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
  • 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 » Эксперт-BI Аудит: система бизнес-анализа для внутреннего аудита » Универсальное аналитическое решение для Департамента внутреннего аудита » BI/DWH для Департамента внутреннего аудита » Мониторинг исполнения договорных обязательств - анализ сроков исполнения договоров объемов поставок и финансовых условий

Мониторинг исполнения договорных обязательств - анализ сроков исполнения договоров объемов поставок и финансовых условий

В условиях современной цифровой трансформации внутренняя аналитика аудита становится неотъемлемым инструментом оценки рисков и эффективности контрактной деятельности. Мониторинг исполнения договорных обязательств охватывает синхронизацию данных из закупок, поставок, финансов и контрактного управления, что позволяет выявлять отклонения, предотвращать потери и формировать управленческие решения на базе фактов. Цель главы - описать методологические основы организации мониторинга, определить архитектуру данных, ключевые процессы, показатели и практики внедрения, которые обеспечивают устойчивость контроля над исполнением договоров.

  • Краткое содержание главы
  • Определение целей мониторинга и KPI для внутреннего аудита и риск-менеджмента
  • Архитектура данных, источники и управление качеством данных
  • Аналитика по срокам исполнения, объемам поставок и финансовым условиям
  • Процедуры аудита, контрольные точки и организационные изменения

     

Контекст и требования к управлению рисками

Мониторинг исполнения договорных обязательств строится на глубокой связке между процессами закупок, логистикой, финансовым учетом и контрактным управлением. В рамках внутреннего аудита данное направление позволяет не только проверять выполнение условий по контрактам, но и системно оценивать риски несоблюдения сроков, недостижения планируемых объемов поставок и неблагоприятных изменений финансовых условий. Такой подход повышает прозрачность цепочки поставок, снижает операционные риски и улучшает управляемость денежных потоков.

Фундаментом является применимый рамочный подход к внутренним контролям: COSO, COBIT или ISO
31000. В рамках методологии аудита полезно выстроить последовательность действий: определить цели мониторинга, определить риски по каждому договору и группе договоров, спроектировать контрольные точки и соответствующие показатели (KPI), зафиксировать требования к данным и процедурному исполнению, затем реализовать сбор, очистку и анализ данных с последующим тестированием и верификацией выводов.

Ключевые принципы включают: единообразие данных, полноту охвата контрактной базы, своевременность обновления статусов, репродуцируемость расчетов и прослеживаемость решений. В связи с этим следует определить роли и ответственности, установить RACI-модель для участников процесса и внедрить регулярные циклы отчетности для руководителей аудита и органов управления. В качестве культурного фундаментa важны: прозрачность изменений в условиях контрактов, документирование причин отклонений и обеспечение возможности оперативной реакции на рисковые сигналы.

Важно помнить, что мониторинг - это не только поиск ошибок, но и инструмент формирования управленческих выводов. Оперативные сигналы об отклонениях должны сопровождаться аналитическими комментариями, корневыми причинами и рекомендациями по управлению ими. В контексте анализа денежных условий особое внимание уделяется устойчивости финансовых потоков: влиянию отсрочек платежей, изменению цен по контракту, дисконтам и условиям оплаты, что критично для финансовой состоятельности организации. В процессе внедрения целевые показатели должны быть адаптированы под специфику отрасли, категорий поставщиков и рисков цепочки поставок.

 

Архитектура данных, интеграции и управление качеством

Эффективный мониторинг требует целостной архитектуры данных, способной объединять данные из нескольких информационных систем: управления контрактами, закупками, складом, финансами и платежами. Центральной явится единая когортная модель, которая обеспечивает согласованность идентификаторов поставщиков, контрактов и операций на разных источниках. В рамках методологии рекомендуется строить данные вокруг следующих сущностей: Контракт, Обязательство, Этап/Милястоун, Объем поставки, Условия оплаты, Цена и Валюта, Поставка и Накладная, Платеж, Поставщик. Связи между сущностями позволяют выполнять кросс-ссылочные проверки по линии договора и по транзакциям.

  • Контракт: уникальный идентификатор, стороны, дата начала/окончания, валюта, общий объем и стоимость, условия оплаты.
  • Обязательство: описание, срок исполнения, статус, сумма и связи с конкретным контрактом.
  • Этап/Милястоун: запланированная дата, фактическая дата, идентификатор milestone и статус.
  • Объем поставки: планируемый и фактический объем, единицы измерения, ссылка на заказ и контракт.
  • Условия оплаты и Цена: типы условий, дисконт, изменение цены, даты вступления в силу.
  • Поставщик и Заказ/Счет: идентификаторы, связи с поставками, платежными операциями.
  • Платеж: дата платежа, сумма, статус платежа.

