BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
    • Бюджетирование
    • Консолидация финансовой отчетности
    • Эксперт-BI для CFO
    • Рабочий капитал
    • Финансовая отчетность по МСФО
    • Платежный календарь / прогнозный ДДС
    • Эксперт-BI для CFO
    • Анализ brand P&L
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Управление финансами с помощью данных » План-фактный анализ

План-фактный анализ

План-фактный анализ — это процесс регулярного сравнения запланированных показателей с фактическими результатами, с целью:

  • выявления отклонений,
  • объяснения их причин,
  • принятия корректирующих управленческих решений.

 

Он необходим для:

  • контроля исполнения бюджета,
  • оценки результативности подразделений и проектов,
  • своевременной реакции на отклонения.

 

Почему без BI, DWH и IBP это не работает

  1. Данные находятся в разных системах — план в Excel, факт в ERP.
  2. Методологии несогласованы — структура статей, периодичность, сценарии отличаются.
  3. Сравнение вручную — долго, неточно, нет расшифровок.
  4. Нет сквозного анализа — невозможно “провалиться” от отклонения до конкретной причины.
  5. Невозможно автоматизировать сверку и реакцию.

 

В итоге — отчеты появляются через недели, цифрам не доверяют, а управлять бизнесом по ним невозможно.

 

Как собрать модель данных (DWH) для план-фактного анализа

Чтобы построить полноценную модель анализа, в Data Warehouse (DWH) необходимо:

Источники данных:

  • Плановые данные из IBP/бюджетной модели (сценарии, версии, корректировки)
  • Фактические данные из ERP, казначейства, Excel, CRM
  • Справочники: ЦФО, статьи, юрлица, проекты, валюта

 

Модель витрины:

Поле

Назначение

Период

Год, месяц, неделя

Категория (ЦФО, SKU)

Срез анализа

Статья

Доходы, расходы, налоги, CAPEX и т.д.

Валюта

Согласование по курсу

Сценарий

План, прогноз, факт, отклонение

Значение

Финансовая величина

Источник

Откуда поступили данные (ERP, план и т.д.)

 

Расчетные поля:

  • Отклонение = Факт - План
  • Отклонение % = (Факт - План) / План
  • Варианты сравнения: план vs факт, прогноз vs факт, бюджет vs бюджет +1

 

Что мы реализуем в IBP

В системе IBP:

  • Гибкая настройка бюджетов и планов:
    • план по версии (бюджет, сценарий base/worst/best)
    • rolling forecast
  • Прогнозы на уровне:
  • P&L, CF, Balance Sheet
  • OPEX, CAPEX, KPI
  • несколько сценариев плана
  • план и факт в привязке к бизнес-драйверам
  • Возможность сравнивать:

 

Расширения:

  • Workflow для внесения комментариев к отклонениям
  • Учет корректировок и уточнений плана в течение года
  • Расшифровка причин отклонений: объём, цена, микс, курсы, расходы

 

Что видит финансовый директор:

  • Исполнение бюджета в разрезе ЦФО, статей, проектов
  • Сценарные сравнения: «что ожидали» vs «что получили»
  • Причины отклонений, с пояснениями от владельцев бюджета

 

Что мы визуализируем в BI

BI превращает план-факт в инструмент управления:

Дашборды:

  • Водопад-диаграмма отклонений по EBITDA / Net Income
  • Таблицы с отклонениями по статьям, ЦФО, SKU, регионам
  • Динамика исполнения бюджета во времени
  • Диаграммы по уровням исполнения:  <90%,  90–110%,  >110%
  • Интерактивные фильтры: юрлицо, сценарий, период, ЦФО

 

Функциональность:

  • Drill-down до строки бюджета / операции / документа
  • Комментарии к отклонениям (ручные или по шаблону)
  • Связь с факторным анализом (разложение отклонений по причинам)

 

Финансовый директор видит:

  • Исполнение бюджета в реальном времени
  • Где и почему отклонились — до уровня статьи и ЦФО
  • Как это влияет на прибыль, CF и KPI
  • Кто ответственный за отклонения

 

Как мы помогаем: архитектура план-фактного анализа

ERP (факт) + IBP (план, прогноз) → DWH (витрины) → BI (анализ)

 

Компонент

Роль

DWH

Хранилище всех планов, фактов, сценариев, версий

IBP

Источник бюджетов, прогнозов, сценариев, бизнес-драйверов

BI

Аналитика, визуализация, контроль, объяснения, сценарии

 

Ценность для компании

Направление

Ценность

Финансовый контроль

Видно, кто и где отклонился от плана

Скорость реакции

Устранение проблем до конца месяца

Обоснованность

Каждое отклонение объяснено и зафиксировано

Прогнозируемость

Переход от реакции к управлению

Ответственность

План-факт — инструмент диалога с бизнесом

 

1. План vs Факт (Plan vs Actual)

Что это

Сравнение утверждённого плана/бюджета с реальными результатами за период.

