Evolucionando el desempeño a través del Análisis de Datos (Data Analytics) Desayuno Técnico . 25 junio de 2015 Xavier Vilchis Bellizzia 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 Contenido 1. ¿Qué es “Data Analytics”? 2. La tendencia “Encuesta global KPMG 2014” 3. La aplicación en los procesos y ciclos de la empresa 4. Conclusiones 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. ¿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 laoportuno brinda el adecuado y oportuno “Análisis de Datos (D&A)” “Análisis de Datos (D&A)” ¿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? ¿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? ¿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? ¿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? ¿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 ¿Qué es Data Analytics? 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre líneas está establecido a 1.08 La tendencia “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. No es sorpresa para ninguno de nosotros imaginarnos una TIPICA REUNION FAMILIAR EN EL HOGAR 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 meescribió escribiómimihermano, hermano,que queesta estaencerrado encerradoenensusurecamara, recamara,que quesisilele Bueno, puedesponer ponersaldo saldoa asusuteléfono, teléfono,porque porqueseseleleacabo acabosubiendo subiendofotos fotosa asusupágina del puedes página del face y actualizando su CV en LinkedIn. Mamá no quiso ayudarlo, face y actualizando su CV en LinkedIn. Mama no quiso ayudarlo, porque esta porque esta haciendode laslos compras del en 14 AMAZON de febreroyen AMAZON haciendo las compras regalosde dellos 14regalos de febrero haciendo el y haciendo el súper con aplicación de pedido a domicilio. súper con la aplicación delapedido 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? 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. 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 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 ¿Qué acciones han tomado para incorporar D&A en la estrategia del negocio? ¿En dónde se ha enfocado el uso de D&A? Del 67% orientado a la mejora operacional se ha aplicado en: ¿Retos?, ¿Inversión?, ¿Beneficios? • 86% invertirá • 42% invertirá más del 10% Herramientas Herramientas de análisis Herramientas de visualización 1.0 Subtítulo en Arial Bold 30pt, espacio entre líneas está establecido a 1.08 La aplicación en los 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. 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 Estrategia Diseño de consultas Definición de Definicion de indicadores indicadores objetivo objetivo Reglas de negocio SQL Comercial Abasto Finanzas Descarga de datos relevantes Maestros Transaccional Configuración Ejecución de consultas y análisis Interpretación y presentación de resultados 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 Abastecimiento Anual Producción Finanzas Mensual Comercial RRHH Trimestral Appendix 1 Example indicators in Order to Cash process • Mandatory field settings for customer master data • • • • Delivery tolerance settings in the customer master Incomplete orders (Based on sales order header status incompletion indicator), incl. processing time of incomplete orders • Used payment terms in customer master and sales orders and billing documents Number of times minimum order quantity is not met • Customized settings for SD doc types Used payment methods in customer master • Incomplete Sales orders • 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) • Open customer invoices Typical KPI Measures • Trade Debtors Customer master data Contract & pricing Sales order Credit Mgmt Delivery & shipping Billing Returns and credit notes Customer payment balance • Trade Debtors DSO • Overdue Debtors balance • Invoice Accuracy • • • • • • % No touch Orders 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 • On time billing • Deliveries for which no goods issue was posted Changes to customer credit settings • Manual delivery blocks • Customers with high or strange credit limit • Difference between Planned Delivery Date and Actual Delivery Date Invoices created in SD but not processed in FI • After due date paid customer invoices • Delivery due list • • Open sales deliveries Open AR items (not cleared AR items) • Customers without credit limit • • • Country credit exposure • Credit memos (billing documents) 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 Goods receipt without a purchase order • Analyze if the delivery completed indicator is set for purchase orders • • Purchase orders without referencing a contract/preceding document • High-value purchase orders without using contracts (>500.000 dollar) • Manually overwritten prices in POs vs conditions • Tolerance limits • Manual vendor payments • Outstanding parked invoices • Actual used payment terms • Blocked purchase invoices • Possible duplicate vendor payments Number of goods receipts on PO • Manual vendor invoices • • Tolerance limits PO quantity and GR quantity • Invoices