Modelarea Deciziei Financiar Contabile cu Ajutorul Unui Sistem Informatic

TEZĂ DE DOCTORAT

Modelarea deciziei financiar-contabile cu ajutorul unui sistem informatic

CUPRINS

Introducere

CAPITOLUL 1

Procesul decizional în contextul economiei contemporane

1.1. Decizia și procesul decizional

1.2. Caracteristici ale mediului decizional contemporan

1.3 Concepte aferente managementului contemporan

1.3.1. Abordarea holonică a organizării firmei

1.3.2. Reengineering

1.3.2.1. Prezentare generală

1.3.2.2. Metodologia reengineering – ului

1.4. Tehnologia informației în contextual procesului decizional modern

1.4.1 Considerente generale

1.4.2. Posibilități de utilizare a SIAD în cadrul procesului decizional

1.4.3. SIAD în cadrul firmei holonice și în cadrul procesului de reinginerie

1.4.4. Business Intelligence

CAPITOLUL 2

Informațiile extrase prin metodele analizei economico – financiare,

suport în adoptarea deciziilor

2.1. Rolul analizei economico-financiare în determinarea performanțelor firmei

2.1.1. Obiectivele analizei economico – financiare

2.1.2. Sursele de informații ale analizei economico – financiare

2.2. Metode și modele utilizate de analiza economico-financiară

2.2.1. Metoda balanțieră

2.2.2. Metoda substituirii în lanț

2.3. Analiza cifrei de afaceri

2.3.1. Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri

2.3.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri

2.4. Analiza profitabilității

2.4.1. Analiza rezultatelor întreprinderii

2.4.1.1 Analiza dinamicii și structurii rezultatului brut

2.4.1.2 Analiza pe baza tabloului soldurilor intermediare de gestiune (S.I.G)

2.4.1.3 Analiza factorială a profiturilor

2.4.2. Analiza pe baza ratelor de rentabilitate

CAPITOLUL 3

Depozite de date – instrumente informatice pentru asistarea deciziei

3.1 Depozite de date

3.1.1. Considerente generale

3.1.2. Obiectivele depozitelor de date

3.1.3 Componentele unui depozit de date

3.2. Ciclul de viață al unui depozit de date

3.3. Tehnologia OLA

3.3.1. Caracteristici generale

3.3.2. Cubul OLAP

3.4. Depozitele de date în sprijinul analiștilor financiari

CAPITOLUL

Modelul unui sistem informatic pentru asistarea deciziei financiar-contabile

4.1. Obiectivele sistemului informatic și instrumente informatice utilizate

4.1.1. Obiectivele sistemului informatic

4.1.2. Instrumente informatice utilizate în crearea sistemului informatic

4.1.2.1. SQL Server 2005

4.1.2.2. Microsoft EXCEL 2007

4.2. Arhitectura generală a sistemului informatic

4.2.1. Subsistem informatic pentru activitatea de vânzări a firmei

4.2.2. Baza de date multidimensională ANALIZA_VANZARI

4.3. Analiza cifrei de afaceri

4.3.1. Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri

4.3.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri

4.3.2.1. Analiza cifrei de afaceri în funcție de cantitățile vândute și de prețuri

4.3.2.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri pe baza

factorilor de producție și producției

4.4. Subsistemul informatic pentru analiza rentabilității

4.4.1. Baza de date multidimensională CONTABFIN

4.4.2. Analiza dinamicii și structurii rezultatului brut

4.4.3. Analiza pe baza soldurilor intermediare de gestiune

4.4.4. Analiza factorială a profiturilor

4.4.4.1. Analiza factorială a profitului brut

4.4.4.2. Analiza factorială a profitului din exploatare

4.4.5. Analiza pe baza ratelor de rentabilitate

4.4.5.1. Analiza ratei rentabilității comerciale

4.4.5.2. Analiza ratei rentabilității resurselor consumate

4.4.5.3. Analiza ratei rentabilității economice

4.4.5.4. Analiza ratei rentabilității financiare

CONCLUZII

BIBLIOGRAFIE

Introducere

Unul dintre cele mai importante aspecte ce caracterizează derularea procesului decizional este nivelul de informare a managerilor asupra problemelor pentru care sunt chemați să acționeze. De la caz la caz, fie există un deficit de informație, fie informațiile sunt suficiente, dar obținerea lor este dificilă (surse eterogene, informații slab structurate).

De aceea, se impune ca managerii, atunci când colectează informații, să ia în considerare toate sursele disponibile, din interiorul sistemului informațional al firmei sau din afara acestuia. La fel de importante sunt procesele care oferă suport pentru prelucrarea informațiilor, principalul scop al acestora reprezentându-l eficientizarea fluxului informațional.

Una dintre sursele de informații pentru manageri este analiza economico-financiară. Principalul scop al analizei economico-financiare este acela de a oferi o apreciere asupra situației economice și financiare a întreprinderii.

Aplicarea metodologiei analizei economico-financiare beneficiază de un real suport atunci când se folosesc aplicații ale tehnologiei informației. Evoluția sistemelor informatice moderne de asistare a deciziei bazate pe date permite integrarea metodelor și modelelor de analiză economico-financiară pentru prelucrarea datelor. O variantă de interconectare între aceste elemente este descrisă în continuare:

depozitele de date stochează datele primare destinate analizelor;

pentru analiza datelor se utilizează proceduri bazate pe metodele și modelele analizei economico-financiare;

informațiile obținute în urma analizei sunt prezentate beneficiarilor folosind instrumente de Business Intelligence.

Scopul prezentei lucrări este prezentarea modalităților de interconectare între modelele analizei economico-financiare și instrumentele sistemelor informatice de tip Business Intelligence.

Lucrarea este structurată în patru capitole.

În primul capitol sunt descrise mai multe aspecte legate de decizie și de procesul decizional contemporan și conceptele moderne de management: reingineria și sistemele holonice. După identificarea principalelor probleme care afectează procesele desfășurate la nivelul managementului, sunt abordate conceptele tehnologiei informației care pot veni în sprijinul factorilor de decizie: sisteme informatice de asistare a deciziei, Business Intelligence.

Al doilea capitol prezintă un set de concepte și tehnici de analiză economico-financiară care se pot constitui în metode de prelucrare a datelor din sistemul informațional al firmei, finalitatea procesului fiind reprezentată de ideea de a oferi managerilor informații și cunoștințe despre situația economică a firmei.

În capitolul al treilea sunt prezentate depozitele de date și tehnologia OLAP, ca instrumente de rezolvare a uneia dintre dificultățile cu care se confruntă analiza economico-financiară: volumul mare de date care trebuie prelucrat în cadrul majorității modelelor (cu toate problemele de timp, consum de forță de muncă ce intervin atunci când se procedează la colectarea acestor date).

Al patrulea capitol descrie componentele și modul de funcționare al unei aplicații destinate asistării procesului decizional. Prin intermediul aceste aplicații încercăm să ilustrăm posibilitățile de interconectare a instrumentelor descrise în capitolele anterioare: depozitele de date ca potențială sursă de informații pentru manageri și respectiv analiza economico-financiară, ca metodă de transformare a datelor în informație.

CAPITOLUL 1

Procesul decizional în contextul economiei contemporane

1.1. Decizia și procesul decizional

În cadrul unei firme, subsistemul decizional reprezintă „ansamblul deciziilor adoptate și aplicate de manageri în cadrul firmei”. Subsistemul decizional este unul dintre cele mai importante subsisteme ale managementului firmei. Practic, principala responsabilitate și ocupație a unui manager o reprezintă adoptarea deciziilor.

Decizia poate fi definită în mai multe feluri:

„hotărârea de a alege o anumită variantă de acțiune din două sau mai multe posibile, atașate unui proces sau fenomen”;

ca ”rezultat al unor activități conștiente de alegere a unei direcții de acțiune și a angajării în aceasta, implicând alocarea unor resurse. Decizia aparține unei persoane sau unui grup de persoane, care dispune de autoritatea necesară și care răspund pentru folosirea resurselor în anumite situații date”.

Procesul decizional (procesul de adoptare a deciziilor) este format din mai multe etape:

identificarea deciziei care trebuie adoptată. Este necesar să se identifice cauzele care determină necesitatea adoptării deciziei, precum și posibilele consecințe ale acesteia;

informarea asupra problemei ce urmează a fi tratată prin decizia respectivă. Toate deciziile necesită o informare despre situația care impune adoptarea unei decizii. Este recomandat ca în cadrul acestei etape să fie luate în calcul toate sursele de informare posibile;

identificarea alternativelor. De-a lungul desfășurării etapei precedente, și nu numai, decidenții vor descoperi existența uneia sau mai multor alternative, variante posibile de decizie. Etapa de identificare a alternativelor este depinde în esențial de cantitatea și calitatea informațiilor pe care decidenții le au la dispoziție și este, de asemenea, influențată de creativitatea, imaginația și intuiția decidenților;

analizarea fiecărei alternative. Pe baza informațiilor disponibile, în urma unui proces cu caracter cognitiv, fiecare alternativă este analizată prin prisma rezultatelor posibile pe care alternativa respectivă le-are genera. În cadrul acestei etape se definește un set de criterii care vor permite evaluarea rezultatelor pentru fiecare alternativă. Criteriile trebuie să fie compatibile, aplicabile pentru orice variantă decizională. Un element important în aprecierea rezultatului fiecărei posibile alternative este răspunsul la întrebarea: „aplicarea alternativei X conduce la rezolvarea problemei care a necesitat adoptarea prezentei decizii?”. Decidenții pot clasifica alternativele identificate în funcție de bonitatea rezultatelor așteptate corespunzătoare fiecărei alternative;

alegerea alternativei ce urmează să fie aplicată. Odată ce au fost analizate toate alternativele, decidentul sau decidenții aleg alternativa cea mai potrivită scopului urmărit, cea care satisface cel mai bine criteriile de performanță stabilite. Este posibil ca decidenții să revină asupra etapelor anterioare, pentru a clarifica anumite aspecte legate de o alternativă;

implementarea deciziei (alternativei alese la etapa anterioară). Această etapă impune efectuarea în prealabil a unor operațiuni necesare implementării deciziei. Dintre acestea, cele mai importante sunt: informarea tuturor celor implicați în punerea în practică a deciziei asupra necesității și modului de aplicare, stabilirea clară a responsabilităților fiecărui angajat implicat în acțiunea de aplicare și a resurselor pe care aceștia le au la dispoziție și nu în ultimul rând explicitarea consecințelor deciziei;

analiza consecințelor produse de decizia adoptată. În cadrul acestei etape sunt comparate rezultatele așteptate ale deciziei cu rezultatele efective, stabilindu-se cauzele sau factorii care au determinat abateri (dacă este cazul).

Pentru ca o decizie să determine atingerea rezultatelor stabilite (așteptate) este necesar ca aceasta să îndeplinească anumite cerințe:

cunoașterea strictă a realității din firmă asigură un fundament solid abordării prin decizii a oricărei probleme ce poate interveni în activitatea firmei. Altfel spus, dacă decidenții dețin un set de informații și cunoștințe care permite evaluarea exactă a evoluției fenomenelor din firmă și a cauzelor posibile ale acestora, etapele procesului decizional pot fi parcurse într-o manieră mai eficientă. De asemenea, pentru a asigura pe cât posibil succesul unei decizii, este necesar să se exploateze informațional toate datele de care decidenții dispun despre problema ce trebuie tratată;

oportunitatea deciziilor. Deciziile trebuie să fie luate și aplicate la momentul sau în intervalul de timp cel mai potrivit, pentru a se asigura obținerea celor mai multe rezultate. Adoptarea și aplicarea deciziei într-un moment necorespunzător ales poate genera efecte neașteptate, negative, datorită acțiunii unor factori interni sau externi în momentul respectiv. Și în acest caz importanța asociată sistemului ie informare posibile;

identificarea alternativelor. De-a lungul desfășurării etapei precedente, și nu numai, decidenții vor descoperi existența uneia sau mai multor alternative, variante posibile de decizie. Etapa de identificare a alternativelor este depinde în esențial de cantitatea și calitatea informațiilor pe care decidenții le au la dispoziție și este, de asemenea, influențată de creativitatea, imaginația și intuiția decidenților;

analizarea fiecărei alternative. Pe baza informațiilor disponibile, în urma unui proces cu caracter cognitiv, fiecare alternativă este analizată prin prisma rezultatelor posibile pe care alternativa respectivă le-are genera. În cadrul acestei etape se definește un set de criterii care vor permite evaluarea rezultatelor pentru fiecare alternativă. Criteriile trebuie să fie compatibile, aplicabile pentru orice variantă decizională. Un element important în aprecierea rezultatului fiecărei posibile alternative este răspunsul la întrebarea: „aplicarea alternativei X conduce la rezolvarea problemei care a necesitat adoptarea prezentei decizii?”. Decidenții pot clasifica alternativele identificate în funcție de bonitatea rezultatelor așteptate corespunzătoare fiecărei alternative;

alegerea alternativei ce urmează să fie aplicată. Odată ce au fost analizate toate alternativele, decidentul sau decidenții aleg alternativa cea mai potrivită scopului urmărit, cea care satisface cel mai bine criteriile de performanță stabilite. Este posibil ca decidenții să revină asupra etapelor anterioare, pentru a clarifica anumite aspecte legate de o alternativă;

implementarea deciziei (alternativei alese la etapa anterioară). Această etapă impune efectuarea în prealabil a unor operațiuni necesare implementării deciziei. Dintre acestea, cele mai importante sunt: informarea tuturor celor implicați în punerea în practică a deciziei asupra necesității și modului de aplicare, stabilirea clară a responsabilităților fiecărui angajat implicat în acțiunea de aplicare și a resurselor pe care aceștia le au la dispoziție și nu în ultimul rând explicitarea consecințelor deciziei;

analiza consecințelor produse de decizia adoptată. În cadrul acestei etape sunt comparate rezultatele așteptate ale deciziei cu rezultatele efective, stabilindu-se cauzele sau factorii care au determinat abateri (dacă este cazul).

Pentru ca o decizie să determine atingerea rezultatelor stabilite (așteptate) este necesar ca aceasta să îndeplinească anumite cerințe:

cunoașterea strictă a realității din firmă asigură un fundament solid abordării prin decizii a oricărei probleme ce poate interveni în activitatea firmei. Altfel spus, dacă decidenții dețin un set de informații și cunoștințe care permite evaluarea exactă a evoluției fenomenelor din firmă și a cauzelor posibile ale acestora, etapele procesului decizional pot fi parcurse într-o manieră mai eficientă. De asemenea, pentru a asigura pe cât posibil succesul unei decizii, este necesar să se exploateze informațional toate datele de care decidenții dispun despre problema ce trebuie tratată;

oportunitatea deciziilor. Deciziile trebuie să fie luate și aplicate la momentul sau în intervalul de timp cel mai potrivit, pentru a se asigura obținerea celor mai multe rezultate. Adoptarea și aplicarea deciziei într-un moment necorespunzător ales poate genera efecte neașteptate, negative, datorită acțiunii unor factori interni sau externi în momentul respectiv. Și în acest caz importanța asociată sistemului informațional este fundamentală, atât în etapele preliminare ale procesului decizional, cât și în etapa de implementare a deciziei;

legitimitatea deciziilor presupune adoptarea deciziilor numai de către cei care sunt îndreptățiți în acest sens (prin fișa postului, prin împuterniciri ale unor factori de decizie de nivel superior) și numai în domeniul propriu de activitate;

formularea clară a deciziei este o condiție esențială pentru punerea în aplicare în mod corespunzător a deciziei. O decizie formulată clar permite înțelegerea facilă a tuturor elementelor corespunzătoare deciziei (modalități de punere în aplicare, scopurile urmărite, resurse materiale și umane angrenate în aplicarea deciziei, planificarea în timp a operațiunilor necesare aplicării) de către cei însărcinați cu punerea în practică a deciziei respective. Cu cât deciziile sunt mai complexe, cu atât este mai importantă explicitarea lor;

coordonarea deciziilor asigură concordanța între deciziile referitoare la același aspect din activitatea firmei, indiferent de nivelul ierarhic la care sunt adoptate deciziile și de caracteristicile respectivelor decizii. Astfel, se urmărește evitarea adoptării unor decizii contradictorii, care îngreuiază desfășurarea atât a procesului decizional cât și a proceselor afectate de deciziile respective;

eficiența economică este un criteriu ce trebuie respectat de orice decizie. Altfel spus, orice decizie trebuie să producă efecte economice pozitive;

căutarea și definirea unui set de variante decizionale care să reflecte posibilități de rezolvare a problemei. Este necesar ca fiecare variantă să fie evaluată în cadrul procesului decizional, în funcție de un set de criterii standard.

1.2. Caracteristici ale mediului decizional contemporan

Mediul decizional (economic) contemporan se caracterizează prin următoarele:

înăsprirea competiției pe piață. Preferințele consumatorilor s-au schimbat față de situația din anii’50-’60, când opțiunile consumatorilor spre un produs/serviciu sau altul erau ghidate de prețuri. Diversificarea ofertelor în ziua de astăzi a determinat creșterea nivelului de concurență, iar actorii de pe piață au constatat că între criteriile consumatorilor se regăsesc calitatea produselor și serviciile post-vânzare (garanții, service, suport tehnic etc.). Oportunitățile de dezvoltare pe piețele caracterizate de o concurență acerbă apar fără atenționări prealabile și trebuie exploatate prompt. În caz contrar, efectele pozitive care ar fi urmat sunt pierdute. Astfel, decidenții sunt confruntați cu reducerea din ce în ce mai mult a intervalului de timp necesar pentru a adopta decizii, iar obiectivele potențiale ale procesului investițional sunt diversificate (și nu întotdeauna corelate);

modificarea modului de organizare și funcționare a firmei. Managementul ultimilor ani reflectă concepte precum:

firma virtuală, holonică (un grup de unități economice care, acționând intr-o manieră integrată, este capabil să se autoconfigureze pentru a profita de orice oportunitate de afaceri apărută);

reingineria firmei și a proceselor (reengineering). Conceptul de reengineering presupune refundamentarea și reproiectarea activității unei firme pentru a obține îmbunătățiri semnificative și de durată în ceea ce privește costurile, veniturile, calitatea. Scopul reengineering – ului este de a optimiza desfășurarea tuturor proceselor ce intervin în activitatea firmei, maximizarea rezultatelor cu un consum optim de resurse. Necesitatea reengineering – ului poate avea drept cauze performanțe financiare nesatisfăcătoare ale firmei, concurența, scăderea cotei de piață și a vânzărilor, identificarea unor noi oportunități de afaceri etc.

Aceste elemente implică mărirea numărului de decidenți, care au, în multiple cazuri, perspective diferite, precum și la diversificarea conținutului proceselor decizionale;

progresul tehnic a căpătat o amploare fără precedent în ultimii ani;

schimbările legislative, sociale, politice (mai ales în România, datorită integrării în Uniunea Europeană) afectează profund mediul de afaceri, generând un plus de nesiguranță pentru toți actorii implicați în procesul decizional. Pe de o parte, se constată creșterea numărului de alternative decizionale raportat la o situație dată, pe de altă parte incertitudinea și riscul asociate fiecărei alternative crește. Este de asemenea contraindicată adoptarea de decizii fundamentate pe cazuri precedente (situații similare care au apărut în trecut), deoarece schimbarea mediului poate afecta rezultatele noilor decizii;

explozia informațională se reflectă în creșterea volumului de date, informații, cunoștințe care intră și circulă în sistemul informațional al firmei, concomitent cu diversificarea surselor de informații. Decidenții sunt afectați, la fel ca și în cazul precedent, cu diversificarea alternativelor decizionale.

În plus, în literatura de specialitate s-au definit o serie de limite care afectează performanțele decidentului uman:

limitele cognitive: omul este confruntat cu o cantitate din ce în ce mai mare de informații, pe care nu le poate stoca și procesa în funcție de necesitățile la un moment dat;

limitele economice: costurile obținerii datelor, informațiilor și cunoștințelor trebuie controlate;

limitele de timp: așa cum s-a menționat anterior, mediul economic îi pune pe decidenți, din ce în ce mai des, în fața unor situații care impun adoptarea rapidă a unor decizii, fie pentru corectarea unor evoluții negative care se pot agrava în timp, fie pentru a profita de apariția unor oportunități.

Din toate aceste considerente se poate concluziona că managerii, factorii de decizie au nevoie de tot ajutorul pe care îl pot primi în procesul decizional.

1.3 Concepte aferente managementului contemporan

1.3.1. Abordarea holonică a organizării firmei

Conceptul de holon (din limba greacă: „holos”–întreg și „on”- parte) a fost introdus de scriitorul maghiar Arthur Koestler pentru a descrie o unitate organizatorică de bază a sistemelor sociale și biologice. Termenul a apărut pentru prima dată în lucrarea „The Ghost in the Machine”, publicată în 1967.

În contextul economic, o organizație holonică reprezintă un grup de unități economice care, acționând intr-o manieră integrată, este capabil să se autoconfigureze pentru a profita de orice oportunitate de afaceri apărută. Fiecare componentă a rețelei oferă capacități diferite de execuție a proceselor și se numește holon (din limba greacă: „holos”–întreg și „on”- parte). Fiecare configurație a proceselor din interiorul rețelei se numește firmă virtuală.

Combinând abilitățile multitudinii de holoni din cadrul rețelei, fiecare firmă virtuală este mai puternică și mai flexibilă decât unitățile economice luate individual. Componentele unei firme virtuale sunt alese din cauza nivelului lor de excelență în tratarea unui proces. O caracteristică de bază a unui holon este granularitatea (posibilitatea de a fi descompus în mai multe structuri similare lui însuși, pe mai multe nivele ierarhice, un holon reprezintă în același timp un întreg și o componentă a unui întreg de nivel superior). O astfel de descompunere dă naștere unei ierarhii de entități, denumită holarhie. Holarhia este deci un sistem de holoni care cooperează pentru a atinge un obiectiv, holarhia definește regulile de bază pentru colaborarea între holoni și stabilește autonomia fiecăruia.

Punctul forte al unei organizații holonice constă în posibilitatea de a construi sisteme complexe, extrem de eficiente în folosirea resurselor, rezistente la evenimentele negative din exterior, cu un grad mare de adaptabilitate la schimbări. Holonii sunt entități ce pot funcționa de sine stătător (ceea ce le oferă o mare stabilitate și rezistență), au un anume grad de independență, pot fi controlați de holonii de nivel superior (această proprietate asigură eficiența activității întregii structuri holonice). Holonii de nivel înalt trasează sarcini către holonii de la baza schemei, aceștia din urmă beneficiază de o autonomie controlată.

În cazul organizării sub forma întreprinderii virtuale (la care participă mai multe companii), aceasta (întreprinderea virtuală) reprezintă holonul de pe nivelul cel mai înalt, în timp ce firmele participante se situează pe nivelul imediat următor. Fiecare firmă va avea posibilitatea să se organizeze așa cum consideră potrivit.

Organizarea activităților economice sub forma sistemelor holonice permite atingerea obiectivelor economice cu maximum de eficiență (pornind de la considerentul că fiecare holon sau mulțime de holoni din cadrul holarhiei angajați în desfășurarea unui proces beneficiază de un nivel înalt de excelență în tratarea acestuia, automat întreaga holarhie va beneficia de acest lucru).

În economia modernă de astăzi, în care întreprinderile colaborează între ele pentru a-și atinge obiectivele, întreprinderea virtuală este un model corespunzător pentru reprezentarea parteneriatelor strategice (de exemplu, firmele ce fac parte din lanțul de distribuție al unui produs sunt parteneri strategici ai firmei producătoare).

Principalul element motor al creării de alianțe între firme este faptul că succesul unei afaceri este dependent de succesul partenerilor săi (clienți, furnizori etc.). Dezvoltarea unei strategii de afaceri bazată pe alianțe trebuie deci să țină seama de următoarele considerente:

– care sunt actorii (firmele ) ce acționează în sistem;

– cum pot aceștia colabora pentru maximizarea rezultatelor;

– care sunt căile reciproc avantajoase de colaborare între actori.

Modelarea unei organizații economice (firme virtuale) prin prisma conceptelor holonice este facilitată de o serie de caracteristici ale holarhiilor:

comunicarea bidirecțională: fiecare holon poate primi / transmite semnale către partenerii săi din cadrul holarhiei, indiferent de nivelele pe care se află aceștia;

flexibilitatea: sistemele holonice nu sunt structuri rigide, permițând modificări și adaptări (un element extrem de important în economie). Un holon poate fi membru al mai multor holarhii. De asemenea, mai multe holarhii pot fi concatenate sau interconectate.

1.3.2. Reengineering

1.3.2.1. Prezentare generală

Conceptul de reengineering presupune refundamentarea și reproiectarea activității unei firme pentru a obține îmbunătățiri semnificative și de durată în ceea ce privește costurile, veniturile, calitatea. Scopul reengineering – ului este de a optimiza desfășurarea tuturor proceselor ce intervin în activitatea firmei, maximizarea rezultatelor cu un consum optim de resurse.

Necesitatea reengineering – ului poate avea drept cauze performanțe financiare nesatisfăcătoare ale firmei, concurența, scăderea cotei de piață și a vânzărilor, identificarea unor noi oportunități de afaceri etc.

Reengineering –ul se referă la analiza și schimbările în componentele fundamentale ale activității firmei:

strategia;

procesele;

tehnologia;

organizarea;

cultura.

1.3.2.2. Metodologia reengineering – ului

Politica de reengineering implică parcurgerea mai multor etape:

planificarea și lansarea proiectului. Aici intervin alcătuirea și training-ul inițial al echipei, definirea scopului, planificarea în timp a desfășurării proiectului, desemnarea consultanților (experți din interiorul firmei sau din afara acesteia);

analiza situației curente a firmei: definirea proceselor, studierea clienților și angajaților firmei, analiza tehnologiei existente în firmă;

elaborarea soluției: reproiectarea proceselor, tehnologiei și organigramei; reconfigurarea responsabilităților și autorității fiecărui angajat / post;

studiul soluției elaborate anterior: analiza costurilor de implementare și a beneficiilor așteptate, elaborarea eventual a unui plan de afaceri, prezentarea soluției către factorii cheie din conducerea firmei;

dezvoltarea soluției: definirea detaliată a proceselor, elaborarea necesarului de potențial tehnic și uman, planul de instruire al acestuia, planificarea implementării etc.;

implementarea: se poate efectua fie pe faze sau procese individuale, fie pe compartimente – pilot din cadrul organizației, măsurarea efectelor, culminând cu implementarea la nivelul întregii firme;

dezvoltarea continuă: îmbunătățirea și analiza continuă a noilor sisteme sau procese introduse prin reengineering.

Elaborarea și implementarea cu succes a unei politici de reengineering va trebui să beneficieze de suportul (implicarea decizională) a managementului de nivel superior din firmă. Schimbările ce sunt așteptate a se produce în urma reengineering – ului afectează procesele din firmă, tehnologia, organigrama etc. Orice schimbare în aceste domenii necesită un consum de resurse (financiare, umane etc.), lipsa sprijinului din partea conducerii poate afecta alocarea acestor resurse la un moment dat. Această situație poate semnifica pragul dintre reușita sau insuccesul reengineering – ului.

Implementarea unei politici de reengineering este necesară în situații cum ar fi:

a. În sectorul productiv, implementarea unei noi game de produse (ca urmare a identificării unui segment de cerere neacoperit de concurență), ceea ce presupune schimbarea într-o măsură mai mare sau mai mică a tehnologiilor folosite, schimbarea nivelului de pregătire a personalului etc.;

b. În domeniul serviciilor, activitatea firmelor de profil are ca obiectiv principal satisfacția clientului, care va deveni „centrul” politicii de reengineering (pornindu-se de la constatarea că regulile stabilite pentru desfășurarea relațiilor cu clienții sunt foarte stricte și nu permit deservirea clienților la nivelul așteptat de aceștia, politica de reengineering va fi implementată începând cu identificarea nevoilor clienților și crearea unei infrastructuri care să permită satisfacerea acestor nevoi, delimitarea și reorganizarea proceselor în acest scop). Aceste considerente se aplică și pentru firmele care produc și oferă bunuri economice, cel puțin în ceea ce privește serviciile post–vânzare. În economia modernă, în condițiile diversificării continue a ofertei și prețurilor, calitatea și performanțele unui produs ele însele nu mai constituie o premisă a succesului politicii de desfacere, nu mai asigură vandabilitatea produsului. Foarte importante din acest punct de vedere sunt serviciile pe care producătorul sau reprezentanții săi le oferă după încheierea vânzării: instalarea produsului/punerea în funcțiune (pentru produsele electronice, de exemplu), instruirea clientului/beneficiarului referitor la utilizarea și întreținerea produsului, existența unui termen de garanție pentru produs sau subansamblele acestuia, calitatea serviciilor de depanare etc.

Printre avantajele reengineering – ului putem enumera:

conceptul de reengineering este atractiv pentru manageri, deoarece promite succese economico – financiare pe termen scurt și creșteri majore în ceea ce privește performanța firmei;

este simplu de înțeles și aplicat;

este prezentat și promovat ca o alternativă mai bună la alte concepte de management, se consideră că este mai puțin costisitor și beneficiile sunt mai consistente și pe termen scurt;

folosirea instrumentelor tehnologiei informației va asigura competitivitatea firmei pe termen lung și o va ajuta să-și desfășoare mai eficient activitatea.

Reengineering-ul presupune schimbări în cultura și comportamentul oamenilor, în tehnologie și procese. Drept urmare, există o multitudine de factori care împiedică implementarea efectivă a reengineering–ului, restrângând posibilitățile de inovare și îmbunătățire continuă a activității firmelor. Printre acești factori putem enumera:

atitudinea personalului firmelor (de la cele mai înalte nivele ale conducerii până la angajații din „subsolul” organigramei: o explicație în acest sens ar fi că scopurile reengineering–ului nu sunt întotdeauna bine fundamentate și de aceea se creează confuzie în rândul celor interesați);

cultura organizațională a firmei;

volumul limitat al resurselor;

reținerea față de informatizarea activității.

În cazul firmei ce face obiectul studiului de caz din capitolul al patrulea, propunem efectuarea unui demers de reengineering care să vizeze următoarele aspecte:

instruirea personalului de producție în vederea utilizării cu maximum de eficiență a utilajelor de producție din patrimoniul firmei, având în vedere că în decursul anului precedent au fost achiziționate noi mijloace fixe productive;

implementarea unui sistem informatic integrat pentru analiza economico-financiară a activității firmei (realizarea manuală a acestor operațiuni este un proces consumator de resurse de timp și umane, iar utilizarea unor instrumente informatice ad-hoc nu este o soluție de durată);

întărirea departamentului de marketing a firmei, în vederea implementării unei politici de marketing corespunzătoare obiectivului de piață al firmei: creșterea vânzărilor.

1.4. Tehnologia informației în contextual procesului decizional modern

1.4.1 Considerente generale

În secțiunea 1.2. au fost descrise mai multe probleme cu care se confruntă decidenții în ziua de astăzi. Un instrument prin care se pot rezolva o parte din problemele prezentate îl reprezintă sistemele informatice pentru asistarea deciziei.

Un sistem informatic pentru asistarea deciziei este „o aplicație a oricărei tehnologii, fie ca un instrument independent sau în combinație cu alte tehnologii informaționale, al cărui obiectiv îl constituie asistarea procesului managerial și, în particular, asistarea procesului de adoptare a deciziilor”.

Principalele caracteristici ale unui SIAD sunt:

este interactiv: beneficiarii au un rol important în proiectarea, dezvoltarea și exploatarea sistemului;

asistă beneficiarii în adoptarea deciziei (deciziile le adoptă beneficiarii, nu sistemul);

utilizează date, modele, cunoștințe în elaborarea soluțiilor;

sunt destinate utilizării în situații în care alte metode sau aplicații sunt depășite.

După Alter (1980) și Power (2001), SIAD se pot clasifica în următoarele categorii (în funcție de tehnologia utilizată în mod preponderent în funcționarea lor):

SIAD orientate pe modele: componenta tehnologică de bază a arhitecturii acestor sisteme o formează modelele matematice. Conform autorului clasificării, se disting patru tipuri de sisteme orientate pe modele:

Sisteme ce realizează simularea efectelor alternativelor decizionale (bineînțeles, cu ajutorul unor modele matematico-economice adecvate);

Sisteme ce permit estimarea consecințelor deciziilor utilizând modele probabilistice și analize de risc;

Sisteme ce realizează generarea unor alternative utilizând metode de optimizare în condiții de restricții (cum ar fi programarea liniară);

Sisteme ce indică o serie de soluții aplicabile pentru o problemă, pe baza unor metode de optimizare.

SIAD orientate pe date: structura de memorare a datelor (baze de date sau, mai nou, depozite de date) constituie baza arhitecturii acestor sisteme informatice. Cele mai des utilizate tehnologii în domeniul SIAD orientate pe date sunt: depozitele de date, tehnologia de analiză a datelor OLAP și tehnologia data mining. Pornind de la funcționalitățile oferite de aceste sisteme, se pot distinge și aici trei subcategorii:

Sisteme ce oferă accesul imediat la datele simple;

Sisteme care sunt dotate (în plus față de subcategoria anterioară) cu mecanisme simple de analiză a datelor;

Sisteme care permit extragerea și analiza informațiilor, pe baza unor modele simple.

SIAD orientate pe cunoștințe: în cadrul acestor sisteme, componenta cea mai importantă este baza de cunoștințe;

SIAD orientate pe comunicații: sunt utilizare în procesul decizional ce implică mai mulți decidenți, din aceeași organizație sau din organizații diferite, altfel spus, în medii decizionale în care comunicarea între factorii de decizie umani este esențială;

SIAD orientate pe documente: se bazează, din punct de vedere funcțional, pe analiza documentelor nestructurate și a paginilor web.

1.4.2. Posibilități de utilizare a SIAD în cadrul procesului decizional

În cadrul etapei de identificare a deciziei ce trebuie luată și în cadrul etapei de informare, SIAD pot furniza date despre problema ce urmează să facă obiectul deciziei. De asemenea, SIAD pot prezenta momentul apariției problemei respective, cauzele acesteia.

SIAD orientate pe modele pot analiza datele problemei decizionale apărute și pot furniza informații utile pentru desfășurarea etapelor următoare ale procesului decizional. Același rol îl pot îndeplini SIAD orientate pe date, care posedă un set de modele de analiză a datelor.

Sistemele de asistare a deciziei orientate pe cunoștințe pot oferi date și informații despre natura problemelor decizionale, pot încadra problemele într-o clasă (folosind tehnologii de tip pattern matching).

În etapa de identificare a alternativelor, SIAD sunt o sursă extrem de valoroasă de informații pentru decidenți, mai ales în situațiile în care problemele apărute se înscriu în aria de cuprindere a unui set de modele (de analiză economică, statistică etc.).

De asemenea, în această etapă, SIAD orientate pe cunoștințe pot oferi decidenților un set de alternative, pe baza cunoștințelor memorate și în urma încadrării problemei într-o categorie.

În etapa de analiză a alternativelor (și, în consecință, în etapa de alegere) SIAD oferă posibilitatea efectuării de simulări, astfel încât decidenții pot obține o imagine a efectelor prezumptive ale fiecărei alternative decizionale pe care o au la dispoziție. Dacă problema decizională permite aplicarea unui model de optimizare, SIAD oferă direct soluția constând în alternativa cea mai bună, însoțită de explicații și justificări.

În etapa de implementare, informațiile oferite de SIAD de-a lungul etapelor anterioare ale procesului decizional pot fi utilizate în scopul prezentării către toți angajații implicați a necesității și modului de aplicare a deciziei, precum și prezentării consecințelor deciziei.

De-a lungul derulării etapei de implementare pot surveni alte probleme decizionale, subsidiare problemei principale, legate de informarea și antrenarea angajaților în procesul de implementare. SIAD pot furniza asistență în tratarea acestor probleme, oferind explicații asupra modului de implementare a deciziei și asupra consecințelor acesteia.

În etapa de analiză a consecințelor deciziei, SIAD pot fi folosite în vederea diseminării efectelor pe care le-a produs o anumită decizie.

Sistemul informatic pentru asistarea deciziei propus în capitolul al patrulea al prezentei lucrări oferă următoarele instrumente decidenților:

prin intermediul indicatorilor economici analizați (cifra de afaceri, profitul brut, profitul din exploatare), se poate identifica apariția unor probleme în activitatea firmei (scăderea vânzărilor, diminuarea veniturilor etc.);

modelele de analiză economică folosite pentru exploatarea datelor din sistemul informatic permit identificarea unora dintre cauzele ce au generat problemele respective;

prin interpretarea informațiilor valorice oferite de sistemul informatic, se pot schița direcții de acțiune și alternative decizionale.

1.4.3. SIAD în cadrul firmei holonice și în cadrul procesului de reinginerie

Unul dintre punctele forte ale sistemelor holonice îl constituie nivelul de excelență al holonilor în tratarea unui proces, modul în care holonii pot aborda procesul respectiv cu un grad ridicat de eficiență.

