Многомерное финансовое моделирование: планирование без сотен листов Excel

Эта статья знакомит с новым, инновационным подходом к финансовому моделированию для планирования, бюджетирования, прогнозирования и анализа «что если» с несколькими сценариями. Каждый контролер в повседневной работе сталкивается со сложными задачами моделирования. Садитесь за руль и стройте свою финансовую модель быстро и эффективно.

Многомерное моделирование — альтернатива дорогим ERP-системам и традиционным таблицам Excel для задач бюджетирования и планирования.

Что такое многомерная финансовая отчетность?

Многомерная финансовая отчетность означает, что любое представление ваших данных — по юрлицам, продуктам, регионам, периодам, сценариям, валютам — формируется из одной модели, а не строится отдельным отчетом для каждой комбинации.

В электронной таблице отчет — это макет. Если финансовой службе нужен тот же отчет о прибылях и убытках по регионам, а не по продуктам, кто-то строит второй лист. Десять отчетов — это десять макетов, которые нужно поддерживать, и десять мест, где определение «валовой маржи» может незаметно разойтись.

В многомерной модели отчет — это представление. Валовая маржа определяется один раз, одной формулой, которая действует сразу во всех измерениях. Чтобы увидеть ее по регионам вместо продуктов, вы меняете измерение в строках, а не открываете другой файл. Определение не может разойтись, потому что оно одно.

Чем это отличается от BI-системы или инструмента отчетности?

BI-системы читают уже существующие данные и хорошо их представляют. Они созданы для того, чтобы смотреть назад — на цифры, которые кто-то уже рассчитал.

Многомерная модель рассчитывает. Измените допущение — цену, объем, дату начала — и все зависимые показатели обновятся сразу во всех измерениях. Планированию, бюджетированию и прогнозированию нужно именно это. Дашборд так не может: внутри него нечего пересчитывать.

На практике они работают вместе: модель считает цифры, BI-система их распространяет. Проблемы начинаются, когда от инструмента отчетности требуют еще и планирования — именно отсюда обычно и берутся жалобы «подготовка отчетности занимает слишком много времени».

Как построить структуру модели?

Начнем с простого примера. Представьте, что вам нужно смоделировать отчет о прибылях и убытках по месяцам для 50 бизнес-единиц. В обычном двумерном мире вам понадобилось бы 50 листов (по одному на бизнес-единицу). Вместо отдельного листа для каждой бизнес-единицы вы создаете трехмерный куб, в котором есть все статьи P&L, бизнес-единицы и месяцы; статьи и месяцы создаются один раз и общие для всех бизнес-единиц. 50 бизнес-единиц могут быть 50 проектами, заводами, подразделениями, регионами, продуктами и т. д.

Это значит, что одну и ту же работу не нужно повторять для каждой бизнес-единицы:

• не нужно копировать одну и ту же структуру на новые листы
• не нужно повторять формулы
• при изменениях не нужно добавлять новую статью на каждый лист: новую бизнес-единицу, месяц или статью P&L достаточно добавить один раз

Измеримый пример — наша финансовая модель пищевого производства (на английском): она выросла с 4 до 20 продуктов, с 2 до 4 заводов и с 3 до 8 регионов, сохранив те же 74 формулы.

Перейдем к следующему шагу. Вам нужно смоделировать еще и денежный поток для бизнес-единиц. Здесь проявляется главное преимущество многомерной модели — связанная структура. У нас есть куб P&L, и нужен второй куб — денежный поток. У них общие измерения: месяцы и бизнес-единицы. Для куба денежного потока вы используете уже существующие измерения из куба P&L: достаточно перетащить их, чтобы построить структуру. Это гораздо более быстрый способ моделирования. Эти измерения связаны автоматически: если добавить новый месяц или новую бизнес-единицу в денежный поток, они сразу появятся и в P&L, и наоборот. Это помогает поддерживать единую структуру, упрощает модель и исключает ошибки. Вы также можете менять макет финансового отчета и показывать результаты по отдельному месяцу или бизнес-единице — как будто поворачиваете куб и смотрите на разные его грани.

В следующем примере годы и сценарии связаны между P&L и денежным потоком в программе многомерного моделирования. Новый год или сценарий, добавленный в один отчет, появляется и в другом.

Более того, для нового элемента не нужно копировать формулу. Так мы подходим к следующему важному шагу многомерного моделирования — добавлению логики. Но сначала подведем итог по структуре многомерной модели:

• измерения связаны между матрицами модели
• их можно перетаскивать из одной матрицы в другую
• постоянный режим сводной таблицы: макет матрицы легко изменить

Как писать формулы в многомерной модели?

