Adastra byla jedním z průkopníků datových skladů v České republice a za dvě desetiletí dodala mnoho řešení bankám, telco operátorům, pojišťovnám i firmám z oblasti energetiky. Nakonec vyvinula vlastní unikátní sklad, který nazvala FinReCo. „Velký význam máme pro společnosti, které mají různorodé zdrojové systémy, pracují s různými měnami nebo vytvářejí nový vlastní byznys, který potřebují zpracovat s reportovat jednotně jako z ostatních byznysů. Dost často se jedná o akvizice a fúze,” říká v Adastra podcastu business developer Adastry Oto Gücklhorn.
- V čem je unikátní nástroj pro finanční reporting FinReCo?
- Proč je důležité přeskládat data z různých systémů do podoby, která je efektivní pro reporting?
- Jak zajistit, aby datový sklad dobře fungoval i po deseti dvaceti letech?
- Jak se FinReCo uplatňuje při fúzích a akvizicích?
- Jaké jsou výhody zamykání období?
Poslechněte si podcast
Přečtěte si podcast jako rozhovor
Ivana Karhanová: Až 65 procent fúzí a akvizic nedokáže naplnit původní finanční cíle. Střetnou se dvě firmy, dvě kultury, dvoje systémy řízení financí a účetnictví a dvě skupiny managementu. Pohled na byznys však potřebují jen jeden. Jednu pravdu, na základě které se bude management rozhodovat. Kde je klíč v datech a v porozumění byznysu? O tom dnes budu mluvit s Oto Gücklhornem, business developerem Adastry.
Oto Gücklhorn: Ahoj.
Ivana Karhanová: Oto, manažerský reporting musí být nebo by měl být navázaný na strategii firmy a musí z ní být poznat, jak se dají plnit klíčové ukazatele a případně i to, kde jejich plnění vázne. Adastra na to vyvinula vlastní nástroj. Proč vlastní?
Oto Gücklhorn: No, protože Adastra dodávala spoustu řešení do velkých společností jako jsou banky, telco, operátoři, pojišťovny, nebo dokonce do energetiky. Velké banky ale měly různá specifika, systém se většinou vyvíjel na míru. Jenže po nějaké době – a my to děláme víc než dvacet let – jsme zjistili, že prostě co se týče nějakých finančních dat, tak základní potřeby jsou velmi podobné. A protože ajťáci neradi dělají něco pořád dokola a skoro stejně, tak jsme se prostě rozhodli, že vyvineme nástroj, který zhmotní naše dvacetileté zkušenosti a připraví nějaký nástroj, který umožní rychlé nasazení řešení s tím, že scénáře pro zpracování dat jsou předpřipravené a jejich zpracování je mnohem rychlejší a efektivnější. Prostě je tam zhmotněné know-how.
Ivana Karhanová: Ten nástroj pro finanční reporting se jmenuje FinReCo. V podstatě když půjdeme na dřeň, tak je to datový sklad. Co je na něm unikátního? V čem se liší od běžných datových skladů? Nevím, jestli existuje běžný datový sklad, ale myslím od datových skladů, které už firmy mají.
Oto Gücklhorn: Já bych řekl, že hlavní jedinečností FinReCa je, že zhmotňuje dvacetileté zkušenosti našich pracovníků, a že Adastra byla jedním z průkopníků datových skladů v České republice. Datový sklad je připravený tak, že nás ani zákazníka nikdy nic nepřekvapí. Ať se jeho byznys pohne kterýmkoliv směrem, tak prostě datový sklad bude vždy podporou pro jeho reporting. To je jeden z hlavních důvodů, proč si myslím, že náš datový sklad je unikátní.
Ivana Karhanová: Proč nejsou schopní nasadit takový datový sklad právě v IT odděleních bank, pojišťoven, firem, ke kterým FinReCo dodáváme?