Acest nivel de excelență poate fi controlat prin mai multe pârghii decizionale, în ajutorul aplicării acestora pot interveni SIAD. Rolul SIAD în managementul unei organizații virtuale construite după un sistem holonic derivă din următoarele considerente:

– scopul SIAD este oferirea de asistență managerilor în cadrul procesului decizional, îmbunătățirea calității acestui proces;

– SIAD oferă posibilitatea urmăririi operative a desfășurării activității la nivelul fiecărui holon sau grup de holoni care participă la un anumit proces, ceea ce permite intervenția managementului prin pârghiile specifice.

Se pot distinge 2 situații referitoare la interacțiunea dintre tehnologia informației și reengineering:

atunci când firma care recurge la reengineering dispune de un sistem informatic (SI), se pune problema cum poate acesta (SI) să fie de folos în politica de reengineering și care ar fi impactul reengineering–ului asupra SI;

atunci când printre schimbările preconizate prin reengineering se află și informatizarea activității firmei.

Referitor la prima situație, tehnologiile informaticii moderne reprezintă un instrument cheie în reengineering, alături de factorul uman. Având în vedere etapele reengineering–ului anterior prezentate informatica poate fi de un real folos echipei însărcinate cu politica de reengineering:

în etapa de analiză a situației curente a firmei, analiza proceselor poate fi efectuată cu ajutorul programelor CASE. De asemenea analiza clienților și personalului se poate baza pe folosirea unor instrumente software de analiză economică atașate sistemelor informatice tranzacționale proprii sau componente ale unui SIAD;

în etapa studiul soluției, analiza costurilor și efectelor reengineering–ului de asemenea poate fi efectuată cu ajutorul unui SIAD;

în etapa de implementare efectele modificărilor produse prin politica aplicată pot fi urmărite în mod eficient cu ajutorul unui sistem informatic construit în acest scop.

Folosirea tehnologiei informației ca instrument de reengineering trebuie să țină totuși seama de mai multe considerente.

În primul rând, dacă activitățile informatice nu sunt considerate de către management ca parte integrantă a proceselor desfășurate, există riscul ca departamentul IT să nu fie la curent cu reengineering-ul. Acest lucru trebuie evitat cu orice preț, dată fiind importanța sistemului informatic în cadrul activității. O soluție în acest sens este cooptarea (prin diverse metode) a informaticienilor în procesul de reengineering, cele mai bune rezultate au apărut când departamentele IT au primit autoritatea de a-și concepe și implementa singure modul de adaptare la schimbările produse prin reengineering.

În al doilea rând, cu toate avantajele expuse, IT reprezintă numai un segment al reengineering–ului, iar după implementare este obligatoriu ca performanțele departamentului IT să fie monitorizate. În plus, departamentului IT trebuie să i se asigure accesul la tehnologiile noi apărute.

În cazul în care prin reengineering se urmărește și informatizarea activității firmei, trebuie să se aibă în vedere că avantajele pe care le aduce informatizarea activității sunt nenumărate. Printre acestea putem enumera se află:

gestionarea flexibilă a fluxului informațional al firmei (modelarea informatică a documentelor de intrare – ieșire), acest task este îndeplinit de sistemele de gestiune a bazelor de date, de asemenea managementul firmei este la curent în orice moment cu desfășurarea activității (relațiile cu clienții fiind unul dintre cele mai importante aspecte asupra cărora trebuie să existe o informare permanentă);

îmbunătățirea comunicării dintre firmă și mediul extern (parteneri de afaceri, organizații profesionale etc.): serviciul de poștă electronică;

dezvoltarea operațiunilor comerciale ale firmei prin e–commerce: prezentarea în condiții optime a ofertei de afaceri a firmei, executarea rapidă a tranzacțiilor de vânzare – cumpărare;

exploatarea datelor din sistemul informațional al firmei / bazele de date tranzacționale în scopul adoptării deciziilor și efectuării simulărilor și previziunilor.

1.4.4. Business Intelligence

Conceptul de Business Intelligence, dezvoltat la începutul anilor ’90, reprezintă una dintre cele mai noi și populare noțiuni în teoria și practica sistemelor informatice de asistare a deciziei.

Conform IBM, Business Intelligence reprezintă „utilizarea tehnicilor de prelucrare a datelor pentru a adopta decizii mai bune”.

Utilizarea BI este o soluție pentru a genera informații despre derularea proceselor de afaceri din firmă către toți utilizatorii interesați, indiferent de numărul și tipologia acestora (poziție în ierarhie, pregătire, studii, experiență profesională, experiență managerială etc.).

Prima generație de sisteme informatice pentru management se baza pe interogări și rapoarte ad-hoc pentru a genera informații către beneficiari. Interogările și rapoartele erau construite pe baza datelor din sistemele informatice operaționale ale firmelor. Pe lângă faptul că se constituia o sarcină în plus asupra SGBD care menținea sistemele operaționale, aplicațiile BI din prima generație puteau fi folosite de specialiști în informatică (analiști), familiarizați cu sistemele operaționale și cu mecanismele de interogare/generare de rapoarte. Cel mai adesea, consumatorii de informații (factori de decizie de pe diferite nivele ale ierarhiei firmei) primeau informațiile de care aveau nevoie de la analiști, fără a putea accesa direct instrumentele prin care se genera informația.

A doua generație de sisteme informatice o reprezintă depozitele de date, care oferă multiple avantaje utilizatorilor, față de sistemele din prima generație. O prezentare a depozitelor de date se regăsește în capitolul al treilea al lucrării.

Cea de-a treia generație, aflată în prezent în plină expansiune, se bazează pe exploatarea exhaustivă a datelor din depozitele de date (Business Intelligence propriu-zis). Aceste sisteme se concentrează pe ideea de a oferi beneficiarilor informațiile de care au nevoie, într-o manieră cât mai inteligibilă și mai accesibilă (folosindu-se în acest sens rapoarte și grafice). Dezvoltarea și implementarea unei aplicații pornind de la nevoile funcționale ale sistemului decizional al firmei, precum și suportul tehnic corespunzător acordat utilizatorilor (instruire, documentație) reprezintă elemente cheie în succesul oricărei aplicații BI. Sistemele informatice din cea de-a treia generație utilizează și alte surse de date pentru a genera informații: documente, internet, intranet-ul firmei.

Aplicațiile de tip Business Intelligence sunt construite ca parte a unor sisteme informatice de asistare a deciziei orientate pe date, altfel spus, sunt componente specifice acestei categorii de SIAD. Majoritatea specialiștilor consideră că potențialul maxim al acestor aplicații este disponibil beneficiarilor numai în condițiile existenței unui volum mare de date pe care aplicațiile BI să le prelucreze. Astăzi este un standard obișnuit simbioza dintre aplicațiile BI și mediile de dezvoltare pentru BI și aplicațiile/mediile de dezvoltare pentru depozite de date.

Un model de integrare a aplicațiilor BI în procesul decizional al firmei este prezentat în figura 1.1.

Datele preluate din surse de date diverse sunt încărcate în depozitul de date, apoi, pe baza tehnologiilor OLAP și DATA MINING, datele sunt transformate în informații. Informațiile ajung la beneficiari sub formă de rapoarte.

Fig. 1.1 Business Intelligence în procesul decizional al firmei

Utilizarea aplicațiilor de tip Business Intelligence oferă o serie de avantaje semnificative pentru decidenții din mediul economic:

dat fiind că proiectarea și dezvoltarea aplicațiilor BI se bazează pe desfășurarea și cerințele proceselor economice din firme, aceste aplicații vor genera implicit beneficii pentru firme;

aplicațiile BI permit prelucrarea unor volume mari de date și pun informațiile obținute la dispoziția unui mare număr de utilizatori;

informațiile oferite de aceste aplicații validează structura și modelul bazelor și depozitelor de date pe care BI se bazează;

aplicațiile BI pot integra fără probleme mecanisme de calcul și analiză pentru indicatorii de performanță ai firmei;

în proiectarea și dezvoltarea aplicațiilor de Business Intelligence pot fi antrenați și beneficiarii aplicațiilor, de multe ori persoane cu putere de decizie în firme.

CAPITOLUL 2

Informațiile extrase prin metodele analizei economico – financiare, suport în adoptarea deciziilor

Calitatea procesului decizional este dependentă într-o mare măsură de cantitatea și calitatea informațiilor pe care se fundamentează decizia, informații despre care se poate spune că descriu acele aspecte, elemente din activitatea întreprinderii asupra cărora se intenționează a se acționa prin decizii. Cu cât volumul informațiilor este mai mare și calitatea lor are un nivel cât mai ridicat, cu atât deciziile adoptate au șanse mai mari să producă efectele așteptate. În acest sens, analiza economico-financiară, care „studiază mecanismul de formare și modificare a fenomenelor economice prin descompunerea lor în elemente componente, în părți simple și prin stabilirea factorilor de influență” devine un important furnizor de informații pentru procesul decizional.

Analiza economico-financiară reprezintă unul dintre cele mai importante instrumente ale procesului decizional, putând oferi, pe de o parte, o imagine asupra structurilor firmei care generează rezultate necorespunzătoare (managerii sunt informați asupra centrelor de activitate asupra cărora trebuie să intervină, fiind capabili în continuare să adopte decizii în cunoștință de cauză), pe de altă parte pot fi indicate acele componente ale firmei care înregistrează rezultate favorabile (acționând asupra acestora managerii pot influența performanțele firmei).

2.1. Rolul analizei economico-financiare în determinarea performanțelor firmei

Analiza economico financiară a activității firmei are un rol fundamental în evaluarea, în cuantificarea acesteia. Prin metodele și modelele pe care le utilizează, analiza economico-financiară identifică elementele pozitive și negative din cadrul activității firmei, aceste elemente sunt apoi „descompuse” în mai mulți factori de influență, de diferite nivele de complexitate (un factor de influență poate, la rândul lui, să fie afectat de evoluția unui alt indicator, cu un grad de complexitate mai redus), încercând astfel să explice modalitatea de formare a acelor fenomene. Odată cunoscute cauzele care conduc la o situație favorabilă sau defavorabilă în ceea ce privește un aspect al activității firmei, aceste cauze pot fi tratate prin adoptarea unor decizii corespunzătoare.

2.1.1. Obiectivele analizei economico – financiare

Principalul scop al analizei economico-financiare este acela de a oferi o apreciere asupra situației economice și financiare a întreprinderii. Pe baza informațiilor desprinse în urma analizei se pot defini noi strategii de menținere și dezvoltare în mediul specific al întreprinderii. În sens general, finalitatea analizei economico-financiare constă în oferirea de informații atât celor din interiorul întreprinderii, cât și celor interesați din afara acesteia.

Când problema este pusă din interiorul întreprinderii, utilizatorii informațiilor pot fi conducătorii (cel mai adesea), acționarii actuali sau salariații.

Când problema este pusă din exteriorul întreprinderii utilizatorii pot fi analiștii financiari, acționarii potențiali, organisme bancare și financiare sau chiar statul. De cele mai multe ori utilizatorii externi au nevoie de un efectuarea unei analize economico-financiare fie pentru acordarea de credite întreprinderilor (în special băncile), fie pentru luarea deciziilor de pătrundere în capitalul unei întreprinderi (acționari potențiali sau alte întreprinderi).

De cele mai multe ori informațiile oferite de analiza economico-financiară trebuie completate cu informații referitoare la mediul extern al întreprinderii (starea economiei, a sectorului de activitate), informații referitoare la potențialul tehnic și uman, potențial comercial și juridic, managementul întreprinderii (informații dependente de întreprinderi). Toate aceste elemente influențează performanțele întreprinderii determinând, în final, competitivitatea acesteia.

Folosind metode și tehnici specifice, analiza economico-financiară permite aprecierea situației economice/financiare trecută și actuală, pe baza informațiilor furnizate pentru luarea deciziilor de către conducere.

2.1.2. Sursele de informații ale analizei economico – financiare

Analiza economico-financiară se „conectează” la sistemul informațional al întreprinderii, pe de o parte preluând date din diverse surse, pe de altă parte oferind informații către factorii de decizie. Sursele de informații ale analizei economico – financiare pot fi grupate astfel:

surse interne, din cadrul întreprinderii, cum ar fi: documente financiar-contabile (bilanț, cont de rezultate, anexe la bilanț, bugete de venituri și cheltuieli – BVC, jurnale de vânzări, jurnale de cumpărări, ștate de salarii etc.), documente folosite în evidența operativă (norme de muncă, foi de pontaj etc.), documente folosite în cadrul contabilității de gestiune;

surse externe, aflate în mediul extern al întreprinderii: documente financiar/contabile cu caracter public ale altor întreprinderi, concurente sau nu (aceste documente sunt utile pentru efectuarea unor comparații în spațiu), documente/rapoarte oficiale care conțin informații despre indicatori utilizați în analiză (cum ar fi buletinele statistice).

2.2. Metode și modele utilizate de analiza economico-financiară

Pentru îndeplinirea obiectivelor sale, analiza economico-financiară se bazează pe mai multe metode, proprii sau preluate din alte științe (cum ar fi de exemplu statistica), care se pot grupa în două categorii: metode de analiză calitativă, respectiv metode de analiză cantitativă.

Metodele analizei cantitative asigură cuantificarea legăturilor de tip cauză-efect care se stabilesc între un indicator principal și alți indicatori, care datorită influențelor exercitate asupra indicatorului principal sunt denumiți factori de influență.

Cele mai utilizate metode de analiză cantitativă sunt:

metoda indicatorilor: un indicator este instrumentul de bază al analizei economico-financiare, putând fi definit ca o „formă de exprimare concentrată a informației”. Există mai multe tipuri de indicatori: indicatori ai resurselor (financiare, umane, de exemplu: numărul de salariați, capitalul social), indicatori ai consumurilor de resurse (cum ar fi consumul specific de materie primă pe produs), indicatori ai rezultatelor (de exemplu profitul din exploatare, profitul net / brut);

metoda indicilor este utilizată pentru aprecierea evoluțiilor, dinamicii activității întreprinderii și rezultatelor acesteia. Se folosesc două categorii de indici: indicii cu bază fixă (tot sistemul de indici este construit prin raportare la aceeași valoare de referință), respectiv cu indicii bază în lanț (pentru fiecare indice, raportarea se face la valoarea de referință corespunzătoare perioadei anterioare);

metoda scoring permite stabilirea unor corelații între factorii ce pot conduce la succesul unei afaceri și factorii ce pot determina falimentul acesteia. Metoda are la bază o funcție liniară care se construiește pornind de la un anumit număr de indicatori. Fiecărui indicator i se asociază un coeficient numeric, denumit coeficient de ponderare. Formula generală a unei funcții de tip scor este următoarea:

Z = c1 * I1 + c2 * I2 + … + cn* In

sau, generalizând:

unde:

I1, I2, …, Ii,In – indicatorii incluși în funcția scor;

c1, c2, …, ci,cn – coeficienții de ponderare.

Prin utilizarea funcției de scor se obține o valoare pentru întreprindere la un moment dat, valoare care poate face obiectul unor comparații, în primul rând cu valorile de referință asociate funcției scor, precum și comparații în timp și spațiu. În urma acestor comparații se pot desprinde informații legate de potențialul sau riscurile aferente activității firmei. Scoring-ul se folosește de obicei în analiza echilibrului financiar și în diagnosticul riscului.

d) metoda balanțieră și metoda substituirii în lanț realizează, cu ajutorul unor modele, explicitarea dinamicii unui anumit indicator în funcție de acțiunea/evoluția unor factori de influență, prezentând aceste influențe într-o formă cuantificată, valorică.

Aplicarea acestor metode presupune parcurgerea mai multor etape (formulele de calcul vor fi prezentate pentru fiecare metodă, în secțiunea dedicată acesteia):

stabilirea variației indicatorului principal supus analizei;

stabilirea influenței fiecărui factor inclus în modelul folosit;

interpretarea rezultatelor obținute, care se poate face pe următoarele direcții:

stabilirea caracterului favorabil sau defavorabil al influenței fiecărui factor asupra indicatorului I. Pentru aceasta este suficient să se identifice dacă valoarea influenței este pozitivă sau negativă din punct de vedere matematic. Dacă factorul de influență cercetat este direct proporțional cu indicatorul pe care îl influențează, atunci o valoare pozitivă va indica o influență favorabilă, iar o valoare negativă o influență defavorabilă. Dacă factorul de influență se găsește într-o relație de inversă proporționalitate cu indicatorul, atunci o valoare negativă reprezintă o influență pozitivă, respectiv o valoare pozitivă va indica o influență defavorabilă;

ierarhizarea factorilor de influență după importanța lor. Această clasificare se poate face în funcție de mai multe criterii, de la caz la caz. În urma realizării grupării se poate verifica dacă amploarea influențelor factorilor este corelată cu nivelul lor relativ de importanță.

2.2.1. Metoda balanțieră

Se utilizează atunci când factorii de influență din cadrul unui model de analiză sunt combinați prin relații de tip sumă sau diferență.

Formula generală a unui model care se exploatează prin metoda balanțieră este următoarea:

I = x+y-z

unde:

I – indicatorul supus analizei

x,y,z – factori de influență pentru I

Aplicând metoda balanțieră unui astfel de model, se parcurg următoarele etape:

se determină variația indicatorului I:

∆I = I1 – I0 = (x1 + y1 – z1) – (x0 + y0 – z0)

se cuantifică influența fiecărui factor, în funcție de caracterul direct sau invers proporțional al relației dintre factorul respectiv și indicatorul I (în cazul nostru, factorii x și y sunt direct proporționali cu indicatorul I, iar factorul z este invers proporțional, deoarece este însoțit de semnul „-„):

influența factorului x:

∆Ix = x1 – x0

influența factorului y:

∆Iy = y1 – y0

influența factorului z:

∆Iz = z1 – z0

Relația între variația indicatorului I și influențele celor trei factori din model este următoarea:

∆I = ∆Ix + ∆Iy + ∆Iz

interpretarea rezultatelor

Metoda balanțieră se poate aplica și pentru analiza dinamicii coeficientului Z al metodei scoring.

2.2.2. Metoda substituirii în lanț

Metoda substituirii în lanț se aplică modelelor în care între factorii de influență se stabilesc relații aritmetice de tip produs (factorii de influență sunt direct proporționali cu indicatorul) sau raport (între indicatorul analizat și factorii săi de influență există relații de inversă proporționalitate). Factorii sunt substituiți succesiv pentru a se determina influența fiecăruia.

În cadrul acestei metode, substituirea respectă următoarele principii:

factorii sunt inserați în formula modelului în funcție de natura lor, astfel: mai întâi factorii cantitativi, apoi factorii de structură și la sfârșit factorii calitativi;

factorii se substituie în ordinea în care apar în formula modelului;

un factor odată substituit își păstrează forma în formulele substituțiilor ce urmează a fi efectuate.

Formula generală a unui model de analiză pentru care se aplică metoda substituirii în lanț se prezintă astfel:

I = x * y * z

unde:

I – indicatorul analizat

x,y,z – factori de influență în cadrul modelului.

Aplicarea metodei presupune parcurgerea următoarelor etape:

se determină variația indicatorului I:

ΔI = I1 – I0 = x1 * y1 * z1 – x0 * y0 * z0

se determină influențele factorilor x,y și z, folosind următorul set de formule:

pentru factorul x:

∆Ix = x1 * y0 * z0– x0 * y0 * z0 = (x1 – x0)* y0 * z0

pentru factorul y:

∆Iy = x1 * y1 * z0– x1 * y0 * z0 = x1 *(y1 – y0)* z0

pentru factorul z:

∆Iz = x1 * y1 * z1– x1 * y1 * z0 = x1 * y1 * (z1 – z0)

La fel ca și în cazul metodei balanțiere, relația între ΔI și influențele celor trei factori este următoarea:

∆I = ∆Ix + ∆Iy + ∆Iz

interpretarea rezultatelor.

2.3. Analiza cifrei de afaceri

Din multitudinea elementelor activității unei firme care sunt abordate de analiza economico-financiară, iese în evidență importanța analizei activității de comercializare, reflectată de indicatorul „Cifră de afaceri”. În sprijinul acestei afirmații putem menționa că dintre toate activitățile desfășurate într-o firmă, activitatea de desfacere/comercializare poate fi considerată cea mai importantă, cel puțin prin prisma faptului că aici intervin o serie de factori ce aparțin mediului extern al firmei (pot fi grupați sub termenul generic de piață), a căror acțiune este în afara puterii decizionale a managementului firmei. De asemenea, procesul de desfacere (funcțiunea comercială a firmei) asigură continuitatea activității acesteia, supraviețuirea firmei în mediul în care își desfășoară operațiunile.

Cifra de afaceri se poate defini ca fiind valoarea totală a vânzărilor de mărfuri și a producției vândute, evaluată la preț de vânzare, exclusiv reducerile de preț acordate clienților și TVA.

Există mai mulți indicatori care exprimă cifra de afaceri la nivelul unei întreprinderi:

Cifra de afaceri totală: valoarea totală a veniturilor obținute de întreprindere din activități cu caracter comercial;

Cifra de afaceri medie: cifra de afaceri exprimată pe unitatea de produs vândut/serviciu prestat, se determină ca raport între cifra de afaceri totală și cantitatea de produse vândute, respectiv servicii prestate (în formula de mai jos, Q reprezintă cantitatea):

Cifra de afaceri marginală (CAmg) reprezintă evoluția cifrei de afaceri totale atunci când volumul producției vândute, respectiv serviciilor prestate variază cu o unitate:

Analiza cifrei de afaceri se poate efectua pe mai multe direcții:

analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri;

analiza factorială a cifrei de afaceri.

2.3.1. Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri

Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri, bazată pe metoda balanțieră, presupune defalcarea veniturilor incluse în cifra de afaceri în funcție de proveniența lor (magazine, produse, clienți etc.) și analiza dinamicii acestora, conform unei metodologii ale cărei etape sunt prezentate în continuare:

identificarea surselor de venituri care contribuie la formarea cifrei de afaceri;

clasificarea acestor surse de venit (în funcție de diverse criterii, cum ar fi aria geografică în care s-au obținut veniturile respective, produsele și categoriile de produse care au generat venituri, structurile organizatorice ale firmei – magazine sau echipe/agenți de vânzări etc.);

determinarea sensului și valorii cu care a evoluat fiecare categorie de venit (influența asupra evoluției cifrei de afaceri);

interpretarea rezultatelor.

Suma influențelor astfel determinate reprezintă evoluția cifrei de afaceri totale.

Formula generică a modelelor de analiză folosite se prezintă astfel:

CA = : formula reflectă formarea cifrei de afaceri totale (Vi: venitul individual corespunzător unui singur criteriu de clasificare).

: evoluția cifrei de afaceri se formează prin însumarea evoluțiilor veniturilor individuale Vi.

Odată determinate CA, Vi, ∆CA, ∆Vi, rezultatele obținute se pot interpreta având în vedere următoarele considerente generale:

valorile ∆CA, ∆Vi se interpretează în concordanță cu sensul lor matematic, adică valorile matematic pozitive se constituie ca influențe economice benefice (creșterea veniturilor);

valoarea influenței fiecărui venit (∆Vi) se poate compara cu evoluția cifrei de afaceri, rezultând o imagine asupra gradului de bonitate a activității care a generat venitul respectiv;

dacă sursele de venituri pot fi ordonate astfel încât să se reflecte importanța relativă a fiecărei surse în ansamblul firmei (un criteriu de ordonare în acest sens îl reprezintă resursele consumate de sursele respective, de exemplu un produs A poate fi considerat mai important decât un produs B dacă publicitatea pentru A este mai complexă/costisitoare decât publicitatea realizată pentru B, sau un magazin X poate fi considerat mai important ca un magazin Y dacă vadul comercial al magazinului X este mai bun ca vadul celuilalt magazin) se poate verifica dacă există o concordanță între nivelul de importanță al sursei și influența acesteia asupra evoluției cifrei de afaceri;

ordonarea valorilor influențelor permite extragerea unor concluzii de genul „care produse/servicii/magazine au înregistrat cele mai bune evoluții”, „care produse/servicii/magazine au înregistrat cele mai slabe evoluții”.

Interpretarea valorilor generate de analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri oferă un volum mare de informații (acesta este direct proporțional cu numărul criteriilor ce permit clasificarea surselor de venit și cu numărul surselor), care formează o bază solidă pentru adoptarea deciziilor în ceea ce privește politicile comerciale ale firmei și nu numai.

Studiu de caz:

Se consideră o firmă al cărei obiect de activitate îl constituie comercializarea de componente de securitate auto. Firma oferă clienților săi 8 tipuri de produse, grupate pe două categorii. Fiecare produs dispune de un cod unic de identificare în firmă, cele două categorii sunt de asemenea codificate. Ne propunem analiza dinamicii cifrei de afaceri în funcție de categoriile și tipurile de produse pe care le oferă firma.

Modelul de analiză aplicabil în această situație poate fi sintetizat astfel:

CA =

și

∆CA =

unde:

CA – cifra de afaceri totală a firmei

Vi – veniturile din vânzări corespunzătoare celor două categorii de produse

Pentru efectuarea analizei conform modelului prezentat, datele necesare sunt sintetizate în tabelul următor:

– lei –

Cifra de afaceri a crescut cu 5.031.873,00 lei, astfel:

vânzările aferente produselor din categoria 1 au crescut cu 3.401.536,48 lei;

vânzările aferente produselor din categoria 2 au crescut cu 1.630.336,52 lei.

Vânzările produselor din categoria 1 au contribuit cu 67,60% la creșterea cifrei de afaceri (ele însele înregistrând o creștere de peste 2 ori), în timp ce produsele din categoria 2 au avut o contribuție de 32,40% (valoarea lor a crescut cu aproximativ 19,41%).

În continuare, analiza se poate detalia pentru produsele încadrate în fiecare categorie. Pentru produsele din prima categorie, datele sunt prezentate în tabelul următor:

– lei –

Din analiza datelor prezentate în tabelul anterior, se pot desprinde următoarele concluzii:

vânzările aferente produselor de tip „Produs au înregistrat o ușoară scădere, de 51,392,68 lei (altfel spus, valoarea din fost cu 12% mai mică față de cea din 2005). Aceasta reprezintă o influență defavorabilă, dar relativ nesemnificativă asupra evoluției cifrei de afaceri (valoarea influenței reprezintă aproximativ 1,02% față de evoluția totală a cifrei de afaceri și aproximativ 1,5% din evoluția cifrei de afaceri pe ansamblul categoriei de produse);

vânzările pentru produsul 12 au scăzut cu -665.733,88 lei (în procente, cu 36,89%), influențând defavorabil dinamica cifrei de afaceri. Față de dinamica, la nivel de categorie, a cifrei de afaceri, influența produsului 12 reprezintă aproape 20%, iar față de evoluția CA totale, 13,23%, deci o influență semnificativă;

pentru produsele de tip 13, valoarea vânzărilor a crescut cu 321.893,85 lei (cu 53,52%), ceea ce a influențat favorabil evoluția cifrei de afaceri (9,46% față de evoluția la nivelul categoriei și 6,39% față de evoluția cifrei de afaceri totale);

valoarea vânzărilor produselor de tip „Produs a înregistrat o creștere majoră, cu 1.865.752,86 lei (de peste 15 ori), manifestând o influență favorabilă asupra evoluției cifrei de afaceri. De asemenea, faptul că valoarea influenței produselor de acest tip reprezintă 54,85% față de evoluția cifrei de afaceri la nivelul categoriei și 37,07% față de evoluția totală a cifrei de afaceri indică o influență semnificativă asupra modificării cifrei de afaceri;

cea mai bună evoluție a vânzărilor s-a înregistrat pentru produsele de tip „Produs , unde valoarea vânzărilor a crescut cu 1.931.016,33 lei (de 7,8 ori) față de 2005, reprezentând o influență favorabilă și semnificativă asupra dinamicii valorii cifrei de afaceri (valoarea influenței reprezintă 56,76% față de evoluția cifrei de afaceri pentru categoria 1 și 38,37% față de evoluția per total a cifrei de afaceri)

Pentru produsele care aparțin celei de-a doua categorii, datele sunt prezentate în tabelul următor:

Interpretarea valorilor permite formularea următoarelor concluzii:

vânzările pentru produsele de tip 21 s-au diminuat cu 1.105.593,34 lei (o scădere semnificativă față de 2005, cu 76,9%), fapt care a influențat negativ evoluția cifrei de afaceri. Se poate afirma că influența este semnificativă, deoarece reprezintă 67,81% din evoluția vânzărilor categoriei 2 și aproape 22% din evoluția cifrei de afaceri totale;

valoarea vânzărilor pentru produsele de tip „Produs au crescut cu 1.512.328,28 lei (cu 36,64%), fapt ce reprezintă o influență favorabilă asupra evoluției cifrei de afaceri. În cadrul categoriei 2 de produse, pentru „Produs s-a înregistrat cea mai bună evoluție, valoarea dinamicii vânzărilor reprezintă 92,76% față de evoluția la nivelul categoriei și 30,05% față de evoluția cifrei de afaceri totale;

pentru produsele de tip „Produs , valoarea vânzărilor a crescut cu 43,18% (în valori absolute, cu 1.223.601,58 lei), influențând favorabil evoluția cifrei de afaceri (valoarea influenței reprezintă 75,05% față de evoluția vânzărilor categoriei de produse și 24,31% din evoluția totală a cifrei de afaceri).

2.3.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri

Analiza factorială a cifrei de afaceri se bazează pe metoda substituirii în lanț și urmărește identificarea relațiilor dintre cifra de afaceri și anumiți factori de influență. Din interpretarea influenței pe care o exercită un anume factor, pot fi sesizate disfuncționalități ce trebuie să fie combătute sau oportunități care pot fi valorificate. Există mai multe modele ce pot fi folosite:

a. un prim model are la bază cantitățile (qi) și prețurile de vânzare (pi) și pornește de la următoarea formulă:

unde

qi – cantitatea vândută din produsul/serviciul i;

pi – prețul mediu de vânzare, fără TVA, al produsului/serviciului i.

Modelul se exploatează parcurgând următoarele etape:

determinarea variației cifrei de afaceri:

determinarea influenței cantității vândute:

determinarea influenței prețului de vânzare mediu:

determinarea influenței structurii producției vândute:

unde

determinarea influenței prețului de vânzare pe produs:

În urma aplicării acestui model, se disting influențele pe care modificarea cantităților vândute și modificarea prețurilor de vânzare le au asupra evoluției cifrei de afaceri.

Datorită corelației dintre valoarea cifrei de afaceri, cantitățile de produse vândute și prețurile de vânzare, respectiv se poate afirma că atât factorul cantitate q cât și factorul preț p sunt direct proporționali cu cifra de afaceri.

Prin urmare, valorile matematice cu semn „+” ale influențelor celor doi factori se vor aprecia ca fiind influențe favorabile asupra modificării cifrei de afaceri, în timp ce valorile matematice cu semn „-„ vor fi interpretate ca influențe negative.

De asemenea, o altă interpretare se poate face comparând între ele valorile influențelor celor doi factori. Dacă valoarea influenței factorului cantitate este mai mare, acest lucru reflectă o situație favorabilă pentru poziția firmei în raport cu piața (piețele) de desfacere pe care acționează, deoarece indică o creștere a cererii pentru produsele firmei. Analizând evoluția cererii și la nivelul cantităților de produse vândute (conform metodologiei de analiză a dinamicii și structurii cifrei de afaceri), se pot obține în plus informații utile despre cerințele pieței firmei.

Dacă în schimb cea mai mare pondere în evoluția cifrei de afaceri o deține influența factorului preț, cu cât ecartul între valoarea acestei influențe și valoarea influenței factorului cantitate () este mai mare, cu atât este necesar să se acorde o atenție mai mare politicilor de marketing, astfel încât să se asigure creșterea pe viitor și a cererii pentru produsele firmei (și implicit creșterea vânzărilor). Acest considerent trebuie luat în calcul și datorită faptului că evoluția crescătoare a prețurilor de vânzare nu este un fenomen de natură să genereze stabilitate pentru evoluția activității comerciale a firmei, nefiind un fenomen perpetuu. Conform corelațiilor dintre cerere, ofertă și preț, un nivel prea ridicat al prețului de vânzare va conduce la un moment dat la scăderea cererii. Într-o atare situație, pentru a menține cifra de afaceri la același nivel sau cel puțin pentru a preveni scăderea semnificativă a acestui indicator firma poate recurge la soluția majorării prețurilor, dar această soluție oferă un risc ridicat și șanse de succes reduse – cererea este posibil să scadă în continuare.

Factorul structura producției vândute arată modificările în structura producției, astfel: dacă valoare influenței sale este pozitivă, se poate afirma că a crescut ponderea produselor mai scumpe în totalul vânzărilor concomitent cu diminuarea ponderii produselor mai ieftine. Valoarea negativă a influenței acestui factor indică situația inversă: a crescut ponderea vânzărilor la produsele mai ieftine, în timp ce ponderea vânzărilor pentru produsele mai scumpe a scăzut.

Studiu de caz

Pentru o firmă ce desface elemente de securitate auto se cunosc următoarele date:

evoluția cifrei de afaceri:

5.031.873,00 lei

influența cantității vândute:

= 5.727.491,38 lei

influența prețului mediu de vânzare:

-695.618,38 lei

Din care:

influența modificării structurii producției vândute:

-1.725.922,99 lei

influența modificării prețurilor pe produse:

1.030.304,61 lei

Pe baza principiului de interpretare anterior enunțat, rezultatele pot fi interpretate astfel:

cea mai semnificativă influență a manifestat-o factorul „cantitatea de produse vândute”, care a determinat creșterea cifrei de afaceri cu 5.727.491,38 lei, o valoare de 1,14 ori mai mare decât evoluția totală a cifrei de afaceri;

modificarea structurii producției vândute a determinat scăderea cu 1.725.922,99 lei a cifrei de afaceri. Această valoare indică faptul că a crescut ponderea produselor mai ieftine în totalul vânzărilor, concomitent cu reducerea ponderii produselor vândute la prețuri mai mari. Valoarea influenței este semnificativă față de evoluția totală a cifrei de afaceri (34%, în valori absolute);

modificarea prețurilor pe produse a acoperit parțial (în proporție de aproape 60%) influența factorului anterior prezentat, determinând creșterea cu 1.030.304,61 lei a cifrei de afaceri (valoare ce reprezintă 20% față de evoluția totală a cifrei de afaceri).

b. un al doilea model are în vedere pe de o parte factorii de producție ce intervin în activitatea firmei și pe de altă parte piața. Formula modelului este următoarea:

Unde:

– numărul mediu de personal;

– valoarea medie anuală de inventar a mijloacelor fixe;

– valoarea medie anuală de inventar a mijloacelor fixe productive (numai acele mijloace fixe care sunt folosite în cadrul procesului de producție);

– valoarea producției fabricate;

– gradul de înzestrare tehnică, exprimat ca valoare mijloace fixe per salariat (unități monetare/persoană);

– gradul de înzestrare cu mijloace fixe productive (ponderea mijloacelor fixe productive în total mijloace fixe);

– randamentul mijloacelor fixe productive (valoarea producției realizate per unitate monetară mijloc fix productiv);

– gradul de valorificare a producției fabricate.

Modelul se exploatează prin parcurgerea următoarelor etape (conform metodei substituirii în lanț, factorii se tratează în ordinea în care sunt incluși în formula modelului):

determinarea variației cifrei de afaceri:

determinarea influenței numărului mediu de personal:

determinarea influenței gradului de înzestrare tehnică (G):

determinarea influenței gradului de înzestrare tehnică cu mijloace fixe productive (GP):

determinarea influenței randamentului mijloacelor fixe productive (R):

determinarea influenței gradului de valorificare a producției fabricate (GV):

acțiunea combinată a factorilor G, GP și R reprezintă influența factorului „productivitatea muncii” (W), calculat ca raport între și N. Astfel, se obține:

relațiile între variația cifrei de afaceri și influențele celor șase factori pot fi sintetizate astfel:

Interpretarea valorilor rezultate în urma aplicării acestui model se poate face ținând cont de următoarele:

a. toți indicatorii sunt direct proporționali, atât din punct de vedere matematic, cât și din punct de vedere economic, cu cifra de afaceri. Ca atare, scăderea valorii unui factor va produce o influență defavorabilă asupra valorii CA și invers: creșterea valorii factorului va antrena creșterea cifrei de afaceri. Altfel spus, influențele matematic negative pot fi considerate defavorabile din punct de vedere economic, iar valorile pozitive ale influențelor au caracter favorabil pentru evoluția indicatorului principal;

b. se poate compara influența fiecărui indicator cu valoarea variației cifrei de afaceri, în valori absolute (nu este nici o problemă în a se face abstracție de semnele „-„, deoarece sensul favorabil sau defavorabil al fiecărei valori a fost stabilit în etapa anterioară). O astfel de comparație poate releva gradul de gravitate (dacă vorbim de o influență defavorabilă) sau de bonitate al situației fiecărui factor de influență.

c. între cei cinci factori de influență din modelul inițial se poate stabili o ierarhizare în ordinea importanței lor (folosind drept criteriu de ierarhizare efortul ce trebuie realizat pentru a determina creșterea valorii acelui factor). Astfel, creșterea numărului de personal presupune cheltuieli salariale și aferente, creșterea celor doi indicatori ai înzestrării poate fi influențată prin investiții în mijloace fixe, creșterea randamentului este condiționată la rândul ei de un complex de factori (unul dintre ei ar fi uzura utilajelor) și se poate considera că este destul de dificil de realizat, iar gradul de valorificare a producției fabricate depinde de piețele de desfacere pe care acționează firma, fiind de asemenea supus unui complex de factori, majoritatea aparținând mediului extern al firmei, ca atare fiind extrem de dificil a fi influențat. Se poate spune că ordinea relativă a importanței celor cinci factori este deci dată (crescător) de ordinea lor de la stânga la dreapta în formula modelului (considerând productivitatea muncii ca un al șaselea factor, locul său ca importanță se stabilește după același principiu). Odată ce s-a stabilit această ierarhizare, analiștii pot aprecia nivelul influenței unui factor și în funcție de importanța sa, informația rezultată din interpretarea influenței capătă un plus de bogăție.

