Evolucionando el desempeño a través del Análisis de Datos (Data Analytics)

Transcripción

1 Evolucionando el desempeño a través del Análisis de Datos (Data Analytics) Desayuno Técnico. 25 junio de 2015 Xavier Vilchis Bellizzia

2 Evolucionando el desempeño a través del Análisis de Datos (Data Analytics) El término de análisis de datos es tan vasto como la tecnología misma. Con el creciente volumen de datos recabados de nuestros diferentes ciclos operativos (Comercial, Abastecimiento, Productivo/Operativo, Financiero, Recursos Humanos, etc.) y hoy resguardada en nuestros ERP s y diferentes medios externos, es complejo el poner en contexto y obtener valor de toda esta información, para planear y tomar decisiones a futuro. Una vez superada la era de la integración y captación de operaciones mediante los ERP s, nuestro reto ahora, está en saber hacer uso adecuado y prospectivo del poder de la información. La historia ya no es lo importante, el mañana es lo que demanda hoy nuestra atención

3 Contenido 1. Qué es Data Analytics? 2. La tendencia Encuesta global KPMG La aplicación en los procesos y ciclos de la empresa 4. Conclusiones

4 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre líneas está establecido a 1.08 Qué es Data Analytics? Este texto tiene la intención de mostrar la ubicación y el tamaño del texto real utilizado en esta área. Asegúrese de que está utilizando el tamaño, colores y ubicación correcta.

5 Qué es Data Analytics? Es la ciencia de examinar datos individuales con el propósito de obtener información para generar conclusiones Actualmente es utilizada en múltiples industrias para efectos de habilitar a las organizaciones a una mejor toma de decisiones Se distingue del data mining por el enfoque alcance y propósito Se basa en tecnología avanzada y métodos estadísticos para recolectar e integrar datos convirtiéndolos en información valiosa para las empresas de una manera ágil, transformándola en una ventaja competitiva El pez gordo se come al chico? El pez ágil se come el mercado del lento Esta agilidad nos la brinda el adecuado y Esta agilidad nos la oportuno brinda el adecuado y Análisis oportuno de Datos (D&A) Análisis de Datos (D&A)

6 Qué es Data Analytics? Hoy en día el objetivo, no es contar con datos correctos, sino el generar información valiosa con los mismos, para crear ventaja competitiva Los datos se encuentran en múltiples fuentes, pero Realmente se sabe qué hacer con ellos en adición a sólo cumplir ciertos requerimientos de registro?

7 Qué es Data Analytics? Hoy en día el objetivo, no es contar con datos correctos, sino el generar información valiosa con los mismos, para crear ventaja competitiva Los datos se encuentran en múltiples fuentes, pero Realmente se sabe qué hacer con ellos en adición a sólo cumplir ciertos requerimientos de registro?

8 Qué es Data Analytics? Hoy en día el objetivo, no es contar con datos correctos, sino el generar información valiosa con los mismos, para crear ventaja competitiva Los datos se encuentran en múltiples fuentes, pero Realmente se sabe qué hacer con ellos en adición a sólo cumplir ciertos requerimientos de registro?

9 Qué es Data Analytics? Hoy en día el objetivo, no es contar con datos correctos, sino el generar información valiosa con los mismos, para crear ventaja competitiva Los datos se encuentran en múltiples fuentes, pero Realmente se sabe qué hacer con ellos en adición a sólo cumplir ciertos requerimientos de registro?

10 Qué es Data Analytics? La realidad es que convertir Teras y Teras de datos en información práctica y accionable no esta tan a la mano como debiese Sin embargo, algunas de las innovaciones más importantes se han dado mediante la combinación de información interna y externa así como la combinación de información estructurada y no estructurada

11 Qué es Data Analytics?

12 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre líneas La tendencia está establecido a 1.08 Encuesta global KPMG 2014 Este texto tiene la intención de mostrar la ubicación y el tamaño del texto real utilizado en esta área. Asegúrese de que está utilizando el tamaño, colores y ubicación correcta.

