Kasumiaruannet vaadatakse sageli vaid kord kuus või kvartalis – see tähendab, et olulised muutused ja trendid jäävad märkamata või jõuavad juhtkonnani liiga hilja. Aruannete koostamine nõuab iga kord manuaalset andmete kogumist ja korrastamist, et numbrid lõpuks klappima saada. Sageli on tulemus kas liiga üldine või siis liigselt detailidesse uppuv.

Loome Power BI vaated, kus kasumiaruande põhinäitajad (tulud, kulud, kasum) on reaalajas kättesaadavad ja kohandatavad kasutaja vajadustele. Samuti on lihtsasti võimalik vaadata iga numbri “sisse”, et näha, millistest kannetest detailselt see koosneb.

Juhtkond saab igal hetkel ülevaate ettevõtte kasumlikkusest ja näeb varakult kõrvalekaldeid või trende. Aja kokkuhoid manuaalsest aruandlusest on märkimisväärne ja andmete kvaliteet paraneb. Otsused saavad sündida kiiresti ja faktidel põhinevalt.

Klassikaline bilanss on sageli staatiline ja esitatakse üks kord kuus või kvartalis. See ei näita, kuidas bilanss ajas muutub ega milline osa varadest või kohustustest mõjutab igapäevast äritegevust. Sageli puudub võimalus näha näiteks kohustuste ja varade vanust, seisu või dünaamikat.

Loome dünaamilise ja ajas muutuvate vaadetega bilansianalüüsi Power BI-s. Varade ja kohustuste grupid on selgelt esitatud, muutused kuude lõikes nähtavad ning võrreldavad varasemate perioodidega. Vajadusel loome ka spetsiaalsed suhtarvude lisavaated – kõik sõltub iga ettevõtte spetsiifikast.

Ettevõte saab selge ja ajakohase ülevaate finantsseisust. Bilanss muutub tööriistaks, mitte ainult kohustuslikuks raamatupidamisaruandeks. Juhtkond näeb riske ja arenguvõimalusi varem ning saab vajadusel tegutseda.

Paljud ettevõtted jälgivad pangakontol olevat rahajääki, kuid ei mõista rahavoo allikaid ega suundi. Eriti keeruliseks muutub olukord siis, kui sissetulekute ja väljaminekute mustrid ei ole analüüsitud – ettevõte võib olla kasumlik, aga samas likviidsusprobleemides.

Modelleerime rahaliikumised detailsemalt, jagades need sisend- ja väljundtüüpide kaupa. Kasutame olemasolevaid andmeid, et luua visuaalsed ülevaated sissetulekute ja kulude ajalisest dünaamikast. Vajadusel lisame ka ennustuse, mis prognoosib rahajääki etteantud perioodi ulatuses – nt lähinädalad või -kuud.

Ettevõte näeb, kust raha tuleb ja kuhu kaob. Rahapuhver ja selle muutused on prognoositavad. Juhtidel on võimalik paremini planeerida investeeringuid, laenude teenindamist ja tegevuskulusid.

Likviidsus ehk lühiajaline maksevõime on paljude ettevõtete jaoks suurim stressiallikas – ja samas sageli halvasti jälgitud. Ka kasumlik ettevõte võib maksejõuetuks muutuda, kui likviidsust ei planeerita.

Ehitame tööriistad, mis seovad andmed võlgnevuste, laekumiste, varude ja kontojääkide vahel. Loome ülevaated maksetähtaegadest, kliendi- ja tarnijapõhisest liikumisest, ning vajadusel prognoosime tulevikulikke sissetulekuid ja väljaminekuid.

Ettevõttel on võimalik varakult tuvastada likviidsusprobleeme ja kavandada ennetavaid samme – olgu selleks lühiajalise krediidi kaasamine või kulude ajastamine.

Sageli pole juhtkonnal selget ülevaadet sellest, millised kliendid maksavad hilinemisega, kui suur osa käibest on „seisvas” rahas ning millal raha tegelikult laekuma hakkab. Ilma andmepõhise ülevaateta jäävad võlglased märkamatuks ja laekumiste planeerimine ebakindlaks.

Loome ülevaated, mis näitavad laekumiste ajastust, makseviivitusi ja klientide maksekäitumist. Tõstame esile suured ja kriitilised võlglased, arvutame keskmise maksetähtaja, eristame tasumata arve vanuse järgi ning võimaldame jälgida trendide muutumist. Vajadusel loome ennustuse – kui palju raha on oodata ja millal.

Raha hakkab laekuma kiiremini. Juhtkond saab täpse pildi probleemsetest klientidest, krediidipoliitika muutub andmepõhiseks ning rahavoog on paremini juhitav. Samuti vähenevad üllatused, mis on seotud ootamatute maksetähtaegade ületamisega.

Liigne või aegunud laovaru seob väärtuslikku kapitali ja tekitab lisakulusid – aga samal ajal võivad puuduolevad kaubad põhjustada müügikatkestusi või tootmisseisakuid. Sageli puudub selge ülevaade varude liikumise mustritest, seismajäänud kaubast või varude vanusest.

Koondame laoseisuandmed, kaubaliikumised ja prognoositava nõudluse ühtsesse vaatesse. Analüüsime kaupade käivet, seisuaega, vanust ja laovaru väärtuse muutusi ajas. Võimaldame tuvastada aegunud või aeglaselt liikuvad kaubad, mis seovad raha. Vajadusel lisame ka prognoosiva vaate, mis aitab planeerida varude vajadust tuleviku müügiprognooside alusel.

Varude haldamine muutub andmepõhiseks ja proaktiivseks. Ettevõte saab vabastada seotust kapitali, vähendada raiskamist ja teha täpsemaid otsuseid tellimuste ja kampaaniate osas. Müügikatkestused vähenevad ja tootmine saab töötada sujuvamalt.