Studiu de caz:

Considerând aceeași firmă ca în exemplul anterior, datele necesare pentru aplicarea modelului sunt sintetizate în tabelul următor:

– lei –

evoluția cifrei de afaceri:

5.031.873,00 lei

influența numărului mediu de salariați:

=

= 366.021,01 lei

Creșterea cu numărului de angajați a determinat creșterea cu 366.021,01 lei a cifrei de afaceri, ceea ce indică o influență favorabilă. Valoarea influenței reprezintă 7% față de evoluția totală a cifrei de afaceri.

influența gradului de înzestrare tehnică (G):

= 7.965.645,85 lei

Creșterea cu gradului de înzestrare tehnică a determinat creșterea cu 7.965.645,85 lei a cifrei de afaceri, valoare de 1,58 ori mai mare decât evoluția cifrei de afaceri.

influența gradului de înzestrare tehnică cu mijloace fixe productive (GP):

= 539.760,40 lei

Creșterea gradului de înzestrare tehnică cu mijloace fixe productive a condus la creșterea cu 539.760,40 lei a cifrei de afaceri (influență favorabilă). Valoarea influenței reprezintă 11% față de evoluția cifrei de afaceri.

influența randamentului mijloacelor fixe productive (R):

= -4.136.232,42 lei

Diminuarea randamentului mijloacelor fixe productive (cu 13,06) a determinat scăderea cu 4.136.232,42 lei a cifrei de afaceri, o influență defavorabilă deci. Valoarea influenței este apropiată (82%) de valoarea evoluției cifrei de afaceri.

influența gradului de valorificare a producției fabricate (GV):

= 296.678,16 lei

Creșterea cu 1,88 puncte procentuale a gradului de valorificare a producției fabricate a determinat creșterea cifrei de afaceri cu 296.678,16 lei, reprezentând 6% față de evoluția totală a indicatorului principal.

Total influențe: 5.031.873,00 lei.

În plus față de considerentele anterior prezentate, interpretarea valorilor permite formularea următoarelor concluzii:

– factorii „Numărul mediu de salariați”, „Gradul de înzestrare tehnică”, „Gradul de înzestrare cu mijloace fixe productive” și „Gradul de valorificare a producției fabricate” au influențat favorabil evoluția cifrei de afaceri;

– cea mai bună evoluție s-a înregistrat pentru factorul „Gradul de înzestrare tehnică”, iar faptul că și factorii „Numărul mediu de salariați” și „Gradul de înzestrare cu mijloace fixe productive” au influențat favorabil dinamica cifrei de afaceri indică rezultatele pozitive ale politicii de dezvoltare a resurselor umane și tehnice din firmă;

– factorul „Randamentul mijloacelor fixe productive” a fost singurul care a influențat defavorabil evoluția cifrei de afaceri, ca urmare a scăderii cu 20% a valorii sale. Deciziile de a investi în mijloace fixe (mai ales productive) au, printre altele, rolul de a contracara această evoluție, dar mijloacele fixe achiziționate în 2006 sunt noi, nu au funcționat pe tot parcursul anului, de asemenea, nu au atins performanțele lor maxime. Este de așteptat ca, în urma utilizării acestor noi mijloace fixe, situația randamentului lor să se amelioreze.

2.4. Analiza profitabilității

Profitabilitatea sau rentabilitatea definește capacitatea unei întreprinderi de a realiza profit în urma activităților pe care le desfășoară. Ca urmare, analiza profitabilității devine un segment de nivel înalt al analizei economico-financiare, deoarece include sau caracterizează întreaga activitate economico-financiară a firmei, toate procesele care se desfășoară în firmă, toate funcțiunile firmei. În sprijinul acestei afirmații vine și axioma care precizează că scopul activității firmei este obținerea de profit, toate componentele firmei acționând în acest sens.

Analiza profitabilității se bazează pe două categorii de indicatori:

rezultatul: reprezintă o valoare absolută a profitabilității;

ratele de rentabilitate: asociate unor elemente ale patrimoniului întreprinderii, aceste rate reflectă capacitatea acelor elemente de a produce profit.

2.4.1. Analiza rezultatelor întreprinderii

Analiza rezultatelor se poate face pe mai multe direcții, analiștii având la dispoziție un set extins de modele de analiză:

analiza dinamicii și structurii rezultatului brut;

analiza pe baza soldurilor intermediare de gestiune;

analiza factorială a rezultatului brut;

analiza factorială a profitului din exploatare;

analiza factorială a profitului aferent cifrei de afaceri.

2.4.1.1 Analiza dinamicii și structurii rezultatului brut

Se bazează pe folosirea metodei balanțiere și urmărește evoluția rezultatului brut total în funcție de evoluția unor categorii individuale de profit.

Datorită faptului că valoarea rezultatului brut total este influențată de performanțele înregistrate de fiecare subdiviziune a activității firmei, acesta poate fi defalcat pe produse, departamente, divizii, locații teritoriale, vânzări pe zone, clienți etc. Informațiile referitoare la profiturile individuale corespunzătoare acestor clasificări vin în ajutorul managementului indicând segmentele cele mai profitabile din firmă (cărora li se pot aloca resurse suplimentare în scopul creșterii / maximizării profiturilor).

Metodologia de analiză a dinamicii și structurii rezultatului brut urmărește valorile și evoluția acestuia pe categorii de activități/produse/clienți, reliefând modificările structurale de la o perioadă la alta.

Formulele de calcul folosite sunt următoarele:

a) pentru analiza evoluției și structurii rezultatului brut:

Rt =

unde: Rt: rezultatul brut al exercițiului;

Ri: rezultatul individual pe un segment al activității;

de asemenea:

ΔRt =

b) pentru analiza modului de formare și evoluție a fiecărei categorii de rezultat, în funcție de venituri și cheltuieli:

Ri = Vi – Chi

unde: Ri: rezultatul individual pe un segment al activității;

Vi : veniturile pe segmentul respectiv;

Chi: cheltuielile aferente veniturilor;

deci,

ΔRi = ΔVi – ΔChi

Utilizarea modelului presupune parcurgerea următoarelor etape:

clasificarea veniturilor / cheltuielilor / rezultatelor în funcție de un criteriu;

determinarea variațiilor acestora de la o perioadă la alta;

interpretarea rezultatelor: vor fi apreciate ca evoluții favorabile creșterea veniturilor (și rezultatelor) și scăderea cheltuielilor și ca evoluții nefavorabile diminuarea veniturilor / rezultatelor și creșterea cheltuielilor. În plus, pot fi identificate segmentele activității care au avut cel mai mare impact (pozitiv sau negativ) asupra formării și evoluției rezultatului total. Acolo unde s-au înregistrat evoluții favorabile, se poate avea în vedere concentrarea unor resurse suplimentare (care să conducă la creșterea și pe viitor a rentabilității segmentului respectiv), acolo unde evoluția a fost nesatisfăcătoare conducerea firmei poate acționa din timp în direcția redresării situației.

Concluziile desprinse în urma analizei dinamicii și structurii profitului brut pot fi folosite și pentru fundamentarea previziunilor pentru evoluția viitoare a profitabilității firmei. Previzionând evoluția descrescătoare, stagnarea sau creșterea elementelor ce contribuie la formarea rezultatului, se poate estima evoluția acestuia cu un grad ridicat de acuratețe.

O variantă a modelului prezentat mai sus se bazează pe clasificarea rezultatelor în funcție de natura lor. Modelul se bazează pe următoarele formule:

Rezultatul_brut = Rezultat exploatare + Rezultat financiar + Rezultat extraordinar

=(Venituri din exploatare–Cheltuieli de exploatare variabile – Cheltuieli de exploatare fixe)

+ (Venituri financiare – Cheltuieli financiare)

+ (Venituri extraordinare – Cheltuieli extraordinare)

Formula de mai sus detaliază formarea rezultatului brut pe cele trei categorii de activități principale ale firmei. Ca urmare, variația rezultatului brut poate fi explicată conform formulei următoare:

ΔRezultatul_brut = ΔRezultat exploatare + ΔRezultat financiar + ΔRezultat extraordinar

=(ΔVenituri din exploatare–ΔCheltuieli de exploatare variabile-ΔCheltuieli de exploatare fixe)

+ (ΔVenituri financiare – ΔCheltuieli financiare)

+ (ΔVenituri extraordinare – ΔCheltuieli extraordinare)

Exploatarea acestui model va permite analiștilor să explice evoluția variației rezultatului total în funcție de modul de formare al acestuia.

Studiu de caz

Pentru firma care a stat la baza studiilor de caz anterioare, datele pentru analiză sunt prezentate în tabelul următor:

– lei –

– evoluția rezultatului brut:

ΔRezultatul_brut = -1.083.608,00 lei

– evoluția pe cele trei categorii de rezultate:

evoluția rezultatului din exploatare:

ΔRezultat exploatare = -1.037.454,00 lei

evoluția rezultatului financiar:

ΔRezultat financiar = -11.607,00 lei

evoluția rezultatului extraordinar:

ΔRezultat extraordinar = -34.547,00 lei

Rezultatul brut s-a diminuat cu 1.083.608,00 lei (cu 80%) față de valoarea din anul 2005. Prin prisma modelului de analiză prezentat, acest lucru s-a produs, în mare parte, ca urmare a scăderii rezultatului din exploatare. Valoarea acestuia a fost cu 1.037.454,00 lei (în procente, cu 77%) mai mică față de 2005, această evoluție determinând în proporție de 95,74% scăderea rezultatului brut total. Rezultatul financiar s-a diminuat cu 11.607,00 lei, influențând de asemenea defavorabil dinamica rezultatului brut, dar influența sa poate fi considerată nesemnificativă (1,07%), același lucru este valabil și pentru evoluția rezultatului extraordinar, a cărui scădere, cu 34.547,00 lei, reprezintă 3,18% față de scăderea rezultatului total.

O altă variantă de analiză a dinamicii și structurii rezultatului brut poate fi efectuată clasificând indicatorii după funcția cheltuielilor. În acest sens se utilizează următoarele formule:

Rezultatul_brut = Rezultat exploatare + Rezultat financiar + Rezultat extraordinar

Rezultat exploatare=Marja brută+Alte venituri din exploatare – cheltuieli cu distribuția

– alte cheltuieli de exploatare –cheltuieli administrative

Rezultat financiar= Venituri financiare – Cheltuieli financiare

Rezultat extraordinar = Venituri extraordinare – Cheltuieli extraordinare

Variația rezultatului brut se formează astfel:

∆Rezultatul_brut = ∆Rezultat exploatare + ∆Rezultat financiar + ∆Rezultat extraordinar

=∆Marja brută+∆Alte venituri din exploatare – ∆cheltuieli cu distribuția

– ∆alte cheltuieli de exploatare – ∆cheltuieli administrative

+(ΔVenituri financiare – ΔCheltuieli financiare)

+ (ΔVenituri extraordinare – ΔCheltuieli extraordinare)

Având în vedere faptul că la nivelul fiecărui departament din firmă se ține evidența tuturor cheltuielilor ocazionate de activitatea desfășurată în cadrul departamentului, se poate trece la utilizarea modelului prezentat anterior, în care fiecare cheltuială este bine delimitată în spațiu.

În cadrul modelului, factorii Marja brută și Alte venituri din exploatare sunt direct proporționali cu rezultatul brut, în timp ce factorii care reprezintă indicatori ai cheltuielilor sunt invers proporționali.

Pe baza datelor prezentate anterior, retratate conform cerințelor modelului, rezultă informațiile din tabelul următor:

– lei –

Influențele rezultatului financiar și ale rezultatului extraordinar au fost prezentate în cadrul modelului anterior.

Marja brută (în acest context este vorba de marja brută asupra vânzărilor) a crescut cu 8% și a generat o creștere a rezultatului din exploatare (și implicit și a rezultatului brut) de 297.526,85 lei. Cheltuielile de distribuție au crescut cu 43,91%, așa cum era și normal având în vedere creșterea volumului de activitate, ceea ce s-a concretizat într-o diminuare a rezultatului brut cu 307.060,57 lei, iar cheltuielile administrative au înregistrat o creștere de 65,07% și au condus astfel la diminuarea rezultatului cu 1.027.920,28, o valoare egală cu evoluția totală (tot scădere) a rezultatului brut. Factorul care a influențat decisiv evoluția defavorabilă a rezultatului brut este, în situația analizată, indicatorul Cheltuieli administrative.

2.4.1.2 Analiza pe baza tabloului soldurilor intermediare de gestiune (S.I.G)

Soldurile intermediare de gestiune reprezintă un instrument de analiză a rentabilității, pe baza contabilității financiare, constituind de asemenea o variantă alternativă de prezentare a informațiilor din contul de rezultate.

Soldurile intermediare de gestiune sunt reprezentate de următorii indicatori:

a) marja comercială: este un indicator folosit pentru caracterizarea activității de desfacere/comercializare a firmei, indiferent dacă firma are preponderent activități comerciale sau productive (în acest caz, indicatorul se referă la partea din activitatea firmei care corespunde strict funcțiunii comerciale a acesteia). Formula de calcul a indicatorului este:

MC = Venituri din vânzări de mărfuri (cont 707) – Costul mărfurilor vândute(Cont 607)

Veniturile sunt evaluate la preț de vânzare, fără a se lua în calcul reducerile acordate ulterior vânzării, iar costurile reprezintă valoarea la care mărfurile au fost achiziționate, exclusiv reduceri primite ulterior emiterii facturilor de cumpărare.

Valoarea pozitivă a marjei comerciale indică recuperarea sumelor investite în cumpărarea de mărfuri, precum și obținerea unui excedent pentru remunerarea celorlalți factori care participă la activitatea respectivă, externi sau interni întreprinderii.

O valoare negativă a marjei comerciale indică o situație defavorabilă pentru firmă, respectiv faptul că nu au fost recuperate disponibilitățile investite în achiziționarea de mărfuri, acest fapt influențează creșterea nivelului stocurilor de mărfuri.

În analiza marjei comerciale, este recomandată atât analiza valorilor indicatorului cât și analiza dinamicii sale. Pe baza metodei balanțiere, evoluția marjei comerciale este influențată evoluția veniturilor din vânzarea mărfurilor și de evoluția costului mărfurilor vândute, astfel:

∆MC = ∆Venituri din vânzări de mărfuri (cont 707) – ∆Costul mărfurilor vândute(Cont 607)

Creșterea veniturilor din vânzări de mărfuri reprezintă o situație favorabilă pentru firmă, scăderea lor, o situație defavorabilă (de altfel, evoluția veniturilor din vânzări de mărfuri poate face obiectul unei analize utilizându-se o metodologie specială, prezentate în subcapitolul 2.3).

Costul mărfurilor vândute este un indicator invers proporțional față de marja comercială, ca atare o evoluție pozitivă a sa determină o scădere a marjei comerciale (adică o influență defavorabilă), iar diminuarea sa conduce la creșterea valorii marjei comerciale (influență favorabilă).

Studiu de caz:

Pentru firma considerată, datele necesare analizei marjei comerciale sunt prezentate în tabelul următor:

Marja comercială a înregistrat o evoluție favorabilă (343.433,00 lei, de 9,14 ori) datorită diminuării mai accentuate costului mărfurilor vândute față de scăderea veniturilor din vânzarea mărfurilor. Astfel, costul mărfurilor scăzute a scăzut cu 564.785,00 lei (în procente, cu 73,69%), în timp ce veniturile din vânzări de mărfuri s-au diminuat cu 221.352,00 lei (27,37%).

b) producția exercițiului: caracterizează activitatea de producție a firmei și include valoarea producției vândute, variația (creșterea sau descreșterea) stocurilor de produse finite și semifabricate, precum și producția imobilizată (elemente de imobilizări corporale sau necorporale realizate în regie proprie).

Formula de calcul a indicatorului este următoarea:

QE = Valoarea producției vândute (cont 701 la 708) + Variația producției stocate (cont 711) + Venituri din producția de imobilizări (cont 721 și 722)

Analiza producției exercițiului se poate realiza cu ajutorul metodei balanțiere. Astfel:

∆QE = ∆Valoarea producției vândute (cont 701 la 708) + ∆Variația producției stocate (cont 711) + ∆Venituri din producția de imobilizări (cont 721 și 722)

Studiu de caz:

Datele necesare analizei producției exercițiului sunt prezentate în tabelul următor:

Producția exercițiului a crescut cu 4.551.790,00 lei (cu 40,38%) față de valoarea din 2005, o evoluție favorabilă. Această creștere s-a produs în principal datorită creșterii cu 5.253.225,00 lei, adică 48,50%, a producției vândute. Scăderea producției stocate a determinat diminuarea cu 701.435,00 lei a producției exercițiului, dar diminuarea stocurilor este o consecință favorabilă pe termen lung.

În continuare, valoarea producției exercițiului (care constituie o agregare de conturi) poate fi analizată pe baza aceleiași metode, astfel:

Valoarea producției vândute = Venituri din vânzarea produselor finite (cont 701)

+ Venituri din vânzarea semifabricatelor (cont 702)

+ Venituri din vânzarea produselor reziduale (cont 703)

+ Venituri din lucrări executate și servicii prestate (cont 704)

+ Venituri din studii și cercetări (cont 705)

+ Venituri din redevențe, locații de gestiune și chirii (cont 706)

+ Venituri din vânzarea mărfurilor (cont 707)

+ Venituri din activități diverse (cont 708)

Prin urmare:

∆Valoarea producției vândute = ∆Venituri din vânzarea produselor finite

+ ∆Venituri din vânzarea semifabricatelor

+ ∆Venituri din vânzarea produselor reziduale

+ ∆Venituri din lucrări executate și servicii prestate

+ ∆Venituri din studii și cercetări

+ ∆Venituri din redevențe, locații de gestiune și chirii

+ ∆Venituri din vânzarea mărfurilor

+ ∆Venituri din activități diverse

c) valoarea adăugată reprezintă „plusul de bogăție obținut peste consumurile intermediare provenite de la terți, prin valorificarea tuturor resurselor economice proprii”.

Valoarea adăugată poate fi calculată prin două metode:

metoda substractivă:

Qa = Qe – Ci

Unde: Qa – valoarea adăugată

Qe – producția exercițiului

Ci – consumurile intermediare provenite de la terți

O altă variantă de aplicare a metodei substractive se bazează pe formula:

Qa = MC + Qe – Ci

Unde: MC – marja comercială

Ci – consumurile intermediare provenite de la terți (conturile din grupele 60, 61, 62, mai puțin contul 607)

metoda aditivă:

Qa = Cheltuieli cu salarii + Cheltuieli cu asigurările sociale și protecția socială + Amortizări + Provizioane + Cheltuieli cu impozite și taxe (exclusiv impozitul pe profit) +

+ Rezultatul exploatării + Cheltuieli financiare

excedentul (deficitul) brut de exploatare măsoară eficacitatea utilizării capitalului economic, valoarea adăugată de capitalul economic.

Formula de calcul a EBE este următoarea:

EBE = Qa + Subvenții de exploatare – Cheltuieli cu impozite, taxe și vărsăminte asimilate – Cheltuieli cu personalul

Unde: Qa – valoarea adăugată

Dacă valoarea indicatorului este negativă, se poate vorbi de un deficit brut de exploatare.

Acest indicator nu este influențat de politicile firmei în ceea ce privește amortizarea și nici de constituirea provizioanelor. De asemenea, nu este afectat nici de operațiunile financiare sau cu caracter extraordinar. Din aceste considerente indicatorului Excedent Brut din Exploatare i se acordă o mare atenție în analiza activității firmei.

Analiza EBE se poate face prin mai multe metode, una dintre ele fiind metoda balanțieră:

∆EBE = ∆Qa + ∆Subvenții de exploatare – ∆Cheltuieli cu impozite, taxe și vărsăminte asimilate – ∆Cheltuieli cu personalul

Sintetic, tabloul soldurilor intermediare de gestiune se poate prezenta astfel:

Venituri din vânzări de mărfuri (cont 707)

– Cheltuieli privind mărfurile (cont 607)

= Marja comercială

Venituri din vânzarea producției (conturi 701-708)

+ Variația producției stocate (cont 711)

+ Venituri din producția de imobilizări (conturi 721 și 722

= Producția exercițiului

+ Marja Comercială

Consumurile intermediare provenite de la terți (conturile din grupele 60,61, 62, mai puțin contul 607)

= Valoarea adăugată

+ Subvenții de exploatare (conturile din grupa 74)

Cheltuieli cu impozite, taxe și vărsăminte asimilate (conturile din grupa 63)

Cheltuieli cu personalul (conturile din grupa 64)

=Excedentul (deficitul brut din exploatare)

+ Alte venituri din exploatare

Alte cheltuieli de exploatare

Cheltuieli de exploatare cu amortizări și provizioane

= Rezultatul din exploatare

+Venituri financiare

Cheltuieli financiare

= Rezultatul curent (Rezultatul din exploatare +Rezultatul financiar)

Venituri extraordinare

Cheltuieli extraordinare

= Rezultatul extraordinar

+ Rezultatul curent

= Rezultatul brut

– Impozit pe profit

=Rezultatul (profitul sau pierderea) net

2.4.1.3 Analiza factorială a profiturilor

Prin analiza factorială a profitului se urmărește evidențierea influențelor manifestate asupra profitului de factorii direcți și indirecți care acționează la nivelul firmei. Analiza factorială a profitului se poate realiza pe mai multe direcții:

Analiza factorială a profitului brut

În vederea analizei factoriale a profitului brut se folosește următorul model de analiză:

, unde

Pb – profitul brut al firmei;

Vt – veniturile totale

Ct – cheltuielile totale

Conform acestui model, factorii de influență asupra profitului sunt:

veniturile totale Vt;

rentabilitatea veniturilor totale .

Exploatarea modelului se realizează cu ajutorul sistemului de formule prezentat în continuare:

evoluția profitului brut:

influența factorului venituri totale:

influența factorului rentabilitatea veniturilor totale:

Ambii factori sunt direct proporționali cu rezultatul brut. Prin urmare, valorile pozitive ale influențelor factorilor vor fi considerate influențe favorabile.

Studiu de caz:

Datele pentru analiză sunt prezentate în tabelul următor:

evoluția profitului brut:

-1.083.608,00 lei

influența veniturilor totale

485.135,18 lei

influența rentabilității:

= -1.568.743,18 lei

Scăderea profitului brut s-a datorat, în principal, diminuării rentabilității veniturilor (cu 0,096, deci 9,6 puncte procentuale), ceea ce a influențat cu -1.568.743,18 lei evoluția profitului brut (ca urmare a creșterii cheltuielilor într-o măsură mai mare decât veniturile – creștere a cheltuielilor de 1,5 ori comparativ cu creșterea de 1,35 ori a veniturilor). Creșterea veniturilor totale (cu 4.326.057,00 lei) a determinat creșterea cu 485.135,18 lei a rezultatului brut, valoare ce reprezintă 44,77% față de evoluția profitului brut.

Analiza factorială a rezultatului din exploatare

Rezultatul exploatării poate fi exploatat prin mai multe modele de analiză factorială.

Un prim model pornește de la relația de calcul a rezultatului exploatării:

Pe = Ve – Ce

Dacă se dă factor comun venitul din exploatare, formula devine:

Exploatarea modelului se face utilizând următoarele formule:

evoluția rezultatului din exploatare:

influența factorului venituri din exploatare:

influența factorului rentabilitatea veniturilor din exploatare:

Cei doi factori din cadrul modelului sunt direct proporționali cu rezultatul din exploatare.

Pentru exemplificare, se consideră datele din tabelul următor:

evoluția rezultatului din exploatare:

-1.037.454,00 lei

influența veniturilor din exploatare:

484.149,71 lei

influența rentabilității veniturilor de exploatare:

= -1.521.603,71 lei

Rezultatul din exploatare a scăzut cu 1.037.454,00 lei. Creșterea cu 4.330.438,00 lei a veniturilor din exploatare a determinat creșterea cu 484.149,71 lei a rezultatului din exploatare, valoare ce reprezintă 46,67% față de evoluția totală a indicatorului principal.

Rentabilitatea veniturilor din exploatare s-a redus cu 9 puncte procentuale (deoarece veniturile au crescut de 1,36 ori, în timp ce cheltuielile au înregistrat o dinamică superioară, de 1,5 ori). Diminuarea rentabilității veniturilor din exploatare a influențat defavorabil evoluția rezultatului din exploatare, provocând scăderea cu 1.521.603,71 lei a valorii acestuia, o influență semnificativă (de 1,46 ori mai mare decât dinamica totală a indicatorului analizat).

Un alt model se bazează pe următoarea formulă:

unde:

– numărul mediu de personal;

– valoarea medie anuală de inventar a mijloacelor fixe;

– valoarea producției fabricate;

– veniturile din exploatare

– gradul de înzestrare tehnică, exprimat ca valoare mijloace fixe per salariat (unități monetare/persoană);

– randamentul mijloacelor fixe (valoarea producției realizate per unitate monetară mijloc fix);

– gradul de valorificare a producției fabricate;

– rata rentabilități veniturilor din exploatare

Exploatarea modelului se realizează cu ajutorul următorului sistem de formule:

evoluția rezultatului de exploatare:

influența numărului mediu de salariați:

influența gradului de dotare tehnică:

influența randamentului mijloacelor fixe:

influența gradului de valorificare:

influența rentabilității veniturilor:

Modelul este similar cu modelul de analiză factorială a cifrei de afaceri prezentat în subcapitolul 2.3.2. Pentru interpretarea rezultatelor obținut în urma aplicării modelului se au în vedere următoarele:

a. toți indicatorii sunt direct proporționali cu rezultatul exploatării. Ca atare, scăderea valorii unui factor va produce o influență defavorabilă asupra valorii rezultatului și invers: creșterea valorii factorului va antrena creșterea parțială. Altfel spus, influențele matematic negative pot fi considerate defavorabile din punct de vedere economic, iar valorile pozitive ale influențelor au caracter favorabil pentru evoluția indicatorului principal;

b. se pot efectua comparații între influența fiecărui indicator și valoarea variației rezultatului exploatării, în valori absolute (nu este nici o problemă în a se face abstracție de semnele „-„, deoarece sensul favorabil sau defavorabil al fiecărei valori a fost stabilit în etapa anterioară). O astfel de comparație poate releva gradul de gravitate (dacă vorbim de o influență defavorabilă) sau de bonitate al situației fiecărui factor de influență.

c. între cei cinci factori de influență din modelul inițial se poate stabili o ierarhizare în ordinea importanței lor (folosind drept criteriu de ierarhizare efortul ce trebuie realizat pentru a determina creșterea valorii acelui factor). Astfel, creșterea numărului de personal presupune cheltuieli salariale și aferente, creșterea celor gradului de înzestrare poate fi influențată prin investiții în mijloace fixe, creșterea randamentului este condiționată la rândul ei de un complex de factori (unul dintre ei ar fi uzura utilajelor) și se poate considera că este destul de dificil de realizat, iar gradul de valorificare a producției fabricate depinde de piețele de desfacere pe care acționează firma, fiind de asemenea supus unui complex de factori, majoritatea aparținând mediului extern al firmei, ca atare fiind extrem de dificil a fi influențat. Se poate spune că ordinea relativă a importanței celor cinci factori este deci dată (crescător) de ordinea lor de la stânga la dreapta în formula modelului (considerând productivitatea muncii ca un al șaselea factor, locul său ca importanță se stabilește după același principiu). Odată ce s-a stabilit această ierarhizare, analiștii pot aprecia nivelul influenței unui factor și în funcție de importanța sa, informația rezultată din interpretarea influenței capătă un plus de bogăție.

Pentru exemplificare, se consideră datele din tabelul următor:

evoluția rezultatului din exploatare:

-1.037.454,00 lei

influența factorului număr mediu de salariați:

42.179,53 lei

Creșterea cu 10 salariați a numărului mediu de personal a determinat creșterea cu 42.179,53 lei a rezultatului din exploatare. Valoarea influenței este relativ nesemnificativă (reprezentând, în valori absolute, aproximativ 4,06% față de evoluția totală a rezultatului exploatării).

influența factorului grad de înzestrare tehnică:

917.945,09 lei

Creșterea cu gradului de înzestrare tehnică a influențat favorabil (cu 917.945,09 lei) evoluția rezultatului din exploatare. Valoarea influenței reprezintă 88,4% față de evoluția indicatorului principal.

influența factorului randamentul mijloacelor fixe:

-414.450,24 lei

Scăderea cu randamentului mijloacelor fixe a determinat scăderea cu 414.450,24 lei a rezultatului exploatării (o influență defavorabilă, reprezentând aproape 40% față de dinamica indicatorului principal).

influența factorului grad de valorificare:

-61.524,66 lei

Influența gradului de valorificare, deși defavorabilă, este nesemnificativă (doar 5,9% față de dinamica rezultatului exploatării).

influența factorului rentabilitatea veniturilor:

-1.521.603,71 lei

Situația este similară cu primul model de analiză factorială a rezultatului din exploatare: creșterea cheltuielilor într-o măsură mai mare față de venituri a determinat scăderea rentabilității veniturilor, iar această evoluție a antrenat scăderea rezultatului din exploatare.

În urma aplicării modelului se pot formula următoarele aprecieri:

– factorii „Număr mediu de salariați” și „Grad de înzestrare tehnică” au influențat favorabil evoluția rezultatului exploatării;

– factorii „Randamentul mijloacelor fixe”, „Grad de valorificare” și „Rentabilitatea veniturilor” au influențat defavorabil evoluția rezultatului exploatării. Aceștia sunt cei mai importanți factori ai modelului;

– în ceea ce privește factorul „Randamentul mijloacelor fixe”, se poate aprecia că mijloacele fixe nou achiziționate (valoarea mijloacelor fixe a crescut de 1,7 ori în 2006, cu 167.071,87 lei) nu au atins parametrii așteptați, există însă premisele corectării în viitor a acestei situații;

– factorul „Grad de valorificare” a avut o evoluție defavorabilă, dar nesemnificativă.

2.4.2. Analiza pe baza ratelor de rentabilitate

Ratele de rentabilitate reprezintă indicatori obținuți ca raport între un indicator de profit (brut, de exploatare, net etc.) și un indicator al resurselor sau capitalurilor folosite pentru obținerea acelui profit.

2.4.2.1. Rata rentabilității comerciale

Această rată exprimă corelația dintre profitul total obținut din vânzări și valoarea cifrei de afaceri. Valoarea sa indică procentul din cifra de afaceri care s-a transformat în profit.

Formula de calcul a ratei rentabilității comerciale este următoarea:

, unde:

Rc – rata rentabilității comerciale

Ptv – profitul total aferent vânzărilor

CA – cifra de afaceri.

Un model de analiză a ratei rentabilității comerciale se bazează pe cantități și pe prețurile de vânzare:

Factorii de influență în cadrul acestui model sunt:

qi: structura vânzărilor, pe produse;

pi: prețul mediu de vânzare al produsului i;

ci: costul mediu de producție pentru produsul i.

Pentru evidențierea influențelor celor trei factori se folosește următorul sistem de formule:

evoluția ratei rentabilității comerciale:

influența structurii vânzărilor, pe produse:

Acest factor este direct proporțional cu rata rentabilității comerciale, prin urmare un rezultat pozitiv obținut în urma aplicării formulei de mai sus va constitui o influență favorabilă, în timp ce un rezultat negativ reflectă o influență defavorabilă. Structura vânzărilor diferențiază produsele în funcție de rentabilitatea lor unitară (preț-cost).

influența prețului de vânzare:

Prețul de vânzare, de asemenea, este direct proporțional cu rata rentabilității, ca urmare valorile sale vor fi interpretate similar cu cele corespunzătoare influenței cantității de produse vândute.

influența costului mediu unitar:

Spre deosebire de factorii anteriori, costul de producție este invers proporțional cu rata rentabilității comerciale, drept urmare valorile pozitive care rezultă din analiza pe baza formulei de mai sus reprezintă influențe negative asupra ratei rentabilității comerciale, iar valorile negative reflectă influențe favorabile.

Pentru exemplificare, considerăm următoarele date:

– lei –

evoluția ratei rentabilității comerciale:

∆ = -14,43%

influența structurii vânzărilor:

∆-19,65%

influența prețurilor medii de vânzare:

= -12,83%

influența modificării costurilor unitare:

= 18,05%

Rata rentabilității comerciale s-a diminuat cu 14,43 puncte procentuale.

Modificarea structurii vânzărilor a condus la scăderea cu 19,65 puncte procentuale a indicatorului principal (influență defavorabilă, de 1,36 ori mai mare decât evoluția ratei rentabilității comerciale). Aceasta înseamnă că în totalul vânzărilor a crescut ponderea produselor a căror rentabilitate individuală este mai mică.

Scăderea prețurilor medii de vânzare a determinat diminuarea cu 12,83 puncte procentuale a ratei rentabilității comerciale, o valoare sensibil apropiată de evoluția ratei rentabilității (89%).

Singurul indicator care a influențat favorabil evoluția ratei rentabilității comerciale a fost costul unitar. Scăderea costurilor unitare a determinat creșterea cu 18,05 puncte procentuale a ratei analizate. Evoluția este superioară ca valoare celei corespunzătoare indicatorului analizat (de 1,25 ori mai mare), dar nu a acoperit influențele defavorabile ale celorlalți doi factori.

2.4.2.2. Rata rentabilității resurselor consumate

Acest indicator prezintă nivelul de rentabilitate asociat consumurilor de resurse. Formula de calcul a ratei rentabilității resurselor consumate este următoarea:

unde: Rrc – rata rentabilității resurselor consumate

Pe – profitul din exploatare

Ce – cheltuielile de exploatare

Formula de calcul poate fi explicitată, pentru a evidenția structura cheltuielilor:

unde: Cv – cheltuieli variabile

Cf – cheltuieli fixe

– rata rentabilității comerciale

– eficiența cheltuielilor fixe

– eficiența cheltuielilor variabile

Pentru exploatarea modelului se utilizează următorul set de formule:

evoluția ratei rentabilității resurselor consumate:

influența factorului eficiența cheltuielilor variabile (Cv):

influența factorului eficiența cheltuielilor fixe (Cf):

influența factorului rata rentabilității comerciale (C):

Pentru exemplificare, se consideră următoarele date:

evoluția ratei rentabilității resurselor consumate:

-10,69%

influența factorului eficiența cheltuielilor variabile (Cv):

5,18 %

influența factorului eficiența cheltuielilor fixe (Cf):

-0,8717%

influența factorului rata rentabilității comerciale (C):

-15,002%

Rata rentabilității resurselor consumate s-a diminuat cu 10,69 puncte procentuale, în mare parte datorită influenței defavorabile a scăderii (cu 14 puncte procentuale) a ratei rentabilității comerciale, care a determinat scăderea cu -15,002 puncte procentuale a ratei rentabilității resurselor consumate. Valoarea influenței este de 1,4 ori mai mare decât evoluția indicatorului principal analizat.

Diminuarea eficienței cheltuielilor fixe a influențat, de asemenea, defavorabil evoluția ratei rentabilității resurselor consumate, determinând scăderea cu -0,8717 puncte procentuale a acesteia (o influență ce poate fi apreciată ca relativ nesemnificativă, de 0,08 ori mai mică decât evoluția indicatorului principal).

Evoluția eficienței cheltuielilor variabile a determinat creșterea ratei analizate cu 5,18 puncte procentuale, o valoare ce reprezintă aproximativ 50% față de dinamica indicatorului principal.

O altă variantă de explicitare a ratei rentabilității resurselor consumate este următoarea:

unde: CA – cifra de afaceri

Cmat – cheltuieli materiale

Cpers – cheltuieli cu personalul

– eficiența cheltuielilor materiale (cifră de afaceri la 1 leu cheltuieli materiale)

– eficiența cheltuielilor cu personalul.

2.4.2.3. Rata rentabilității economice

Rata rentabilității economice caracterizează performanțele activului total al firmei.

