Controlling w firmie a Power BI
Controlling to kluczowy dział w każdej firmie, który zajmuje się monitorowaniem, analizą i zarządzaniem finansami oraz innymi aspektami operacyjnymi. Skuteczny controlling to przede wszystkim działanie proaktywne, mające na celu przewidywanie przyszłości z odpowiednim wyprzedzeniem, co zagwarantuje każdej organizacji zminimalizowanie skutków nieprzewidzianych zdarzeń poprzez odpowiednie działania zapobiegawcze.
Jednak aby być skutecznym, każdy controlling potrzebuje solidnych narzędzi do zbierania, analizy i prezentacji danych. Żyjemy w czasach, gdzie szybki przekaz informacji jest kluczowy przy podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych, które niewątpliwie zbliżają każdą firmę do osiągnięcia postawionych sobie celów. Na rynku dostępny mamy szeroki wachlarz technologii wspierającej raportowanie i wizualizację danych, a jednym z liderów tego obszaru jest niewątpliwie Power BI dostarczany przez Microsoft.
Czym zajmuje się Power BI?
Power BI oferuje nie tylko możliwości analizy danych, ale także prezentacji ich w atrakcyjnej i zrozumiałej formie dla każdego odbiorcy oraz jego preferencji. To właśnie ta elastyczność pod kątem odbiorcy raportu jest jednym z głównych zalet rozwiązań narzędzi typu BI. Dyrektor Finansowy, ceniący analityczne spojrzenie na liczby, może łatwo odnaleźć się w precyzyjnych danych i szczegółowych analizach. Z drugiej strony, osoba pełniąca funkcję zarządczą doceni raporty dostarczające konkretnych wskaźników oceniających ogólną wydajność firmy.
Wielką zaletą Power BI jest niewątpliwie to, że raporty można przeglądać w różnej formie, za pomocą aplikacji, jakie dostarcza nam narzędzie:
- Power BI w wersji desktop
- Power BI opublikowany w chmurowym serwisie
- Power BI w wersji mobilnej
Power BI Desktop
Jest to aplikacja, którą możemy zainstalować na naszych komputerach lokalnych. Dzięki niej możemy zdefiniować kroki związane z wyszukiwaniem i przygotowaniem danych, zorganizowaniem modelu danych oraz zaprojektowaniu wizualizacji dostosowanych do odbiorcy raportu. Co istotne, wersja desktopowa jest całkowicie za darmo i możemy ją pobrać ze strony Power BI lub zainstalować jako aplikację z Microsoft Store.
Power BI Service
Jest to platforma w chmurze, która rozszerza możliwości Power BI poza tradycyjną instancję desktopową. Dzięki tej platformie możemy opublikować stworzone przez nas raporty, a następnie udostępnić je każdemu użytkownikowi naszej organizacji, a nawet i zewnętrznym partnerom biznesowym. Do serwisu możemy podłączyć się z dowolnego urządzenia oraz miejsca na Ziemi, wystarczy tylko dostęp do Internetu.
Power BI Mobile
Jest to wersja Power BI dostępna dla telefonów oraz tabletów. Służy przede wszystkim do wygodnego przeglądania raportów, które są dostosowane do widoku każdego smartfona. W ramach tej wersji dostępna jest aplikacja, dzięki której w szybki sposób jesteśmy w stanie wygenerować sobie raport.
Możliwości wizualizacji raportów w Power BI są praktycznie nieograniczone i zależą jedynie od naszej wyobraźni i inwencji twórczej. Możemy tworzyć zarówno standardowe wizualizacje jak wykresy liniowe, słupkowe, kolumnowe czy kołowe jak i również bardziej zaawansowane typu np. drzewo dekompozycyjne, mapy, czy wykres lejkowy. Wszystkie wizualizacje są dostępne jako gotowe komponenty wewnątrz aplikacji.
Koszty wdrożenia Power BI
Oczywiście wdrożenie Power BI w organizacji wymaga poniesienia również pewnych kosztów. Zgodnie z cennikiem zamieszczonym na stronie Power BI możemy wyróżnić opłaty licencyjne:
- Power BI Pro w cenie 9,40 EUR na użytkownika za miesiąc
- Power BI Premium w cenie 18,70 EUR na użytkownika za miesiąc
- SKU Power BI Premium per capacity w cenie 4 675,60 EUR za miesiąc
Różnica między licencjami Power BI Pro a Power BI Premium to przede wszystkim dostępny limit pamięci modelu opublikowanego w serwisie – dla Pro jest to 1 GB a dla Premium 100 GB, częstotliwość odświeżania zestawów danych w trybie importu – dla Pro 8 razy na dzień a dla Premium 48 razy na dzień oraz maksymalny magazyn, jaki otrzymujemy w ramach serwisu w chmurze – dla Pro jest to 10 GB na użytkownika a dla Premium 100 TB dla wszystkich użytkowników.