Для обеспечения качества данных важно внедрить процедуры управления качеством: полнота источников, консистентность ключевых атрибутов (ContractID, SupplierID, MilestoneDate), своевременность обновлений и верификация трансакционных данных. Рекомендованы следующие практики:

  • использование мастер-данных (MDM) для унификации идентификаторов поставщиков и контрактов;
  • реализование процесса ETL/ELT с четко определенными задержками обновления и обработкой ошибок;
  • внедрение метаданных и каталога данных, чтобы аудиторы могли отслеживать происхождение любых расчетов;
  • настройка профилирования и мониторинга качества данных с пороговыми значениями и автоматическими алертами.

Если речь идет об инфраструктуре обработки больших массивов событий и быстрых аналитических запросов, стоит рассмотреть современные решения для хранения и анализа данных. В гуманитарном контексте применения широко применяются открытые платформы: например, ClickHouse может служить хранилищем событий и контрактной аналитики за счет высокой скорости агрегаций. Для оркестрации и управления зависимостями процессов логично использовать Apache Airflow - он позволяет управлять цепочками загрузки данных, триггерами обновления и повторными запусками в случае сбоев. В рамках данного раздела упомянутые инструменты служат примерами архитектурных решений и не являются обязательными для внедрения, если существуют альтернативы, отвечающие тем же требованиям.

В рамках интеграций следует рассмотреть источники и сценарии обмена данными: ERP/финансы, система контрактного управления, система управления закупками, склад, учетная система и сервисы платежей. Важно обеспечить согласование времени обновления между системами и определить процедуры reconciliation между плановыми и фактическими данными. Архитектура мониторинга должна поддерживать параллельное выполнение тестов и прогонов, а также предоставлять аудиторам единый набор отчетных панелей и метрик.

 

Мониторинг сроков исполнения, объемов поставок и финансовых условий

Ключевой блок главы посвящен аналитике по трем взаимосвязанным направлениям: сроки исполнения договоров, фактическим объемам поставок и финансовым условиям. Эффективная система мониторинга должна не только фиксировать отклонения, но и предоставлять управленческие сигналы для предотвращения рисков и принятия корректирующих действий.

 

Сроки исполнения и объемы поставок

  • Планирование и контроль дат: для каждого договора следует определить набор критических дат - дата подписания, стартовый срок, ключевые этапы, дата поставки, приемка, факт принятия, завершение исполнения. Разница между запланированными и фактическими датами фиксируется как временной отклонение.
  • Оценка исполнения по милистоунам: для каждого обязательства определяется статус и процент выполнения. Важной метрикой является задержка по срокам исполнения на уровне отдельных обязательств и на уровне контракта в целом.
  • Контроль объема: сравнение планируемых объемов с фактическими, использование коэффициентов соответствия (Volume Compliance Rate). Необходимо фиксировать случаи недопоставки, перерасхода и корректировок связанных с изменениями в спецификациях.
  • Риск-индекс поставок: анализ частоты задержек, повторяющихся отклонений и вариаций объемов в динамике, выявляющий структурные проблемы в цепочке поставок.

     

Финансовые условия и платежи

  • Анализ условий оплаты: сверка условий договора и фактических процедур оплаты, включая скидки, пени, изменения цен и условия пересмотки. Важна прозрачность для аудита изменений цен и условий, а также корректная фиксация времени их вступления в силу.
  • Денежные потоки и ликвидность: расчеты на основе DPO (days payable outstanding), DSO (days sales outstanding) и cash conversion cycle. Внутренний аудит отслеживает, насколько реальные данные по платежам согласованы с бухгалтерскими записями, и не возникают ли незапланированные задержки.
  • Валютные и ценовые риски: отслеживаются колебания валюты и индексации цен. Контроль за корректной адаптацией условий оплаты к изменениям курсов и инфляции.
  • Отклонения по финансовым параметрам: расчет отклонения цены, скидок, допусков и условий оплаты. Любые изменения должны проходить через утвержденную процедуру, с регистрацией оснований и уведомлением заинтересованных лиц.