Formula de calcul a ratei rentabilității economice este următoarea:

unde: Rre – rata rentabilității economice

Pe – profitul din exploatare

At – activul total

În vederea analizei, rata rentabilității economice este explicitată astfel:

Se poate aprecia că reprezintă rotația activului total, iar este rata rentabilității comerciale.

În urma celei de-a doua descompuneri, indică randamentul activelor imobilizate, reprezintă viteza de rotație a activelor circulante.

Astfel, modelul de analiză prezentat se bazează pe trei factori:

– rata rentabilității comerciale;

– randamentul activelor imobilizate;

– viteza de rotație a activelor circulante – exprimată în număr de rotații.

Exploatarea modelului se bazează pe următorul set de formule:

evoluția ratei rentabilității economice:

influența modificării randamentului activelor imobilizate (R):

influența modificării vitezei de rotație a activelor circulante (V):

influența modificării ratei rentabilității comerciale (RC):

Pentru exemplificare, vom considera următoarele date:

evoluția ratei rentabilității economice:

-0,187

influența modificării randamentului activelor imobilizate (R):

0,75

influența modificării vitezei de rotație a activelor circulante (V):

= 0,83

influența modificării ratei rentabilității comerciale (RC):

-1,76

Rata rentabilității economice s-a diminuat cu 18,7 puncte procentuale. Această evoluție a fost influențată semnificativ (și defavorabil) de rata rentabilității comerciale. În urma aplicării modelului prezentat, s-a determinat o influență de -176 puncte procentuale, de aproape 10 ori mai mare față de dinamica ratei rentabilității economice.

Creșterea randamentului activelor imobilizate a determinat creșterea cu 75 puncte procentuale a ratei rentabilității economice, o valoare de 4 ori mai mare față de evoluția indicatorului principal.

Modificarea vitezei de rotație a activelor circulante a determinat creșterea cu 83 puncte procentuale a ratei analizate, de 4,4 ori mai mult față de dinamica acesteia din urmă.

2.4.2.4. Rata rentabilității financiare

Rata rentabilității financiare reflectă corelația între profit, ca rezultat al activității întreprinderii, și capitaluri, ca sursă de finanțare a activității întreprinderii.

Rata rentabilității financiare se prezintă în două variante:

rata rentabilității economice a capitalului propriu:

unde: Rrf – rata rentabilității financiare

Pnet – rezultatul net

Cpr – capitalul propriu

rata rentabilității economice a capitalului permanent:

Analiza ratei rentabilității financiare a capitalului propriu se poate face prin intermediul următorului model multiplicativ:

unde: Vt – venituri totale

At – active totale

Cpr – capital propriu

Pnet – rezultatul net

Modelul utilizează trei factori de influență:

– rata de rotație a activelor totale

– factorul de multiplicare a capitalului propriu

– rentabilitatea (netă) a veniturilor totale

Pentru analiză, se poate utiliza următorul sistem de formule:

evoluția ratei rentabilității financiare:

influența factorului rata de rotație a activelor totale (R):

influența factorului de multiplicare a capitalului propriu (F):

influența rentabilității veniturilor totale (r):

Pentru exemplificare, considerăm următoarele date:

– lei –

* Ai folosit „%” la 6, 7 și 8 și nu era corect. Ai fi putut folosi doar la 8

evoluția ratei rentabilității financiare:

-0,70

influența factorului rata de rotație a activelor totale (R):

0,65

influența factorului de multiplicare a capitalului propriu (F):

-0,07

influența rentabilității veniturilor totale (r):

-1,28

Rata rentabilității financiare a scăzut cu 70 de puncte procentuale (valoarea în fost cu 77% mai mică decât în 2005). Principalul factor care a influențat această evoluție a fost rentabilitatea veniturilor totale. Scăderea cu 8 puncte procentuale a rentabilității veniturilor a determinat diminuarea cu 128 puncte procentuale a ratei rentabilității financiare (o valoare de 1,8 ori mai mare față de evoluția Rrf).

Factorul de multiplicare a capitalului propriu a influențat de asemenea defavorabil evoluția ratei rentabilității financiare. Scăderea cu 0,19 a factorului de multiplicare a determinat scăderea cu 7 puncte procentuale a indicatorului principal (o influență reprezentând 10% din evoluția totală a ratei rentabilității financiare).

Singurul factor care s-a manifestat pozitiv în contextul prezentului model a fost rata de rotație a activelor totale, care a influențat creșterea ratei rentabilității financiare cu 65 puncte procentuale (o influență semnificativă, 92,5%), pentru o creștere cu valorii proprii.

CAPITOLUL 3

Depozite de date – instrumente informatice pentru asistarea deciziei

3.1 Depozite de date

3.1.1. Considerente generale

După Ralph Kimball, un depozit de date reprezintă „o copie a datelor, special structurate în vederea interogărilor și analizelor”.

Depozitele de date completează informatizarea organizațiilor, alături de sistemele informatice tranzacționale. Rolul depozitelor de date este de a stoca date preluate din restul sistemelor informatice, în vederea analizării acestora prin diverse mijloace. Depozitele de date constituie „coloana vertebrală” a sistemelor de asistare a deciziei bazate pe sinteza și analiza datelor, sau altfel spus, depozitele de date conțin „materia primă” pentru sistemele de asistare a deciziei bazate pe sinteza și analiza datelor.

William Inmon definește astfel principalele caracteristici ale unui depozit de date:

orientarea către subiect: sistemele operaționale sunt orientate (mapate) pe funcțiunile întreprinderii (contabilitate, salarii, vânzări etc.). Depozitele de date sunt orientate pe subiectele firmei (clienți/furnizori, surse de venituri, centre de cost);

integrarea: depozitele de date integrează date din surse multiple care sunt, eventual, supuse unor transformări. În urma transformărilor, datele rezultate reprezintă un tot unitar. Astfel, pentru un anume subiect reținut în depozitul de date se folosește o singură codificare, indiferent de sursele din care provin datele. De asemenea, un atribut din depozitul de date va avea un tip de date bine precizat, iar toate valorile sale vor respecta cerințele tipului de date respectiv.

non-volatilitatea: datele din depozitul de date nu sunt supuse, în mod obișnuit, operațiunilor de actualizare (modificare) ci numai unor operațiuni de adăugare. Datele noi care apar de-a lungul ciclului de viață al depozitului de date sunt adăugate datelor vechi.

orientarea în timp: datelor din depozitul de date li se asociază o caracteristică de timp, un atribut sau un grup de atribute care indică momentul de timp când datele au fost înregistrate în sistemul informațional. Pentru datele care caracterizează o operațiune (tranzacție) economică, timpul este reprezentat de data sau momentul de timp (timestamp) asociate operațiunii respective.

Este bine-cunoscut astăzi potențialul informațional al datelor acumulate în timp de sistemele informatice operaționale din firme. Pe baza acestor date se pot identifica și cuantifica în expresie monetară fenomenele ce au intervenit în activitatea firmei în diverse perioade, atât sub aspect static („imagini” la un moment dat), cât și dinamic (analiză comparativă în timp), de asemenea se pot cuantifica și cauzele acestor fenomene. Aceste informații, puse la dispoziția managerilor, pot oferi un real suport în adoptarea deciziilor (unul dintre cele mai importante considerente în acest sens este faptul că managerii știu precis asupra căror aspecte din activitatea firmei trebuie să intervină).

Exploatarea acestui potențial nu se poate face totuși cu ajutorul sistemelor operaționale, din mai multe considerente, cum ar fi:

nevoile informaționale ale utilizatorilor depozitelor de date diferă de cele ale utilizatorilor sistemelor tranzacționale: primii sunt interesați de analiza unui volum – de multe ori semnificativ – de date, care se referă la un interval de timp, ceilalți introduc/actualizează și solicită date/informații în timp real;

modul de organizare a datelor într-un depozit de date diferă de cel folosit într-un sistem operațional, în plus, pentru a răspunde unor anume cerințe exprimate de utilizatori, structura depozitului de date poate fi modificată, ceea ce într-un sistem tranzacțional este contra-indicat (sistemele operaționale sunt proiectate de la bun început astfel încât să răspundă cât mai bine unui anume set de cerințe, iar modificările în structura datelor, dacă sunt posibile, trebuie supuse unui proces de analiză atentă, pentru a nu se produce erori în modul de funcționare a sistemului);

folosirea în scop de analiză a sistemelor operaționale grevează asupra utilizării lor normale, prin „consumul” de resurse de procesare hard/soft pe care l-ar presupune, situație inacceptabilă având în vedere că pentru un sistem operațional performanța este exprimată prin prisma vitezei de prelucrare a datelor/răspuns la solicitările utilizatorilor.

Aceste considerente impun ca depozitele de date și aplicațiile care le exploatează să fie separate (cel puțin din punct de vedere software, separarea hardware poate fi, de la caz la caz, un avantaj pentru utilizatorii finali) de sistemele informatice tranzacționale.

3.1.2. Obiectivele depozitelor de date

Principalele obiective ale unui depozit de date sunt următoarele:

Suportul în asistarea deciziei – depozitul de date trebuie să conțină date care să asiste managementul de orice nivel în procesul decizional. Acest fapt se manifestă prin aceea că decidenții pot consulta date din depozit pentru a-și forma/completa imaginea pe care o au asupra problemei care solicită adoptarea deciziei. Cu cât această imagine este mai aproape de realitate, cu atât sunt mai mari șansele ca decizia să fie corectă;

Depozitul de date trebuie să ofere acces rapid și facil la informații – aici intervin aplicațiile cu rol de client care oferă utilizatorilor interesați date extrase din depozit, aceștia trebuie să acceseze datele pe care le doresc fără dificultate, rolul lor este de a interpreta datele accesate;

Consistența datelor – depozitul de date trebuie să ofere certitudinea că datele sunt corecte, în acest scop trebuie să se acorde o mare atenție proceselor prin care datele sunt preluate din alte surse, prelucrate și apoi „livrate” către depozitul de date. Respectarea consistenței datelor ridică valoarea calitativă a informațiilor care sunt obținute pe baza acestor date;

Flexibilitate și adaptabilitate – depozitul de date trebuie să fie construit astfel încât să fie capabil să răspundă prompt și corect nevoilor informaționale în continuă schimbare ale utilizatorilor săi;

Confidențialitatea – depozitele de date stochează informații critice pentru activitatea firmei, informații care trebuie să fie disponibile numai celor în drept. Depozitele de date, prin funcțiile pe care le îndeplinesc, stochează informații într-un volum mai mare față de aplicațiile tranzacționale, astfel că accesul neautorizat la conținutul depozitului de date reprezintă un risc major pentru firmă. Se poate spune că dacă informațiile din depozit ajută utilizatorii în procesul decizional, odată ce caracterul secret al informațiilor a fost compromis, cei care au intrat în posesia informațiilor pot „simula” cu acuratețe procesul decizional și pot prezice ce anume curs va urma activitatea firmei;

Acceptabilitatea – utilizatorii depozitului de date trebuie să acorde încredere informațiilor primite în urma exploatării depozitului de date.

3.1.3 Componentele unui depozit de date

Principalele componente ale unui depozit de date sunt:

Sursele de date

Sursele de date ale unui depozit de date pot fi toate celelalte componente ale sistemului informatic al firmei:

baze de date (sisteme informatice tranzacționale);

aplicații de calcul tabelar;

fișiere text etc.

Cel mai adesea, sursa de date o reprezintă bazele de date ce deservesc sistemele operaționale din firmă. Dacă anterior am considerat că depozitele de date trebuie separate de aceste sisteme, conlucrarea între ele reprezintă o premisă a succesului implementării unui sistem informatic de asistare a deciziei bazat pe sinteza și analiza datelor. Majoritatea instrumentelor de dezvoltare soft includ drivere native de comunicare între cele două niveluri – operațional și decizional. Merită subliniat încă un considerent în sprijinul ideii de mai sus: transferând datele cu caracter istoric din sistemele tranzacționale în depozitele de date, capacitatea de stocare a celor dintâi este degrevată de un volum de multe ori mare de date (această procedură de arhivare poate înlocui sau completa back-up-ul tradițional).

Sistemele informatice care furnizează date către depozitele de date sunt separate din punct de vedere arhitectural de acestea, drept urmare, în multe situații, utilizatorii depozitelor de date nu pot controla structura și natura datelor din sistemele sursă. Pot apare deci neconcordanțe între sursele de date și depozitele de date, neconcordanțe ce trebuie tratate folosind fie instrumente proprii sistemelor informatice sursă, fie instrumente software asociate depozitelor de date. O soluție pentru tratarea unitară a acestui gen de situații o reprezintă reproiectarea aplicațiilor-surse de date, astfel încât structura și natura datelor să fie compatibile cu cerințele depozitelor de date.

Există totuși situații în care depozitele de date trebuie să fie încărcate cu date care nu există în alte sisteme informatice din firmă. În acest caz, sistemele informatice tranzacționale pot fi modificate pentru a culege aceste date, sau se pot construi aplicații noi pentru culegerea datelor, având în vedere și considerentele exprimate în paragraful anterior: este necesar ca noile aplicații să comunice fără probleme cu depozitul de date.

Componenta de pregătire a datelor

Componenta de pregătire a datelor este acea parte a arhitecturii depozitului de date în care au loc procesele de extragere, transformare și încărcare a datelor, zona de graniță între sursele de date și depozitul de date.

Extragerea reprezintă procesul prin care datele sunt preluate din sursele de date și apoi încărcate în componenta de pregătire. Datele pot fi extrase folosind instrumentele de comunicare între sursele de date (cel mai des întâlnite sunt driverele OLE-DB și ODBC).

Transformarea reprezintă o întreagă colecție de operații la care sunt supuse datele, cum ar fi:

curățirea: sunt corectate erorile de tastare, se verifică apartenența datelor la liste de valori acolo unde este cazul și se fac corecțiile de rigoare, datele lipsă sunt încărcate automat acolo unde este posibil;

combinarea datelor din mai multe surse: după cum am amintit anterior, sursele de date ale depozitului de date pot fi eterogene. De aceea este extrem de important să se asigure compatibilitatea datelor, indiferent de sursa din care au provenit;

eliminarea datelor duplicate: acest considerent este la fel de important pentru depozitele de date ca și pentru bazele de date și SGBD-uri. Datele duplicate viciază grav calitatea informației extrase din depozitul de date, de aceea este necesar ca toate datele duplicate să fie eliminate.

Pentru pregătirea datelor se poate utiliza ca suport software un sistem de gestiune a bazelor de date, cel puțin din următoarele considerente:

majoritatea SGBD existente posedă o colecție de drivere de comunicație ce permit preluarea de date din diversele surse ale depozitului de date;

curățirea și combinarea datelor se pot implementa facil folosind procedurile stocate sau interogările de tip „acțiune” din SGBD-uri, mai mult, operațiunile de transformare pot fi automatizate;

bazele de date conțin instrumente pentru eliminarea duplicatelor (cheile primare) și pentru asigurarea integrității (cheile externe). Aceste mecanisme pot fi utilizate fără probleme pentru asigurarea unicității și integrității datelor ce vor migra în depozitul de date.

Această variantă presupune efectuarea următoarelor operațiuni:

datele sunt încărcate în una sau mai multe baze de date, cu ajutorul driverelor de comunicație;

cu ajutorul instrumentelor specifice SGBD folosit, se execută operațiile de transformare a datelor;

datele transformate pot fi încărcate în depozitele de date.

Se estimează că 80% din fondul de timp alocat construirii unui depozit de date este alocat acestor activități.

Încărcarea se referă la operațiunea de populare a depozitului de date, folosind datele extrase și transformate anterior.

Depozitul de date propriu-zis

Reprezintă acea parte a arhitecturii depozitului de date în care sunt stocate datele, disponibile pentru a fi accesate de către utilizatori. Depozitul de date se prezintă sub forma unei colecții de baze de date multidimensionale, fiecare dintre acestea fiind dedicate unui anume segment din activitatea firmei: vânzări, contabilitate financiară, buget etc.

Dacă anumite grupuri de utilizatori ai unui depozit de date manifestă cerințe informaționale specifice, care necesită exploatarea unui anume segment al depozitului de date, acest segment poartă denumirea de magazie de date.

Procesul de proiectare a structurii unui depozit de date poartă denumirea de modelare dimensională.

Modelarea dimensională este similară până la un punct celei relaționale, datele sunt grupate în câmpuri și tabele. De asemenea, depozitul de date stochează, la fel ca o bază de date relațională, date atomice care pot fi supuse unor agregări și consolidări, combinând astfel nivele diferite de granularitate a datelor (dacă depozitul de date conține datele la nivelul atomic, datele pot fi ușor centralizate/agregate, astfel se creează premisele pentru viabilitatea în timp a structurii depozitului de date, capabilă să răspundă la diverse cerințe ale utilizatorilor, în timp ce reciproca nu este posibilă – datele centralizate nu pot fi defalcate în date atomice fără ca acestea din urmă să fie stocate în depozit sau disponibile în sursele de date ale depozitului).

Modelarea dimensională se bazează pe următoarele noțiuni:

măsuri: reprezintă datele (în mediul economic, acestea au cel mai adesea caracter cantitativ sau valoric) ce fac obiectul analizei, ca de exemplu: valoarea vânzărilor, cantitatea de produse fabricate/vândute etc. Măsurile activității trebuie să descrie situații de genul: „cât s-a produs”, „cât s-a vândut”, „cât s-a consumat” (cantitativ sau valoric). Din punct de vedere al posibilităților de însumare a lor, măsurile activității pot fi:

măsuri aditive: valorile măsurii pot fi agregate fără restricții în depozitul de date;

măsuri parțial (sau semi-) aditive: valorile pot fi supuse însumării doar pentru o parte a datelor din depozit;

măsuri non-aditive: valorile nu pot fi agregate pentru nici una dintre dimensiunile din depozitul de date.

dimensiuni: reprezintă criteriile de formare a rezultatelor reprezentate de măsuri (cantitatea de produse vândute se poate grupa în funcție de gama de produse oferite spre desfacere, de subdiviziunile organizatorice ale firmei unde s-au înregistrat vânzările etc. – toate aceste criterii pot fi privite ca dimensiuni). În funcție de gradul de cuprindere al dimensiunilor, între acestea se pot stabili relații de tip părinte-copil, de exemplu dimensiunile Produs și Categorie Produse – dimensiunea a doua o include, putem spune, pe prima. O dimensiune particulară a oricărei activități ce poate face obiectul modelării dimensionale este timpul. O dimensiune este caracterizată de existența mai multor atribute și de valorile acestora. De multe ori, o dimensiune este formată din una sau mai multe ierarhii (acestea se formează prin agregarea valorilor atomice ale unuia sau mai multor atribute ale dimensiunii, de exemplu, în cadrul dimensiunii Timp, se poate stabili o ierarhie în funcție de luni, trimestre, ani). O ierarhie este formată din mai multe nivele intercorelate (în exemplul prezentat anterior, Luna, Trimestrul și Anul reprezintă nivele ale dimensiunii Timp). O dimensiune poate avea două sau mai multe ierarhii alternative (pentru o dimensiune Clienți se poate defini o ierarhie în funcție de localizarea geografică a clienților – localități, județe, și una în funcție de specificul activității lor – subdomenii și domenii de activitate). Între nivele se definesc legături, de la nivelul cel mai înalt (cu granularitatea cea mai mică) până la nivelul cel mai detaliat. Între două nivele adiacente din cadrul unei ierarhii se stabilește o relație de tip părinte-copil (nivelul superior joacă rolul de părinte iar nivelul inferior rolul de copil) ;

tabelele de fapte: cuprind câmpurile ce reprezintă măsurile activității, precum și câmpuri ce permit crearea de legături cu dimensiunile. Tabelul de fapte reprezintă elementul central al depozitului de date, deoarece stochează datele atomice (la nivel de tranzacție) ale activității analizate, precum și criteriile după care se va face analiza. Înregistrările (rândurile) din tabelul de fapte poartă denumirea de fapte. În cadrul unui tabel de fapte, raportul dintre măsurile activității și dimensiuni este unitar (măsurile din tabelul respectiv partajează aceleași dimensiuni). Lista dimensiunilor prezente într-un tabel de fapte indică granularitatea tabelului, care este identică deci pentru toate înregistrările tabelului;

tabelele dimensionale: conțin câmpurile ce reprezintă dimensiunile (cum ar fi clienții, produsele). Pentru a asigura o analiză cât mai completă a datelor, este de dorit ca tabelele dimensionale să includă cât mai multe atribute, care să reflecte cât mai multe caracteristici ale criteriilor de analiză definite sub formă de dimensiuni. Spre deosebire de tabelele de fapte, în tabelele dimensionale sunt mai puține înregistrări, deoarece tabelele de fapte stochează toate tranzacțiile firmei, în timp ce tabelele dimensionale stochează, o singură dată, anumite elemente care intervin în tranzacții. Astfel, un tabel pentru dimensiunea Produse va conține lista produselor firmei, în timp ce tabelul de fapte pentru vânzări de produse va înregistra fiecare vânzare pentru fiecare produs. Este de asemenea de dorit ca tabelele dimensionale să conțină cât mai puține atribute codificate și cât mai multe atribute explicitate, pentru a asigura reprezentarea cât mai ușoară în rapoarte a elementelor descrise de atributele respective.

Criteriul de unicitate a înregistrărilor menționat anterior impune definirea unor chei în tabele, care să asigure îndeplinirea acestui obiectiv. Pentru tabelele dimensionale, definirea cheilor poate urma același principiu ca și în cazul unui model relațional (de fapt, tabelele dimensionale se aseamănă foarte mult cu tabelele de nomenclatoare din modelele și bazele de date relaționale). Pentru tabelele de fapte, se definesc chei externe, reprezentate de cheile primare ale tabelelor dimensionale care reflectă dimensiunile existente în tabelele de fapte. Prin combinarea cheilor externe se poate defini o cheie primară, compusă, pentru fiecare tabel de fapte. Legătura între tabelele de fapte și tabelele dimensionale se realizează prin perechi de câmpuri de legătură cheie primară – cheie externă (similar cu legăturile dintre tabelele relaționale). Definirea legăturilor între tabelele dimensionale și de fapte în cadrul unui model dimensional permite păstrarea integrității datelor.

Modelarea dimensională este un proces iterativ, care cuprinde următoarele etape:

analiza activității ce va face obiectul modelării. Cel mai adesea, beneficiarii depozitului de date își vor exprima nevoile informaționale, indicând ce anume informații doresc să primească din depozitul de date. Odată identificate informațiile, se poate trece la identificarea surselor de date pentru viitorul depozit de date și la stabilirea procedurilor de extragere a informațiilor dorite. Dacă de exemplu se dorește construirea unui depozit de date pentru analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri, se vor identifica sursele de date pentru analiză (fie sisteme informatice pentru evidența vânzărilor/prestărilor de servicii, fie, dacă acestea nu există, fluxul informațional al activității în cauză);

definirea nivelului de granularitate al datelor din tabelul de fapte. În acest sens se poate ține cont și de sursele de date anterior determinate (sisteme informaționale sau informatice din firmă). Pentru exemplul considerat anterior, nivelul de granularitate va fi reprezentat de fiecare detaliu din factura de vânzare (fiecare produs care apare în factură va face obiectul unei fapte distincte);

identificarea faptelor și măsurilor activității;

definirea dimensiunilor care caracterizează faptele. În cazul analizei dinamicii și structurii cifrei de afaceri, dimensiunile vor fi construite pe baza surselor de venituri ale firmei (bineînțeles, sunt considerate doar veniturile ce se vor include în cifra de afaceri): produse vândute, organizarea activității de desfacere (agenți de vânzări sau magazine), clienți etc. De un real folos în definirea dimensiunilor sunt sursele de date de la care se pornește.

Modelarea dimensională a depozitelor de date trebuie să țină cont de următoarele considerente:

tabelele de fapte trebuie să conțină datele detaliate, la nivel de tranzacție și nu date agregate. Agregarea și însumarea datelor trebuie să se realizeze doar cu ajutorul instrumentelor de interogare a datelor. Acest element este esențial pentru a asigura o cât mai mare flexibilitate în interogarea datelor. Modificarea cerințelor informaționale ale utilizatorilor depozitelor de date nu constituie o problemă foarte dificilă în acest caz;

modelele dimensionale trebuie să funcționeze la nivel de firmă, pentru a se evita datele și elementele duplicate. Instrumentele de interogare permit definirea de magazii de date pe baza depozitelor de date. Chiar dacă ulterior se vor utiliza magazii de date pentru a satisface cât mai bine necesitățile informaționale ale unui anumit grup de utilizatori, magaziile trebuie extrase din depozitele de date;

în proiectarea unui depozit de date, principalul criteriu pe care trebuie avut în vedere îl reprezintă nevoile informaționale ale beneficiarilor depozitului de date, corelat cu necesitatea ca aceștia să acceseze cât mai ușor datele ce le sunt necesare.

Există trei variante de modele utilizate în proiectarea unui depozit de date:

modelul stea (star): presupune existența unui singur tabel de fapte, de care sunt legate toate tabelele dimensionale ale modelului;

modelul fulg de nea (snowflake): presupune existența unui singur tabel de fapte, dar nu toate tabelele dimensionale sunt legate direct de acesta, ci dimensiunile legate prin relații de tip părinte-copil sunt reprezentate prin tabele dimensionale separate. Tabelele asociate dimensiunilor părinte sunt legate numai de tabelele asociate dimensiunilor copil, acestea din urmă fiind legate de tabelul de fapte;

modelul constelație: se caracterizează prin existența mai multor tabele de fapte, partajate de tabelele dimensionale corespunzătoare.

Studiu de caz:

Pentru exemplificare, vom considera o societate de brokeraj de credite.

Societatea de brokeraj de credite funcționează ca un intermediar între bănci (instituțiile ce oferă creditele) și clienții doritori de credite. Societatea lucrează pentru mai multe bănci și angajează consultanți financiari pentru menținerea relațiilor cu clienții. Sub îndrumarea consultanților, clienții completează o cerere de credit, specificând datele personale, banca la care doresc să apeleze, tipul și valoarea creditului solicitat. De asemenea, clienții completează un dosar cu diferite documente solicitate de bancă. Dacă banca aprobă cererea de credit, clientul primește creditul, moment în care se constituie un comision pentru societatea de brokeraj. Activitatea fiecărui consultant este coordonată de un superior (denumit unit manager în cadrul societății), fiecare coordonator având în subordine o echipă de consultanți.

Din considerente de marketing, se dorește efectuarea analizei evoluției lunare a valorii creditelor solicitate (nu neapărat acordate) în funcție de mai multe criterii:

banca la care s-a solicitat creditul;

tipurile de credite solicitate (acestea diferă de la o bancă la alta, fiecare tip de credit are caracteristici distincte în funcție de banca ofertantă: durata maximă, dobânda anuală efectivă, suma maximă oferită, destinația etc.)

valuta în care s-a cerut acordarea creditului (se pot acorda credite în EUR, RON sau USD);

activitatea consultanților financiari și a conducătorilor de echipe.

Observație: dat fiind că firma lucrează preponderent cu clienți persoane fizice și că pentru persoanele fizice solicitarea unui credit nu este caracterizată printr-o repetabilitate mare, considerăm neconcludentă analiza în funcție de criteriul clienți.

Ca măsură a activității, vom folosi valoarea solicitată. Aceasta este o măsură parțial aditivă, deoarece însumarea sumelor solicitate se poate face numai la nivel de valută (sumele în EURO, USD, RON nu se pot însuma între ele). Dimensiunile vor fi reprezentate de criteriile de analiză enumerate anterior: bănci, tipuri de credite, valute, consultanți financiari.

O altă măsură a activității poate fi reprezentată de comisionul pe care societatea de brokeraj îl poate încasa în momentul acordării creditului. Comisionul este un procent care se aplică la valoarea creditului solicitat, procent care depinde de tipul creditului și de valuta în care se acordă creditul, fără a fi influențat de activitatea echipelor de consultanți financiari.

Deoarece fiecare tip de credit corespunde unei bănci, între aceste două elemente se poate stabili o relație părinte-copil. De asemenea, faptul că un coordonator are în echipă mai mulți consultanți permite stabilirea unei astfel de relații.

Modelul depozitului de date poate fi construit în cele trei variante prezentate anterior, astfel:

stea. un singur tabel de fapte, dimensiunile părinte și copil sunt memorate în același tabel dimensional (fig. 3.1) :

Fig. 3.1 Modelul stea al depozitului de date

arhitectura tip fulg de nea (fig. 3.2):

Fig. 3.2 Modelul fulg de nea al depozitului de date

constelație: mai multe tabele de fapte și mai multe tabele dimensionale care le partajează (fig. 3.3):

Fig. 3.3 Modelul constelație al depozitului de date

Componentele client

Putem aprecia că aceste ultime componente sunt la fel de importante ca și depozitul de date propriu-zis, deoarece de folosirea corespunzătoare a acestora depinde calitatea informațiilor ce vor fi puse la dispoziția utilizatorilor finali. Componentele client se pot regăsi sub forma unor simple instrumente utilitare de interogare a depozitelor de date, mergând până la aplicații complexe ce folosesc modele decizionale avansate pentru a prezenta informațiile.

Exemple de componente client:

serviciul Pivot Table din EXCEL;

utilitarul MDX Sample Application;

aplicația SQL Server Reporting Services (add-on pentru SQL Server 2000, integrat în SQL Server 2005);

modelele obiect ADOMD și ADOMD.NET, aflat la dispoziția dezvoltătorilor Visual STUDIO .NET;

Componentele unui depozit de date și interacțiunile dintre ele sunt reprezentate în figura 3.4:

Fig. 3.4 Componentele unui depozit de date

3.2. Ciclul de viață al unui depozit de date

Ca orice tip de instrument software, indiferent care ar fi scopul acestuia, depozitele de date prezintă un ciclu de viață propriu. Deși descrierea ciclului de viață al unui depozit de date nu este definită unitar de către actorii implicați în industria software, totuși s-a fundamentat o opinie generală care permite prezentarea etapelor ciclului de viață conform diagramei din fig. 3.5:

Fig. 3.5 Ciclul de viață al unui depozit de date

Ciclul de viață al depozitului de date începe cu proiectarea acestuia, conform instrumentelor oferite de modelarea dimensională. Proiectarea structurii unui depozit de date se realizează având în vedere două considerente:

– sursele de date (structurile de date ce pot deveni surse de date pentru viitorul depozit de date) existente în firmă;

– cerințele privitoare la funcționarea depozitului de date.

Nu se poate proiecta un depozit de date fiabil fără a ține seama de aceste două considerente simultan. Neglijarea aspectelor referitoare la sursele de date poate conduce la realizarea unui depozit de date care nu poate fi încărcat cu „materie primă” pentru efectuarea analizelor, iar tratarea necorespunzătoare a cerințelor utilizatorilor finali ai depozitelor de date poate conduce la imposibilitatea de a oferi anumite funcționalități cheie pe care utilizatorii le doresc, precum și la consum de timp și eforturi inutile pentru dezvoltarea unor elemente care nu sunt de folos pentru beneficiari.

În faza de proiectare a unui depozit de date intervin anumite activități extrem de importante pentru parcurgerea cu succes a etapei:

definirea precisă a surselor de date;

formularea cât mai exactă a cerințelor utilizatorilor finali;

stabilirea informațiilor necesare beneficiarilor și a modalităților de obținere a acestora. În depozitele de date utilizate în mediu economic, cel mai adesea se apelează la sisteme de indicatori economici, financiari, statistici etc., ca urmare această activitate se va concretiza în stabilirea indicatorilor care vor face obiectul analizelor și a modalităților de calcul a valorilor acestora;

elemente de proiectare logică-fizică a structurii depozitului de date.

În faza de elaborare a unui prototip se va avea în vedere oferirea către un grup de beneficiari a unui model complet funcțional și populat cu date al depozitului de date. Utilizarea de prototipuri permite rafinarea sau explicitarea cerințelor pentru depozitul de date (beneficiarii pot testa, în cadrul prototipului primit, modul în care au fost implementate cerințele lor anterioare, pot formula observații și chiar pot defini cerințe noi).

În etapa de dare în folosință se urmărește instalarea în vederea utilizării a unei versiuni, elaborate în etapa anterioară, a depozitului de date a cărei funcționalitate a fost validată de beneficiari. Această etapă presupune desfășurarea unor operații comune tuturor proceselor de dezvoltare software:

elaborarea de manuale și alte forme de documentare a utilizatorilor;

elaborarea de materiale pentru instruire și susținerea de cursuri de instruire a utilizatorilor;

pregătirea (configurarea) sistemelor informatice pe care va rula depozitul de date.

Darea în folosință se poate face pe două direcții:

inițial, în vederea testării funcționării aplicației;

varianta care a parcurs testarea trece în etapa următoare a ciclului de viață.

Etapa de utilizare efectivă presupune exploatarea tuturor componentelor și funcționalităților depozitului de date:

comunicarea cu sursele de date;

încărcarea cu date a depozitului;

utilizarea componentelor client ale aplicației în vederea furnizării de informații.

În faza de dezvoltare-îmbunătățire se au în vedere următoarele elemente:

– modificarea (dacă este cazul) a structurii depozitului de date, pentru a asigura integrarea modificărilor cerințelor informaționale ale beneficiarilor;

– modificarea funcționalităților depozitului de date, avându-se în vedere asigurarea răspunsului la noile cerințe informaționale ale utilizatorilor finali ai depozitului de date;

– modificări ale arhitecturii hardware, respectiv software pe care rulează componentele depozitului de date.

Ciclul de viață al unui depozit de date este așadar o succesiune incrementală (depozitul de date se dezvoltă de la o etapă la alta, ca structură și funcționalitate) și ciclică (etapele se pot relua, parțial sau total, de-a lungul ciclului de viață al depozitului de date.

3.3. Tehnologia OLAP

3.3.1. Caracteristici generale

Obiectivul principal al unui depozit de date este suportul în procesul decizional. În acest sens, capacitatea depozitului de date de a oferi informații pe baza datelor pe care le stochează este un element fundamental al funcționalității sale.

Există mai multe tehnologii de analiză a datelor din depozitele de date, una dintre cele mai răspândite (atât sub aspectul utilizării efective, cât și din punct de vedere al suportului software existent), este tehnologia OLAP.

Tehnologia OLAP permite utilizarea eficientă a conținutului depozitelor de date în vederea analizei online a datelor, oferind răspuns rapid la interogări complexe. Modelul multidimensional OLAP și tehnicile de agregare specifice permit organizarea unor volume mari de date, care să poată fi interpretate ușor. OLAP oferă viteza de lucru și flexibilitatea necesare analiștilor de date, principalii „clienți” ai depozitelor de date.

Legătura dintre depozitele de date și tehnologia OLAP poate fi definită astfel: „în timp ce depozitele de date asigură gestiunea datelor, OLAP implementează tehnologii ce asigură transformarea acestor date în informații strategice”.

Termenul OLAP a fost introdus de dr. E.F. Codd, „părintele” modelului relațional, într-un articol publicat în 1993, definind 12 principii pentru aplicațiile ce utilizează această tehnologie. Ulterior, Nigel Pendse și Richard Creeth au restrâns la cinci numărul acestor principii:

viteza: datele trebuie să fie la dispoziția utilizatorilor atunci când aceștia au nevoie de ele (există decizii care este necesar să fie adoptate rapid, dacă procesul se bazează pe datele dintr-un depozit de date, viteza de acces devine o caracteristică imperativă);

capacitatea de analiză: datele trebuie să poată fi prelucrate prin metode matematice sau statistice (în cazul depozitelor de date utilizate pentru analiza economică, prelucrarea datelor trebuie să reflecte principiile modelelor de analiză aplicate de utilizatori);

partajarea: datele să poată fi accesate de mai mulți utilizatori (ceea ce impune ca aplicațiile OLAP să includă mecanisme de asigurare a confidențialității datelor);

caracterul multidimensional: „coloana vertebrală” a aplicațiilor OLAP o reprezintă bazele de date multidimensionale, componente ale depozitelor de date;

informare: toate datele necesare și disponibile pentru o aplicație să poată fi accesate, indiferent de sursa și de volumul lor.

Indiferent de scopul și utilizatori săi, orice aplicație bazată pe tehnologia OLAP trebuie să prezinte următoarele caracteristici:

prezentarea datelor sub formă de cuburi (altfel spus, să ofere o vedere multidimensională asupra datelor). Referindu-ne tot la analiza economică, majoritatea modelelor oferite de această disciplină au caracter multidimensional (spre exemplu, modelele balanțiere se bazează pe descompunerea unui întreg în părți componente, această descompunere se face după criterii variate: organigrama firmei, parteneri de afaceri, factori de producție, produse oferite spre desfacere etc.). Fiecare criteriu de clasificare folosit se concretizează într-o dimensiune;

suportul pentru calcule intensive – reflectă capacitatea de analiză prezentată anterior (posibilitatea de realizare a unor analize structurale sau folosirea unor metode pentru determinarea trendului unor indicatori);

capacitatea de a efectua analize în dinamică: se regăsește în dimensiunea universală TIMP, fundamentul oricărei analize complexe. Oricare ar fi subiectul unei analize, rezultatele acesteia trebuie să includă informații despre momentele sau intervalele de timp la care se referă datele analizate și rezultatele analizei.