Oto Gücklhorn: Dobrá otázka. Oni by možná schopni byli, ale samozřejmě je to o tom, že pracovníci v bankách dělají a získávají zkušenosti třeba deset let jenom v jednom prostředí. My pracujeme na různých projektech a získáváme know-how ve více bankách a institucích, takže dokážeme zhmotnit základ toho řešení, který je vždycky stejný, rychleji.
Ivana Karhanová: Často v Adastře řešíte, aby ta jednotná datová základna fungovala, aby firma pracovala s jedněmi daty. Na první pohled je to poměrně jednoduchá věc. Mám data, někam mi tečou. Ta data by měla být jednotná. Proč to v praxi až tak dobře nefunguje?
Oto Gücklhorn: Když se vrátíme k bankám, tak taková banka má samozřejmě několik systémů, většinou nezávislých a od různých dodavatelů. Je to prostě core systém, kde jsou pohyby na bankovních účtech, určitě má nějaké CRM a nějaký systém pro poskytování úvěrů a pravděpodobně několik dalších systémů. Každý systém má svoje vlastní číselníky, svoje vlastní data a kontroly dat. A když pak z těchto systémů vytáhnete data a chcete je spojit, tak to není úplně triviální úloha. Musíte vzájemně ta data dobře provázat. To je základní úkol datového skladu. Není to žádná raketová věda, on v podstatě jenom přeskládá data z transakčních systémů do podoby, která je efektivní pro reporting.
Ivana Karhanová: A to know-how spočívá v čem? V tom, že víte, která data přeskládat na kterou hromádku?
Oto Gücklhorn: Jak je máme nachystat, aby se pak z toho ta data dobře vytahovala nebo se třeba rychle reportovalo. Protože existuje spoustu datových skladů, které někdo vybudoval – někdy IT – a které na začátku fungovaly, ale třeba po dvou letech se na nás zákazník obrátí, že má problémy. A většinou je to o tom, že právě na začátku funguje skoro každý datový sklad. Ale máme spoustu zákazníků, kteří využívají naše datové sklady deset, patnáct, dvacet let. Po patnácti letech to už není tak jednoduché, aby fungovaly. V tom bych řekl, že je zásadní rozdíl. A je to právě ve správném návrhu datových struktur, agregaci dat.
Ivana Karhanová: Když už tohle mám, jak je pak pro mě jednoduché na to postavit další reportovací nástroj, třeba Power BI, Qlik.
Oto Gücklhorn: Nebo Excel – to je důležité říct.
Ivana Karhanová: Nebo Excel, ok.
Oto Gücklhorn: To už je pak jenom třešnička, je skoro jedno, jaký na to nasadíte nástroj. Nejdůležitější je to, že data jsou správně poskládaná. Důležité ještě je, že většinou bývá na konci toho datového skladu takzvaná OLAP kostka, která předchystá data tak, že v podstatě i člověk neznalý struktur zdrojových systémů neudělá chybu při spojování dat, zatímco kdyby si zkusil natahat data z různých zdrojových systémů, což technicky nemusí být tak složité, tak by se mohl dopustit fatálních chyb v propojování dat a výsledkem by byla špatná čísla.
Ivana Karhanová: Můžeš to uvést na nějakém příkladu? Co s čím můžu pospojovat úplně špatně?
Oto Gücklhorn: Nejstupidnější příklad je spojit koruny s dolary, což se může stát i reálně. V podstatě člověk, který nasadí třeba Power BI přímo na zdrojové systémy, teoreticky to fungovat může, i když asi ne optimální rychlostí, je ale postaven do role analytika architekta, protože musí přesně znát fyzický datový model systémů, aby ta data správně pospojoval. A ty zdrojové systémy jsou navíc většinou optimalizované na to, aby se data správně pořizovala, a ne, aby se z ní správně reportovalo. A to je taky dost zásadní rozdíl. Největší problémy jsou s pospojováním fyzických dat ve správném postavení fyzických datových modelů, protože při té realizaci, třeba když my na tom pracujeme, tak samozřejmě pracujeme s dodavatelem zdrojového systému v místním IT proto, aby nám přeložil interpretace byznysových dat z pohledu zdrojových systémů. A to všechno by musel člověk zvládnout, takže by musel být technicky zdatný a zároveň by musel rozumět fyzickému datovému modelu toho zdrojového systému.