В этом подходе данные и формулы разделены. Одна формула, написанная на понятном языке, применяется ко всем бизнес-единицам или месяцам, а не к отдельной ячейке. Формула операционной прибыли (EBIT) выглядит так:

EBIT = Revenue – COGS – Operating Expenses

Такую формулу гораздо проще понять и проверить, чем загадочную формулу со ссылками на ячейки в двумерной таблице. Эта одна формула работает для всех бизнес-единиц и месяцев. При 50 бизнес-единицах и 12 месяцах в обычной таблице ее пришлось бы повторить 600 раз (50×12).

Поскольку формулы и данные разделены, пользователь не может случайно перезаписать формулу или число. Главный фактор риска электронных таблиц — человеческая ошибка при вводе данных. Ввод числа в ячейку с формулой («зашивание» значения) очень распространен в обычных таблицах.

В следующем примере пять измерений. Чтобы рассчитать прогноз продаж для всех лет, стран, продуктов, валют и сценариев, нужна одна формула:

Years[THIS]=Years[PREV]*(1+Assumptions::Rate)

Если вы добавляете в модель новый год, страну, продукт, валюту или сценарий, новую формулу писать не нужно. Это делает анализ «что если» для оценки рисков гораздо проще и быстрее. Возьмите измерение ценовых сценариев: достаточно добавить в него новый элемент (например, высокий или низкий) — и результат виден сразу.

Подведем итог: логика, то есть формулы в многомерной модели,

• отделена от данных
• пишется на понятном языке
• работает сразу в нескольких измерениях

Где применяются многомерные модели

Многомерное моделирование отлично подходит для сложного планирования, бюджетирования, отчетности, сценарного анализа, прогнозирования ликвидности и аналитики. Например, можно получить прозрачную, легко проверяемую модель корпоративного бюджета с гораздо меньшим числом формул и упрощенной структурой (на основе реального проекта внедрения).

Добавляя в куб новые измерения, вы буквально умножаете свою эффективность.

Многомерное моделирование дает больше гибкости при составлении планов. При этом для построения модели не нужны навыки программирования. Это позволяет преодолеть многие ограничения альтернативных решений для планирования.

Ограничения BI-систем, инструментов отчетности и баз данных

BI-системы, инструменты отчетности и базы данных предназначены для работы с текущими или прошлыми данными. Они не поддерживают свободное создание и моделирование данных. Чаще всего их функциональность рассчитана на бюджетирование по правилам учета, а не на реальное планирование в меняющейся бизнес-среде. Внедрение таких решений может занимать много времени, особенно если требуется глубокая настройка и программирование.

В прогнозировании, планировании, бюджетировании и оценке проектов данные нужно моделировать на основе логики. В базе данных строительный блок — «запись». В прогнозной модели строительный блок — «переменная», заданная логикой формулы. Многомерное моделирование позволяет легко добавлять такую логику: переменные, зависимости, факторы, драйверы и т. д.

Ограничения традиционных двумерных таблиц (MS Excel)

Наверное, каждый сталкивался с проблемами больших и сложных таблиц: битые ссылки, ошибки, огромный размер файла и т. д. Это подрывает доверие к данным и выводам, которые из них делаются.

В обычной таблице трудно понять, какие ячейки содержат какие данные. Исходные, промежуточные и итоговые значения часто перемешаны на одном листе, а формулы и данные — в одной ячейке. Изменение макета листа может вывести из строя всю модель. Последствия ошибок бывают катастрофическими: один из недавних примеров — задержка открытия больницы стоимостью 150 млн фунтов стерлингов в Эдинбурге из-за ошибки в электронной таблице.

Контролеры часто тратят много времени на непродуктивную работу — поиск и исправление ошибок — вместо анализа, который приносит ценность и дает руководству важные выводы.

Многомерное финансовое моделирование экономит время: вы строите драйверные модели планирования, которые легко проверять и менять, и быстро проводите сценарный анализ.

Историческая справка

Истоки многомерного моделирования — в программе Lotus Improv, которая исчезла с рынка в 1990-х годах, но до сих пор с теплотой вспоминается в отрасли. Самое известное решение, основанное на идеях Lotus Improv и представленное на рынке сегодня, — Quantrix, современная версия легендарной программы.

Об авторе

Таир Таиров — основатель Smart Modeling Solutions e.U. Более 20 лет международного опыта в экономике нефтегазовой отрасли и энергетики, финансовом моделировании, внедрении программного обеспечения, финансовом планировании и аналитике, бюджетировании и управлении проектами. Говорит на пяти языках; имеет две степени магистра (управление бизнесом и энергетика) и степень PhD в области компьютерных наук.