     

Методика анализа и интерфейсы

  • Дашборды и панели управления: визуализация ключевых KPI в реальном времени и с периодами агрегации (помесячно, по проектам, по поставщикам). Примеры KPI: on-time delivery rate, Volume accuracy, Price variance, Payment terms compliance, Price escalation alerts.
  • Пороговые сигналы и раннее оповещение: настройка пороговых значений для lateness по каждому контракту, для отклонений объема, а также для отклонений по финансовым условиям. При превышении порога формируется уведомление в систему управления рисками.
  • Аналитика риска: использование сценариев what-if для оценки влияния задержек на финансовые показатели и календарь проектов. Это позволяет управлять контекстом риска и принимать превентивные меры.

     

Ограничения и управление качеством данных

  • Контроль источников: определение минимального набора полей, требований к полноте и актуализации, а также периодичности синхронизаций между системами.
  • Верификация и тестирование: регулярные проверки согласованности между плановыми и фактическими данными, перекрестная проверка по нескольким источникам (поставщик, контрагент, договор, счет).
  • Документация изменений: каждая итерация расчета и каждого отклонения должны сопровождаться комментариями и доказательствами, чтобы аудит мог проследить логику расчетов и корректирующих действий.
  • Пример архитектуры анализа: в рамках анализа можно построить слои: сырые данные -> чистые данные -> агрегированные показатели -> дашборды. Такой подход обеспечивает прозрачность и воспроизводимость расчетов.

     

Роль инструментов и технологий

  • Для хранения произвольных контрактных данных и успешного масштабирования аналитики применяются решения типа ClickHouse, которые обеспечивают быструю агрегацию и поиск по большому объему фактологических данных. Это особенно важно для больших массивов событий, которые связаны с контрактами и поставками.
  • Оркестрация процессов извлечения, трансформации и загрузки (ETL/ELT) может осуществляться с помощью Apache Airflow или аналогичных платформ, что упрощает управление зависимостями, повторные запуски и мониторинг выполнения пайплайнов.
  • В рамках интеграции с ERP и финансовыми системами следует предусмотреть соблюдение требований к безопасности данных и доступа, а также обеспечить контроль версий схем и миграций.

     

Аналитика, методики аудита и контрольные точки

Эта часть главы описывает практику аудита и методики анализа, направленные на проверку соответствия договорных обязательств, выявление аномалий и формирование управленческих рекомендаций. В отличие от общих аналитических функций, аудит требует структурированного подхода к планированию, тестированию и документированию результатов.

 

Планирование аудита

  • Определение риска на уровне договора и категории поставщиков: фокус на группы контрактов с высокой степенью риска, особенностями рынка и исторической динамикой исполнения.
  • Выборка и репрезентативность: применение риск-ориентированной выборки, которая обеспечивает охват критических параметров, таких как сроки, объемы и финансовые условия.
  • План аудита и контрольные тесты: составление набора тестов, охватывающих цепочку событий: от оформления контракта до оплаты, с акцентом на переменные, которые чаще всего приводят к ошибкам или злоупотреблениям.

     

Контрольные точки и тесты

  • Верификация комплектности: подтверждение наличия полного договора, приложений, соглашений об изменении условий и подписей ответственных лиц.
  • Сопоставление сроков: анализ соответствия плановых и фактических дат по ключевым этапам, выявление повторяющихся задержек и причин их появления.
  • Контроль за объемами: сверка между запланированными и фактическими объемами поставок, а также корректность изменений на уровне контрактов.
  • Анализ финансовых условий: сопоставление условий оплаты, размеров скидок, индексов и изменений цены с соответствующей документацией и платежами.
  • Проверка согласования изменений: контроль за процедурой изменения условий в контракте и обоснованием изменений, включая уведомления и утверждения.
  • Сопоставление счетов и платежей: проверка соответствия между счетами, их формой, суммами и платежами в учетной системе и реальным исполнением условий.

     

Методики анализа

  • Аналитика вариативности и аномалий: применяются статистические методы для выявления аномалий в сроках, объемах и ценах. Ранжирование контрактов по степени риска помогает сосредоточить усилия аудита на наиболее важных случаях.
  • Аналитика изменений: анализ динамики условий оплаты и цен по времени, чтобы выявлять несанкционированные или непредсказуемые изменения.
  • Корневые причины: после выявления отклонения требуется выполнение корневого анализа, определение факторов, влияющих на проблему, и формирование корректирующих действий.
  • Документация результатов: формирование отчета об аудите, который включает методику, данные, выводы и управленческие рекомендации, а также план действий и сроки исполнения.