Ivana Karhanová: To znamená, co tam padá, na jaké hromádky?
Oto Gücklhorn: Ano, jak jsou tam data uložená a proč.
Ivana Karhanová: Běžně se reportuje z datových skladů, účetnictví, reportují se statutární reporty. V čem je odlišný manažerský reporting?
Oto Gücklhorn: U něj přizpůsobujeme reporty potřebám manažerů. Já si pak můžu udělat výsledovky za svoje oddělení, v podstatě za jednotlivého pracovníka nebo produkt za jednu zemi. Ale samozřejmě abych mohl získat taková data, tak většinou musí proběhnout nějaké manažerské podrozvahové úpravy dat, aby to kopírovalo realitu v datech vůči životu v té společnosti. Většinou tato data nedostanu přímo z účetní závěrky, tedy z dat účetnictví.
Ivana Karhanová: To znamená, že když implementujete FinReCo, tak se musíte kromě IT a dodavatelů bavit ještě se samotným byznysem, aby vám řekl, co jsou pro něj klíčové věci, co v datech potřebují nutně vidět nebo co s nimi souvisí?
Oto Gücklhorn: Hlavně se taky hodně řeší takzvané dimenze, což jsou střediska, zakázky a podobně, a ty se musí taky správně nastrukturalizovat. Platí to i pro analytickou část účtů, abychom věděli, co představují a mohli to pak správně interpretovat třeba z pohledu manažerského reportingu, případně trošku změnit postup. Speciálně když máte nějakou holdingovou strukturu a zdrojové systémy jsou v různých zemích s různými legislativními rámci, tak se musejí správně nachystat nebo nějak vyřešit data a dimenze, aby putovaly do toho skladu správně.
Ivana Karhanová: Já jsem začátek dnešního podcastu uvedla fúzemi a akvizicemi, protože FinReCo často používáte právě při fúzích nebo akvizicích. Proč zrovna při těchto transakcích?
Oto Gücklhorn: Protože tyhle společnosti nás asi potřebují nejvíc. Jednak musí vyřešit intercompany transakce a jednak právě dochází k tomu, že jejich zdrojové systémy jsou třeba úplně jiné. Často když máte holdingovou strukturu, tak třeba v ČR jsou čtyři velké firmy, které mají vlastní ERP systém, pak máte dalších osm firem, který už mají nějaký systém, z něhož se nedá dělat pořádný export dat a data se tahají z Excelu. Totéž platí v Rumunsku, v Maďarsku, že velikosti jednotlivých dceřinek jsou různé a tomu odpovídá různý informační systém. Kolikrát ještě mají samozřejmě vlastní účetní osnovy, které odpovídají tamní legislativě. Pak je problém udělat v tom reporting. Takže náš přínos v té chvíli je vyšší než třeba u společnosti, která má jenom jeden zdrojový systém a v Česku účtuje v korunách. Tam si ta firma pravděpodobně reporting vyřeší v rámci ERP systému a nebude potřebovat naše služby. Tito zákazníci naše služby nepotřebují.
Ivana Karhanová: Takže největší užitek mají kde – při fúzích, při akvizicích?
Oto Gücklhorn: Nebo když mají hodně různorodých zdrojových systémů a různé měny. A pak si myslím, že velký význam máme pro společnosti, které mají dynamický rozvoj, protože vytvářejí nový vlastní byznys, který potřebují zpracovat s reportovat jednotně jako z ostatních byznysů. Dost často akvírují a vstupují do zahraničí, nebo naopak zahraniční firmy vstupují sem, což je největší potenciál pro naše řešení FinReCo. A zase, kdybych to měl vymezit opačně, tak prostě když je stabilní firma, která má svůj byznys několik let, má jeden zdrojový systém, tak si může vyřešit svůj reporting z ERP systému a pravděpodobně naše služby nebude potřebovat.
