office@pkf.rs | 011 3018 445
background

Big Data analytics, njegova važnost i benefiti

Zašto je Big Data analytics važan April 28, 2021 » » Koji su benefiti Big Data analytics

Zašto je važan monitoring poslovnih evidencija i procesa upotrebom Big Data analytics?

U modernom biznisu, Big Data se uglavnom vezuje za praćenje ponašanja potrošača, međutim kroz ovaj članak bismo želeli da ukažemo kako se Big data u finansijama i računovodstvu mogu koristiti kao moćno sredstvo za unapređenje poslovnih procesa, finansijskih performansi i minimiziranje poslovnih rizika, kao i veoma bitnu ulogu eksternih konsultanata, poput naše kompanije, u transformaciji biznis, finansijskih i računovodstvenih podataka u vredne informacije.

Šta je Big Data?

Big data je skup podataka koji je po obimu i raznovrsnosti toliko veliki i kompleksan da ga je nemoguće analizirati tradicionalnim alatima (npr. Excel spreadsheets). Big data čine podaci koje karakteriše:

  • Obim: često meren u terabajtima ili više, što je daleko iznad ljudske sposobnosti analiziranja,
  • Raznovrsnost: dolaze sa različitih uređaja (server, društveni mediji, mobilne aplikacije itd.),
  • Brzina: brzina kojom se generišu i analiziraju je često u sekundarna,
  • Integritet: podaci su često sami po sebi nekonzistentni, nekompletni i nestrukturirani ali i netačni (upotreba Big Data analytics povećava integritet podataka).

Big data se tipično dele na:

  • Podatke o biznisu (prodaja, poslovni procesi, marketing, finansijske performanse),
  • Podatke o kupcima (demografski i geografski podaci, online ponašanje itd.),
  • Sindicirane podatke (podaci dobijeni od prodavca/dobavljača).

Zašto je Big Data analytics važan?

Sa ekspanzijom tehnologije u skoro svakoj industriji podaci sve više postaju vredna imovina kompanije, a sposobnost utilizacije podataka kompetitivna prednost kompanija. Moć Big data leži u mogućnosti brzog i pouzdanog otkrivanja trendova, obrazaca i rizika koje je teško uočiti na podacima manjeg obima.


Zašto je monitoring poslovnih baza i procesa upotrebom Big Data analytics važan i šta omogućava?

S obzirom na to da finansije, računovodstvo, magacinsko i robno knjigovodstvo tradicionalno prikupljaju i rade sa velikim brojem podataka korišćenje Big Data upravo iz ovih resursa daje vredan uvid u poslovne procese i predstavlja moćan alat u menadžment odlučivanju. Međutim, podaci iz ovih resursa često mogu biti nekompletni, nekonzistenti, duplirani ili čak netačni što bitno umanjuje efektivnost i kvalitet poslovnih odluka donetih na bazi rezultata menadžment izveštavanja.

Monitoring različitih poslovnih evidencija i procesa upotrebom Big Data analytics će vam omogućiti brzo i efikasno otkrivanje:

 

Pravovremeno otkrivanje duplikata u poslovnoj evidenciji

1. Pravovremeno otkrivanje duplikata u poslovnoj evidenciji

Duplikata u poslovnim evidencijama (duple fakture, dupla plaćanja, duple uplate pazara, duple nivelacije, duplo evidentiani rabati, itd). Pravovremeno otkrivanje duplikata evidentiranih u bazama podataka, knjigovodstvenim i drugim evidencijama smanjuje prostor za prevarne radnje usled prekoračenja ovlašćenja ili pronevere, kao i prostor za nenamerne greške izazvane nekompletnim informacijama ili nedostatcima standardizovanih procedura. Osim toga, smanjuje rizike od eventualnih poreskih kazni i značajno povećava efikasnost internih kontrola. Sposobnost brzog i lakog rešavanja ovog problema može doneti uštede u troškovima ali i značajno povećati kvalitet i integritet podataka koje koristite u procesu menadžment odlučivanja.

 

Identifikovanje gapova u numeraciji

2. Identifikovanje gapova u numeraciji

Identifikovanje gapova u numeraciji evidentiranih dokumenata (faktura, otpremnica itd.). Numeracija dokumenata je važan aspekt fakturisanja jer osigurava ispravno evidentiranje prihoda za računovodstvene i poreske svrhe, olakšava praćenje naplate i minimizira rizik od duplih plaćanja. Kao standardno pravilo, jednom izdata dokumenta nikada ne treba brisati. Gapovi u numeraciji evidentiranih dokumenata mogu ukazati na postojanje poslovnih transakcija koje nisu evidentirane u knjigama ili da je nakon evidentiranja izvršeno brisanje dokumenata u bazi podataka.