 

Зачем нужно

  • Контроль исполнения бюджета
  • Оценка управленческой дисциплины
  • Начальный уровень анализа отклонений

 

Пример:

План расходов на маркетинг в апреле — 3 млн ₽
Фактические расходы — 3,5 млн ₽
Отклонение: +0,5 млн ₽ (+17%)

 

Особенности внедрения:

  • План должен быть зафиксирован (версии "бюджет 2024", "инвест-программа 2024")
  • Сценарий "План" загружается в DWH или IBP как отдельная версия
  • Важно согласовать детализацию: по статьям, ЦФО, SKU, периодам

 

2. Прогноз vs Факт (Forecast vs Actual)

Что это

Сравнение обновлённого прогноза (например, после Q1) с фактом исполнения.

 

Зачем нужно

  • Оценка точности планирования
  • Поддержка rolling forecast: "насколько мы умеем предсказывать?"
  • Управление ожиданиями (в том числе для совета директоров)

 

Пример:

В марте компания обновила прогноз выручки на Q2 — 80 млн ₽
Фактическая выручка за Q2 — 77 млн ₽
Отклонение: –3 млн ₽ (–3,75%)

 

Особенности внедрения:

  • Прогноз может обновляться каждый месяц/квартал — версионность критична
  • В BI и DWH нужна поддержка сценариев: "Прогноз Март", "Прогноз Июнь"
  • Часто требуется комментарий к отклонению прогноза — важен workflow IBP

 

3. Бюджет vs Бюджет +1 (Budget vs Budget+1)

Что это

Сравнение текущего бюджета с предыдущей версией, или пересмотренного бюджета на следующий год с исходным.

 

Зачем нужно

  • Отслеживание эволюции стратегических планов
  • Понимание: "насколько реалистичен был прошлогодний план?"
  • Аргументация перед акционерами: почему изменили цели

 

Пример:

В октябре 2023 утверждён бюджет 2024: EBITDA 150 млн ₽
В апреле 2024 компания пересматривает бюджет: EBITDA 130 млн ₽
Снижение целевого ориентира –13,3%

 

Особенности внедрения:

  • В DWH и IBP должны храниться версии бюджетов по годам и ревизиям:
    • Budget_2024_v1, Budget_2024_v2, Budget_2025_draft
  • В BI добавляется механизм сравнения между двумя планами
  • Очень важно: сравнение должно быть по одинаковой структуре ЦФО, статей и курсов валют

 

Как организовать всё вместе

Сравнение

Когда использовать

Источник "левая часть"

Источник "правая часть"

План vs Факт

При анализе исполнения

IBP / бюджет

ERP / факт

Прогноз vs Факт

При контроле актуальных рисков

IBP / прогноз

ERP / факт

Бюджет vs Бюджет+1

При сравнении сценариев и стратегий

IBP / прошлый бюджет

IBP / новый бюджет

 

Как это выглядит для финдиректора в BI

  • Сравнительные дашборды: выбор сценариев по оси X и Y
  • Водопад отклонений: по статьям, ЦФО, проектам
  • Таблицы исполнения: с цветовой индикацией, % отклонения, комментариями
  • История пересмотров: как менялись прогнозы / бюджеты за год
  • Роли и ответственность: кто автор версии, кто комментировал отклонение

 

Cовременная платформа «Оптимакрос» для интегрированного бизнес-планирования (IBP), объединяет стратегическое, финансовое и операционное планирование в едином цифровом пространстве. Система позволяет компаниям строить сквозные планы по спросу, производству, запасам, перемещениям и финансам, согласовывать их на уровне S&OP и принимать обоснованные управленческие решения на основе единой версии данных.

 

Продукт Эксперт-BI

financial-statements

Продукт Эксперт-BI, запросить доступ к демо-стенду on-line

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Оценка инвестиционных проектов: как превратить гипотезу в обоснованное решение
Следующая статья →
Прогнозный баланс: как превратить плановую отчетность в инструмент контроля устойчивости бизнеса

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Русклимат
    Русклимат — международный торгово-производственный холдинг, концентрирующий опыт ведущих мировых производителей индустрии климата, мощный потенциал конструкторских бюро и лабораторий индустриального дизайна.
     
    Компания образована в 1996 году. За более чем двадцатилетнюю историю Русклимат прошел путь от локальной компании до мощной вертикально-интегрированной многопрофильной структуры.
     
  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • Авиакомпания NordStar (АО «АК «НордСтар») – работает под данным брендом с 2008 г. и сейчас входит в топ-15 крупнейших российских авиакомпаний (данные Росавиации) с пассажирооборотом более 1 млн человек в год. АО «АК «НордСтар» выполняет и внутренние, и внешние рейсы, а ее основные хабы - Домодедово, Пулково и Емельяново. С 2021 года компания является базовым перевозчиком аэропорта Норильск.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.