Data och analyser, Digitalisering, ERP
Balansen mellan att generera en rapport och att analysera en rapport
30/10/2019
Att ha ett affärssystem som kan generera rapporter är idag en självklarhet. Syftet är att ha ett system som kan hjälpa beslutsfattare och övriga chefer och anställda att arbeta på ett så effektivt sätt som möjligt. För att förstå rapporten och för att agera på ett sätt som för verksamheten framåt krävs dock även en analys av rapporten.
Varför behövs ett system som kan generera rapporter?
Att ha koll på verksamheten är a och o på ett framgångsrikt företag. Det är dock viktigt att all information är korrekt, annars blir de beslut som fattas via siffrorna även dem inkorrekta. Här är fem anledningar varför alla företag behöver effektiva rapporteringssystem:
- Ständigt behov av nya rapporter för att fatta beslut och analysera trender
- Alltid ha rapporter tillgängliga när de behövs
- Bättre synlighet över hela företagets prestation
- Undvik dataredundans, det vill säga att data vävs felaktigt in i ett flertal olika rapporter samtidigt
- Rapportgenerering blir en resurs som ni använder i många olika syften
Genom att ha ett affärssystem som klarar av att generera vettiga rapporter blir ni bättre på att fatta informerade beslut, mer effektiva, svarar snabbare på problem och kan använda era resurser mer effektivt.
Analys av rapporten
Att generera en rapport är dock bara det första steget. Nästa steg är minst lika viktigt och det är här ni som yrkesutövare kommer in i bilden. Rapporterna måste sättas in i ett samband för att kunna analyseras. För att en rapport ska vara effektiv måste den förstås av alla på företaget och det är det än så länge endast ni som klarar av att göra (även om AI:n blir allt bättre på det).
Här är en kort guide till hur du analyserar och skriver en rapport som alla på företaget kan ställa sig bakom:
1. Så lite tekniska detaljer som möjligt
De tekniska detaljerna är det som rapporten grundar sig på men det innebär inte att du måste överrumpla dina läsare eller åhörare med de exakta procentandelarna angående hur mycket en produkt har ökat i försäljning under det tredje kvartalet. Visualisera det hellre genom en graf men försäkra dig om att den visar den sanna bilden.
Undvik även överdrivet mycket detaljer och gå rakt på sak. Gör gärna en punktlista (som i det här inlägget) och se till så att all data presenteras på ett sätt som är lätt att följa. Du har säkerligen suttit med siffrorna ett tag men glöm inte att dina läsare eller åhörare inte har gjort det. Förenkla, förklara och förbättra.
2. Tydliga beskrivningar om vad och varför
Varför har rapporten genererats och vad är dess syfte? Det bör kommuniceras i början, i mitten och i slutet av rapporten. Förlora aldrig syftet med rapporten.
Man kan säga att skillnaden mellan att generera en rapport och att generera en analys är som skillnaden mellan att visa upp data och noggrant välja ut data. Många gör misstaget att ta med så många siffror som möjligt för att det ska se så professionellt ut som möjligt, men sanningen är snarare det motsatta. Det som går förlorat vid en så kallad dataspya är att data inte tolkas, och att den inte sätts in i en kontext, utan istället lämnas det arbetet till läsaren eller åhöraren, och då har du som ska analysera rapporten inte gjort ditt jobb ordentligt.
Att försäljningen gick upp kan alla se, men varför gick den upp? Att antalet skor som såldes under året steg med 0,2 % är ju positivt men är det verkligen relevant för framtida beslut? Finns det något annat som är mer värt att fokusera på?
3. Praktiska rekommendationer till beslutsfattare
Efter varje insikt bör du alltid även ha en rekommendation till beslutsfattare. Exempelvis kan det formuleras så här: ”Vi kunde se att försäljningen ökade under det tredje kvartalet, antagligen hade det att göra med våra ökade marknadsföringsinsatser då och eventuellt kan vi överväga att prova en liknande taktik under första kvartalet nästa år för att se om det ger samma effekt.”
För att göra sådana rekommendationer krävs en god förståelse för verksamheten och ifall det av någon anledning står utanför ditt område kan det även formuleras som diskussionsunderlag, exempelvis: ”Vi ser att försäljningen gick upp under det tredje kvartalet, kan det bero på X? Vad gjorde ni annorlunda under det kvartalet?”
En bra analys ger en överblick över siffrorna och lämnar läsaren eller åhörarna med en bättre förståelse över det aktuella ämnet än vad den hade fått om den själv hade genererat en rapport i affärssystemet.
Skapa en balans mellan rapportgenerering och analys
Till syvende och sist ska en rapport hjälpa ledningen att fatta informerade beslut. Det innebär att rapporten måste vara tillräckligt detaljerad för att ledningen ska kunna fatta beslut kring vad som ska göras härnäst. Att skapa rapporter på ett proaktivt sätt är därför en viktig beståndsdel när det kommer till rapportgenerering. Om ett företag endast skapar rapporter för att analysera när något har gått fel kanske de förvisso lär sig något om sina misstag, men de kan inte radera ut misstaget. Om ni ständigt genererar och analyserar nya rapporter kan ni ligga steget före och lösa problemen innan de faktiskt blir ett problem.
Att analysera en rapport är en färdighet som kräver tid och kunskap för att optimera. Börja jobba med era rapporter via ert affärssystem i dag för att ligga steget före konkurrensen. Hör av er till oss så pratar vi mer om hur ni kan generera och analysera rapporter som gör skillnad.
Taggar