     

Доказательная база и доказательства

  • Фиксация данных: вся матрица тестов и выводы должны иметь документальную основу, с указанием источников, дат, версий данных и ответственных лиц.
  • Верификация корректности: демонстрация того, что применяемые методики действительно приводят к воспроизводимым результатам, включая возможность повторного воспроизведения анализа аудитором.
  • Эскалация и управление рисками: при выявлении значительных отклонений должны быть предусмотрены процессы эскалации, согласование по управлению рисками и план действий.

     

Промежуточные и итоговые результаты аудита

  • Описания контрольных точек, проектов и договоров с высоким уровнем риска.
  • Рекомендации по правовым, финансовым и операционным мерам снижения риска.
  • План корректирующих действий и сроки реализации, а также механизм мониторинга выполнения.

     

Организационные изменения, внедрение и устойчивое управление

Эффективность мониторинга исполнения договорных обязательств во многом зависит от того, насколько устойчиво внедрены процессы и управленческие соглашения в организации. В этой части рассуждается о ролях, организационных структурах, политики и принципах трансформации, которые обеспечивают устойчивость мониторинга и аудита в долгосрочной перспективе.

 

Роли и ответственность

  • Определение RACI для мониторинга: ответственные за данные, анализ, контроль, управление изменениями и аудит. Четкое распределение задач предотвращает дублирование усилий и лакуны в контроле.
  • Координация между подразделениями: закупки, финансы, ИТ, риск-менеджмент и внутренний аудит должны взаимодействовать через регулярные органы управления и процессные встречи.
  • Руководство данными и управление изменениями: выделение владельцев данных и процессов, которые принимают решения об изменениях в моделях и процедурах.

     

Г governance и политики

  • Документация процедур: разработка и поддержка методик, регламентов, шаблонов отчетности и методик расчета KPI.
  • Регламент изменений: формальная процедура внесения изменений в условия контрактов и связанные данные с требованием уведомления и утверждений.
  • Контроль доступа и безопасность: обеспечение соответствия требованиям к конфиденциальности и целостности данных, особенно в части финансовой информации и контрактной документации.

     

Внедрение и развитие инфраструктуры

  • Этапы внедрения: от пилотного проекта на ограниченной базе контрактов к полномасштабному внедрению по всей организации, с постепенным увеличением охвата данных и пользователей.
  • Обучение и развитие персонала: программы повышения квалификации для аудиторов, аналитиков и владельцев процессов по работе с данными, аналитикам по контрактам и менеджерам по рискам.
  • Управление изменениями культуры: формирование культуры доверия к данным, ответственности за точность и своевременность обновлений, а также стремление к прозрачности в вопросах исполнения договорных обязательств.
  • Механизм мониторинга эффективности: определение и мониторинг KPI для команд, что позволяет отслеживать качество данных, скорость обновления и качество аудиторских выводов.

     

Интеграция с существующими процессами

  • Согласование с планами аудита и внутренними процедурами контроля: чтобы мониторинг не стал отдельной «изолированной» функцией, а стал частью общего цикла управления рисками.
  • Институционализация лучших практик: внедрение формализованных процедур по идентификации рисков, сбору данных, тестированию и публикации результатов аудита.
  • Этические принципы и прозрачность: обеспечение того, чтобы мониторинг служил улучшению процессов, а не ограничивал оперативную деятельность бизнеса.

     

Стабильность и эволюция

  • Модели зрелости: внедрять подходы к прогрессу по уровням зрелости функциональности мониторинга и аналитики, начиная с базового набора контрактов и данных и переходя к расширенной аналитике и управлению изменениями.
  • Постоянная оптимизация: периодический пересмотр метрик, порогов и процессов, чтобы они сохраняли актуальность при изменении бизнес-мрои и технологий.
  • Адаптивность к рискам: гибкость в адаптации к новым рискам и условиям контрактов, а также к изменению регуляторной среды и рынков.

     

Key takeaways

  • Мониторинг исполнения договорных обязательств должен быть встроен в управленческую архитектуру рисков и внутреннего аудита, а не рассматриваться как разрозненная функция.
  • Архитектура данных должна обеспечивать единообразие идентификаторов, полноту и прозрачность источников, а также поддерживать репродуцируемые расчеты и аудиторские проверки.
  • Аналитика по срокам, объемам поставок и финансовым условиям требует четкой дефиниции KPI, раннего оповещения и систематической оценки рисков с опорой на данные.
  • Процедуры аудита должны включать планирование риска, выборку и тесты, корневой анализ и документирование доказательств, а также план действий по исправлению выявленных недостатков.
  • Организационные изменения и устойчивое управление требуют четкого распределения ролей, регламентов изменений, обучения сотрудников и институционализации лучших практик.
  • Использование современных инструментов и подходов, таких как ClickHouse и Apache Airflow, может усилить скорость анализа и надёжность повторяемых процессов, но выбор технологий должен соответствовать контексту и требованиям к данным.
  • Важно обеспечить тесную связь между данными и процессами: от управления мастер-данными до прозрачной отчетности руководству и аудиту.