W przypadku opłaty SKU Power BI Premium per capacity otrzymujemy licencje dla całej organizacji, bez opłaty licencyjnej dla każdego użytkownika. W ramach tej opcji otrzymujemy przede wszystkim większy limit rozmiaru pamięci modelu do 400 GB oraz dostęp do składników platformy Microsoft Fabric – Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse, Data Science, Analiza w czasie rzeczywistym i Data Activator. Ten typ licencji jest przeznaczony w szczególności dla dużych organizacji, gdzie dostęp do raportów musi mieć bardzo duże grono użytkowników.
Czy kupno licencji Power BI jest konieczne?
Czy kupno którejś powyższej licencji jest konieczne? Odpowiedź brzmi nie. W związku tym, że wersja desktopowa jest darmowa, możemy udostępniać ją w ramach naszej organizacji np. poprzez umieszczenie pliku pbix na wspólnym dysku sieciowym.
Licencje są potrzebne dopiero wtedy, gdy zdecydujemy się na publikowanie raportów w chmurze. To, którą opcję wybierzemy zależy od skali (ilości użytkowników) oraz od potrzeb np. potrzeba dostępu do raportów z przeglądarki lub telefonu.
Power BI vs Microsoft Excel vs FP&A – różnice i przewagi
Tabela poniżej przedstawia analizę możliwości arkuszy kalkulacyjnych, narzędzi Business Intelligence takich jak Power BI, oraz systemów FP&A (Financial Planning and Analysis), biorąc pod uwagę główne aspekty zarządzania danymi i finansami w przedsiębiorstwach:
- Arkusz kalkulacyjny może obsłużyć raportowanie i analizę wielowymiarową danych, lecz wymaga dużego nakładu pracy i jest mniej wydajny niż system BI, który jest stworzony przede wszystkim do obsługi takiego modelu.
- W arkuszach kalkulacyjnych i systemach FP&A wizualizacja danych jest ograniczona i wymaga więcej pracy niż w systemach BI, które oferują bogaty wybór gotowych wizualizacji.
- Przy obsłudze dużych zbiorów danych, system BI nie ma sobie równych – jest to typowe narzędzie, które bez problemu radzi sobie z dużymi wolumenami.
- Tworzenie zarządczego P&L jest możliwe zarówno za pomocą arkuszy kalkulacyjnych, jak i systemów BI, ale wymaga niestandardowego podejścia i dużego wysiłku, podczas gdy systemy FP&A obsługują ten proces znacznie łatwiej i efektywniej.
- Do tworzenia modeli budżetowania i prognozowania można użyć arkuszy kalkulacyjnych, ale może to skutkować skomplikowanym modelem z wieloma arkuszami, co negatywnie wpływa na wydajność. Systemy BI nie mają wbudowanej funkcji planowania i budżetowania, w przeciwieństwie do systemów FP&A, które są specjalnie przeznaczone do wspierania tego procesu.
- W kwestii rozliczeń i alokacji kosztów, zarówno arkusze kalkulacyjne, jak i systemy BI mogą wymagać znacznego nakładu pracy i okazać się mniej wydajne. Systemy FP&A radzą sobie z tymi zadaniami znacznie lepiej.
- Konsolidacja finansowa i zarządcza jest wykonalna w arkuszach kalkulacyjnych, lecz często wymaga to stworzenia dużego i mało wydajnego modelu opartego o wiele plików Excel. Systemy BI są do tego celu nieodpowiednie. W systemach FP&A model konsolidacji finansowej jest często kluczowym elementem systemu.
Trudności podczas wdrożenia Power BI w controllingu
Power BI to oczywiście nie tylko wizualizacje i raporty. Zanim zaczniemy budować raporty i wizualizacje, musimy przygotować odpowiedni model danych, który Power BI będzie czytał. Takim modelem jest niewątpliwie model tabelaryczny, który jest najbardziej dostosowany do rozwiązań typu BI. Modele tabelaryczne opierają się na strukturze danych kolumnowych, co oznacza, że dane są przechowywane w postaci tabel, kolumn i wierszy. Każda kolumna zawiera dane jednego typu, co przyczynia się do prostoty i szybkości analizy.
Schemat gwiazdy
Najczęściej stosowanym schematem modelu danych w Power BI jest schemat gwiazdy, gdzie występuje jedna duża tabela faktów (która zawiera klucz obcy z kilku tabel wymiarów) oraz kilka tabel wymiarów. Taki układ jest często używany w przypadku analizy danych biznesowych, zwłaszcza w kontekście hurtowni danych.