13 No es sorpresa para ninguno de nosotros imaginarnos una TIPICA REUNION FAMILIAR EN EL HOGAR

14 No es sorpresa para ninguno de nosotros imaginarnos una TIPICA REUNION FAMILIAR EN EL HOGAR Hola Papá: Dónde estas? Hola hijo; estoy en la cocina viendo los estados financieros de la empresa, así como siguiendo el hashtag del último discurso de OBAMA. Qué bueno que estás conectado Pa. En estos días hijo mío quién puede vivir desconectado? Bueno, me me escribió mi mi hermano, que que esta esta encerrado en en su su recamara, que que si si le le puedes poner poner saldo saldo a a su su teléfono, porque se se le le acabo acabo subiendo fotos fotos a a su su página del face página y actualizando del face y actualizando su CV en LinkedIn. su CV en Mama LinkedIn. no quiso Mamá ayudarlo, no quiso porque ayudarlo, esta haciendo porque esta las compras haciendo de las los compras regalos de del los 14 regalos de febrero del en 14 AMAZON de febrero y en haciendo AMAZON el súper y haciendo con la aplicación el súper con de la pedido aplicación a domicilio. de pedido a domicilio. Claro que lo ayudo hijo, sólo aplico las pólizas de gastos de mi viaje y cierro el curso que estoy tomando en línea. Tú qué haces?

15 No es sorpresa para ninguno de nosotros imaginarnos una TIPICA REUNION FAMILIAR EN EL HOGAR Estaba acabando la tarea con mis compañeros del virtual classroom de Argentina, Alemania y Chicago, ahora estoy viendo videos en YouTube. No hay nada en la tele, solo novelas aburridas. Sabes algo de tu hermana? Sí, está en el whats en el grupo de sus amigas, viendo la cartelera del cine y cambiando sus puntos rewards para la función que irán a ver al rato. Gracias hijo, que bueno que estamos todos reunidos en familia y actualizados del mundo exterior tan complejo de esta época.

16 Más allá de los datos Generando acciones con base en el análisis de datos Aplicación a nivel global Se entrevistaron a 144 CFOs y CIOs

17 Más allá de los datos Generando acciones con base en el análisis de datos 99% de los encuestados confirmó que D&A sera algo importante para su recimiento, pero el 69% confirm que es muy importante

18 Qué acciones han tomado para incorporar D&A en la estrategia del negocio?

19 En dónde se ha enfocado el uso de D&A? Del 67% orientado a la mejora operacional se ha aplicado en:

20 Retos?, Inversión?, Beneficios? 86% invertirá 42% invertirá más del 10%

21 Herramientas Herramientas de análisis Herramientas de visualización

22 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre La aplicación en los líneas está establecido a 1.08 procesos y ciclos de la empresa Este texto tiene la intención de mostrar la ubicación y el tamaño del texto real utilizado en esta área. Asegúrese de que está utilizando el tamaño, colores y ubicación correcta.

23 Aplicabilidad Creación de casos de negocios robustos basados en datos actuales y proyectados Análisis de tendencia e identificación de irregularidades e incluso detección de fraudes Calidad de información e integración de sistemas eliminando procesos de conciliación y depuración, optimizando y estandarizando el uso de los sistemas Benchmark de información clave Eficiencia en la cadena de suministro y adecuado manejo de niveles de inventarios y producción Eficiencia en el manejo de Capital de Trabajo Soporte de la Administración basada en riesgos (ERM) a través del concepto de Auditoría Continua / Monitoreo Continua.(CA/CM) por sus siglas en inglés

24 Estrategia Definición de indicadores objetivo Definicion de indicadores objetivo Diseño de consultas Reglas de negocio SQL Ejecución de consultas y análisis Interpretación y presentación de resultados Comercial Abasto Finanzas Descarga de datos relevantes Maestros Transaccional Configuración

25 Estrategia Análisis realizados de forma recurrente (mensual, trimestral, etc.) Aplicables para definición de estrategia o auditoría continua vía procesos de monitoreo Información oportuna sobre desviaciones para definir y tomar medidas de corrección puntuales Ejecución por evento para determinar áreas críticas Semestral Anual Abastecimiento Producción Comercial Finanzas RRHH Mensual Trimestral