     

FAQ

  1. Какие источники данных считаются базовыми для мониторинга исполнения договоров?
  • Базовыми источниками являются данные контрактного управления, закупок, складских и ERP-систем, финансовых и платежных регистров. Важно обеспечить согласование идентификаторов поставщиков и контрактов между системами, а также наличие актуальных атрибутов по срокам, объемам и ценам.

 

  1. Как определить критические сроки и пороги риска?
  • Критические сроки следует определить на основе жизненного цикла договора и ключевых этапов поставок (поставка, приемка, оплата). Пороги риска устанавливаются на уровне организации и контрактной группы: задержка по срокам, несоответствие объемов, отклонение цены от планового уровня. Пороги должны быть гибкими и пересматриваться при изменении рынка и условий контракта.

 

  1. Какие KPI наиболее полезны для внутреннего аудита в рамках мониторинга контрактов?
  • On-time delivery rate, Volume compliance rate, Price variance, Payment terms compliance, Days payable outstanding, Cash conversion cycle, Frequency of change in contract terms, и Rate of anomaly detections. KPI должны быть понятны аудиторам и бизнесу, прозрачны и легко воспроизводимы.

 

  1. Какие методы аудита применяются для проверки финансовых условий?
  • Методы включают сопоставление условий оплаты и цен, анализ изменений в условиях и ценах по времени, сверку с договорами, счетами и платежами, анализ дисконтных условий и индексов, а также тестирование соответствия изменений условий установленным процессам утверждения.

 

  1. Какие организационные изменения необходимы для устойчивости мониторинга?
  • Необходимы четкие роли и ответственности (RACI), регламенты по изменениям условий контрактов, процедуры управления данными, обучение сотрудников, создание органов управления рисками и механизмов эскалации.

 

  1. Какую роль играет автоматизация в повышении качества аудита по контрактам?
  • Автоматизация сокращает человеческую ошибку, повышает воспроизводимость расчётов, ускоряет обновления данных и уведомления о рисках. Правильно настроенная автоматизация позволяет аудиторам концентрироваться на выводах и рекомендациях, а не на сборе данных.

 

  1. Какие риски присутствуют при внедрении мониторинга и как их снижать?
  • Риски включают неполноту источников данных, несоответствие между системами и задержки обновлений. Их минимизируют через выработку единой модели данных, регламенты обновления и верификацию данных, а также через обучение сотрудников и регулярные проверки.

 

  1. Какие примеры open-source или российских продуктов применимы в мониторинге контрактов?
  • В качестве примера можно использовать ClickHouse для аналитики больших массивов контрактной информации и Apache Airflow для оркестрации пайплайнов. Эти инструменты хорошо подходят для масштабируемой аналитики и управления данными, при этом их использование должно соответствовать политике безопасности и требованиям регулятора.

 

  1. Как организовать внедрение мониторинга в условиях ограниченных ресурсов?
  • Начать можно с пилота на ограниченном наборе договоров и поставщиков, определить критические KPI, сосредоточиться на наиболее рисковом сегменте контрактной базы, далее расширять охват, внедрять автоматизацию по мере роста компетенций команды и наличия ресурсов.

 

  1. Какие шаги после выявления отклонений в аудитe?
  • Зафиксировать нарушение, провести корневой анализ, определить первопричины, сформировать план корректирующих действий с ответственными лицами и сроками, обновить данные и регистр аудита, мониторить выполнение плана и повторно оценивать риск после внедрения изменений.

 

← Предыдущая статья
Анализ изменений условий договоров - выявление частых изменений стоимости, сроков или условий контрактов после подписания
Следующая статья →
Анализ платежей по договорам сверх установленной суммы - выявление случаев превышения финансовых лимитов контрактов

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • Группа компаний «Невский кондитер» основана в 1996 году в Санкт-Петербурге и на сегодняшний день является одним из крупнейших производителей кондитерских изделий в России.

     

  • В «Пивоваренной компании «Балтика» аналитическая платформа Loginom применяется для моделирования процессов или построения отчетов, в том числе для формирования рекомендаций по корректировке плана промоактивностей.
     
  • 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.