Utilizarea tehnologiei OLAP oferă utilizatorilor depozitelor de date o serie de avantaje, cum ar fi:

executarea rapidă a interogărilor, datorită posibilității de a stoca în cub valori ante-calculate (calculate înainte de executarea interogării), cum ar fi valorile agregate;

interogări bazate pe metadate. De exemplu, limbajul de interogare MDX permite generarea nativă a criteriilor de filtrare a rezultatelor unei interogări;

formule de calcul asemănătoare celor utilizate în aplicațiile de calcul tabelar. Principalul avantaj al unui procesor de tabele (atunci când se pune problema utilizării lui într-o firmă) este caracterul intuitiv al formulelor: utilizatorii generează formule utilizând adresele celulelor ce stochează valorile care îi interesează. Utilizarea acestui gen de formule într-un mediu OLAP este ușor de realizat, deoarece în formule se poate adresa orice celulă din cub.

3.3.2. Cubul OLAP

Tehnologia OLAP utilizează structuri de date denumite cuburi, organizate în baze de date multidimensionale. Procesul de definire al structurii cuburilor se numește modelare dimensională, similar cu proiectarea structurii depozitului de date. Dat fiind că orice cub OLAP este destinat extragerii de informații dintr-un depozit de date, componentele unui cub sunt similare cu componentele unui depozit de date.

Bazele de date multidimensionale reprezintă structuri de date optimizate pentru exploatarea datelor din depozitele de date și pentru analize de tip OLAP.

Modelarea multidimensională reprezintă „coloana vertebrală” a tehnologiei OLAP. Se poate spune că modelarea multidimensională permite prezentarea rezultatelor unei activități economice în directă corelație cu unul sau o parte dintre factorii ce au contribuit la formarea lor.

Necesitatea folosirii modelării multidimensionale apare acolo unde încetează „puterea” modelului relațional. Deși bazele de date relaționale sunt extrem de flexibile în prezentarea informației, utilizatorii interesați să extragă informații care să-i ajute în adoptarea deciziilor vor să primească o imagine de ansamblu asupra activității, și nu să vizualizeze datele la nivel de înregistrări. Bineînțeles că SGBD relaționale pot oferi o imagine de ansamblu, dar consumul de timp și de resurse conduce la o slabă eficiență în cazul utilizării acestei soluții.

Principala structură de date utilizată de tehnologia OLAP este deci cubul (uneori, se consideră relevantă folosirea noțiunii hipercub, deoarece structura de date poate conține mai mult de trei dimensiuni – de analiză, spre deosebire de noțiunea de cub din geometria în spațiu, caracterizată prin trei dimensiuni).

Conform SQL Server Books Online, un cub este o „structură de date multidimensională, care conține dimensiuni și măsuri”.

Componentele unui cub OLAP sunt următoarele:

a. măsuri: elementele care descriu indicatorii ce fac obiectul analizei (de exemplu, valoarea primelor subscrise către o societate de asigurări, valoarea creditelor acordate de o bancă, valoarea cheltuielilor unei firme etc.). atunci când se definesc măsurile cubului, este necesar să se aibă în vedere următoarele:

măsurile trebuie să reflecte valori numerice;

măsurile să fie stocate în tabelul de fapte al cubului;

măsurile să fie asociate fiecărui nivel din fiecare dimensiune.

b. dimensiuni: caracteristicile după care se face analiza măsurilor activității. De exemplu, timpul (am prezentat anterior importanța dimensiunii temporale în contextul tehnologiei OLAP), dimensiunea geografică (o astfel de dimensiune poate descrie amplasarea structurilor organizatorice ale firmei sau adresele partenerilor de afaceri), partenerii de afaceri, produsele sau serviciile oferite, elementele componente ale organigramei firmei (sucursale, departamente, magazine, chiar și angajați).

O dimensiune se caracterizează prin următoarele elemente:

denumirea dimensiunii;

structura dimensiunii (atributele acesteia): reprezintă elementele care caracterizează o dimensiune;

membrii dimensiunii: valorile atributelor dimensiunii;

nivelele dimensiunii: un nivel se obține prin agregarea membrilor unei dimensiuni care au o caracteristică comună;

ierarhia dimensiunii: structura de tip arborescent a nivelelor părinte-copil ale dimensiunii respective.

c. fapte;

d. tabele de fapte;

e. tabele dimensionale;

Cuburile se pot organiza în două variante arhitecturale:

a) stea: similar cu depozitul de date, într-un cub construit după schema stea toate tabelele dimensionale se leagă direct cu tabelul de fapte. Se consideră că în majoritatea cazurilor schema stea oferă performanțe mai bune și este mai ușor de întreținut (datorită numărului mai mic de tabele și legături);

b) fulg de nea: caracteristic acestei scheme este faptul că o dimensiune este reprezentată de mai mult de un tabel dimensional. Nivelele dimensiunii astfel construită se regăsesc în datele din tabelele dimensionale (între care se stabilesc legături). Un considerent pentru adoptarea unei scheme fulg de nea în loc de stea ar fi lizibilitatea mai ridicată a modelului dimensional, în cazul în care volumul de date este prea mare.

3.4. Depozitele de date în sprijinul analiștilor financiari

Analiza economico-financiară reprezintă una dintre cele mai importante surse de informații despre activitatea unei firme, iar aceste informații sunt cel mai adesea utilizate în procesul de adoptare a deciziilor. O decizie este cu atât mai corectă cu cât managerii responsabili de adoptarea deciziilor respective sunt mai bine informați asupra situației respective. Iar analiza economico-financiară este sursa principală de informații în acest sens.

Analiza economico-financiară oferă posibilitatea diagnosticării fiecărui aspect din activitatea firmei, printr-un sistem de indicatori specifici. Metodologia de analiză impune în primul rând calcularea valorilor acestor indicatori și interpretarea valorilor lor (putem vorbi în acest stadiu de o analiză statică). Majoritatea indicatorilor însă pot fi analizați și prin prisma evoluției lor în timp, evoluție care poate fi explicitată prin influențele pe care alți indicatori le manifestă. Există în acest sens un mare număr de modele de analiză care pun în relație evoluția unui indicator – efect cu evoluția unuia sau mai multor indicatori – factori de influență sau în ultimă instanță, cauze.

Pe baza acestor considerente, putem afirma că modelele de analiză încearcă descompunerea unui efect în mai multe cauze, cauze care la rândul lor pot deveni efecte în cadrul altor modele de analiză. Acest principiu se regăsește și în modelarea dimensională, prin structura relațiilor de tip părinte – copil între dimensiunile unui depozit de date.

Principalele metode de analiză economico-financiară (metoda balanțieră și metoda factorială) au la baza modelelor care le folosesc principiul defalcării întregului în părți componente, același care stă la baza agregării datelor în cadrul depozitelor de date.

Aceste similitudini permit crearea unei imagini favorabile despre rolul pe care depozitele de date îl pot juca în sprijinirea activității de analiză economico-financiară: depozitele de date pot degreva personalul însărcinat cu aceste activități de realizarea calculelor (uneori laborioase), permițându-le să se concentreze asupra celei mai importante părți a analizei: interpretarea rezultatelor.

Pe de altă parte, una dintre problemele asociate depozitelor de date este capacitatea de a produce informații pe baza datelor. Modelele și metodele analizei economico-financiare se constituie într-un set de instrumente care permit pe de o parte definirea structurii, modelului dimensional pentru un depozit de date (în funcție de cerințele modelelor de analiză care se intenționează a fi folosite), iar pe de altă parte exploatarea datelor încărcate în depozitele de date (utilizarea instrumentelor software pentru depozite de date în conformitate cu cerințele metodologiei de analiză respective). Acest ultim considerent oferă o soluție la problema prezentată de William Inmon.

CAPITOLUL 4

Modelul unui sistem informatic

pentru asistarea deciziei financiar-contabile

În vederea realizării modelului sistemului informatic, am utilizat date despre activitatea unei firme care produce și livrează materiale de construcții (mai precis materiale pentru finisaje), produsele fiind desfăcute prin intermediul rețelei proprii de magazine. Ocazional, (atunci când se consideră că stocurile și nivelul producției nu vor putea acoperi cererea la un moment dat) firma achiziționează de la parteneri diferite cantități de produse cu care completează stocurile proprii (această operațiune se justifică prin dorința firmei de a-și păstra imaginea față de clienți, pe o piață într-o continuă creștere caracterizată de o concurență acerbă).

4.1. Obiectivele sistemului informatic și instrumente informatice utilizate

4.1.1. Obiectivele sistemului informatic

Principalul obiectiv al sistemului informatic pentru asistarea deciziei financiar-contabile îl reprezintă furnizarea de informații utile, corecte și actualizate către beneficiarii săi – factori de decizie din diferite compartimente ale firmei.

Sistemul informatic preia date din alte sisteme informatice funcționale la nivel de firmă și utilizează modele și metode specifice analizei economico-financiare pentru extragerea de informații destinate factorilor de decizie, scopul informațiilor fiind aplicarea lor în cadrul procesului decizional. Rolul decidenților este acela de a interpreta informațiile prezentate de sistemul informatic.

Utilitatea informațiilor este garantată de fundamentele teoretice ale modelelor de analiză folosite, prezentate în detaliu în capitolul al doilea.

În vederea asigurării corectitudinii informațiilor, sistemul informatic beneficiază de proceduri de calcul și raportare care respectă strict modelele de analiză pe care se bazează. Procedurile de calcul sunt definite și implementate conform procedeelor de exploatare a modelelor de analiză, iar rapoartele sunt astfel proiectate încât să prezinte informațiile așa cum rezultă după aplicarea modelului de analiză considerat.

Prezentarea de informații actuale se realizează prin asigurarea comunicării în timp real dintre sistemul informatic și sursele sale de date. Altfel spus, mecanismele de comunicare permit în orice moment sincronizarea datelor între sursele de date și sistemul informatic pentru asistarea deciziei.

4.1.2. Instrumente informatice utilizate în crearea sistemului informatic

4.1.2.1. SQL Server 2005

SQL Server 2005 (sau versiunea 9.0) este cel mai nou produs din familia SQL Server. A fost lansat în noiembrie 2005, ca succesor al SQL Server 2000. Concomitent, Microsoft a lansat și versiunea mediului de dezvoltare Visual Studio .NET, pentru a asigura compatibilitatea între serverul de date și mediul de dezvoltare pentru aplicații desktop și web.

Principalele componente ale SQL Server 2005 sunt prezentate în continuare:

SQL Server Database Engine: este un serviciu Windows care permite crearea și utilizarea de baze de date relaționale și fișiere în format .XML;

SQL Server Replication Services: permite sincronizarea datelor între baze de date și servere SQL Server distincte, precum și sincronizarea cu baze de date stocate în alte SGBD (ORACLE sau ACCESS) sau în alte sisteme de calcul;

Notification Services: reprezintă o platformă utilizată pentru a îmbogăți aplicațiile cu capacitatea de a transmite mesaje către anumite grupuri de utilizatori ai aplicațiilor, mesajele putând fi recepționate pe mai multe dispozitive (email, telefon mobil etc.);

Integration Services înlocuiește în SQL Server 2005 pachetul DTS (Data Transformation Services) din versiunea precedentă, SQL Server 2000. IS reprezintă o aplicație pentru pregătirea datelor (extragere, transformare și încărcare), oferind facilități diverse pentru utilizatorii de toate nivelele ai SQL Server;

Analysis Services: permite dezvoltarea de aplicații de tip Business Intelligence, folosind instrumente cum ar fi depozitele de date și tehnologia OLAP;

Reporting Services: oferă utilizatorilor posibilitatea de a dezvolta, administra și publica rapoarte.

SQL Server 2005 oferă o paletă bogată de instrumente de administrare și dezvoltare pentru utilizatorii săi:

SQL Server Management Tools: o suită de instrumente integrate pentru operații avansate de gestionare a bazelor de date;

SQL Server Developer Tools: un set de instrumente pentru dezvoltarea de aplicații asupra bazelor de date, operații de extragere, transformare și încărcare a datelor, rapoarte și analize multidimensionale. Aceste instrumente sunt integrate cu Visual Studio .NET, oferind dezvoltătorilor posibilități extinse pentru a construi aplicații performante.

SQL Server Database Engine este construit pe o arhitectură similară cu SQL Server 2000. Spre deosebire de predecesorii săi, SQL Server 2005 vine pe piață într-un moment în care performanțele hardware au cunoscut o dezvoltare fără precedent (ceea ce nu se întâmpla în 2000, oricum, nu în aceeași măsură). De exemplu, o revoluție pe piața instrumentelor hardware o constituie apariția procesoarelor pe 64 de biți. Dezvoltătorii SQL Server 2005 au fost obligați să se asigure că produsul va putea beneficia de avantajele și performanțele componentelor hardware existente la momentul lansării.

SQL Server 2005 este compatibil cu procesoarele pe 64 de biți (AMD OPTERON, AMD ATHLON 64, INTEL XEON). De asemenea, există o versiune specială pe 64 de biți a SQL Server 2005.

Se consideră că avantajul arhitecturii pe 64 de biți este cantitatea mai mare de memorie ce poate fi utilizată. Arhitectura pe 32 de biți este limitată la maximum 4 GB de memorie adresabilă. Utilizându-se suportul pentru Advanced Windowing Extensions din Windows, versiunile pe 32 de biți pot adresa maximum 32 de GB de memorie RAM.

Versiunea pe 64 de biți elimină această restricție, ridicând nivelul maxim al memoriei adresabile la 32 TB, neexistând deocamdată aplicații care să necesite un atare suport de memorie adresabilă.

Odată cu introducerea de către INTEL a tehnologiei HT (Hyper-Threading, o tehnologie care creează două procesoare virtuale pentru fiecare procesor prezent fizic în sistem, cele două procesoare virtuale putând acționa independent) și cu suportul oferit de Microsoft pentru utilizarea Windows Server 2003 sisteme de calcul echipate cu astfel de procesoare, SQL Server (un sistem prin excelență multi-thread) poate beneficia la maximum de avantajele acestei tehnologii.

Din punct de vedere al performanțelor și suportului pentru dezvoltarea de aplicații, SQL Server beneficiază de câteva îmbunătățiri majore:

integrarea cu .NET Framework. Aceasta permite dezvoltarea elementelor programabile ale SQL Server (proceduri stocate, declanșatori,tipuri de date utilizator) folosind orice limbaj care suportă .NET Framework, cum ar fi Visual BASIC .NET, Visual C#, Visual J#;

suport pentru definirea unui număr de până la 50 de instanțe, față de 16 (în SQL Server 2000), element deosebit de important în contextul dezvoltării și extinderii tehnologiilor web care fac apel la date stocate în baze de date;

apariția suportului pentru baze de date distribuite. O bază de date poate fi împărțită în mai multe partiții, ceea ce facilitează managementul unor elemente cheie din baza de date, cum ar fi cheile, indecșii și tabelele cu multe câmpuri și/sau înregistrări;

îmbunătățiri ale limbajului TSQL;

introducerea Modelului Dimensional Unificat (Unified Dimensional Model – UDM) pentru Analysis Services. UDM poate revoluționa tehnologia OLAP, combinând cele mai bune elemente ale OLAP și OLTP în vederea construirii unui model unificat de dezvoltare a rapoartelor;

introducerea suportului pentru declanșatori în Analysis Services;

introducerea obiectelor de tip Data Source View, care reprezintă o abstractizare a unui set de obiecte de tip Data Source. Instrumentele de configurare ale obiectelor de tip Data Source View permit modificarea structurii bazei de date sursă (modificări la nivel de câmpuri, tabele și legături între tabele) numai în scopul definirii cuburilor, fără ca modificările efectuate să se propage în baza de date sursă;

apariția unor noi elemente de structură pentru cuburi, cum ar fi KPI (indicatori de performanță-cheie, permit efectuarea comparației între un indicator economic, care de obicei face parte din colecția de măsuri a cubului și una sau mai multe valori de referință), posibilitatea de a defini mai multe tabele de fapte în cadrul unui cub, eliminarea limitelor structurale ale cuburilor, legături many-to-many între dimensiuni.

4.1.2.2. Microsoft EXCEL 2007

Microsoft EXCEL 2007 este un utilitar pentru calcule tabelare care face parte din suita de aplicații Office 2007, succesorul lui EXCEL 2003. Versiunea EXCEL beneficiază de un set de funcționalități ce oferă suport pentru exploatarea datelor din depozitele de date:

un set de funcții și formule care permit crearea de rapoarte utilizând date din depozite de date;

EXCEL poate beneficia de rapoarte SQL Server Reporting Services (rapoartele SSRS pot fi exportate în format EXCEL, într-o foaie de calcul, fiecare celulă a raportului devenind o celulă a foii de calcul);

Pentru conectarea la un depozit de date, este necesară definirea unei conexiuni, specificându-se informații despre serverul SSAS către care se definește conexiunea, elemente legate de securitatea conexiunii,baza de date multidimensională și cubul accesate prin conexiune.

În urma definirii conexiunii, se poate defini o interogare de tip tabel pivot, similar unei interogări create cu MDX.

4.2. Arhitectura generală a sistemului informatic

Arhitectura sistemului informatic pentru asistarea deciziei bazat pe analiză economico-financiară conține următoarele componente:

un subsistem informatic cu depozit de date ce conține date despre activitatea de vânzări a firmei;

un subsistem informatic cu depozit de date încărcat cu date din contabilitatea financiară a firmei (indicatori din documentele de sinteză financiar-contabile);

componente client.

Arhitectura generală a sistemului informatic este prezentată în figura 4.1:

Fig. 4.1 Arhitectura generală a sistemului informatic

Pentru definirea structurii depozitului de date am utilizat principiile modelării dimensionale (prezentate în capitolul al treilea),având în vedere următoarele considerente (determinate de specificul activității firmei studiate):

analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri se va concentra pe valoarea vânzărilor, ca urmare faptele vor fi reprezentate de operațiunile individuale de vânzare, evidențiate distinct în tabelele FACTURI și DETALII_FACTURA. Măsura activității va fi valoarea fiecărei operațiuni (determinată ca produs între cantitatea facturată și prețul de facturare);

dimensiunile depozitului de date vor cuprinde criteriile luate în calcul la analiză (produsele și magazinele), precum și timpul – element fundamental pentru orice demers de analiză a datelor, indiferent de suportul metodologic folosit (analiză economico-financiară, statistică etc.).

Modelul conceptual al depozitului de date este prezentat în figura 4.2:

Fig. 4.2 Modelul conceptual al depozitului de date ANALIZA

4.2.1. Subsistem informatic pentru activitatea de vânzări a firmei

Sistemul informatic include următoarele:

sursa de date;

componenta de pregătire a datelor;

o bază de date multidimensională, în cadrul depozitului de date.

a. Sursa de date

Sursa de date a subsistemului informatic pentru analiza cifrei de afaceri este sistemul informatic pentru gestiunea activității de vânzare. Acest sistem informatic utilizează, pentru stocarea datelor, o bază de date relațională SQL Server cu următoarea structură:

MAGAZINE (Codmagazin, DenumireMagazin, Localitate, Judet)

CLIENTI(CodClient, DenumireClient, AdresaClient, LocalitateClient, JudetClient)

FACTURI (NumarFactura, DataFactura, CodClient, CodMagazin)

CLASE_PRODUSE(CodClasa, DenumireClasa)

CATEGORII_PRODUSE(CodCategorie, DenumireCategorie, ClasaProduse)

PRODUSE (CodProdus, DenumireProdus,UM, CategorieProduse)

DETALII_FACTURA (NumarFactura, CodProdus, CantFact,PretFact)

INCASARI (NumarDocument, TipDocument, DataIncasare, Suma, NumarFactura)

b. Componenta de pregătire a datelor

În vederea pregătirii datelor, am construit o bază de date intermediară (folosind SQL Server 2005 ca suport), denumită VANZARI_PREGATIRE. Pentru crearea bazei de date am utilizat instrumentele SQL Server Enterprise Manager, astfel:

b.1. comanda NEW DATABASE din meniul contextual al nodului DATABASES aferent serverului SQL_SERVER permite definirea denumirii noii baze de date (fig. 4.3):

Fig. 4.3 Fereastra NEW DATABASE

Tot în cadrul ferestrei NEW DATABASE se definesc, printre altele, fișierele pentru baza de date și jurnalul de tranzacții al acesteia, utilizatorul proprietar (owner) al bazei de date.

b.2. Tabelele necesare sunt preluate din baza de date inițială (care se află pe același server și poartă denumirea VANZARI). Pentru aceasta, am utilizat facilitățile de import date din SQL Server Enterprise Manager:

– din meniul contextual asociat bazei de date destinație (VANZARI_PREGĂTIRE) se activează comanda TASKS, opțiunea IMPORT DATA. În urma executării acestei comenzi, se declanșează utilitarul SQL Server IMPORT AND EXPORT WIZARD. Prima fereastră a utilitarului (fig. 4.4) solicită configurarea sursei operațiunii de import (în cazul de față): tipul sursei de date (o bază de date SQL Server, opțiunea SQL NATIVE CLIENT din secțiunea DATA SOURCE), modul de conectare la sursa de date (WINDOWS AUTHENTICATION) și baza de date (VANZARI),

– fereastra următoare a utilitarului solicită definirea destinației operațiunii de import (deoarece am executat comanda IMPORT DATA din meniul contextual al bazei de date VANZARI_PREGĂTIRE, în fereastră au fost configurate automat opțiunile care definesc această bază de date ca destinație pentru import (fig. 4.5):

Fig. 4.4 Sursa operațiunii de import

Fig. 4.5. Destinația operațiunii de import

– fereastra următoare (fig. 4.6) permite configurarea operațiunii de import (fie copierea unui set de tabele și vederi din sursă, fie definirea unei interogări care să precizeze datele ce vor fi importate). În cazul de față, din baza de date sursă vor fi copiate tabelele necesare;

Fig. 4.6 Tipul operațiunii de import

– fereastra următoare permite alegerea tabelelor și/sau vederilor care vor fi importate (fig. 4.7):

Fig. 4.7 Selectarea tabelelor pentru import

În urma finalizării operațiunii de import și a definirii legăturilor între tabele, baza de date VANZARI_PREGATIRE are structura prezentată în fig. 4.8:

Fig. 4.8 Diagrama bazei de date VANZARI_PREGATIRE

Observație: tabelul INCASARI nu a fost importat, deoarece măsura activității este definită pe baza câmpurilor CantFact și PretFact din tabelul DETALII_FACTURA.

După realizarea operațiilor de pregătire a datelor, baza de date VANZARI_PREGATIRE devine sursa de date a depozitului de date.

4.2.2. Baza de date multidimensională ANALIZA_VANZARI

În vederea analizei dinamicii și structurii cifrei de afaceri am construit baza de date multidimensională ANALIZA_VANZARI.

Construirea bazei de date impune definirea în cadrul bazei de date VANZARI_PREGATIRE a tabelelor dimensionale și de fapte. Aceste operațiuni sunt prezentate în continuare.

crearea tabelului FAPTE_DS. În acest sens am utilizat o procedură stocată, așa cum arată fereastra următoare:

crearea tabelului care va deveni sursa dimensiunii TIMP. Am folosit o procedură stocată (denumită spGENERARE_TIMP) care extrage datele operațiunilor din tabelul de fapte și generează luna, trimestrul și anul pentru fiecare dată calendaristică înregistrată:

generarea tabelului care va furniza structura și membrii dimensiunii PRODUSE. Dat fiind că modelul conceptual al bazei de date multidimensionale ANALIZA_VANZARI este de tip stea și tabelul dimensional PRODUSE nu are aceeași structură ca tabelul omonim din baza de date VANZARI_PREGATIRE, este necesară crearea unui nou tabel, care să reflecte toate nivelele ierarhiei dimensiunii PRODUSE (deci și categoriile, respectiv clasele de produse).

structura dimensiunii MAGAZINE va fi definită pe baza tabelului cu același nume din baza de date VANZARI_PREGATIRE, fără a fi necesare modificări în acest sens.

Crearea bazei de date multidimensionale utilizând SQL Server 2005 Analysis Services (Business Intelligence Development Studio) presupune efectuarea următoarelor operațiuni:

definirea unei surse de date (data source) către baza de date VANZARI_PREGATIRE. Comanda NEW DATA SOURCE din meniul PROJECT permite definirea unei surse de date prin intermediul unui utilitar de tip WIZARD.

prima fereastră a utilitarului solicită configurarea unei conexiuni (fig. 4.9.). în cadrul ferestrei se definesc tipul conexiunii (secțiunea PROVIDER), serverul SQL către care se realizează conectarea (secțiunea SERVER NAME), modalitatea de logare la server și baza de date care reprezintă ținta conexiunii (CONNECT TO A DATABASE);

fereastra următoare solicită definirea contului de utilizator prin care ANALYSIS SERVICES se va conecta la sursa de date (fig. 4.10);

Fig. 4.9 Conexiune către baza de date VANZARI_PREGATIRE

Fig. 4.10 Definirea contului de utilizator pentru conectare

ultima fereastră permite utilizatorului să definească numele sursei de date (fig. 4.11):

Fig. 4.11 Denumirea sursei de date

definirea unei vederi (DATA SOURCE VIEW) pentru sursa de date anterior configurată. Această operațiune se realizează prin intermediul unui utilitar de tip WIZARD:

prima fereastră a utilitarului permite alegerea sursei de date pe baza căreia se va defini vederea (fig. 4.12):

Fig. 4.12 Alegerea sursei de date

fereastra următoare permite alegerea din sursa de date a tabelelor (și vederilor, dacă este cazul, deoarece sursa de date este o bază de date SQL Server) necesare pentru definirea obiectului vedere (fig. 4.13):

Fig. 4.13 Tabelele incluse în obiectul vedere

ultima fereastră a utilitarului DATA SOURCE VIEW WIZARD permite definirea denumirii obiectului (fig. 4.14):

Fig. 4.14 Denumirea obiectului creat

În urma efectuării operațiunilor prezentate, modelul obiectului dsvVANZARI_PREGATIRE este prezentat în figura 4.15:

Fig. 4.15 Structura obiectului dsvVANZARI_PREGATIRE

Observație: dacă nu au fost deja definite chei primare pentru tabelele dimensionale și de fapte, această operațiune se poate efectua după configurarea obiectului DATA SOURCE VIEW, prin intermediul comenzilor SET LOGICAL PRIMARY KEY / DELETE LOGICAL PRIMARY KEY din meniul contextual al fiecărui tabel (fig. 4.16):

Fig. 4.16 Meniul contextual al tabelului de fapte

pe baza vederii configurate la pasul anterior, se pot defini, în cadrul bazei de date multidimensionale unul sau mai multe cuburi. Pentru analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri, vom defini cubul cubANALIZA_DS_CA. Pentru crearea cubului, BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPMENT STUDIO permite utilizarea unui instrument de tip WIZARD (CUBE WIZARD, a cărui inițializare este realizată prin comanda NEW CUBE din meniul PROJECT):

prima fereastră a utilitarului (fig. 4.17) solicită utilizatorului să precizeze dacă va construi cubul pe baza unei surse de date sau pe baza unui model (template);

în fereastra următoare (fig. 4.18) se definește obiectul de tip DATA SOURCE VIEW pe baza căruia se construiește cubul;

cea de-a treia fereastră (fig. 4.19), permite specificarea tabelelor de fapte și dimensionale, dintre tabelele incluse în sursa de date selectată anterior;

Fig. 4.17 Modul de construcție a cubului

Fig. 4.18 Sursa de date a cubului

fereastra următoare permite alegerea (dintre tabelele dimensionale definite în etapa precedentă) a dimensiunilor noului cub (fig. 4.20);

fereastra următoare permite definirea măsurilor cubului (fig. 4.21);

ultima fereastră a utilitarului CUBE WIZARD permite definirea denumirii cubului (fig.4.22).

Fig. 4.19. Configurarea tabelelor de fapte și a tabelelor dimensionale

Fig. 4.20 Selectarea dimensiunilor cubului

Fig. 4.21 Selectarea măsurilor cubului

Fig. 4.22 Definirea denumirii cubului

În urma încheierii operațiunilor de configurare, cubul are structura din fig. 4.23.

Fig. 4.23 Structura cubului cubANALIZA_DS_CA

4.3. Analiza cifrei de afaceri

Subsistemul informatic pentru analiza cifrei de afaceri urmărește aplicarea următoarelor modele de analiză a cifrei de afaceri:

analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri;

analiza factorială a cifrei de afaceri.

4.3.1. Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri

Metodologia de analiză a dinamicii și structurii cifrei de afaceri a fost prezentată în capitolul al doilea. Pentru firma studiată, analiza va urmări structura și evoluția cifrei de afaceri pe următoarele direcții:

produse oferite de firmă, grupate în două clase și șase categorii (fiecărei clase îi corespund câte trei categorii);

magazinele firmei (firma dispune de opt magazine, în două localități).

Observație: analiza în funcție de clienți are o valoare informațională redusă, având în vedere numărul mare de clienți ai firmei și repetabilitatea redusă a achizițiilor.

Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri urmărește metodologia descrisă în capitolul al doilea.

Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri, per total

Interogarea MDX de mai jos extrage din cubul cubANALIZA_DS_CA valorile cifrei de afaceri pentru cei trei ani luați în considerare, precum și dinamica indicatorului (2005 față de 2004 și respectiv 2006 față de 2005). Pentru reprezentarea valorilor ce caracterizează dinamica, interogarea cuprinde doi membri calculați ([DIMENSIUNEA TIMP].[ANUL].[DINAMICA 2005] și respectiv [DIMENSIUNEA TIMP].[ANUL].[DINAMICA 2006]):

Pe baza interogării am construit raportul DINAMICA_CA_TOTAL, a cărui structură este prezentată în figura 4.24:

Fig. 4.24 Raportul DINAMICA_CA_TOTAL

Raportul afișează valorile cifrei de afaceri din cei trei ani analizați, precum și informații despre dinamica cifrei de afaceri.

Pe baza aceluiași set de date, evoluția cifrei de afaceri poate fi reprezentată grafic (fig. 4.25):

Fig. 4.25 Prezentarea sub formă de grafic a dinamicii cifrei de afaceri

În anul 2005, cifra de afaceri a crescut cu 623.025,51 lei (în procente, cu 3%). În 2006, cifra de afaceri a crescut cu 25.545.522 lei, adică de 1,19 ori, pe fondul dezvoltării semnificative a activității firmei.

Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri în funcție de produsele oferite

Având în vedere datele disponibile, analiza în funcție de produsele oferite se poate detalia la nivel de clasă de produse, categorie de produse și tip de produse. Aceste trei atribute reflectă trei nivele distincte în ierarhia dimensiunii PRODUSE (fig. 4.26):

Fig. 4.26 Ierarhia dimensiunii PRODUSE

Având în vedere aceste elemente, metodologia de analiză a cifrei de afaceri impune detalierea analizei de la nivelul cu cea mai mică granularitate (clasa de produse) către nivelul cu cea mai mare granularitate (tipul de produs). Definirea ierarhiei pentru dimensiunea PRODUSE este obligatorie pentru utilizarea operațiunilor de drill-up și drill-down, prezentate în secțiunile următoare.

b1. Analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri pe clase de produse

Pentru analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri pe clase de produse am utilizat interogarea MDX următoare:

Ca și interogarea anterioară, aceasta se bazează pe doi membri calculați pentru a prezenta evoluția cifrei de afaceri. Detalierea pe clase de produse a impus introducerea unei a treia axe în interogare, axa PAGES.

Raportul din figura 4.27 prezintă datele rezultate în urma aplicării metodologiei de analiză:

Fig. 4.27 Evoluția cifrei de afaceri, pe clase de produse

Raportul folosește tehnica formatării condiționate pentru a scoate în evidență valorile negative. Astfel, beneficiarii raportului pot sesiza mai ușor scăderea vânzărilor la clasa „Materiale auxiliare pentru finisaje” în 2005 față de 2004.

În anul scăzut (cu 9,05%) valoarea vânzărilor de materiale auxiliare pentru finisaje, ceea ce a influențat defavorabil evoluția cifrei de afaceri. Astfel, dacă valoarea vânzărilor de materiale auxiliare ar fi rămas aceeași, cifra de afaceri ar fi crescut cu încă 1.295.387,22 lei. Evoluția vânzărilor de materiale pentru finisaje a determinat creșterea cifrei de afaceri cu 1.918.412,73 lei (în procente, cu 29,73%).

În anul 2006, vânzările aferente produselor din clasa „Materiale finisaje” au crescut cu 7.702.997,69 lei; iar vânzările aferente produselor din clasa „Materiale auxiliare pentru finisaje” au crescut cu 17.842.518,93 lei. Vânzările produselor din clasa „Materiale auxiliare pentru finisaje” au contribuit cu 69,85% la creșterea cifrei de afaceri (ele însele înregistrând o creștere de 37%), în timp ce produsele din clasa „Materiale finisaje” au avut o contribuție de 30,15% (valoarea lor a crescut cu aproximativ 92,03%).

Dinamica vânzărilor pe clase de produse poate fi prezentată și prin intermediul unui set de grafice care arată structura vânzărilor (câte un grafic pentru fiecare an analizat), prezentate în fig. 4.28:

Fig. 4.28 Structura vânzărilor pe clase de produse, comparativ pe cei trei ani

În anul 2005, față de crescut ponderea vânzărilor de materiale pentru finisaje (cu 8 puncte procentuale), iar în 2006 vânzările de materiale auxiliare au crescut cu 4,9 puncte procentuale.

Pentru fiecare grafic este definit un set de tupluri (dataset), bazate pe interogări MDX care permit extragerea datelor și calculul procentelor, luând în considerare numai anul respectiv. Figura 4.29 prezintă interogarea pentru graficul corespunzător anului 2006:

Fig. 4.29 Sursa de date pentru definirea structurii vânzărilor pe anul 2006

b2. Analiza vânzărilor pe categorii, în cadrul fiecărei clase

Pentru a prezenta detaliat, în cadrul fiecărei clase, evoluția cifrei de afaceri pe fiecare categorie de produse din clasa respectivă, este necesară executarea unei operațiuni de tip drilldown pentru nivelul DENUMIRE CLASA al dimensiunii PRODUSE. Interogarea următoare prezintă informațiile necesare:

Ca urmare a utilizării funcției drilldownlevel, raportul construit pe baza interogării anterioare (prezentat în figura 4.30) oferă beneficiarilor posibilitatea de a vizualiza fie informațiile generale, la nivel de clase de produse, fie informațiile detaliate, pe categorii de produse. Comutarea între cele două variante se face în interiorul raportului, prin intermediul unui set de butoane de tip expand (un buton atașat fiecărei categorii de produse):

Fig. 4.30 Structura vânzărilor pe clase de produse, defalcat pe categorii

Pentru fiecare clasă de produse, raportul prezintă pe prima linie subtotalurile valorilor vânzărilor anuale și evoluțiilor corespunzătoare clasei respective, iar pe rândurile următoare valorile pentru categoriile de produse ce aparțin de clasa respectivă. Valorile negative sunt evidențiate prin afișarea cu altă culoare.

În anul 2005, valoarea vânzărilor de materiale auxiliare s-a diminuat cu 1.295.387 lei. Această evoluție a fost determinată în principal de scăderea (cu 944.322,15 lei, deci cu peste 10 procente) a vânzărilor de adezivi. Vânzările de gleturi s-au diminuat cu 607.695,25 lei, adică 26,58%, față de valoarea din 2004, influențând defavorabil dinamica cifrei de afaceri. Singura creștere în clasa materialelor auxiliare s-a înregistrat la categoria vopsele, pentru care vânzările au crescut cu 256.630,18 lei (8,64%).

Valoarea vânzărilor de materiale pentru finisaje a crescut cu 1.918.412,73 lei . Această evoluție s-a datorat în principal creșterii cu 2.628.120,40 lei (de peste 3,5 ori) a vânzărilor de produse din categoria parchet, valoare care este de 1,36 ori mai mare decât creșterea vânzărilor la nivelul clasei de produse. Valoarea vânzărilor de faianță a crescut cu 1.201.197,54 lei (de 8,8 ori), ceea ce reprezintă 62,61% din evoluția totală a vânzărilor de materiale pentru finisaje. Vânzările de gresie, spre deosebire, s-au diminuat cu 1.910.905,21 lei, o valoare sensibila apropiată de evoluția vânzărilor pe întreaga clasă de produse.