26 Appendix 1 Example indicators in Order to Cash process Mandatory field settings for customer master data Delivery tolerance settings in the customer master Used payment terms in customer master and sales orders and billing documents Incomplete orders (Based on sales order header status incompletion indicator), incl. processing time of incomplete orders Number of times minimum order quantity is not met Customized settings for SD doc types Sales orders and scheduling agreements blocked for billing Billing due list (Sales orders delivered but not yet invoiced) Manual created invoices (non sales document related) Used payment methods in customer master Incomplete Sales orders Open customer invoices Typical KPI Measures Customer master data Contract & pricing Actual quantity vs. contract quantity Number of customers without the rebate indicator set Use of pricing procedures with allowed manual adjustment of condition types Material sales conditions with zero or negative prices Comparison between sales price and net price Sales order Credit Mgmt Customers without credit limit Changes to customer credit settings Customers with high or strange credit limit Country credit exposure Delivery & shipping Credit memos (billing documents) Billing Deliveries for which no goods issue was posted Manual delivery blocks Difference between Planned Delivery Date and Actual Delivery Date Delivery due list Open sales deliveries Returns and credit notes Customer payment Invoices created in SD but not processed in FI After due date paid customer invoices Trade Debtors balance Trade Debtors DSO Overdue Debtors balance Invoice Accuracy % No touch Orders On time billing Open AR items (not cleared AR items)

27 Appendix 1 Example indicators in Procure to Pay process Open purchase orders Identify purchase orders that were created on or after the date the invoice was received Purchase orders without referencing a contract/preceding document High-value purchase orders without using contracts (> dollar) Manually overwritten prices in POs vs conditions Goods receipt without a purchase order Analyze if the delivery completed indicator is set for purchase orders Number of goods receipts on PO Tolerance limits PO quantity and GR quantity Number of service receipts Tolerance limits Outstanding parked invoices Blocked purchase invoices Manual vendor invoices Invoices without reference to a purchase order Invoice amount greater than goods receipt amount Manual vendor payments Actual used payment terms Possible duplicate vendor payments Actual used "unwanted" payment methods Days Payable Outstanding (internal/external) Payments earlier than the agreed payment terms Typical KPI Measures Supplier master data Purchase contract Purchase order Goods receipt Stock movement Invoice receipt Credit note Vendor payment Trade Creditor balance Trade Creditor DPO Overdue Vendor payments Invoice Accuracy Mandatory field settings for vendor master data Changes to vendor master data Incomplete vendor master data Sensitive fields for vendor master data (Bank account analysis) Inactive vendors Possible duplicate vendor master data Used payment terms in vendor master data Number of one-time vendors Number of contracts with a validity date more than 1 month before the agreement date Number of contracts with a validity period of more than 4 years Purchase contract compliance: Deviations in payment terms contract vs order Purchase contract compliance: Deviations in preferred vendors Stock-relevant materials with zero stock Missing material valuation classes Slow moving or dead stock Purchase on slow moving/dead stock Days inventory outstanding Manual posting to inventory accounts Posted scrapped materials List of inventory differences % No touch Orders On time billing Overview of received credit notes per month Credit notes with low/strange values Number of credit notes per vendor Return rates and costs (link to vendor complaints) Credit note / invoice ratio per company Credit note / invoice ratio per vendor

28 Appendix 1 Internal Control Purchase to Pay Order to Cash Finance to Report Possible duplicate vendor invoices Display actual usage of 3-way match invoices Detect parked or held incoming logistic invoices Display use of invoice verification tolerance limits Display all changes to vendor master data Display outstanding parked invoices Detect goods receipt without a purchase order Display actual usage of 2-way match invoices Detect incomplete foreign trade data for vendors Display incomplete vendor master data Detect blocked sales orders Detect invoices in SD but not processed in FI Sales orders delivered but not yet invoiced Display customers with exceeded credit limits Detect incomplete foreign trade data for customers Detect customers without credit limit Detect deliveries without goods issue Display all changes to customer bank account data Overview of created credit notes Detect incomplete customer master data Detect GL accounts allowed for manual postings Changes to GL account settings Display all changes to asset master data Display all open posting periods Display all open items per GL account Detect all FI postings not processed Detect unposted assets Manual customer payments Manual vendor payments Reconciliation FI-MM