Ivana Karhanová: Vy jste díky svým dvacetiletým zkušenostem s byznysem do reportingu zařadili i věci, jako je třeba zamykání období. K čemu to firmy potřebují?
Oto Gücklhorn: Každá položka nebo každá transakce, která je v datovém skladu, má přiřazené dva datumy, z nichž jeden je účetní nebo transakční a druhý je reportingový. A když na základě dat v datovém skladu chcete řešit nějaké finální věci, třeba výplatu bonusů, což je důležitá věc a nebylo by reputačně vítané je vracet, tak my zařídíme, aby se díky tomu reporting zpětně nepohnul. Takže vy vlastně zamknete reportingové období. Takže data, která se pak vykazují vůči státu, vůči daním a podobně, se vám samozřejmě hýbou například z důvodu dobropisu nebo jiných situací, kdy prostě upravujete data. Účetní závěrka se dělá za rok, takže si můžete měnit účetnictví v rámci roku, ale pro reporting by to byl velký problém, protože by se vám za prvé čísla měnila v minulých měsících, a naopak by se vám pak třeba zpětně někde vynásobila – to, co se minule odepsalo, by se vám v dalším měsíci zase přičetlo a hýbaly by se vám výsledky v čase. Proto jsme zavedli zamykání období, kdy si nějaká zodpovědná osoba, většinou šéf controllingu, v dané chvíli zamkne data. A jakékoliv další reportingové transakce se dostávají už jenom do neuzavřených období. Tím se nemůže stát, že se reporting zpětně pohne.
Ivana Karhanová: Pojďme uvést pár dalších příkladů, kde je manažerský reporting naprosto odlišný od jakýchkoliv účetních nebo jiných legislativních systémů, které v reportingu firma vykazuje.
Oto Gücklhorn: V mnoha firmách existují interní obchodní dohody, že když se někdo zaslouží o nějakou zakázku, tak nějaká část padá na jeho útvar nebo přímo na něj. A v takových situacích musí pak pracovníci controllingu korigovat statutární účetnictví. Pravděpodobně to dělají podrozvahovými zápisy, ale to se může dělat různě. Vlastně ovlivňují manažerské účetnictví tak, aby odpovídalo té situaci. Takže jsme pak schopni si vytvořit výsledovky za každý útvar nebo za člověka.
Ivana Karhanová: Tak jak to odpovídá reálně tomu byznysu, tomu, co je propsané v účetnictví, protože faktury taky mohou chodit s velkým zpožděním nebo být velké.
Oto Gücklhorn: Nejenom to, ale vy tam vlastně nezachytíte ten podíl. Když si třeba představíte, že máte dva útvary za sebou a z toho pak je nějaká finální fakturace, tak si to musíte někde rozdělit, co patří vám a co patří tomu, kdo je za vámi.
Ivana Karhanová: To znamená, že z toho manažerského reportingu chci třeba vidět, jak mi které oddělení přispívá k byznysu, jakým podílem?
Oto Gücklhorn: Nebo třeba k profitabilitě výrobků, jak se na ní podílely konkrétní útvary nebo společnosti, přičemž finální výnos dělá až prodej. Na něj samozřejmě existuje účetnictví a určité nástroje, ale ne vždy jde o nejjednodušším řešení, jak všechno postihnout. Anebo naopak jsou tam různá legislativní omezení z pohledu daní. Třeba jak můžete oceňovat ty výrobky, ale nebo mezi výrobky, polotovary, ale reálně to chcete dělat jinak, protože máte pocit, že přínos úplně neodpovídá legislativním požadavkům, takže takhle můžete korigovat účetnictví, abyste pak správně ohodnocovali ty pracovníky nebo celé útvary.