 

Otkrivanje neuobičajenih naloga za knjiženje

3. Otkrivanje neuobičajenih naloga za knjiženje

Neuobičajenih ili neautorizovanih naloga za knjiženje sporovedenih van radnog vremena (praznicima ili vikendom), izvršenih od strane neautorizovanih lica, naloga za knjiženje sa neuobičajenim opisima transakcije i transakcija preko određenog (zadatog) iznosa, kao i naloga za knjiženje sa okruglim ciframa. Istraživanja prevarnih radnji pokazuju da su ljudi prilikom kreiranja fiktivnih dokumenata i iznosa skloni da izmišljaju cifre sa okruglim brojevima. Sposobnost brzog identifikovanja neautorizovanih i fiktivnih unosa u baze će značajno smanjiti prostor za pronevere i greške, smanjiti poslovne rizike, ali i doneti značajne uštede u poslovanju.

 

Detektovanje neautorizovanih odobrenih rabata

4. Detektovanje neautorizovanih odobrenih rabata

Neautorizovanih odobrenih rabata. Sistem internih kontrola retko može da spreči neetičke, nelojalne, ponekad i nelegalne tajne dogovore između menadžmenta i dobavljača u cilju ostvarivanja lične koristi, međutim može ih detektovati. Brzina i sposobnost detektovanja ovakvih radnji ima višestruke benefite za vaš biznis.

 

Aplikacija Benfordovog zakona

5. Aplikaciju Benfordovog zakona

Aplikacija Benfordovog zakona poznatog i kao Zakon prve cifre. Ovaj zakon tvrdi da u mnogim nizovima brojeva frekvenciju pojavljivanja određenog broja kao vodeće cifre prati specifična raspodela. Naime, prva cifra u nizu brojeva je 1 gotovo trećinu vremena (30.1%), dok se veće cifre pojavljuju kao vodeće u nizu brojeva sa sve manjom i manjom frekvencijom, sve do cifre 9 koja se pojavljuje kao prva cifra u nizu brojeva manje nego jednom u dvadeset slučajeva (4.6%). Navedeni koncept je primenljiv na najrazličitije skupove podataka.

Zasnovano na pretpostavci da su ljudi koji izmišljaju brojeve skloni da cifre raspodeljuju ravnomerno, jednostavno poređenje frekvencije raspodele prve cifre u datim podacima sa očekivanom raspodelom, bi trebalo da ukaže na moguće nepravilnosti, zbog čega se ovaj zakon koristi za otkrivanje mogućih prevara i kao indikator računovodstvenih manipulacija.

 

Koji su benefiti monitoringa poslovnih baza i procesa upotrebom Big Data analytics tool-ova?

Koji su benefiti monitoringa poslovnih baza i procesa upotrebom Big Data analytics tool-ova?

Monitoring poslovnih evidencija i procesa upotrebom Big Data analytics transformiše tradicionalan menadžment kroz implementaciju efikasnog monitoringa sistema internih kontrola. Neki od benefita su:

  • Brza identifikacija poslovnih, IT i rizika vezanih za finansijsko izveštavanje,
  • Prepoznavanje manipulacije podacima i detekcija prevarnih radnji usled prekoračenja ovlašćenja i pronevere,
  • Detekcija nenamernih grešaka u sistemu,
  • Detekcija postojanja propusta u internim kontrolama,
  • Povećanje kompletnosti, valjanosti i integriteta podataka,
  • Redefinisanje KPIs otkrivanjem novih relacija između podataka,
  • Uštede u troškovima,
  • Unapređenje IT aplikativnih kontrola,
  • Unapređenje internih procedura i poslovnih procesa,
  • Informisanije menadžment odluke koje znatno povećavaju performanse biznisa.

Podaci su blago i ako se pravilno analiziraju mogu doneti ogromne benefite poslovanju svake kompanije. Neka vaši podaci ne spavaju, uposlite ih pametno da rade za vas.

 

background

Uz pomoć CaseWare IDEA Data analytics tool-a i dugogodišnje ekspertize, PKF tim vašu bazu podataka pretvara u strateško oružje

Revizorsko odeljenje PKF Beograd
background
Image