BI Partner. Аналитические системы для бизнеса О компанииУслугиПродуктыПрактикаБиблиотекаПроектыНовости

 Главная  Практика – Управление дебиторской / кредиторской задолженностью

Аналитические системы и хранилища данных для бизнеса
Вакансии Контакты Обратная связь
 
 

 

 

Управление дебиторской / кредиторской задолженностью

 

Задача контроля дебиторской / кредиторской задолженности в общем случае сводится к оценке оборотов и сумм задолженности клиентов компании и компании поставщикам. Мониторинг задолженности производится в разрезах времени, контрагентов, валюты, счетов, корреспондирующих счетов и просроченности. От достоверности и доступности актуальной информации о задолженности зависит эффективность планирования финансовых потоков.

Кроме оценки текущего баланса, руководителям и финансовым аналитикам необходимо получать информацию о состоянии дебиторской / кредиторской задолженностью за уже прошедшие периоды по нескольким разрезам, видеть динамику, а также четко представлять ситуацию с платежами на ближайший период.

С точки зрения большинства информационных систем, выполнение этих задач влечет необходимость консолидации данных по всем юридическим лицам и перерасчета остатков, что является сновными причинами, затрудняющей анализ задолженности.

Решением задачи является создание предметно-ориентированной структуры данных и набора отчетов для автоматизации процесса обеспечения пользователей необходимой информацией.

 


Краткое описание бизнеса компании и ситуации

Группа компаний, один из лидеров Российского рынка натуральных соков и соковой продукции. Реализация стратегии роста, строительство заводов, распределительных центров потребовало значительных заемных средств.

Необходимость эффективного контроля за финансовыми потоками предъявила новые требования к задаче анализа дебиторской / кредиторской задолженности и потребовала повышения достоверности и оперативности предоставления информации.

Информационная инфраструктура

К моменту старта проекта филиалы и заводы компании использовали собственные информационные системы на базе 1C, внедрение новых систем автоматизации складов и корпоративной ERP находилось в начальной стадии.

Постановка задачи

Руководству компании и финансовым менеджерам необходимо было своевременно получать информацию по текущей задолженности, на различные даты,, а также отлеживать статус задолженности в различных разрезах по всему холдингу и отдельным юридическим лицам. Кроме того для оптимизации планиуруемых платежей и приходов средств, необходимо четко видеть план приходов/расходов по уже заключенным договорам.

Необходимо было:

создать алгоритмы, позволяющее в приемлемые сроки получать информацию о задолженности за прошедшие периоды;

подготовить аналитические отчеты, необходимые для анализа дебиторской / кредиторской задолженности;

обеспечить доступность актуальных данных.

Изначально данные накапливались в нескольких системах, поэтому также стояла задача консолидации данных.

Решение

Наиболее важным моментом было создание новой структуры данных, в которой консолидировалась информация обо всех финансовых проводках , и которая позволяла бы знать не только текущую задолженность, но и анализировать историю задолженности и получать прогноз движения средств.

 

Например, для принятия решения о предоставлении товарного кредита важнее знать историю задолженности, чем ее текущее состояние, которое может быть исключением из правил. Отчет, содержащий состояние задолженности по отдельно взятому контрагенту на начало/конец каждой недели в течении года позволяет менеджеру сделать правильные выводы.

 


Хранилище данных позволяет ускорить процесс расчетка остатков на любую дату

Основная задача состояла в хранении информации о задолженности таким образом, чтобы при расчете показателей задолженностей на любой момент или период времени пользовать мог быстро получить нужный ему отчет. Для этого в хранилище была создана таблица, в которой хранились уже рассчетные показатели на начало каждого месяца и реализованы правила расчета задолженности на произвольную дату

На основании абсолютных значений задолженности качественному показателю «Задолженность» присваиваются значения «Нормальная», «Просроченная более ... дней» и т.д.

Достигнутый результат

Аналитическая система на основе хранилища данных, структура которого изначально проектировалась под решение небольшой задачи, позволила в любой момент времени получать актуальную информацию по

задолженности на произвольный период времени по филиалам и контрагентам;

предстоящим поступлениям/списаниям средств;

динамике задолженности по филиалам и контрагентам в течении любого периода времени;

срокам задолженности;

группе компаний.

Консолидация данных в едином хранилище позволила контролировать процесс взаиморасчетов между структурами холдинга и оптимизировать финансовые потоки в перспективе краткосрочного планирования.

Решение задачи анализа дебиторской / кредиторской задолженности позволило получать более достоверную картину финансового состояния группы компании и повысить оперативность решения вопросов финансового управления.

 

Подробнее о проекте

 


ГК «Нидан» создает глобальную информационную системы для эффективного управления бизнесом

 

Новости

 


27 октября 2015
Многопрофильная железнодорожная группа «РТК» автоматизировала бюджетное управление, используя IBM Analytics

2 июня 2015
Служба технической поддержки BI Partner прошла аудит SAP

24 марта 2015
BI Partner объединила в едином хранилище информацию о продажах продуктов питании, средств гигиены, бытовой химии и косметики

5 марта 2015
BI Partner использует СПО Pentaho для развития хранилища данных авиакомпании AirBridgeCargo

4 декабря 2014
BI Partner внедрила систему отслеживания и анализа сроков доставки на платформе MS MDS в компании Mary Kay, Россия

Россия, 127083, Москва, ул. Юннатов, 18
Телефон: 969-2-696