Buduję raporty i procesy analityczne, które kończą się na wynikach w firmie, a nie na „ładnym dashboardzie”. Optymalizacja kosztów, cash flow, KPI, automatyzacja. I sporo praktyki.
Firma ma dane. Ma systemy. Ma Excela. Czasem nawet Power BI.
Raporty się zgadzają. Dashboardy świecą na zielono. Tylko że… na koniec miesiąca coś się nie spina.
Marża „na papierze” wygląda dobrze. A w praktyce pieniądze uciekają gdzieś bokiem. I nikt nie potrafi odpowiedzieć w 10 minut: gdzie dokładnie.
Problem leży w tym, że dane nie są połączone z decyzjami. Jeśli patrzysz tylko na raport, patrzysz tylko na połowę obrazu. Druga połowa to proces, koszty i konsekwencje w firmie.
W skrócie: raport ma Ci powiedzieć „co zrobić”, a nie „co się stało”.
Technicznie: to połączenie modelu danych (relacje, definicje KPI, spójne źródła) z logiką biznesową (marża, cash flow, TCO, rotacja, SLA dostawców).
Dla biznesu: mniej decyzji „na czuja”, szybsze reakcje i mniej pieniędzy uciekających przez proces.
Żeby to ułożyć sensownie, potrzebujesz trzech rzeczy.
1) Jednej wersji prawdy (źródła danych, definicje, słowniki: produkt, klient, dostawca).
2) KPI, które mają sens finansowy (marża, rotacja, cash flow, koszty procesowe).
3) Procesu decyzji — kto reaguje, kiedy i na co.
Tyle teorii. W praktyce robi się to iteracyjnie: najpierw szybki audyt, potem model i dashboard, a na końcu dopiero automatyzacje.
Sam dashboard nie rozwiązuje problemu. Potrzebujesz spójnych danych, sensownych wskaźników i właściciela decyzji po stronie biznesu.
Jedna z firm, z którą pracowałem, miała klasyczny problem: „sprzedaż rośnie, a gotówki mniej”.
W panelu wyglądało dobrze. W księgowości też. Tylko że terminy płatności były ustawione tak, że firma finansowała dostawców i klientów jednocześnie.
Co zrobiliśmy (konkret):
– Dostawcy: renegocjacja terminów płatności (wydłużenie o 14–60 dni)
– Zakupy: uporządkowanie bazy dostawców i eliminacja nierentownych współprac
– Raport: KPI cash flow + alerty do działań (nie tylko wykres)
Ten case jest ważny nie dlatego, że „udało się wydłużyć terminy”. Jest ważny, bo pokazuje, że dane bez procesu są jak mapa bez kierunku.
Najczęstszy błąd to budowanie raportu jako „podsumowania”. A potem zdziwienie, że nic się nie zmienia. Bo raport nie steruje działaniem.
Drugi błąd jest krótszy: brak definicji. Marża liczona inaczej w sprzedaży, inaczej w finansach, inaczej w Excelu.
Trzeci? Wdrożenie bez właściciela. Kto odpowiada za KPI? Kto reaguje, gdy coś odjeżdża? Jeśli odpowiedź brzmi „wszyscy”, to w praktyce nie odpowiada nikt.
No i klasyk pół-ironiczny: „Zrobimy Power BI, to problem zniknie”. Nie zniknie. Po prostu będzie bardziej kolorowy.
Wzrost przychodu to za mało. Liczy się marża, cash flow i decyzje podejmowane na czas. Analityka ma poprawiać wynik biznesowy, nie tylko wygląd raportu.
Jeśli chcesz szybko ocenić sytuację, sprawdź:
– czy masz jedną definicję marży (i czy wszyscy ją rozumieją tak samo)
– czy KPI są powiązane z decyzją („co robimy, gdy KPI spada?”)
– czy dane produkt/klient/dostawca są spójne (słowniki, ID, nazwy)
– czy cash flow jest mierzone operacyjnie, a nie tylko w księgowości
– czy raporty są aktualne na tyle, żeby z nich korzystać (a nie „raz w miesiącu”)
KPI – wskaźnik, który ma sterować decyzją, a nie tylko „informować”.
Cash flow – pieniądz w czasie; to, co decyduje czy firma oddycha.
TCO – realny koszt posiadania: cena + serwis + ryzyko + czas + błędy procesu.
Model danych – sposób połączenia tabel tak, by raport nie kłamał i nie dublował wyników.
DAX – język miar w Power BI; świetny, dopóki nie robi się nim „łatania dziur”.
Automatyzacja – skracanie pracy operacyjnej, żeby ludzie robili decyzje, a nie kopiuj-wklej.
Wzrost to jedno. Rentowność to drugie. A dopiero połączenie tych dwóch rzeczy daje realny biznes.
Jeśli masz wrażenie, że liczby w raportach i liczby w banku się rozmijają — to nie znak, że „ktoś źle liczy”. To znak, że warto to poukładać od podstaw.