meer weten over het verleden van een organisatie, kunnen we een nauwkeurigere berekening afgeven voor de toekomst.
Het werkt als volgt. Lees verder..
De financiële wereld schudde op zijn grondvesten toen er werd aangekondigd dat cijfers herleidbaar moesten worden. De Sarbanes-Oxely Act was een feit. Het was iets wat iedereen eigenlijk al heel lang wist, maar niemand durfde dit te opperen. Organisaties moeten kunnen aantonen hoe zij aan de cijfers zijn gekomen. Heel veel bedrijven hebben geld gestoken in systemen die dit voor elkaar kunnen krijgen. Toch zijn deze systemen nog steeds vaak gericht op de transactionele data. Dus de gegevens die nodig zijn voor de dagelijkse processen binnen een organisatie. De herleidbaarheid wordt gevonden in ERP-systemen als Microsoft Dynamics AX.
Het herleidbaar maken van de gegevens heeft echter een bijkomend voordeel. Lees verder..
Soms lijkt het wel of cijfers zich automatisch, zonder enige vorm van logica, vermenigvuldigen. De tijd dat de CFO de gelegenheid kreeg om voor de maandafsluiting een complete Excel-exercitie in vijfvoud binnen twee weken op te leveren, lijkt dan ook voorgoed achter ons. De huidige generatie wil de cijfers nu. Ons informatie- en communicatietijdperk zorgt voor afhankelijkheid van informatie, beschikbaarheid van informatie, snelheid van informeren en vergankelijkheid van informatie. Toch heeft de moderne CFO steeds meer informatie te verwerken. Er komen in organisaties steeds meer bronnen bij. U heeft als belangrijkste bron van informatie Dynamics AX en toch weten wij, uit ervaring, dat dit bij 80% van de bedrijven niet de enige bron van informatie is.
Laten we alleen maar eens kijken naar de Excel-sheet die de commerciële afdeling aanlevert met hun latest estimate. Het zijn cijfers en ze moeten worden samengevoegd met andere cijfers, namelijk de actuals uit Dynamics AX. Iedere maand aan het begin van de nieuwe maand moeten deze cijfers weer worden opgehoest. Iedere maand zit er iemand cijfers uit te lezen uit Dynamics AX en op een tabblad van Excel te kopiëren. En de rest van de organisatie is, door de toegankelijkheid van data, verwend geraakt en verwacht dat u de cijfers steeds sneller aan gaat leveren. Eigenlijk willen ze gewoon bij Google “maandcijfers” intypen en dan moeten die er ook binnen 1 minuut uitkomen.
Dit kan door slim gebruik te maken van datgene wat u al in huis hebt, eventueel aangevuld met andere oplossingen, kunt u aan dit verwachtingspatroon voldoen. Lees verder..
