Business Intelligence (BI), med dashboards som viser nøkkeltall og måltall (KPI-er), er blitt mer og mer vanlig og populært de siste 20 årene. Business Intelligence henger uløselig sammen med dataanalyse (såkalt Analytics). I dag kobles BI stadig oftere sammen med begreper som kunstig intelligens (AI – Artificial Intelligence) og Machine Learning (programmer som «lærer selv») og de fleste regnskapsprogrammer tilbyr muligheter for å sette opp dashboards med nøkkeltall og analyse av disse.
Kjetil Myrseth, leder for Analytics-avdelingen i IT-selskapet SYSCO har hjulpet mange små og store virksomheter med innføring av Business Intelligence og løsninger for å analysere tall. Han sier at det viktigste for virksomhetene er å få tilgang på oppdaterte tall og et felles bilde på hva som er sant.
– Det er det viktigste, og det betyr mer enn om tallet er 98, 99 eller 100 prosent riktig. Ofte er det ikke tallet i seg selv som er viktig, men hvordan det endrer seg fra dag til dag eller måned til måned. Slik får man med seg svingninger, understreker Myrseth.
Det er ikke uvanlig i små og store virksomheter at medarbeidere har hver sine regneark med tall fra sine områder. Snarere er det vel heller normalen at ansatte passer på sitt salg, sine produkter og sin timebruk eller inntjening i egne regneark. Det gjør at verdifull informasjon ikke kommer ledelsen til gode, og kan gjøre det vanskelig å ta gode forretningsstrategiske beslutninger for både dagen, morgendagen og på lenger sikt.
I små og store organisasjoner kan man ikke ha mange som lager sine egne rapporter og lager egne definisjoner for hvordan man eksempelvis beregner lagertid på et produkt. Begreper og beregninger må gjøres likt. Det er en av hovedgrunnene til å innføre Business Intelligence.
Kjetil Myrseth, SYSCO
Han legger til at rapportering på nøkkeltall – hvordan driften ser ut i forhold til budsjett – krever at man beregner ulike utgiftsposter likt på tvers av virksomheten, enten det handler om IT-utstyr, kopimaskiner, møbler eller annet. Det gjelder også periodisering. Han legger til at hvordan man beregner et tall, må gjøres likt og riktig på tvers av virksomheten, på alle lokasjonene.
Myrseth eksemplifiserer med lagertid: – Defineres lagertiden fra når varen lastes på bilen for å kjøre til lageret eller er det når det blir lastet av bilen? Eller når varen er registrert i reolen? Dette må være identisk for alle varene på alle lokasjonene i hele virksomheten. Hvis ikke, får man ikke sammenliknet den faktiske lagertiden på de ulike produktene, eller omløpshastigheten i de ulike lagrene. Da mister man muligheten til å analysere hvorfor et produkt har mindre liggetid, eller hvorfor et lager har lav omløpshastighet, forklarer Myrseth.
BI kan kalles en virksomhetsprosess der man samler, analyserer og presenterer data for å oppnå et gitt formål. BI er med andre ord ikke ett verktøy, men et paraplybegrep som inkluderer applikasjoner, infrastruktur, ulike IT-verktøy og beste praksis. Alt dette gir tilgang til, og analyse av, informasjon slik at man kan optimalisere beslutninger og forbedre ytelsen.
Data som brukes i en Business Intelligence-løsning kan komme fra flere ulike datalager og datakilder. Det kan være forretningssystemer, ERP-systemer, kundedataapplikasjoner (CRM-løsninger), databaser, kommaseparerte filer, regneark med mer. Med de riktige Business Intelligence-verktøyene, kan veien være kort til en mer effektiv og verdiskapende bedrift.