În 2006, vânzările de materiale auxiliare au crescut cu 17.842.518,93 lei. La fel ca în 2005, cea mai bună evoluție s-a înregistrat în cazul produselor de tip Vopsele, care au crescut cu 8.263.207,53 (o creștere de 3,5 ori), reprezentând 46,31% din evoluția vânzărilor pentru clasa de produse (deoarece toate cele trei categorii de produse au înregistrat creșteri ale valorii vânzărilor, se poate cuantifica ponderea dinamicii fiecărei categorii în evoluția totală). Vânzările de produse de tip Adezivi au crescut cu 6.318.758,05 lei (în procente, 77,82%), iar contribuția lor la evoluția vânzărilor de materiale auxiliare a fost de 35,41%. Vânzările pentru categoria Gleturi au crescut de aproape 3 ori, cu 3.260.553,35 lei și au contribuit astfel cu 18,27% la evoluția vânzărilor clasei de produse.

În ceea ce privește materialele pentru finisaje, acestea au înregistrat o creștere a valorii vânzărilor față de 2005 cu 7.702.997,69 lei. Principalul factor care a determinat această evoluție a fost creșterea cu 3.977.065,04 lei a vânzărilor de produse de tip Gresie, care au avut o contribuție de 51,63% din total. Produsele din categoria Parchet au înregistrat o creștere cu 2.061.548,59 lei (în procente, cu 61,36%), iar creșterea lor a reprezentat 26,76% din creșterea înregistrată la nivelul clasei. Cea mai mică influență s-a manifestat în cazul produselor din categoria Faianță, unde creșterea de 1.664.384,06 lei (cu 124%) reprezintă 21,6% din creșterea totală (la nivelul clasei de produse).

Este utilă, de asemenea, prezentarea informațiilor sub formă de grafice, pentru a permite utilizatorilor finali să aibă o imagine cât mai bună asupra modificării structurii vânzărilor (fig. 4.31, fig. 4.32).

Fig. 4.31 Structura vânzărilor pe categorii de produse, în 2004

Fig. 4.32 Structura vânzărilor pe categorii de produse, în 2005

În anul 2005, în cazul materialelor pentru finisaje, se constată că a crescut ponderea vânzărilor de produse tip Parchet (de la 11,3% la 40,1%), de asemenea, ponderea produselor de tip Faianță (de la 2,1% la 16%. S-a diminuat în schimb ponderea vânzărilor de gresie, de la 86,5% la 43,9%.

În cazul materialelor auxiliare pentru finisaje, s-au înregistrat următoarele modificări structurale:

a crescut ponderea produselor de tip Vopsele, de la 24,8% la 37,2 procente;

s-a diminuat ponderea produselor din categoria Adezivi (de la 63,3% la 62,3%);

ponderea produselor din categoria Gleturi a scăzut cu 3,1 puncte procentuale, de la 16,0% la 12,9%.

Fig. 4.33 Structura vânzărilor pe categorii de produse, în 2006

În anul 2006 (figura 4.33) față de 2005, în clasa materialelor pentru finisaje, ponderea produselor din categoria Gresie a crescut cu 3,7 puncte procentuale. Ponderea vânzărilor corespunzătoare categoriei Faianță au crescut cu 2,7 puncte procentuale, iar pentru vânzările pentru produsele din clasa Parchet, ponderea s-a diminuat de la 40,1% la 33,7%.

În ceea ce privește materialele auxiliare pentru finisaje, se observă diminuarea ponderii vânzărilor de adezivi, de la 62,3% la 46,8%. Vânzările de vopsele au înregistrat o pondere de 37,2%, în creștere față de anul 2005, când s-a înregistrat o valoare de 24,8%. A crescut ponderea vânzărilor de gleturi, la 16%.

b3. Analiza vânzărilor la nivel de produs

Analiza vânzărilor la nivel de produs va reflecta contribuția fiecărui produs la formarea cifrei de afaceri pentru categoria din care face parte.

Interogarea următoare permite defalcarea vânzărilor pe clase, categorii și tipuri de produse:

Datele sunt prezentate într-un raport construit pe baza interogării. Raportul oferă posibilitatea vizionări datelor atât la nivel de detaliu (pentru fiecare tip de produs vândut), precum și la nivelele superioare ale ierarhiei (clase și respectiv categorii de produse). Structura raportului pentru clasa „Materiale auxiliare finisaje” este prezentată în figura 4.34 iar pentru clasa „Materiale finisaje”, în figura 4.35.

b.3.1 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Adezivi”

În 2005 față de 2004, vânzările produselor din categoria Adezivi au înregistrat o diminuare de 944.322,15 lei. Cea mai mare influență a avut-o scăderea vânzărilor produsului „Adeziv pentru faianta si gresie, interior si exterior”, care s-au redus cu 1.222.404,47 lei (cu 33,90%), valoare care este de aproape 1,3 ori mai mare decât evoluția înregistrată pentru categoria Adezivi. Au scăzut de asemenea și vânzările pentru produsul „Adeziv pentru placi portelanate,interior si exterior”, cu 810.299,11 lei, adică 33,81%, valoare care reprezintă 85,8% din evoluția vânzărilor pe întreaga categorie. Pentru produsul „Adeziv pentru marmura” s-a înregistrat scăderea vânzărilor, cu 211.650,77 lei, adică 10% față de valoarea din 2004, valoare ce reprezintă 22,41% din evoluția totală la nivelul categoriei. Toate influențele enumerate au caracter defavorabil, întrucât reflectă scăderi ale valorii vânzărilor.

Fig. 4.34 Structura vânzărilor pentru clasa „Materiale auxiliare finisaje”

pe categorii și tipuri de produse

Influențe pozitive s-au înregistrat la nivelul produsului „Adeziv pentru placi portelanate ,interior”, pentru care valoarea vânzărilor a crescut cu 776.375,69 lei (de 5,88 ori), reprezentând, în valori absolute, 82,21% din evoluția valorii vânzărilor categoriei. De asemenea, s-a înregistrat o evoluție favorabilă și pentru produsul „Adeziv pentru faianta si gresie, interior”, vânzările au crescut de 5,86 ori (cu suma de 437.268,72 lei), reprezentând aproape jumătate din evoluția vânzărilor la nivelul categoriei (în valori absolute). Vânzările produsului „Adeziv de construcții rapid” au crescut cu 86.387,79 lei (12, 44%) față de valoarea din 2004 și au influențat de asemenea favorabil evoluția cifrei de afaceri.

În 2006, vânzările pentru categoria „Adezivi” au crescut cu 6.318.758,05 lei. Toate produsele din această categorie au înregistrat creșteri ale valorii vânzărilor, astfel:

pentru „Adeziv de constructii rapid”, o creștere cu 75% (589.545,33 lei), valoare care reprezintă 9,33% din valoarea dinamicii categoriei;

pentru produsul “Adeziv pentru faianta si gresie, interior”, o creștere cu 1.343.286,03 lei (de 3,54 ori), ce reprezintă 21,25% din valoarea evoluției vânzărilor la nivelul categoriei;

produsul “Adeziv pentru faianta si gresie, interior si exterior” a avut cea mai mare creștere a vânzărilor în cadrul categoriei (de 2 ori, adică 2.348.002,43 lei în valoarea absolută), ceea ce reprezintă 37,15% din dinamica la nivelul categoriei „Adezivi”;

pentru produsul “Adeziv pentru marmura”, creșterea cu 457.795,57 lei (24%) a valorii vânzărilor produsului reprezintă 7,24% din creșterea vânzărilor la nivelul categoriei;

pentru „Adeziv pentru placi portelanate,interior”, creșterea vânzărilor în valoare de 708.839,39 lei (cu 75%) a contribuit cu 11,21% la creșterea vânzărilor de adezivi;

pentru „Adeziv pentru placi portelanate,interior si exterior”, vânzările au crescut cu 54% (871.289,30 lei), adică o contribuție de 13,78% din vânzările de adezivi.

b.3.2 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Gleturi”

Pentru categoria Gleturi, valoarea vânzărilor a scăzut în 2005 față de 2004 cu 607.695,25 lei. Această evoluție a fost influențată (negativ) de valoarea vânzărilor produsului „Glet de perete”, care s-a diminuat cu 970.143,72 lei (51,11% față de valoarea din 2004). Valoarea acestei influențe este de aproape 1,6 ori mai mare decât evoluția vânzărilor pentru categoria Gleturi. Vânzările de „Glet ULTRAFIN pe baza de ipsos” au fost de 334.066,55 lei (produsul a intrat în catalogul firmei în anul 2005), ceea ce a influențat pozitiv vânzările la nivelul categoriei, valoarea vânzărilor reprezintă mai mult de ½ față de evoluția categoriei Gleturi. O influență de mai mică amploare, dar favorabilă, s-a constatat și pentru produsul „Extraglet IPSOS pentru finisaje”, deoarece valoarea vânzărilor acestui produs a crescut cu 7% (28.381,92 lei).

În anul 2006 față de 2005, vânzările gleturi au crescut cu 3.260.553,35 lei. Cea mai importantă contribuție la această evoluție favorabilă a reprezentat-o introducerea în ofertă a produsului “Glet ULTRAFIN pe baza de ciment”, pentru care s-au înregistrat vânzări în valoare de 2.902.337,42 lei. de asemenea, în oferta firmei pentru anul apărut produsul „Superglet IPSOS”, valoarea vânzărilor fiind de 1.055.525,13 lei, ce reprezintă o contribuție de 32,37% din valoarea totală a creșterii. Vânzările de “Extraglet IPSOS pentru finisaje” au manifestat o ușoară creștere (cu 52.076,20 lei, adică 12%), ceea ce reprezintă de asemenea o influență favorabilă.

Evoluții negative s-au înregistrat pentru produsele „Glet de perete” (diminuare cu 415.318,85 lei, adică 45%, reprezentând 12,73% față de valoarea dinamicii la nivelul categoriei) și „Glet ULTRAFIN pe baza de ipsos”, pentru care valoarea vânzărilor a fost 0 (o diminuare deci cu 334.066,55 lei).

b.3.3 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Vopsele”

În cazul categoriei Vopsele, valoarea vânzărilor a crescut în 2005 față de 2004 cu 256.630,18 lei, adică 8%. Cea mai importantă contribuție la realizarea acestei evoluții au reprezentat-o vânzările de 388.106,24 lei pentru produsul „Vopsea lavabila de interior SUPER”, care a fost introdus în anul 2005 în catalogul firmei (valoarea vânzărilor acestui produs este de 1,5 ori mai mare decât dinamica vânzărilor la nivelul categoriei). De asemenea, tot în apărut în oferta firmei produsul „Vopsea semilavabila de interior”, pentru care s-au înregistrat vânzări în valoare de 367.094,25 lei (influență favorabilă, de 1,43 ori mai mare decât evoluția vânzărilor categoriei). Vânzările de „Vopsea lavabila de interior” au crescut cu 184.207,17 lei (ceea ce reprezintă 71,77% din valoarea evoluției vânzărilor pentru categoria Vopsele”).

Pentru produsul „Vopsea lavabila de fatada”, valoarea vânzărilor s-a diminuat cu 238.892,87 lei (12,02%), influențând defavorabil dinamica vânzărilor la nivelul categoriei (evoluția vânzărilor produsului reprezintă 93,08% din evoluția vânzărilor categoriei). Cea mai puțin favorabilă evoluție s-a înregistrat pentru produsul “Vopsea semilavabila de exterior”, care au scăzut cu 57,13% (-443.884,61 lei), valoarea influenței este de 1,7 ori mai mare decât valoarea dinamicii pentru întreaga categorie.

În anul 2006, valoarea vânzărilor de vopsele a crescut cu 8.263.207,53 lei. Cea mai semnificativă evoluție a reprezentat-o creșterea cu 8.495.124,95 lei a vânzărilor pentru produsul “Vopsea semilavabilă de interior” (o creștere de 24 de ori,), această valoare fiind de 1,02 ori mai mare decât dinamica la nivel de categorie. Tot o influență favorabilă s-a înregistrat și pentru produsele de tip „Vopsea lavabilă de interior”, pentru care valoarea vânzărilor a crescut cu 786.100,73 lei (de 3 ori) și reprezintă 9,51% din valoarea creșterii veniturilor din vânzări de vopsea. Pentru vopseaua de tip „Vopsea lavabila de interior SUPER” valoarea vânzărilor a crescut cu 439.398,13 lei (vânzări în 2006 de 2,13 ori mai mari decât în 2005), reflectând o contribuție de 5,31% din creșterea vânzărilor pentru categoria „Vopsele”.

Produsele „Vopsea lavabila de fatada” (scădere a vânzărilor cu aproape 80%, adică 1.373.872,13 lei) și „Vopsea semilavabila de exterior” (scăderea valorii vânzărilor cu peste 25%, în valori absolute cu 83.544,15 lei) au influențat negativ evoluția vânzărilor la nivelul categoriei „Vopsele”.

Fig. 4.35 Structura vânzărilor pentru clasa „Materiale finisaje”

pe categorii și tipuri de produse

b.3.4 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Faianță”

În anul 2005, valoarea vânzărilor pentru categoria Faianta a crescut cu 1.201.197,54 lei. Această evoluție a fost favorizată de creșterea vânzărilor pentru toate cele cinci tipuri de produse care fac parte din această categorie. Cea mai mare influență s-a înregistrat pentru produsul „Faianta maron”, în valoare de 359.574,40 lei (produsul nu exista în oferta firmei în 2004), ceea ce reprezintă 29,93% din evoluția vânzărilor de faianță. Pentru celelalte produse, evoluția vânzărilor și impactul asupra categoriei analizate au fost următoarele:

pentru produsul „Faianta bej”, vânzările fost de 319.292,05 lei (produsul nu exista în catalogul firmei în 2004), această valoare a influențat în proporție de 26,58% creșterea vânzărilor la nivelul categoriei;

produsul „Faianta maron închis” a fost introdus în anul 2005 în oferta firmei, iar valoarea vânzărilor a fost de 250.496,32 lei, ceea ce a reflectat un impact de 20,85% asupra evoluției vânzărilor de faianță;

produsul „Faianta albastru” a înregistrat o creștere de peste 4 ori, în valoare de 186.413,04 lei, reprezentând 15,51% din evoluția vânzărilor pe ansamblul categoriei;

pentru produsul “Faianta 16.5 x verde deschis”, valoarea vânzărilor a crescut cu 85.421,73 lei (vânzări de 2,14 ori mai mari față de 2004), impactul asupra vânzărilor de faianță fiind de 7,11%.

În anul 2006, vânzările au urmat același trend ascendent, înregistrându-se o creștere cu 1.664.384,06 lei. Pentru patru dintre cele cinci produse care formează categoria, valoarea vânzărilor a crescut. Cea mai favorabilă evoluție s-a înregistrat pentru produsul „Faianță maron”, unde s-a constatat o creștere cu 757.300,06 lei (de 3,1 ori), valoare ce reprezintă 45,50% față de creșterea vânzărilor la nivelul clasei. Vânzările pentru „Faianță bej” au crescut cu 456.472,66 lei (de 2,4 ori), reprezentând 27,42% din evoluția vânzărilor de faianță.

Pentru produsul “Faianta 16.5 x verde deschis” s-a înregistrat o creștere cu 335.669,39 lei, de aproape 3,1 ori, valoare care reprezintă aproximativ o cincime din creșterea vânzărilor la nivelul clasei. Cea mai puțin semnificativă creștere s-a înregistrat pentru produsul „Faianță albastră”, în valoare de 226.292,67 lei (o creștere cu 91% față de valoarea din 2005), reprezentând 13,59% față de valoarea evoluției totale.

Singurul produs din categoria analizată pentru care valoarea vânzărilor s-a diminuat a fost „Faianta albastru”, valoarea evoluției fiind de 111.350,72 lei. În procente, vânzările s-au redus cu 45,55%. Totuși, influența (defavorabilă) a modificării vânzărilor acestui produs asupra evoluției vânzărilor de faianță a fost relativ nesemnificativă, dinamica vânzărilor produsului reprezentând aproximativ 6,69% (în valori absolute) din dinamica vânzărilor pentru categoria analizată.

b.3.5 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Gresie”

În anul 2005, vânzările de gresie s-au redus cu 1.910.905,21 lei. Cea mai importantă influență (defavorabilă) asupra acestei evoluții a fost scăderea cu 4.314.295,85 lei (cu 96%) a vânzărilor pentru produsul “Gresie 333 x maron”, o valoare de 2,25 ori mai mare decât evoluția vânzărilor pentru categoria de produse analizată.

Vânzările pentru celelalte produse din categoria „Gresie” au înregistrat evoluții favorabile, astfel:

pentru produsul „Gresie 333 x verde deschis”, valoarea vânzărilor a crescut cu 850.551,31 lei (de aproape 11 ori) față de anul 2004. Comparativ cu dinamica la nivelul clasei de produse, această valoare reprezintă, în valori absolute, 44,5%;

valoarea vânzărilor pentru produsul „Gresie 333 x bej” a crescut cu 67,7% (adică 657.913,25 lei), reprezentând, în valori absolute, 34,4% din valoarea cu care au evoluat vânzările de gresie;

produsul „Gresie 333 x albastru” a fost introdus în oferta firmei în 2005, valoarea vânzărilor pentru acest produs fiind de 549.915,52 lei. Comparativ cu evoluția vânzărilor la nivelul clasei, influența vânzărilor produsului „Gresie 333 x albastru” a reprezentat, în valori absolute, aproape 30%;

produsul „Gresie 333 x maron-inchis” a apărut în oferta firmei în anul 2005, înregistrându-se vânzări în valoare de 345.010,56 lei, adică 18% față de dinamica vânzărilor de gresie.

Astfel, deși pentru patru din cele cinci produse aparținând acestei categorii evoluția valorii vânzărilor a avut un caracter favorabil, influența lor combinată nu a putut acoperi pierderea provocată de scăderea vânzărilor produsului „Gresie 333 x maron”

În anul 2006 situația vânzărilor de gresie s-a redresat, valoarea vânzărilor a crescut cu 3.977.065,04 lei. Toate cele cinci produse care fac parte din categoria analizată au influențat favorabil dinamica vânzărilor totale aferente categoriei, astfel:

pentru produsul „Gresie 333 x bej”, vânzările au crescut cu 2.736.901,95 lei (în procente, cu 168% față de 2004). Valoarea vânzărilor acestui produs a avut cel mai mare impact asupra creșterii cifrei de afaceri la nivelul categoriei „Gresie” (ponderea contribuției aferentă produsului în totalul categoriei este de 68,81%);

vânzările de „Gresie 333 x maron-inchis” au fost cu 475.736,31 lei mai mari decât în 2004, ceea ce reprezintă o creștere de 2,37 ori și o pondere de 11,96% în evoluția cifrei de afaceri aferentă produselor din categoria “Gresie”;

pentru produsul „Gresie 333 x verde deschis”, vânzările au crescut cu 45,07% față de 2004 (în valori absolute, cu 422.561,98 lei). Astfel, produsul a contribuit cu 10,62% la creșterea vânzărilor de gresie;

vânzările aferente produsului „Gresie 333 x maron” au fost cu 86% mai mari (183.679,65 lei) decât în 2004, acest produs contribuind cu 4,61% la creșterea valorii vânzărilor la nivelul categoriei;

vânzările de „Gresie 333 x albastru” au crescut cu 28% (158.185,15 lei) față de 2004, contribuția produsului la creșterea vânzărilor de gresie a fost de 3,97%.

b.3.6 Interpretarea rezultatelor pentru categoria „Parchet”

În anul 2005, valoarea vânzărilor de produse de tip parchet a fost cu 2.628.120,40 lei mai mare față de 2004. Cea mai importantă influență asupra creșterii vânzărilor a reprezentat-o introducerea în oferta firmei a produsului „Parchet Cires Prestige ”, pentru care s-au înregistrat vânzări în valoare de 881.343,48 lei, ceea ce reprezintă aproximativ 1/3 față de valoarea cu care au crescut vânzările de parchet.

Vânzările de „Parchet Stejar Click2Click 6mm” au înregistrat o valoare de 557.896,05 lei. Această valoare, ținând cont că produsul nu a figurat în catalogul firmei în influențat favorabil (în proporție de 21,22%) cifra de afaceri aferentă categoriei „Parchet”. Valoarea vânzărilor de „Parchet Alun Prestige ” a fost cu 459.272,94 lei (de 2,06 ori) mai mare față de 2004, ceea ce reprezintă o contribuție de 17,4% din creșterea vânzărilor de parchet.

Pentru produsul „Parchet Fag Prestige ”, cifra de afaceri a fost de 17 ori mai mare în 2005 față de 2004 (corespunzător unei creșteri cu 386.751,43 lei, în valoare absolută), ceea ce a reprezentat 14,71% din creșterea vânzărilor de parchet. O evoluție favorabilă s-a înregistrat și pentru produsul „Parchet Alun Click2Click 6mm”, deoarece vânzările aferente acestui tip de produse au crescut de peste 8,5 ori (cu 378.511,89 lei) față de 2004, valoare ce reprezintă 14,4% din valoarea cu care au crescut vânzările de parchet.

Singurul produs pentru care cifra de afaceri a înregistrat o evoluție defavorabilă a fost parchetul de tip „Parchet Cires Click2Click ”. Valoarea vânzărilor a scăzut cu 35.655,39 lei (cu aproape 16%), dar nu a influențat semnificativ evoluția vânzărilor de parchet (diminuarea vânzărilor produsului reprezintă, în valori absolute, 1,35% din dinamica vânzărilor aferente categoriei).

În anul 2006, vânzările aferente categoriei „Parchet” au crescut cu 2.061.548,59 lei. Această evoluție s-a manifestat, în principal, datorită creșterii semnificative (de 4,2 ori, adică, în valoare absolută, cu 1.798.622,61 lei) a vânzărilor aferente produsului „Parchet Stejar Click2Click 6mm”, care a contribuit cu 87,24% la dinamica vânzărilor de parchet.

Vânzările de „Parchet Alun Click2Click 6mm” au crescut cu 607.032,07 lei (de 2,4 ori), adică 29,44% față de creșterea vânzărilor aferente categoriei. Pentru produsul „Parchet Cires Click2Click ”, situația s-a redresat în 2006, deoarece valoarea vânzărilor a crescut cu 216.949,42 lei (cu 112% față de valoarea din 2005), o creștere ce reprezintă 10,5% din creșterea vânzărilor de parchet.

Și în cazul produsului „Parchet Fag Prestige ” s-a înregistrat o evoluție favorabilă (vânzările au crescut cu 105.198,36 lei, cu 25,66%), impactul asupra vânzărilor de parchet fiind de 5,10%.

Pentru produsul „Parchet Alun Prestige ”, valoarea vânzărilor s-a diminuat cu 55,2% (adică 490.695,34 lei). Valoarea cu care a scăzut cifra de afaceri corespunzătoare produsului a avut un impact de 23,8% față de evoluția vânzărilor de parchet).

Tot o evoluție defavorabilă s-a înregistrat și pentru produsul „produsul „Parchet Alun Prestige ”, vânzările aferente acestui produs au fost cu 175.558,3 lei (20%) mai mici față de anul 2005, iar impactul asupra vânzărilor la nivelul categoriei de produse a fost de 8,51%).

Analiza în funcție de magazinele firmei

Ierarhia dimensiunii MAGAZINE permite analiza cifrei de afaceri pe localități și apoi defalcat pe magazinele din fiecare localitate.

c1. Analiza în funcție de localități

Interogarea următoare permite extragerea datelor referitoare la evoluția cifrei de afaceri pe localități:

Datele sunt prezentate în raportul din fig. 4.36:

Fig. 4.36 Structura și evoluția cifrei de afaceri în funcție de dimensiunea geografică

Știind că în anul 2005 cifra de afaceri a fost cu 623.025,51 lei mai mare față de valoarea din 2004, creșterea se datorează faptului că a crescut valoarea vânzărilor din Pitești (cu 1.204.303,16 lei – de aproape 2 ori mai mare față de evoluția cifrei de afaceri), în timp ce valoarea vânzărilor din București s-a diminuat cu 581.277,65 lei.

În 2006, creșterea cu 25.545.516,62 lei a cifrei de afaceri se datorează în proporție de 76,82% creșterii (de aproape 2 ori, cu 19.623.799,27 lei) vânzărilor realizate în București, respectiv în proporție de 23,18% creșterii cu 5.921.717,35 lei (de 4,6 ori) a vânzărilor din Pitești.

Evoluțiile în structura pe localități a cifrei de afaceri pot fi prezentate și prin intermediul unui sistem de grafice de structură (fig. 4.37).

Se constată că în anul 2005 față de crescut ponderea vânzărilor din Pitești (cu 6 puncte procentuale), iar în 2006 ponderea corespunzătoare orașului Pitești s-a dublat (ajungând la 16 procente).

c2. Analiza în funcție de magazine

Interogarea următoare permite extragerea din depozitul de date a datelor care descriu structura și evoluția cifrei de afaceri în funcție de localități și magazine:

Fig. 4.37 Evoluția structurii pe localități a cifrei de afaceri

Datele rezultate în urma interogării anterioare sunt prezentate în raportul din figura 4.38:

Fig. 4.38 Structura și evoluția cifrei de afaceri în funcție

de dimensiunea geografică (localități și magazine)

În anul 2005 față de 2004, vânzările pentru orașul București s-au diminuat cu -581.277,65 lei. Cel mai important factor care a influențat această valoare a fost scăderea cu 7.066.639,61 lei a vânzărilor magazinului „Obor” (în procente, o diminuare cu aproape 59%), iar valoarea influenței este de peste 12 ori mai mare decât evoluția vânzărilor corespunzătoare orașului.

De asemenea, o evoluție defavorabilă s-a înregistrat și în cazul magazinului „Ștefan cel Mare”, unde vânzările au fost, în 2005, mai mici cu -319.279,52 lei (în procente, cu 11%) față de 2004. Această evoluție reprezintă 54,9% din evoluția vânzărilor pentru București.

Pentru celelalte magazine din București, valoarea desfacerilor a crescut, astfel:

vânzările magazinului Brâncoveanu au crescut cu 182% față de 2004 (în valori absolute, 3.577.327,26 lei), dinamica vânzărilor magazinului este de aproximativ 6,15 ori mai mare decât dinamica vânzărilor la nivelul orașului;

pentru magazinul Tineretului, valoarea vânzărilor a fost în 2005 cu 64% (adică 1.317.274,71 lei) mai mare față de 2004. Valoarea evoluției magazinului este de peste 2 ori mai mare decât evoluția vânzărilor orașului;

în magazinul Militari vânzările au crescut cu 132% (în valori absolute, 1.061.136,78 lei) față de 2004. Valoarea dinamicii este de aproape două ori mai mare decât dinamica vânzărilor pentru București;

cea mai mică evoluție crescătoare s-a înregistrat pentru magazinul Grozăvești (848.902,73 lei, o creștere de 4,11 ori față de 2004);

În orașul Pitești, deschiderea în unui magazin în zona Bascov a influențat favorabil creșterea vânzărilor la nivelul orașului (cu 1,06% adică 12.794,88 lei). Vânzările magazinului Prundu au crescut de aproape patru ori (mai exact de 3,8 ori), influențând creșterea vânzărilor pe oraș cu 1.191.508,28 lei.

În anul 2006, vânzările din București au crescut cu 19.623.799,27 lei. Cea mai importantă influență a reprezentat-o creșterea vânzărilor magazinului Brâncoveanu, cu 11.737.130,59 lei, valoare care reprezintă 59,8% din dinamica totală a vânzărilor pe oraș.

Vânzările din magazinul Militari au continuat evoluția din anul precedent. Valoarea desfacerilor a crescut cu 7.065.691,25 lei (o creștere de 4,8 ori), reprezentând 36% din valoarea vânzărilor pe București.

O altă evoluție pozitivă se înregistrează în cazul magazinului Obor, pentru care valoarea desfacerilor a crescut cu 2.522.489,33 lei (cu aproape 50 de procente). Față de valoarea dinamicii vânzărilor pe întregul oraș, dinamica magazinului reprezintă 12,85%. Magazinul Grozăvești a înregistrat o creștere cu 64% a valorii vânzărilor, ceea ce reprezintă 3,65% din evoluția vânzărilor totale pe București.

Pentru magazinul Tineretului s-a constatat o ușoară diminuare, cu 1,28% (43.073,28 lei), valoare nesemnificativă față de evoluția vânzărilor pe oraș.

În ceea ce privește magazinul Ștefan cel Mare, situația s-a agravat (deoarece vânzările au scăzut la 16% față de valoarea din 2005). De asemenea, faptul că valoarea dinamicii vânzărilor (de 2.375.504,16 lei) reprezintă mai mult de 10% din dinamica vânzărilor din Capitală este de natură să îngrijoreze factorii de decizie din firmă.

Pentru magazinele din Pitești, situația s-a inversat față de cea înregistrată în anul 2005. Astfel, pentru magazinul Bascov s-a înregistrat o creștere de 4.935.209,43 lei (vânzările din 2006 sunt de 385 ori mai mari față de cele din 2005 – a nu se uita că magazinul a fost deschis în cursul anului 2005). Magazinul Prundu a contribuit cu 999.302,80 lei la creșterea vânzărilor orașului, corespunzător unei creșteri de 61,98% a valorii desfacerilor.

4.3.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri

Analiza factorială a cifrei de afaceri se poate efectua pe două direcții:

– analiza factorială în funcție de cantitățile vândute și de prețuri;

– analiza factorială în funcție de factorii de producție și de producția obținută.

Modelele de analiză corespunzătoare au fost descrise în capitolul al doilea.

4.3.2.1. Analiza cifrei de afaceri în funcție de cantitățile vândute și de prețuri

Pentru aplicarea acestei metodologii de analiză, datele necesare sunt stocate în depozitul de date ANALIZA_VANZARI.

Cel mai eficient instrument pentru aplicarea modelului de analiză a cifrei de afaceri în funcție de cantitățile și prețurile de vânzare este procesorul de tabele EXCEL.

Datele necesare pot fi extrase din cubul cubANALIZA_DS_CA, cu ajutorul unei interogări MDX:

Interogarea extrage din cub, pentru fiecare produs, cantitățile totale vândute, prețurile medii de vânzare, valoarea totală a vânzărilor, pe fiecare produs, în fiecare an. Pe baza interogării am construit raportul prezentat în figura 4.39.

Raportul poate fi exportat în EXCEL, structura rămânând aceeași (fiecare celulă a raportului devine o celulă a foii de calcul EXCEL).

În continuare, folosind formulele și funcțiile EXCEL se pot efectua calculele necesare aplicării modelului de analiză. Structura foii de calcul prelucrată este prezentată în figura 4.40 (din motive de spațiu, figura reflectă doar datele pentru anii 2005 și 2006).

Fig. 4.39 Cantitățile și prețurile medii de vânzare în perioada 2004-2006

Fig. 4.40 Cantități și prețuri medii de vânzare pentru 2005 și 2006

De asemenea, datele sursă pentru aplicarea modelului pot fi extrase din depozitul de date folosind facilitățile de interogări OLAP ale EXCEL. Astfel, mai întâi este necesară configurarea unei conexiuni, ale cărei proprietăți sunt prezentate în figura 4.41:

Fig. 4.41 Conexiune către EXCEL către depozitul de date

Conexiunea specifică tipul serverului țintă, informații despre securitatea accesului la datele sursă, cubul care va furniza datele și baza de date multidimensională în care este stocat acesta.

După definirea cu succes a conexiunii, se poate construi o interogare de tip crosstab/pivot utilizând datele din cubul țintă (figura 4.42):

Fig. 4.42 Configurarea unei interogări PIVOT

O parte din rezultatul interogării este prezentată în figura 4.43:

Fig. 4.43 Interogare PIVOT pentru analiza vânzărilor

în funcție de cantități și prețuri

După definirea interogării, se adaugă formulele de calcul care realizează exploatarea modelului de analiză.

Pentru anul 2005, rezultatul prelucrărilor este prezentat în fig. 4.44:

Fig. 4.44 Analiza factorială a cifrei de afaceri în 2005 față de 2004

în funcție de cantități și prețuri

În anul 2005, creșterea cantităților vândute a condus la creșterea cifrei de afaceri cu 97.347.254,39 lei. Această valoare este de peste 4 ori mai mare atât față de valoarea cifrei de afaceri din 2004, cât și față de cifra de afaceri din 2005 și reflectă o influență pozitivă. Creșterea cantităților vândute pe produse se reflectă din figura 4.40. De asemenea, creșterea prețurilor medii de vânzare pe produs a determinat creșterea cu 16.258.829,33 lei, valoare care este de 26 de ori mai mare față de evoluția cifrei de afaceri.

Singurul factor care a influențat negativ evoluția cifrei de afaceri a fost structura producției vândute (comportamentul acestui factor în contextul modelului a fost prezentat în capitolul al doilea), care a provocat diminuarea cu 112.983.058,21 lei a indicatorului principal.

Pentru anul 2006, datele prelucrate sunt prezentate în figura 4.45:

Fig. 4.45 Analiza factorială a cifrei de afaceri în 2006 față de 2005

în funcție de cantități și prețuri

În anul 2006, comparative cu 2005, cantitatea totală de produse vândute a înregistrat o creștere, ceea ce a condus la creșterea cu 32.123.020,93 lei a cifrei de afaceri. Această valoare (mai mare decât modificarea cifrei de afaceri) indică o situație deosebit de favorabilă pentru activitatea firmei considerate – creșterea cererii pentru produsele firmei.

Structura producției vândute s-a modificat, generând o scădere cu 6.577.498,93 lei a cifrei de afaceri. Aceasta înseamnă că s-a diminuat ponderea produselor mai scumpe în totalul vânzărilor, iar ponderea produselor cu prețuri mai mici a crescut. Analizându-se vânzările pe fiecare produs (cantități și prețuri), se poate determina care dintre produse au determinat această evoluție negativă și se pot adopta măsuri care să corecteze această situație. Evoluția prețurilor pe produse a condus la o creștere a cifrei de afaceri cu 3.707.572,62 lei (14,51% față de evoluția totală a cifrei de afaceri). Această valoare reprezintă o evoluție favorabilă.

4.3.2.2. Analiza factorială a cifrei de afaceri pe baza factorilor de producție și producției

Modelul de analiză se bazează pe următorii factori:

numărul mediu de personal;

gradul de înzestrare tehnică;

gradul de înzestrare cu mijloace fixe productive;

randamentul mijloacelor fixe productive;

gradul de valorificare a producției fabricate.

Modelul de analiză este implementat în EXCEL, iar datele sunt extrase din depozitul de date. Cu ajutorul interogării de mai jos, din depozitul de date sunt preluate valorile necesare aplicării modelului (atât indicatorii de bază – cifra de afaceri, producția exercițiului etc., precum și factorii de influență, cei patru factori de influență derivați fiind extrași cu ajutorul unor membri calculați):

Pe baza interogării, am definit un raport care conține indicatorii necesari (figura 4.46):

Fig. 4.46 Indicatorii din modelul de analiză factorială a cifrei de afaceri

Raportul este exportat în EXCEL, iar apoi formulele necesare aplicării modelelor sunt adăugate în foaia de calcul. Pentru automatizarea prelucrărilor, machetele cu formulele de calcul au fost create într-o foaie de calcul separată, apoi copiate în foaia de calcul cu datele preluate din raport. Rezultatele acestei operațiuni sunt prezentate în figura 4.47:

Fig. 4.47 Analiza factorială a cifrei de afaceri

Așa cum am precizat în capitolul al doilea, toți factorii de influență prezentați sunt direct proporționali cu cifra de afaceri, iar influențele economice defavorabile sunt reflectate prin valori negative. Folosind facilitățile de formatare condiționată ale EXCEL, influențele negative sunt evidențiate pentru a fi mai ușor observabile.

Datele din coloanele „Stare” ale celor două tabele din foaia de calcul reflectă gradul de bonitate al influenței fiecărui indicator, un element important în interpretarea rezultatelor în contextul utilizării acestui model.

În anul 2005față de 2004, cifra de afaceri a crescut cu 623.021 lei. Despre acțiunea celor cinci factori din modelul aplicat, se pot formula următoarele concluzii:

diminuarea cu numărului de salariați a condus la scăderea cifrei de afaceri (influență defavorabilă) cu 4.116.271,84 lei (o valoare de 6,6 ori mai mare decât evoluția indicatorului principal);

creșterea cu gradului de înzestrare tehnică a antrenat creșterea cu 6.542.653,88 lei a cifrei de afaceri (valoarea influenței este de peste 10 ori mai mare decât valoarea evoluției indicatorului principal). În plus, deoarece influența gradului de înzestrare tehnică este mai mare decât influența numărului de salariați, se poate spune că investiția în mijloace fixe a compensat scăderea personalului);

creșterea cu gradului de înzestrare cu mijloace fixe productive a condus la creșterea cu 2.441.865,68 lei a cifrei de afaceri (o influență de asemenea favorabilă, valoarea influenței fiind de aproape patru ori – de 3,92 ori – mai mare decât evoluția cifrei de afaceri);

scăderea cu randamentului mijloacelor fixe productive a condus la diminuarea cu 1.943.086,83 lei a valorii cifrei de afaceri. Acest factor a manifestat o influență defavorabilă, valoarea influenței fiind semnificativ mai mare decât dinamica cifrei de afaceri (de 3,12 ori);

diminuarea gradului de valorificare a producției cu provocat scăderea cifrei de afaceri cu 2.302.139,88 lei, o valoare de 3,7 ori mai mare decât evoluția indicatorului principal.