Ivana Karhanová: Jak dlouho vám trvá pochopit vnitřní pravidla toho byznysu, když někdo chce nasadit FinReCo?
Oto Gücklhorn: My k tomu přistupujeme trošku jinak. Většinou uděláme nějakou rychlou analýzu a snažíme se udělat první implementaci, která splní nějakých 80 procent byznysových požadavků do tří měsíců. Takže jdeme vyloženě po tom, co bývá skoro stejné. To zrealizujeme a následně pak řešíme případné speciality, ale v té chvíli už ta firma využívá přínosy FinReCa.
Ivana Karhanová: Jak dlouho vám pak trvá odladit detaily nebo konkrétní specifika?
Oto Gücklhorn: To už asi nejsem schopen úplně přesně říct, ale většinou se pak jde nějakým dalším rozvojem, že kromě účetnictví se zaměřujeme na nějaký byznys, a tam už je prioritizace. Dost často to bývá v projektu nějak naplánované, ale když nasadíme první část, tak z ní vznikají ty priority. Situace se mění. Kdybych to generalizoval, tak máme naplánované tři etapy. První je daná a většinou taky proběhne.
Ivana Karhanová: To je těch 80 procent.
Oto Gücklhorn: Ano, a ta druhá proběhne třeba z osmdesáti procent, jak se původně myslelo. Třetí dost často vůbec neproběhne, protože jsou jiné priority, kdy nás zákazník tlačí, abychom nejdřív udělali něco jiného, nebo zjistí, že to ani nepotřeboval. To se taky stává, protože FinReCo mu to řeší jiným způsobem. A i když na tom předtím trval a my jsme mu vysvětlovali, že samozřejmě to tam bude mít i tak, tak na tom třeba trval. Ale to je normální život IT projektů.
Ivana Karhanová: Takže první fáze je pokrýt většinu věcí, které jsou stejné, a ty druhé dvě jsou tedy přesně co?
Oto Gücklhorn: Tam se dodělávají složitější věci, anebo věci, u nichž je potřeba nějaká větší příprava.
Ivana Karhanová: To znamená, že to už jsou nuance, kdy upravuji čísla, jak je potřebuji.
Oto Gücklhorn: Importujete data z různých zemí, z různých informačních systémů. Na začátku se to třeba udělá z Excelu a řekne se, že ve druhé etapě se budou řešit s dodavatelem toho softwaru nějaké exporty dat, aby nám je prostě byl schopen nachystat. A tam to trošku závisí na třetí straně, jestli nám to připraví nebo nepřipraví, tak podle toho se to dodělává a na začátku se prostě vyjede účetní transakce do Excelu. V tu chvíli nám to stačí a pak se to udělá pohodlněji a dá se to zautomatizovat. U FinReCa je důležitá taky automatizace procesů. My jsme schopni dosáhnout toho, že ve FinReCu je nějaký business workflow, který umožní naplánovat celý uzávěrkový proces, tedy jak bude probíhat konec měsíce, a ví se přesně, co je potřeba pro to, aby ta data byla připravená.
Ivana Karhanová: Já si asi tu automatizaci představuji jednodušeji, než v praxi probíhá. Jak moc zákazníků je schopno dosáhnout s FinReCem plné automatizace?
Oto Gücklhorn: Já si myslím, že všichni. I když se během kontroly třeba přijde na nějaké chyby, ve FinReCu je možnost tam správná data dohrát, opravit je v systému a poslat je zpátky do FinReCa. Většinou to funguje tak, že se data loadují přes noc, ale v rámci uzávěrkových operací datového skladu mají možnost dohrávat jenom korekce, manažerské úpravy pro manažerský reporting, nebo i jiný transakce. To je ale malý soubor, který se tam vtáhne a rychle se přepočítá třeba OLAP kostka. Takže jsou schopni udělat to kolečko třeba i za deset minut, kdy zjistí chybu v datovém skladu, opraví ta data a dostanou je tam zpátky za deset minut. To se běžně nepoužívá, protože to není potřeba, ale právě před uzávěrkou měsíce se to třeba udělá desetkrát, když tam mají chyby.