Powyższy schemat wymaga oczywiście odpowiedniego ustrukturyzowania danych. Rozpoczynając prace z danymi bardzo prawdopodobne jest, że posiadamy dane w różnej formie, niekoniecznie pasującej do naszego schematu gwiazdy.
Odpowiednie zamodelowanie przepływu danych od stanu surowego do stanu „lubianego” przez Power BI wymaga zbudowania bazy danych (hurtowni danych), będącej swego rodzaju centralnym repozytorium, gdzie będziemy gromadzić surowe dane, przetwarzać je i ostatecznie doprowadzać do ustrukturyzowanej formy dostosowanej do naszego modelu analitycznego.
Diagram przetwarzania danych do raportu Power BI
Diagram ten pokazuje standardowy proces przepływu danych od systemów źródłowych do generowania raportów i wizualizacji w Power BI.
Pierwszym etapem jest zebranie danych z różnorodnych systemów źródłowych, takich jak bazy danych (ERP/SAP, SQL Server, PostgreSQL, Oracle) oraz pliki (tekstowe, Excel, CSV, PDF).
Dane te są następnie przetwarzane przez procesy ETL (ang. Extract-Transform-Load), a następnie umieszczane w magazynie danych.
Magazyn może przybrać formę klasycznej hurtowni danych w SQL Server, czy nowoczesnych rozwiązań typu Data Lake czy Lake House.
W magazynie surowe dane są konwertowane do strukturyzowanej formy, odpowiadającej wymogom biznesowym. Są tworzone tabele wymiarów i faktów, leżące u podstawy modelu danych w schemacie gwiazdy. Kolejny krok to budowa modelu tabelarycznego danych, z platformą Microsoft Analysis Services jako popularnym narzędziem, dostępnym zarówno lokalnie, jak i w chmurze. Jednak w kontekście Power BI, nie jest konieczne używanie Analysis Services do tworzenia modelu tabelarycznego – można go zbudować bezpośrednio w pliku pbix za pomocą Power BI Desktop.
Posiadając licencję Power BI Pro, model wraz z raportami można opublikować na platformie Power BI i udostępnić innym użytkownikom. Zarówno korzystanie z Analysis Services, jak i bezpośrednia budowa modelu w Power BI, niesie za sobą zarówno zalety, jak i wady:
- Przy użyciu Analysis Services jako centralnego repozytorium danych, użytkownicy mogą łatwiej tworzyć wspólne raporty, jednak rozbudowa modelu może być ograniczona i wymagać współpracy z zespołem IT.
- Budując model bezpośrednio w Power BI, zapewnia się większą elastyczność w zarządzaniu i rozbudowie modelu. Niemniej, decentralizacja modeli (każdy plik pbix jako oddzielny model) może prowadzić do problemów z zarządzaniem, jeśli różne modele pokazują rozbieżne dane dla tego samego obszaru biznesowego.
Integracja danych budżetowych i planistycznych w Power BI
W kontekście raportowania biznesowego, aby dokładniej odzwierciedlić realia działalności firmy, niezbędne jest uwzględnienie nie tylko danych rzeczywistych (actual), ale również budżetowych i planistycznych. Power BI, mimo że jest zaawansowanym narzędziem do analizy, nie posiada wbudowanych funkcji do bezpośredniego tworzenia budżetów, co może stanowić wyzwanie.
Dane budżetowe są istotnym elementem analiz, lecz ich integracja wymaga, aby były one odpowiednio strukturyzowane i zgodne z modelem danych używanym w Power BI. Często struktura tych danych znacznie różni się od potrzeb Power BI, co wymaga zastosowania zewnętrznych narzędzi do planowania i budżetowania.
Jedną z metod jest korzystanie ze specjalistycznych systemów FP&A, takich jak FlexiEPM, które oferują interfejs podobny do Excela i bazują na SQL Server, ułatwiając przygotowanie danych budżetowych. Następnie, przetworzone dane budżetowe można zaimportować do Power BI, umożliwiając analizę porównawczą między planem a wykonaniem. To rozszerza nasz diagram przepływu danych o komponent systemu planowania budżetu.
Podsumowując, efektywny controlling wykracza poza analizę danych rzeczywistych, obejmując również dane budżetowe i planistyczne. Mimo że Power BI jest potężnym narzędziem do wizualizacji i analizy, brak natywnych funkcji budżetowania wymaga integracji z zewnętrznymi systemami do planowania budżetu. Kluczowe jest zrozumienie procesu przetwarzania danych i integracja z różnymi źródłami danych, aby zapewnić wszechstronne wsparcie analityczne dla decyzji biznesowych.
