Når man arbejder med Business Intelligence (BI)-værktøjer, er det vigtigt at sikre, at de data, man bruger, er af høj kvalitet og konsistens. En af de første opgaver i denne proces er at sikre, at de forskellige datafelter er korrekt defineret og formateret. Et konkret eksempel på dette er, når vi opdaterer kolonner som Transaktions-ID og Produkt-ID. Hvis disse felter er sat til at være "Number (whole)", men vi ikke har til hensigt at udføre beregninger på disse felter, er det bedst at ændre deres datatype til "String". Dette gør ikke kun dataene lettere at håndtere, men det sikrer også, at der ikke opstår unødvendige fejl ved behandling af dataene senere hen.

Det er vigtigt at forstå, at datatyper ikke kun handler om æstetik eller formatering; de spiller en central rolle i at sikre dataintegritet. Ved at holde datatyperne konsistente, kan vi undgå problemer, der kan opstå, når forskellige værktøjer og funktioner i BI-software forsøger at analysere eller bearbejde dataene. På samme måde bør man være opmærksom på, at ikke alle felter nødvendigvis kræver ændringer. Eksempelvis kan felter som Transaktionsdato, Salgschef og Mængde allerede være korrekt formateret, og derfor er der ingen grund til at ændre dem.

En anden vigtig funktion i BI-værktøjer er dataprofilering. Microsoft Power BI tilbyder funktioner til dataprofilering, som giver mulighed for at få et hurtigt overblik over dataenes kvalitet og fordeling. Dette kan gøres via Power Query Editor, hvor værktøjet giver os et klart billede af, hvordan dataene er struktureret. Funktionen "Column Quality" viser os, om dataene i en given kolonne er gyldige, ugyldige, eller tomme. Ved at bruge disse funktioner kan vi hurtigt identificere unødvendige kolonner, der indeholder tomme eller ugyldige værdier, som kan fjernes for at forbedre datakvaliteten.

En anden dataprofileringselement er "Column Distribution", som giver os mulighed for at analysere, hvordan værdierne i en kolonne er fordelt. Denne funktion hjælper os med at identificere de mest hyppige værdier samt de unikke værdier i datasættet. Ved at gennemgå fordelingen af data kan vi lettere opdage uregelmæssigheder og outliers, som kan være indikatorer på problemer med datakvaliteten, der kræver yderligere undersøgelse.

En grundlæggende funktion til dataanalyse er "Column Profiling", der tilbyder en dybdegående analyse af de enkelte kolonner. Med denne funktion får vi en detaljeret statistik, der giver os et indblik i, hvordan dataene er fordelt på tværs af datasættet. I Power BI kan vi vælge at udføre kolonneprofilering på enten de første 1.000 rækker som standard eller på hele datasættet, hvilket kan give et mere fuldstændigt billede af datakvaliteten.

Når vi har profileret dataene og analyseret kolonnerne, kan vi begynde at foretage de nødvendige datarensningsforanstaltninger. Et af de første skridt i datarensning er at fjerne tomme celler, som ikke bidrager med nyttig information. I Power BI kan vi nemt fjerne tomme rækker ved at vælge "Remove Blank Rows" i værktøjets Home-tab. Dette trin er med til at forbedre datasættets kvalitet ved at fjerne overflødige værdier, som kan føre til fejlagtige analyser eller rapporter.

For at sikre, at de anvendte data er pålidelige og brugbare, er det nødvendigt at overveje flere aspekter, som kan påvirke den samlede dataintegritet. For eksempel er det vigtigt at forstå, hvordan forskellige datatyper påvirker de operationer, der kan udføres på dem. Desuden bør man være opmærksom på den potentielle indvirkning af outliers og unøjagtige data, som kan forvrænge resultaterne af analyserne, hvis de ikke fjernes eller korrigeres.

I sidste ende handler det om at bruge BI-værktøjer til at skabe et robust, pålideligt og brugbart datasæt. Dataintegritet er ikke blot et spørgsmål om at fjerne fejl, men også om at sikre, at dataene er i den rette form og kan bruges effektivt til videre analyse og beslutningstagning.

Hvordan man tolker finansielle rapporter: Horisontal analyse og dens betydning for virksomhedens økonomi

I forretningsverdenen er forståelsen af finansielle rapporter afgørende for at kunne træffe informerede beslutninger. For at kunne analysere en virksomheds økonomiske sundhed og fremtidige potentiale, er det nødvendigt at forstå, hvordan man tolker balancen, resultatopgørelsen og pengestrømsopgørelsen. En væsentlig metode til at analysere disse rapporter er horisontal analyse, som giver et klart billede af, hvordan virksomhedens økonomi udvikler sig over tid.