În anul 2006, cifra de afaceri a înregistrat o creștere semnificativă. Prin prisma modelului utilizat, această evoluție poate fi explicată astfel:

creșterea numărului mediu de salariați cu 30 (293-263) a influențat creșterea cifrei de afaceri cu suma de 2.440.421,52 lei (influență favorabilă). Această valoare reprezintă aproximativ 10% din creșterea totală a cifrei de afaceri;

creșterea cu 3.004,52 lei a gradului de înzestrare tehnică s-a repercutat într-o creștere a cifrei de afaceri de 42.110.184,02 lei (de asemenea, influență favorabilă). Valoarea influenței este de 1,65 ori mai mare decât valoarea cu care a crescut cifra de afaceri, ceea ce conferă un plus de bonitate evoluției factorului „grad de înzestrare tehnică”. Valorile reprezentând influențele celor doi factori luați în considerare până în acest moment conduc la formularea unei concluzii parțiale: odată cu decizia de a angaja 30 de persoane, societatea a investit corespunzător în mijloace fixe noi în anul 2006 (utilaje noi care au un randament ridicat și care necesită mai puțini angajați pentru supravegherea și utilizarea acestora), acoperind și chiar depășind valoarea anterioară a gradului de înzestrare;

creșterea cu 3 procente a gradului de înzestrare tehnică cu mijloace fixe productive a condus la o evoluție pozitivă a cifrei de afaceri în valoare de 2.355.177,41 lei. Se poate concluziona că societatea a avut în vedere și creșterea potențialului tehnic productiv. La fel ca și la primul factor, influența reprezintă aproximativ 10 procente din valoarea totală;

randamentul mijloacelor fixe productive a scăzut cu 18,39 determinând o scădere a cifrei de afaceri cu -21.449.468,16 lei. Pentru a interpreta această valoare vom avea în vedere faptul că valoarea mijloacelor fixe a crescut cu 931.342,20 lei, iar valoarea mijloacelor fixe productive a crescut cu 823.685,36 lei. Faptul că în aceste condiții randamentul mijloacelor fixe a influențat negativ evoluția cifrei de afaceri înseamnă că noile mijloace fixe achiziționate nu au atins performanțele așteptate, sau au fost condiționate de factori externi firmei (cererea pentru produsele realizate, nedorindu-se realizarea de producție pe stoc). De asemenea, nu toate mijloacele fixe au fost utilizate în decursul întregului an (având în vedere data punerii în funcțiune pentru noile investiții);

creșterea gradului de valorificare a producției fabricate, de la 97,25%, la 97,43% s-a concretizat la nivelul cifrei de afaceri într-o influență pozitivă de 89.207,21 lei. Putem considera că gradul de valorificare a înregistrat în ambele situații valori satisfăcătoare (valorile subunitare implică o creștere a stocurilor), mai ales în condițiile în care producția exercițiului s-a dublat în 2006 față de perioada de bază, cifra de afaceri a înregistrat o creștere superioară (aproximativ de 2,19 ori față de 2,18). Aceasta înseamnă că în 2006 s-a reușit desfacerea producției și chiar o ușoară reducere a stocurilor de produse;

singurul indicator care a generat o influență negativă a fost randamentul mijloacelor fixe productive (în valori absolute, influența sa a fost de 83% din creșterea cifrei de afaceri, ceea ce indică o situație extrem de defavorabilă). Se impune prin urmare analizarea cauzelor (în principal tehnice) care au condus la această situație și adoptarea de măsuri adecvate pentru tratamentul acestora;

toți ceilalți factori au înregistrat influențe pozitive, cel mai semnificativ a acționat factorul „grad de înzestrare tehnică”. Dacă influențele factorilor „număr mediu de salariați” și „grad de înzestrare cu mijloace fixe productive” pot fi apreciate ca normale, evoluția factorului „grad de valorificare a producției fabricate” a fost nesemnificativă (aproximativ 0,35%). Se impune observarea cu atenție a interacțiunii firmei cu mediul său extern, în special cu piețele de desfacere pe care operează, deoarece gradul de valorificare este factorul cel mai important al modelului și valoarea redusă a influenței sale în ansamblul modelului poate reprezenta un motiv de preocupare pentru conducerea firmei.

4.4. Subsistemul informatic pentru analiza rentabilității

Subsistemul informatic pentru analiza rentabilității urmărește analiza următoarelor aspecte din activitatea firmei:

analiza dinamicii și structurii rezultatului brut;

analiza pe baza tabloului soldurilor intermediare de gestiune;

analiza factorială a profiturilor.

Datele necesare analizei rentabilității sunt stocate în baza de date multidimensională CONTABFIN .

4.4.1. Baza de date multidimensională CONTABFIN

Subsistemul informatic pentru analiza rentabilității este organizat în jurul depozitului de date ANALIZA, ca atare arhitectura sa respectă structura generală:

sursă de date;

componentă de pregătire a datelor;

depozitul de date.

Sursa de date este un fișier EXCEL, care conține, în foi de calcul separate, bilanțul, contul de rezultate și anexe la bilanț.

Structura foii de calcul pentru bilanț este prezentată în figura 4.48, agregarea indicatorilor pe grupe, categorii, în funcție de natură respectă structura bilanțului:

Fig. 4.48 Structura foii de calcul BILANT

Foaia de calcul pentru contul de rezultate are structura prezentată în figura 4.49:

Fig. 4.49 Structura foii de calcul CPP

Pentru pregătirea datelor, am creat baza de date CONTABFIN în SQL Server 2005, care preia datele din foile de calcul EXCEL.

Preluarea foilor de calcul în baza de date se efectuează folosind instrumentele de import date ale SQL Server 2005, în cadrul SQL Server Management Studio. Se parcurg următoarele etape:

Din meniul contextual al bazei de date se alege opțiunea TASKS, comanda IMPORT DATA (fig. 4.50):

Fig. 4.50 Meniul contextual al bazei de date CONTABFIN

În urma executării comenzii, se declanșează utilitarul SQL Server IMPORT AND EXPORT WIZARD. În prima fereastră, este necesară definirea sursei de date (fig. 4.51):

Fig. 4.51 Definirea sursei de date pentru import

Opțiunea FIRST ROW HAS COLUMN NAMES permite preluarea foii de calcul cu structura prezentată în figura 4.48.

Fereastra din fig. 4.52 solicită specificarea destinației operațiunii de import (baza de date CONTABFIN):

Fig. 4.52 Destinația operațiunii

În continuare (fig. 4.53), se va defini tipul operațiunii (preluarea uneia sau mai multor foi de calcul, sau importul datelor pe baza unei interogări):

Fig. 4.53 Configurarea tipului operațiunii de import

Operațiunea următoare permite alegerea foilor de calcul ce vor fi copiate în baza de date. Utilizatorii pot defini denumirea tabelului destinație (fig. 4.54):

Fig. 4.54 Destinația operațiunii de import

Fereastra din figura 4.55 permite salvarea (sub formă de pachet SQL Server Integration Services) și executarea operațiunii:

Fig. 4.55 Configurarea salvării și executării operațiunii de import

Dacă s-a selectat opțiunea SAVE SSIS PACKAGE, utilitarul IMPORT AND EXPORT WIZARD va solicita denumirea pachetului (fig. 4.56):

Fig. 4.56 Salvarea pachetului SSIS

Ultima fereastră atenționează utilizatorul asupra operațiunilor ce vor fi efectuate în continuare (fig. 4.57):

Fig. 4.57 Încheierea operațiunii de import

După executarea comenzii FINISH, utilitarul afișează o fereastră (fig. 4.58) ce prezintă desfășurarea operațiunilor solicitate de utilizator, afișând starea execuției acestora (în așteptare, în curs de desfășurare, succes sau eșec):

Fig. 4.58 Rezultatul operațiunii de import

Ca urmare a operațiunilor de import, în baza de date au fost create următoarele tabele:

BILANT (Indicator,Valoare,Grupa,Categorie,Natura,Data): preia datele din bilanțul firmei;

CPP(Indicator,Valoare,Grupa,Categorie,Natura,Data): preia datele din contul de rezultate al firmei;

ALTI_IND(Indicator, Valoare,Grupa,Categorie,Natura,Data): preia datele necesare din anexele la bilanț.

În cadrul bazei de date am definit următoarele tabele care vor furniza date către depozitul de date:

INDICATORI(Indicator, Grupa, Categorie, Natura, Sursa);

FAPTE_CF(Indicator, Data, Valoare)

TIMP(Data, Luna, Trimestrul, Anul).

Încărcarea datelor în tabelele sursă ale depozitului de date se efectuează astfel:

încărcarea noilor indicatori în tabelul INDICATORI. În acest sens, se utilizează următoarele interogări SQL:

INSERT INTO INDICATORI SELECT INDICATOR,GRUPA,CATEGORIE,NATURA,’CPP’ AS

SURSA FROM CPP

WHERE INDICATOR NOT IN (SELECT DISTINCT INDICATOR FROM INDICATORI)

Interogarea de mai sus încarcă indicatorii noi din contul de rezultate.

INSERT INTO INDICATORI SELECT INDICATOR,GRUPA,CATEGORIE,NATURA,’BILANT’

AS SURSA FROM BILANT

WHERE INDICATORB NOT IN (SELECT DISTINCT INDICATOR FROM INDICATORI)

Această interogare inserează noii indicatori din bilanț.

INSERT INTO INDICATORI SELECT INDICATOR, GRUPA, CATEGORIE, NATURA,

‘ALTI’ AS SURSA FROM ALTI_IND

WHERE INDICATOR NOT IN (SELECT DISTINCT INDICATOR FROM INDICATORI)

Interogarea anterioară adaugă noii indicatori din anexe.

Agregarea indicatorilor pe grupe și categorii există de la nivelul surselor de date (foile de calcul EXCEL).

– încărcarea noilor date în tabelul FAPTE_CF se realizează prin utilizarea interogărilor următoare:

INSERT INTO FAPTE_CF SELECT INDICATOR,VALOARE,DATA FROM BILANT

INSERT INTO FAPTE_CF SELECT INDICATOR,VALOARE, DATA FROM CPP

INSERT INTO FAPTE_CF SELECT INDICATOR,VALOARE,DATA FROM ALTI_IND

Baza de date multidimensională este structurată conform modelului dimensional din figura 4.59:

Fig. 4.59 Modelul bazei de date multidimensionale CONTABFIN

Baza de date multidimensională CONTABFIN ce conține indicatori din bilanțul și contul de rezultate al firmei analizate, precum și alți indicatori (care nu sunt specifici celor două documente de sinteză menționate, dar sunt utilizați în anumite modele de analiză. Depozitul de date poate conține și indicatori pre-calculați (cum ar fi cifra de afaceri, cheltuielile și veniturile totale, rezultatele etc.), deoarece am considerat că rolul principal al depozitului de date este prezentarea valorilor către indicatori. Valorile acestor indicatori sunt deja calculate în foile de calcul ce reprezintă sursele de date.

Dimensiunea INDICATORI reflectă indicatorii din depozitul de date și este structurată pe următoarele nivele:

Indicator: denumirea indicatorului;

Grupa: grupa din care face parte indicatorul, agregarea pe grupe s-a efectuat în funcție de structura bilanțului și respectiv contului de rezultate. Exemple de membri ai acestui nivel: [Imobilizari corporale], [Stocuri], [Disponibilitati banesti], [Cheltuieli materiale], [Venituri din dobanzi];

Categorie: conține elemente de structură ale documentelor de sinteză, cum ar fi [ACTIVE CIRCULANTE], [ACTIVE IMOBILIZATE], [CAPITAL PROPRIU] (pentru bilanț), respectiv [EXPLOATARE], [FINANCIAR], [EXTRAORDINAR] (pentru indicatorii din contul de rezultate). Pentru indicatorii preluați din alte surse, nivelele Categorie și Grupa conțin membrii Alți indicatori;

Natura: descrie natura indicatorilor (activ, pasiv pentru bilanț, cheltuieli-venituri pentru contul de rezultate respectiv alți indicatori);

Sursa: precizează documentul sinteză din care sunt preluați indicatorii (bilanț, cont de rezultate, alte documente).

Tabelul de fapte memorează valoarea fiecărui indicator, pentru cei trei ani analizați.

Pentru crearea bazei de date multidimensionale, este necesară configurarea unei surse de date către baza de date CONTABFIN. Proprietățile sursei de date sunt prezentate în figura 4.60:

Fig. 4.60 Proprietățile conexiunii dsCONTABFIN

În continuare am definit o vedere asupra sursei de date, conectată la tabelele din baza de date CONTABFIN care furnizează date pentru depozit.

În cadrul bazei de date multidimensionale, pe baza vederii, am definit cubul cubCONTABFIN, cu structura din figura 4.61 :

Fig. 4.61 Modelul cubului cubCONTABFIN

4.4.2. Analiza dinamicii și structurii rezultatului brut

a. Analiza pe baza dinamicii rezultatelor din exploatare, financiar, extraordinar

Pentru analiza dinamicii și structurii rezultatului brut, este necesară, conform modelului descris în capitolul al doilea, defalcarea evoluției rezultatului total pe cele trei categorii: exploatare, financiar, extraordinar.

Interogarea MDX următoare extrage din depozitul de date valoarea rezultatelor pe cei trei ani analizați și evoluția rezultatului brut:

Datele sunt prezentate în raportul din figura 4.62:

Fig. 4.62 Valorile și evoluția rezultatului brut, 2004-2006

Se poate observa că, în 2005, profitul a înregistrat o scădere de 655.687 lei față de 2004, în timp ce în 2006 rezultatul a înregistrat o creștere de 997,861 lei.

Grafic, evoluția rezultatului brut al firmei este prezentată în figura 4.63:

Fig. 4.63 Evoluția rezultatului brut între 2004 și 2006

În continuare, metodologia de aplicare a modelului de analiză necesită defalcarea evoluției rezultatului brut pe categorii. Interogarea MDX următoare extrage din depozitul de date rezultatele din exploatare, financiar, extraordinar pentru cei trei ani analizați, precum și dinamica acestora:

Datele sunt prezentate în raportul din figura 4.64 (valorile negative, care reprezintă evoluții nefavorabile, au fost evidențiate prin afișarea cu altă culoare):

Fig. 4.64 Evoluția rezultatului brut, pe total și pe componente

În toți cei trei ani analizați, evoluția rezultatului brut a fost influențată în mare măsură de evoluția rezultatului din exploatare.

În 2005, scăderea rezultatului din exploatare cu 704.835 lei a condus la diminuarea rezultatului brut (influența rezultatului din exploatare a fost mai mare decât evoluția rezultatului brut, ceea ce indică o situație extrem de defavorabilă, dat fiind că rezultatul exploatării contribuie în mare măsură la formarea rezultatului brut), creșterea (cu 70.681 lei) a rezultatului financiar reprezentând o influență favorabilă, în timp ce pierderea din activități extraordinare a crescut cu 21.533 lei.

În anul 2006, rezultatul brut a crescut cu mai mult de 50%, ceea ce evidențiază o situație bună pentru firmă. Rezultatul exploatării a înregistrat o creștere de peste 50%, iar influența sa reprezintă 93% din evoluția rezultatului total. Situația poate fi apreciată ca fiind normală, activitatea de exploatare reprezentând baza activității firmei considerate. Totuși se constată o reducere a eficienței cheltuielilor de exploatare la 1000 lei venituri din exploatare, aceasta rezultând din evoluția indicatorului de la 923,23 lei la 945,66 lei la 1000 lei venituri. Din acest punct de vedere firma ar trebui să elimine sau să reducă acele categorii de cheltuieli care au o eficiență scăzută.

Rezultatul financiar a înregistrat o diminuare (cu aproximativ 5% față de valoarea inițială), ceea ce nu constituie totuși un motiv de îngrijorare. În cazul rezultatului extraordinar, acesta a evoluat de la o pierdere de 82.262 lei la o pierdere de numai 5.240 lei, ceea ce reprezintă o ameliorare a situației create în trecut. Valoarea cu care s-a redus pierderea corespunzătoare activităților extraordinare reprezintă aproximativ 7% din creșterea rezultatului brut.

În concluzie, se observă că evoluția crescătoare a rezultatului brut a fost realizată în primul rând pe baza creșterii rezultatului exploatării și într-o mai mică măsură de diminuarea pierderii din activitatea extraordinară, în timp ce rezultatul financiar a scăzut.

Grafic, evoluția celor trei categorii de rezultate se prezintă conform figurii 4.65:

Fig. 4.65 Evoluția rezultatelor din exploatare, financiar și extraordinar, 2004-2006

b. Analiza pe baza dinamicii veniturilor și cheltuielilor

Evoluția rezultatelor (brut, din exploatare, financiar, extraordinar) este influențată de evoluția veniturilor și a cheltuielilor.

Pentru a extrage din depozitul de date cheltuielile și veniturile totale pentru anii 2004,2005 și 2006, alături de valorile ce caracterizează dinamica acestora, am folosit următoarea interogare:

Pe baza interogării, am construit raportul prezentat în figura 4.66:

Fig. 4.66 Dinamica veniturilor și cheltuielilor totale

În anul 2005, cheltuielile totale au înregistrat o creștere de 2.975.748 lei, în timp ce veniturile au crescut cu 2.320.061 lei. Aceste valori au influențat scăderea rezultatului brut cu 655.687 lei. În 2006, cheltuielile au crescut cu 25.417.896 lei, iar veniturile cu 26.415.757 lei, ceea ce a condus la creșterea rezultatului brut cu 997.861 lei.

În continuare, evoluția veniturilor și cheltuielilor poate fi defalcată pe categorii: exploatare, financiare, extraordinare.

Interogarea MDX de mai jos preia din depozitul de date valorile și evoluția rezultatelor, veniturilor și cheltuielilor pentru cei trei ani analizați:

Datele rezultate sunt prezentate în raportul din figura 4.67:

Fig. 4.67 Venituri și cheltuieli, pe categorii

În 2005 față de 2004, rezultatul din exploatare a înregistrat o diminuare de 704.835 lei, datorită faptului că dinamica veniturilor (care au crescut cu 2.252.478 lei) a fost inferioară dinamicii cheltuielilor (care au înregistrat o creștere cu 2.957.313 lei). Rezultatul financiar a crescut cu 86.853 lei, datorită pe de o parte creșterii veniturilor (în valoare de 63.445 lei) și pe de altă parte scăderii cu 7.226 lei a cheltuielilor financiare. În ceea ce privește activitățile cu caracter extraordinar, pierderea a crescut cu 21.533 lei, datorită creșterii cu 25.661 lei a cheltuielilor, în timp ce veniturile au crescut cu doar 4.128 lei.

În 2006 față de 2005, rezultatul din exploatare a crescut cu 927.157,00 lei, datorită creșterii cu 26.424.573 lei a veniturilor, valoare superioară celei care a caracterizat creșterea cheltuielilor (25.497.416 lei). Veniturile financiare au scăzut cu 4.688 lei, în timp ce cheltuielile financiare au crescut cu 1.630 lei, valori care au influențat scăderea cu 6.318 lei a rezultatului financiar. În 2006 nu s-au înregistrat venituri din activități extraordinare (deci o scădere cu 4.128 lei), dar cheltuielile extraordinare s-au redus cu 81.150 lei. Ca atare, pierderea din activități extraordinare a scăzut cu 77.022 lei.

4.4.3. Analiza pe baza soldurilor intermediare de gestiune

Datele necesare construcției tabloului soldurilor intermediare de gestiune sunt obținute din contul de rezultate.

Analiza marjei comerciale

Pentru analiza marjei comerciale, vom extrage din depozitul de date valoarea și dinamica acesteia, precum și datele pentru indicatorii care influențează marja comercială: veniturile din vânzări de mărfuri și cheltuielile privind mărfurile.

Interogarea MDX de mai jos permite preluarea valorilor celor trei indicatori, precum și a valorilor ce caracterizează dinamica acestora:

Pe baza interogării, am definit raportul din figura 4.68:

Fig. 4.68 Analiza marjei comerciale

În 2005 față de 2004, marja comercială a înregistrat o scădere cu 173.886 lei, datorită scăderii veniturilor din vânzări de mărfuri cu 131.347 lei și creșterii simultane a cheltuielilor privind mărfurile cu 42.539 lei.

În anul 2006, marja comercială a crescut cu 10.365 lei, deoarece creșterea veniturilor (176.684 lei, cu aproximativ 32%) a fost superioară creșterii cheltuielilor (166.319 lei cu 37,44%). Veniturile din vânzarea mărfurilor au crescut, iar costul mărfurilor vândute a crescut.

De asemenea se poate afirma că firma a recurs la diminuarea cotei medii de adaos comercial de la 25% la 20%, pentru a se alinia prețurilor practicate de concurență, pentru a se menține pe piață, chiar în condițiile unei rentabilități mai reduse. Situația de ansamblu poate fi apreciată ca favorabilă, însă trebuie tratată cu atenție în perioada viitoare.

Analiza producției exercițiului

Pentru a efectua analiza producției exercițiului, este necesară preluarea din depozitul de date a valorilor următorilor indicatori:

producția exercițiului;

producția vândută;

producția stocată;

producția imobilizată.

Interogarea prezentată continuare extrage valorile celor patru indicatori, precum și datele despre dinamica lor:

Datele sunt prezentate în raportul din figura 4.69:

Fig. 4.69 Structura și evoluția producției exercițiului

În 2005 față de 2004, producția exercițiului a crescut cu 2.259.345 lei, datorită pe de o parte creșterii producției stocate (cu 1.504.977 lei), iar pe de altă parte datorită creșterii veniturilor din vânzarea producției (creștere cu 754.368 lei).

În anul 2006, ponderea cea mai mare în valoarea și evoluția producției exercițiului o reprezintă producția vândută. Creșterea acesteia cu 125% indică o situație foarte bună pentru activitatea firmei în perioada analizată, mai ales știind că a crescut gradul de valorificare a producției exercițiului. Se poate spune deci că activitatea de producție și comercializare a firmei s-a dezvoltat semnificativ.

Creșterea stocurilor (cu aproximativ 70%) este normală în condițiile în care producția a înregistrat evoluția descrisă anterior (creștere de peste două ori). În sprijinul acestei afirmații vine și faptul că valoarea producției stocate în anul analizat (2006) reprezintă 4%, deci o valoare nesemnificativă.

Analiza valorii adăugate

Valoarea adăugată este influențată de următorii indicatori:

marja comercială;

producția exercițiului;

consumurile intermediare provenite de la terți (cheltuieli materiale și cele cu lucrări și servicii prestate de terți).

Datele pentru analiza valorii adăugate sunt extrase din depozitul de date cu ajutorul interogării următoare:

Pentru prezentarea datelor, am definit raportul din figura 4.70:

Fig. 4.70 Analiza valorii adăugate

În anul 2005, valoarea adăugată a crescut cu 2.165.367 lei (în expresie procentuală, cu 24%), datorită în principal evoluției producției exercițiului (care a înregistrat o creștere de 11%, adică 2.259.345 lei). Totodată, se constată o ușoară scădere a cheltuielilor cu lucrări și servicii prestate de terți (54.124 lei, adică 2%) și a cheltuielilor materiale (25.784 lei), toate aceste valori pot fi apreciate ca evoluții favorabile pentru activitatea firmei.

În 2006 evoluția valorii adăugate a urmat același trend, înregistrându-se o creștere de 7.695.022 lei, adică 69% față de valoarea din 2005. La fel ca în anul anterior, producția exercițiului a manifestat o influență semnificativă (datorită creșterii valorii sale de 2,19 ori, cu 26.176.678 lei). Cheltuielile materiale au crescut cu 14.328.819 lei (de 2,75 ori), iar cheltuielile cu lucrări și servicii executate de terți au crescut cu 4.163.202 lei (de aproximativ 2,5 ori). În condițiile creșterii producției exercițiului, creșterea cheltuielilor reprezintă o evoluție relativ normală.

Analiza excedentului brut din exploatare

Conform modelului de analiză prezentat în capitolul al doilea, excedentul brut din exploatare este influențat de următorii indicatori:

valoarea adăugată;

subvențiile de exploatare;

cheltuieli cu impozite, taxe și vărsăminte asimilate;

cheltuielile cu personalul.

În vederea efectuării analizei EBE, este necesar ca din depozitul de date să se preia valorile celor cinci indicatori (EBE + cei patru factori de influență ai săi), alături de valorile ce caracterizează dinamica acestora. Pentru aceasta, am folosit interogarea prezentată în figura de mai jos:

Pe baza datelor extrase, am construit raportul din figura 4.71:

Fig. 4.71 Excedentul brut de exploatare

În anul 2005, EBE a scăzut cu 814.269 lei (33%), ceea ce reflectă o evoluție negativă. Principala cauză a acestei evoluții a reprezentat-o creșterea cheltuielilor cu personalul (2.868.812 lei, adică 44% față de valoarea din 2004), care a fost de 3,5 ori mai mare decât evoluția EBE. Cheltuielile cu impozite și taxe au crescut cu 110.824 lei (86%), dar valoarea lor nu a reprezentat o influență semnificativă (13% din valoarea evoluției EBE). Singurul factor care a manifestat o influență favorabilă a fost valoarea adăugată, care a înregistrat o creștere de 2.165.367 lei, adică 24% (de 2,65 ori mai mare, în valori absolute, față de valoarea modificării EBE), dar această valoare nu a acoperit influențele defavorabile ale celorlalți doi factori.

În 2006, valoarea EBE a crescut cu 896.744 lei (o creștere de 1,55 ori față de 2005). Aceasta s-a datorat în principal creșterii valorii adăugate, cu 7.695.022 lei (de 8,5 ori mai mare decât dinamica indicatorului principal). Cheltuielile de personal au înregistrat o evoluție crescătoare (cu 6.327.239 lei, adică de 1,68 ori), de 7 ori mai mare decât dinamica EBE, iar cheltuielile cu impozite și taxe au crescut și ele, cu 471.039 lei (aproximativ jumătate din valoarea evoluției EBE).

Analiza rezultatului din exploatare pornind de

Rezultatul din exploatare se obține, pornind de , cu ajutorul următorilor indicatori:

alte venituri din exploatare;

alte cheltuieli de exploatare;

cheltuieli de exploatare cu amortizări și provizioane.

Modelul de analiză este prezentat în capitolul al doilea.

Pentru a extrage datele necesare analizei din depozitul de date am folosit următoarea interogare MDX:

Pe baza interogării, am realizat prezentarea datelor prin intermediul raportului din fig. 4.72:

Fig. 4.72 Formarea rezultatului din exploatare prin prisma SIG

În 2005, rezultatul din exploatare s-a diminuat cu 704.835 lei. În contextul modelului prezentat, influența cea mai semnificativă a avut-o diminuarea excedentului brut din exploatare, care a fost de 1,15 ori mai mare decât scăderea rezultatului din exploatare. Indicatorul „Alte venituri din exploatare” a crescut cu 124.480 lei (influență pozitivă, dar relativ mică – în valori absolute, 17,66% din dinamica rezultatului exploatării). Creșterea cu 15.046 lei a valorii cheltuielilor cu amortizări și provizioane de exploatare reprezintă o influență defavorabilă.

În anul 2006, rezultatul din exploatare a crescut cu 927.157 lei. La fel ca în 2005, evoluția crescătoare a EBE a influențat în cea mai mare parte creșterea rezultatului exploatării (valoarea evoluției EBE reprezintă aproximativ 96,7% din valoarea evoluției profitului din exploatare). Indicatorul „Alte venituri din exploatare” a crescut cu 71.211 lei (cu 57%) față de 2005, ceea ce reprezintă o influență favorabilă, mai precis 7,68% din valoarea dinamicii rezultatului exploatării. Cheltuielile cu amortizări și provizioane aferente exploatării au crescut cu 40.798 lei (de 2,62 ori), influențând negativ rezultatul exploatării, dar în proporție de aproximativ 4,4%.

4.4.4. Analiza factorială a profiturilor

Analiza factorială a profiturilor, așa cum am precizat în capitolul al doilea, se poate face pe mai multe direcții: analiza profitului brut și analiza rezultatului din exploatare.

4.4.4.1. Analiza factorială a profitului brut

Modelul propus pentru analiza factorială a profitului brut se bazează pe doi factori de influență:

profitul brut;

rentabilitatea veniturilor totale.

Pentru extragerea din depozitul de date a indicatorilor necesari aplicării modelului, am utilizat instrucțiunea MDX următoare:

Pe baza interogării prezentate, am construit raportul din figura 4.73:

Fig. 4.73 Indicatorii utilizați în analiza factorială a profitului brut

Raportul a fost exportat într-un fișier EXCEL, apoi am aplicat formulele de calcul corespunzătoare modelului de analiză propus (fig. 4.74):

Fig. 4.74 Analiza factorială a profitului brut

În anul 2005, veniturile totale au crescut cu 2.320.061 lei, ceea ce a antrenat o creștere a rezultatului brut cu 273.046,45 lei. Rentabilitatea s-a diminuat cu 4 puncte procentuale, conducând la scăderea cu 928.733,45 lei a rezultatului brut. Valoarea acestei influențe este ridicată (de 1,4 ori mai mare decât evoluția rezultatului brut), ceea ce, coroborat cu faptul că rezultatul brut a scăzut, implică obligativitatea din partea firmei de a acorda o mai mare atenție cheltuielilor în perioada următoare.

În 2006, veniturile totale au crescut de peste 2 ori (cu 26.415.757 lei), iar influența asupra rezultatului brut a fost de 2.031.770,06 lei, o influență favorabilă. Rentabilitatea veniturilor a scăzut cu 2 puncte procentuale, ceea ce a determinat scăderea cu 1.033.909,06 lei a rezultatului brut. Față de situația din 2005, se constată o îmbunătățire a situației rentabilității veniturilor.

4.4.4.2. Analiza factorială a profitului din exploatare

Similar analizei factoriale a profitului brut, modelul de analiză propus pentru analiza profitului din exploatare utilizează doi factori de influență:

veniturile din exploatare;

rentabilitatea veniturilor din exploatare.

Ca urmare, în vederea efectuări analizei, am extras din depozitul de date valorile celor trei indicatori, utilizând interogarea următoare:

Pe baza interogării, am construit raportul din figura 4.75:

Fig. 4.75 Indicatorii modelului de analiză factorială a profitului din exploatare

Raportul a fost exportat în EXCEL, iar în fișierul rezultat am adăugat formulele care permit exploatarea modelului. Datele și informațiile rezultate sunt prezentate în figura 4.76:

Fig. 4.76 Analiza factorială a profitului din exploatare

În 2005, rezultatul exploatării a scăzut cu 704.835 lei, datorită în principal scăderii rentabilității veniturilor, care a determinat o diminuare a rezultatului cu 974.529,74 lei, o valoare de 1,38 ori mai mare decât dinamica indicatorului principal. Creșterea cu 2.252.478 lei a veniturilor din exploatare a influențat creșterea rezultatelor de exploatare cu 269.694,74 lei. Această valoare a fost insuficientă pentru a acoperi efectiv defavorabil al scăderii rentabilității veniturilor.

În 2006, creșterea rezultatului din exploatare s-a datorat creșterii veniturilor din exploatare (care au crescut de 2,16 ori). Rentabilitatea veniturilor din exploatare s-a diminuat, datorită creșterii mai accentuate a cheltuielilor de exploatare (de 2,21 ori). Ca urmare, este necesar ca pe viitor să se acorde o atenție mai mare cheltuielilor.

Un alt model de analiză a rezultatului exploatării se bazează pe factorii de producție. Modelul a fost descris în capitolul al doilea.

Pentru aplicarea modelului, am construit un raport care prezintă valorile indicatorilor din cadrul modelului propus. Raportul se bazează pe interogarea MDX de mai jos:

Raportul se prezintă astfel (fig. 4.77):

Fig. 4.77 Indicatorii modelului de analiză factorială

a rezultatului din exploatare

Am exportat raportul în EXCEL, aplicând formulele de calcul necesare pentru aplicarea modelului. Rezultatul este prezentat în figura 4.78:

Fig. 4.78 Analiza factorială a rezultatului din exploatare

În anul 2005, rezultatul din exploatare s-a diminuat cu 704.835 lei.

Numărul mediu de salariați a scăzut cu 65, ceea ce a condus la o evoluție descendentă a rezultatului exploatării de 484.696,88 lei. Nivelul de semnificație este 0,688. Gradul de înzestrare a crescut cu 479,63 (aproximativ 39%), ceea ce s-a repercutat într-o creștere cu 770.406,82 lei a rezultatului din exploatare, o valoare de 1,093 ori mai mare decât evoluția indicatorului principal. Influența factorului „Grad de înzestrare” o acoperă pe cea a factorului anterior, ceea ce justifică decizia conducerii de a investi în mijloace fixe pentru a acoperi scăderea numărului de salariați.

Randamentul mijloacelor fixe a scăzut cu 0,1 provocând diminuarea cu 5.775,37 lei a rezultatului exploatării. Situația, deși este defavorabilă, nu este îngrijorătoare, deoarece valoarea influenței reprezintă 0,008 din valoarea evoluției rezultatului.

Gradul de valorificare a producției exercițiului a înregistrat și el o scădere de 0,004 (antrenând diminuarea cu 10.239,84 lei a rezultatului). Influența (defavorabilă) a factorului poate fi privită ca neglijabilă, dacă ținem cont că valoarea ei reprezintă 0,015 din valoarea dinamicii rezultatului. Cauza principală a scăderii gradului de valorificare a fost faptul că producția a crescut într-o măsură mai mare (de 1,114 ori) decât veniturile (creștere de 1,110 ori). Însă, având în vedere că în cadrul modelului prezentat factorul „grad de valorificare” este cel mai important, se impune ca situația să fie tratată cu atenție în acțiunile viitoare ale firmei.

Scăderea cu 4 puncte procentuale a rentabilității veniturilor din exploatare a provocat diminuarea rezultatului cu 974.529,74 lei (influență defavorabilă). Acest factor a avut cea mai mare influență asupra scăderii rezultatului, valoarea influenței sale fiind de aproape 1,2 mai mare decât valoarea cu care s-a modificat indicatorul principal.

Pentru anul 2006, în urma analizei rezultatelor modelului se pot formula următoarele aprecieri:

– creșterea numărului de angajați cu generat o creștere a rezultatului exploatării cu 198.595,44 lei, ceea ce reprezintă aproximativ 21,42% din dinamica totală a rezultatului exploatării;

– creșterea (de aproape trei ori) a gradului de înzestrare tehnică a condus la creșterea cu 3.426.822,10 lei a rezultatului exploatării, valoare ce reprezintă cea mai semnificativă influență în cadrul modelului, fiind de aproape patru ori mai mare decât creșterea rezultatului exploatării;

– randamentul mijloacelor fixe a scăzut de la 49,19 la 34,95, ceea ce a influențat negativ evoluția rezultatului din exploatare (valoarea influenței este de 1,68 ori mai mare față de creșterea rezultatului). Astfel, deși valoarea mijloacelor fixe a crescut, randamentul nu a înregistrat o evoluție similară;

– gradul de valorificare a producției exercițiului a scăzut cu 0,012; această evoluție a condus la scăderea rezultatului din exploatare cu 43.114,22 lei (o valoare care reprezintă aproximativ 4,65 procente din evoluția totală a rezultatului). Totuși situația se poate aprecia în continuare ca fiind favorabilă având în vedere reducerea stocurilor de produse finite (aceasta deoarece indicatorul are o valoare supraunitară), care pot genera cheltuieli cu depozitarea;

– scăderea cu rentabilității veniturilor din exploatare a condus la diminuarea cu 1.101.300,40 lei a rezultatului exploatării, cauza principală fiind reducerea prețurilor de vânzare.

În concluzie, factorii număr mediu de salariați și grad de înzestrare tehnică au influențat favorabil evoluția rezultatului exploatării (așa cum s-a afirmat anterior, gradului de dotare tehnică îi corespunde cea mai mare valoare a influenței), iar ceilalți trei factori au manifestat influențe defavorabile, cel mai semnificativ în acest sens fiind randamentul mijloacelor fixe, urmat de rentabilitatea veniturilor și de gradul de valorificare.

4.4.5. Analiza pe baza ratelor de rentabilitate

4.4.5.1. Analiza ratei rentabilității comerciale

Modelul de analiză a ratei rentabilității comerciale descris în capitolul al doilea se bazează pe următorii factori de influență:

structura vânzărilor;

prețurile de vânzare medii;

costurile unitare.