without reference to a purchase order Actual used "unwanted" payment methods • • Number of service receipts • Invoice amount greater than goods receipt amount 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 • % No touch Orders • • • 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 • On time billing • 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 • • • 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) Posted scrapped materials • Credit note / invoice ratio per company List of inventory differences • Credit note / invoice ratio per vendor Appendix 1 Internal Control Purchase to Pay Order to Cash Finance to Report • Detect GL accounts allowed for manual postings Detect invoices in SD but not processed in FI • Changes to GL account settings • Sales orders delivered but not yet invoiced • Display all changes to asset master data Display use of invoice verification tolerance limits • Display customers with exceeded credit limits • Display all open posting periods • Display all changes to vendor master data • Detect incomplete foreign trade data for customers • Display all open items per GL account • Display outstanding parked invoices • Detect customers without credit limit • Detect all FI postings not processed • Detect goods receipt without a purchase order • Detect deliveries without goods issue • Detect unposted assets • Display actual usage of 2-way match invoices • Display all changes to customer bank account data • Manual customer payments • Detect incomplete foreign trade data for vendors • Overview of created credit notes • Manual vendor payments • Display incomplete vendor master data • Detect incomplete customer master data • Reconciliation FI-MM • Possible duplicate vendor invoices • Detect blocked sales orders • Display actual usage of 3-way match invoices • • Detect parked or held incoming logistic invoices • Appendix 1 Process Performance Purchase to Pay Order to Cash Finance to Report • Number of back order blocks on sales orders • Useful life analysis fixed assets Invoices without reference to a purchase order • Number of price blocks on sales orders • Correctness material valuation • Purchase orders without ref. to a requisition • Number of credit blocks on sales orders • Inactive G/L accounts • Differences between PO quantity and PR qty • Number of delivery blocks on sales orders • 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 • Comparison on planned vs. actual delivery date • Number of reversed entries • Purchase order contract ratio • Comparison on planned vs. actual GI date • Number of recurring entries • Manual created requisitions w/o release strategy • Sales orders with manually overwritten conditions • Distribution of postings over the month • PO with manually overwritten purchase prices • Number of sales orders with a lead time of less than 4 days • Postings after closing • Purchase orders without reference to a contract • Number of invoices without ref. to a sales order • Useful life analysis fixed assets • GRs more than 7 days after delivery date • Electronic sales ratio • Correctness material valuation • Invoice block ratio • Appendix 1 Working Capital Purchase to Pay • • • Days Payable Outstanding Order to Cash Days Sales Outstanding DPO per country • • • • Early/late payments • Early/late payments • Used payment terms • Used payment terms • VAT reclaim analysis • Frequency of invoicing • • • • Contract compliance Credit memo / invoice ratio Vendor return orders • • • • • One-time vendor payments • Frequency of dunning • • • Vendor consignment orders • • • Used payment methods DPO per vendor Orders per user Invoices per user Early payment rebates Frequency of invoicing DSO per customer DSO per country Customer consignment orders Orders per user Invoices per user Contract compliance Order cancellations Inventory Management • • • • Days Inventory Outstanding • Material movement analysis – finished products • Safety stock analysis – minimum stock levels • • • • • Safety stock analysis – delivery reliability • • • Dead stock analysis DIO per plant DIO per customer Material movement analysis – raw materials Vendor delivery quantity reliability Vendor delivery time reliability Quality lead time analysis – raw materials Quality lead time analysis – finished products Days Inventory Outstanding DIO per plant 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. 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 Como el análisis predictivo impactará el proceso de toma de decisiones? o 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 la brinda el adecuado y forma denos hacer negocios en el futuro oportuno cercano. “Análisis de Datos (D&A)” Xavier Vilchis Bellizzia Management Consulting Services +52 (81) 8122 1800 x 1898 [email protected] www.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.” © 2015 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, 11650. Impreso en México. KPMG, el logotipo de KPMG y “cutting through complexity” son marcas registradas de KPMG International. Todos los derechos reservados.