Horisontal analyse, også kaldet trendanalyse, er en metode til at vurdere ændringer i de finansielle data over en bestemt periode. Ved at sammenligne data fra forskellige regnskabsår kan man få indsigt i virksomhedens vækst, udvikling og performance. Denne analyse anvender typisk procentsatser og absolutte tal til at beskrive ændringerne mellem regnskabsperioder. Ved at bruge eksemplet med en hypotetisk balance for XYZ Company, kan man se, hvordan ændringerne i forskellige poster kan give værdifuld indsigt i virksomhedens økonomi.

En vigtig del af horisontal analyse er at beregne forskellen mellem regnskabsårene og at udtrykke ændringerne i procent. For eksempel, hvis kontanterne er steget fra $10,000 i 2021 til $53,174 i 2022, betyder det, at der har været en stigning på 432 %. Dette giver en klar forståelse af, hvordan virksomhedens likviditet har ændret sig, og hvordan det kan påvirke evnen til at betale kortsigtede forpligtelser.

Når man udfører en horisontal analyse, er det ikke kun de absolutte tal, der er vigtige, men også de underliggende årsager til ændringerne. For eksempel kan en stor stigning i aktiver som følge af en bygning, der er erhvervet i 2022, afsløre, hvordan virksomheden har finansieret købet (gennem lån eller aktieudstedelse), og hvordan dette kan afspejles i pengestrømsopgørelsen. Desuden er det vigtigt at vurdere, hvordan sådanne ændringer påvirker de øvrige finansielle rapporter, som resultatopgørelsen, hvor afskrivninger på bygningen sandsynligvis vil påvirke virksomhedens overskud.

En anden central faktor i analysen er den langsigtede gæld, der kan være steget betydeligt. For eksempel, hvis virksomhedens langsigtede gæld er steget med 376 %, er det vigtigt at forstå, hvordan dette lån blev brugt og hvilke konsekvenser det har for virksomhedens fremtidige pengestrømme. Langsigtet gæld kan påvirke virksomhedens evne til at tilbagebetale lån og finansiere sine aktiviteter.

Det er også vigtigt at overveje, hvordan de forskellige finansielle rapporter hænger sammen. For eksempel, når en virksomhed foretager en kapitalinvestering i en bygning, vil det påvirke både balancen og pengestrømsopgørelsen, samt give anledning til afskrivninger i resultatopgørelsen. Disse sammenhænge mellem de forskellige regnskaber er nødvendige at forstå for at få et holistisk billede af virksomhedens økonomi.

Udover den horisontale analyse er det også vigtigt at overveje vertikal analyse og konkurrentanalyser, som begge giver yderligere perspektiver på virksomhedens performance i forhold til markedet og industristandarder. Vertikal analyse indebærer at analysere regnskabets linjeposter som procentdele af den samlede værdi (f.eks. omkostninger som procent af omsætning), mens konkurrentanalyser sammenligner virksomhedens præstationer med andre aktører på markedet.

En vigtig betragtning i forbindelse med analysen af de finansielle rapporter er at være opmærksom på potentielle svigagtige transaktioner, der kan påvirke rapporternes integritet. Uregelmæssigheder, som kan afsløres ved ændringer i aktiver og gæld, bør undersøges grundigt for at sikre, at rapporteringen er korrekt og afspejler virksomhedens reelle økonomi.

Det er afgørende at bruge flere år af data, hvis det er muligt, da dette gør det lettere at identificere langsigtede tendenser og udlede, om ændringerne er en engangsforeteelse eller en del af en mere vedvarende udvikling. Når man analyserer ændringerne, bør man overveje både de kvantitative data og de kvalitative faktorer, som kan have indflydelse på virksomhedens økonomi. Det kan være markedsforhold, ledelsens beslutninger, eller ændringer i lovgivning og reguleringer, som påvirker virksomheden.

I sidste ende bør horisontal analyse ikke ses som en isoleret øvelse, men som en del af en samlet tilgang til forståelsen af virksomhedens økonomi. For at få et præcist billede af virksomhedens sundhed er det nødvendigt at kombinere forskellige analytiske metoder og tage højde for både interne og eksterne faktorer. Den grundige forståelse af finansielle rapporter, som denne analyse giver, er et væsentligt redskab for alle, der ønsker at træffe velinformerede beslutninger i erhvervslivet.