Interogarea MDX următoare extrage din depozitul de date valorile reale și recalculate ale indicatorilor utilizați în model:

Pe baza interogării, am construit raportul următor (fig. 4.79):

Fig. 4.79 Indicatorii care permit analiza ratei rentabilității comerciale

Raportul a fost exportat în EXCEL. Utilizând facilitățile procesorului de tabele, am calculat evoluțiile și influențele indicatorilor din model, rezultatul fiind prezentat în figura 4.80:

Fig. 4.80 Analiza ratei rentabilității comerciale

În anul 2005, față de 2004, rata rentabilității comerciale a scăzut cu 7,60 puncte procentuale. Structura vânzărilor a influențat defavorabil această evoluție (valoarea influenței sale este de -24,93 puncte procentuale, de peste trei ori mai mare față de dinamica ratei analizate). Creșterea prețurilor de vânzare a generat o creștere cu 26,41 puncte procentuale a ratei, astfel că între acești factori există o oarece compensare. Pe termen lung nu se poate conta pe creșterea continuă a prețurilor de vânzare, deci se impune găsirea unor soluții de a asigura o mai mare desfacere pentru produsele rentabile, precum și pentru creșterea rentabilității individuale a produselor. Evoluția costurilor medii a influențat de asemenea defavorabil rata rentabilității comerciale, ceea ce constituie un motiv în plus de a găsi metode de reducere a creșterii costurilor.

În anul 2006, influența structurii vânzărilor a avut o valoare foarte mică, ceea ce denotă faptul că în structura produselor nu au intervenit modificări semnificative. Creșterea prețurilor medii de vânzare a condus la o creștere cu 6,53 puncte procentuale a ratei rentabilității comerciale, valoare aproape dublă față de valoarea cu care s-a modificat rata. Această valoare (de aproape trei ori mai mare decât modificarea ratei) indică faptul că au crescut costurile unitare de producție, într-un ritm mai accelerat decât prețurile (adică 2,29 pentru indicele costurilor față de 2,19 aferent indicelui prețurilor de vânzare).

4.4.5.2. Analiza ratei rentabilității resurselor consumate

Rata rentabilității comerciale este influențată de următorii indicatori:

cheltuielile variabile la 1 leu CA;

cheltuielile fixe la 1 leu CA;

rata rentabilității comerciale.

Am folosit instrucțiunea MDX prezentată în continuare pentru a extrage din depozitul de date indicatorii necesari aplicării modelului:

Pe baza interogării, am construit raportul din figura 4.81:

Fig. 4.81 Indicatorii modelului de analiză a

ratei rentabilității resurselor consumate

Am exportat raportul în EXCEL și am adăugat formulele pentru calculul influențelor factorilor (fig. 4.82):

Fig. 4.82 Analiza ratei rentabilității resurselor consumate

În 2005 față de 2004, rentabilitatea resurselor consumate s-a diminuat cu 5 puncte procentuale. Toți cei trei factori au manifestat influențe defavorabile, cel mai mare impact l-a avut reducerea cu 3,64 puncte procentuale a ratei rentabilității comerciale, care a condus la diminuarea ratei analizate cu 3,72 puncte procentuale. Creșterea cu 3,54 puncte procentuale a cheltuielilor fixe la 1 leu cifră de afaceri a determinat scăderea cu 0,4 puncte procentuale a ratei rentabilității resurselor consumate, iar creșterea cu 7,76 puncte procentuale a cheltuielilor variabile la 1 leu CA a determinat scăderea cu 1,12 puncte procentuale a indicatorului principal (indicatorii „Cheltuieli fixe la 1 leu cifră de afaceri” și „Cheltuieli variabile la 1 leu cifră de afaceri” sunt invers proporționali cu rata rentabilității resurselor consumate).

În anul 2006, rezultă că rata reducerea ratei de rentabilitate a resurselor consumate a fost generată în principal de diminuarea eficienței cheltuielilor variabile pe de o parte și prin micșorarea nivelului rentabilității comerciale cu 2,45 puncte procentuale. Reducerea rentabilității comerciale a avut o influență majoră asupra indicatorului analizat, aceasta reprezentând 96,54% din modificarea totală a acestuia. Cauzele care au contribuit la modificarea rentabilității comerciale au fost prezentate anterior. Un factor cu o influență pozitivă a eficiența cheltuielile fixe, datorită faptului că cifra de afaceri a avut o creștere de peste 119% în condițiile în care cheltuielile fixe au crescut cu doar 42%.

4.4.5.3. Analiza ratei rentabilității economice

Rata rentabilității economice, conform modelului de analiză prezentat în capitolul al doilea, este influențată de următorii factori:

rata rentabilității comerciale;

randamentul activelor imobilizate;

viteza de rotație a activelor circulante

Pentru aplicarea modelului, am utilizat interogarea MDX de mai jos, care extrage din depozitul de date valorile indicatorilor din cadrul modelului:

Pe baza interogării, am construit raportul din figura 4.83:

Fig. 4.83 Indicatorii modelului de analiză a ratei rentabilității economice

Am exportat raportul în EXCEL și am analizat datele conform metodologiei de aplicare a modelului de analiză propus. Rezultatele sunt prezentate în figura 4.84:

Fig. 4.84 Analiza ratei rentabilității economice

În anul 2005, rata rentabilității economice s-a diminuat cu 35 de puncte procentuale (scădere de peste 50% din valoarea corespunzătoare anului 2004), datorită, în principal, scăderii cu 2,38 rotații a vitezei de rotație a activelor circulante, care a antrenat o diminuare cu 22,8 puncte procentuale a ratei rentabilității economice. Randamentul activelor imobilizate a scăzut cu 7,95 (ceea ce a condus la scăderea cu 1 punct procentual a ratei rentabilității economice), iar rata rentabilității comerciale, prin diminuarea cu 3,6 puncte procentuale a propriei valori, a antrenat scăderea cu 11 puncte procentuale a ratei analizate.

În 2006, rata rentabilității economice s-a diminuat cu 4 puncte procentuale, datorită creșterii mai accentuate a activului total (de aproape 1,9 ori), față de creșterea (de circa 1,5 ori ) a profitului net.

Scăderea cu două puncte procentuale a ratei rentabilității comerciale s-a repercutat asupra evoluției ratei rentabilității economice, conducând la o scădere cu valorii acesteia. Randamentul activelor imobilizate a scăzut cu 9,45, ceea ce a provocat o scădere cu un punct procentual a ratei rentabilității economice, deoarece noile mijloace fixe achiziționate nu au atins performanțele așteptate, sau au fost condiționate de factori externi firmei (cererea pentru produsele realizate, nedorindu-se realizarea de producție pe stoc).

Singurul factor care a manifestat o influență benefică în acest context a fost viteza de rotație a activelor circulante, creșterea cu acesteia a antrenat o creștere a ratei rentabilității economice cu 0,06.

4.4.5.4. Analiza ratei rentabilității financiare

Analiza ratei rentabilității se poate efectua pe baza unui model bazat pe următorii factori de influență:

rata de rotație a activelor totale;

factorul de multiplicare a capitalului propriu;

rentabilitatea netă a veniturilor totale.

Interogarea MDX de mai jos extrage din depozitul de date indicatorii necesari aplicării modelului propus:

Pe baza interogării, am definit raportul prezentat în figura 4.85:

Fig. 4.85 Indicatorii modelului de analiză a ratei rentabilității financiare

Datele din raport au fost analizate în EXCEL, rezultatul fiind prezentat în continuare (fig. 4.86):

Fig. 4.86 Analiza ratei rentabilității financiare

În 2005, rata rentabilității financiare s-a diminuat cu 34 puncte procentuale. Factorul de multiplicare a capitalului propriu a influențat favorabil evoluția ratei (creșterea cu valorii indicatorului s-a reflectat în creșterea cu 44 puncte procentuale a ratei analizate). Rotația activelor totale a scăzut cu 1,76, antrenând diminuarea cu 40 de puncte procentuale a ratei rentabilității financiare, o valoare superioară dinamicii ratei.

Rentabilitatea netă a veniturilor a avut o influență negativă, diminuarea valorii sale cu 3 puncte procentuale a condus la scăderea ratei rentabilității financiare cu 38 puncte procentuale.

În anul 2006, rata rentabilității financiare a scăzut cu 16,68 puncte procentuale, de la 77,93% în 2005 la 61,25% în 2006. Una dintre cauzele acestei evoluții este faptul că profitul net a crescut de aproximativ 1,5 ori, în timp ce capitalul propriu a crescut de 1,99 ori.

Dintre cei trei factori de influență prezentați, singurul care a avut o influență favorabilă este rata de rotație a activelor totale. Creșterea cu 0,63 ori a vitezei de rotație a activelor totale a determinat creșterea cu 15,26% a ratei rentabilității financiare.

Factorul de multiplicare a capitalului propriu a scăzut cu 0,36, ceea ce a antrenat o scădere cu 8,91 puncte procentuale a ratei rentabilității financiare. Cel mai defavorabil aspect îl reprezintă evoluția rentabilității veniturilor totale (scădere de 0,02), care a determinat o diminuare cu 23,03 puncte procentuale a ratei rentabilității financiare.

CONCLUZII

Considerente privind caracteristicile procesul decizional contemporan

Activitatea de adoptare a deciziilor este considerată cel mai important proces care se desfășoară la nivelul managementului unei firme. Înainte de a aborda orice problemă legată de asistarea deciziei prin intermediul tehnologiei informației, este necesară trecerea în revistă a principalelor probleme care afectează derularea acestui proces:

înăsprirea concurenței;

diversificarea ofertelor;

modificarea preferințelor consumatorilor și a principiilor după care se ghidează aceștia în alegerea unui produs sau serviciu. Este un lucru bine cunoscut printre specialiștii în vânzări că prețul unui produs nu mai reprezintă de mult un criteriu esențial în orientarea consumatorilor, ci calitatea produselor/serviciilor, serviciile post-vânzare;

caracterul volatil al oportunităților;

procesul decizional este afectat de restricții de timp din ce în ce mai stricte (managerii sunt obligați să adopte decizii sub presiunea timpului);

obiectivele deciziilor nu sunt întotdeauna convergente;

pentru a supraviețui în mediul economic actual, firmele sunt obligate adesea să recurgă la procedee moderne, cum ar fi reengineering-ul proceselor de afaceri, constituirea de firme virtuale sau holonice;

progresul tehnic este din ce în ce mai alert, obligând firmele să se adapteze deseori „din mers” la schimbări. Adoptarea și implementarea celor mai noi tehnologii este, în multe domenii, o condiție sine qua non a dezvoltării afacerii;

schimbările legislative dese, instabilitatea politică conduc la creșterea gradului de incertitudine ce planează asupra proiectelor firmei și asupra efectelor deciziilor adoptate de manageri.

În plus, decidenții sunt afectați de o serie de limite economice și cognitive, ca și de existența unui mare volum de informații ce le sunt aduse la cunoștință sau pe care trebuie să le cunoască în timp ce-și desfășoară activitatea.

Abordarea holonică a organizării proceselor de afaceri, alături de reenginnering, reprezintă soluții oferite de știința managementului contemporan la problemele cu care se confruntă firmele în ziua de astăzi. Reengineering-ul și organizarea holonică sunt la rândul lor procese cu caracter complex, care pun în fața decidenților diferite probleme, care la rândul lor trebuie soluționate prin adoptarea unor decizii.

Având în vedere problemele ce afectează procesul decizional, orice instrument ce asistă factorii de decizie în abordarea acestei activități este binevenit. Un astfel de instrument îl reprezintă sistemele informatice de asistare a deciziei, unul dintre cele mai noi concepte ale tehnologiei informației.

Sistemele informatice de asistare a deciziei se clasifică în:

sisteme bazate pe modele;

sisteme bazate pe sinteza și analiza datelor;

sisteme bazate pe cunoștințe;

sisteme bazate pe comunicații, destinate grupurilor de manageri;

sisteme bazate pe analiza documentelor.

Indiferent de tipologia lor, SIAD pot ajuta factorii de decizie în toate fazele procesului decizional, funcționând ca un „consultant virtual”, oferind managerilor informații gata prelucrate, interpretate și de un înalt nivel calitativ (garantat în primul rând de utilizarea resurselor de stocare și prelucrare ale sistemelor de calcul). De asemenea, sistemele informatice de asistare a deciziei oferă ajutor în rezolvarea unor probleme pentru care: fie nu există metode automatizate de rezolvare (probleme semi- sau nestructurate), fie există metode automate de rezolvare, dar aplicarea „manuală” a acestora nu se poate realiza în condiții de eficiență de timp și de costuri.

Nu în ultimul rând, sistemele informatice din categoria SIAD pot pune la dispoziția factorilor de decizie instrumente de simulare, prin care aceștia pot evalua, estima potențialele consecințe ale alternativelor decizionale și pot, astfel informați, să se orienteze mai ușor în etapa de alegere a celei mai bune alternative.

Cele mai noi tendințe în domeniul sistemelor informatice pentru asistarea deciziei se concentrează în jurul conceptului „Business Intelligence”- sisteme informatice care prelucrează date din diverse surse (în principal, depozite de date și alte componente ale sistemului informațional al firmei), oferind informații factorilor de decizie din firmă. Principalul rol al sistemelor informatice de acest tip este să-i elibereze pe manageri de problema colectării informațiilor necesare exercitării atribuțiilor din surse eterogene (chiar dacă managerii nu fac acest lucru ei înșiși, ci distribuie sarcini angajaților, apar probleme referitoare la consumul de timp necesar pregătirii informațiilor, precum și la caracterul neuniform al formatului rapoartelor, în condițiile în care angajații nu utilizează aceleași instrumente pentru generarea rapoartelor).

Analiza economico-financiară, furnizor de informații pentru decidenți

Considerăm că la nivelul firmei, aplicarea metodelor și modelelor analizei economico-financiare se concretizează într-o sursă informațională de bază pentru decidenți. Analiza economico-financiară dispune de modele bine fundamentate pentru toate procesele economice care se derulează într-o firmă (producție, desfacere, contabilitate financiară etc.).

În faza de informare din cadrul procesului decizional, decidenții trebuie, printre altele, să identifice cauzele care au condus la apariția situației pentru care vor adopta decizia. În analiza economico-financiară există mai multe clase de modele de tip cauză-efect, care analizează modificarea unui indicator ca urmare a evoluției altor indicatori, considerați factori de influență în cadrul modelelor respective.

Metodele și modelele analizei economico-financiare pot fi utilizate în etapa de alegere a procesului decizional, deoarece multe modele permit efectuarea de analize what if (modificând valorile factorilor de influență în cadrul unei astfel de analize, se poate prognoza evoluția indicatorului principal din modelul respectiv).

Capitolul al doilea al lucrării prezintă rolul analizei economico-financiare în determinarea performanțelor firmei, alături de o descriere a unor metode utilizate de analiza economico-financiară: metoda balanțieră, metoda substituirii în lanț etc.

Am descris un set de principii de interpretare analitică a rezultatelor aplicării modelelor de analiză (interpretare pe baza unor reguli ce țin seama de valorile matematice obținute, relațiile de directă sau inversă proporționalitate între indicatorul principal al modelului și factorii săi de influență), încercând să obținem exploatarea la maximum a valorii informaționale a acestora.

Pentru ilustrarea conceptelor descrise la începutul capitolului, am prezentat două seturi de modele de analiză economico-financiară:

un set de modele de analiză a cifrei de afaceri (un model bazat pe valoarea vânzărilor, un model bazat pe cantități și prețuri de vânzare și un model bazat pe indicatori ce reflectă factori de producție din firmă – personal, dotare);

un set de modele de analiză a rentabilității (modele pentru analiza profitului brut, modele pentru analiza profitului din exploatare și a rentabilității).

Pentru fiecare model prezentat am descris factorii de influență, iar majoritatea modelelor sunt însoțite de câte un studiu de caz, exemplificând utilizarea modelelor și interpretarea rezultatelor.

Din punct de vedere metodologic, modelele sunt ușor de aplicat chiar și fără utilizarea sistemelor informatice datorită caracterului simplu al formulelor matematice pe care se bazează. Însă, pentru aplicarea modelelor este nevoie de un set de date de intrare (valorile unuia sau mai multor indicatori, în funcție de specificul fiecărui model). Una din problemele practice puse în calea utilizatorilor acestor modele este colectarea datelor de intrare necesare. Există câteva considerente în sprijinul acestei afirmații:

pentru unele modele (cum ar fi analiza dinamicii și structurii cifrei de afaceri), este nevoie de un volum mare de date (care depinde de elementele din structura și activitatea firmei ce generează venituri din categoria cifrei de afaceri). Pentru colectarea acestora (ne referim la situația în care nu se utilizează tehnica de calcul) există posibilitatea ca timpul disponibil să fie limitat. În plus, prelucrarea unui volum mare de date contribuie la prelungirea intervalului de timp până la obținerea informațiilor necesare managerilor;

orice model de analiză funcționează cu maximum de eficiență în cadrul procesului decizional atunci când oferă informațiile rapid;

este obligatoriu, pentru buna funcționare a procesului decizional, ca utilizarea modelelor să nu implice costuri și consum de forță de muncă prea mari.

Având în vedere aceste elemente, considerăm că o soluție pentru rezolvarea (cel puțin parțială) a dificultăților anterior enunțate este utilizarea unui sistem informatic pentru asistarea deciziei din cea de-a treia generație, bazat pe un depozit de date și un set de instrumente de Business Intelligence.

Depozitele de date și asistarea deciziei

În sistemele informatice actuale, depozitele de date reprezintă structuri de date ce memorează volume mari de date, preluate din surse eterogene, destinate a fi supuse unor analize. Potențialul informatic al acestor date este binecunoscut (acesta fiind considerat una dintre principalele cauze ce au determinat nevoia dezvoltării unei astfel de soluții de stocare).

Obiectivele și funcțiile depozitelor de date au determinat separarea, din punct de vedere arhitectural, de sistemele informatice tranzacționale (OLTP) din firmă, față de care manifestă o serie de particularități, legate de nevoile informaționale ale propriilor utilizatori, securitatea datelor, performanțele sistemelor de calcul.

Chiar dacă această separare este necesară și justificată, sistemele informatice tranzacționale formează principala sursă de date pentru depozitele de date. Comunicarea între cele două tipuri de sisteme informatice se realizează fără probleme, deoarece:

majoritatea sistemelor OLTP folosesc o bază de date relațională ca formă de memorare a datelor;

mulți producători de SGBD relaționale oferă aplicații pentru gestiunea depozitelor de date (Microsoft, Oracle, IBM etc.);

modelele teoretice pe care se bazează cele două tipuri de structuri de date (modelul logic al datelor pentru bazele de date relaționale și modelul conceptual pentru depozitele de date) operează cu aceleași concepte de bază (atribute, tabele). Aceasta face relativ ușoară corelarea între conținutul depozitului de date și bazei/bazelor de date sursă.

De asemenea, sistemele informatice tranzacționale pot funcționa ca buffer-e pentru date (în structura unui sistem informatic cu depozit de date, vorbim de componenta de pregătire a datelor). Mecanismele de tip proceduri stocate sunt un instrument extrem de folositor în pregătirea datelor ce vor fi încărcate în depozitul de date.

Putem afirma că principiile modelării dimensionale a structurii depozitelor de date (prezentate în capitolul al treilea al lucrării, împreună cu un studiu de caz) sunt perfect compatibile cu modele de analiză a dinamicii și structurii indicatorilor din analiza economico-financiară: valoarea totală a indicatorului principal al modelului reprezintă valoarea agregată a măsurii activității, criteriile ce definesc modul de formare a valorii indicatorului (structura) sunt reflectate în dimensiunile depozitului de date, iar analiza dinamicii se realizează prin dimensiunea temporală prezentă în orice depozit de date. Pentru modelele ce nu se încadrează în categoria menționată, depozitele de date se pot constitui în surse de date (datele de intrare ale modelelor sunt preluate din depozitele de date).

După cum spunea William Inmon, una din problemele fundamentale ale depozitelor de date este capacitatea de a produce informații pe baza datelor. Analiza economică reprezintă un instrument pentru rezolvarea acestei probleme.

Depozit de date + Business Intelligence + Analiză economico-financiară = Sistem informatic pentru asistarea deciziei financiar-contabile

În primele trei capitole ale lucrării am sintetizat principalele fundamente teoretice ale construirii unui sistem informatic de asistare a deciziei, bazat pe un set de modele de analiză economico-financiară (ca instrument de obținere a informațiilor necesare managerilor și de interpretare a acestora), pe un depozit de date (care are rolul de a stoca datele necesare modelelor de analiză aplicate) și respectiv pe un set de rapoarte, construite și gestionate cu ajutorul instrumentelor de tip Business Intelligence din SQL Server 2005 și Microsoft EXCEL 2007 (pentru extragerea și prezentarea informațiilor).

Sistemul informatic prezentat în capitolul al patrulea al lucrării constituie propunerea autorului de valorificare a tehnicilor analizei economico-financiare pentru a exploata cu maximum de eficiență, din punct de vedere informațional, datele disponibile în sistemele informatice tranzacționale ale firmei analizate.

Construirea sistemului informatic se bazează pe cercetările întreprinse de autor și de experiența acumulată în utilizarea instrumentelor de analiză și Business Intelligence ale Microsoft, pe experiența dobândită în domeniul analizei economico-financiare, precum și pe studiul documentației prezentate în bibliografie.

Deși sistemul informatic prezintă doar două grupe de modele din „caseta cu instrumente” a analizei economico-financiare, aceste modele aparțin ariei de cuprindere a două metode de analiză, așa cum am precizat anterior. Aceasta înseamnă că sistemul poate fi „îmbogățit” și cu alte modele, singura condiție în acest sens fiind disponibilitatea surselor de date pentru încărcarea componentei de depozit de date. Ne permitem să afirmăm că un astfel de sistem informatic funcțional la nivelul unei firme nu va duce lipsă de solicitanți/beneficiari, pentru informațiile pe care le oferă, indiferent câte modele folosește (de fapt, cu cât există mai multe modele, cu atât mai bine, din punct de vedere al beneficiarilor finali ai sistemului informatic).

Ne-am oprit asupra prezentării analizei dinamicii și structurii cifrei de afaceri și analizei rentabilității deoarece am considerat că activitatea de desfacere este una dintre cele mai importante activități dintr-o firmă, mai importantă chiar și decât activitatea de producție, iar analiza rentabilității caracterizează capacitatea unei firme de a-și îndeplini obiectivul principal al activităților sale: obținerea de profituri.

Pentru sistemul informatic propus, am prezentat toate componentele sale arhitecturale, începând cu sursele de date, structura depozitului de date și apoi modelul rapoartelor ce conțin informațiile extrase din depozitul de date. Pentru rapoarte, am atașat interogarea MDX corespunzătoare, pentru a ilustra modul de preluare din depozitul de date a valorilor indicatorilor aplicabili în cadrul unui model.

Fiecare raport este însoțit de interpretarea rezultatelor prezentate, reflectând principiile de interpretare prezentate în capitolul al doilea.

Dacă pentru modelele de tip analiză a dinamicii și structurii SQL Server Reporting Services este suficient pentru a prezenta datele și rezultatele obținute în urma aplicării modelelor, în cazul modelelor de tip factorial am recurs 2007 pentru a aplica efectiv modelele, datorită specificului formulelor de calcul necesare acestor modele, datele sursă fiind preluate din depozitul de date SQL Server, prezentate sub formă de rapoarte și exportate în Excel pentru prelucrări ulterioare.

În încheiere, considerăm că performanțele depozitelor de date combinate cu potențialul informațional al modelelor de analiză economică și cu cele mai noi tehnici ale instrumentelor Business Intelligence oferă un real suport în derularea proceselor decizionale. Prezenta lucrare constituie un punct de plecare pentru studii și dezvoltări ulterioare ale conceptelor descrise.

BIBLIOGRAFIE

Almeida, M. și colectiv (1999) – „Getting Started with Data Warehouse and Business Intelligence”, IBM International Technical Support Organization

Anghelache, C. S., Manole, A. (2006) – „Implementarea sistemului software ERP la nivelul unei firme”, Economistul nr. 2056 (3082), 06.02.2006

Anica-Popa, A., Manole, A., Oancea, B. (2006) – „Analiza costurilor în cadrul procesului decizional – valențe informaționale”, publicat în volumul editat cu ocazia Simpozionului Științific „Economia României în perspectiva aderării ”, desfășurat în mai 2006

Bain, T., Benkovich M. (2001) – „Professional SQL Server 2000 Data warehousing With Analysis Services”, Wrox Press Ltd.

Blackburn, P., Vaughn, W.R. (2004) – “Hitchhiker’s Guide to SQL Server 2000 Reporting Services”, Addison Wesley

Filip, Gh. (2005) – „Decizie asistată de calculator”, Ediția a II-a, Editura Tehnică, București

Giovinazzo, W. (2002) – „Internet-Enabled Business Intelligence”, Prentice Hall

Harinath, S., QuinnS. R. (2006) – “Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX”, Wiley Publishing, Inc.,

Herbert, A.S. (2004) – „Comportamentul administrativ. Studiu asupra proceselor de luare a deciziilor în structurile administrative”, Editura Știința, Chișinău, Republica Moldova

Imhoff, C. și colectiv (2003) – „Mastering Data Warehouse Design”, Wiley Publishing Inc., Indianapolis

Inmon, William H. (2005) – “Building the Data Warehouse”, Fourth Edition, Wiley & Sons,

Ișfănescu A. și colectiv (1999) – „Analiză economico-financiară”, Editura Economică, București

Jacobson, R. și colectiv (2006) – „Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services Step By Step”, Microsoft Press

Kimball, R. (1996) – “The Data Warehouse: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses”, Wiley Publishing Inc. Indianapolis

Kimball, R., Ross, M. (2002) – „The Data Warehouse Toolkit. The Complete Guide to Dimensional Modeling”, Second Edition, Wiley Publishing Inc. Indianapolis

Koestler, A. (1967) – „The Ghost in the Machine”, Ed. Macmillan, New York

Landrum, R., Vojtek, W.J. (2006) – „Pro SQL Server 2005 Reporting Services ”, Apress, Berkeley

Larson, B. (2006) – „Delivering Business Intelligence with Microsoft SQL Server , McGraw-Hill/Osborne, Emeryville

Larson, B. (2006) – „Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services”, McGraw-Hill/Osborne, Emeryville

Lisin, M., Joseph, J. (2006) – „Microsoft® SQL Server 2005 Reporting Services”, SAMS Publishing

Mann, A. T. (2007) – „2007 Microsoft® Office System Business Intelligence Integration”,

Manole A. (2005) – „Utilizarea limbajului MDX în exploatarea datelor multidimensionale”, Economistul nr. 2002 (3028), 14.11.2005

Manole A. (2006) – „Modelul unui sistem informatic cu depozit de date pentru analiza cifrei de afaceri”, Revista Economie Teoretică și Aplicată, nr. 493/03.06.2006

Manole A. (2006) – „Unele aspecte privind modelul de sistem informatic pentru contabilitatea financiară”, Revista Economie Teoretică și Aplicată, nr. 484/01.04.2006

Manole, A., Anica-Popa, A., Oancea, B. (2006) – „Prezentarea datelor cu ajutorul SQL Server Reporting Services”, publicat în volumul editat cu ocazia Simpozionului Științific „Economia României în perspectiva aderării ”, desfășurat în mai 2006

McHugh, P., Merli, G., Wheeler III, W. A. (1995) – Beyond BPR – Towards the Holonic Enterprise, Ed. John Wiley & Sons Ltd., Chichester, England

Misner, S.T. (2005) – „Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services Step by Step”, Microsoft Press, Redmond

Moga, T., Rădulescu, C. – “Fundamentele managementului”, www.ase.ro

, G.T. (2004) – “An Introduction to OLAP in SQL Server , http://www.devx.com

Mundy, J., Kimball, R., Thornthwaite, M. (2006) – “The Microsoft Data Warehouse Toolkit With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset”, Wiley Publishing Inc.

Nepomnjashiy, A. – “OLAP and Data Warehousing”, http://www.databasejournal.com

Nicolescu, O., Verboncu, I. (1998) – „Profitul și decizia managerială”, Editura Tribuna Economică, București

Niculescu, M. (1997) – „Diagnostic global strategic”, Editura Economică, București

Otey, M. (2005) – „Microsoft SQL Server 2005 New Features”, McGraw-Hill/Osborne

Pearson, W. (2005) – „MSSQL Server Reporting Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Pearson, W. (2005) – „MDX in Analysis Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Pearson, W. – „Introduction to MSSQL Server Analysis Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Popa, Gh., Manole A. (2005) – „Procesarea datelor multidimensionale prin utilizarea limbajului MDX”, Analele Universității Titu Maiorescu, Seria „Științe Economice”

Popa, Gh., Udrică M., Manole A., Vasilciuc, B., Gârba, M. (2006) – „Microsoft SQL Server”, Editura Economică, București

Popa, I., Filip, R. (1999) – „Management internațional”, Editura Economică, București

Radu, I., Vlădeanu, D. (2002) – „Fundamentarea deciziilor complexe prin tehnici de simulare”, Editura Economică, București

Robu V., și colectiv, „Analiza economico-financiară”, www.ase.ro

Scalability Experts, Inc. (2005) – “Microsoft SQL Server 2005: Changing the Paradigm (SQL Server 2005 Public Beta Edition)”, SAMS Publishing

Spofforrd, G. și colectiv (2006) – „MDX Solutions With Microsoft® SQL Server™ Analysis Services 2005 and Hyperion® Essbase”, Second Edition, Wiley Publishing Inc.

Turley, P., Bryant, T. (2004) – „Professional SQL Server Reporting Services”, Wiley Publishing Inc.

Udrică, M., Martinov D.M., Martinov D.M. (2005) – „Integrarea instrumentelor de management al cunoștințelor în sistemele de asistare a deciziei – cazul întreprinderii virtuale”, Analele Universității Titu Maiorescu, Seria „Științe Economice”

Zaharie, D. și colectiv (2001) – “Sisteme informatice pentru asistarea deciziei”, Editura DUAL TECH, București

„An Introduction to OLAP in SQL Server , http://www.devx.com

„Business process reengineering”, http://www.prosci.com

“Concepts for Holonic Manufacturing”, http://www.mech.kuleuven.be

„Holonic Concepts”, http://hms.ifw.uni-hannover.de

“Seven Steps In Decision Making”, University of Florida Career Resource Center, http://appl003.lsu.edu

www.dwinfocenter.org

http://www.microsoft.com/sql/

http://www.microsoft.com/BI

http://msdn.microsoft.com

CRE Commercial Real Estate Development Resources

http://www.ondotnet.com

BIBLIOGRAFIE

Almeida, M. și colectiv (1999) – „Getting Started with Data Warehouse and Business Intelligence”, IBM International Technical Support Organization

Anghelache, C. S., Manole, A. (2006) – „Implementarea sistemului software ERP la nivelul unei firme”, Economistul nr. 2056 (3082), 06.02.2006

Anica-Popa, A., Manole, A., Oancea, B. (2006) – „Analiza costurilor în cadrul procesului decizional – valențe informaționale”, publicat în volumul editat cu ocazia Simpozionului Științific „Economia României în perspectiva aderării ”, desfășurat în mai 2006

Bain, T., Benkovich M. (2001) – „Professional SQL Server 2000 Data warehousing With Analysis Services”, Wrox Press Ltd.

Blackburn, P., Vaughn, W.R. (2004) – “Hitchhiker’s Guide to SQL Server 2000 Reporting Services”, Addison Wesley

Filip, Gh. (2005) – „Decizie asistată de calculator”, Ediția a II-a, Editura Tehnică, București

Giovinazzo, W. (2002) – „Internet-Enabled Business Intelligence”, Prentice Hall

Harinath, S., QuinnS. R. (2006) – “Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX”, Wiley Publishing, Inc.,

Herbert, A.S. (2004) – „Comportamentul administrativ. Studiu asupra proceselor de luare a deciziilor în structurile administrative”, Editura Știința, Chișinău, Republica Moldova

Imhoff, C. și colectiv (2003) – „Mastering Data Warehouse Design”, Wiley Publishing Inc., Indianapolis

Inmon, William H. (2005) – “Building the Data Warehouse”, Fourth Edition, Wiley & Sons,

Ișfănescu A. și colectiv (1999) – „Analiză economico-financiară”, Editura Economică, București

Jacobson, R. și colectiv (2006) – „Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services Step By Step”, Microsoft Press

Kimball, R. (1996) – “The Data Warehouse: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses”, Wiley Publishing Inc. Indianapolis

Kimball, R., Ross, M. (2002) – „The Data Warehouse Toolkit. The Complete Guide to Dimensional Modeling”, Second Edition, Wiley Publishing Inc. Indianapolis

Koestler, A. (1967) – „The Ghost in the Machine”, Ed. Macmillan, New York

Landrum, R., Vojtek, W.J. (2006) – „Pro SQL Server 2005 Reporting Services ”, Apress, Berkeley

Larson, B. (2006) – „Delivering Business Intelligence with Microsoft SQL Server , McGraw-Hill/Osborne, Emeryville

Larson, B. (2006) – „Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services”, McGraw-Hill/Osborne, Emeryville

Lisin, M., Joseph, J. (2006) – „Microsoft® SQL Server 2005 Reporting Services”, SAMS Publishing

Mann, A. T. (2007) – „2007 Microsoft® Office System Business Intelligence Integration”,

Manole A. (2005) – „Utilizarea limbajului MDX în exploatarea datelor multidimensionale”, Economistul nr. 2002 (3028), 14.11.2005

Manole A. (2006) – „Modelul unui sistem informatic cu depozit de date pentru analiza cifrei de afaceri”, Revista Economie Teoretică și Aplicată, nr. 493/03.06.2006

Manole A. (2006) – „Unele aspecte privind modelul de sistem informatic pentru contabilitatea financiară”, Revista Economie Teoretică și Aplicată, nr. 484/01.04.2006

Manole, A., Anica-Popa, A., Oancea, B. (2006) – „Prezentarea datelor cu ajutorul SQL Server Reporting Services”, publicat în volumul editat cu ocazia Simpozionului Științific „Economia României în perspectiva aderării ”, desfășurat în mai 2006

McHugh, P., Merli, G., Wheeler III, W. A. (1995) – Beyond BPR – Towards the Holonic Enterprise, Ed. John Wiley & Sons Ltd., Chichester, England

Misner, S.T. (2005) – „Microsoft SQL Server 2005 Reporting Services Step by Step”, Microsoft Press, Redmond

Moga, T., Rădulescu, C. – “Fundamentele managementului”, www.ase.ro

, G.T. (2004) – “An Introduction to OLAP in SQL Server , http://www.devx.com

Mundy, J., Kimball, R., Thornthwaite, M. (2006) – “The Microsoft Data Warehouse Toolkit With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset”, Wiley Publishing Inc.

Nepomnjashiy, A. – “OLAP and Data Warehousing”, http://www.databasejournal.com

Nicolescu, O., Verboncu, I. (1998) – „Profitul și decizia managerială”, Editura Tribuna Economică, București

Niculescu, M. (1997) – „Diagnostic global strategic”, Editura Economică, București

Otey, M. (2005) – „Microsoft SQL Server 2005 New Features”, McGraw-Hill/Osborne

Pearson, W. (2005) – „MSSQL Server Reporting Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Pearson, W. (2005) – „MDX in Analysis Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Pearson, W. – „Introduction to MSSQL Server Analysis Services Series”, Articole on-line, http://www.databasejournal.com

Popa, Gh., Manole A. (2005) – „Procesarea datelor multidimensionale prin utilizarea limbajului MDX”, Analele Universității Titu Maiorescu, Seria „Științe Economice”

Popa, Gh., Udrică M., Manole A., Vasilciuc, B., Gârba, M. (2006) – „Microsoft SQL Server”, Editura Economică, București

Popa, I., Filip, R. (1999) – „Management internațional”, Editura Economică, București

Radu, I., Vlădeanu, D. (2002) – „Fundamentarea deciziilor complexe prin tehnici de simulare”, Editura Economică, București

Robu V., și colectiv, „Analiza economico-financiară”, www.ase.ro

Scalability Experts, Inc. (2005) – “Microsoft SQL Server 2005: Changing the Paradigm (SQL Server 2005 Public Beta Edition)”, SAMS Publishing

Spofforrd, G. și colectiv (2006) – „MDX Solutions With Microsoft® SQL Server™ Analysis Services 2005 and Hyperion® Essbase”, Second Edition, Wiley Publishing Inc.

Turley, P., Bryant, T. (2004) – „Professional SQL Server Reporting Services”, Wiley Publishing Inc.

Udrică, M., Martinov D.M., Martinov D.M. (2005) – „Integrarea instrumentelor de management al cunoștințelor în sistemele de asistare a deciziei – cazul întreprinderii virtuale”, Analele Universității Titu Maiorescu, Seria „Științe Economice”

Zaharie, D. și colectiv (2001) – “Sisteme informatice pentru asistarea deciziei”, Editura DUAL TECH, București

„An Introduction to OLAP in SQL Server , http://www.devx.com

„Business process reengineering”, http://www.prosci.com

“Concepts for Holonic Manufacturing”, http://www.mech.kuleuven.be

„Holonic Concepts”, http://hms.ifw.uni-hannover.de

“Seven Steps In Decision Making”, University of Florida Career Resource Center, http://appl003.lsu.edu

www.dwinfocenter.org

http://www.microsoft.com/sql/

http://www.microsoft.com/BI

http://msdn.microsoft.com

CRE Commercial Real Estate Development Resources

http://www.ondotnet.com