Beszerzések adatalapú vizsgálata a 21. században Lajtai Péter ( Magyarország) Gergely Norbert (Clementine - Andego) datastream 2019 2019. május 14.
Hogy kapcsolódik a az adatok világához? 1. Klasszikus szolgáltatásaink - Adatvagyon/BI/Big data stratégia, governance, működési modellek; - Adattárház és BI projektek előkészítése, koncepcióalkotás, megvalósítás támogatása - Saját automatizált adatalapú megoldásaink (pl. Procurement Healthcheck) 2. Erős régiós hátterünk - Jelentős invesztíció a témába, cseh és lengyel társirodáinkban 100-200 fő data scientist, BI és mesterséges intelligencia fejlesztő (globális megoldások fejlesztése, üzemeltetése, kiszervezett szolgáltatásként nyújtása) 3. Data Solutions Kft. csatlakozása a -hez 2018-ban 2
Az egyre jobb adatfeldolgozó és elemző eszközök révén a tanácsadásban is zajlik egy alapvető átalakulás (#factbasedconsulting) Interjúzás Dokumentum elemzés Workshopok Releváns adatok összegyűjtése, konszolidálása, tisztítása Adatelemzés és -vizualizáció Benchmarking 3
A tranzakció mélységű adatokból az adatok üzleti és technikai értése és erős adatfeldolgozó, elemző képességekkel nagyságrenddel pontosabb, teljesebb, nagyobb értéket adó eredmények hozhatók ki Coverage of transactions Traditional process analysis Only visible and known processes are analysed Data-based analysis All transactional data is analysed Punctuality of findings Documented and real processes often deviate Analysis is performed based on real processes and transactions Time requirement Interviews and collecting documentations require large amount of time Automated and predefined with one-time data extraction Detailedness of actions identified General findings and results without detailed examples Results with identified specific examples and measures Mindez sokkal kisebb terhelést jelent ügyfél oldalon is! 4
Egy népszerű példa: Procurement Healthcheck Eredményesen működik a belső ellenőrzés? Történnek csalások? Melyek a potenciális megtakarítási lehetőségek a beszerzés területen? Kinek hasznos? Ismertek és nyomonkövetettek, valamint kezeltek a kockázatok az ellátási láncban? Időben és megfelelően teljesítenek a beszállítók? Ismert a gyenge teljesítmény? A beszállítók az elvártaknak megfelelő értéket teremtenek? Teljesítés elemzése Megfelelőség Kockázatfelderítés Családfelderítés Beszállító teljesítmény Komplex kategória optimalizáció Költéselemzés Költés előrejelzés Mennyi költés történik a compliance szabályoknak vagy céloknak nem megfelelően? Tervezhetőek-e jobban a beszerzések? Megelőzhetőek-e potenciális váratlan költések? Új CEO/CFO/tulajdonos Anti-fraud / Internal audit CFO Beszerzés Számvitel 5
A megoldás technológiai folyamata és elemei Adatok előállítása SAP-ból Adatok tisztítása, betöltése és gazdagítása Tesztlista alapján adatelemzés Adatvizualizáció Ügyfél adatait tartalmazó fájlok Tesztlista SAP adatok SAP adatok SAP adatok Adatletöltő Számlázási adatokat tartalmazó táblák Szállítói törzsadatok (vendor master data) Purchase Order-ek Főkönyvi struktúra Külső adatbázisok, cégjegyzékek adatok Kiugró értékek, szokatlan tranzakciók azonosítása Xtract 6
Az eredmények könnyen áttekinthetők, látványosak, másrészt teljesen konkrét szállító, beszerző, számla, kifizetés mélységűek. 7
Dobozos megoldás? Akkor miért tart 6-8-10 hétig? GDPR és a vállalatok számára is új szituáció (IT vs. Jog vs. Adatvédelem) Adatok lekérdezési képessége, IT támogatása néha alacsony szintű Adatminőség False-positive-ok Amikor eltérünk a standardtól - Különböző módszertanok integrálása Munkavégzés csak a helyszínen 8
Adatok bővítése Céginformációs tesztek Next céginformációs adatbázis Adatforrások Cégbírósági adatok Cégközlöny NAV adatbázis Pénzügyi beszámoló adatok Szankciós listák Entitások 1.046.466 cég 2.288.596 magánszemély 856.276 egyéni vállalkozó 117.116 civil szervezet 9
Adatok bővítése Céginformációs tesztek Saját algoritmus alapján képzett score -okra épülő tesztek NEXT kockázati-score Fiktív-gyanús cégek Location-score (cégtemető) 10
Adatok bővítése Céginformációs tesztek Next kockázati score Pénzügyi beszámoló adatok Cégtörténet A cég hálózatának vizsgálata 11
Adatok bővítése Céginformációs tesztek Fiktív-gyanús cégek azonosítása 12
Adatok bővítése Céginformációs tesztek Location - score 1000 900 800 700 600 879 859 Cégtemető címek 649 550 500 400 300 200 100 0 202 80 Budapest, 1211 Gyepsor utca 1. 142 236 Budapest, 1157 Nyírpalota út/utca 5. 54 119 Budapest, 1149 Egressy út 23. 452 Kisvárda, 4600 Litki út/utca 18. 417 20 13 9 Budapest, 1051/1054 Szabadság tér 7. Összes cég Felszámolt cégek száma Felfüggesztett adószámú cégekszáma 392 87 146 Budapest, 1139 Üteg utca 31. 206 cég 13
Adatok bővítése Céginformációs tesztek További automatizált céginformációs tesztek Dolgozók és beszállítók közötti összefonódások (legrövidebb út) Cím és/vagy bankszámlaszám egyezés Tenderek indulói közötti összefonódások Bevételi hányad vizsgálat Deviza nem vizsgálat 14
Köszönjük a figyelmet! Kérdések? Lajtai Péter () Gergely Norbert (Clementine - Andego) datastream 2019 2019. május 14.