Ivana Karhanová: A když nemám takovýhle speciální datový sklad, tak ta automatizace reportingu nefunguje?
Oto Gücklhorn: Záleží, jak to řeším, možností je víc. Buď vyrobím excelové peklo, takže spojuji různá data z různých zdrojových systémů, v nichž jsem udělal různé úpravy, mám na to speciální názvosloví, číslování, jak se to má spojovat, co kam se má dávat. A to je to peklo. Tento postup je úplně korektní do určité míry, než se z toho stane to peklo. Já si myslím, že Excel je super nástroj na spoustu věcí, speciálně v oblasti reportingu, ale jen dokud je složitost dat anebo složitost reportingu taková, že vám umožňuje velmi pohodlně pracovat s Excely, v nichž se vyznáte. Pak není důvod to měnit, ale v okamžiku, kdy kontroloři nebo jiní pracovníci většinu času tráví spojováním souborů, hledáním chyb a nedělají svoji práci, aby analyzovali data a na jejich základě podporovali byznys, tak to už je pak špatně.
Ivana Karhanová: Taky jsem se tě chtěla zeptat, kdy je ten okamžik, kdy poznám, že už jsem překročila přípustnou hranici práce s Excelem.
Oto Gücklhorn: Když začnou odcházet lidi. Když už jsou prostě znechucení, že jenom připravují data a nepracují s nimi, a mají pocit, že jsou jenom výkonná mašina, která chystá data pro tu uzávěrku, ale to, co by měli dělat, analyzovat ta data, to už vůbec nedělají. A právě my pak té firmě pomůžeme v tom, že jim třeba z devadesáti až sto procent pomůžeme s přípravou dat a ti kontroloři pak dělají skutečně svoji práci.
Ivana Karhanová: Takže to je okamžik, kdy mám zahodit Excel?
Oto Gücklhorn: Ano, to je okamžik, kdy je to prostě trávení většiny času už jenom chystáním dat.
Ivana Karhanová: Jsou ještě nějaké další momenty, kdy z praxe víte, že je nesmysl tohle chystat manuálně?
Oto Gücklhorn: V okamžiku, kdy zjistíte na nějakých poradách, že máte různý pravdy, že obchodní ředitel přinese úplně jiné podklady než finanční, tak tam bych se taky zamýšlel nad tím, čím to je. A většinou je to právě to, že někdo tahá data na základě znalosti fyzického datového modelu z jednoho místa, a druhý útvar je tahá z jiného místa. Výsledkem jsou samozřejmě různé výsledky v datech. Nevím, kdo je má optimističtější, většinou asi obchodní ředitel. Ale pak se samozřejmě ta firma nedá řídit, když má každý jiné výsledky. To je další věc, kdy to už lidé nezvládají manuálně.
Ivana Karhanová: Takže to je moment, kdy celý reporting automatizovat a přejít na specializované řešení?
Oto Gücklhorn: Ano. Dokonce se může stát, že prostě nemáme tu pravdu úplně přesnou, protože se tam z důvodu rychlosti, třeba performance dopouštíme nějakých zkreslení. Ale výhoda je, že ta data jsou ze všech pohledů pořád stejná, máme stejná data. Když je rozdělení dat velmi složité, dá se to udělat zjednodušeně. Sice to není v korunách úplně přesné, ale v milionech až miliardách nám to nevadí. Ze všech reportů jdou pořád stejná čísla, když je zagregujete, jak máte. A to je ta jedna pravda.
Ivana Karhanová: To znamená, že rozhodnutí dělám na základě jednotné datové základny?
Oto Gücklhorn: Ano.
Ivana Karhanová: Říká Oto Gücklhorn. Díky, že jsi přišel do studia a že jsme se mohli bavit o manažerském reportingu. Ahoj.
Oto Gücklhorn: Ahoj.