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 » Кассовый разрыв: как DWH, IBP и BI помогают заранее увидеть и избежать нехватки денежных средств

Кассовый разрыв: как DWH, IBP и BI помогают заранее увидеть и избежать нехватки денежных средств

Что такое кассовый разрыв

Кассовый разрыв — это ситуация, при которой на расчетном счёте компании не хватает денежных средств для исполнения обязательств, несмотря на общую прибыльность бизнеса.

Ключевые причины:

  • несоответствие сроков поступлений и платежей (рассинхрон),
  • рост дебиторской задолженности,
  • завышенные запасы и CAPEX без учета доступных средств,
  • резкое падение выручки или непредвиденные расходы.

 

Даже у прибыльной компании может возникнуть кассовый разрыв, если денежный поток (cash flow) не сбалансирован по времени.

 

Почему без DWH/IBP/BI кассовые разрывы "приходят неожиданно"

  1. Данные разрознены — платёжный календарь в Excel, остатки в банке, обязательства в ERP.
  2. Нет единого прогноза CF — трудно увязать операционные планы с денежными потоками.
  3. Платежи и поступления не моделируются во времени.
  4. Нет алертов и визуализации, которые показывают: "через 3 недели баланс будет отрицательным".

 

Результат: компания узнаёт о кассовом разрыве слишком поздно, теряет поставщиков, нарушает кредитные ковенанты, штрафуется.

 

Что именно мы делаем, чтобы предупредить кассовый разрыв

1. DWH: создаём хранилище денежных потоков и обязательств

Источники данных:

  • ERP (дебиторка, кредиторка, заказы, поступления)
  • Банковские выписки (остатки, движения)
  • Казначейские планы
  • Платёжные графики, заявки, заявки на CAPEX
  • План продаж, закупок, производства (из IBP)

 

Создаём витрины:

  • График входящих и исходящих платежей по датам
  • Остатки денежных средств по счетам, валютам
  • Предполагаемые задержки (на основе истории)
  • Обязательства, разбитые по приоритетам (контракты, налоги, ЗП)

 

Результат:

  • База для сценарного CF, Cash Gap, Cash Buffer
  • Возможность пересчитать прогноз за минуты при изменении входных данных

 

2. IBP: строим прогноз Cash Flow, который учитывает реальные процессы

Что мы моделируем:

  • Доходную часть:
    • Выручка по договорам и отсрочкам оплаты
    • Налоги и НДС к возмещению / уплате
    • Поступления от клиентов с учетом истории просрочек
  • Расходную часть:
  • Зарплаты, налоги, аренда, закупки, логистика
  • CAPEX-платежи
  • Долговые обязательства (график + проценты)
  • Разбивка по дням / неделям / месяцам
  • Моделирование отсрочек и переносов
  • Временное распределение:

 

Расширения:

  • Сценарное моделирование: «что если выручка упадет на 20%», «если клиент задержит платёж»
  • Поддержка rolling forecast: обновление каждый месяц / неделя
  • Возможность расчета буфера ликвидности (Cash Reserve Buffer)

 

Что увидит финдиректор:

  • Прогноз остатка на счёте на каждый день / неделю / месяц
  • Периоды с отрицательным cash gap
  • Перечень обязательств, вызывающих риск
  • Альтернативные сценарии (перенос, кредит, продажа актива)

 

3. BI: визуализируем, где и когда возникнет кассовый разрыв

Что мы отображаем:

  • Диаграммы денежных потоков: In / Out по дням
  • Прогноз остатка на счетах
  • Алерты: "критический остаток через 7 дней", "невыполненный платёж"
  • Таблицы: по контрагентам, договорам, ЦФО, категориям затрат
  • Календарь платежей и поступлений с цветовой индикацией

 

BI-платформы:

  • Power BI, Yandex DataLens, FineBI, Qlik

 

Что видит финдиректор:

  • Прогноз кассового остатка
  • Почему и когда возникнет дефицит
  • Какой платеж его спровоцирует
  • Какие управленческие действия возможны

 

Как собрать модель данных для анализа кассовых разрывов

Категория

Что нужно собрать

Операционные планы

Продажи, закупки, производство

Финансовые обязательства

Долги, налоги, аренда, CAPEX

История платежей

Банковские движения, задержки

Графики и условия

Договоры, отсрочки, графики оплаты

Сценарии

Базовый, стресс, оптимистичный

Всё это интегрируется в DWH, затем используется в IBP как модель, и в BI — как дашборд.

 

Ценность для компании

Направление

Ценность

 Прогнозируемость

Чёткое понимание, когда и почему не хватит денег

 Управление рисками

Возможность заранее сократить расходы, взять кредит или согласовать перенос

 Повышение доверия банков и инвесторов

Контроль CF = контроль за устойчивостью

 Ответственность

Каждое подразделение видит, как влияет на кассовый разрыв

 Управление ростом

Возможность масштабироваться без потери платёжеспособности

 

Заключение

Кассовый разрыв — это не сбой бухгалтерии. Это системный управленческий провал.
Но его можно и нужно предсказывать, моделировать и предотвращать.

С помощью DWH, IBP и BI мы создаём платформу, в которой:

  • каждый платёж и поступление прогнозируется по дням,
  • каждый разрыв — объясняется и моделируется,
  • каждый управленец — знает, что делать до того, как наступит "минус".

 

А вы, как финансовый директор, управляете не последствиями, а причинами.

 

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
Калькулирование себестоимости: как данные превращают затраты в управляемую прибыль
Следующая статья →
Консолидированная управленческая отчетность: как DWH, IBP и BI превращают разрозненные цифры в управляемую картину бизнеса
Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • 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

  • «Синтека» — ведущий разработчик инновационных сервисов для строительной отрасли, который решает ключевые задачи автоматизации службы снабжения строительных компаний.

  • 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.