29 Appendix 1 Process Performance Purchase to Pay Order to Cash Finance to Report Invoice block ratio Invoices without reference to a purchase order Purchase orders without ref. to a requisition Differences between PO quantity and PR qty Number of back order blocks on sales orders Number of price blocks on sales orders Number of credit blocks on sales orders Number of delivery blocks on sales orders Useful life analysis fixed assets Correctness material valuation Inactive G/L accounts Low value analysis fixed assets POs created on or after invoice receipt Number of billing blocks on sales orders Cash-on-hand analysis Open purchase orders Number of changes in sales orders Number of changes to postings Incorrect moving avg. price / standard price Purchase order contract ratio Manual created requisitions w/o release strategy PO with manually overwritten purchase prices Purchase orders without reference to a contract GRs more than 7 days after delivery date Comparison on planned vs. actual delivery date Comparison on planned vs. actual GI date Sales orders with manually overwritten conditions Number of sales orders with a lead time of less than 4 days Number of invoices without ref. to a sales order Electronic sales ratio Number of reversed entries Number of recurring entries Distribution of postings over the month Postings after closing Useful life analysis fixed assets Correctness material valuation

30 Appendix 1 Working Capital Purchase to Pay Order to Cash Inventory Management Days Payable Outstanding Days Sales Outstanding Days Inventory Outstanding DPO per vendor DSO per customer DIO per plant DPO per country DSO per country DIO per customer Early/late payments Used payment terms VAT reclaim analysis Early/late payments Used payment terms Frequency of invoicing Material movement analysis raw materials Material movement analysis finished products Safety stock analysis minimum stock levels Contract compliance Credit memo / invoice ratio Safety stock analysis delivery reliability Orders per user Customer consignment orders Vendor delivery quantity reliability Invoices per user Orders per user Vendor delivery time reliability Vendor return orders Invoices per user Quality lead time analysis raw materials One-time vendor payments Frequency of dunning Quality lead time analysis finished products Vendor consignment orders Used payment methods Dead stock analysis Early payment rebates Contract compliance Days Inventory Outstanding Frequency of invoicing Order cancellations DIO per plant

31 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre líneas está establecido a 1.08 Conclusiones Este texto tiene la intención de mostrar la ubicación y el tamaño del texto real utilizado en esta área. Asegúrese de que está utilizando el tamaño, colores y ubicación correcta.

32 Conclusiones Qué es lo que detiene a las empresas y empresarios para integrar los conceptos de D&A en su estrategia y operación para apoyar el crecimiento de sus negocios? Aun existen muchas preguntas que están en camino de irse resolviendo e implantando: o o Como el análisis predictivo impactará el proceso de toma de decisiones? Que tecnología se utilizará para combinar los datos de las redes sociales a la operación de las organizaciones? Lo que es claro, es que D&A definirá la Esta agilidad forma de nos hacer la brinda negocios el adecuado en el futuro y oportuno cercano. Análisis de Datos (D&A)

33 Xavier Vilchis Bellizzia Management Consulting Services +52 (81) x 1898 xvilchis@kpmg.com.mx Esta presentación ha sido realizada por KPMG Cárdenas Dosal, S.C. la Firma mexicana miembro de la red de firmas independientes de KPMG afiliadas a KPMG International Cooperative ( KPMG International ), una entidad suiza, y está en todos los aspectos sujeta a la negociación, acuerdo y firma de una carta convenio o un contrato específicos. KPMG International no provee servicios a clientes. Ninguna firma miembro tiene autoridad para obligar o comprometer a KPMG International ni a ninguna otra firma miembro frente a terceros, ni KPMG International tiene autoridad alguna para obligar o comprometer a ninguna firma miembro. D.R KPMG Cárdenas Dosal, S.C. la Firma mexicana miembro de la red de firmas miembro de KPMG afiliadas a KPMG International Cooperative ( KPMG International ), una entidad suiza. Blvd. Manuel Ávila Camacho 176 P1, México, Impreso en México. KPMG, el logotipo de KPMG y cutting through complexity son marcas registradas de KPMG International. Todos los derechos reservados.