Hvordan opdager og håndterer man uregelmæssigheder i finansielle transaktionsdata?

Når man arbejder med finansielle data, især transaktionsdata, er det essentielt at have en grundig tilgang til analysen af dataene for at sikre deres pålidelighed og integritet. I en typisk dataarbejdsproces er det nødvendigt at udføre specifik kontrol for at opdage eventuelle uregelmæssigheder, som kan indikere fejl eller afvigelser i systemet. I denne sammenhæng er det muligt at bruge avancerede værktøjer som AI-baserede systemer, som ChatGPT, til at assistere i den proces.

En grundlæggende analyse af transaktionsdata begynder med at få et hurtigt overblik over datainholdet. Ved at åbne filen, som indeholder transaktionerne, kan man få en fornemmelse af datatyperne og den nødvendige dybdegående analyse, som skal udføres. Når man har et klart billede af dataene, kan man begynde at identificere potentielle problemer som dubletter, fejl i transaktions-ID’er og inkonsistente datoer.

Den første analyse fokuserer på at få grundlæggende statistik om antallet af transaktioner i filen samt antallet af unikke og distinkte transaktioner pr. kolonne. Dette trin afslører hurtigt, hvis der er noget unormalt i dataene, som for eksempel dublerede transaktioner eller manglende værdier. For eksempel kan det afsløres, at der er 1.129 transaktioner i filen, men kun 1.098 af dem er unikke. Denne form for indledende analyse gør det muligt at identificere problemer hurtigt.

Når der er konstateret dubletter, er det nødvendigt at gennemgå de specifikke transaktions-ID’er for at finde ud af, hvilke der er blevet gentaget. Det er ikke altid muligt at finde dubletter manuelt i store datamængder, hvilket gør brugen af AI-baserede værktøjer ideelle til denne proces. Ved at bruge chatfunktioner som ChatGPT kan man hurtigt få et resultat, der angiver, hvilke transaktions-ID’er der er blevet duplikeret. Et hurtigt kig på transaktionshistorikken i Excel, for eksempel ved hjælp af en pivottabel, kan derefter bekræfte disse dubletter.

Efter at have identificeret dubletterne, er det næste skridt at fjerne dem for at få en renere datasæt. Det er vigtigt at være opmærksom på, at AI-baserede værktøjer som ChatGPT kan have fejlinformationer, da de kan returnere unøjagtige eller falske resultater. Derfor er det altid nødvendigt at dobbelttjekke, at de påviste uregelmæssigheder og ændringer er korrekte, før de implementeres i den endelige datasæt.

En anden kritisk analyse er at kontrollere datoerne for de finansielle transaktioner. I dette tilfælde, hvor transaktionerne omhandler året 2020, kan der være datoer, der ikke stemmer overens, for eksempel en dato fra 1900. Ved at bruge værktøjer som ChatGPT kan man hurtigt få indsigt i, hvilke transaktioner der har en inkonsekvent dato, og rette dem hurtigt. Det er dog også her, at nøjagtighed og grundighed er vigtig, da AI-værktøjer kan fejle i at identificere alle problemer korrekt.

Når datoerne er blevet rettet, er det vigtigt at kontrollere andre kolonner, såsom produkt-ID’er og salgslederens oplysninger. Selvom analysen fra tidligere trin måske har afsløret, at disse kolonner ser ud til at være fejlfri, er det altid klogt at dobbeltchecke for at sikre, at der ikke er skjulte uregelmæssigheder. Hvis der ikke findes nogen anomalier, er datasættet nu klar til at blive brugt til videre analyser eller rapportering.

Når man arbejder med AI-baserede værktøjer som ChatGPT, er det vigtigt at forstå de potentielle risici, der følger med. For det første kan AI-modeller fejlagtigt generere unøjagtige eller forkerte resultater – et fænomen kaldet "hallucination". Desuden kan den træningsdata, som disse modeller er baseret på, indeholde bias, der afspejles i outputtet. Derfor er det vigtigt at bruge disse værktøjer som en hjælp, men ikke som den endelige autoritet, især når man arbejder med data, der har høj finansiel betydning.

Endelig bør læserne være opmærksomme på, at selv om AI kan hjælpe med at identificere og rette uregelmæssigheder hurtigt, er det ikke en erstatning for menneskelig overvågning og beslutningstagning. En grundig gennemgang af resultaterne og bekræftelse af dataenes rigtighed er afgørende for at sikre dataintegriteten, især når man arbejder med finansielle oplysninger.